医院仓库工作总结范文1
【关键词】数据仓库 决策支持 医院信息化
1 概述
医院决策支持系统不应该是单纯的事后统计，它必须与医院管理紧密相连，做到事前评估、事中监控、事后分析。医院决策支持系统必须和医院业务环环相扣，其所分析的数据必须能够为医院的实际发展提供支持和导向。
下述实例，列举了医院决策支持系统在实际运行中应该为医院提供的数据支持和医院管理层的实际需求指标：
1.1 医院门诊综合需求
医院门诊新大楼完工并投入使用，预计每天可增加500-800门诊量，那么该医院每天应该产生放号信息有多少，应该安排多少医生出诊、应该设置多少个挂号和收费窗口，门诊药房的配药发药压力是否会大幅度上升等等。
1.2 医院平均住院日分析
平均住院日是评价医院效率和效益、医疗质量、技术水平及管理水平的硬性综合指标，医院应该在确保医疗质量和医疗安全的前提下尽量缩短平均住院日。
1.3 医院就诊流分析
患者仅挂号，医生无诊断、无医嘱或者医生下过医嘱，患者并未按照医嘱缴费并接受治疗。以上两种人群是医院病人流失的主要原因，如何及时分析原因并采取正确的措施，减少医院损失。
1.4 医院高值耗材相关分析
通过数据挖掘，找到每种高值耗材在医院的使用情况，各科室使用分布、人群使用分布，针对使用高值耗材病人往往医疗费用较高，通过监控该病人的医保支付情况，及时与病人沟通，减少欠费及医患纠纷的风险。
1.5 医院大处方及合理用药
通过对大处方的处方类型（一般情况下，抗菌类处方占大多数）、病人诊断、开单医生进行汇总分析，控制医药合谋以及医患合谋；基于处方点评子系统，分析各科室处方点评率、处方合格率，对问题处方的原因进行分析，并采取有效整改措施，减少由于医疗质量问题带来的医患纠纷。
以上仅仅列举了几个医院具有代表性的需求实例，在医院的实际运营管理过程中，决策支持系统分析的数据指标应该可以按照各个临床业务、教学、行政管理科室的要求，基于医院信息系统数据仓库，为医院的管理者提供详细精准的数据支持。
2 辅助决策系统的组织结构及应用框架
在医院的基于医院信息系统数据仓库的决策支持系统的实际设计与实施中，应该包括管理模块、模型管理模块、知识管理模块以及用户界面。基于数据仓库的医院决策支持系统体系结构包括：
2.1 数据获取层
主要完成将医院运行业务数据的清理、转换、抽取为综合统一的数据形式到医院数据仓库。
2.2 数据存储层
主要完成统一管理和存储面向决策的按主题划分的综合数据，这些数据由医院信息系统运行产生，并且按照相应主题的需求及结构对数据进行整合和组织，为医院的管理决策者提供大量的数据支持。
2.3 数据处理层
主要包含模式库、数据挖掘、联机分析处理以及相关的管理系统，通过联机分析和数据挖掘从数据仓库中提取出有价值和管理层感兴趣的信息和数据。
2.4 数据访问层
主要为医院的管理决策者提供决策支持系统的人机交互入口，将数据处理层整合和处理的信息和数据通过友好界面展现给用户，包括二维表、仪表盘、曲线图、柱状图等形式。
3 数据仓库的构建
数据仓库的构建设计始终处于一个动态循环与改进的过程，与业务系统数据库的设计与构建不同。业务系统数据库在设计完成、业务系统正常运行之后，除非在原业务系统上进行二次开发，否则很少轻易改动其中的结构，避免对业务系统的性能及数据库安全性产生安全漏洞。而数据仓库因为需要满足不同的业务需求、适应不同的业务环境。在将业务系统产生的原始系统提取到数据仓库之后，它通过准确动态的理解不同用户的需求，为用户提供准确的决策信息。
医院数据仓库的构建主要包括确定分析主题、数据准备、建立模型、用模型等过程。
3.1 分析主题的确定
数据在数据仓库中的组织形式是面向主题的，根据医院各科室的业务需求、各级管理机构对医院的考核指标以及医院管理决策层所敏感的医院信息数据，目前我院确定的数据仓库分析主题主要有：住院主题、出入转汇总主题、医保明细费用主题、固定资产主题、高值耗材主题、总收入主题、手术主题、门诊处方主题、门诊发药主题等等。
根据所确定的主题，可以确定医院信息系统数据仓库的逻辑模型，以所分析的主题作为事实表。以医院总收入主题为例，其所涉及的事实表包括：医嘱主表、医嘱分类表、账单主表，病人医嘱费用明细表、账单收费项目明细表、住院发票表等。
3.2 总收入主题
3.2.1 维度以及粒度的设计
数据仓库设计过程中一个核心的过程就是粒度的划分，合适准确的粒度划分是非常复杂的问题，粒度的确定是业务分析决策、数据仓库以及软硬件使用方式的平衡，必须从数据仓库实际数据存储的物理容量、数据构成量以及业务部门的实际应用需求等方面考虑进行粒度的设计。根据上述设计理论，结合医院业务需求以及指定的分析主题。
3.2.2 事实表、维表及模型
根据医院总收入主题以及维度和度量的设计，总收入分析主题涉及的维表主要包括：
（1）病人基本维（病人姓名、性别、身份证号、联系电话、职业）；
（2）病人就诊信息维（病人姓名、性别、住院号、住院登记号、门诊登记号、病历号、证件类型）；
（3）医嘱大类维表（类别ID、类别）；
（4）医嘱项维表（ID、项目名称、项目所属医嘱子分类ID、项目所属医嘱大分类ID）；
