热点聚焦：两会之后，供给侧改革怎么说？

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2019年3月5日上午，十三届全国人大二次会议在人民大会堂开幕，国家发展改革委主任何立峰表示：“中国经济一定会继续保持稳中有进的态势，实现今年预定的目的。同时我国供给侧结构性改革将取得新的更大进展”。
由此也能够看出，随着供给侧改革的持续推进，“一降一补”成为中国经济当前阶段的工作重点。同时对于制药企业来说，近年来，两票制、税收、同等性评价等政策的实行给我国医药供应链带来了巨大变化。特别是两票制的推行使得医药供应链链条缩短，减少流畅环节的层层盘剥，供应链扁平化趋势显著，同时也对制药企业的供应链管理提出了更高的要求。
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4 o  _. q1 b9 Z9 P& w然而传统的药品供应链管理从计划到采购、生产、商业流畅等各方面都存在不足。因而，如何寻找一种简单高效的药品供应链模式是目前医药行业迫切需要解决的问题之一。
但是药品作为一种特殊的商品，其严格的质量要求、极高的专业标准，使得其从生产领域到消费领域的供应链与其他商品相比，对于库存管理的要求更高。特别是急救药的库存，由于不同于普通常用药，有时效且时效期较短，且有一定的储备量要求，多数急救药存在过了保质期还未使用需要报废的情况。而随着急救药代价的上涨，这在一定程度上加大了医院的成本，这些成本最终还是要患者来买单。甚至在网络上一些医药论坛里出现了“炒房不如炒急救药”的调侃。最终急救药断货的焦点就落到了生产药企上。如何解决这个问题？追本溯源的话，还是应从提高需求预测准确率做起。
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制药企业要不要做需求预测？答案无疑是肯定的。同时，需求预测质量的高低将直接决定整个供应链的运作服从和品质。没有准确的预测，就没有准确的计划，一方面会导致库存积压或者缺货的问题，另一方面会造成生产反应不及时，只能依靠加班等方法应付，大大增加成本。
( _4 w! m% G$ }/ d' |4 v) A例如：某家大型国有控股医药上市公司产业链复杂，药品品类繁多，但最终需求预测准确率是如何从40%提升至80%的呢？
过去，这家大型国有控股医药上市公司的销售预测主要依靠个人的历史经验和手工填报。像OTC（非处方药）药品多达200多个品种，单纯依靠人工每月进行一一预测数据填报，难度非常大。这造成小品种药只能被忽视，主要选报一些较为重要或者关键的品种，导致整体预测率偏低，仅为40%左右。并且历史数据都散落在企业内部的各个系统之内，想要利用这些数据来销售预测，需要经过层层部门申请，从提出需求到获取数据，至少需要2天时间，到手的信息显然已经过时。而且由于缺乏通畅的获取渠道，不少人员并没有形成利用数据来辅助决策的习惯。

为改变这一点，这家大型国有控股医药上市公司引入了一个科学、智能的销售预测系统，为销售、供应链、营销中心等部门提供系统化的技术支持，从而全面改善其预测质量恒久低迷的现状。同时又专门打造了大数据中心，来打通各个系统之间的信息孤岛，完成数据整合和共享，并与销售预测系统进行对接，实现总部、大区、片区、产品、客户等维度批量的销售影响因子可视化。
& m# F* y* y5 F5 M$ j8 R1 M/ L使得不管是前端销售，还是营销中心、供应链部门，都可以在系统上找到第一手的及时数据，了解销售任务的进度、库存周转率、纯销同环比、订单同环比等信息，及时补单、补货，或者制定促销计划去库存，方便地利用数据作精细化决策。最终销售预测准确率达到80%。
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结语：
1 u1 N. P  N8 y9 \2 v" g药品的批次要求严格、缺货成本高，不仅要求库存合理，还必须对客户响应及时，达到较高的产品交付率，这也加大了供应链管理的难度。随着供给侧改革的持续推进，以及随着大数据、云计算、人工智能等新兴科技的兴起，作为传统制药企业中的重要环节，供应链的数字化变革迫在眉睫。通过数字化技术实现供应链各环节间的无缝连接，做到信息及时传递，能有效控制医药企业药品缺失的风险，提高客户满意度。通过精准的需求预测，降低供应链的运营成本，最终实现降本增效。

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