B-19 - AS Nida
B-19 - AS Nida B-19 - AS Nida
Abstract In present, the healthcare services industry in Thailand is severely experiencing problems in inventory management, especially hospitals under the supervision of the government. Due to a high number of patients and limitations in resources such as personnel, storage space and importantly working procedures of the hospitals which impact to accuracy of medicines demand forecast and sufficiency of medicines, it can be result in high non-value-added inventory and high inventory management cost. This research aims to develop the pharmaceutical replenishment process for Vendor Managed Inventory system to suit any situations by implementing fuzzy logic model. Because the fuzzy logic can be simulating approximate to the decision from purchasing officer. It can also be prevent potential problems brought about by personnel turnover at the warehouse, and the subsequent loss of expertise and experience. This research reveals that the need for medical consumption has an enormous impact to decision-making in purchasing the medicines for replenishing one’s stock. From the research, it has been suggested to apply the winter's exponential smoothing method in forecasting for the future demand by using Ramathibodi hospital as a case study. Because pharmaceutical items as a key factor for replenishment process and subject to a degree of seasonality of demand, the researcher believed that the use of such techniques may provide a more accurate forecast for the items stocked by the central warehouse in the hospital. Keywords: medicines replenishment, usage rate, fuzzy logic, hospital, VMI 1. บทน า ในปัจจุบันประเทศไทยก าลังเป็นที่จับตา มองและถูกยอมรับจากทั่วโลก ว่าเป็นประเทศที่มี ศักยภาพและความสามารถด้านการแพทย์ ทั้งใน ด้านความเชี่ยวชาญเฉพาะทางของบุคลากรและ คุณภาพการให้บริการในระดับมาตรฐานสากล สังเกตุได้จากการที่มีชาวต่างชาติเข้ามารับ บริการรักษาในประเทศอย่างต่อเนื่อง และมี จ านวนผู้เข้ามารับบริการสูงที่สุดในภูมิภาค เอเชีย สามารถน าเงินเข้าประเทศได้ไม่ต่ากว่าปี ละหมื่นล้านบาท (ส านักงานสถิติแห่งชาติ,2553) ดังนั้นรัฐบาลจึงเล็งเห็นถึงความส าคัญของ อุตสาหกรรมการให้บริการด้านสุขภาพ และได้มี นโยบายผลักดันให้ประเทศไทยกลายเป็นเมดิ คอลฮับของเอเชีย ในก า ร ศึ ก ษ า ส า ย โ ซ่ อุ ป ท า น ข อ ง โรงพยาบาล พบว่าส่วนที่ก่อให้เกิดภาระ ค่าใช้จ่ายที่ไม่สร้างมูลค่าแก่โรงพยาบาลสูงที่สุด ก็คือ ส่วนของสินค้าคงคลัง ซึ่งคิดโดยประมาณ 17–35% ของรายได้ทั้งหมด เมื่อเปรียบเทียบกับ การบริหารจัดการในส่วนอื่นๆ [1] ดังนั้นนักวิจัย ส่วนใหญ่จึงให้ความสนใจพัฒนาการจัดการ สินค้าคงคลังเป็นอันดับแรก นอกจากจะช่วยลด ต้นทุนค่าใช้จ่ายด้านยาและเวชภัณฑ์ให้กับ โรงพยาบาลแล้ว ยังสามารถเพิ ่มระดับการ ให้บริการแก่คนไข้อีกด้วย
