從口罩銷售看緊急物資調度戰略
台灣在COVID-19的防疫成效全球有目共睹，其中對於「口罩」的諸多應對作為如統一收購和定價、加大生產線、實名制多渠道領取、民間自發製作口罩地圖等，從一開始的口罩之亂，到後來的出口救援，這一系列作為被證明是有效的。
然而，回想過程中，一些環節不免有兵荒馬亂之感，例如部分地方藥局大排長龍、供給不均的現象等。本研究以台北市為例，透過數據與地理空間分析，從「口罩事件」來思考「民生物資緊急調度」 能否有更好的策略？在疫情趨緩的當下，從中學習，提供我們未來更好應對的參考。
1. 一罩難求到供過於求
我們從中央開放的即時資料，累積了三月初到五月底的台北市口罩數據。從每天的「存量」可以看出，在三月底前每天都是當天賣完，月底開始因為四月9號開始放寬限購（7天3片改為14天9片），出現了延遲購買導致存量逐漸增加的現象。
四月9號起，首先是維持了一週的供需平衡，然後因為配給贈加、購買減少，存貨快速攀升，直到四月23號又開始銳減。而後的14天，我們可以看到這樣的「14天週期」開始出現循環。
值得一提的是，在四月中以前，口罩存量都存在「探底」現象，四月30號是第一次出現剩餘存貨，表示從此開始台北市的口罩供給量已足夠。
若將單日供給與賣出畫成折線圖，則兩條線交叉時可理解為當日達到了「供需平衡」。從上圖可看出，三月底前供給與需求緊緊相貼，代表供給當天馬上賣光，日銷約27萬片，是供給小於需求的階段；四月中短暫達到平衡時日銷量在77萬片；四月底開始日供給都在100萬片上下(週末大約減半)。而因為14天限購期的緣故，在週期剛開始的前半段都有較大銷量，但後半段銳減。現在疫情趨緩，加上通路增加，日配給予需求的平衡點，應該會開始下降。
2. 從數據看口罩排隊現象
口罩實名制的初期，為了方便民眾掌握藥局即時存貨的資訊，民間自發開發了許多「口罩地圖」供大家查閱。但很快大家也發現，口罩地圖的數據無法真實反應：1. 商家可能已提前發完號碼牌，因此即使顯示有存貨也已無法購買； 2. 顯示有存貨，但可能現場大排長龍，去了也排不到。而這兩種狀況，都有「排隊」現象。
那麼，我們能不能用數據知道藥局是否有排隊？
首先，排隊是因為短時間內供給不及需求累積的速度，並往往伴隨著短時間內即售罄的現象。因此，若能從銷售數據中找出「快速售罄」的商家，則可推論該店有排隊現象。
我們以藥局的每小時存貨數據，抓取當日最高值、且後開始下降的時間點當作「開賣時間」，並用存量不足當天20%的「即將賣完」時間相減，如果少於一個小時，即推論該藥局存在排隊現象。以大安區某間藥局為例，推測三月中有排隊，但四月中應該已有顯著的緩解。
我們取三段各具代表性的時間點來看台北市藥局排隊現象的變化，分別是供不應求的3/13(日銷量27萬片)、增加配額後的第一次供需平衡4/11(日銷量約70萬片)、兩次週期循環後的又一次平衡點5/14(日銷量約100萬片)。
將全台北的692間健保藥局藥局，依據「一小時內賣完」的標準作為排隊推測。從圖中可以看出，排隊的現象到了五月才有明顯改善。比較有趣的是，這些快速售罄的藥局，在空間分布上並沒有明顯群聚關係，即一間藥局需要排隊，附近的藥局卻不一定需要排隊。這可能是因為排隊情況沒有反映在即時資訊上，造成民眾不知道有其他選擇。
此外，從前面的總量趨勢可知，四月中的總量已達到供需平衡，但實際空間上仍普遍存在排隊現象。
若配給總量與需求是匹配的，那麼排隊的關鍵可能在於「不均」，即個別銷售渠道端點條件不一、區域性供給點不足、地方購買行為差異等原因，導致總量充足的情況下，部分藥局仍需要排隊。
