運用大數據管理提高野戰衛勤物資保障能力的思考

張占鐸，龔 慧，陳暉娟，劉 欣，郭宇冰，王曉娜，高春芳，劉忠于

在衛勤物資領域，物資名稱、規格、數量、單位、類別、有效期、組別、箱號、車號、存放位置等數據規模不斷加大，如不能有效整合分析，則容易造成重復購買、庫存積壓或者庫存缺貨等情況，通過對衛勤物資大數據的挖掘［1］，能夠預先測算平時、急時、戰時等不同時期部隊的醫療物資消耗、儀器設備維護保養等需求，以此為依據可以對衛勤物資的供應、運輸、存儲、配送、裝配、在用、報廢等環節進行分析總結，更好地為衛勤決策服務。筆者就如何科學高效管理野戰衛勤物資做如下思考。

1 目前衛勤物資管理存在的問題

1.1信息化水平不高衛勤物資及裝備標準化程度較低，即物資的屬性、出入庫狀態還未能實現標準化，比如出入庫及使用情況登記不及時、不能準確定位、沒有專人管理等，這些往往會造成藥品耗材過期失效、不能及時調撥等問題。

1.2保障模式不合理衛勤物資的數量和品類繁多，為了提高保障效益，劃分了不同的專業保障職能體系，這種分工雖然體現了專業化原則，但同時帶來了整體保障系統的復雜性，各專業部門之間難以協調和運作。我軍現行的保障模式正是這種“專業分割、多頭管理”的模式，各專業勤務以本專業為主線，構建相對獨立、垂直式的補給通道，各專業之間平行作業，整個后勤呈分離式平行線性保障。另外，我軍現行衛勤物資從采購、籌措、存儲、運輸到配送都是專業單線運營，造成了各專業補給線的細長、脆弱，增加了衛勤物資運送到所需部隊的時間。

1.3設施設備不健全我軍的物流倉儲設施技術水平相對落后，港口、碼頭的現代化程度不高，立體倉庫較少，高層貨架也較少。目前，還沒有一個較大型的綜合軍事物流中心，不能實現衛勤物資、裝備的綜合配套、配送。另外，我軍的物流裝備水平較低，各種運輸方式之間裝備標準不統一，物流器具不配套，物流包裝標準與物流設施標準之間缺乏有效地銜接，阻礙了物流機械化和自動化水平的提高。而且，由于先進的醫療診治設備缺乏，急救、自救設備老化，大功率設備無法正常運行，或者設備沒有定期保養之類的原因，都會使衛勤保障效率大大降低。

2 衛勤物資管理大數據技術實施的主要步驟

大數據時代，野戰衛勤物資器材的精細化管理難度增大，為適應野戰衛生裝備物資流轉的高效管理需求，筆者認為，引入大數據管理技術與成果可為衛勤物資的自動化、科學化、精細化管理指明方向，其管理系統體系結構從邏輯上可以劃分為以下幾個層次，如圖1所示。

2.1數據采集通過射頻識別技術（RFID）［2］、醫療設備自動數據采集器或者條形掃描等對出入庫的藥品、耗材、設備進行信息采集，比如入庫的藥物名稱、數量、供應商、有效期、具體存放在哪個倉庫的哪個貨架、哪個貨架的哪個箱組等；設備的保養時間信息記錄，以利于及時查看哪個設備需要保養，哪個設備需要更換，哪個設備需要報廢等。

2.2數據傳輸數據傳輸是整個系統物資聯勤保障中戰斗預測和搶先能力的基本要素。這種能力的形成嚴重依賴于系統中多個來源的數據、信息和知識。這些不同來源的數據包括信息和知識元素（拷貝、書面、電子、傳感器等）和軟件語言等。在系統整體行動中，將這些基本要素傳遞給指揮節點，以支持綜合分析和制定行動方案及實施絕對是至關重要的［3］。

2.3數據融合與分析數據融合技術，包括對各種信息源信息的整合、過濾、關聯及合成，以便輔助人們進行態勢與環境的判定、規劃、探測、驗證與診斷［4］。

2.4數據挖掘數據挖掘就是指從大量的數據中通過算法探索隱藏其中的信息過程，其挖掘過程大致為：（1）明確目的，就是快速獲取物資采購、效期、存放位置等具體信息，實現高效的衛勤物資管理；（2）數據的預處理，包括前面提到的非結構化數據轉化成結構化數據等，為數據挖掘做準備；（3）實施數據挖掘，也稱為數據建模；（4）對多種模型進行評價和比較，不斷循環建模，提高建模精度，確定最終模型；（5）數據挖掘結果解釋和實際運用再評價。針對衛勤物資大數據，筆者考慮可以采用粒子群算法、蟻群算法、遺傳算法和神經網絡四種仿生的算法，來挖掘衛勤物資管理所需的信息，如通過粒子群算法能夠針對交貨期限、物資質量、價格等選出最優的供應商［5］；通過蟻群算法和遺傳算法能夠選出最優物資輸送路徑、選出最優物資倉庫構建點，在物資配送特別是緊急情況，物資調撥時極其重要；通過神經網絡，可預測衛勤裝備、物資壽命、效期、費用等。

3 運用大數據管理提高衛勤物資保障能力

3.1方便管理物資的采購、入庫與出庫通過對各個物資供應商的供貨歷史數據如供貨時間、供貨質量、信用程度、產品報價等進行數據挖掘分析，能夠對供應商進行評估和篩選，挑選出最優的供應商，以降低物資采購風險、減少物資采購成本，利于物資管理部門制定訂購計劃。

圖1 大數據在衛勤物資管理中的應用設想

物資通過進貨口運送到庫房時，通過安裝的RFID讀取設備或手持的掃描設備對入庫的物資進行信息采集，包括物資的名稱、數量等信息；通過編碼，可以對物資的批次、保質期進行管理［6］；利用物資管理信息系統的倉庫位管理功能，可以掌握庫存物資存放的位置信息，這些基礎信息構成了大數據的數據源，通過對這些基礎數據進行挖掘，物資管理人員能夠對貨物的實時信息進行動態搜集和分析，隨時掌控庫存情況，以期達到最優庫存量，避免庫存不足或庫存積壓，若積壓過多會加大倉儲成本，而且容易造成藥品耗材過期失效，設備老化等問題［7］。

物資出庫時，在RFID的幫助下，出庫貨物的名稱、數量、運輸車輛、需運送地點會通過物聯網大數據中心反饋給物資管理人員，實現整個物資出庫的實時可控，以便于及時補充庫房存量。

3.2 便于實時掌握物資庫房的調撥情況緊急情況時，會存在物資相互調撥的情況，大數據的應用能夠對各個庫房的存儲信息進行準確的監控，能夠及時地了解向哪個倉庫發出調撥請求、向哪個倉庫調撥的時間最短或者成本最小、滿足最大需求時對調撥的量和調撥的倉庫進行確認，當調撥的成本太高時，會反饋給大數據中心，以便于物資管理部門進行及時處理。

通過物資管理信息系統，采集了大量的物資基礎數據，這些數據包括藥品、耗材、設備的入庫、出庫、存放等信息，也包括各種物資的供應商信息，這些數據構成了大數據的基礎數據源，通過對這些數據源進行挖掘分析，能夠實時掌握物資情況，從而能夠更加高效地對物資進行管理。