喻鈞波，譚 勇，吳 丹

(武漢輕工大學(xué)經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院，湖北武漢420023)

隨著醫(yī)藥制造業(yè)競(jìng)爭(zhēng)的加劇和現(xiàn)代信息技術(shù)的廣泛應(yīng)用，物流在醫(yī)藥制造業(yè)競(jìng)爭(zhēng)中發(fā)揮著越來(lái)越重要的作用，物流水平的高低已成為衡量醫(yī)藥制造業(yè)管理現(xiàn)代化水平的關(guān)鍵標(biāo)準(zhǔn)之一。醫(yī)藥制造業(yè)物流與其他工業(yè)企業(yè)物流相比有著不同的特點(diǎn):①醫(yī)藥制造業(yè)物流的流通市場(chǎng)分散、流通規(guī)模小、整體競(jìng)爭(zhēng)能力弱;②醫(yī)藥制造業(yè)物流的服務(wù)要求有24小時(shí)全天候的特點(diǎn);為了促進(jìn)醫(yī)藥制造業(yè)物流的發(fā)展，為政府部門(mén)科學(xué)制定醫(yī)藥物流規(guī)劃、合理配置物流資源及制定物流產(chǎn)業(yè)發(fā)展政策提供決策依據(jù)。因此對(duì)醫(yī)藥制造業(yè)物流規(guī)模進(jìn)行科學(xué)精確的預(yù)測(cè)具有理論和現(xiàn)實(shí)意義。

傳統(tǒng)的預(yù)測(cè)方法主要包括定性預(yù)測(cè)方法與定量預(yù)測(cè)方法。其中定性預(yù)測(cè)方法包括德?tīng)柗祁A(yù)測(cè)法、頭腦風(fēng)暴法等，定量預(yù)測(cè)方法包括指數(shù)平滑預(yù)測(cè)、回歸預(yù)測(cè)、灰色預(yù)測(cè)、馬爾柯夫預(yù)測(cè)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)等。指數(shù)平滑預(yù)測(cè)，回歸預(yù)測(cè)和灰色預(yù)測(cè)是目前使用相對(duì)成熟的三種預(yù)測(cè)方法。由于醫(yī)藥制造業(yè)物流在中國(guó)的發(fā)展較晚，因此，它具有歷史數(shù)據(jù)匱乏、樣本量小、時(shí)效性強(qiáng)、隨機(jī)性強(qiáng)等特點(diǎn)，因此對(duì)于醫(yī)藥制造業(yè)物流規(guī)模的預(yù)測(cè)，既要考慮對(duì)于短期物流規(guī)模預(yù)測(cè)的適應(yīng)性，又要考慮其適用范圍。指數(shù)平滑預(yù)測(cè)與回歸預(yù)測(cè)對(duì)歷史數(shù)據(jù)的要求都必須滿足線性的變化規(guī)律。然而醫(yī)藥制造業(yè)物流的歷史數(shù)據(jù)匱乏，隨機(jī)性強(qiáng)，因此這兩種方法不適用于醫(yī)藥制造業(yè)物流規(guī)模的預(yù)測(cè)。灰色系統(tǒng)預(yù)測(cè)模型是基于少數(shù)據(jù)、貧信息系統(tǒng)建立的，適合于歷史數(shù)據(jù)少且樣本隨機(jī)性大的中短期預(yù)測(cè)。醫(yī)藥制造業(yè)物流具有數(shù)據(jù)少且隨機(jī)性大等特點(diǎn)，因此本文采用灰色系統(tǒng)模型對(duì)醫(yī)藥制造業(yè)物流進(jìn)行了預(yù)測(cè)。

