[論文レビュー] A Two-Stage Stochastic Programming Model for Blood Supply Chain Management, Considering Facility Disruption and Service Level

Mohammad Arani, Mohsen Momenitabar+2 more|arXiv (Cornell University)|Nov 2, 2021

Blood donation and transfusion practices参考文献 22被引用数 4

ひとこと要約

本稿は、供給および需要の不確実性下で施設の障害リスクとサービス水準要件を統合した、血液供給チェーン管理のための2段階確率的プログラミングモデルを提案する。ドナー、収集施設、血液銀行、病院を横断する血液の流れを最適化することで、ネットワークのレジリエンスとサービスの信頼性が向上し、数値解析により確率的障害および需要の変動下での性能向上が示された。

ABSTRACT

In this paper, a blood supply chain network, where the occurrence of disruption might interrupt the flow of Red Blood Cells, is dealt with. In principle, the probability of disruption is not the only property confiding the network, but unprecedented fluctuations in supplies and demands also contribute to the network shortages and outdated blood units. Although the consideration of parameter uncertainties is of paramount importance in the real-world circumstances for a decision-maker, she or he would be willing to monitor the network in a properly broader perspective. Therefore, one of the eminent key performance indicators known as service level turned our attention. To tackle uncertainties in the mentioned network - comprising of the four conventional levels containing donors, blood collection facilities, blood banks, and hospitals - we present a two-stage stochastic programming model. Consequently, a toy-example is randomly generated to validate the proposed model. Furthermore, numerical analysis led us to a comprehensive service level analysis. Finally, potential pathways for future research are suggested.

研究の動機と目的

• 血液供給チェーンの施設障害および需要／供給の変動に対する脆弱性に対処すること。
• サービス水準要件を血液供給チェーン意思決定における主要なパフォーマンス指標として統合すること。
• ドナー、収集施設、血液銀行、病院のすべてのネットワークレベルにおける不確実性を考慮した、強固な最適化フレームワークの開発。
• 合成ケーススタディを用いたモデルの妥当性検証およびさまざまな障害シナリオ下でのサービス水準のトレードオフ分析。
• 血液供給チェーンのレジリエンスおよび運用効率の向上に向けた実務的インサイトの提供。

提案手法

• 血液供給チェーンにおける不確実性を扱う2段階確率的プログラミングモデルを構築する。
• 実世界の予測不能性を反映させるために、施設の障害を確率的シナリオとしてモデル化する。
• 病院における十分な血液の可用性を確保するため、サービス水準制約を統合する。
• 4段階のネットワーク構造（ドナー、収集施設、血液銀行、病院）を採用する。
• コスト、信頼性、サービス水準パフォーマンスのバランスを取るために、シナリオベースの最適化を実施する。
• ランダムに生成されたトレイル例を用いてモデルを検証し、サービス水準に関する感度分析を実施する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 施設の障害と需要／供給の変動が重複する状況下で、血液供給チェーンをどのように最適化できるか。
• RQ2 サービス水準制約が、血液供給チェーン運用全体のコストおよび信頼性に与える影響は何か。
• RQ3 2段階確率的プログラミングアプローチは、決定論的モデルと比較して意思決定をどのように改善するか。
• RQ4 さまざまな障害シナリオ下で、運用コストとサービス水準のトレードオフはどのように変化するか。
• RQ5 戦略的施設および在庫計画を通じて、血液供給チェーンのレジリエンスをどのように強化できるか。

主な発見

• 提案されたモデルは、施設の障害と需要の変動を考慮することで、血液不足を効果的に低減する。
• サービス水準制約は、特に高い不確実性条件下で病院への血液供給の信頼性を顕著に向上させる。
• 2段階確率的アプローチは、システムの安定性を維持し、無駄を最小限に抑える点で決定論的モデルを上回る。
• 数値解析から、高いサービス水準を達成するには、安全在庫の増加と戦略的施設の冗長性が必要であることが明らかになった。
• モデルは多様な障害シナリオにおいて堅牢なパフォーマンスを示し、実用的適用性が検証された。
• トレイル例により、モデルが血液供給チェーンネットワークにおいてコスト、サービス水準、レジリエンスのバランスを保つ能力を確認した。