การประชุมวิชาการด้านการวิจัยด าเนินงาน แห่งชาติ ประจ าปี 2555 วันที่ 6-7 กันยายน 2555 ณ โรงแรม พูลแมน บางกอก คิง เพาเวอร์ กรุงเทพฯ การบริหารจัดการสินค้าคงคลังของ โรงพยาบาลด้วย VMI เป็นแนวคิดที่ก าลังได้รับ ความสนใจเป็นอย่างมาก เนื่องจากท าให้ ประเทศชาติสามารถประหยัดงบประมาณได้ปีละ 4,000 ล้านบาท (ส านักงานหลักประกันสุขภาพ แห่งชาติ, 2553) การจัดการสินค้าคงคลังแบบ VMI จะมีส่วนที่แตกต่างจากแบบอื ่นๆ คือ ผู้จัด จ าหน่าย (Vendor) จะเป็นผู้ดูแลและบริหาร จัดการเกียวกับสินค้าคงคลังให้แก่ลูกค้าทั้งหมด จะเริ่มต้นตั้งแต่ตรวจสอบปริมาณสินค้าคงเหลือ ของลูกค้า วางแผนในเรื่องปริมาณและเวลาใน การเติมเต็มสินค้าให้เพียงพอต่อความต้องการ และสุดท้ายก็ท าการจัดส่งสินค้าให้ถึงมือลูกค้า ตรงตามแผนที่ก าหนดไว้ แต่ทว่าโดยปกติแล้ว การตัดสินใจที่เกี่ยวข้องกับจ านวนยาที่ควรเติม เ ต็ ม ภ า ย ใ น โ ร ง พ ย า บ า ล จ ะ ขึ้ น อ ยู่ กั บ ประสบการณ์ท างานและดุลยพินิจของเจ้าหน้าที่ จัดซื้อ ซึ่งเป็นปัจจัยส าคัญที่ส่งผลกระทบรุนแรง ต่อความส าเร็จในการจัดการสินค้าคงคลังแบบ VMI ในโรงพยาบาล จากปัญหาดังกล่าวผู้วิจัยจึงมีแนวคิดที่ น าเสนอวิธีการตรรกะศาสตร์แบบคลุมเครือ (Fuzzy logic) มาประยุกต์ใช้ เพื่อจ าลอง กระบวนการตัดสินใจของเจ้าหน้าที่จัดซื้อที่ เกี่ยวข้องกับจ านวนยาที่ควรเติมเต็ม เนื่องจาก สามารถจ าลองสถานการณ์ได้ใกล้เคียงกับการ ตัดสินใจของมนุษย์มากที่สุด มีความยืดหยุ่นสูง สามารถตอบสนองต่อสถานการณ์ที่อาจมีการ เปลี่ยนแปลงได้อย่างรวดเร็ว ทั้งยังไม่มีข้อจ ากัด ทางสถิติ เหมือนวิธีการค านวนปริมาณการสั่งซื้อ อื่นๆ อาทิเช่น EOQ ในงานวิจัยชิ้นนี้ได้น าวิธี winter’s exponential smoothing มาใช้ในการ พยากรณ์ความต้องการใช้ยาในอนาคต ซึ่งเป็น ตัวแปรน าเข้า (Input) ที่ส าคัญ โดยน า โรงพยาบาลรามาธิบดีเป็นกรณีศึกษา จากนั้นท า การเปรียบเทียบปริมาณสินค้าคงคลังระหว่าง วิธีการค านวนปริมาณการสั่งซื้อที่ใช้ปัจจุบันกับ วิธีที่น าเสนอ 2. ทฤษฎีและงานวิจัยที่เกี่ยวข้อง 2.1 Supply chain management in Healthcare ในช่วง 10 ปีที่ผ่านมา จ านวนผู้ป่วยที่เข้ารับ การรักษาในโรงพยาบาลมีอัตราการเพิ ่มขึ้นสูง มาก เมื่อเทียบกับจ านวนแพทย์ พยาบาล และ ผู้เชี่ยวชาญที่ปฏิบัติงานภายในโรงพยาบาล จึง ท าให้โรงพยาบาลไม่สามารถให้บริการได้ทั่วถึง ตามความต้องการของคนไข้ [2] และได้มีการ คาดการณ์ไว้ว่าในอนาคตอุตสาหกรรมการ ให้บริการด้านสุขภาพจะกลายเป็นแรงขับ เคลื่อนที่ส าคัญทางเศรษฐกิจ ดังนั้นนักวิจัยหลาย ท่านจึงให้ความสนใจพัฒนาการด าเนินงานใน โรงพยาบาลให้เกิดประสิทธิภาพเพิ ่มมากขึ้น โดยมีวัตถุประสงค์ในการปรับปรุงและพัฒนา ก็ คือ ลดค่าใช้จ่ายที่เกิดขึ้นในองค์กร แต่ใน ขณะเดียวกันก็เพิ่มระดับการให้บริการ [3-4] Hui Shi (2010) [5] ท าการศึกษาและ สรุปว่า จุดวิกฤตที่ก่อให้เกิดปัญหาและส่งผล กระทบต่อการพัฒนาโรงพยาบาลค่อนข้าง รุนแรง ก็คือ การบริหารจัดการสินค้าคงคลัง ซึ่ง เ ป็ น ส่ ว น ที่ ใ ช้ ท รั พ ย า ก ร ต่ า ง ๆ ข อ ง ท า ง โรงพยาบาล อาทิเช่น เวลา บุคคลากร พื้นที่ และ ค่าใช้จ่าย เป็นจ านวนมาก ดังนั้นเพื่อต้องการลด ค่าใช้จ่ายและพัฒนาระดับการบริการให้มี ประสิทธิภาพมากขึ้น ในหลายๆโรงพยาบาลจึง ให้ความสนใจที่จะปรับปรุงการบริหารจัดการ สินค้าคงคลังเป็นอันดับแรก [6-7] โดยทั่วไปในอดีตวิธีการ Max-Min มักได้รับ ความนิยม ส าหรับการจัดการปริมาณสินค้าคง คลังในโรงพยาบาลอย่างมาก เนื่องเป็นวิธีที่ทาง โรงพยาบาลมั่นใจว่าจะไม่เกิดเหตุการณ์ที่ยา ขาดสต๊อก และสามารถก าหนดปริมาณในการ สั่งซื้อที่แน่นอน เพื่อน ามาใช้ในการต่อรองราคา กับผู้ผลิต แต่ถ้าการค านวนหาปริมาณการสั่งซื้อ ไม่สามารถตอบสนองความต้องการที่แท้จริง จะ ส่งผลให้เกิดปัญหาด้านสต๊อกอย่างรุนแรง เช่น ถ้าสต๊อกไม่เคลื่อนไหวมีปริมาณมาก ก็อาจจะมี ยาหมดอายุและท าให้ค่าใช้จ่ายเพิ่มสูงขึ้น [8]
- Page 1: การประชุมวิ
- Page 5 and 6: การประชุมวิ
- Page 7 and 8: การประชุมวิ
- Page 9 and 10: การประชุมวิ
การประชุมวิชาการด้านการวิจัยด าเนินงาน<br />
แห่งชาติ ประจ าปี 2555<br />
วันที่<br />
6-7 กันยายน 2555 ณ โรงแรม พูลแมน บางกอก คิง เพาเวอร์ กรุงเทพฯ<br />
การบริหารจัดการสินค้าคงคลังของ<br />
โรงพยาบาลด้วย VMI เป็นแนวคิดที่ก<br />
าลังได้รับ<br />
ความสนใจเป็นอย่างมาก เนื่องจากท<br />
าให้<br />
ประเทศชาติสามารถประหยัดงบประมาณได้ปีละ<br />
4,000 ล้านบาท (ส านักงานหลักประกันสุขภาพ<br />
แห่งชาติ, 2553) การจัดการสินค้าคงคลังแบบ<br />
VMI จะมีส่วนที่แตกต่างจากแบบอื<br />
่นๆ คือ ผู้จัด<br />
จ าหน่าย (Vendor) จะเป็นผู้ดูแลและบริหาร<br />
จัดการเกียวกับสินค้าคงคลังให้แก่ลูกค้าทั้งหมด<br />
จะเริ่มต้นตั้งแต่ตรวจสอบปริมาณสินค้าคงเหลือ<br />
ของลูกค้า วางแผนในเรื่องปริมาณและเวลาใน<br />
การเติมเต็มสินค้าให้เพียงพอต่อความต้องการ<br />
และสุดท้ายก็ท าการจัดส่งสินค้าให้ถึงมือลูกค้า<br />
ตรงตามแผนที่ก<br />
าหนดไว้ แต่ทว่าโดยปกติแล้ว<br />
การตัดสินใจที่เกี่ยวข้องกับจ<br />
านวนยาที่ควรเติม<br />
เ ต็ ม ภ า ย ใ น โ ร ง พ ย า บ า ล จ ะ ขึ้<br />
น อ ยู่<br />
กั บ<br />
ประสบการณ์ท างานและดุลยพินิจของเจ้าหน้าที่<br />
จัดซื้อ<br />
ซึ่งเป็นปัจจัยส<br />
าคัญที่ส่งผลกระทบรุนแรง<br />
ต่อความส าเร็จในการจัดการสินค้าคงคลังแบบ<br />
VMI ในโรงพยาบาล<br />
จากปัญหาดังกล่าวผู้วิจัยจึงมีแนวคิดที่<br />
น าเสนอวิธีการตรรกะศาสตร์แบบคลุมเครือ<br />
(Fuzzy logic) มาประยุกต์ใช้ เพื่อจ<br />
าลอง<br />
กระบวนการตัดสินใจของเจ้าหน้าที่จัดซื้อที่<br />
เกี่ยวข้องกับจ<br />
านวนยาที่ควรเติมเต็ม<br />
เนื่องจาก<br />
สามารถจ าลองสถานการณ์ได้ใกล้เคียงกับการ<br />
ตัดสินใจของมนุษย์มากที่สุด<br />
