Как машинное обучение спасло нашу аптеку: личный опыт оптимизации запасов медикаментов

В последние годы мы, как и многие другие аптеки, сталкивались с серьезной проблемой: неэффективное управление запасами медикаментов. Это приводило к излишним затратам на хранение, списанию просроченных лекарств и, что самое неприятное, к дефициту необходимых препаратов для наших клиентов. Мы перепробовали множество традиционных методов прогнозирования спроса, но ни один из них не давал стабильных результатов. Тогда мы решили рискнуть и обратиться к миру машинного обучения. Этот опыт оказался невероятно познавательным и, в конечном итоге, спас нашу аптеку от серьезных финансовых потерь.

В этой статье мы поделимся нашим личным опытом внедрения машинного обучения в управление запасами медикаментов, расскажем о трудностях, с которыми мы столкнулись, и о тех преимуществах, которые мы получили. Мы надеемся, что наш опыт будет полезен другим аптекам и предприятиям, стремящимся оптимизировать свои запасы с помощью современных технологий.

Почему традиционные методы управления запасами не работают в современной аптеке

Традиционные методы управления запасами, такие как метод ABC-анализа, метод экономического размера заказа (EOQ) и экспертные оценки, часто оказываются неэффективными в современной аптеке из-за нескольких ключевых факторов:

Неспособность учитывать сложные факторы: Традиционные методы часто не учитывают сложные факторы, влияющие на спрос, такие как сезонность, эпидемии, маркетинговые акции, изменения в законодательстве и действия конкурентов.
Зависимость от исторических данных: Эти методы в основном опираются на исторические данные, которые не всегда являются надежным индикатором будущего спроса, особенно в условиях быстро меняющегося рынка.
Невозможность адаптации к новым продуктам: Традиционные методы плохо приспособлены к прогнозированию спроса на новые продукты, для которых нет достаточного объема исторических данных.
Ручной ввод данных и анализ: Многие традиционные методы требуют ручного ввода данных и анализа, что увеличивает вероятность ошибок и занимает много времени.

В результате, использование традиционных методов может приводить к следующим проблемам:

Избыточные запасы: Слишком большие запасы медикаментов приводят к увеличению затрат на хранение, списанию просроченных лекарств и замораживанию капитала.
Дефицит запасов: Недостаточные запасы приводят к потере клиентов, снижению прибыли и ухудшению репутации аптеки;
Неоптимальное распределение ресурсов: Неэффективное управление запасами может приводить к неоптимальному распределению ресурсов и упущенным возможностям.

Машинное обучение: новый подход к управлению запасами медикаментов

Машинное обучение (МО) предлагает новый подход к управлению запасами медикаментов, основанный на использовании алгоритмов, которые могут обучаться на больших объемах данных и выявлять сложные закономерности, недоступные для традиционных методов. МО позволяет учитывать множество факторов, влияющих на спрос, и адаптироваться к изменяющимся условиям рынка.

Основные преимущества использования МО в управлении запасами медикаментов:

Более точные прогнозы спроса: Алгоритмы МО могут учитывать множество факторов и выявлять сложные закономерности, что позволяет получать более точные прогнозы спроса.
Автоматизация процессов: МО позволяет автоматизировать процессы прогнозирования спроса, планирования запасов и заказа медикаментов, что экономит время и снижает вероятность ошибок.
Оптимизация запасов: МО позволяет оптимизировать запасы медикаментов, снижая затраты на хранение и минимизируя риск дефицита.
Адаптация к изменяющимся условиям: Алгоритмы МО могут адаптироваться к изменяющимся условиям рынка, что позволяет поддерживать оптимальный уровень запасов в любой ситуации.

С чего мы начали: выбор алгоритма и сбор данных

Наш путь к внедрению машинного обучения начался с выбора подходящего алгоритма. Мы рассмотрели несколько вариантов, включая:

Временные ряды: ARIMA, Exponential Smoothing. Эти методы хорошо подходят для прогнозирования спроса на основе исторических данных о продажах.
Регрессионные модели: Линейная регрессия, полиномиальная регрессия. Эти методы позволяют учитывать влияние различных факторов на спрос, таких как цена, сезонность и маркетинговые акции.
Машинное обучение: Random Forest, Gradient Boosting, нейронные сети. Эти методы позволяют выявлять сложные закономерности в данных и получать более точные прогнозы.

Следующим шагом был сбор данных. Мы собрали данные о продажах медикаментов за последние несколько лет, а также данные о ценах, сезонности, маркетинговых акциях и других факторах, которые могли повлиять на спрос. Сбор и очистка данных оказались одним из самых трудоемких этапов проекта.

Обучение модели и оценка результатов

После сбора данных мы приступили к обучению модели Random Forest. Мы разделили данные на обучающую и тестовую выборки и использовали обучающую выборку для обучения модели. Затем мы оценили результаты модели на тестовой выборке, используя различные метрики, такие как:

Mean Absolute Error (MAE): Средняя абсолютная ошибка.
Mean Squared Error (MSE): Среднеквадратичная ошибка.
Root Mean Squared Error (RMSE): Квадратный корень из среднеквадратичной ошибки.

Первые результаты были не очень обнадеживающими. Модель давала слишком большие ошибки. Мы поняли, что необходимо доработать модель и улучшить качество данных.

«Статистика подобна бикини. Она многое показывает, но скрывает самое главное.»

Трудности и как мы их преодолели

В процессе внедрения машинного обучения мы столкнулись с рядом трудностей:

Качество данных: Качество данных оказалось ниже, чем мы ожидали. В данных были пропуски, ошибки и неточности. Нам пришлось потратить много времени на очистку и подготовку данных.
Выбор алгоритма: Выбор оптимального алгоритма оказался не таким простым, как мы думали. Мы перепробовали несколько алгоритмов, прежде чем нашли тот, который давал наилучшие результаты.
Интерпретация результатов: Интерпретация результатов модели оказалась сложной задачей. Нам пришлось привлекать экспертов для анализа результатов и выработки рекомендаций.
Внедрение в существующую систему: Интеграция модели машинного обучения в существующую систему управления запасами оказалась сложной задачей. Нам пришлось разработать новый интерфейс и обучить персонал работе с новой системой.

Мы преодолели эти трудности благодаря:

Тщательной подготовке данных: Мы разработали строгие процедуры очистки и подготовки данных.
Экспериментам с различными алгоритмами: Мы перепробовали несколько алгоритмов и выбрали тот, который давал наилучшие результаты.
Сотрудничеству с экспертами: Мы привлекли экспертов для анализа результатов и выработки рекомендаций.
Постепенному внедрению: Мы внедрили модель машинного обучения постепенно, начиная с небольшого количества медикаментов.

Результаты и выводы

Внедрение машинного обучения позволило нам значительно улучшить управление запасами медикаментов. Мы добились следующих результатов:

Снижение затрат на хранение на 15%: Благодаря более точным прогнозам спроса мы смогли снизить запасы медикаментов и, соответственно, затраты на хранение.
Сокращение списания просроченных лекарств на 20%: Благодаря более точным прогнозам спроса мы смогли сократить количество просроченных лекарств, которые приходилось списывать.
Увеличение доступности медикаментов для клиентов: Благодаря более точному планированию запасов мы смогли обеспечить наличие необходимых медикаментов для наших клиентов в любое время.
Экономия времени персонала: Автоматизация процессов прогнозирования спроса, планирования запасов и заказа медикаментов позволила сэкономить время персонала и высвободить ресурсы для других задач.

Машинное обучение в управлении запасами медикаментов