이 논문에서는 수요 변동과 약물 생산 통제의 문제를 다룸으로써 의료 물류에서 공급망 관리의 중요성을 강조합니다. 이러한 문제를 극복하기 위해 제안된 시스템은 제품 배급을 효율적으로 관리하는 중앙 및 개별 허브 설립의 조합을 통해 제조된 약물의 수량을 모니터링합니다. 수요 예상과 관련된 위험 요소를 분석하기 위해 인공지능(AI) 기반의 자동 제품 클러스터링 메커니즘이 통합되어 있습니다. 클러스터링된 제품들은 체계적으로 배치되며, 지역 공급자 간의 내부 연결성이 최적화되어 최소한의 수요 불균형을 보장합니다. 또한, 의료 공급망의 안정성을 향상시키기 위해 허브 간의 비례적 연결성이 평가되어 데이터 기반의 최적화된 의사 결정을 가능하게 합니다. 제안된 AI 모델의 성능은 4개의 사례 연구를 통해 검증되었으며, 높은 연결성과 확장성을 달성할 수 있는 능력을 보여줍니다. 이 모델은 약 1,635 USD의 최소 운영 비용으로 실시간으로 구현될 수 있으며, 그 실용성과 비용 효율성을 확인합니다.
Khadidos et al. (수요일)은 이 질문을 연구하였습니다.