มีความยืดหยุ่นสูง<br />
สามารถตอบสนองต่อสถานการณ์ที่อาจมีการ<br />
เปลี่ยนแปลงได้อย่างรวดเร็ว<br />
ทั้งยังไม่มีข้อจ<br />
ากัด<br />
ทางสถิติ เหมือนวิธีการค านวนปริมาณการสั่งซื้อ<br />
อื่นๆ<br />
อาทิเช่น EOQ ในงานวิจัยชิ้นนี้ได้น<br />
าวิธี<br />
winter’s exponential smoothing มาใช้ในการ<br />
พยากรณ์ความต้องการใช้ยาในอนาคต ซึ่งเป็น<br />
ตัวแปรน าเข้า (Input) ที่ส<br />
าคัญ โดยน า<br />
โรงพยาบาลรามาธิบดีเป็นกรณีศึกษา จากนั้นท<br />
า<br />
การเปรียบเทียบปริมาณสินค้าคงคลังระหว่าง<br />
วิธีการค านวนปริมาณการสั่งซื้อที่ใช้ปัจจุบันกับ<br />
วิธีที่น<br />
าเสนอ<br />
2. ทฤษฎีและงานวิจัยที่เกี่ยวข้อง<br />
2.1 Supply chain management in<br />
Healthcare<br />
ในช่วง 10 ปีที่ผ่านมา<br />
จ านวนผู้ป่วยที่เข้ารับ<br />
การรักษาในโรงพยาบาลมีอัตราการเพิ ่มขึ้นสูง<br />
มาก เมื่อเทียบกับจ<br />
านวนแพทย์ พยาบาล และ<br />
ผู้เชี่ยวชาญที่ปฏิบัติงานภายในโรงพยาบาล<br />
จึง<br />
ท าให้โรงพยาบาลไม่สามารถให้บริการได้ทั่วถึง<br />
ตามความต้องการของคนไข้ [2] และได้มีการ<br />
คาดการณ์ไว้ว่าในอนาคตอุตสาหกรรมการ<br />
ให้บริการด้านสุขภาพจะกลายเป็นแรงขับ<br />
เคลื่อนที่ส<br />
าคัญทางเศรษฐกิจ ดังนั้นนักวิจัยหลาย<br />
ท่านจึงให้ความสนใจพัฒนาการด าเนินงานใน<br />
โรงพยาบาลให้เกิดประสิทธิภาพเพิ ่มมากขึ้น<br />
โดยมีวัตถุประสงค์ในการปรับปรุงและพัฒนา ก็<br />
คือ ลดค่าใช้จ่ายที่เกิดขึ้นในองค์กร<br />
แต่ใน<br />
ขณะเดียวกันก็เพิ่มระดับการให้บริการ<br />
[3-4]<br />
Hui Shi (2010) [5] ท าการศึกษาและ<br />
สรุปว่า จุดวิกฤตที่ก่อให้เกิดปัญหาและส่งผล<br />
กระทบต่อการพัฒนาโรงพยาบาลค่อนข้าง<br />
รุนแรง ก็คือ การบริหารจัดการสินค้าคงคลัง ซึ่ง<br />
เ ป็ น ส่ ว น ที่<br />
ใ ช้ ท รั พ ย า ก ร ต่ า ง ๆ ข อ ง ท า ง<br />
โรงพยาบาล อาทิเช่น เวลา บุคคลากร พื้นที่<br />
และ<br />
ค่าใช้จ่าย เป็นจ านวนมาก ดังนั้นเพื่อต้องการลด<br />
ค่าใช้จ่ายและพัฒนาระดับการบริการให้มี<br />
ประสิทธิภาพมากขึ้น<br />
ในหลายๆโรงพยาบาลจึง<br />
ให้ความสนใจที่จะปรับปรุงการบริหารจัดการ<br />
สินค้าคงคลังเป็นอันดับแรก [6-7]<br />
โดยทั่วไปในอดีตวิธีการ<br />
Max-Min มักได้รับ<br />
ความนิยม ส าหรับการจัดการปริมาณสินค้าคง<br />
คลังในโรงพยาบาลอย่างมาก เนื่องเป็นวิธีที่ทาง<br />
โรงพยาบาลมั่นใจว่าจะไม่เกิดเหตุการณ์ที่ยา<br />
ขาดสต๊อก และสามารถก าหนดปริมาณในการ<br />
สั่งซื้อที่แน่นอน<br />
เพื่อน<br />
ามาใช้ในการต่อรองราคา<br />
กับผู้ผลิต<br />
แต่ถ้าการค านวนหาปริมาณการสั่งซื้อ<br />
ไม่สามารถตอบสนองความต้องการที่แท้จริง<br />
จะ<br />
ส่งผลให้เกิดปัญหาด้านสต๊อกอย่างรุนแรง เช่น<br />
ถ้าสต๊อกไม่เคลื่อนไหวมีปริมาณมาก<br />
ก็อาจจะมี<br />
ยาหมดอายุและท าให้ค่าใช้จ่ายเพิ่มสูงขึ้น<br />
[8]
Change language