CN116167697B - 医用耗材的库存数据管理系统 - Google Patents

医用耗材的库存数据管理系统 Download PDF

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Abstract

本发明公开了医用耗材的库存数据管理系统，涉及医用耗材技术领域，包括构建请求模块、耗材管理模块、入库分析模块、出库分析模块以及储备评估模块；构建请求模块用于管理员向服务器发送构建耗材信息表的构建请求；服务器响应构建请求后，将存储的空表模板反馈至构建请求模块，用于管理员输入用于构建耗材信息表的主题和项目，以构建耗材信息表；耗材管理模块用于根据耗材信息表记录耗材入库信息或耗材出库信息；入库分析模块用于根据耗材入库信息进行入库系数分析；出库分析模块用于根据耗材出库信息进行出库系数分析；储备评估模块用于对耗材进行储备系数评估，判断是否要对耗材的储备做出调控，合理控制库存，提高耗材调配效率。

Description

医用耗材的库存数据管理系统
技术领域
本发明涉及医用耗材技术领域，具体是医用耗材的库存数据管理系统。
背景技术
在临床医疗过程中，医用耗材的申领使用有一定的流程。而传统的医用耗材的申领过程一般由医护人员根据临床需要或计划纸质单递交到科室主任审批后到仓储部门领取并进行现场登记。这种现场申领方式在申领流程中耗费大量时间，且要求仓储人员在拿到申领单或听取申领人员的陈述后才能进仓库查找拿取，没有充分的预备查找时间，效率较为低下，领取人员等待的时间较长，不利于紧急手术的执行，导致病人就医体验差。
这种申领方式的人工登记不方便十分凌乱，相关人员执行力差；而且统计、信息筛选、存档都十分繁琐，导致无法明确库存种积压的医用耗材和短缺的医用耗材具体有多少，不能合理控制库存，对物资的储备也缺乏有计划的调控；基于以上不足，本发明提出医用耗材的库存数据管理系统。
发明内容
本发明旨在至少解决现有技术中存在的技术问题之一。为此，本发明提出医用耗材的库存数据管理系统。
为实现上述目的，根据本发明的第一方面的实施例提出医用耗材的库存数据管理系统，包括构建请求模块、信息构建模块、耗材管理模块、耗材查询模块、入库分析模块、出库分析模块以及储备评估模块；
所述构建请求模块用于管理员向服务器发送构建耗材信息表的构建请求；所述服务器响应构建请求后，将存储的空表模板反馈至构建请求模块，用于管理员输入用于构建耗材信息表的主题和项目；
所述信息构建模块用于获取管理员输入的耗材信息表的主题和项目，并为空表模板中输入的耗材信息表的主题和项目配置相应的字段和字段配置，以构建耗材信息表，并将构建的耗材信息表存储到云平台；
所述耗材查询模块用于用户向耗材信息表的项目中输入耗材的查询关键词信息，并将查询关键词信息发送至服务器；所述服务器用于根据所述查询关键词信息，调用云平台存储的耗材信息，进行关键词模糊识别，并将关键词模糊识别结果传输至显示模块以列表的形式显示，供用户浏览；
所述耗材管理模块用于根据耗材信息表记录耗材入库信息或耗材出库信息，并将耗材入库信息或耗材出库信息存储到云平台中；
所述入库分析模块与云平台相连接，用于根据云平台存储的耗材入库信息进行入库系数RM分析；所述出库分析模块与云平台相连接，用于根据云平台存储的耗材出库信息进行出库系数CM分析；所述储备评估模块用于对耗材进行储备系数DP评估，判断是否要对耗材的储备做出调控。
进一步地，所述储备评估模块的具体评估过程为：
获取对应耗材的剩余库存并标记为Cs；自动从服务器中调取所述耗材的入库系数RM以及出库系数CM；利用公式DP=(Cs×g1+RM×g2)/(CM×g3)计算得到所述耗材的储备系数DP，其中g1、g2、g3为预设系数因子；
将储备系数DP与预设储备阈值相比较；所述预设储备阈值包括F1、F2；F1、F2均为预设值，且F1＜F2；
