六軸揀選臂篤定地抓起、放下,一刻不停;OSR穿梭系統(tǒng)在偌大的庫房間川流不息,裝載其上的藥箱像洄游的大馬哈魚一往無前;揀選機器人用30厘米高的“小身材”,穩(wěn)穩(wěn)托起兩三米高的一整架藥品,在門口的光亮處卸下……
一切像按下了“快放鍵”。河北省正定縣,國藥樂仁堂物流中心的三期庫房里,機器人、自動化設備快速運轉、晝夜不歇。
國藥集團董事長劉敬楨介紹,百姓需求量較大的退熱、止咳、抗病毒、抗生素“四類”藥品,國藥物流的日均出貨量達到1300萬盒以上,覆蓋全國的各級物流中心全品類日均配送量超過65萬箱。
緊迫感是前所未有的。國藥集團醫(yī)藥物流有限公司黨委書記馬建聰在醫(yī)藥物流和供應鏈領域從業(yè)二十年,他告訴科技日報記者,相比過去緊急用藥時期,如非典、甲流,這一次“跨省、跨地區(qū)、跨企業(yè)”調(diào)度聯(lián)動更加充分,是“全網(wǎng)聯(lián)動、跨區(qū)協(xié)同”作業(yè)的更佳實踐。
比如,在上海入港的藥品,如何才能最快配送到需要的西部?廣州支援上海的藥品,如何能最快抵達物流配送網(wǎng)絡的終端“末梢”?一箱在24米自動化立體庫上的退燒藥,如何才能以最優(yōu)“旅程”送到患者手里?
為了和病毒賽跑,每個問題都需要最優(yōu)解,而“能預測”是實現(xiàn)最優(yōu)的關鍵。
“預測讓物流先于需求行動。”馬建聰說,國藥物流全面掌握生產(chǎn)、庫存、流通、需求等各層面的數(shù)據(jù),可以通過智能數(shù)據(jù)分析對藥物需求進行預測。
在國藥物流的大數(shù)據(jù)中心,來自包括國藥600多個物流網(wǎng)點數(shù)據(jù)、部分醫(yī)院、藥店的銷量數(shù)據(jù)、藥品醫(yī)療器械的庫存數(shù)據(jù)實時變動。
“如果一些藥由東部港口城市進口,不能等西部省份要的時候我們再做發(fā)運安排,這樣不會達成最短的時效。”馬建聰解釋,信息數(shù)據(jù)的互聯(lián)互通為藥物庫存分布與提前調(diào)撥方案的制定,提供了重要依據(jù)。
對數(shù)據(jù)的智能分析還解決了庫存最優(yōu)分布的問題,而通過優(yōu)化自動化、智能化設施設備及流程,物流作業(yè)效率大幅提升。
提升多少呢?馬建聰說:“效率提升最直接的反應就是藥品從入庫、出庫、發(fā)車到前往醫(yī)院或者藥店的全流程時間顯著縮短,以一盒退燒藥或抗病毒藥為例,它的‘旅程’時長縮短了80%。”
在物流網(wǎng)點現(xiàn)場,每一個系統(tǒng)配置的操作都想盡辦法壓縮作業(yè)時間。自動立體庫、高架庫、快速分揀貨位各司其職。為了讓急需藥物最快分發(fā),物流網(wǎng)點不僅預留了最佳貨位,也在系統(tǒng)中配置了應急的分揀策略,比如不再按傳統(tǒng)波次分揀,而是按訂單建立波次,及時揀貨。
不僅如此,國藥物流還探索創(chuàng)新了不同地區(qū)間的精準調(diào)度策略。馬建聰介紹,例如上海疫情期間,廣州往上海調(diào)撥時,已經(jīng)提前在系統(tǒng)中設置了提前分揀,在貨物發(fā)出時已經(jīng)細致到按目標醫(yī)療機構所在區(qū)域發(fā)車,更進一步壓縮了再次分揀的時間。
“還可以做得更好。”馬建聰特別強調(diào),醫(yī)藥物流正加強特殊時期的緊急公共衛(wèi)生事件應對能力,其中安全高效準確送達是最核心使命。通過采納和引入五面視覺掃描、人臉識別、物聯(lián)網(wǎng)傳感等先進技術,整個流程將在確保精準的同時,進一步壓縮人工作業(yè)帶來的時間占比。
面對未來,馬建聰相信,包括國藥在內(nèi)的全行業(yè)數(shù)字化轉型將大大增強醫(yī)藥物流集中力量保供的能力和韌性。
