Thứ 7, ngày 19 tháng 9 năm 2020

 

THÔNG TIN KHOA HỌC
Nghiên cứu trường hợp: Hệ thống kiểm soát hàng tồn kho trên nền tảng Excel dựa vào phân tích ABC và VED dành cho ngành Dược
In bài viết
10-2-2020
Tóm tắt: Trong môi trường cạnh tranh ngày nay, các nhà kinh doanh mà có thể cung ứng sản phẩm hay dịch vụ cho khách hàng bất kỳ lúc nào, với số lượng và chất lượng bất kỳ chiếm nhiều lợi thế to lớn. Đặc biệt là khi các ngành kinh doanh này có tính chất quan trọng, thiết yếu với sức khỏe của con người thì họ luôn cần đảm bảo nguồn cung cấp thuốc, vật tư y tế và các thiết bị hỗ trợ với số lượng thích hợp để đảm bảo dịch vụ cung cấp không bị gián đoạn. Các bệnh viện phải duy trì cơ số thuốc hợp lý dựa trên chi phí và sự quan trọng nhằm mục đích giảm thiểu tồn kho và chi phí lưu giữ. Với mục đích này, các kỹ thuật nhằm kiểm soát hàng tồn kho (HTK) là rất cần đến để cắt giảm chi phí phát sinh. Mục tiêu của nghiên cứu (NC) này là nhằm xác định tầm quan trọng của thuốc trong khoa Dược của bệnh viện (BV) thông qua các phân tích ABC, VED và ma trận ABC-VED. Dựa trên kết quả phân tích này, dự trù số lượng cần mua được xác định bằng mô hình EOQ (Economic Order Quantity: Lượng đặt hàng kinh tế/Đặt hàng tối ưu). Nhằm xử lý, theo dõi số lượng lớn về thuốc, hệ thống quản lý HTK dựa trên Excel được thiết kế để thực hiện các phân tích này nhanh chóng và hiệu quả.

Từ khóa: Quản lý hàng tồn kho, phân tích ABC, phân tích VED, ma trận ABC-VED, lượng đặt hàng kinh tế, lượng đặt hàng tối ưu, nhà thuốc.

GIỚI THIỆU           

Một trong những cơ sở quan trọng nhất cung cấp dịch vụ chăm sóc sức khỏe cho cộng đồng là các BV. BV nên duy trì chất lượng dịch vụ của mình ở mức cao nhất nhằm đáp ứng mong đợi của người bệnh (BN). Ở y tế, cũng như các lĩnh vực khác, luôn có một môi trường cạnh tranh và sự cạnh tranh này được đẩy mạnh khi mà các quy định, pháp chế cho phép sự tham gia của tư nhân. Do đó, các đầu vào, tiến trình và đầu ra cần được kiểm soát đều đặn và các nguồn lực được sử dụng thật hiệu quả tại các BV.

Hàng tồn kho tại bệnh viện đóng một phần đáng kể trong tổng chi phí. Như nhìn nhận của Kant và cs, khoảng 1/3 kinh phí hàng năm của BV được chi tiêu để mua sắm vật tư và trang thiết bị, bao gồm cả thuốc men. Do đó, các bệnh viện cần điều chỉnh các kỹ thuật kiểm soát HTK một cách hiệu quả để cắt giảm chi phí. Tiết kiệm 1% hoặc 2% từ những chi phí đó có thể dẫn đến một sự gia tăng đáng kể năng suất, tính sinh lợi, công năng tài chính và tăng lợi thế trong cạnh tranh. Yigit chỉ ra trong một nghiên cứu được tiến hành tại một BV 1.500 giường rằng chính các phân tích và dự phòng trong kiểm soát HTK đã dẫn đến việc tiết kiệm được 20% chi phí cho các loại thuốc đắt đỏ. Khả năng cung ứng được tiềm lực tài chính bền vững ở những công ty – bệnh viện với cấu trúc rất phức tạp mang đầy tính kỹ thuật và cạnh tranh cao hiện nay chỉ có thể xảy ra một khi có đủ khả năng cung ứng thuốc và trang thiết bị đúng nơi cần đến với số lượng, chất lượng và giá cả hợp lý. Để đạt được điều này, cần phải có được một sự quản lý trang thiết bị và kiểm soát HTK hiệu quả, tuyệt đối không để xảy ra thiếu thuốc và trang thiết bị. Điều này nếu xảy ra thường dẫn đến những hậu quả như tử vong, tàn phế và mất khả năng hồi phục và có thể tác động xấu lên hình ảnh của BV và đưa đến mất thu nhập về lâu về dài. Do vậy, nên áp dụng những biện pháp kỹ thuật kiểm soát HTK.

