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浅析制定仿真模型对库存管理作用 　　摘要：血液库存系统的随机性特征使得采用数学方法求解其订货点、安全库存十分困难。而根据采血科和供血科提供的相关数据，对血液供需的随机性进行分析，利用产品补给服务水平与安全库存的关系，建立了一个离散事件仿真模型，通过模型中相关参数的设置，运用witness仿真平台，研究各种情况下的血液库存状况，得到库存控制模型；使用函数关系和建立的仿真模型在需要和供给规律变化的情况下，只需要重新统计模型中参数，再次运行模型来确定新情况下的库存策略，则可以为管理者提供一个长期有 　　 　　任何库存系统都是由期初订货决策、订货入货和需求到达时间，以及未到达的采购订单队列、库存数量和未满足的需求订单队列两种状态构成。通过使用离散事件仿真方法构建仿真模型，可以很好地解决随机库存系统的控制问题。血液库存系统是一个多物品的库存系统，不同血型、不同的血液制品使得系统相当复杂，但因不同的血液制品分别单独存放，因此可分别进行独立分析。考虑到血液的易变质特性，在模型中赋予一定的时间特性，采用先进先出(FIFO)的原则。 　　 　　一、制定仿真目标和效能测度 　　 　　血液库存系统仿真的目标是验证安全库存、在订货点与产品供给服务水平之间的关系。通过仿真运行可以得到累积库存量，日平均库存量，缺货量数据，为血液中心进行决策提供依据，从而选择合适的模型，在保证产品供给服务水平下，降低库存量，加快血液周转，减少过期损失，并尽可能的降低库存费用，其中产品供给服务水平可由以下公式求出。血液周转速度，可通过日平均库存量来衡量。 　　血液日平均库存量定义如下：日平均库存量=总库存量/总库存天数 　　任何库存系统主要都是通过再订货点，订货周期，安全库存量，最高订货量四个参数来控制。针对血液库存系统的实际情况，订货周期，最大库存量的重要性并不明显。而安全库存量是为防止过多缺血现象而采取紧急采血的判断标准。如到学校、工厂、企事业单位大规模采血。安全库存量设置过小，系统风险大，但安全库存量设置过大会使血液库存量增加，减少血液???周转率，加大了血液过期浪费的可能性。 　　当供给服务水平给定，安全库存可求，再订货点便可由ROP=SS+RL确定。因此，血液中心根据自身的情况合理地确定服务水平，即可通过再订货点和安全库存来控制血液库存系统，实现血液库存管理的目标。 　　 　　二、仿真系统描述和列出假设 　　 　　根据该系统运行的特征，确定模型中的主要事件为入库事件和出库事件(分为一般到货事件和紧急到货事件)两种。如图1为仿真流程图。 　　 　　1.出库事件 　　血液出库是由于各大医院的用血需求引起的，其发生时间和需求数量均是完全随机的。系统首先根据血液需求量的分布规律，生成随机需求量Qd。然后判断当前库存量I能否满足需求。如不能满足则说明发生缺血现象，记录缺血量Qq=Qd-I，更新库存水平至I=0，并转入入库事件处理模块。若能满足需要，则更新库存水平至I=I-Qd，并进一步判断库存量是否低于再订货点ROP；若低于则进入订货事件处理模块；如高于则退出事件处理模块，本时刻的事件处理完毕。 　　2.入库事件 　　入库事件即血液采集事件，根据血液订购的条件和途径将订货分为两种类型：一般订货和紧急订货。首先将当前库存水平和安全库存量ss比较，若高于则进行一般到货事件处理；若低于则进行紧急到货事件处理。前者是库存水平低于再订货点高于安全库存点时，通过采血车等常规途径采集，采集量一般较小，一般到货事件根据一般到货量的分布规律随机产生到货数量Q1，并更新库存水平至I=I+Q1，后者是在库存水平低于安全库存量时的集中紧急采血，采集量一般较大至I=I+M。 　　 　　三、模型中参数的确定 　　 　　根据某大型血液中心2005、2006年运行的历史数据统计资料，运用SPSS统计分析软件对数据进行分析。血液季节性波动显著，为更接近实际系统，因此对各个季节分别进行独立分析，并以三倍的标准差剔除异常值。通过曲线拟合的方法，得到需求量与供应量分布的假设，求取对应概率密度函数的特征参数，并进行拟合优度检验，得到不同季节的分布规律。如下为分布规律的One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test。检验是在置信度水平为95%的条件下进行的，如表1所示：因为Sig值均大于a值0.05，所以各季节的需求分布趋于正态分布。同理，由表2可知各季节日采血量也趋于正态分布。 　　 　　经与血液中心工作人员咨询得知，血液供应量中存在的三倍标准差以外的异常值为紧急采血时的采血量。紧急采血是血液中心在缺血或预计未来一段时间供应能力不足以满足医院需求时，到学校、部队或其他单位进行采血的活动。紧急采血的提前期一般为3天。对紧急采血量适当分组并进行频