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藥品在流通環節中是一種商品，具有一般商品的普遍特征，但同時又有其特殊性。藥品的普遍特征是指它有一個生產制造、倉庫儲存、流通配送和最終消費的過程，而特殊性在于它的價值，其使用與人類的生命健康有著直接的關聯，能用于疾病的預防、診斷和治療。 

消費者對于藥品的需求的特點為“剛需、低頻、即時和專業指導”，即患者需求非常強烈，但是除了少數的長期病癥，對于藥品需求的頻次又很低，在病魔的折磨下合適的藥品能夠迅速的觸及和到達患者也是至關重要，同時患者在生病的時候其實是最需要關懷的時候，特別是藥品專業人士和消費者之間的互動并且帶來的關懷則讓患者更加放心和得到安慰。 

由于國家食品藥品監督管理局對藥品的嚴格管控，例如2016年僅僅批準了206件藥品生成注冊申請，這其實讓藥品的新品上市數量和普通的零售商品不能比擬，很多藥其實都已經有著數十年的銷售歷史，數據的質量都非常的不錯。 

藥品的另一個特點是食藥監對藥品的品規有著嚴苛的強制性規定，絕對不能有任何變化，但是同一種藥品因為價格、劑型、規格和生產地以及生產廠家又不是唯一的，可以進行多重采購，從而對采購帶來很多的變化。 

數量巨大、需求特點明顯、季節性強、消費者針對性強，但同一藥品會出現多家供應商的“一對多”的特殊情況，這些都讓藥品采購有著很強的規律性，但同時又面臨著巨大的挑戰。 

藥品零售企業在現實采購過程也面臨著諸多的問題：庫存大量積壓、庫存嚴重不足、臨期報廢嚴重、預警機制缺失、特殊采購難以應對、“一對多”采購所帶來的數據管理問題等等。這些問題造成醫藥銷售企業的毛利率低下、現金流風險加大、消費者需求得不到滿足、藥品數據混亂等種種危機，造成上述這些問題的主要原因如下： 

1、采購決策和藥品銷售沒有形成流程和數據的閉環，兩者處于分裂狀態； 

2、整個藥品的供應鏈計劃體系包括藥品畫像、門店畫像、需求預測、補貨計劃、采購計劃、物流計劃等沒有建立起來，導致各個職能各自為政，缺乏集成的統籌和調度； 

3、對于采購和銷售數據的分析能力、技術、方法落后，沒有對多年積累的優質數據加以利用和及時整理，例如指導采購量的數據不是依賴未來的預測量，而是根據過去三個月的銷售平均，從而造成采購數量的嚴重偏差。 

所以與其說藥品的采購出了問題，不如說是藥品的端到端供應鏈管理出了問題，因為采購只是其中的一部分，其實是藥品的需求沒有被真正的管理起來（圖-1）。而所謂藥品的“智能采購”其實起始點還是在消費者在不同的場景下對于藥品的需求，也即是“患者、藥品和藥店”的三者真正的匹配，幫助企業對過去的歷史銷售數據進行充分的挖掘和分析，并考慮未來各種影響因素如天氣、流行病趨勢、疾控中心的預警、競爭對手的定價和活動、市場大盤動態等等，從而實現精準的銷售預測來滿足消費者需求，也就是通過“擒賊先擒王”來驅動后續的各種供應鏈具體動作，如采購、生產、物流等等，最終的目的是在確保藥品供應的前提下，優化成本，提升效率。 

圖-1 

智能采購非常注重數據分析，這也是供應鏈里最基礎的內容之一，其所有的活動都是建立在數據分析的基礎上的。例如藥品零售企業要給供應商下一張采購訂單，究竟需要訂多少數量才既不會產生過量庫存，也不會造成缺貨呢？不能簡單地說，訂的過多還是過少，而是應該通過分析銷售額、庫存天數或是周轉率以后，尋優到最合理的庫存水平。醫藥采購的改善活動也必須用數據說話，建立以數據為導向的思維方式，所有的改善方案都應該有相對應的數據作為支撐，這樣才能避免直覺因素對分析判斷的影響。 

藥品的智能采購具體來說就是通過對藥品銷售和現有庫存數據的深度分析，總結和提煉藥品消耗規律，對計劃期內采購管理活動做出預見性的安排和部署，同時結合采購過程中的各種約束條件、業務目標、各種變量如采購周期、價格、最小訂單量、需要時間、生產廠家、物流成本、效期、供應商賬期等等建立模型進行優化，確保銷售部門獲取足夠數量藥品的同時，價格、成本、人力、效率、效益都處在最佳狀態。 

要實現智能采購需要增加藥品供應鏈的可視性，這將有利于增強整個產業鏈條中所有的利益相關方的盈利能力。在信息系統的幫助下，藥品零售企業能夠迅速地掌握藥品終端銷售的實時信息，在優質數據和強大系統的支撐下，精準制定出生產、采購、銷售和售后服務等計劃。及時地保障藥品的供應，同時避免缺貨或冗余庫存的風險。

在智能采購的狀態中，大量枯燥的不帶來價值的運算工作都會交給模型，模型會產生出具體的采購建議，人的工作不再是去計算、救火、解決具體事情，而是積極主動的預防風險和管理、更新各種現實的約束條件、突發狀況、政策影響、價格優化、消費者反饋等等，把人的智慧、判斷、創意等有價值的元素融入到采購管理中去，真正實現“人機互動”乃至“人機結合”。最終藥品智能采購所帶來的潛在效益如下： 

1、智能預估藥品采購需用的數量與時間，規避供應中斷風險，減小損失； 

2、避免采購藥品儲存過多，積壓資金，占用堆積的空間； 

3、協同公司生產和采購計劃與資金使用，降低財務風險； 

4、有利于資源的合理配置，取得最佳的經濟效益。 

因此藥品的智能采購歸根結底是對需求的精準把控之下，借助大數據、云計算、算法模型等智能手段，結合藥品采購和供應鏈管理的實際場景以及各種約束條件，在人的智慧和模型結合的前提下，自動并且智慧的生成采購建議，進而整體提升藥品企業的效益及降低供應鏈風險。