【医疗供应链管理】基于数据驱动的血小板库存优化模型：结合需求预测与库存策略的综合设计（含详细代码及解释）

内容概要：本文详细介绍了血小板库存管理的研究，提出了一种数据驱动的库存管理模型，通过整合需求预测来优化库存策略。血小板作为治疗严重疾病的重要血液制品，价格昂贵且保质期短。研究使用2016-2018年加拿大汉密尔顿四家医院的临床输血数据，建立了基于预测的目标库存水平模型，旨在最小化短缺和浪费。该模型通过随机森林回归模型预测需求，结合血小板的特殊属性（如保质期、交货提前期）制定最优订购策略。实验结果显示，随着系统规模扩大，模型能实现零短缺和零浪费；对于需求波动较大的小型系统，模型性能更依赖于预测质量。此外，文章还探讨了牛鞭效应、敏感性分析以及紧急订单减少策略等扩展内容，并提出了未来研究方向，如多医院协同库存共享、考虑季节性因素的预测模型改进等。 适合人群：从事医疗供应链管理的专业人士、医疗机构管理人员、对易腐产品库存管理感兴趣的学者和研究人员。 使用场景及目标：①通过数据驱动的需求预测优化血小板库存管理，平衡短缺和浪费；②减少订购频率，降低运营成本；③探索减少紧急订单的可能性，提高医疗服务效率；④为医疗机构提供实际解决方案，改善库存管理和临床决策支持。 其他说明：本文不仅提供了理论分析，还附带了详细的代码实现，涵盖了数据预处理、需求预测模型训练、库存管理策略模拟等环节。这些代码有助于读者理解和复现研究结果，同时也为实际应用提供了参考。此外，文章强调了模型的灵活性和适应性，能够根据不同需求场景进行调整和扩展。