Background: Vendor Managed Inventory (VMI) is one of many methods used in inventory management. Its concept is to allow the vendor be able to access inventory data including product tracking in the customer’s inventory. It also lets the vendor manage customer’s inventory by filling products to customer’s inventory instead of using the usual purchase orders. Its goal is to reduce the potential of product reservation that might exceed the amount that is required. Today is the age of technology. Machine learning is a branch of artificial intelligence that is developed by learning patterns. It makes computer able to self-learn from data samples. It utilizes algorithm that creates model, predicts outcome, and helps decision making. It works out of order sequence unlike ordinary programs do, which is why it is widely used in several fields nowadays. It is a challenge to study and apply VMI system for hospitals. It will let the drug inventory department manage the medicine reservation to improve and optimize the process for the service department, and will make the medicine reservation process more efficient. Objective: To simulate cancer medicine reservation situation by drug inventory department using Vendor Managed Inventory (VMI) via decision trees classification comparing with the real situation in medicine subinventory in order to have enough quantity for services and reduce value of medicine reservation. Method: Since the characteristics of the demand for medicine usage were different, there could not be only one policy for medicine reservation. The study of oncology drug usage in National Cancer Institute has been using machine learning to analyze through decision trees classification, and simulate such situations and had come up with many beneficial results. Result: It reduced the average inventory value by 788,328.53 baht per day, which is 13.25%. It also reduces average days of stock from 18.04 days down to 15.84 days with 99.96% service rate. It even reduced the number of times for medicine reservation 72.73%. Conclusion: Vendor Managed Inventory (VMI) with an appropriate model from medicine demand usage classification using machine learning through information classification of a decision tree could reduce average inventory value, average days of stock, and quantity of medicine reservation by maintaining the same service rate. It had found the medicine reservation shortage 0.04%. The main reason for that was because the major changes in the characteristics of the medicine usage. In case of targeted therapy that its characteristic depended on the individual patient, using rules to classify the demand of medicine by number of patients and rate of medicine usage might not be appropriate. It might even results in medicine reservation inaccuracy from the actual patients.
ภูมิหลัง: ระบบการเติมสินค้าโดยผู้ขาย Vendor Managed Inventory (VMI) เป็นวิธีการหนึ่งของการจัดการสินค้าคงคลัง (inventory management) โดยมีหลักการให้ผู้ขาย (vendor) เข้า ถึงข้อมูลยอดคงเหลือ รวมถึงการเคลื่อนไหวของสินค้าในคลังของ ลูกค้า และทำหน้าที่บริหารจัดการเติมสินค้าให้ลูกค้าทดแทนระบบ การรับคำสั่งซื้อแบบเดิม มีเป้าหมายเพื่อลดการสำรองสินค้าที่มาก เกินจำเป็น และในปัจจุบันซึ่งเป็นยุคแห่งเทคโนโลยี การเรียนรู้ของ เครื่อง (machine learning) เป็นสาขาหนึ่งของปัญญาประดิษฐ์ ที่พัฒนามาจากการศึกษาการรู้จำแบบ ทำให้คอมพิวเตอร์มีความ สามารถในการเรียนรู้ด้วยตนเองจากชุดข้อมูลตัวอย่าง นำอัลกอริทึม มาใช้ในการสร้างตัวแบบการเรียนรู้ทำนายหรือตัดสินใจได้ภายหลัง โดยปราศจากการทำงานตามลาดับคำสั่งโปรแกรม ถูกนำมาใช้ ประโยชน์ในหลากหลายด้าน จึงเป็นสิ่งท้าทายที่จะศึกษาและประยุกต์ การนำระบบ VMI เข้ามาใช้ในโรงพยาบาล ด้วยการสร้างตัวแบบ จากการเรียนรู้ของเครื่อง (machine learning) และให้คลังยาทำหน้าที่ในการเติมยาให้หน่วยบริการ เป็นการปรับปรุงกระบวนการ ทำงาน พร้อม ทั้งพัฒนาระบบการสารองยาให้มีประสิทธิภาพมากขึ้น วัตถุประสงค์: เพื่อจำลองสถานการณ์การสำรองยารักษาโรคมะเร็ง โดยคลังยา ด้วยระบบการเติมสินค้าโดยผู้ขาย ผ่านการจำแนกข้อมูล ด้วยต้นไม้ตัดสินใจ เปรียบเทียบกับสถานการณ์จริงในคลังยาย่อย เพื่อให้มีปริมาณเพียงพอต่อการให้บริการและลดมูลค่าการสำรองยา คงคลังลง วิธีการ: เนื่องด้วยลักษณะความต้องการใช้ของยาแต่ละ รายการมีความแตกต่างกัน ทำให้ไม่สามารถใช้นโยบายในการสำรอง ยาเพียงนโยบายเดียวได้ จึงใช้การศึกษาสถานการณ์ข้อมูลการใช้ยา รักษาโรคมะเร็งในสถาบันมะเร็งแห่งชาติย้อนหลัง นำมาวิเคราะห์จัด แบ่งตามลักษณะของความต้องการใช้ยาด้วยวิธีการเรียนรู้ของเครื่อง (machine learning) จำแนกข้อมูลด้วยต้นไม้ตัดสินใจ (decision trees classification) และจำลองสถานการณ์การเติมสินค้าโดย ผู้ขายด้วยตัวแบบที่เหมาะสม ผล: พบว่าสามารถลดมูลค่าการสำรอง ยาคงคลังเฉลี่ย (average Inventory value) ลงได้ 788,328.53 บาท / วัน คิดเป็นร้อยละ 13.28 และลดจำนวนวันสำรองยาคงคลัง เฉลี่ย (average days of stock) จาก 18.04 วัน เป็น 15.84 วัน ด้วย ระดับการบริการ (service rate) ร้อย ละ 99.96 พร้อมทั้งลดจานวน ครั้งในการสำรองยาลงได้ร้อยละ 72.73 สรุป: การเติมสินค้าโดย ผู้ขายด้วยตัวแบบที่เหมาะสมจากการจัดแบ่งตามลักษณะของความ ต้องการใช้ยาด้วยวิธีการเรียนรู้ของเครื่อง (machine learning) ผ่านการจำแนกข้อมูลด้วยต้นไม้ตัดสินใจ สามารถลดมูลค่าการ สำรองยาคงคลังเฉลี่ย (average Inventory value), จำนวนวัน สำรองยาคงคลังเฉลี่ย (average days of stock) และจำนวนครั้ง ในการสำรองยาลง โดยยังรักษาระดับการบริการ (service rate) ไว้ ได้ พบการสำรองยาที่ไม่เพียงพอต่อการให้บริการอยู่ร้อยละ 0.04 สาเหตุหลักเกิดจากการเปลี่ยนแปลงของลักษณะการใช้ยาที่เพิ่มขึ้น จากเดิมมาก ทั้งนี้กรณียาในกลุ่มยามุ่งเป้า (targeted therapy) ที่มีความต้องการใช้ยาเฉพาะเจาะจงกับผู้ป่วยแต่ละราย การใช้กฎ ในการจำแนกลักษณะความต้องการใช้ยาจากจำนวนผู้ป่วยและ อัตราการใช้ยาย้อนหลังจากงานวิจัยนี้อาจไม่เหมาะสม ก่อให้เกิด ความเสี่ยงในการสำรองยาคลาดเคลื่อนจากจานวนผู้ป่วยที่แท้จริงได้