1 文獻(xiàn)綜述

灰色系統(tǒng)模型在物流預(yù)測(cè)領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用。張鳳榮、金俊武(2003)等利用灰色系統(tǒng)理論建立了物流貨物量預(yù)測(cè)模型，并對(duì)吉林省未來(lái)5～10年的物流貨物量進(jìn)行了預(yù)測(cè)，并分析了中國(guó)物流產(chǎn)業(yè)的發(fā)展前景。王曉原、李軍(2005)等建立了基于灰色預(yù)測(cè)理論的物流規(guī)模GM(1，1)模型，并對(duì)山東省的物流規(guī)模進(jìn)行了預(yù)測(cè)。鄧淑紅，魏鳳(2010)等建立了基于灰色預(yù)測(cè)的GM(1，1)模型，對(duì)陜西商洛物流需求進(jìn)行了預(yù)測(cè)。何國(guó)華(2011)從區(qū)域物流需求預(yù)測(cè)內(nèi)容、指標(biāo)選擇和預(yù)測(cè)方法三方面進(jìn)行了系統(tǒng)研究，并采用灰色系統(tǒng)理論對(duì)東北三省的區(qū)域物流進(jìn)行了預(yù)測(cè)。朱占峰(2008)采用灰色系統(tǒng)理論以中原地區(qū)的貨運(yùn)量和貨物周轉(zhuǎn)量?jī)山M數(shù)據(jù)對(duì)中原地區(qū)的物流規(guī)模進(jìn)行了預(yù)測(cè)?；疑A(yù)測(cè)法對(duì)短期物流預(yù)測(cè)有良好的適應(yīng)性，但由于其適用范圍的局限性，往往導(dǎo)致預(yù)測(cè)精度的下降。為了提高預(yù)測(cè)精度，眾多學(xué)者將灰色系統(tǒng)模型與其他預(yù)測(cè)模型結(jié)合起來(lái)進(jìn)行預(yù)測(cè)。曹萍，陳福集(2012)等以貨運(yùn)量作為物流需求的內(nèi)容，選取福建省1997-2009年的經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)作為面板數(shù)據(jù)，采用基于遺傳算法的灰色神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)福建省區(qū)域物流進(jìn)行預(yù)測(cè)。孫建豐、向小東(2007)等采用灰色線性回歸組合模型對(duì)物流需求進(jìn)行了預(yù)測(cè)。閆娟，李萍(2012)等提出了一種泊松分布的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)需求預(yù)測(cè)算法，采用泊松分布算法對(duì)物流的整體需求進(jìn)行分類(lèi)，然后采用灰色理論算法選擇物流需求影響因子，對(duì)物流的需求進(jìn)行實(shí)時(shí)預(yù)測(cè)。何有世，李明輝(2011)等通過(guò)對(duì)精度指標(biāo)的合理刻畫(huà)來(lái)建立灰色-馬爾柯夫鏈預(yù)測(cè)優(yōu)化模型，并利用該模型對(duì)江蘇省物流需求進(jìn)行了預(yù)測(cè)。綜上所述，對(duì)于醫(yī)藥制造業(yè)物流規(guī)模預(yù)測(cè)的研究很少，學(xué)者們大都對(duì)物流業(yè)的整體情況進(jìn)行預(yù)測(cè)，并未從某一行業(yè)的物流進(jìn)行預(yù)測(cè)。本文采用灰色系統(tǒng)理論，結(jié)合醫(yī)藥制造業(yè)物流的特點(diǎn)，對(duì)醫(yī)藥制造業(yè)物流規(guī)模進(jìn)行了預(yù)測(cè)。

2 灰色系統(tǒng)預(yù)測(cè)模型

灰色系統(tǒng)模型是一種研究少數(shù)據(jù)、貧信息不確定性問(wèn)題的預(yù)測(cè)模型，是通過(guò)序列生成的方法對(duì)原始數(shù)列進(jìn)行處理，使之呈現(xiàn)一定的規(guī)律性，然后利用微分方程擬合，并由外延進(jìn)行預(yù)測(cè)。再對(duì)通過(guò)生成數(shù)據(jù)的灰色模型得到的預(yù)測(cè)值進(jìn)行逆生成處理。GM(n，h)模型是灰色系統(tǒng)理論的基本模型，GM代表灰色模型，第一個(gè)數(shù)字n代表微分方程的階數(shù)，第二個(gè)數(shù)字h代表系統(tǒng)包含的變量個(gè)數(shù)。最常用的灰色模型是GM(1，1)模型，這一模型是只考慮單個(gè)變量的灰色預(yù)測(cè)模型，本文以醫(yī)藥制造業(yè)物流總費(fèi)用作為GM(1，1)的變量。

將所求的參數(shù)值代入一階微分方程得到GM(1，1)預(yù)測(cè)模型為:

由以上模型所得到的是一次累加量，必須將所得數(shù)據(jù)X(1)(k+1)經(jīng)過(guò)逆生成，即累減生成還原為X(0)(k+1)，從而得到所需要的預(yù)測(cè)值。

3 建立模型進(jìn)行預(yù)測(cè)

