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門診藥房人工—自動(dòng)化分揀系統(tǒng)儲(chǔ)位分配策略研究

發(fā)布時(shí)間:2017-09-01 08:15

  本文關(guān)鍵詞:門診藥房人工—自動(dòng)化分揀系統(tǒng)儲(chǔ)位分配策略研究


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【摘要】:醫(yī)藥行業(yè)是與人民生活緊密相關(guān)的特殊產(chǎn)業(yè)。隨著藥品需求的增長,藥品自動(dòng)分揀系統(tǒng)成為醫(yī)藥物流的研究熱點(diǎn)。由于門診藥品的特殊性,整箱存儲(chǔ)與拆零存儲(chǔ)相結(jié)合、人工分揀與自動(dòng)化分揀相結(jié)合,是當(dāng)前門診藥房分揀系統(tǒng)的主流模式。在這種模式下,如何對(duì)門診藥品進(jìn)行合理的儲(chǔ)位分配是整個(gè)門診藥房高效運(yùn)作的前提和關(guān)鍵,迄今為止,相關(guān)研究甚少。本文在深入分析門診藥房訂單特點(diǎn)的基礎(chǔ)上,研究了門診藥房分揀區(qū)和儲(chǔ)位分配兩級(jí)優(yōu)化問題,具有積極的理論和實(shí)踐指導(dǎo)意義。首先,本文基于藥房揀選作業(yè)、分區(qū)策略、儲(chǔ)位分配策略等相關(guān)理論,結(jié)合門診藥房工程實(shí)踐,提出了整箱區(qū)—拆零區(qū)存儲(chǔ)延遲儲(chǔ)位分配思想。門診藥房對(duì)客戶服務(wù)要求非常高,既要揀選速度快而且要保證出藥的正確率。藥品本身的物理化學(xué)特性和需求特點(diǎn)要求藥品在拆零區(qū)進(jìn)一步分區(qū),藥品先進(jìn)整箱區(qū),臨近分揀時(shí)再進(jìn)入拆零分揀區(qū)相應(yīng)貨位可以節(jié)省人工成本、方便管理、降低運(yùn)作成本。在此基礎(chǔ)上,本文將門診藥房拆零區(qū)分為人工和自動(dòng)化揀選兩個(gè)區(qū),以人工揀選作業(yè)時(shí)間和自動(dòng)化補(bǔ)貨作業(yè)時(shí)間最短為目標(biāo)建立了藥品分區(qū)分配模型,設(shè)計(jì)了啟發(fā)式算法對(duì)模型進(jìn)行求解,并以某醫(yī)院門診藥房盒裝藥品訂單數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)例分析,得到了優(yōu)化后的品項(xiàng)分區(qū)分配策略;進(jìn)而以合單次數(shù)最少為優(yōu)化目標(biāo),提出了一種啟發(fā)式模擬訂單演示算法,實(shí)現(xiàn)藥品分區(qū),并用藥房一段時(shí)間的數(shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)算、仿真,優(yōu)化后合單次數(shù)減少了13.05%。最后,基于訂單分析,對(duì)自動(dòng)化分揀區(qū)的藥品儲(chǔ)位進(jìn)行了優(yōu)化。通過研究盒裝藥品的訂單結(jié)構(gòu),提出基于藥品出貨量的相似度;通過分析某醫(yī)院引入的盒裝藥品自動(dòng)揀選設(shè)備的作業(yè)流程,結(jié)合設(shè)備同列儲(chǔ)位可以并行出貨的特點(diǎn),以同一儲(chǔ)位列相似度之和最大為優(yōu)化目標(biāo)建立了儲(chǔ)位分配模型。同時(shí),運(yùn)用改進(jìn)后的動(dòng)態(tài)聚類算法進(jìn)行模型求解,用matlab編程實(shí)現(xiàn)算法,求得了優(yōu)化后的儲(chǔ)位分配結(jié)果,與經(jīng)驗(yàn)式儲(chǔ)位分配方法相比,優(yōu)化后訂單揀選時(shí)間減少了17.05%。
【關(guān)鍵詞】:門診藥房 人工-自動(dòng)化揀選區(qū) 品項(xiàng)分區(qū) 儲(chǔ)位分配
【學(xué)位授予單位】:山東大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2016
【分類號(hào)】:TP311.13;F252.1
【目錄】:
  • 摘要8-9
  • ABSTRACT9-11
  • 第一章 緒論11-19
  • 1.1 研究背景與意義11-12
  • 1.1.1 研究背景11-12
  • 1.1.2 研究意義12
  • 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀12-15
  • 1.2.1 自動(dòng)化揀選系統(tǒng)研究現(xiàn)狀12-13
  • 1.2.2 藥房揀選模式研究現(xiàn)狀13
  • 1.2.3 品項(xiàng)分區(qū)策略研究現(xiàn)狀13-14
  • 1.2.4 儲(chǔ)位分配策略研究現(xiàn)狀14-15
  • 1.3 主要研究內(nèi)容及創(chuàng)新點(diǎn)15-16
  • 1.3.1 研究內(nèi)容及章節(jié)安排15-16
  • 1.3.2 主要?jiǎng)?chuàng)新點(diǎn)16
  • 1.4 本章小結(jié)16-19
  • 第二章 藥房分揀系統(tǒng)理論概述19-29
  • 2.1 門診藥房揀選作業(yè)概述19-23
  • 2.1.1 自動(dòng)化揀選作業(yè)20-22
  • 2.1.2 人工揀選作業(yè)22
  • 2.1.3 藥品分區(qū)策略22-23
  • 2.2 儲(chǔ)位分配策略23-26
  • 2.2.1 基于COI的儲(chǔ)位分配24-25
  • 2.2.2 基于相似度的儲(chǔ)位分配25-26
  • 2.3 訂單分析方法26-27
  • 2.4 本章小結(jié)27-29
  • 第三章 門診藥房人工-自動(dòng)化揀選區(qū)分配策略29-43
  • 3.1 延遲儲(chǔ)位分配29-30
  • 3.2 人工-自動(dòng)化揀選區(qū)分配問題分析30-31
  • 3.3 作業(yè)時(shí)間優(yōu)化31-35
  • 3.3.1 建立模型32-34
  • 3.3.2 模型求解34
  • 3.3.3 實(shí)例分析34-35
  • 3.4 合單次數(shù)優(yōu)化35-41
  • 3.4.1 啟發(fā)式算法設(shè)計(jì)36-37
  • 3.4.2 模擬訂單演示37-40
  • 3.4.3 實(shí)例分析40-41
  • 3.5 本章小結(jié)41-43
  • 第四章 門診藥房自動(dòng)化分揀區(qū)儲(chǔ)位分配優(yōu)化43-57
  • 4.1 問題分析43-44
  • 4.2 設(shè)備描述44-46
  • 4.3 藥品儲(chǔ)位分配模型46-48
  • 4.3.1 定義相似度46-47
  • 4.3.2 建立模型47-48
  • 4.4 模型求解48-53
  • 4.4.1 聚類算法簡介48-49
  • 4.4.2 靜態(tài)聚類算法設(shè)計(jì)49-52
  • 4.4.3 動(dòng)態(tài)聚類算法設(shè)計(jì)52-53
  • 4.5 實(shí)例分析53-55
  • 4.6 本章小結(jié)55-57
  • 第五章 總結(jié)與展望57-59
  • 附錄59-67
  • 參考文獻(xiàn)67-71
  • 致謝71-72
  • 學(xué)位論文評(píng)閱及答辯情況表72

【相似文獻(xiàn)】

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本文編號(hào):770944

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