若DP≥F2，则表明对应耗材堆积过多，此时提示管理员适当减缓所述耗材的储备，即减少所述耗材的进口；若F1≤DP＜F2，则表明对应耗材调配正常，无需对所述耗材的储备做出调控；若DP＜F1，则表明对应耗材库存不足，此时提示管理员执行库存补充措施，即加大所述耗材的进口。
进一步地，所述入库分析模块的具体分析步骤为：
在预设时间段内，统计同一耗材的入库次数并标记为入库频次C1；将每次的入库数量标记为Li；将入库数量Li与预设数量阈值相比较；
统计入库数量Li大于预设数量阈值的次数占比为Zb；当Li大于预设数量阈值时，获取Li与预设数量阈值的差值并进行求和得到超入总值GZ；利用公式CF=Zb×a3+GZ×a4计算得到超入吸引系数CF，其中a3、a4均为比例因子；利用公式RM=C1×a1+CF×a2计算得到所述耗材的入库系数RM，其中a1、a2为比例因子；所述入库分析模块用于将耗材的入库系数RM打上时间戳并存储至服务器。
进一步地，所述出库分析模块的具体分析步骤为：
在预设时间段内，统计同一耗材的出库次数并标记为出库频次P1；将所述耗材的出库数量进行累积得到出库总量LZ1；
截取所述耗材相邻出库时刻之间的时间段为出库缓冲时段，将每个出库缓冲时段内其他耗材的出库次数标记为出库缓冲频次Tm；
将出库缓冲频次Tm与预设缓冲阈值相比较；统计出库缓冲频次Tm小于预设缓冲阈值的次数占比为Z1，当Tm小于预设缓冲阈值时，获取Tm与预设缓冲阈值的差值并进行求和得到差缓总值CZ；利用公式CX=Z1×b1+CZ×b2计算得到差缓吸引系数CX，其中b1、b2均为比例因子；
利用公式CM=P1×b3+LZ1×b4+CX×b5计算得到所述耗材的出库系数CM，其中b4、b5为比例因子；所述出库分析模块用于将耗材的出库系数CM打上时间戳并存储至服务器。
进一步地，所述耗材入库信息包括入库时刻、入库数量以及入库耗材；所述耗材出库信息包括出库时刻、出库数量以及出库耗材。
进一步地，设置RFID检测门；所述RFID检测门用于自动检测入库和出库耗材的信息码，并上传服务器进行比对，反馈比对结果；
当识别出入库/出库耗材的信息码与需要入库/出库的耗材不一致时，通过服务器使报警模块发出警报。
进一步地，该系统还包括布设于仓库内的视频监控模块；所述视频监控模块通过无线网络连接至服务器，用于自动监控库内人员动作，通过行为轨迹分析对比工单信息后判定是否存在异常情况，并对异常场景报警。
与现有技术相比，本发明的有益效果是：
本发明中所述构建请求模块用于管理员向服务器发送构建耗材信息表的构建请求；所述服务器响应构建请求后，将存储的空表模板反馈至构建请求模块，用于管理员输入用于构建耗材信息表的主题和项目；来方便让管理员用户依照自己的喜好习惯等来创建耗材信息表；
本发明中所述耗材管理模块用于根据耗材信息表记录耗材入库信息或耗材出库信息，所述入库分析模块用于根据云平台存储的耗材入库信息进行入库系数分析；所述出库分析模块用于根据云平台存储的耗材出库信息进行出库系数分析；所述储备评估模块用于结合入库系数和出库系数对耗材进行储备系数评估，判断是否要对耗材的储备做出调控，合理控制库存，提高耗材调配效率；
本发明中所述耗材查询模块用于用户向耗材信息表的项目中输入耗材的查询关键词信息；所述服务器用于根据所述查询关键词信息，调用云平台存储的耗材信息，进行关键词模糊识别，并将关键词模糊识别结果传输至显示模块以列表的形式显示，供用户浏览；所述RFID检测门用于自动检测入库和出库耗材的信息码，并上传服务器进行比对，反馈比对结果，指引作业的精准度；所述视频监控模块用于自动监控库内人员动作，保持仓库内医用耗材安全，实现作业过程的可追溯。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明医用耗材的库存数据管理系统的系统框图。
