Abstract:
یکی از کلیدیترین بخشهای یک سیستم سلامت، زنجیره تأمین خون است که سهم زیادی از هزینههای این سیستم را به خود اختصاص داده است؛ بنابراین هرگونه پیشرفتی در عملکرد زنجیره تأمین خون میتواند بهطور چشمگیری به بهبود کارایی و صرفهجویی در هزینههای سیستمهای سلامت بیانجامد. در این پژوهش، یک مدل دوهدفه برای طراحی شبکه زنجیره تأمین خون با هدف کاهش هزینه تأسیس تسهیلات ثابت و موقت، هزینههای انتقال فرآوردههای خونی و حداقلکردن حداکثر میزان کمبود ارائه شده است. با توجه به عدمقطعیتهای موجود در عرضه و تقاضا، برای مقابله با کمبود و افزایش سطح پاسخگویی، انتقالات جانبی بین بیمارستانها در نظر گرفته شده است. مدل غیرقطعی به کمک روش فازی خیمنز به مدل قطعی تبدیل شده و در ادامه مدل دوهدفه با استفاده از روش ترابی و حسینی، به مدل تکهدفه تبدیل شده است. نتایج محاسباتی حاصل از مدل نشان میدهد در مدل فازی بهدلیل وجود α-cut، مدل انعطافپذیرتر شده؛ درحالیکه در شرایط قطعیت، بهدلیل قطعیبودن مقادیر پارامترها، اجازه انعطافپذیری به مقادیر پارامترهای مدل داده نمیشود. مدل فازی علاوه بر نزدیکبودن به محیط واقعی، سبب میشود مدیران با توجه به عدمقطعیت موجود بر اساس میزان درجه مطلوبیت لازم اقدام به تصمیمگیری کنند.
One of the most critical sections in a healthcare system, is blood supply chain that has owned significant portion of the costs of this system. So, any improvement in the blood supply chain performance can impressively lead to efficiency improvement and saving in the healthcare systems’ costs. In this research, a bi-objective model is presented for blood supply chain network design with aiming at decreasing main and temporary facilities opening cost, transportation costs of blood-derived products and minimizing the maximum shortage. Due to uncertainty in supply and demand, for dealing with shortage and increasing of responsiveness, lateral transshipment among hospitals is considered. Uncertain model is converted to deterministic model using Jiménez fuzzy and then the bi-objective model is transformed to a single objective model using Torabi-Hassini’s method. Computational results obtained from the model shows that in fuzzy model, because of -cut, the model is more flexible while in the certainty situation, because of certainty in parameters, model’s parameters value are not allowed to be flexible. Fuzzy model in addition to closeness to real environment, causes that managers make decisions based on uncertainty based on desirability. Also, model fuzzy has not significant impact on computational complexity and solving time.