نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان

1 کارشناسی ارشد، مهندسی صنایع، دانشکده مهندسی صنایع، دانشگاه آزاد اسلامی، واحد الکترونیک، تهران، ایران

2 استادیار، مهندسی صنایع، دانشکده مهندسی صنایع، دانشگاه آزاد اسلامی، واحد الکترونیکی، تهران، ایران

چکیده

مقدمه: تأمین دارو به‌ عنوان یک کالای استراتژیک، از اهمیت ویژه‌ای در کشور برخوردار است. مطالعه حاضر با هدف مدیریت موجودی در زنجیره تأمین دارو با استفاده از رویکرد شبیه‌سازی پویایی‌های سیستم صورت گرفت.روش بررسی: این پژوهش به ‌صورت موردی در بیمارستان رضوی مشهد انجام شد. بدین منظور، زنجیره تأمین داروی Plavix در دو سطح داروخانه‌‌ و بیمارستان‌ مورد بررسی قرار گرفت. ابتدا متغیرهای موجودی تعریف و ضمن طراحی حلقه‌های بازخوردی، روابط ریاضی مرتبط با آن‌ها مدل‌سازی شد. سپس نمودارهای علی و معلولی CLD (Causal Loop Diagram) و انباشت و جریان SFD (Stock and Flow Diagram) ایجاد گردید. شبیه‌سازی برای یک دوره سی روزه انجام گرفت.یافته‌ها: شبیه‌سازی زنجیره تأمین داروی Plavix در بازه یک‌ ماهه در بیمارستان رضوی، حاکی از افزایش تقاضا و کاهش سطح موجودی بود؛ به‌ طوری ‌که 39 درصد بیماران موفق به دریافت دارو نشدند و در پایان ماه تعداد قابل ‌توجهی موجودی مازاد وجود داشت.نتیجه‌گیری: مطابق بررسی علی ‌و معلولی انجام شده در مدل شبیه‌ساز، مشکلات موجودی داروی Plavix ناشی از افزایش تقاضا در بازه زمانی مورد بررسی و وجود ناهماهنگی‌ در زنجیره تأمین این دارو در بیمارستان رضوی می‌باشد. مدل پیشنهاد شده در مطالعه حاضر می‌تواند سیاست‌گذاران داروخانه و بیمارستان را جهت دستیابی به پیش‌بینی دقیق و ایجاد تصمیمات هماهنگ سفارش‌دهی و نگهداری ذخیره احتیاطی یاری رساند.

کلیدواژه‌ها

عنوان مقاله [English]

System Dynamics Simulation in Medicine Supply Chain: A Case Study of Mashhad Razavi Hospital, Iran

نویسندگان [English]

  • Zahra Mojaradi 1
  • Marzieh Mozafari 2

1 MSc, Industrial Engineering, School of Industrial Engineering, E-Campus, Islamic Azad University, Tehran, Iran

2 Assistant Professor, Industrial Engineering, School of Industrial Engineering, E-Campus, Islamic Azad University, Tehran, Iran

چکیده [English]

Introduction: Providing medicine as a strategic product has a special importance in every country. This research was done with the goal of managing inventories in the medicine supply chain using system dynamic approach.Methods: The current research was carried out as a case study in Mashhad Razavi Hospital, Iran. Plavix tablet supply chain was studied in two levels including the pharmacy and the hospital. The inventory variables were identified and mathematical relations were stated for feedback loops. Then, causal loop diagram (CLD) and stock and flow diagram (SFD) were designed. The simulation was performed for a 30-day interval.Results: The results of Plavix tablet supply chain simulation for a 30-day interval showed a remarkable increase in the demand and decrease in inventory levels in a way that 39% of the patients were not served while some extra tablets remained at the end of the study period.Conclusion: According to the cause and effect study of the simulation model, Plavix inventory problems were due to the increased demand in the studied time period and the inconsistency in the supply chain of this drug in Razavi Hospital. The proposed model of this study can help the policy makers of pharmacies and hospitals to achieve accurate prediction and coordinated decision making in ordering and safety stock holding policies.