具体实施方式
下面将结合实施例对本发明的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。
如图1所示，医用耗材的库存数据管理系统，包括构建请求模块、服务器、信息构建模块、云平台、耗材管理模块、入库分析模块、出库分析模块、储备评估模块、耗材查询模块以及显示模块；
构建请求模块用于管理员向服务器发送构建耗材信息表的构建请求；服务器响应构建请求后，将存储的空表模板反馈至构建请求模块，用于管理员输入用于构建耗材信息表的主题和项目；其中，耗材信息表中的主题和项目的定义均可由用户自由选择，更人性化；
信息构建模块用于获取管理员输入的耗材信息表的主题和项目，并为空表模板中输入的耗材信息表的主题和项目配置相应的字段和字段配置，以构建耗材信息表，并将构建的耗材信息表存储到云平台；
耗材管理模块用于根据耗材信息表记录耗材入库信息或耗材出库信息，并将耗材入库信息或耗材出库信息存储到云平台中；耗材入库信息包括入库时刻、入库数量以及入库耗材；耗材出库信息包括出库时刻、出库数量以及出库耗材；
入库分析模块与云平台相连接，用于根据云平台存储的耗材入库信息进行入库系数分析，具体分析步骤为：
在预设时间段内，统计同一耗材的入库次数并标记为入库频次C1；将每次的入库数量标记为Li；
将入库数量Li与预设数量阈值相比较；统计入库数量Li大于预设数量阈值的次数占比为Zb；当Li大于预设数量阈值时，获取Li与预设数量阈值的差值并进行求和得到超入总值GZ；利用公式CF=Zb×a3+GZ×a4计算得到超入吸引系数CF，其中a3、a4均为比例因子；
将入库频次、超入吸引系数进行归一化处理并取其数值，利用公式RM=C1×a1+CF×a2计算得到耗材的入库系数RM，其中a1、a2为比例因子；入库分析模块用于将耗材的入库系数RM打上时间戳并存储至服务器；
出库分析模块与云平台相连接，用于根据云平台存储的耗材出库信息进行出库系数分析，具体分析步骤为：
在预设时间段内，统计同一耗材的出库次数并标记为出库频次P1；将耗材的出库数量进行累积得到出库总量LZ1；
截取耗材相邻出库时刻之间的时间段为出库缓冲时段，将每个出库缓冲时段内其他耗材的出库次数标记为出库缓冲频次Tm；
将出库缓冲频次Tm与预设缓冲阈值相比较；统计出库缓冲频次Tm小于预设缓冲阈值的次数占比为Z1，当Tm小于预设缓冲阈值时，获取Tm与预设缓冲阈值的差值并进行求和得到差缓总值CZ；利用公式CX=Z1×b1+CZ×b2计算得到差缓吸引系数CX，其中b1、b2均为比例因子；
将出库频次、出库总量以及差缓吸引系数行归一化处理并取其数值，利用公式CM=P1×b3+LZ1×b4+CX×b5计算得到耗材的出库系数CM，其中b4、b5为比例因子；出库分析模块用于将耗材的出库系数CM打上时间戳并存储至服务器；
储备评估模块用于对耗材进行储备系数评估，判断是否要对耗材的储备做出调控；具体评估过程为：
获取对应耗材的剩余库存并标记为Cs；自动从服务器中调取耗材的入库系数RM以及出库系数CM；利用公式DP=(Cs×g1+RM×g2)/(CM×g3)计算得到耗材的储备系数DP，其中g1、g2、g3为预设系数因子；
将储备系数DP与预设储备阈值相比较；预设储备阈值包括F1、F2；F1、F2均为预设值，且F1＜F2；
若DP≥F2，则表明对应耗材堆积过多，此时提示管理员适当减缓耗材的储备，即减少耗材的进口；若F1≤DP＜F2，则表明对应耗材调配正常，无需对耗材的储备做出调控；
若DP＜F1，则表明对应耗材库存不足，此时提示管理员执行库存补充措施，即加大耗材的进口；提高耗材调配效率；
耗材查询模块用于用户向耗材信息表的项目中输入耗材的查询关键词信息，并将查询关键词信息发送至服务器；