（5）病人账单收费项目明细表（收费项目ID、单价、数量）等。
事实表为病人医嘱费用明细表（病人住院登记号、医嘱项ID、收费项目ID、总计费数量、退费数量）等。
3.3 医保主题
医保费用明细主题事实表、维表 根据医院医保费用明细主题维度和度量的设计，医保费用主题涉及的维表主要包括：
（1）病人基本信息维（病人姓名、性别、身份证号、联系电话、职业）；
（2）病人就诊信息维（病人姓名、住院登记号、病人科室、病人医生、病人费别、结算状态、就诊类型、住院天数）；
（3）病人医嘱费用明细表（病人住院登记号、医嘱项ID、收费项目ID、总计费数量、退费数量）等；
（4）病人账单明细维（病人登记号、病人姓名、医保类别、中成药费、中草药费、取暖费、手术费、挂号费、检查费、材料费、治疗费、化验费、床位费、挂号费、其他费用）等；
事实表为病人账单维（病人登记号、医保类别、人员类型、结算状态、统筹支付累计、个人现金支付额、乙类自理金额、公务员补助、医保定额、自费材料总费用、自费药品总费用、自付费用、进入统筹费用、高值耗材统筹、出院时间、结算时间）。
3.4 数据整理与转换
数据整理与转换功能主要完成对医院已经产生的业务活动数据按照构建数据仓库过程中设计的维度、度量以及事实表、维表通过ETL过程导入到数据仓库中。
ETL（Extract Transformation Load）是构建数据仓库承前启后的重要步骤，它将异构的、不同数据源中的稻莩槿『蠼行清洗、集成和转换，再加载到数据仓库或者数据集市当中，为联机分析处理和数据挖掘提供数据基础。相较与关系数据库，数据仓库中没有严格的数学理论，数据仓库则主要面向实际的业务及工程应用。
4 应用speedminer工具实现基于Web的辅助决策支持应用分析
4.1 收入结构分析的Pivot及Dashboard创建
（1）Pivot主要完成医院决策支持系统体系结构中的数据处理层的分析处理和挖掘功能。
在Pivot创建之前，首先考虑我们需要展示并分析的数据应该包含的内容，住院科室收入结构分析应该分析的对象是科室以及收入结构。因此，将开单科室作为维度即展现的行；其度量组成应该是各个收入结构。在pivot的过滤条件中可以指定按照某种条件来展示，在住院科室收入结构分析中，我们制定其按照指定的时间段来展示结果，这部分内容也可以直接在Dashboard创建界面展示时制定。
在每个度量中，需指定过滤收入的条件，双击度量组成的某个度量，使“收入会计大类=度量所指收入”。度量过滤条件相当于查询总收入中会计大类为材料收入类型的收入金额。
（2）Dashboard主要完成医院决策支持系统体系结构中的数据访问层功能，主要为管理决策者创建决策支持系统的人机交互界面，将数据处理层整合和处理的信息和数据通过友好界面展现给用户。
Dashboard展示界面包括二维表、仪表盘、曲线图、柱状图等形式。换句话来说，Dashboard就是将前述中的pivot的分析和挖掘结果使用友好的人机交互界面展示出来。在Dashboard创建过程中，首先需要进行Dashboard与pivot的关联，结合功能需求，然后按照美观、简介的原则规划Dashboard中各个二维表、仪表盘及柱形或曲线图的位置，将结果展示出来。在Dashboard创建过程中，我们可以将数据按照一定过滤条件再次钻取。
4.2 总结
使用基于Web辅助决策支持工具可以将临床业务或者医院决策管理层的不同需求制定相应的pivot，然后通过Dashboard展示出来，供相关部门分析使用，但是在这之前，同样需要设计相关主题的维度及粒度，并使用ETL过程将数据导入数据仓库中。目前我院根据各个业务科室以及管理决策部门提出的数据分析需求，已经在Speedminer中部署了20余个业务主题、10余种大类分析、50余种子类分析目标，基本上满足了医院决策管理者对医院信息系统提供业务数据分析的需求，同时完成了各级部门考核医院以及医院等级评审所需的相应指标的分析与钻取，大大提升了统计工作效率。在这些数据及分析结果的展现过程中，采用了多样化形式，除了上述的二维表直观表现、柱形曲线图，还包含了相关重要指标动态监控的方式。如图1所示。
总之，无论是数据的多角度、深层次钻取分析、还是数据查询统计与数据的直观分析，在使用基于医院信息系统数据仓库的决策支持系统后，效率得到了明显提升，为医院管理决策者制定医院发展规划、规范医疗质量、业务流程优化最终实现医院大发展提供了坚实基础和便利条件。
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医院仓库工作总结范文2
一、数据仓库的构成
1.数据仓库的结构数据仓库结构层次主要包含操作层、数据仓库、部门层及个体层。数据仓库系统则由数据仓库、数据仓库管理系统及数据仓库工具所构成。首先，数据仓库包括早期细节级、当前细节级、轻度综合级与高度综合级四个等级的数据，这是数控仓库系统的核心所在。其次，就数据仓库管理系统来说，主要做好对系统的管理与运行，并完成数据中的信息抽取、清洗、数据变换及数据安全、备份与恢复功能。最后，数据仓库工具应用数据挖掘及OLAP分析两大工具，能够完成对数据的分析，从而为医疗决策的制定提供相关依据。