Phân tích ABC là một trong những biện pháp kỹ thuật được dùng nhiều nhất trong kiểm soát HTK. Trong mục tiêu phân loại thuốc, những nghiên cứu về hệ thống chăm sóc y tế chủ yếu là sử dụng phân tích này. Phân tích ABC đặt trọng tâm lên lượng tiêu thụ hàng năm và giá của chúng khi phân nhóm thuốc. Phân tích này đặt trọng tâm giám sát chặt thuốc thuộc nhóm A là thuốc tiêu tốn tiền nhiều nhất. Nhưng tầm quan trọng của thuốc nhóm B và C cũng không được bỏ qua. Trong một số trường hợp, có thể có cả thuốc nhóm A, B và C trong một đơn kê. Thiếu hụt thuốc nhóm C có thể dẫn đến thất bại điều trị nếu đó là thiết yếu cho căn bệnh. Nhằm vượt qua bất tiện này, phân tích VED (Vital - Essential - Desirable) dựa trên tính thiết yếu của thuốc cũng đã được sử dụng để phân nhóm thuốc tại các BV. Kết hợp hai phân tích này, Ma trận ABC-VED đã ra đời và ma trận này chính là phương pháp thích hợp nhất đối với vật tư y tế. Antonoglou và cs đã phân tích tiêu thụ và chi tiêu hàng năm đối với mỗi sản phẩm tại một BV quân đội ở Athens – Hy Lạp trong năm 2012 bằng phân tích ABC và phân tích VED. Một phân tích ABC và VED khác được Yigit báo cáo. Tác giả đã phân tích chi tiêu và tiêu thụ thuốc vật tư y tế hàng năm qua các kỹ thuật kiểm soát HTK. Nhiều cách phân loại đã được nhiều tác giả trình bày qua phân tích ABC và VED.

Tất cả những nghiên cứu nói trên chỉ chú trọng vào phân loại nhóm thuốc qua phân tích ABC và VED. Trong NC này của chúng tôi, một chương trình dựa trên cơ sở Excel được thiết kế để sắp xếp phân nhóm thuốc sử dụng các phân tích ABC, VED ABC-VED và xác định lượng dự trù mua sắm. Sử dụng chương trình này, các nhà quản lý bệnh viện có thể dễ dàng phân loại thuốc và dự trù lượng mua nhanh chóng và chính xác. Điều này giúp giảm thiểu các vấn đề tồn kho và tổng chi tiêu.

ĐỐI TƯỢNG VÀ PHƯƠNG PHÁP

NC trường hợp (ca bệnh) này được tiến hành tại một khoa Dược BV. Dựa vào các số liệu của năm 2015, thuốc được phân loại. Để cho dễ làm việc, người ta đã thiết kế một chương trình Excel nhằm kiểm soát HTK. Phần này cho biết một vài thông tin về các phân tích ABC và VED.

PHÂN TÍCH ABC

Phân tích ABC là một công cụ kiểm soát tồn kho được sử dụng nhiều nhất. Nó dựa trên Luật Pareto hoặc “Quy luật 80-20”. Quy luật này được Vilfredo Pareto phát triển với nhận định rằng 80% tổng giá trị được tính cho 20% các mục. Ứng dụng từ quy luật này, phân tích ABC đã phân loại các mục trong kho thành ba nhóm như sau:

- Nhóm A: Chiếm 20% số hàng dự trữ và 80% tổng giá trị của kho

- Nhóm B: Chiếm 30% số hàng dự trữ và 15% tổng giá trị của kho

- Nhóm C: Chiếm 50% số hàng dự trữ và 5% tổng giá trị của kho

Theo cách phân tích ABC, các mục nhóm A sẽ cần phải giám sát kỹ vì phần lớn tổng giá trị là thuộc nhóm này. Sự thiếu hụt các mục này sẽ dẫn đến chi phí cao cho nên kiểm soát đối với các mục trong nhóm này cần được thực hiện cẩn thận. Đánh giá liên tục các chính sách kiểm soát có thể phù hợp hơn với nhóm này và lượng dự trữ an toàn cũng cần được xác định chặt chẽ. Ngược lại, không cần quy luật chặt cho các mục thuộc nhóm B và C. Các chính sách dự trữ an toàn mức độ thấp có thể áp dụng cho nhóm B còn các mục thuộc nhóm C thì không cần phải giám sát chặt. Tuy nhiên, cũng không được lơ là với hai nhóm này. Đặc biệt, ở khoa Dược BV, sự thiếu hụt các thuốc này có thể dẫn đến thất bại điều trị vì các thuốc này có vai trò quan trọng đối với căn bệnh.

PHÂN TÍCH VED

Phân tích VED là một phương pháp được dùng trong kiểm soát sử dụng thuốc và trang thiết bị. Nếu phân tích ABC xếp nhóm danh mục dựa trên phí thu mua, thì phân tích VED xếp loại chúng dựa trên tính thiết yếu của các mục trong kho trữ. Có ba nhóm trong phân tích VED được phân dựa trên tính ưu tiên và tầm quan đối với sức khỏe BN.

- V (Vital: Tối cần cho sự sống – Thiết yếu): Đó là những thuốc có tiềm năng cứu mạng cao cần được có đủ mọi lúc.

- E (Essential: Chủ yếu): Chúng là quan trọng đối với bệnh tật nhưng có nghiêm trọng như so với thuốc thiết yếu và cần có đủ trong BV.

- D (Desirable: Mong muốn): Các mục này có tính thiết yếu thấp nhất và thiếu các thuốc nhóm này không quá nguy hiểm đối với sức khỏe BN.

Tính chất thiết yếu của mỗi mục được xác định bởi một nhóm các bác sỹ ở các chuyên khoa khác nhau và các dược sỹ.

PHÂN TÍCH MA TRẬN ABC-VED

Ma trận ABC-VED được hình thành từ bảng gộp chéo phân tích ABC và phân tích VED. Ba phức hợp được hình thành từ kết quả phối hợp đó. Nên lưu ý là ký tự đầu tiên của nhóm này thể hiện vị trí của mục trong phân tích ABC trong khi ký tự thứ hai chỉ ra vị trí của mục trong phân tích VED.

- Nhóm thứ 1: Các tiểu mục này vừa tốn kém và vừa tối cần thiết cho sinh mạng BN. Chúng cần được theo dõi giám sát thường xuyên liên tục. Những tiểu mục đó có thể nằm trong các nhóm phụ với tên ký tự AV, AE, AD, BV và CV.

- Nhóm thứ 2: Các mục trong nhóm này không quá đắt đỏ như trong nhóm 1 hoặc không quá thiết yếu đối với sinh mạng BN. Chúng cần được theo dõi giám sát định kỳ. Những mục thuộc nhóm này có tên ký tự phụ nhóm BE, CE và BD.

- Nhóm thứ 3: Những tiểu mục thuộc nhóm này là ít tốn kém và ít thiết yếu nhất. Chúng không cần phải theo dõi định kỳ. Những tiểu mục này thường có tên nhóm phụ là CD.

KẾT QUẢ VÀ BÀN LUẬN

Đối với phân tích ABC, 157 tiểu mục được sử dụng trong năm 2015 được phân tích số lượng tiêu thụ và chi phí hàng năm. Với phân tích VED, các tiểu mục được phân nhóm bởi một chuyên gia về mức độ quan trọng đối sinh mạng BN. Những dữ liệu này sau đó được dùng trong việc tạo ra một chương trình kiểm soát HTK bằng Excel. Giá mua sản phẩm, lượng tiêu thụ hàng năm và phân nhóm V, E và D được đưa vào chương trình. Hình chụp của chương trình được biểu hiện như sau (Hình 1).