然而我們也發現，「排隊」到了後來似乎已經成為一些人的日常生活。一些藥局早上出現排隊人龍，但到了晚上仍有口罩可買。或許是一種新的習慣養成，排隊成了左鄰右舍的聚會聊天場合，甚至部分商家也送起了小禮物，做起了保健品的廣告促銷 。
3. 患寡也患不均：從空間角度檢討配給策略
上述因供給不均而造成的藥局排隊現象，可能可以透過幾個方式改善：
- 引導分流：除了即時存貨量資訊外，也透過歷史銷售分析，建議大眾前往較不需排隊的藥局。
- 增加配給通路：鼓勵民眾「網路預訂、超商領取」，能在超商密集的地方，舒緩藥局排隊。
- 增加臨時配給點：在缺少藥局、超商，且人流大的地區，佈設替代通路如無人販賣機等，分散供給。
除了在物資配給之後的動態調整，如果在分派物資之初即能考慮當地人口與供給點分佈的適配，應可以更貼近在地需求量，減少後期因配給「不均」造成的局部稀缺現象。
據我們了解，一開始在各健保藥局發配口罩時，是採統一配額制，即每間藥局分配到的口罩數量是相同的。若以此齊頭式分配法，因為每個地方人口數不同，所分配到的人均口罩數量也是不等的。
以每日100萬片總量為例，若採齊頭式分配，會造成一些區域每人14天實際可得九片以上，一些地區則因藥局過少或人數太多而缺乏；反之，若以該區的人口數量以及藥局數量做分配，則較能平均供給不同地區。示意如下：
4. 從口罩經驗談物資發配策略
總結前述之物資發配策略，在前期可按照實際需求與通路密度做差異化的適配：
- 將地方人口與配給端點數量納入考量，各地區採差異化配額，而非齊頭式等量分配。
- 採多重數據源反映真實人口需求。如電信商的手機信號數據，可補足戶籍統計人口缺失的流動人口。
而在配給的中期，隨著產能增加、替代通路的增加，動態的調整策略，並發揮不同類型通路的最大特性：
- 主銷售渠道(如藥局)：通常是既有物資分配渠道，也有直接數據，例如藥局賣口罩、公賣局賣酒精等。這類渠道優點是可立即上線，缺點是數量有限、分佈不均。前期應統計地方需求與渠道數量，做區域型配額計算。中期應分析即時銷量情況、透明化資訊，可動態調整營業時段、引導民眾前往充裕供給點。
- 普及型網點合作(如超商)：具有數量最多、最廣佈，營業時段最長等特性，如便利商店。優點是貼近大眾，且通常與區域人口呈正比，缺點是需要整合業務(如讓超商可刷健保卡)。適用於「按需供給」的彈性方式作為主渠道的補充。
- 機動型臨時供給點(如販賣機、臨時站等)。優點是彈性大、可移動部署，缺點是需要額外軟硬體建置、人員派遣、通路建置等，可能準備時間較長，單次鋪設數量也有限，且有後期回收再利用的疑慮。較適用於針對性地供給缺乏地區，如偏遠地區、人口稠密處、既有渠道網點缺乏等地方。
- 各類物資分派通路網點，應分「層級」，並考量與空間分佈特性與購買行為差異(如長輩可能更習慣於實體通路、上班族因工作時間只能考慮超商取貨等)，做系統性、機動性的調度。仰賴不同端點系統間的資料互通，也需匯流至決策中心即時做調度判斷。
後記：
透過衛生署的公開資訊，我們可以得知，在台灣將近九成的人都購買過口罩，而八成的人用過實體通路(藥局/衛生所)，四分之一的人使用過電子通路(網路與超商預購)。而在總共銷出的6.6億片口罩中，實體通路佔了82%。由此可知，儘管有了電子通路提高方便性，實體通路對於物資配給上，還是主要的基礎，值得各相關單位更深入研究。
本研究由台北市大數據中心籌備處協助提供數據、IVC在看得見的城市社群夥伴協助研究分析。