2.数据仓库的逻辑架构分析在医疗档案数据模型构建中，可根据医院病案的特点来设计总体结构图。如图所示，医疗档案数据、信息基本流程及数据仓库技术在整个设计中起到至关重要的作用。首先，对于运行数据来说，其是在临床病历中汇集起来，并通过整合与变换，从而转入到用户的信息数据仓库当中。其次，再将这些数据转为可利用的信息，在数据模型构建当中，可对基层数据利用OLAP工具来进行多维护的分析、处理与归纳，从而将繁杂的数据进行有效处理，并以一种简单的形式，呈现给决策人员的面前。
二、数据仓库技术在医疗档案管理中的应用
1.OLAP技术在医疗档案中的应用OLAP技术，其中文含义为联机分析处理技术，作为一项软件技术，其有效、快速、交互、一致的特点能够为分析人员提供多方面的信息。首先，可以完成一些常用的统计报表；其次，能够利用一些统计工具，根据病人的特征确定诊疗模式，并采取相应的措施为病人服务；三是能够对医疗费用结构进行分析，通过研究患者的病情、年龄、治疗方式及病种因素变化，来为医疗费用结构的制定与调整提供依据。通过OLAP技术，广泛收集临床医护人员的信息需求，建立符合医院实际的数据仓库模式,使数据仓库技术能为医护人员提供服务，为提高医疗质量发挥作用。
2.数据挖掘技术在一体化信息流构建中的应用数据仓库技术在应用过程中，能够采取数据挖掘的技术来对医疗档案信息做到一定程度的挖掘。在应用中，一是可以采取统计分析与可视化技术来对各类疾病的发病时间及相关情况进行深入分析整理。二是可以应用神经网络、粗糙集与决策树等相关算法来对数据库中含有的档案信息进行挖掘，还可以在对国外疾病编码标准进行参考的基础上，依据档案中疾病具备的相应特征，来做到对疾病分类模型的有效构建，且对给出的疾病都配上良好可行的治疗方案。三是可依据关联性的方式，来对疾病发生的可能性、疾病发生的内涵因素加以分析。四是可应用序列模型，对患者在出现疾病之后，对其疾病的发展情况作出预测，提前做好疾病的预防工作，并借助疾病发病率曲线来进行直观的反映。最后，利用历史时间和数据的积累，通过数据曲线和分布状态进行分析，研究其发展规模和潜在规模，从而协助制定大规模资本投资计划，并以此为依据计算出投资成本。数据挖掘技术在应用过程中，可以以病人为核心，做到一体化信息流的构建，并利用这一信息流来对模式进行有效划分，做到对各系统中所需抽取表及表关系模式的确立。这其中包含了与患者治疗有着密切联系的门诊、体检、用药、手术、费用、住院等一系列的信息数据。利用这些信息数据，做到对分析度量及分析维度的有效确定。例如对于门诊的分析维度来说，可以包含对就诊科室、医师、护理人员的相关配置，分析度量可包含患者就诊的流量对比、人数及时间等，从而做到对发掘来档案信息价值的有效利用。
医院仓库工作总结范文3
目的设计并开发适于用我院的医疗器械仓储管理系统，用以提升医院医疗器械供应链的专业化水平。方法提出“院内医疗器械供应链”的概念，并以供应链整合优化为出发点，着重从信息系统和软硬件协同两个方面，对医疗器械供应系统进行了重新设计开发。调研物流企业仓储管理系统，结合医院医疗器械供应链的特殊需求，以医院资源计划系统为数据基础，开发相关功能模块，并驱动仓储设施相关硬件。结果开发完成医疗器械仓储管理系统并上线运行，实现了系统互联、功能拓展和软硬件协同，但仍有较大的优化空间，包括：增加配送因子，根据请领需求的紧急程度进行配送优化；增加统一编码规则，监控出库后医疗器械的使用过程；增加中间件，集成科室与库房WMS系统，形成完善供应链信息流；引入医疗器械报废机制，记录医疗器械完整生命周期。结论医疗器械仓储管理系统可以有效提高医院医疗器械供应链的效率和准确率。
[关键词]
医疗器械；仓储管理系统；医院资源计划；供应链管理；医用耗材
引言
医疗器械技术的发展趋势和用量的增长趋势对医疗器械管理提出了新的挑战。目前，为数众多的医院对于院内医疗器械的管理，还仅是依托HIS或HRP系统的部分功能模块，甚至还停留在半手工模式的情况。我院此前应用HRP系统的物资管理模块进行医疗器械供应链管理，产生重复分拣导致供应效率偏低、人工记忆导致供应准确率偏低、一些仓储设施硬件不便于与HRP系统协同工作等问题。提升医院医疗器械供应链的专业化程度成为行业发展的必然要求。本文提出“院内医疗器械供应链”的概念，并以供应链整合优化为出发点，着重从信息系统和软硬件协同两个方面，对医疗器械供应系统进行了重新设计开发。
1原有系统的主要问题
1.1智能化水平有待提高
我院使用HRP系统完成医疗器械的入库、出库、库存查询及物流记录查询等基本功能，但对于院内医疗器械供应链的实物流程管理缺乏有效手段，实际工作中只能延续传统的库内操作模式，仓内分拣人员需要熟悉和记忆物资属性和存放规则，缺少快速上架、引导分拣、动态库存、自动计数、错误复核等智能化功能。
1.2精细化管理有待加强
尽管HRP系统具备效期管理功能，但由于缺乏拓展的硬件支撑，对于实物效期缺乏有效的提示手段。同时，HRP系统仅记录物资供应链的信息数据，对于仓内的各种人工作业，缺少记录功能和评价机制，因而无法对作业人员的劳动绩效进行考核。从降低损耗和提升效率的角度出发，新系统的精细化管理功能必须要重点考虑。
