วิธีการทาบูเสิร์ชสำหรับแบบจำลองระบบพัสดุคงคลังโลหิตเมื่อพิจารณาความต้องการสองประเภท
Article Sidebar
Main Article Content
บทคัดย่อ
พัสดุเม็ดโลหิตแดงเป็นผลิตภัณฑ์ที่มีความสำคัญสำหรับการรักษาผู้ป่วยและยังจัดเป็นพัสดุ ที่เน่าเสียง่าย การขาดแคลนพัสดุเม็ดโลหิตแดงในคลังโลหิตอาจส่งผลทำให้เกิดการสูญเสียชีวิตของผู้ป่วยได้ งานวิจัยฉบับนี้จึงนำเสนอวิธีการทาบูเสิร์ชเพื่อใช้ในการจัดการระบบพัสดุคงคลังสําหรับพัสดุเม็ดโลหิตแดง วัตถุประสงค์เพื่อกําหนดนโยบายการสั่งซื้อโลหิต (หน่วย) ในแต่ละช่วงเวลาและปริมาณระดับพัสดุคงคลังโลหิตสํารองที่เหมาะสม อีกทั้งเพื่อให้ได้ค่าคาดหวังค่าใช้จ่ายรวมที่ต่ำที่สุด โดยพิจารณาให้เกิดการขาดโลหิตน้อยที่สุดภายใต้สภาวะความต้องการที่ไม่แน่นอน และมีสมมติฐานคือ ความต้องการโลหิตมี 2 กรณี คือ ผู้ป่วยปกติและผู้ป่วยฉุกเฉิน พิจารณาการจ่ายโลหิตที่มีอายุการจัดเก็บน้อยกว่าให้แก่ผู้ป่วยก่อน โดยพิจารณาให้ผู้ป่วยฉุกเฉินได้รับโลหิต 100% โดยทำการทดลองเปรียบเทียบปริมาณการสั่งซื้อที่เหมาะสมโดยใช้ข้อมูลความต้องการโลหิตที่เกิดขึ้นจริงของโรงพยาบาล การทดลองนโยบายที่เหมาะสมพบว่านโยบายปัจจุบันมีค่าคาดหวังค่าใช้จ่ายรวมมากที่สุดและมีร้อยละของการให้บริการที่น้อย นโยบายการสั่งซื้อแบบกำหนดระดับของพัสดุคงคลังและเวลาแปรผัน และนโยบายการสั่งซื้อแบบกำหนดระดับของพัสดุคงคลังและเวลาคงที่ โดยวิธีการทาบูเสิร์ชมีค่าคาดหวังค่าใช้จ่ายรวมและร้อยละของการให้บริการที่ใกล้เคียงกันและมีค่าคาดหวังค่าใช้จ่ายรวมที่น้อยกว่าวิธีอื่นๆ
Article Details
เอกสารอ้างอิง
Chazan, D., & Gal, S. (1977). A markovian model for a perishable product inventory. Management science, 23(5), 512-521.
Cohen, M. A. (1976). Analysis of single critical number ordering policies for perishable inventory. Operations research, 24(4), 726-741.
Diabat, A., Abdallah, T., & Le, T. (2016). A hybrid tabu search based heuristic for the periodic distribution inventory problem with perishable goods. Annals of Operations Research, 242(2), 373–398. https://doi.org/10.1007/s10479-014-1640-4
Haijema, R., van der Wal, J., & van Dijk, N. M. (2007). Blood platelet production: Optimization by dynamic programming and simulation. Computers and operations research, 34(3), 760-779.
Kouki, C., Sahin, E., Jemai, Z., & Dallery, Y. (2010, May 10-12). Periodic review inventory policy for perishables with random lifetime [Conference presentation]. 8th International conference of modeling and simulation, Hammamet, Tunisia. https://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/download?doi=10.1.1.167.965&rep=rep1&type=pdf
Minner, S., & Transchel, S. (2010). Periodic review inventory- control for perishable products under service-level constraints. OR Spectrum, 32(4), 979-996.
Nahmias, S. (1975). Ordering policies for perishable inventory II. Operations research, 23(4), 735-749.
Nahmias, S. (1977). On ordering perishable inventory when both demand and lifetime are random. Management science, 24(1), 82-90.
Nahmias, S., & Schmidt, C.P. (1986). An application of the theory of weak convergence to the dynamic perishable inventory. Mathematics of operations research, 11(1), 62-69.
Pierskalla, W. P. (1972). Optimal issuing policies for perishable inventory. Management science, 18(11), 603-614.
Puranam, K., Novak, D. C., Lucas, M. T., & Fung, M. (2017). Managing blood inventory with multiple independent sources of supply. European Journal of Operational Research. Elsevier, 259(2), 500-511.
Williams, C. L., & Patuwo, B. E. (1999). A perishable inventory model with positive order lead times. European journal of operational research, 116(2), 352-373.
Yates, N., Stanger, S., Wilding, R., & Cotton, S. (2017). Approaches to assessing and minimizing blood wastage in the hospital and blood supply chain. ISBT Science Series, 12(1), 91-98.