3.1 數(shù)據(jù)與指標(biāo)選擇

醫(yī)藥制造業(yè)物流規(guī)模是醫(yī)藥制造業(yè)物流活動(dòng)中運(yùn)輸、儲(chǔ)存、包裝、裝卸搬運(yùn)和流通加工等物流作業(yè)量的總和。而醫(yī)藥制造業(yè)物流總費(fèi)用是指支付給運(yùn)輸、儲(chǔ)存、包裝、裝卸搬運(yùn)和流通加工的費(fèi)用的總和。因此，本文以醫(yī)藥制造業(yè)物流總費(fèi)用來(lái)衡量醫(yī)藥制造業(yè)物流規(guī)模。

本文選用了2006年到2012年間的醫(yī)藥制造業(yè)物流總費(fèi)用。如表1所示。

表1 醫(yī)藥制造業(yè)物流總費(fèi)用

3.2 預(yù)測(cè)模型的計(jì)算:

1)首先建立醫(yī)藥制造業(yè)物流總費(fèi)用的GM(1，1)預(yù)測(cè)模型。根據(jù)表2數(shù)據(jù)組成原始數(shù)列:X(0)={431，546，1009，1029，1270，1644，1829}，

2)通過(guò)一次累加對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，得到新的數(shù)列:

3)根據(jù)數(shù)列求出矩陣B及Y7。

研究對(duì)象為5臺(tái)雙西門(mén)子SINUMERIK 828D系統(tǒng)的數(shù)控機(jī)床，因此總的監(jiān)視容量為10套SINUMERIK 828D系統(tǒng)。同時(shí)機(jī)床監(jiān)控系統(tǒng)要求系統(tǒng)的實(shí)時(shí)性強(qiáng)，因此選擇了如下方案：整個(gè)系統(tǒng)采用C/S架構(gòu)，采用面向?qū)ο蟮腃#軟件作為上位界面的開(kāi)發(fā)軟件，采用OPC UA通信協(xié)議作為系統(tǒng)數(shù)據(jù)采集以及數(shù)控系統(tǒng)與上位機(jī)之間的通信協(xié)議，選擇SQL Server 2008作為服務(wù)器上的數(shù)據(jù)庫(kù)軟件，其他的客戶端通過(guò)實(shí)時(shí)訪問(wèn)服務(wù)器的數(shù)據(jù)庫(kù)實(shí)現(xiàn)客戶端與服務(wù)器之間的數(shù)據(jù)同步。其主要的功能模塊可分為數(shù)據(jù)采集單元配置、數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)同步通信、故障報(bào)警以及數(shù)據(jù)分析等，具體如圖1所示。

4)求參數(shù)列a^。

即 a= － 0.1966，u=556.5.

5)將參數(shù)帶入微分方程求解即得到醫(yī)藥制造業(yè)物流總費(fèi)用的GM(1，1)預(yù)測(cè)模型為:

6)經(jīng)過(guò)累減得到醫(yī)藥制造業(yè)物流總費(fèi)用的GM(1，1)的預(yù)測(cè)方程:

表2 醫(yī)藥制造業(yè)物流總費(fèi)用灰色預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)表

3.3 預(yù)測(cè)模型精度檢驗(yàn)

對(duì)上述預(yù)測(cè)出的數(shù)據(jù)進(jìn)行后驗(yàn)差檢驗(yàn)，

3.4 預(yù)測(cè)

根據(jù)醫(yī)藥制造業(yè)物流成本GM(1，1)模型，對(duì)全國(guó)2013—2018年的醫(yī)藥制造業(yè)物流規(guī)模進(jìn)行預(yù)測(cè)，如表3所示，

表3 2013—2018年的醫(yī)藥制造業(yè)物流規(guī)模預(yù)測(cè)

預(yù)測(cè)結(jié)果表明醫(yī)藥制造業(yè)物流規(guī)模在未來(lái)幾年中發(fā)展迅速，并呈現(xiàn)平穩(wěn)較快的態(tài)勢(shì)?？梢?jiàn)，近幾年來(lái)，醫(yī)藥制造業(yè)物流在中國(guó)呈現(xiàn)高速發(fā)展。