2仓储管理系统简介
仓储管理系统（WarehouseManagementSystem，WMS）是为提高仓储作业和仓储管理活动的效率，对仓库实施全面的系统化管理的计算机信息系统[1]，其主要功能是实现物资的入库、出库、库存、盘点、移动及效期等要素的专业化管理。适应医院医疗器械供应管理需求的仓储管理系统应当从“以人为主”的传统运行模式向“智能系统为主、人工操作为辅”的职能运行模式转变。
3WMS组成
仓储管理系统基于C/S架构设计主要由服务端、客户端及接口管理三部分组成。服务端主要包括基础数据管理，为客户端提供数据支持。客户端主要包括入库管理、在库管理、出库管理、用户管理和统计分析等功能模块。接口管理定义了与HRP系统、手持扫码设备、电子显示标签及水平旋转货柜等硬件的接口。该系统的设计思路是：通过HRP系统接口同步各类数据，实现WMS与HRP的数据保持一致；各项仓储作业需求产生后，WMS对水平旋转货柜、RFID采集设备、电子显示标签及手持扫码终端等硬件，通过局域有线/无线网络进行统一调度或发送指令，执行完毕后再同步系统数据。
4WMS功能实现
4.1基础数据管理模块
该模块的主要功能是存储和维护仓储管理相关数据，采用SQLServer2000R2作为系统数据库，使用ADO数据连接方式，根据实际需求建立相应数据表，如入库/出库/库存/效期/盘点表等。WMS通过访问该数据库实现“增删改查”等数据维护作业[2-4]。
4.2系统接口模块
该模块包括WMS与HRP系统之间的软件接口和WMS与相关仓储硬件之间的驱动接口。WMS需要开发接口实现与HRP系统数据的实时同步。该模块主要包括入库接口、出库接口及物料同步创建接口，使用XML格式编码数据，利用HTML协议进行数据传输。WMS建立货位码、电子显示标签ID与物资PN码绑定关系，定义了指示灯闪烁、关闭及数据更新等指令，使用TCP/IP协议对指令和数据编码，使用433mHz无线发送信息单元，电子显示标签接收到信息单元后进行解码并执行相应指令[5-6]。WMS建立RFID、物资PN码，货位码之间的绑定关系，通过串口协议将指令发送到控制中心，驱动水平旋转货柜转动，实现对于配置了RFID的高值耗材的自动化取货。WMS与运行WindowsCE系统的手持扫码设备之间开发接口，通过无线网络进行数据双向传送。
4.3客户端软件开发
客户端软件主要实现WMS入库、出库、库存、统计及用户管理等用户交互功能，系统程序采用C#语言进行开发，并通过无线网络设备与后台服务器进行数据交互。
4.3.1入库管理模块
入库模块主要包含生成入库单、手持终端入库清点、手持终端上架、无效上架提醒、数据更新等功能。包括对品名、规格、厂家、批号、生产日期、效期等基本信息采集，同时可以维护物资PN码与货位码的对应关系，便于仓内作业人员精准定位仓储位置实现快速上架。基于物资PN码与货位对应关系，该模块开发两种上架模式：随意上架和推荐上架。随意上架是指随意找空闲仓位存放入库物资，只需要使用手持终端扫描物资PN码（高值耗材扫码RFID）和电子显示标签ID（高值耗材扫码货位码）即可进行绑定。推荐上架是指WMS根据入库单数据和现有物资存放状态，计算出最优上架路径，发送到手持终端，指引操作人员进行入库操作。
4.3.2出库管理模块
出库模块主要包含出库单合并、拣货单创建、拣货、回转库出库、错误提示及信息更新等功能[7]。该模块可以根据单据所含物资种类、使用科室及领用数量设置大小单的定义规则，进行出库单合并后再创建拣货单。基于笔者单位的配送原则，可以将外科科室和内科科室分别创建合并拣货单，制成大单；其余科室可以根据实际情况选择创建合并拣货单或普通拣货单[8-14]。出库模块提供了两种拣货模式：一单一拣模式或多人分拣模式。拣货员可根据实际情况，选择适当的拣货模式。WMS会根据货位和拣货单，自动计算最优拣选路径发送到手持终端，同时，拣货单所包含的物资的电子显示标签指示灯闪亮，便于拣货员根据指引路径及提示信息拣货。出库模块通过检索货位码与物资PN码的对应关系，确保执行“先入先出”的出库原则。分拣作业完成后，相关数据由手持终端传回WMS，系统更新仓库库存，在电子显示标签上显示当前库存数量并关闭指示灯，最后WMS与HRP系统同步数据[15]。
4.3.3库存管理模块
库存管理模块主要包含实时库存、仓库盘点、效期检查、仓位调整与冻结等功能。其中在盘点模式下，作业人员可以使用手持终端扫描物资PN码，输入实际盘点数量，WMS即可根据回传数据，自动生成盘点报表并显示差异，便于迅速开展盈亏追溯。
4.3.4用户管理模块
仓内作业人员需通过授权登陆系统，各项仓内作业可通过手持终端进行记录，管理人员可以掌握仓内作业人员的实时作业情况和阶段性工作量，为实施绩效考核提供依据。
4.3.5统计模块
统计模块提供了多个维度的统计报表，可以全面监控仓内库存和作业情况，并对库存数量、物资效期、超常出库等进行预警。
5实施效果
