基于神經網絡模型的醫療器械庫存管理優化

摘 要：隨著醫療器械行業的發展，供應鏈庫存管理日益成為企業關注的焦點。對庫存進行有效管理可以降低庫存成本、提高供應鏈效率，從而提高企業競爭力。然而，醫療器械供應鏈具有復雜性、不確定性和動態性等特點，給庫存管理帶來較大挑戰。為了解決該問題，本文提出了一種基于ARIMA-BP神經網絡組合預測模型的醫療器械供應鏈庫存管理優化方法。首先，利用ARIMA模型對醫療器械供應鏈庫存數據進行時間序列分析，提取數據特征，其次，采用BP神經網絡對提取的特征進行學習和預測，建立庫存預測模型，最后，結合實際案例，驗證了所提出方法的有效性和可行性。試驗結果表明，該方法能夠較好地預測醫療器械供應鏈庫存變化趨勢，為企業制定合理的庫存管理策略提供有力支持，有助于提高醫療器械供應鏈的整體運營效率。

關鍵詞：SARIMA模型；BP神經網絡；供應鏈庫存管理

中圖分類號：F 25" " " " " " " " " 文獻標志碼：A

隨著鼓勵醫療創新的政策陸續出臺，對醫療器械產品的需求也在不斷增加。由于醫療器械的特殊性，庫存管理面臨許多挑戰。因此，優化醫療器械供應鏈庫存管理具有重要的實際意義。

解琨等[1]通過聯合庫存管理來應對供應鏈中隨時出現的多變化需求，以獲得更準確的預測率。戚曉曜[2]探討了及時生產制（JIT）的應用，并通過看板管理等手段實現該目標。王槐林等[3]通過分析VMI和RMI在概念原理上的差異，總結了VMI在實踐中給供應商、零售商以及供應鏈整體帶來的收益和競爭優勢。……