Human-machine cooperation: optimization of drug retrieval sequencing in automated drug dispensing systems

要約

自動調剤システム (ADDS) は、主に高齢化人口の増加により、今日の薬局での需要が高まっています。
ADDS を導入する薬局が直面する実際的な課題を認識し、この研究は、人間と機械の協力環境内でレイアウト設計と順序付けの問題を最適化し、ADDS のシステム スループットを向上させることを目的としています。
具体的には、薬剤師の確率的仕分け時間を考慮した、さまざまなシステムレイアウト設計の下での薬剤検索シーケンスのモデルを開発します。
処方箋オーダの到着パターンは連続到着モードに従います。
1 つの入出力ポイントと 2 つの入出力ポイントを備えた ADDS の効率を評価するために、隣接する処方オーダー内の薬剤の検索シーケンスを最適化するデュアル コマンド検索シーケンス モデルを提案します。
特に、私たちのモデルには薬剤師の確率的分類時間が組み込まれており、ADDS パフォーマンスへの影響を分析しています。
さまざまな運用条件下での処方箋オーダーの平均ピッキング時間の実験比較を通じて、2 つの入出力ポイントを組み込んだシステム レイアウト設計により、人間と機械の協力環境内での処方箋オーダーの履行効率が大幅に向上することを実証しました。
さらに、私たちが提案する検索順序付け方法は、処方箋の注文ピッキング効率を向上させるという点で、動的プログラミング、貪欲、およびランダム戦略よりも優れています。
レイアウト設計と順序付けの課題に対処することで、私たちの研究は、特にスマート薬局におけるインテリジェントな倉庫保管の分野に貢献します。
この調査結果は、ADDS パフォーマンスの最適化と薬剤調剤効率の向上を目指す医療施設や組織に貴重な洞察を提供します。

要約(オリジナル)

Automated drug dispensing systems (ADDSs) are increasingly in demand in today’s pharmacies, primarily driven by the growing ageing population. Recognizing the practical challenges faced by pharmacies implementing ADDSs, this study aims to optimize the layout design and sequencing issues within a human-machine cooperation environment to enhance the system throughput of ADDSs. Specifically, we develop models for drug retrieval sequencing under different system layout designs, taking into account the stochastic sorting time of pharmacists. The prescription order arrival pattern follows a successive arrival mode. To assess the efficiency of ADDSs with one input/output point and two input/output points, we propose dual command retrieval sequencing models that optimize the retrieval sequence of drugs in adjacent prescription orders. Notably, our models incorporate the stochastic sorting time of pharmacists to analyze its impact on ADDS performance. Through experimental comparisons of average picking times for prescription orders under various operational conditions, we demonstrate that a system layout design incorporating two input/output points significantly enhances the efficiency of prescription order fulfilment within a human-machine cooperation environment. Furthermore, our proposed retrieval sequencing method outperforms dynamic programming, greedy, and random strategies in terms of improving prescription order-picking efficiency. By addressing the layout design and sequencing challenges, our research contributes to the field of intelligent warehousing, particularly in smart pharmacies. The findings provide valuable insights for healthcare facilities and organizations seeking to optimize ADDS performance and enhance drug dispensing efficiency.

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