该系统于2016年1月份正式投入使用，在提高仓内作业准确率、工作效率和安全性等方面，发挥了明显作用，同时，在医院医疗器械供应链的智能化和标准化方面进行了有益的探索。6系统改进与展望医疗器械仓储管理是院内供应链的核心环节之一[16]。此次设计的WMS基本实现了预期功能，但仍有较大优化空间，如：①增加配送因子，根据请领需求的紧急程度进行配送优化；②增加统一编码规则，监控出库后医疗器械的使用过程；③增加中间件，集成科室与库房WMS，完善供应链信息流；④引入医疗器械报废机制，记录医疗器械完整生命周期。期望在不久的将来这些问题等得以解决，持续提高医院内部医疗器械供应链的专业化服务保障水平。
作者：张宇 闫玉娟 李少峰 祖贺飞 单位：总医院器械供应中心 北京科捷物流有限公司
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医院仓库工作总结范文4
关键词：Lingo；货物配送；线性规划；表上作业法
随着人们生活水平的提高，运输业在经济生活中的地位显得越来越重要。据统计，运输成本占物流总成本的35%～50%，占商品价格的4%～10%[1]。因此，如何降低运输成本对降低物流总成本具有十分重要的意义。从20世纪开始，前人就对物流配送做了大量研究，经过长期发展，美国、日本等发达国家已经建立起了一套适合本国国情的现代物流配送业，对物流配送方案的研究也较为成熟。FAKHRZAD等[2]建立了一个模糊多目标规划模型（FMOPM），研究并使用LP度量方法，使运输和劳动力的总成本、运输过程中的二氧化碳排放量以及产品从农场到工厂、从工厂到零售商的配送时间最小化，并使总食品腐烂最小化。LU等[3]针对带时间窗的时变车辆路径问题（TDVRPTW），考虑车辆总质量和行驶速度对能耗因子的影响，提出了一个油耗最小化优化函数，采用蚁群算法求解TDVRPTW，优化配送方案。LIU等[4]利用Dijkstra算法对其进行改进，建立了以客户物流成本最小为目标的路径选择模型，使客户物流总成本最小，路径选择模型能够准确地描述物流配送问题。与国外相比，国内的物流配送方案研究就慢了很多。罗平娟等[5]基于K-means算法的基本思想，使用Python语言结合当地物流配送的实际需求设计了一个合理、实用、有效的配送方案。于江霞等[6]根据客户的消费行为将客户分为多个层级，并构建出基于客户分类的即时配送路径优化模型，根据问题特点设计遗传算法求解。孙丽君等[7]以配送成本最小化为目标，针对多种横向转运配送方式下的成品油配送方案优化问题，构建了可同时表达多种配送方式的优化模型，设计了能够同时求解多种配送方式下的启发式算法以及配送方案。柳清源[8]综合各种证券的因素，确定投资组合方案，明确问题的决策变量、目标函数和约束条件，从而得出问题的基本模型。然后根据实际条件，在基本模型上做更改，运用Lingo进行投资组合线性规划策略分析。钱业洪[9]利用Lingo研究线性规划问题中各参数、变量之间的内在联系。由此可见，国内外专家学者已经对运输方案进行了较为深入的研究，得出了较为合理的结论，在此基础上，文章对前人经验进行总结，提出以最小化运费为目标建立数学模型，采用表上作业法和Lingo对实例分别进行计算的形式，来验证所建数学模型的有效性。Lingo是由美国Lindo系统公司开发的专门用于求解最优化问题的软件包，其执行速度较快、输入方便、可用于求解及分析数学规划问题等，所以在数学、科研和工业界均得到较为广泛的应用。Lingo是用来求解线性与非线性优化问题的便捷工具，其内置了求解最优化模型的语言，可以方便快捷地对数学模型进行求解并分析结果。
1配送问题常见的研究方法
需求点的货物配送问题是一种最常见的物流运输问题，配送运输一般是指距离较短、批量较小以及配送次数较多的一种运输方式，它可由生产厂家直接给货物需求点供货，也可由中间配送站或者其他途径配送到货物需求点。目前常用的解决配送问题的常见方法主要有线性规划法、表上作业法、最短路径法、最小费用最大流法、节约里程法等。表上作业法是指采用列表的方式来求解线性规划问题中运输模型的计算方法，是线性规划问题的常用求解方法，其实质就是采用单纯形法对线性规划问题进行求解，其基本步骤可分为：①采用西北角法、最小元素法或者最大差额法计算出初始基本可行解；②求出各非基变量的检验数，判断是否达到最优解，如果达到最优解则停止计算，否则进行下一步，用位势法计算；③改进当前的基本可行解，采用闭合回路法调整；④重复步骤②和③，直到找到最优解为止。
2配送问题的数学模型
2.1问题的提出
配送方案的设计是运输规划中的一个重要环节，它关系到整个运输过程的时间长短和费用的高低，配送方案的设计应满足以下原则：力求满足所有需求点的货物需求、运距最短、费用最省。现实生活中，常常会遇到多个货物仓库、多家货物需求点的货物配送问题，根据实际工作经验对货物进行调配往往会出现场面混乱、配送时间延长、运输成本提高等问题，因此，在进行配送之前做好配送方案规划就显得尤为重要。本文讨论的是在以总运费最小为目标对货物配送方案进行设计。
2.2模型的假设