4 結(jié)論

本文采用灰色系統(tǒng)理論建立全國(guó)醫(yī)藥制造業(yè)物流成本與醫(yī)藥制造業(yè)的GM(1，1)模型，對(duì)未來(lái)近幾年的醫(yī)藥制造業(yè)物流規(guī)模進(jìn)行了預(yù)測(cè)，并通過(guò)后驗(yàn)差檢驗(yàn)，精度比較可靠。然而，GM(1，1)適合于短期預(yù)測(cè)，對(duì)于中長(zhǎng)期預(yù)測(cè)將存在較大誤差。因此，保證預(yù)測(cè)的可靠性，對(duì)于醫(yī)藥制造業(yè)物流的中長(zhǎng)期預(yù)測(cè)，可以考慮與其他預(yù)測(cè)方法結(jié)合進(jìn)行預(yù)測(cè)，從而提高預(yù)測(cè)精度。從預(yù)測(cè)的結(jié)果看，我國(guó)醫(yī)藥制造業(yè)物流規(guī)模在今后相當(dāng)長(zhǎng)的一段時(shí)間內(nèi)會(huì)維持較高增速，但我國(guó)醫(yī)藥制造業(yè)物流還存在諸多問(wèn)題。

(1)醫(yī)藥制造企業(yè)對(duì)物流的理解相對(duì)落后。我國(guó)醫(yī)藥制造企業(yè)對(duì)于現(xiàn)代物流的理解還不成熟，傳統(tǒng)的醫(yī)藥制造企業(yè)觀念始終停留在倉(cāng)儲(chǔ)和運(yùn)輸上，醫(yī)藥制造企業(yè)將注意力放在新藥品的研發(fā)上，對(duì)于醫(yī)藥的物流問(wèn)題認(rèn)識(shí)薄弱，這便導(dǎo)致醫(yī)藥制造企業(yè)的物流成本偏高。

(2)醫(yī)藥制造企業(yè)物流的集中度低。醫(yī)藥制造企業(yè)逐漸意識(shí)到醫(yī)藥物流的重要性，紛紛在醫(yī)藥制造企業(yè)內(nèi)部實(shí)行自營(yíng)醫(yī)藥物流，將所有的物流活動(dòng)由醫(yī)藥制造企業(yè)包辦，然而由于醫(yī)藥制造企業(yè)其本身的物流能力不高，以致多家醫(yī)藥制造企業(yè)自己負(fù)責(zé)倉(cāng)儲(chǔ)與運(yùn)輸，以致重復(fù)建設(shè)，從而抬高了醫(yī)藥企業(yè)的總成本，以及醫(yī)藥制藥業(yè)物流成本。

(3)醫(yī)藥制造業(yè)物流發(fā)展緩慢。醫(yī)藥制造企業(yè)的物流在我國(guó)的發(fā)展還處在初級(jí)階段，醫(yī)藥制造企業(yè)內(nèi)部物流能力的不足，以致醫(yī)藥制造業(yè)的自營(yíng)物流抬高了醫(yī)藥制造企業(yè)的成本，這阻礙了醫(yī)藥制造業(yè)物流的發(fā)展。為了降低醫(yī)藥制藥業(yè)物流成本，將物流業(yè)務(wù)外包給醫(yī)藥第三方物流企業(yè)顯得尤為重要。

(4)醫(yī)藥物流人才的匱乏。近年來(lái)，物流在國(guó)內(nèi)的發(fā)展迅速，然而物流行業(yè)的領(lǐng)導(dǎo)者多半是半路出家，物流方面的人才嚴(yán)重缺乏。醫(yī)藥物流企業(yè)尤其需要既懂得醫(yī)藥的相關(guān)知識(shí)，又精通物流管理知識(shí)的雙棲人才。

為了解決這些問(wèn)題，本文對(duì)醫(yī)藥制造業(yè)物流的發(fā)展提出了以下幾點(diǎn)建議。

一是完善醫(yī)藥制造業(yè)物流政策，積極推進(jìn)醫(yī)藥制造業(yè)轉(zhuǎn)型。我國(guó)醫(yī)藥制造業(yè)物流的發(fā)展還處于初級(jí)階段，要想促進(jìn)醫(yī)藥制造業(yè)物流的可持續(xù)發(fā)展，發(fā)揮政府的政策導(dǎo)向是極其重要的。一方面，企業(yè)應(yīng)積極推進(jìn)醫(yī)藥制造業(yè)的轉(zhuǎn)型，醫(yī)藥制造業(yè)應(yīng)結(jié)合自身的實(shí)際，對(duì)原有采購(gòu)、儲(chǔ)運(yùn)、配送體系實(shí)施流程再造，實(shí)現(xiàn)向醫(yī)藥制造業(yè)物流的轉(zhuǎn)型。另一方面，引導(dǎo)大型醫(yī)藥物流企業(yè)通過(guò)重組、整合的方式整合中小型醫(yī)藥企業(yè)，實(shí)現(xiàn)配送及時(shí)的醫(yī)藥物流服務(wù)能力。

