药品在流通环节中是一种商品，具有一般商品的普遍特征，但同时又有其特殊性。药品的普遍特征是指它有一个生产制造、仓库储存、流通配送和最终消费的过程，而特殊性在于它的价值，其使用与人类的生命健康有着直接的关联，能用于疾病的预防、诊断和治疗。 

消费者对于药品的需求的特点为“刚需、低频、即时和专业指导”，即患者需求非常强烈，但是除了少数的长期病症，对于药品需求的频次又很低，在病魔的折磨下合适的药品能够迅速的触及和到达患者也是至关重要，同时患者在生病的时候其实是最需要关怀的时候，特别是药品专业人士和消费者之间的互动并且带来的关怀则让患者更加放心和得到安慰。 

由于国家食品药品监督管理局对药品的严格管控，例如2016年仅仅批准了206件药品生成注册申请，这其实让药品的新品上市数量和普通的零售商品不能比拟，很多药其实都已经有着数十年的销售历史，数据的质量都非常的不错。 

药品的另一个特点是食药监对药品的品规有着严苛的强制性规定，绝对不能有任何变化，但是同一种药品因为价格、剂型、规格和生产地以及生产厂家又不是唯一的，可以进行多重采购，从而对采购带来很多的变化。 

数量巨大、需求特点明显、季节性强、消费者针对性强，但同一药品会出现多家供应商的“一对多”的特殊情况，这些都让药品采购有着很强的规律性，但同时又面临着巨大的挑战。 

药品零售企业在现实采购过程也面临着诸多的问题：库存大量积压、库存严重不足、临期报废严重、预警机制缺失、特殊采购难以应对、“一对多”采购所带来的数据管理问题等等。这些问题造成医药销售企业的毛利率低下、现金流风险加大、消费者需求得不到满足、药品数据混乱等种种危机，造成上述这些问题的主要原因如下： 

1、采购决策和药品销售没有形成流程和数据的闭环，两者处于分裂状态； 

2、整个药品的供应链计划体系包括药品画像、门店画像、需求预测、补货计划、采购计划、物流计划等没有建立起来，导致各个职能各自为政，缺乏集成的统筹和调度； 

3、对于采购和销售数据的分析能力、技术、方法落后，没有对多年积累的优质数据加以利用和及时整理，例如指导采购量的数据不是依赖未来的预测量，而是根据过去三个月的销售平均，从而造成采购数量的严重偏差。 

所以与其说药品的采购出了问题，不如说是药品的端到端供应链管理出了问题，因为采购只是其中的一部分，其实是药品的需求没有被真正的管理起来（图-1）。而所谓药品的“智能采购”其实起始点还是在消费者在不同的场景下对于药品的需求，也即是“患者、药品和药店”的三者真正的匹配，帮助企业对过去的历史销售数据进行充分的挖掘和分析，并考虑未来各种影响因素如天气、流行病趋势、疾控中心的预警、竞争对手的定价和活动、市场大盘动态等等，从而实现精准的销售预测来满足消费者需求，也就是通过“擒贼先擒王”来驱动后续的各种供应链具体动作，如采购、生产、物流等等，最终的目的是在确保药品供应的前提下，优化成本，提升效率。 

图-1 

智能采购非常注重数据分析，这也是供应链里最基础的内容之一，其所有的活动都是建立在数据分析的基础上的。例如药品零售企业要给供应商下一张采购订单，究竟需要订多少数量才既不会产生过量库存，也不会造成缺货呢？不能简单地说，订的过多还是过少，而是应该通过分析销售额、库存天数或是周转率以后，寻优到最合理的库存水平。医药采购的改善活动也必须用数据说话，建立以数据为导向的思维方式，所有的改善方案都应该有相对应的数据作为支撑，这样才能避免直觉因素对分析判断的影响。 

药品的智能采购具体来说就是通过对药品销售和现有库存数据的深度分析，总结和提炼药品消耗规律，对计划期内采购管理活动做出预见性的安排和部署，同时结合采购过程中的各种约束条件、业务目标、各种变量如采购周期、价格、最小订单量、需要时间、生产厂家、物流成本、效期、供应商账期等等建立模型进行优化，确保销售部门获取足够数量药品的同时，价格、成本、人力、效率、效益都处在最佳状态。 

要实现智能采购需要增加药品供应链的可视性，这将有利于增强整个产业链条中所有的利益相关方的盈利能力。在信息系统的帮助下，药品零售企业能够迅速地掌握药品终端销售的实时信息，在优质数据和强大系统的支撑下，精准制定出生产、采购、销售和售后服务等计划。及时地保障药品的供应，同时避免缺货或冗余库存的风险。

在智能采购的状态中，大量枯燥的不带来价值的运算工作都会交给模型，模型会产生出具体的采购建议，人的工作不再是去计算、救火、解决具体事情，而是积极主动的预防风险和管理、更新各种现实的约束条件、突发状况、政策影响、价格优化、消费者反馈等等，把人的智慧、判断、创意等有价值的元素融入到采购管理中去，真正实现“人机互动”乃至“人机结合”。最终药品智能采购所带来的潜在效益如下： 

1、智能预估药品采购需用的数量与时间，规避供应中断风险，减小损失； 

2、避免采购药品储存过多，积压资金，占用堆积的空间； 

3、协同公司生产和采购计划与资金使用，降低财务风险； 

4、有利于资源的合理配置，取得最佳的经济效益。 

因此药品的智能采购归根结底是对需求的精准把控之下，借助大数据、云计算、算法模型等智能手段，结合药品采购和供应链管理的实际场景以及各种约束条件，在人的智慧和模型结合的前提下，自动并且智慧的生成采购建议，进而整体提升药品企业的效益及降低供应链风险。