为更好地满足每个货物需求点的需求，在货物配送点与需求点之间构建一系列配送区域，需要拟定一系列假设条件，使货物配送点与各个需求点所形成的配送系统的物流总成本最低。为了方便建立数学模型，作出如下假设：已知配送点到需求点之间运输的单位价格；配送点把货物运往各个货物需求点是同时并列进行的；配送点只输出货物，需求点只接收货物；除了运价以外，不考虑其他一些影响费用的因素。
2.3模型的建立
假设从配送点Ai到需求点Bj运费的单价为Cij，从配送点Ai到需求点Bj的运输量记为Xij，由此可得总运费为ΣΣ==×minjijijXC11；按常理，第i个配送点的运出量应小于或等于该地的生产量，即Σ=≤njiijaX1；第j个销地的运入量应等于该地的需求量，即Σ==mijijbX1。由此可得运输问题的数学表达式为：minΣΣ==×minjijijrC11Σ=≤njijijar1.t.si=1，2，…，mΣ==mijijbX1j=1，2，…，nXij≥0i=1，2，…，m，j=1，2，…，n。
3配送方案选择案例
某医药公司有3个仓库A1、A2、A3，该公司4月份药品在这3个仓库中的库存分别为100t、95t、110t，另外知道有4家大型医院（S1、S2、S3、S4）需要该公司的药品，他们的需求量分别是50t、80t、55t、75t。如何利用现有库存资源满足这4家医院的药品需求，并使总运输成本最低。从3个仓库向4家医院送货的运输成本价（元/t）如表1所示。本文谈论的是以运费最小化为目标选择货物配送方案，在运费最小化的前提下，还需要考虑以下3个问题：满足各医院的最低药品需求；在满足最低药品需求的前提下，将尽可能多地药品运输到各个医院；总运费最小。3.1表上作业法求解表上作业法常用的确定可行解的方法主要有3种：西北角法、最小元素法和最大差额法，其中最接近最优解的方法是最大差额法，最小元素法次之，效果最不好的是西北角法。本文主要采用最大差额法来确定可行解。根据最大差额法，首先计算表1中每行与每列中2个最小元素之差，每行的差额从上往下依次是3、7、1，每列的差额从左往右依次是1、9、0、5。从每行和每列的数据中可以看出S2列的差额最大，为9，从该列中找出最小元素为11，即A2库存的药品首先满足S2的需求，因此A2仓库需要往S2运输80t药品，由于S2的需求已经得到满足，因此将S2这列从单位运价表中划去，重复以上步骤，直到各个医院的药品需求得到满足为止。通过计算，得出的最优运输方案表如表2所示。根据表2最优运输方案是仓库1向医院3供货40t，仓库1向医院4供货60t，仓库2向医院2供货80t，仓库2向医院3供货15t，仓库3向医院1供货50t，仓库3向医院4供货15t。最低运费为4020元。3.2Lingo求解根据上文中所建立的数学模型，令Xij表示从公司仓库Ai到医院Sj运送的药品吨数，从而有以下运输问题的数学模型。目标函数：MinZ=22*X11+20*X12…+25*X33+20*X34。库存约束：∑X1j<=100；∑X2j<=95；∑X3j<=110；j=1，2，3，4。需求约束：∑Xi1=50；∑Xi2=80；∑Xi3=55；∑Xi4=75；i=1，2，3。非负约束：Xij>=0。将建立的数学模型和已知的数据编写成Lingo语言，运用软件进行求解，用Lingo求解的过程如下所示：model:sets:si/1..3/:b;sj/1..4/:d;links(si，sj):c，x;endsetsdata:b=10095110;d=50805575;c=222018152011182019222520;enddatamin=@sum(links(i，j):c(i，j)*x(i，j));@for(sj(j):@sum(si(i):x(i，j))=d(j));@for(si(i):@sum(sj(j):x(i，j))<=b(i));End单击Lingo软件工具条上的求解按钮，求解后得出的结果如图1所示。根据图1的结果显示最低运费为4020元，最优运输方案是从仓库1向医院3供货40t，从仓库1向医院4供货60t，从仓库2向医院2供货80t，从仓库2向医院3供货15t，从仓库3向医院1供货50t，从仓库3向医院4供货15t。与3.1中表上作业法求解结果一致，由此可以得出文中所建立的数学模型具有一定的可行性，同时也体现了Lingo软件求解数学模型的快速与便捷，具有较高的可操作性。
4结论
运输问题是一类特殊的数学规划问题，有着很实际的应用。随着物流的快速发展，会遇到越来越复杂的运输问题，通过Lingo软件，使得这些复杂问题的求解成为可能。本文在分析国内外运输方案发展情况的基础上提出以运费最小化为目标建立数学模型，通过编写Lingo程序语言求解，在实例中采用表上作业法和Lingo软件分别求解的方法，得出的计算结果一致，从而验证了所建立的数学模型的实用性与可行性，展示了Lingo软件在求解过程中的快速与便捷。当然，本文考虑是较为典型的运输问题，在日常生活中还会遇到其他特殊的情况，但不管怎样，通过软件求解是实践性较高的一种方法。
参考文献：
［1］陈佳华，叶翀.Lingo软件在快递业配送的优化应用［J］.物流工程与管理，2014，36（12）：91-92，7.
