نظام ذكي لتحليل الرواكد وتوقع نفاد الكميات (Inventory Optimization)

"لأن خسارة الصيدلية بتبدأ من مخزون مركون على الرف.. حوّلت البيانات لقرار استباقي."

اهلا بيك انا نرمين بخبرة اكتر من 20 سنة كصيدلانية بالاضافة لحصولي علي ماجستير ادارة اعمال وتخصصي في هندسة البيانات في المشروع ده قمتُ بتصميم وتطوير سكربت بايثون (Python Script) متخصص لحل أكبر مشكلة بتواجه أصحاب الصيدليات: "الأدوية الراكدة" (Dead Stock) وخطر انتهاء الصلاحية.

التحدي (The Pain Point): الصيدلية كانت بتعاني من تراكم أدوية غير مطلوبة بتستهلك سيولة مادية، وفي نفس الوقت أصناف تانية بتخلص فجأة (Stock-out) وبتسبب خسارة عملاء.

الحل الهندسي (Data Engineering Approach):

استخدمت مكتبة Pandas , NumPy لتحليل بيانات المبيعات التاريخية وربطها بالمخزون الحالي.

برمجت معادلة لحساب "معدل دوران المخزون" (Inventory Turnover Rate) لكل صنف بدقة.

تحديد الأدوية التي لم تتحرك من مكانها لمدة تزيد عن 90 يومًا وتصنيفها كـ "رواكد" تستوجب التدخل (إرجاع للمورد أو عمل عروض).

الرؤية الإدارية (MBA Insight): صممت نظام تنبيه (Forecasting) يتوقع تاريخ نفاد الكميات للأصناف الأكثر مبيعاً، عشان نطلب الطلبية الجاية في "الوقت المثالي" ونحافظ على السيولة (Cash Flow).

الأدوات التقنية: Python (Pandas, NumPy), Matplotlib للتمثيل البياني، Excel لمعالجة المخرجات النهائية.

النتيجة: تقرير ذكي بيعرفك بالظبط إيه اللي لازم يخرج من الصيدلية دلوقتي، وإيه اللي لازم تطلبه فوراً، مما ساعد في تحسين كفاءة المخزون وتقليل الهالك بنسبة ملموسة.