服务器用于根据查询关键词信息，调用云平台存储的耗材信息，进行关键词模糊识别，并将关键词模糊识别结果传输至显示模块以列表的形式显示，供用户浏览；其中关键词模糊识别的设置，便于对关键词信息进行查询和筛选，避免用户需要输入完整的耗材信息才能完成耗材的出入库登记，节省了输入时间，方便了操作；
更进一步地技术方案在于：设置RFID检测门，RFID检测门用于自动检测入库和出库耗材的信息码，并上传服务器进行比对，反馈比对结果，指引作业的精准度；本发明针对各类医用耗材，以信息码为唯一标识，开展闭环管理，实现医用耗材的可视、可控和可管的全生命周期管理流程；
当识别出入库/出库耗材的信息码与需要入库/出库的耗材不一致时，通过服务器使报警模块发出警报，这样能够有效避免入库/出库耗材出错；
更进一步地技术方案在于：该系统还包括布设于仓库内的视频监控模块；视频监控模块通过无线网络连接至服务器，用于自动监控库内人员动作，通过行为轨迹分析对比工单信息后判定是否存在异常情况，并对异常场景报警；保持仓库内医用耗材安全，实现作业过程的可追溯。
上述公式均是去除量纲取其数值计算，公式是由采集大量数据进行软件模拟得到最接近真实情况的一个公式，公式中的预设参数和预设阈值由本领域的技术人员根据实际情况设定或者大量数据模拟获得。
本发明的工作原理：
医用耗材的库存数据管理系统，在工作时，构建请求模块用于管理员向服务器发送构建耗材信息表的构建请求；服务器响应构建请求后，将存储的空表模板反馈至构建请求模块，用于管理员输入用于构建耗材信息表的主题和项目；信息构建模块用于获取管理员输入的耗材信息表的主题和项目，并为空表模板中输入的耗材信息表的主题和项目配置相应的字段和字段配置，以构建耗材信息表；来方便让管理员用户依照自己的喜好习惯等来创建耗材信息表；
耗材管理模块用于根据耗材信息表记录耗材入库信息或耗材出库信息，并将耗材入库信息或耗材出库信息存储到云平台中；入库分析模块用于根据云平台存储的耗材入库信息进行入库系数分析；出库分析模块用于根据云平台存储的耗材出库信息进行出库系数分析；储备评估模块用于结合入库系数和出库系数对耗材进行储备系数评估，判断是否要对耗材的储备做出调控，合理控制库存，提高耗材调配效率；
耗材查询模块用于用户向耗材信息表的项目中输入耗材的查询关键词信息；服务器用于根据查询关键词信息，调用云平台存储的耗材信息，进行关键词模糊识别，并将关键词模糊识别结果传输至显示模块以列表的形式显示，供用户浏览；RFID检测门用于自动检测入库和出库耗材的信息码，并上传服务器进行比对，反馈比对结果，指引作业的精准度；视频监控模块用于自动监控库内人员动作，保持仓库内医用耗材安全，实现作业过程的可追溯。
在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“示例”、“具体示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。
以上公开的本发明优选实施例只是用于帮助阐述本发明。优选实施例并没有详尽叙述所有的细节，也不限制该发明仅为的具体实施方式。显然，根据本说明书的内容，可作很多的修改和变化。本说明书选取并具体描述这些实施例，是为了更好地解释本发明的原理和实际应用，从而使所属技术领域技术人员能很好地理解和利用本发明。本发明仅受权利要求书及其全部范围和等效物的限制。

Claims (3)

1.医用耗材的库存数据管理系统，其特征在于，包括构建请求模块、信息构建模块、耗材管理模块、耗材查询模块、入库分析模块、出库分析模块以及储备评估模块；
所述构建请求模块用于管理员向服务器发送构建耗材信息表的构建请求；所述服务器响应构建请求后，将存储的空表模板反馈至构建请求模块，用于管理员输入用于构建耗材信息表的主题和项目；
所述信息构建模块用于获取管理员输入的耗材信息表的主题和项目，并为空表模板中输入的耗材信息表的主题和项目配置相应的字段和字段配置，以构建耗材信息表，并将构建的耗材信息表存储到云平台；