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［3］LUN，YAOEJ，ZHANGYS，etal.Amethodofenergy-savingoptimizationoflogisticsdistributionplan［J］.Advancedmaterialsresearch，2014，3470（1030-1032）：481-484.
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［5］罗平娟，张胜礼.基于K-means聚类算法的物流配送方案设计［J］.现代计算机，2021，27（24）：26-29.
［6］于江霞，杜红亚，罗太波.基于客户分类的即时配送路径优化研究［J］.交通运输系统工程与信息，2020，20（4）：202-208.
医院仓库工作总结范文5
2018年，在医院领导的正确指导、各部门的积极协助配合下，器械科试剂库房各项工作始终围绕着库存货物安全、库存数据准确、作业标准规范化、运营配送高效率、热情服务高质量的目标开展工作。建立建全了岗位工作职责，规范了各项业务流转程序；与此同时，主管领导还对试剂库房冷藏设备进行了升级改造，为医院降低了能源消耗，节约了成本，方便了试剂的存储与管理工作，大大提升了库房安全系数。具体工作总结如下：
1、仓库计划
认真负责备货、收货、下送、确保主要库存试剂的充足供应，零星试剂及时上报采购，定期上报库存试剂缺损与积压情况，合理调整、减少新增积压库存。充分发挥后备军的作用。
2、试剂入库
试剂进库时，必须凭送货单检查办理入库手续，拒绝不合格或手续不全的试剂入库，杜绝只见发票不见实物的现象，必须查点试剂数量、规格、型号、合格证件等项目，如发现试剂数量、质量、单据等不全时不得办理入库手续，检查不合格的试剂一律退回。发货单的填写必须正确完整，供应单位名称应写全称并与送货单一致，收货单上必须有仓库保管员及经手人签字，并且字迹清楚。
3、试剂出库
各类试剂的发出，必须由主任（或指定人员）统一领取，领料员和库管员都应该对试剂的名称、规格、数量核对正确后方可领取，领取后及时办理出库扫码手续，使账目准确无误，牢牢把握每一道关。
医院仓库工作总结范文6
关键词：商业智能系统；数据仓库；ETL
随着我院医院信息化建设的逐步推进，药房也基本摆脱过去的手工操作方式，实现了药品采购、出入库、调拨、盘点和药房摆药等作业系统的建设与应用。房软件系统经过近十年的运行和不断的升级改造已完全满足了药房日常运行，并且积累了大量数据。但对于管理者而言，这些软件仅提供操作层面的支持，软件自身所附带的统计功能并不能为其提供系统的、精确的、全面的信息，从而无法给管理者在日常管理工作中提供科学的决策支持，致使在医疗信息化不断向纵深发展的当今，药房管理仍然沿袭传统的经验式的管理方法。因此，如何有效利用手中的数据资源借助信息化手段促进药房管理由传统的经验型向数字化、精细化、智能化的科学型的转变，做到优化药品配置，控制合理用药，提升服务能力已成为管理者在突破管理瓶颈时迫切需要解决的问题。
1药房商业智能系统应用概述
商业智能确切的说是一种解决方案，其关键是从各业务系统中提取出有用的数据，经过抽取转换和装载（Extract-Transform-Load，ETL），合并到数据仓库里，从而得到的一个全局视图，在此基础上利用合适的查询和分析工具、数据挖掘工具等对其进行分析和处理，这时信息变为辅助决策的知识，最后将知识呈现给管理者，为管理者的决策过程提供数据支持。药房商业智能系统的应用目标是面向药房管理者和医院医疗管理部门的决策需求，通过整合分析HIS数据库的药库、门诊药房、中心药房、医院下设的门诊部以及为兵服务巡诊药品的出入库数据，各科室病人的处方用药和医嘱摆药数据，最终以报表形式呈现给药房管理者以及医院管理人员，以便其及时准确地掌握药房的业务运行情况和各科室的用药情况，从而加强对药房人员和医疗人员业务过程的监管，并实施科学的行政干预[1]。
2构建数据仓库
2.1概述 利用MySQL构建和管理数据仓库，并选择自底向上的开发模式，以时间作为划分数据仓库的粒度。综合考虑每个主题域的需求、硬件的容量和处理能力、数据源的数据量，确定采用三重粒度设计方案，即日基础数据、按月汇总数据、按年汇总数据。数据仓库中的事实数据表和维度表的连接方式我们选用了星型架构。
