• 引言

供应链管理在现代社会中占据核心地位，涉及从原材料到最终产品的全过程。药用供应链 (MSC) 因其特殊性，需要严格的监管、质量控制和可追溯性，以保障公共健康。本研究旨在通过多准则决策分析 (MCDM) 方法，提出一种应对MSC挑战和适应性的平滑渠道。

图1. 药用供应链 (MSC) 的立体示意图

• 文献综述

供应链管理研究：已有研究广泛探讨了供应链在数据保护、风险管理、原材料分配等方面的应用。

药用供应链研究：聚焦于假药追踪、供应链中断、合规性管理等关键问题，强调了MSC在保障药品安全有效方面的重要性。

数学工具应用：概率语言术语集 (PLTS) 等数学工具被用于处理系统不确定性，并在多个领域得到成功应用。

• 数学工具基础

语言术语集 (LTS)：用于分类和解释语言概念的术语集合，为处理不确定性提供了基础。

图2. LTS的图形表示

概率语言术语集 (PLTS)：在LTS基础上引入概率概念，能够更好地处理供应链中的不确定性问题。

运算与函数：定义了PLTS的加法、乘法等运算，以及子集度函数 (SDF) 和偏差度函数 (DDF)，用于评估PLTS的清晰值。

• 提出的MCDM方法

基于标准间相关性评估标准重要性 (CRITIC) 方法：用于计算准则权重，考虑了决策矩阵中不同准则之间的冲突和标准差，确保权重分配的科学性。

基于比率分析的多目标优化 (MOORA) 方法：通过对备选方案进行排序，为决策者提供清晰的决策依据。

• 药用供应链的挑战 (作为准则)

六大挑战：包括监管合规性、质量控制、需求预测与规划、物流与运输、可持续性、协作与沟通。这些挑战共同构成了MSC管理的复杂性和多样性。

• 适应不同想法和计划以克服挑战 (作为备选方案)

六大备选方案：包括区块链技术、物联网与云计算、无人机与自动驾驶车辆、数据分析与预测建模、仓储自动化与机器人技术、分布式制造网络。这些方案为应对MSC挑战提供了多样化的解决路径。

• 模型构建与数据收集

模型构建：构建了一个6×6的决策矩阵，将六大挑战作为准则，六大备选方案作为适应性计划。

图3. 所提出模型的层次结构

数据收集：由两位经验丰富的决策者提供PLTS形式的数据，确保了数据的权威性和可靠性。

• 数值说明与讨论

权重计算与排序：使用CRITIC方法计算各准则权重，并通过MOORA方法对备选方案进行排序。结果展示了各备选方案在应对MSC挑战方面的优劣。

图4. 准则权重的饼状图

• 敏感性分析与比较分析

敏感性分析：通过改变准则性质或移除某些准则，检验模型的稳定性和鲁棒性。

比较分析：使用逼近理想解排序法 (TOPSIS)、基于排序的归一化加权规则方法 (COPRAS)、加权和乘积评估法 (WASPAS) 和组合妥协解法‌ (CoCoSo) 等其他MCDM方法验证结果的一致性，增强了研究的可信度。

• 结论与未来研究范围

研究结论：提出了基于MCDM的MSC模型，确定了最优的适应性计划，并通过多种分析方法验证了模型的稳定性和鲁棒性。

未来研究：建议考虑更多准则和备选方案，引入子准则，使用不同的不确定数，增加决策者数量，并探索不同的MCDM方法，以进一步完善MSC管理策略。

阅读英文原文：https://www.mdpi.com/3183530

• 相关特刊 “动荡世界中的物流与供应链：挑战与应对策略”

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投稿截止日期：2026年4月30日

了解特刊详情：https://www.mdpi.com/journal/logistics/special_issues/FAD6YQLXUE

• Logistics 期刊介绍

主编：Robert Handfield, North Carolina State University, USA

期刊主要发表与物流和供应链相关的原创文章和文献综述。主题涵盖领域包括但不限于：人工智能、物流分析和自动化；可持续发展与逆向物流；人道主义和医疗保健物流；最后一公里，电子商务与销售物流；海运物流；供应商，政府和采购物流等。

2024 Impact Factor：3.6

2024 CiteScore：8.0

Time to First Decision：19.6 Days

Acceptance to Publication：4.6 Days

期刊主页：https://www.mdpi.com/journal/logistics