所述耗材查询模块用于用户向耗材信息表的项目中输入耗材的查询关键词信息，并将查询关键词信息发送至服务器；所述服务器用于根据所述查询关键词信息，调用云平台存储的耗材信息，进行关键词模糊识别，并将关键词模糊识别结果传输至显示模块以列表的形式显示，供用户浏览；
所述耗材管理模块用于根据耗材信息表记录耗材入库信息或耗材出库信息，并将耗材入库信息或耗材出库信息存储到云平台中；所述耗材入库信息包括入库时刻、入库数量以及入库耗材；所述耗材出库信息包括出库时刻、出库数量以及出库耗材；
所述入库分析模块与云平台相连接，用于根据云平台存储的耗材入库信息进行入库系数RM分析；具体分析步骤为：
在预设时间段内，统计同一耗材的入库次数并标记为入库频次C1；将每次的入库数量标记为Li；将入库数量Li与预设数量阈值相比较；
统计入库数量Li大于预设数量阈值的次数占比为Zb；当Li大于预设数量阈值时，获取Li与预设数量阈值的差值并进行求和得到超入总值GZ；
利用公式CF=Zb×a3+GZ×a4计算得到超入吸引系数CF，其中a3、a4均为比例因子；利用公式RM=C1×a1+CF×a2计算得到所述耗材的入库系数RM，其中a1、a2为比例因子；所述入库分析模块用于将耗材的入库系数RM打上时间戳并存储至服务器；
所述出库分析模块与云平台相连接，用于根据云平台存储的耗材出库信息进行出库系数CM分析；具体分析步骤为：
在预设时间段内，统计同一耗材的出库次数并标记为出库频次P1；将所述耗材的出库数量进行累积得到出库总量LZ1；
截取所述耗材相邻出库时刻之间的时间段为出库缓冲时段，将每个出库缓冲时段内其他耗材的出库次数标记为出库缓冲频次Tm；
将出库缓冲频次Tm与预设缓冲阈值相比较；统计出库缓冲频次Tm小于预设缓冲阈值的次数占比为Z1，当Tm小于预设缓冲阈值时，获取Tm与预设缓冲阈值的差值并进行求和得到差缓总值CZ；利用公式CX=Z1×b1+CZ×b2计算得到差缓吸引系数CX，其中b1、b2均为比例因子；
利用公式CM=P1×b3+LZ1×b4+CX×b5计算得到所述耗材的出库系数CM，其中b4、b5为比例因子；所述出库分析模块用于将耗材的出库系数CM打上时间戳并存储至服务器；
所述储备评估模块用于对耗材进行储备系数DP评估，判断是否要对耗材的储备做出调控；具体评估过程为：
获取对应耗材的剩余库存并标记为Cs；自动从服务器中调取所述耗材的入库系数RM以及出库系数CM；利用公式DP=(Cs×g1+RM×g2)/(CM×g3)计算得到所述耗材的储备系数DP，其中g1、g2、g3为预设系数因子；
将储备系数DP与预设储备阈值相比较；所述预设储备阈值包括F1、F2；F1、F2均为预设值，且F1＜F2；
若DP≥F2，则表明对应耗材堆积过多，此时提示管理员适当减缓所述耗材的储备，即减少所述耗材的进口；若F1≤DP＜F2，则表明对应耗材调配正常，无需对所述耗材的储备做出调控；
若DP＜F1，则表明对应耗材库存不足，此时提示管理员执行库存补充措施，即加大所述耗材的进口。
2.根据权利要求1所述的医用耗材的库存数据管理系统，其特征在于，设置RFID检测门；所述RFID检测门用于自动检测入库和出库耗材的信息码，并上传服务器进行比对，反馈比对结果；
当识别出入库/出库耗材的信息码与需要入库/出库的耗材不一致时，通过服务器使报警模块发出警报。
3.根据权利要求1所述的医用耗材的库存数据管理系统，其特征在于，该系统还包括布设于仓库内的视频监控模块；所述视频监控模块通过无线网络连接至服务器，用于自动监控库内人员动作，通过行为轨迹分析对比工单信息后判定是否存在异常情况，并对异常场景报警。
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