《Computers & Industrial Engineering》：Towards resilient and smart blood inventory management: a systematic literature review of uncertainty, challenges, and data-driven innovations
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血液供应链库存管理面临供需波动、产品易过期及运输协调等挑战，需通过优化算法、机器学习预测及区块链等新技术提升效率。现有研究多孤立分析环节，缺乏系统整合，本文提出融合仿真与智能技术的多阶段优化框架，并探索无人机配送与数字孪生等工业4.0技术的应用潜力。
杜阿·埃尔·加尔比（Douaa EL Gharbi）、阿布埃尔吉纳内·莉娜（Aboueljinane Lina）、莱巴尔·玛丽亚（Lebbar Maria）
系统工程与数字化转型实验室（LISTD），拉巴特高等国立矿业学院（ENSMR），摩洛哥拉巴特
摘要
血液供应链（BSC）在医疗系统中发挥着至关重要的作用。然而，由于依赖自愿献血、血液制品的易腐性以及供需的固有不确定性，它仍然极易受到中断的影响。这些挑战常常导致短缺、浪费和患者治疗结果不佳。因此，血液中心和医院的有效库存管理策略对于确保血液供应、减少损失和提高整体系统韧性至关重要。本文对血液供应链中的库存管理进行了系统性的文献回顾（SLR），重点关注了诸如防止缺货、需求预测和存储分配等关键运营挑战。回顾中确定了最常用的优化方法，以及机器学习（ML）和预测分析在提高预测准确性和决策制定方面的新兴作用。尽管有这些积极的发展，但将先进的数据驱动技术和混合仿真-优化框架整合到实时运营环境中的程度仍然有限。此外，本文还强调了工业4.0技术（如区块链和无人机）在提高透明度、响应性和可持续性方面的未开发潜力。通过识别当前存在的差距，本研究指出了未来发展方向，以促进更智能、更具韧性和更高效的血液供应链系统。
引言
血液对人类来说是一种宝贵的资源（Mouncif和Bellabdaoui，2020年）。由于血液在多种医疗干预和药品生产中的必要性，它对人类生活具有重大意义。因此，有效管理血液供应对公共卫生至关重要（Diglio等人，2024年）。为了妥善管理这一资源，血液供应链（BSC）被划分为四个主要环节，从血液采集点开始。采集到的血液在输血中心进行处理，并可以分离成不同的血液成分，如红细胞、血浆和血小板（Meneses等人，2023年）。红细胞是输血中最常用的成分，常用于治疗贫血。这些血液制品会接受HIV、甲型肝炎、乙型肝炎、丙型肝炎或西尼罗河病毒等感染的检测（Rajendran和Ravi Ravindran，2019年）。然后根据指定的血液需求，将这些血液制品储存到血液中心，等待配送到需求点（即医院）。这种血液库存管理确保了血液制品的充足供应，以满足手术干预、紧急情况和治疗生产的需要。血液制品的短缺会严重复杂化医疗程序，在某些情况下甚至可能导致死亡（Tadarok等人，2021年）。
由于以下几个因素，血液制品的库存管理非常复杂：
•供需的不确定性（Karada?等人，2021年；Haeri等人，2020年；Samani等人，2019年；Laermans等人，2022年；Fahimnia等人，2017年1月）：血液捐赠量的波动和血液制品的需求给BSC的规划和管理带来了挑战。
•不同血型和Rh因子的兼容性限制：需要根据ABO和Rh因子匹配特定需求点的要求，这成为确保安全输血的约束条件（Karada?等人，2021年）。
•不同血液制品的有限保质期：全血的最大保质期为35天，而红细胞的保质期为21天，血小板的保质期为5天（Mansur等人，2018年）。
这些因素增加了BSC和决策过程的复杂性。另一方面，由于医疗干预的增加和人口老龄化，近年来对血液的需求显著上升。然而，为满足这一不断增长的需求并防止短缺而持续的努力可能导致血液制品的过度积累，从而增加浪费（Staff和Mustafee，2023年）。血液浪费尤其成问题，因为这些产品稀缺且不可回收。此外，浪费还会导致库存成本增加。血液浪费和短缺通常是库存管理不善的结果。因此，管理BSC库存的主要目标是在减少浪费和防止血液单位短缺之间找到适当的平衡（Dehghani等人，2021年）。此外，血液制品的易腐性使得长期储存及其成分变得复杂，因为红细胞、血小板和血浆的保质期有限。这些时间敏感的限制要求采取特定的库存管理措施，以避免因血液制品过期而造成的浪费，同时确保足够的供应以满足需求（Meneses等人，2023年；Dalalah等人，2022年）。
