引言 在醫療行業數字化轉型進程中，智能物流倉儲系統與RFID技術的結合，正成為解決物資流轉效率低、固定資產管理粗放等痛點的關鍵方案。本文聚焦醫療場景，解析智能系統如何實現從藥品耗材追蹤到大型設備盤點的全鏈路優化。

一、醫療物流管理的核心挑戰

物資追溯難度高：高值耗材需精確追蹤至患者個體，傳統條碼管理易出現信息斷層；

設備利用率低下：呼吸機、影像設備等固定資產位置不清，跨科室調度耗時過長；

倉儲響應滯后：突發公共衛生事件中，應急物資調配依賴人工決策，效率難以保障。

二、智能物流倉儲系統的技術架構

硬件層

RFID智能貨架：搭載高頻讀寫器，實時監控藥品批次、效期及存儲溫濕度；

UWB定位標簽：綁定移動醫療設備，實現科室級（±30cm）定位精度。

軟件層

物資管理平臺：對接HIS系統，自動生成耗材申領清單與采購預警；

AI調度引擎：根據手術排期、設備使用率等數據，優化資產調配路徑。

三、關鍵應用場景與價值

場景1：高值耗材全生命周期管理

問題：心臟支架、人工關節等耗材流轉記錄易缺失，存在復用風險。

解決方案：

植入RFID標簽的耗材在入庫時綁定患者ID，使用后自動觸發銷毀指令；

系統實時比對手術需求與庫存，缺貨時自動向供應商推送訂單。

場景2：大型醫療設備精益化運營

問題：MRI、CT設備常被跨院區誤調，空置率超40%。

解決方案：

UWB定位數據與預約系統聯動，就近分配可用設備；

分析開機時長、維護記錄，提前預警故障風險。

場景3：應急物資智能倉儲

問題：疫情期防護服、檢測試劑調配混亂，人工揀選錯誤率高。

解決方案：

AGV機器人根據RFID指令自動揀貨，吞吐量達500箱/小時；

數字孿生系統模擬不同疫情等級的物資需求，生成最優儲備方案。

四、實施路徑與行業趨勢

部署階段

一期：重點科室RFID貨架覆蓋，實現毒麻藥品精準管控；

二期：全院設備UWB定位部署，建立資產利用率評價模型；

三期：與區域醫聯體平臺對接，構建跨機構物資共享網絡。

技術演進方向

5G+邊緣計算：在分院區倉儲中心部署邊緣服務器，響應延遲降至50毫秒內；

數字孿生預測：通過歷史數據訓練模型，準確率90%以上的防疫物資需求預測。

結語 智能物流倉儲系統在醫療領域的深化應用，標志著資產管理從“被動響應”向“主動預測”的跨越。隨著物聯網與AI技術的持續融合，未來醫院將實現物資“零錯配”、設備“零閑置”的精準化管理目標。

審核編輯 黃宇