门诊输液室感染危险因素分析及管理对策

目的分析门诊输液室感染危险因素,总结其管理对策。方法回顾性分析2014年6月—2015年6月间湖北省孝感市中心医院门诊输液室接受输液治疗患者临床资料,筛选发生门诊输液室感染病例,分析其发生感染的危险因素,总结降低门诊输液感染发生率的管理对策。结果本组感染率为11.37%,其中呼吸道感染175例(57.00%),消化系统感染80例(26.06%),呼吸道并消化系统感染50例(16.29%),其他2例(0.65%);年龄、治疗时间、医护人员手卫生情况是影响门诊输液室感染发生率的危险因素。结论年龄、输液时间、环境因素均与门诊输液室感染发生相关,为降低医院感染发生率,必须严格贯彻管理制度,重视对医护人员培训,加强对患者的健康教育,重视输液室环境的维护。     

两级生产与需求不确定的供应链收益共享契约机制

研究原材料生产、产成品生产以及市场需求不确定下供应链收益共享契约机制.分析了独立无协调决策下,供应链系统的生产与订购决策.构建了收益分享协调契约与模型,研究了收益分享契约下供应链收益分配模型与机制,最后进行了算例分析.研究表明,收益共享协调机制可以减少两级生产与需求不确定性对供应链的影响,使得基于收益共享的供应链利润达到了集中决策供应链的利润水平.     

考虑港口物流能力的多目标海运煤炭供应链网络优化模型

海运煤炭供应链网络优化旨在提高供应链运作效率并降低成本.以煤矿、铁路装载点、港口和煤炭消费客户构成的海运煤炭供应链为研究对象,从供应链集成服务商的视角,提出了考虑港口物流能力的供应链网络优化问题.在最小化固定成本和运输成本这一单目标的基础上,考虑港口物流能力,增加了最大化港口加权煤炭流量的目标,以各节点的能力限制和流量平衡为约束,建立了海运煤炭供应链网络多目标混合整数规划模型.模型求解时,引入"关系成本系数"将多目标问题转化为单目标问题.算例研究表明,所建立的模型能够真实地反映海运煤炭供应链网络优化的决策环境,同时发现,港口物流能力评分和"关系成本系数"均会影响网络优化结果.     

基于第三方回收的废旧家电逆向物流网络设计

针对第三方参与废旧家电回收问题进行研究,以第三方家电回收企业利润最大化和回收中心对居民产生的负效用最小化为目标,考虑废旧家电在回收数量、回收质量以及客户需求量等方面的不确定性,建立多周期多目标的废旧家电逆向物流网络模型.采用改进加权平均求解法将双目标规划转化为单目标规划后,再采用区间规划方法对模型进行确定性转化.模型数值仿真得到的优化解能为企业在物流设施选址以及不同周期下的市场缺货量、设施间流量分配等提供一个灵活的决策方案.     

提前期可控的二级供应链库存模型

针对单个生厂商单个销售商组成的二级供应链系统,当生厂商采取批量生产等量运输策略时,假定提前期可控且可通过追加成本缩短提前期,建立了一个拥有不同再订购点的一体化随机库存模型.最后给出求解模型最优解的迭代算法,并以实例验证模型和算法的有效性.     

5月1日起开始实施《食品营养标签管理规范》

5月1日起,卫生部制订的《食品营养标签管理规范》（以下简称“《规范》”）将实施。届时,消费者可以通过统一规范的营养标签,选择适合自己的健康食品。     

联合监测过程位置参数和尺度参数的非参数Shewhart控制图

用于检测生产服务过程的传统控制图多数都假定过程的分布是已知的。这些控制困经常是在正态分布的假设下构建的,然而在服务质量实时监控中数据往往是非正态的。在这种情况下,基于正态分布假设的控制图的结果是不可靠的。为了解决这个问题,通常考虑非参数方法,因为在过程分布未知情况下,非参数控制图比参数图更加稳健有效。本文提出一个新的基于Van der Waerden和Klotz检验的Lepage型非参数Shewhart控制图(称为LPN图)用于同时检测未知连续过程分布的位置参数和尺度参数。文中给出了LPN图在不同参数下的控制限。依据运行长度分布的均值,方差和分位数,分析了LPN图在过程受控和失控时的性能,并与其他一些现有的非参数控制图进行比较。基于蒙特卡洛的模拟结果表明,LPN图对非正态分布具有很好的稳健性,并且在不同的过程分布下对检测位置参数和尺度参数,尤其对检测尺度参数的漂移都具有很好的性能。最后通过监控出租车服务质量说明LPN图在实际中的应用。     

基于LSTM-GA混合模型的患者预约排队策略优化

在医疗运作管理领域,合理的资源分配能够帮助更多的患者尽早就医,降低患者病情恶化和死亡的风险。本文设计了预约排队策略对患者占有资源的顺序进行分配,建立了基于长短时记忆(Long Short Term-Memory, LSTM)神经网络和遗传算法(Genetic Algorithm, GA)的混合模型以优化排队策略。首先利用大数据和深度学习分析患者到达和医院服务情况,建立LSTM神经网络学习数据特征并预测未来数据,相比于排队论常用的随机分布方法取得了更好的效果.其次设计了基于排队系统仿真的排队策略优化算法,利用改进GA得到最优排队策略。实证研究表明,文本的方法可以明显降低患者的等待时间,最高可达59%。最后对排队策略进行敏感性分析,结果表明排队策略有效作用于仿真的各个时段。     

考虑零售商销售努力的制造商入侵策略研究

渠道入侵正逐渐成为企业开拓市场,实现多渠道销售的重要策略。在考虑零售商销售努力的前提下,研究了制造商渠道入侵策略。构建了四种Stackelberg博弈模型:不入侵和无销售努力、入侵和无销售努力、不入侵和有销售努力、入侵和有销售努力。研究结果表明,线上直销渠道与线下零售渠道之间的不对称替代水平越高,越不利于制造商入侵;在制造商入侵的情况下,零售商销售努力促使制造商降低批发价格;渠道入侵成本较大且零售商销售努力投资效率高的前提下,销售努力可以有效缓解制造商入侵带来的负面影响;渠道入侵降低了零售商销售努力的动机。     

电商扣点率影响下E-供应链协调机制研究

考虑将拥有自建物流体系的电商平台作为E-供应链系统的决策成员,研究电商扣点率、综合服务水平及物流服务价格对供应链成员决策的影响,最后通过佣金协调机制的设计实现供应链的协调.首先构建了E-供应链的分散决策模型与集中决策模型,针对每种模型来确定供应链各成员的最优决策并对不同决策结果进行比较分析;其次,在上述基础上设计佣金协调机制.研究结果表明:随着电商扣点率的增加,物流服务价格会逐渐降低,综合服务水平会逐渐增大,商品的销售价格会逐渐降低;不同决策模式下,存在最优决策使得E-供应链系统中的各成员利润达到最优;佣金协调机制可以实现E-供应链的整体协调.最后,采用数值分析对结论进行验证.