多层级血液供应链网络优化模型：基于过期产品管理的成本效益分析

本研究针对血液供应链(BSC)中生产与库存协调不足、过期产品浪费严重的问题，提出了一种考虑多层级结构、多种血型和血袋保质期的混合整数线性规划(MILP)模型。研究人员通过优化设施选址、区域血库分配和产品配置，以印度尼西亚血液供应链为案例，实现了总成本降低4.69%-5.60%、过期产品减少4.71%-5.75%的显著成效，为血液资源管理提供了创新解决方案。

　　

血液作为救死扶伤的重要医疗资源，其供应链管理却面临着诸多挑战。从采集到输注的复杂过程中，供需不匹配、产品过期浪费等问题长期困扰着医疗机构。特别是在印度尼西亚这样的发展中国家，血液捐赠率仅2%，远低于世界卫生组织(WHO)的建议标准，而血制品35天的短暂保质期更让库存管理雪上加霜。这种"生命线"上的漏洞不仅造成每年数百万美元的经济损失，更直接威胁到患者的生命安全。

针对这一严峻问题，国内研究人员在《Healthcare Analytics》发表了一项创新研究。他们开发了一个融合多层级网络、多种血型和保质期管理的混合整数线性规划(MILP)模型，通过系统优化血液供应链的各个环节，实现了成本和浪费的双重降低。这项研究不仅填补了现有血液管理研究的空白，更为全球医疗资源优化提供了可复制的技术方案。

研究团队采用了多种关键技术方法：首先构建了包含固定设施(FLFs)和移动单元的多层级供应链网络模型；其次运用混合整数线性规划进行系统优化；最后通过印度尼西亚实际案例验证模型效果，并进行了生产率和患者需求变化的敏感性分析。特别值得注意的是，研究首次将血型匹配和保质期管理同时纳入优化目标，采用第一进先出(FIFO)规则精确计算过期产品数量。

在问题定义部分，研究明确了血液供应链的特殊性：产品易过期、供需不确定、血型匹配复杂等核心挑战。通过建立包含采集、测试、加工和分销的全流程模型，研究人员将实际问题转化为可计算的优化问题。

数学建模方面，研究创新性地设计了包含6个成本组分的目标函数：固定成本(Z₁)、采购成本(Z₂)、生产成本(Z₃)、库存成本(Z₄)、处置成本(Z₅)和运输成本(Z₆)。通过12个约束条件确保模型符合实际操作限制，如生产能力约束、库存平衡、保质期限制等。

案例研究结果显示，优化后的供应链模型总成本降低4.69%-5.60%，过期产品减少4.71%-5.75%。敏感性分析进一步表明，生产率和需求变化对系统性能有显著影响，验证了模型的鲁棒性。

这项研究的突破性在于：首次将多种血型、保质期管理和多层级网络整合到一个优化框架中；提出的MILP模型可直接支持决策制定，如设施选址、库存分配等；通过实际案例验证了方法的可行性。相比以往仅关注经济因素的研究，该模型同时考虑了操作现实性和资源可持续性，为血液这类特殊医疗产品的管理树立了新标准。

研究成果对医疗管理实践具有深远意义：一方面为资源有限地区提供了切实可行的血液管理方案，另一方面其建模思路可扩展至其他易腐医疗产品的供应链优化。特别是在后疫情时代，当医疗系统面临更大压力时，这种精细化的资源管理方法显得尤为重要。未来研究可进一步整合动态需求预测、智能调度算法等技术，持续提升医疗供应链的韧性和效率。