Hình 1. Chương trình Excel kiểm soát danh mục thuốc

Bảng 1 thể hiện kết quả phân tích ABC về số lượng và tỷ lệ các tiểu mục, lượng tiêu thụ hàng năm và chi phí.

Bảng 1. Kết quả phân tích ABC

Nhóm

Số lượng các mục

Chi phí hàng năm

(TL)

% số mục

% chi phí

A

16

48.167,48

10

80

B

36

10.203,04

23

17

C

105

1.796,86

67

03

Tổng

157

60.167,38

100

100

Ghi chú: TL (Turkey Lira) là đơn vị tiền tệ của Thổ Nhĩ Kỳ.

Hình 2 biểu hiện các kết quả thu được từ chương trình Excel kiểm soát HTK. Trong chương trình, tỷ lệ tích lũy được tính toán dựa trên giá mỗi đơn vị và lượng tiêu thụ hàng năm (chuyển thành số lượng trong chương trình). Dựa vào tỷ lệ tích lũy, thuốc được phân nhóm như được thể hiện các nhóm ABC trong chương trình.

Hình 2. Kết quả phân tích ABC

Trong phân tích ABC, lần lượt 10% (16), 23% (36) và 67% (105) các mục được ghi nhận khi phân nhóm tiểu mục A, B và C, với chi phí lên đến 80% (84.167,48 TL), 17 (10.203,04 TL) và 3% (1.796,86 TL).

Hình 3. Đường cong tích lũy phân tích ABC (2015)

Kết quả của phân tích VED của NC này được thể hiện ở Bảng 2 và Hình 4.

Bảng 2. Phân tích VED

Nhóm

Số lượng các mục

Chi phí hàng năm

(TL)

% số mục

% chi phí

V

38

25.921,29

24,20

43,08

E

22

11.563,71

14,01

19,22

D

97

22.682,38

61,78

37,70

Tổng

157

60.167,38

100

100

Khoảng 24,20% (38), 14,01% (22) và 61,78% (97) các mục lần lượt được ghi nhận thuộc nhóm V, E và D, với tiêu phí là 43,08% (25.921,29 TL), 19,22% (11.563,71 TL) và 37,70% (22.682,38) đối với khoa dược BV.

Hình 4. Kết quả phân tích VED

Hình 5. Đường cong tích lũy phân tích VED (2015)

Bảng 3 thể hiện các kết quả phân tích ma trận ABC-VED. Ma trận ABC-VED tái phâm nhóm các tiểu mục dưa trên các kết quả của phân tích ABC và phân tích VED. Sẽ có chín phân nhóm phụ được hình thành (AV, BV, CV, AE, AD, BE, CE, BD và CD) từ phân tích ma trận ABC-VED rối sau đó được gộp vào ba nhóm chính, các nhóm I, II và III.

Có  lần lượt là 47 (29,94%) tiểu mục thuộc nhóm I, 39 (24,84%) thuộc nhóm II và 71 (45,22%) thuộc nhóm III, tiêu phí hàng năm là 84,81% (51.028,38 TL), 13,39% (8.054,69 TL) và 1,80% (1.084,31 TL) đối với nhà thuốc BV. (Bảng 3 và Hình 6).

Bảng 3. Phân tích ma trận ABC-VED

Nhóm

Số lượng các mục

Chi phí hàng năm

(TL)

% số mục

% chi phí

I (AV+BV+CV+ AE+AD)

48

51.028,38

29.94%

84,81

II

(BE+CE+BD)

39

8.054,69

24,84

13,39

III

(CD)

71

1.084,31

45,22

1,80

Tổng

157

60.167,38

100

100

 

Hình 6. Đường cong tích lũy ma trận ABC –VED (2015)

Các mục trong nhóm I (47 mục) được ghi nhận là thiết yếu và tốn kém.  Mức độ tồn kho của nhóm này có một tác động rất quan trọng lên tổng chi phí, do đó chúng cần được giám sát thường xuyên. Nhóm II (39 mục) bao gồm những thuốc chủ yếu. Những thuốc này không quan trọng bằng thuốc ở nhóm I nhưng chúng cũng cần được theo dõi mức độ trung bình. Nhóm III (71 mục) bao gồm những thuốc  rẻtiền và mong đợi. Những thuốc nên được ít chú ý nhất về tầm quan trọng và dự trù mua sắm định kỳ.