2.2数据仓库主题的设计 我院数据仓库以出库药品分析，入库药品分析，药品使用情况分析为主题。根据每个主题需求，建立相应的事实数据表和维度表。
2.2.1出库药品分析主题 以出库单据号、出库时间、药品名称、规格、批号、出库药房名称、出库数量、金额、供应商等为字段构建入库药品分析的事实数据表，用于研究分析药品去向、数量、金额等方面的数据。药品基本信息字典、供应商信息字典、科室信息字典等作为维度表。
2.2.2入库药品分析主题 以入库单据号、入库时间、药品名称、规格、批号、入库房名称、入库数量、金额、供应商等为字段构建入库药品分析的事实数据表，用于研究分析药品来源、数量、金额等方面的数据。药品基本信息字典、供应商信息字典等作为维度表。
2.2.3药品使用情况分析主题 以日期、药品名称、规格、使用科室、患者病案号、住院次数、诊断、药品使用数量、金额等字段构建药品使用情况分析的事实数据表。用于研究分析基于科室、医生、病种的药品使用情况。以科室信息字典、用户信息字典等作为维度表。
2.3数据处理 数据是数据仓库的实体，原关系数据库中的数据通过ETL转化为数据仓库中的数据。ETL规则设计和实施在整个数据仓库的建立过程中是工作量最大的一步，约占整个项目的60%～80%。本系统使用KETTLE ETL工具集进行数据的抽取、转换和装载。在Windows的计划任务中配置了ETL任务计划，并在抽取过程中采用主动读取方式，于每晚23：00运行ETL脚本，完成数据的ETL工作。
由于数据源不仅包括从医院本部业务系统中读取的相关表还包括从各个下设门诊点的独立数据库中导出的EXCEL文件。因此，对于不同的数据源采用不同的抽取方式以提高抽取效率。由于医院本部业务系统中数据量较大，采用时间戳增量抽取方式，首先以业务系统中的日期字段作为时间戳，再将系统时间与抽取源表的时间戳字段的值进行比较决定抽取哪些数据。其余则均采用全表删除插入方式。为了对不同源的数据和问题数据进行一致性处理和清洗、转换操作以便将合格的数据装入数据仓库以及尽量减少数据抽取过程对业务系统的影响，在数据仓库中建立了数据准备区，以存放原始抽取表、转换中间表、临时表、数据清理和转换的过程以及ETL日志表等，且转换中间表与数据仓库中的目标表具有相同的架构。经过转换后的数据将装载入数据仓库，通过构建多维模型，从不同维度对每一个事实数据进行分析[2]。
3业务功能的设计与实现
3.1概述 使用安迅公司的智能解决方案BIRT iHub工具对数据仓库进行联机分析， 支持从不同角度快速灵活地对数据仓库中的数据进行复杂查询和多维分析，并为使用者提供了灵活多样的报表和图表。在服务器端安装Tomcat Web服务器软件，使得客户端能够通过浏览网页方式获得所需的各类数据[3]。
3.2药品出、入库分析 药品出入库分析包括药品入库分析、出库分析和库存分析。分别从药品出、入库的品种、数量、金额、来源、去向等多角度精细化分析药库出入库状况，以药品出库数据来指导药品采购、发放、调拨等药库日常行为，以达到科学预测药品投入、降低采购成本、减少药品损耗、优化各类药品配置等目的。如从药理维度上实现多层次结构分析，用饼图展现；从时间维度上（年、季、月、日）进行趋势分析，用折线图、曲线图或柱状图表现（如图1）；从时间维度上（季、月、日）进行同比、环比的比较分析，用柱状图比较本期和上期及去年同期的值（如图2）；
3.3用药分析 用药分析包括处方用药指标分析（如图3），医嘱用药指标分析如（图4），抗生素使用情况分析等等功能，从时间（年、月、日），机构（医院、科室、医生）、病种等维度对门诊和住院病人的用药情况进行分类汇总，并将情况反馈给科室医生，通过一定的行政干涉，使得高档贵重药品的盲目使用和抗生素的过度使用等现象得以有效控制，达到合理用药、融洽易患关系的目的。
4讨论
目前我院的商业智能系统应用于药房的监测管理，在提高药房管理水平、优化药品配置、控制合理用药方面收到良好的效果。由于医院信息化自身的特殊性和复杂性，医院的商业智能系统的应用才刚刚开始，将来借助药房的应用经验将继续深化商业智能系统在医院其它方面如：资源管理、医疗质量管理、经济收入管理等的应用[4]。
参考文献：
[1]王觅也，黄勇，毕永东，等.医院商业智能系统的应用[J].医疗卫生装备，2012，33（1）：82-84.
[2]李晓华，张晓祥.住院病人医疗信息商业智能系统开发应用[J].医学信息学杂志，2013，34（9）：42-46.
