随着医药行业竞争的加剧和现代信息技术的广泛应用, 物流在医药行业竞争中发挥着越来越重要的作用, 物流水平的高低已成为衡量医药行业管理现代化水平的关键标准之一。 而在医药行业蓬勃发展的今天，在社会分工日益精细的现在，中国医药物流技术却相对落后，医药行业对未来的定位与发展感到困惑，医药生产厂商呼唤完善的产品分销体系，医药零售企业面临配送这个瓶颈。物流是供应商和零售商之间的重要桥梁，是“第三方利润源”，是企业取得竞争优势的重要的来源。而我国的医药物流起步较晚，目前大多数已经上马或即将上马的医药物流项目还停留在企业内部进、销、存业务整合、流程优化的阶段，很少涉及到对上游药品生产厂、供应商和下游药品批发零售企业、医院的整合，从而无法根本性地解决重复运输、牛鞭效应、库存积压等现象，导致供应链效率低下，药品配送成本增加，药价抬高等不合理等一系列综合症。因此在医药行业实施战略性物流系统已刻不容缓。

本文为医药物流行业提出一套完整的研究方案,对医药物流业具有重要的理论和实践指导意义。具体地来说,本文的研究意义主要表现在以下几个方面：

（1）通过研究医药物流业务模式，结合医药物流企业本身的特点，探索医药物流业务发展模式，并通过分析，提出建议，为企业未来发展模式提供基础保障。

（2）通过系统工程、物流管理、工业工程、数学以及计算机等学科的知识,为适合于中国物流业发展的医药物流技术提供借鉴意义。

（3）通过阅读文献得知，时下关于医药物流方面的文章大多采用灰色马氏链等预测方法进行分析研究，其优点主要是它比较适用于医药物流这种中长期的预测，而且其样本分布不需要有规律性，计算简便，精确度高，且所需数据较少；因此，将灰色预测应用于医药物流行业能更好更准确的得出医药物流物流企业所需要的数据。

（4）医药物流行业大多采用灰色预测而不采用其它的预测方法，主要是因为医药物流行业作为一种新型产业，在国内的发展时间并不长，对于其物流市场需求的预测，存在着样本量不足等难题。因此，本文在充分考虑其样本量不足的基础上，选择了灰色系统理论模型，这一模型对于少样本少数据的预测问题，具有较高的准确度，而其他的预测方法大多需要较多的样本数据。

国外医药物流研究相对较为先进，很早便将灰色马氏链预测应用于医药物流中，验证该模型在进行医药物流预测方面的准确性。Diyar Akay（2006）应用灰色预测模型进行预测，并与多重判断分析、逻辑回归分析相比较，证实灰色预测模型的准确性。Avinash Samvedi（2013）将灰色预测模型应用于供应链过程中，并与其它各种预测方法进行比较，证明了灰色预测模型在处理内在机理不明的数据时其性能优于其他预测方法。R. Rajesh（2016）使用大数据来优化灰色预测，通过将其应用于案例来调查灰色预测方法的准确性。

随着我国最近几年物流行业的快速发展，我国的学者也开始应用灰色马氏链模型来进行物流需求预测。赵琳琳.灰色马氏链预测方法及其在应用研究（2007）^[1]，在水文测序方面建立了灰色马氏链预测模型，并与随机分析法、模糊分析法等预测方法进行比较，发现该方法能获得较小的相对误差和较为准确的预测数据。周雪,对医药物流发展的研究与探讨(2009)^[2]，以大阪物流配送中心为例,针对医药物流的经济预测方面展开了分析和讨论,并从经济发展影响因素的角度出发,建立了基于灰色马氏链模型的医药物流预测模型，并通过实证分析,证明模型的可行性和可信度。彭熙(2016)^[3]通过研究进一步证明了灰色马氏链模型在医药物流需求预测方面的精确度更佳。

2. 研究的基本内容与方案

1）研究目标