銷售波動下的醫藥物流配送方案的制定，考驗著連鎖藥店的經理們。  

    如何在日益激烈的競爭中實現利益的最大化，如何在日趨微利的商海里設計出最有效率的配送方案？

   　現階段醫藥連鎖企業配送方案的制定，往往存在著很大的盲目性，通常是藥店需要什么藥品，配送中心就調撥什么，但由于各個連鎖藥店所處的地域不同，即地域內人們的年齡結構、收入層次、消費習慣、生活習慣、心里因素等不同，藥品的銷售結構、銷售量也不同。
    作為各個連鎖藥店的經理，因受條件的限制，往往沒有整體的全局觀念，他們時常注重自己的店門的商品擺設、陳列，往往希望自己的門店藥品的庫存越多越好，即使銷售量增長的緩慢甚至下滑的情況下也如此。這樣一來，在連鎖門店聚集了大量的庫存，占用了企業有限的資源。而與此同時，部分藥店的某些藥品銷售波動性很大，常常供不應求，向配送中心要貨或發生請貨單也有斷貨的現象的發生。而配送中心雖然上了信息管理系統，也由于溝通的不遍暢，或沒有對各個藥店的相關數據進行分析，處于了被動的局面。 

　　對醫藥連鎖總部來講，這時的局面很尷尬，一方面是某些門店缺貨現象的發生；一方面是某些門店庫存藥品的片面積壓，成為資金占用和費用飆升的溫床；而對配送中心則是配送協調功能的失效。企業為了解決這種尷尬的局面，采用的策略是――拆東墻補西墻。即將甲門店所需藥品從乙門店的庫存調。問題看是暫時解決了，可潛在的問題依舊，并埋下了更深層次的隱患――配送中心所掌握的各個門店的庫存又出現了誤差、各個連鎖門店的藥品批號開始紊亂…… 

　　有什么方法可以避免或解決上述問題呢？特別是在藥品銷售波動的情況下，如何能順利保持各個門店的銷售需求量呢？要解決這個問題，還是讓我們首先從醫藥連鎖門店作為我們的切入點進行分析。 

　　影響藥品銷售量的波動性因素 

　　連鎖藥店藥品需求的波動性是造成銷售量波動的主原因。引起藥品需求波動的因素固然很多。大總結起來以下幾種因素占所有因素的80％。

　　(1)藥品需求季節性波動。許多疾病的發生具有季節性。所以，像感冒藥等許多藥品的需求存在著季節性，使人們對它們的購買也產生了季節性。 
　　(2)藥品更新替代性波動。技術的發展與創新，不斷產生新的藥品替代歸的藥品，許多藥品是有生命周期的，它使藥品的銷售產生了更新替代性被動。 
　　(3)突發性、偶然性波動。自然界的突發、偶然的事件(例如氣候異常、自然災害、SARS等，也會造成藥品銷售量的被動。 

　　影響藥品銷售量波動因素的分析方法 

　　雖然影響藥品銷售量波動的因素很多、很復雜，但并不是都沒有規律性可尋。只要能夠發現影響藥品銷售量波動因素的規律性，就可以找到解決科學配送的方法。 

　　藥品需求的季節性波動似乎很復雜，有的藥品春秋銷售的多，有的藥品夏天銷量大，但是，它們是周期性的，在相同的季節中有著相似的變化，可以便用季節周期分析的方法。 

　　我們在研究探討中發現僅僅使用趨勢分析配合季節比例的方法，就可以精確地預測各月的藥品銷售量，進而預測出每一個連鎖藥店的銷售量，其結果與實際統計數字相比，每個月的誤差僅僅為±0．5%。所以藥品銷售的季節性波動是容易把握的。對于大量周期性波動藥品的編制配送計劃的計算，使用手工計算的工作量是太大了些，如果采用計算機程序來計算，工作量就不大了。 

　　再如，一些藥品投入市場以后，存在由初登市場銷售量的緩慢增長到迅速成長、再逐漸衰減乃至衰亡的過程，這被稱為商品的生命周期。顯然，在不同時段其銷售量是不同的，它可以使用戈珀茲曲線來預測。一些藥品或醫療器械進入市場以后，其銷售量從較少、到日益擴大，社會擁有量逐步增加，直到幾乎需要的用戶都有了這種藥品或醫療器械時，藥品社會擁有數量進入了飽和期。其市場飽和度可以用邏輯曲線(成長曲線)進行分析。這些藥品或醫療器械銷售量變動的規律，也是容易進行分析的，只要進行充分的市場調研，認真的分析，是能夠把握的。由于計算復雜，手工分析它們的工作當然是困難的，但是使用計算機程序來分析，可以變得很容易。 

　　根據以上分析，研究和確定連鎖藥店的藥品配送計劃方法就有頭緒了。   

　　藥品銷售量預測分析的條件 

　　進行藥品銷售量的各種預測分析必須有足夠的歷史數據，沒有適當的數據只能憑猜測，這是進行預測分析基本的、必要的條件。一些藥店常常對企業經營資料不重視，不能合理的保存和利用，將寶貴信息資源的白白流失。 
　　進行藥品市場銷售量的各種預測分析，還有其他條件，例如連鎖經營藥店經營決策人員的重視、工作人員的知識素質、適當的工作條件等等。例如上述的種種計算與分析如果依賴手工去處理，是絕對難以實現的。 

　　制定合理的藥品配送計劃 

　　從上面的分析可以認識到，合理的藥品配送才能保證連鎖經營的效益，達到連鎖經營的目的。合理的藥品配送產生于對市場消費科學的預測分析基礎上，因此連鎖藥店必須重視銷售資料的積累，重視藥品的市場預測分析，以產生合理的藥品配送計劃。因此，我們有如下設想和建議： 

　　(1)搜集積累歷史銷售資料，建立并存儲藥品的歷史銷售信息數據庫，開發預測分析的計算機程序模型庫。 

　　(2)按照配送周期，使用藥品銷售量發展趨勢與季節比例預測分析模型，定期分析預測市場藥品銷售量，形成藥品的初步配送計劃。根據經驗，計算機對每種藥品銷售量的趨勢與季節性的預測分析可以在幾十秒內完成，千余種藥品(營業面積約80平米的藥店一般的藥品經營品種數)的預測分析可以在幾個小時內實現，即藥品的初步配送計劃完全可以在一個工作日之內實現。