六軸揀選臂篤定地抓起、放下,一刻不停;OSR穿梭系統(tǒng)在偌大的庫房間川流不息,裝載其上的藥箱像洄游的大馬哈魚一往無前;揀選機器人用30厘米高的“小身材”,穩(wěn)穩(wěn)托起兩三米高的一整架藥品,在門口的光亮處卸下……
一切像按下了“快放鍵”。河北省正定縣,國藥樂仁堂物流中心的三期庫房里,機器人、自動化設備快速運轉、晝夜不歇。
國藥集團董事長劉敬楨介紹,百姓需求量較大的退熱、止咳、抗病毒、抗生素“四類”藥品,國藥物流的日均出貨量達到1300萬盒以上,覆蓋全國的各級物流中心全品類日均配送量超過65萬箱。
緊迫感是前所未有的。國藥集團醫(yī)藥物流有限公司黨委書記馬建聰在醫(yī)藥物流和供應鏈領域從業(yè)二十年,他告訴科技日報記者,相比過去緊急用藥時期,如非典、甲流,這一次“跨省、跨地區(qū)、跨企業(yè)”調(diào)度聯(lián)動更加充分,是“全網(wǎng)聯(lián)動、跨區(qū)協(xié)同”作業(yè)的更佳實踐。
比如,在上海入港的藥品,如何才能最快配送到需要的西部?廣州支援上海的藥品,如何能最快抵達物流配送網(wǎng)絡的終端“末梢”?一箱在24米自動化立體庫上的退燒藥,如何才能以最優(yōu)“旅程”送到患者手里?
為了和病毒賽跑,每個問題都需要最優(yōu)解,而“能預測”是實現(xiàn)最優(yōu)的關鍵。
“預測讓物流先于需求行動。”馬建聰說,國藥物流全面掌握生產(chǎn)、庫存、流通、需求等各層面的數(shù)據(jù),可以通過智能數(shù)據(jù)分析對藥物需求進行預測。
在國藥物流的大數(shù)據(jù)中心,來自包括國藥600多個物流網(wǎng)點數(shù)據(jù)、部分醫(yī)院、藥店的銷量數(shù)據(jù)、藥品醫(yī)療器械的庫存數(shù)據(jù)實時變動。
“如果一些藥由東部港口城市進口,不能等西部省份要的時候我們再做發(fā)運安排,這樣不會達成最短的時效。”馬建聰解釋,信息數(shù)據(jù)的互聯(lián)互通為藥物庫存分布與提前調(diào)撥方案的制定,提供了重要依據(jù)。
對數(shù)據(jù)的智能分析還解決了庫存最優(yōu)分布的問題,而通過優(yōu)化自動化、智能化設施設備及流程,物流作業(yè)效率大幅提升。
提升多少呢?馬建聰說:“效率提升最直接的反應就是藥品從入庫、出庫、發(fā)車到前往醫(yī)院或者藥店的全流程時間顯著縮短,以一盒退燒藥或抗病毒藥為例,它的‘旅程’時長縮短了80%。”
在物流網(wǎng)點現(xiàn)場,每一個系統(tǒng)配置的操作都想盡辦法壓縮作業(yè)時間。自動立體庫、高架庫、快速分揀貨位各司其職。為了讓急需藥物最快分發(fā),物流網(wǎng)點不僅預留了最佳貨位,也在系統(tǒng)中配置了應急的分揀策略,比如不再按傳統(tǒng)波次分揀,而是按訂單建立波次,及時揀貨。
不僅如此,國藥物流還探索創(chuàng)新了不同地區(qū)間的精準調(diào)度策略。馬建聰介紹,例如上海疫情期間,廣州往上海調(diào)撥時,已經(jīng)提前在系統(tǒng)中設置了提前分揀,在貨物發(fā)出時已經(jīng)細致到按目標醫(yī)療機構所在區(qū)域發(fā)車,更進一步壓縮了再次分揀的時間。
“還可以做得更好。”馬建聰特別強調(diào),醫(yī)藥物流正加強特殊時期的緊急公共衛(wèi)生事件應對能力,其中安全高效準確送達是最核心使命。通過采納和引入五面視覺掃描、人臉識別、物聯(lián)網(wǎng)傳感等先進技術,整個流程將在確保精準的同時,進一步壓縮人工作業(yè)帶來的時間占比。
面對未來,馬建聰相信,包括國藥在內(nèi)的全行業(yè)數(shù)字化轉型將大大增強醫(yī)藥物流集中力量保供的能力和韌性。