COVID-19 疫苗：优&am

这篇文章可能描述旧版本的功能。在此处了解最新的云原生版本。辉瑞和阿斯利康牛津大学最近有关疫苗开发的好消息给世界抗击这一流行病带来了一线希望。一旦疫苗被批准供公众使用并进行足够数量的生产下一个挑战将是如何将它们有效地分发到世界各地的社区。随着官员们宣布他们预计将在授权后数小时内开始分发疫苗交付的物流将与药理学一样重要。这些疫苗有严格的储存要求需要与传统的冷运输网络一起使用专门的热托运商。国际航空运输协会估计年价值亿美元的疫苗因在运输过程中遭受安全的温度波动而被浪费。位置智能可以在优化此类网络和关键的最后一英里方面发挥关键作用对于无法获得通常在城市中心找到的医疗设备的小型和农村社区尤其重要。疫苗的照片疫苗分配优化最近我们与西班牙合作评估他们当前的冷运输网络以及成功构建优化解决方案所需遵循的步骤。

类似的分析可用于提高疫苗分发的效率如下所述重点关注评估现状根据病例发生率和最需要的人例如医护人员和弱势群体的位置这些地区的特征和人口统计数据以及疫苗开发危地马拉电话号码数据库和分发中心是否地理位置优越。评估和量化当前网络变化的影响。主要是开发和配送中心开放关闭以及疫苗接种区域变化的影响。建立优化模型以确定开发和配送中心应位于何处并设计理想的运输网络供应链网络设计。方法和结果该方法涉及以迭代方式应用同的空间数据科学技术随着时间的推移增加复杂性确保每一步都有有意义的见解和结果。聚类高密度区域分析可以进行的第一个分析是聚类分析以确定疫苗需求需要高度集中的区域。本分析的目的是验证开发区和数据中心是否处于战略位置以及是否可以利用高密度区域覆盖的行政区域等的空间特征来改善交付区域。对于此分析可以利用基于密度的聚类非参数算法该算法将紧密堆积在一起的点具有许多附近邻居的点分组将任何单独位于低密度区域的点标记为异常值。

该算法有两个参数可以轻松转换以获得有意义的集群样本之间的最大距离在这种情况下两个疫苗接种中心或交付区域之间的最大距离应考虑为另一个疫苗接种中心或交付区域的邻近区域。考虑聚类的最小样本数在我们的例子中附近疫苗接种中心或交付区域被视为高密度区域的最小数量。该算法可以使用同的参数值和同的时间聚合来运行以分析时空行为下图显示了可以识别的集群类型。此处可以识别密度似乎够高而无法拥有专用的区域。这就提出了一些问题例如是否有可能关闭其中一些数据中心或者是否值得根据其他数据中心的交付成本来维持一些数据中心。支持选择和离散化对于战略和战术规划重点是需求的确切位置而是空间和时间上的汇总估计。选择正确的空间聚合至关重要。空间聚合有同的替代方案。和网格是标准分层网格的两个示例。然而公共卫生机构或政府的要求常常强制人们使用其他对人们来说更自然的空间聚合。一些例子是邮政编码市和行政区。下图显示了使用和网格和城市汇总的整个月内交付的疫苗的情况。

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