现有的关于BSC管理的文献探讨了与血液制品采集、生产、库存和分配相关的挑战。虽然已经分析了一些减少浪费和短缺的方法，如先进先出（FIFO）和后进先出（LIFO）政策、基于保质期的库存策略以及动态分配方法，但在关注血液库存管理的专门分析方面仍存在显著空白。现有研究往往只分析BSC中的孤立方面，而没有将其作为核心部分进行整体考虑。本文旨在专门关注血液库存管理。此外，很少有研究探讨采用先进技术（如机器学习（ML）和数据驱动的决策制定方法，以优化动态和不确定环境下的库存管理。
与现有文献相比，本文特别关注BSC中的库存管理。我们的目标是系统地回顾现有的血液库存管理文献，重点识别与库存管理相关的问题、用于评估性能的绩效指标以及现有的建模方法。本文的主要贡献包括：
•我们提供了全面的血液库存管理策略回顾，旨在确保安全血液制品的及时供应，同时减少短缺和浪费，从而促进更加灵活和以患者为中心的医疗系统。
•我们从运营韧性和系统响应性的角度分析了管理血液库存的多方面挑战，包括产品的易腐性、供应链中断和需求变化。
•我们提出了基于优化、仿真和机器学习等方法论方法的观点，以支持从采集到分配的整个BSC生命周期中的更智能和更具适应性的决策制定。
•我们确定了涉及工业4.0技术（例如区块链、无人机配送、预测分析）的有前景的研究方向，并倡导其战略实施，以提高未来BSC操作的可持续性、可追溯性和效率。
本文的结构如下：第2节概述了BSC网络的组成部分和结构。第3节介绍了研究方法，包括文献识别和数据分析。第4节将本综述与其他最近的BSC相关综述进行了比较。第5节分析了问题类型、研究系统和数据类型。第6节回顾了所选研究中采用的方法论方法。第7节讨论了评估所使用的绩效指标。第8节总结了主要发现。最后，第9节概述了未来的研究方向，第10节总结了本文。
部分摘录
BSC网络
在分析血液库存管理的相关文献之前，我们首先将在本节定义BSC的典型流程，以便了解这一供应链的运作机制。BSC网络包括四个主要阶段：采集、生产、库存和分配（Diglio等人，2024年3月；Meneses等人，2023年；Williams等人，2020年），如图1所示。
BSC管理中的采集阶段是整个过程中确保...
文献识别
在本文中，我们采用了系统性文献回顾（SLR）作为一种方法来结构化地分析现有文献。文献搜索策略旨在收集涉及BSC管理各个方面（包括库存管理、相关挑战及其对BSC绩效的影响）的文章。此外，该回顾还针对涉及运营管理、决策支持和技术创新的文章。
BSC综述的比较
根据对选定的BSC管理文献的系统性回顾，各种现有文献回顾研究了BSC的不同方面，包括运输、供应链建模、流程自动化、需求预测和中断影响。表3总结了关键现有综述，强调了它们的重点、研究年份和局限性。这些研究提供了宝贵的见解。然而，许多综述缺乏对关键方面的全面和结构化的评估
按问题类型分析
有效的血液库存管理是医疗物流中的一个关键方面，它要求在确保血液制品供应的同时尽量减少浪费。血液库存管理的复杂性源于产品的易腐性、需求的波动以及供应链协调的挑战。因此，在回顾有关血液库存管理的选定文献时，出现了几个关键问题类型，突显了维持高效...
采用的方法
本节的主要目的是概述文献中关于优化BSC库存管理的分析和计算模型的常见方法。结果总结在表5中。该表显示，采用的方法可以分为六类，即优化、机器学习算法、仿真、工业4.0、混合方法和其他技术。
绩效指标
为了提高血液库存管理的绩效，建立一套关键绩效指标（KPI）至关重要，这些指标能够有效评估供应链中的各种决策。这些KPI必须涵盖包括成本效率、运营效果、服务可访问性和可持续性在内的多个绩效维度。
现有研究中的方法论差距
本综述指出了血液库存管理文献中的几个方法论局限性和不一致之处。尽管探索这一主题的研究数量不断增加，但在数据准确性、模型验证和方法论实施方面仍存在重要未解决的问题。分析方法和实证方法之间存在明显差异。大多数选定的研究使用的是合成数据或假设数据，只有少数研究使用了真实数据
未来方向和研究机会
本系统性文献回顾探索了BSC物流及相关领域的许多未探索领域，为研究和实践提供了重要机会。解决这些机会将有助于在各种环境中发展更高效、更具韧性和适应性的供应链管理。就所研究的主题而言，回顾揭示了在战略存储维度、补货政策建模和安全库存管理方面的有限探索
结论
本系统性文献回顾对当前血液库存管理的研究进行了全面和系统的分析，涵盖了库存政策、血液储存动态、需求预测、供应协调、优化技术以及新兴技术的整合等关键方面。通过遵循PRISMA方法论并使用VOSviewer等工具进行文献计量学映射和密度分析，本回顾确定了主要趋势、方法论差距和战略...
CRediT作者贡献声明
杜阿·埃尔·加尔比（Douaa EL Gharbi）：撰写——审稿与编辑、原始草稿撰写、方法论制定、概念化。阿布埃尔吉纳内·莉娜（Aboueljinane Lina）：撰写——审稿与编辑、监督、方法论制定、概念化。莱巴尔·玛丽亚（Lebbar Maria）：撰写——审稿与编辑、监督、方法论制定、概念化。