کلیدواژه‌ها [English]

  • Medicine
  • Supply and Distribution
  • Medicine Inventories
  • Simulation
  1. Karimi S, Yaghoubi M, Sairani F, Abasi M. Factors affecting drug pert of experts in selected hospitals of Isfahan (Public, Private and Voluntary). Health Inf Manage 2013; 10(7): 1066-74. [In Persian].
  2. Barnett JW. Supply of medicines. In: Allwood MC, Fell JT, Editors. Textbook of hospital pharmacy. New York, NY: Blackwell Scientific Publications; 1980. p. 277-330.
  3. Hirsch G, Homer J, Evans E, Zielinski A. A system dynamics model for planning cardiovascular disease interventions. Am J Public Health 2010; 100(4): 616-22.
  4. Chopra S, Meindl P. Supply chain management: Strategy, planning, and operation. Upper Saddle River, NJ: Pearson Prentice Hall; 2007.
  5. Towill DR. Time compression and supply chain management-a guided tour. Supply Chain Management: An International Journal 1996; 1(1): 15-27.
  6. Kalantari M, Pishvaee MS. A robust possibilistic programming approach to drug supply chain master planning. Journal of Industrial Engineering Research in Production System 2016; 4(7): 49-67. [In Persian].
  7. Gholamian MR, Momeni Shahraki M, Sakaki SE. Offering an approach based on integral choquet in the pharmaceutical supply chain. Journal of Industrial Management 2013; 8(24): 73-88. [In Persian].
  8. Nematollahi M, Hosseini-Motlagh SM, Heydari J. A mathematical model for coordinating corporate social responsibility and order quantity in pharmaceutical supply chain. Journal of Modeling in Engineering 2017; 15(50): 17. [In Persian].
  9. Hamidi H. An approach to multi agent systems in health E-SCM system. Iranian Journal of Supply Chain Management 2017; 17(50): 22-49. [In Persian].
  10. Forrester JW. System dynamics-a personal view of the first fifty years. Syst Dyn Rev 2007; 23(2-3): 345-58.
  11. Forrester JW. System dynamics-the next fifty years. Syst Dyn Rev 2007; 23(2-3): 359-70.
  12. Sterman J. Business dynamics: Systems thinking and modeling for a complex world. New York, NY: Irwin/McGraw-Hill; 2000.
  13. Metz PJ. Demystifying supply chain management. Supply Chain Management Review ed. 1998.
  14. Jones AP, Homer JB, Murphy DL, Essien JD, Milstein B, Seville DA. Understanding diabetes population dynamics through simulation modeling and experimentation. Am J Public Health 2006; 96(3): 488-94.
  15. Kumar D, Kumar D. Modelling rural healthcare supply chain in India using system dynamics. Procedia Eng 2014; 97(Supplement C): 2204-12.
  16. Lubyansky A. A system dynamics model of health care surge capacity. Proceedings of the 23rd International Conference of the System Dynamics Society 2005 July 17-21; Boston, MA.
  17. Ashoori M, NajiMoghadam V, Alizadeh S, Safi M. Classification and clustering algorithm application for prediction of tablet numbers: Case study diabetes disease. Health Inf Manage 2013; 10(5): 739-49. [In Persian].
  18. Mohammadzadeh M, Rasuli P, Ghari T. Trend analysis and future market forecasting of cardiovascular drugs in Iran. Pajouhesh Dar Pezeshki 2017; 41(2): 120-9. [In Persian].
  19. Meymand M, Sepehri G, Farokhi N, Beygim M, Motevali zadeh H. Pattern of drug use among residents of Bam during the first 6 months after the 2003 earthquake. Hakim Res J 2008; 10(4): 27-33. [In Persian].
  20. Galarraga O, O'Brien ME, Gutierrez JP, Renaud-Thery F, Nguimfack BD, Beusenberg M, et al. Forecast of demand for antiretroviral drugs in low and middle-income countries: 2007-2008. AIDS 2007; 21(Suppl 4): S97-103.