 

Hình 7. Kết quả của ma trận ABC-VED

Bước cuối cùng, chương trình kiểm soát HTK dựa trên Excel được dùng để xác định mức dự trù mua sắm các thuốc. Mô hình EOQ được sử dụng để dự trù cỡ mức mua thuốc cho rằng nhu cầu trong năm thường ít biến động. EOQ là số lượng dự trù mua có thể làm giảm tổng chi phí bao gồm tồn kho và dự trù mua sắm. Đây là phương pháp được dùng nhiều nhất để xác định mức dụ trù mua khi nhu cầu hàng năm luôn ổn định. Thông tin nhiều hơn về EOQ có thể tham khảo thêm Harris [13]. Số lượng mua được xác định bằng chương trình Excel được thể hiện tại Hình 8.

Hình 8. Số lượng dự trù mua được xác định

Ở hình 8, các kết quả ABC, VED và ma trận ABC-VED có thể được nhìn thấy. Thêm vào đó, số lượng dự trù tiết kiệm (EOQ) của những mụcnày cũng đã đượcđưa ra. Chương trình dựa trên Excel này sẽ giúp cho quản lýcủa BV tiến hành các phân tích này một cách dễ dàng và chính xác. Hơn nữa,các vấn đề về thiếu hụt thuốc sẽ không xảy ra vù những loại thuốc ưu tiên đã được xác định.

KẾT LUẬN

Trong các cơ sở y tế, việc kiểm soát HTK hiệu quả và có kế hoạch là cần thiết nhằm xác định nhu cầu thực tế, tối ưu hóa việc sử dụng nguồn lực tài chính, thực hành một cách tốt nhất các cơ hội mà công nghệ phát triển và đổi mới đã cung cấp nhờ đó mà cung ứng kịp thời và cần kíp thuốc và trang thiết bị. Người ta có thể theo dõi biến động và giám sát các thuốc dùng trong BV bằng cách sử dụng biện pháp quản lý HTK này.

Kiểm soát HTK bao gồm tất cả các quy trình từ khâu dự trù cung ứng trang bị cho đến việc sử dụng ở nguồn cuối cùng. Tiến trình của các quy trình này nên được xác định rõ và vật tư phải được ghi nhận ở bất kỳ môi trường nào.

Ở NC này, thuốc được sắp xếp thành nhóm dựa vào giá và tầm quan trọng thiết yếu của chúng nhằm đưa ra những quyết định liên quan đến kiểm soát HTKvà giữ được chi phí ở mức thấp nhất. Thuốc được chuẩn hóa bằng phân tích ABC-VED. Từ đó, các thuốc có tầm quan trọng cao hơn sẽ được giám sát thường xuyên hơn, thuốc ít quan trọng hơn thì được theo dõi với chu kỳ dài hơn. Do vậy, nguồn lực sẽ được tập trung tùy thuộc theo phân tích này, ngăn ngừa được những trải nghiệm xấu trong quá khứ./.

TÀI LIỆU THAM KHẢO:

1. Kant S., Pandaw CS, Nath LM. (1997),” A management  technique for effective management of medical store in hospitals”, Medical store management store. J Academy of Hosp Admin. 1996-1997; 89 (2-1): 41-7.

2. Yigit, V. Hastanelerde Stok Kontrol Analizi: Akdeniz Üniversitesi Hastanesinde Bir Uygulama.Sayistay Dergisi. 2014; 93: 4 (in Turkish).

3. Özcan, A.Y.QuantitativeMethods in Health Care Management: Techniques And Applications.

USA, A WileyImprint, 2009.

