System.ArgumentOutOfRangeException: 索引和长度必须引用该字符串内的位置。 参数名: length 在 System.String.Substring(Int32 startIndex, Int32 length) 在 zhuanliShow.Bind() 一种基于统计分析的医药渠道内漏品漏量核查系统及方法技术方案_技高网

一种基于统计分析的医药渠道内漏品漏量核查系统及方法技术方案

技术编号:43572752 阅读:6 留言:0更新日期:2024-12-06 17:41
本发明专利技术涉及医药供应链管理及智能数据分析技术领域,尤其涉及一种基于统计分析的医药渠道内漏品漏量核查系统及方法,通过多模态传感器模块、数据湖模块、智能分析与核查模块、预测与优化模块、反馈与决策支持模块,以及可视化与监控模块,构建了一套完整的药品供应链管理系统;系统通过实时采集和标准化处理药品流通数据,利用智能分析和因果推理识别异常,并通过多目标优化制定最佳管理策略;反馈机制和机器学习的应用,使得系统能够动态调整管理策略,提高供应链的响应能力和透明度;最终,系统实现了药品从生产到终端门店全过程的高效、精准管理,为医药渠道的安全和效率提供了可靠保障。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及医药供应链管理及智能数据分析,尤其涉及一种基于统计分析的医药渠道内漏品漏量核查系统及方法


技术介绍

1、在医药行业中,药品的漏品和数量不符问题不仅导致经济损失,还威胁到药品供应安全和患者用药安全。为了应对这些挑战,亟需医药渠道内漏品漏量核查系统被开发出来,以确保药品在生产到终端门店整个流通过程中的准确性和安全性。基于统计分析的方法能够为这种核查提供科学的数据支持和有效的策略调整。

2、现有技术(中国专利技术专利,公开号:cn116308080a,名称:一种医药进销监管方法、系统、终端设备及存储介质)主要依赖于销售库存记录数据的分析,通过判断库存数据与预设标准的符合性,识别异常销售行为。虽然这种方法能够在一定程度上检测到异常,但它依赖于固定的预设标准,无法动态适应变化的市场环境和复杂的供应链条件。此外,现有技术主要侧重于数据的记录和简单的逻辑判断,缺乏对异常的深度分析和智能预测,导致在实时性和灵活性方面的不足。


技术实现思路

1、针对上述现有技术存在的诸多问题,本专利技术提供一种基于统计分析的医药渠道内漏品漏量核查系统及方法,本专利技术通过多模态传感器模块实时采集药品供应链中的环境、位置和运输数据,将这些数据传输至数据湖模块进行标准化和语义整合,形成可用于深度分析的整合语义数据;接着,智能分析与核查模块利用关联规则挖掘和自适应统计推理模型对数据进行分析,以识别异常并评估供应链节点的信任度;然后,预测与优化模块基于生成的因果关系数据,运用遗传算法实现多目标优化,从而制定最佳供应链管理策略;最终,反馈与决策支持模块通过机器学习调整优化策略,并利用可视化与监控模块实现供应链的实时监控和调整;通过这种全链条的管理和分析,本专利技术不仅提高了药品供应链的效率和可靠性,还增强了异常事件的响应能力和决策支持的科学性。

2、一种基于统计分析的医药渠道内漏品漏量核查系统,包括:

3、多模态传感器模块,用于在各个供应链环节采集药品的多维度数据,包括环境状态、位置数据和运输条件,并生成多模态传感器数据;

4、数据湖模块,与所述多模态传感器模块通信,接收多模态传感器数据,执行数据的标准化和语义层次整合,生成整合语义数据;

5、智能分析与核查模块,包括:

6、异构数据交互单元,用于对整合语义数据进行数据交互分析,生成交互分析结果数据;

7、自适应统计推理单元,用于对交互分析结果数据进行分析,识别异常并生成统计推理数据和节点信任数据;

8、预测与优化模块,包括:

9、因果推理单元,用于基于统计推理数据执行非线性因果分析,生成因果关系数据;

10、优化分析单元,用于基于因果关系数据进行多目标优化,生成优化策略数据;

11、反馈与决策支持模块,用于接收优化策略数据,实施反馈迭代机制生成决策支持数据,并支持实时供应链管理调整;

12、可视化与监控模块,用于展示决策支持数据和异常警报数据,实现对供应链的实时监控和透明化管理。

13、优选的,所述多模态传感器模块包括:

14、环境传感器,用于采集药品的环境状态数据,包括:温度及湿度;

15、位置传感器,用于获取药品的地理位置信息;

16、运输状态传感器,用于监测药品在运输过程中的动态条件,包括:震动和加速度。

17、优选的,所述数据湖模块进一步包括数据清洗单元,用于对多模态传感器数据进行噪声过滤和格式转换,以生成标准化的数据输入到语义层次整合过程。

18、优选的,所述智能分析与核查模块的异构数据交互单元通过关联规则挖掘算法,对整合语义数据进行分析,识别数据间的潜在关联性,并生成交互分析结果数据。

19、优选的,所述自适应统计推理单元使用贝叶斯推理模型对交互分析结果数据进行处理,生成统计推理数据,其中节点信任数据通过以下公式计算:

20、

21、其中,trusti为节点i的信任值;p(ei|h)为假设h成立时观察到事件ei的概率;p(h)为假设h的先验概率;p(ei)为事件ei的边际概率。

22、优选的,所述预测与优化模块的因果推理单元基于图模型分析统计推理数据,生成因果关系数据,用于识别供应链中各因素间的因果关系。

23、优选的,所述优化分析单元通过遗传算法实现多目标优化,生成优化策略数据,以在最小化成本和风险的同时最大化供应链效率,优化目标函数可表示为:

24、

25、其中,optimize为优化目标;wi为权重;fi(x)为目标函数值。

26、优选的,所述反馈与决策支持模块通过机器学习算法调整优化策略数据,以生成更新的决策支持数据,支持供应链管理的实时调整。

27、优选的,所述可视化与监控模块采用基于web的交互式界面,提供用户查看决策支持数据、异常警报数据和供应链动态的可视化工具,以实现对异常情况的实时响应和处理。

28、一种基于统计分析的医药渠道内漏品漏量核查方法,采用所述的系统,包括以下步骤:

29、在各个供应链环节,通过多模态传感器模块采集药品的多维度数据,包括环境状态、位置数据和运输条件,生成多模态传感器数据;

30、将多模态传感器数据传输至数据湖模块,执行数据的标准化处理和语义层次整合,生成整合语义数据;

31、在异构数据交互单元中,对整合语义数据进行数据交互分析,生成交互分析结果数据;在自适应统计推理单元中,对交互分析结果数据进行分析,识别异常情况并生成统计推理数据和节点信任数据;

32、在因果推理单元中,基于统计推理数据执行非线性因果分析,生成因果关系数据;在优化分析单元中,基于因果关系数据进行多目标优化分析,生成优化策略数据;

33、接收优化策略数据,实施反馈迭代机制,生成决策支持数据,并支持实时供应链管理的调整;

34、在可视化与监控模块中,展示决策支持数据和异常警报数据,实现对供应链的实时监控和透明化管理。

35、相比于现有技术,本专利技术的优点及有益效果在于:

36、本专利技术通过多模态传感器技术手段,实现了药品供应链中多维度数据的实时采集和监控,从而提高了异常检测的准确性;

37、本专利技术通过数据湖技术手段,实现了数据的标准化处理和语义层次整合,提高了数据分析的深度和一致性;

38、本专利技术通过智能分析与核查技术手段,实现了基于关联规则的异常分析和节点信任评估,增强了对供应链风险的识别能力;

39、本专利技术通过预测与优化技术手段,实现了基于因果关系的多目标优化,优化了供应链管理策略;

40、本专利技术在反馈与决策支持模块中,通过机器学习算法实现了策略的动态调整,提升了供应链管理的灵活性和响应速度;

41、本专利技术通过可视化与监控技术手段,实现了对供应链的实时监控和透明化管理,增强了异常响应的及时性和有效性。...

【技术保护点】

1.一种基于统计分析的医药渠道内漏品漏量核查系统,其特征在于,包括:

2.根据权利要求1所述的基于统计分析的医药渠道内漏品漏量核查系统,其特征在于,所述多模态传感器模块包括:

3.根据权利要求1所述的系统,其特征在于,所述数据湖模块进一步包括数据清洗单元,用于对多模态传感器数据进行噪声过滤和格式转换,以生成标准化的数据输入到语义层次整合过程。

4.根据权利要求1所述的系统,其特征在于,所述智能分析与核查模块的异构数据交互单元通过关联规则挖掘算法,对整合语义数据进行分析,识别数据间的潜在关联性,并生成交互分析结果数据。

5.根据权利要求1所述的系统,其特征在于,所述自适应统计推理单元使用贝叶斯推理模型对交互分析结果数据进行处理,生成统计推理数据,其中节点信任数据通过以下公式计算:

6.根据权利要求1所述的系统,其特征在于,所述预测与优化模块的因果推理单元基于图模型分析统计推理数据,生成因果关系数据,用于识别供应链中各因素间的因果关系。

7.根据权利要1所述的系统,其特征在于,所述优化分析单元通过遗传算法实现多目标优化,生成优化策略数据,以在最小化成本和风险的同时最大化供应链效率,优化目标函数可表示为:

8.根据权利要求1所述的系统,其特征在于,所述反馈与决策支持模块通过机器学习算法调整优化策略数据,以生成更新的决策支持数据,支持供应链管理的实时调整。

9.根据权利要求1所述的系统,其特征在于,所述可视化与监控模块采用基于Web的交互式界面,提供用户查看决策支持数据、异常警报数据和供应链动态的可视化工具,以实现对异常情况的实时响应和处理。

10.一种基于统计分析的医药渠道内漏品漏量核查方法,其特征在于,采用如权利要求1至9任一所述的系统,包括以下步骤:

...

【技术特征摘要】

1.一种基于统计分析的医药渠道内漏品漏量核查系统,其特征在于,包括:

2.根据权利要求1所述的基于统计分析的医药渠道内漏品漏量核查系统,其特征在于,所述多模态传感器模块包括:

3.根据权利要求1所述的系统,其特征在于,所述数据湖模块进一步包括数据清洗单元,用于对多模态传感器数据进行噪声过滤和格式转换,以生成标准化的数据输入到语义层次整合过程。

4.根据权利要求1所述的系统,其特征在于,所述智能分析与核查模块的异构数据交互单元通过关联规则挖掘算法,对整合语义数据进行分析,识别数据间的潜在关联性,并生成交互分析结果数据。

5.根据权利要求1所述的系统,其特征在于,所述自适应统计推理单元使用贝叶斯推理模型对交互分析结果数据进行处理,生成统计推理数据,其中节点信任数据通过以下公式计算:

6.根据权利要求1所述的系统,其特征在于,...

【专利技术属性】
技术研发人员:黄旭江
申请(专利权)人:上海倍通医药科技咨询有限公司
类型:发明
国别省市:

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