二是應(yīng)合理規(guī)劃醫(yī)藥物流中心的建設(shè)。醫(yī)藥制造業(yè)物流成本居高不下是醫(yī)藥制造業(yè)必須面對(duì)的問(wèn)題，建立現(xiàn)代化的醫(yī)藥物流中心是減少流通環(huán)節(jié)，降低運(yùn)作成本的關(guān)鍵方法。然而物流中心的建設(shè)必須按照各地的具體情況而定。在物流中心的建設(shè)的過(guò)程中，引進(jìn)國(guó)外先進(jìn)技術(shù)，必須考慮本國(guó)實(shí)情，把醫(yī)藥制造業(yè)的小物流與社會(huì)大物流的規(guī)劃與發(fā)展相結(jié)合。

三是加快發(fā)展第三方物流。在國(guó)內(nèi)大型的醫(yī)藥制造企業(yè)已經(jīng)具備提供物流服務(wù)的能力，然而對(duì)于一些中小型醫(yī)藥制造企業(yè)來(lái)說(shuō)，本身不具備提供物流服務(wù)能力，將物流業(yè)務(wù)外包給第三方醫(yī)藥物流就具有可行性。這樣中小型醫(yī)藥制造企業(yè)就可以將主要精力投入到本企業(yè)的核心業(yè)務(wù)中。

四是要大力培養(yǎng)醫(yī)藥物流人才。目前，醫(yī)藥物流行業(yè)的人才奇缺，因此，要注重各層次的物流管理與技術(shù)人才的培養(yǎng)，將現(xiàn)代物流管理的理論與醫(yī)藥行業(yè)的技術(shù)相結(jié)合，加快醫(yī)藥制造業(yè)物流的發(fā)展。

［1］閆娟，李萍.泊松分布灰色理論在物流需求預(yù)測(cè)中的應(yīng)用［J］.計(jì)算機(jī)仿真，2012，(4):229-233.

［2］鄧淑紅，魏鳳.基于GM(1，1)模型的商洛物流需求預(yù)測(cè)［J］.江西農(nóng)業(yè)學(xué)報(bào)，2010，22(2):187-189.

［3］孫建豐，向小東，基于灰色線性回歸組合模型的物流需求預(yù)測(cè)研究［J］.工業(yè)技術(shù)經(jīng)濟(jì)，2007，26(10):146-148

［4］何有世，李明輝.灰色-馬爾柯夫鏈預(yù)測(cè)優(yōu)化模型——以江蘇省物流需求預(yù)測(cè)為例［J］.經(jīng)濟(jì)數(shù)學(xué)，2011，28(3):97-101.

［5］曹萍，陳福集.GA-灰色神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的區(qū)域物流需求預(yù)測(cè)［J］.北京理工大學(xué)學(xué)報(bào)(社會(huì)科學(xué)版)，2012，14(1):66-70.

［6］王曉原，李軍.灰色GM(1，1)模型在區(qū)域物流規(guī)模預(yù)測(cè)中的應(yīng)用［J］.武漢理工大學(xué)學(xué)報(bào)(交通科學(xué)與工程版)，2005，29(3):415-417.

［7］朱占峰.基于灰色系統(tǒng)理論的中原地區(qū)物流預(yù)測(cè)模型探析［J］.工業(yè)技術(shù)經(jīng)濟(jì)，2008，27(3):73-76.

［8］郭斌，武文.醫(yī)藥物流中心建設(shè)的必要性與可行性分析［J］.價(jià)值工程，2011，30(34):104-105.

［9］張鳳榮，金俊武，灰色系統(tǒng)模型在物流貨物量預(yù)測(cè)中的應(yīng)用［J］.工業(yè)技術(shù)經(jīng)濟(jì)，2003(6):72-73.

［10］Hsieh Chenghsiung.Grey neural network and its application to short term load forecasting problem［J］.IEICE Transactions on Information and Systems，2002，85(5):897-902

［11］Cheng Chyunshin ，Hsu Yentseng ，Wu Chwanchia .Gray neural network［J］.IEICE Transactions on Fundamentals of Electronics，Communications and Computer Sciences.1988，81(11):2433-2442.