4. Theptong J. Drug Inventory Control. Case: Thai International Hospital Mahasarakham.

Tampereen Ammattikorkeakoulu University of Applied Sciences Business School, Degree Programme in International Business. Tampere, 2010, 56 pages. 

5. Gupta N. Inventory Analysis in a Private Dental Hospital in Bangalore, India. J of Clinical and

DiagnosticRes. 2016; 10(11):10-2. 

6. Antonoglou Dimitrios, Kastanioti Catherine, Niakas Dimitris. ABC and VED Analysis of Medical Materials of a General Military Hospital in Greece. J of Health Manag. 2017; 19 (1): 170-179. 

7. Yigit, V. MedicalMaterials Inventory Control Analysis at UniversityHospital in Turkey. Int J

of Health S and Res. 2017; 7 (1); 227-231. 

8. Yesilyurt, Ö.,Sulak, H., Bayhan, M.SaglikSektöründe Stok KontrolFaaliyetlerininABC ve VED AnalizleriyleDegerlendirilmesi: IspartaDevletHastanesiÖrnegi.SüleymanDemirel IktisadiveIdariBilimlerFakültesiDergisi. 2015; 20 (1): 365-376 (in Turkish).  

9. Wandalkar, Poorwa, P. T.Pandit, ve A. R. Zite. ABC and VED analysis of thedrugstore of a

tertiarycareteachinghospital. Indian J of Basic ApplMedicalRes. 2013; 3 (1): 126-131. 

10. Devnani, M., Gupta AK, Nigah R. ABC and VED Analysis of the Pharmacy Store of Tertiary Care Teaching, Research and Referral Healthcare Institute of India, J of Young Pharm.

2010; 2 (2): 201-205. 

11. Vaz, F.S., Ferreria, A.M., Kulkarni, M.S., Motgharde, D.D., Pereira-Antao, I. A Study of

Drug Expenditure at a Tertiary Care Hospital: An ABC-VED Analysis. J of Health Manag.

2008; 10 (1): 119-127. 

12. Coyle, John J. Bardi, Edward J. Langley C. John Jr. 2003. The Management of Business

Logistics: A Supply Chain Perspective. 7th edition. South-Western Thomson Learning. 

13. Harris, Ford W. How Many Parts to Make at Once". Operations Res. 1990; 38 (6): 947.

Phạm Bá Đà (dịch)  
Số lượt xem:1822
Bài viết liên quan:
Icon  Họp Hội đồng đánh giá phạm vi ảnh hưởng, hiệu quả áp dụng của sáng kiến trong ngành Y tế năm 2019
Icon  Họp Hội đồng xét duyệt phạm vi ảnh hưởng, hiệu quả áp dụng các đề tài nghiên cứu khoa học trong ngành Y tế năm 2019
Icon  Trạng thái siêu lạnh giúp làm tăng gấp ba lần thời gian sử dụng của gan hiến tặng
Icon  BAyes for Vietnam
Icon  Cách lựa chọn phần mềm phân tích số liệu (SPSS, STATA, SAS, R…)
Icon  SPSS và STATA: so sánh hai công cụ hàng đầu trong xác suất thống kê
Icon  Xác suất thống kê: Cuộc chiến FREQUENTIST VS BAYESIAN
Icon  Các chất chống ô xi hóa có thể làm gia tăng sự lan truyền của bệnh ung thư phổi hơn là ngăn chặn nó
Icon  Một bài tập thể dục có thể làm tăng trí nhớ của một số người
Icon  Mạch máu tạo thành từ tế bào người bệnh giúp ích cho người bệnh trong việc lọc máu
THÔNG BÁO
VĂN BẢN MỚI BAN HÀNH
THÔNG TIN CHUNG
HÌNH ẢNH
VIDEO

 

Trang chủ        |      Đăng nhập      
TRANG THÔNG TIN ĐIỆN TỬ SỞ Y TẾ TỈNH KON TUM
    Quản lý và nhập tin: Sở Y Tế, số 808 - Phan Đình Phùng - TP Kon Tum.  
Điện thoại: 0260.3862351; Fax: 0260 3.863048 - 0260 3.861507; Email: soyte-kontum@chinhphu.vn
Phát triển: TNC