KI-gestützte Bedarfsprognose für Medikalwaren im Krankenhaus
Verbesserung der Krankenhauslogistik durch datenbasierte Bedarfsprognose.
Herausforderungen der Bedarfsplanung
Die Bedarfsermittlung wird von Pflegefachkräften oder Versorgungsassistenten per Sichtkontrolle vor Ort durchgeführt.
Entscheidungen über die benötigten Bestellmengen werden oft auf Basis subjektiver Einschätzungen getroffen.
Unpräzise Bedarfsprognosen führen zu fehlerhaften Beständen und Versorgungsunsicherheiten.
KI-gestützte Bedarfsprognose – Präzise, ressourcensparend und effizient
Unsere KI-Lösung für die Bedarfsprognose von Medikalwaren hilft Pflegefachkräften und Versorgungsassistenten den tatsächlichen Bedarf an medizinischen Verbrauchsgütern präzise zu bestimmen. Dafür analysiert die KI vergangene Verbrauchsdaten und relevante Informationen aus den Stationen und Funktionsbereichen, um bedarfsgerechte Bestellvorschläge zu erstellen. Diese Vorschläge können von den Bestellern überprüft und angepasst werden, bevor sie freigegeben werden, wodurch der Bestellprozess erheblich optimiert wird. Nach der Freigabe der Bestellungen nutzt die KI die gewonnenen Informationen, um die Tourenplanung für die Lieferungen weiter zu verbessern und die Liefertreue zu erhöhen.
Maximieren Sie Effizienz und senken Sie Kosten
Die automatisierte Bedarfsprognose reduziert den manuellen Aufwand, optimiert Lagerbestände und stellt eine zuverlässige Lieferkette sicher.
- Flexibilisierung: Pflegefachkräfte und Versorgungsassistenten werden entlastet und können ihre Zeit effizienter in die Patientenversorgung investieren.
- Einsparpotenziale: Reduktion von Prozess- und Sachkosten in der Beschaffungslogistik.
- Reduzierung von Lagerbeständen: Präzise Bedarfsprognosen vermeiden Überbestände und senken dadurch die Lagerhaltungskosten sowie den benötigten Platz auf den Stationen.
- Sichere und effiziente Versorgung: Durch verlässliche Prognosen wird eine kontinuierliche Versorgung sichergestellt, wodurch Engpässe vermieden werden.
- Nachhaltige Logistik: Die Integration von Bestell- und Lieferrhythmen vermeidet unnötige Bestellungen und verbessert die Abläufe in der Logistik.
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Entdecken Sie Ihre Potenziale
Entdecken Sie mit uns, wie künstliche Intelligenz Ihre Leistung auf ein neues Niveau heben kann. Beantworten Sie uns vier kurze Fragen und wir zeigen Ihnen maßgeschneiderte Wege auf, Ihre Strategie zu stärken und Hindernisse zu überwinden.
- Wie setzen Sie Künstliche Intelligenz derzeit ein?
- Welche konkreten Fragestellungen möchten Sie mit KI in Ihrer Strategie lösen?
- Was sind Ihre größten Hürden auf dem Weg zu erfolgreichen KI-Lösungen?
- Siehe unsere Module: Was hilft Ihnen, Ihre Ziele zu erreichen?
Vertrauen Sie unserer Erfahrung! Kommen Sie mit uns ins Gespräch und starten Sie Ihren Weg zu effektiven KI-Lösungen.
FAQ
Häufig gestellte Fragen
An dieser Stelle finden Sie eine Übersicht zu häufig gestellten Fragen:
Wie funktioniert die Zusammenarbeit zwischen Open Logic Systems (Open LS) und FACT?
FACT und Open LS bündeln ihre Expertise, um Ihnen maßgeschneiderte KI-Lösungen anzubieten. FACT bringt tiefgehende Kenntnisse im Facility Management mit, während Open LS über umfangreiche Erfahrungen in der Entwicklung innovativer KI-Technologien verfügt. Gemeinsam bieten wir eine praxisorientierte und nahtlose Integration der Lösungen.
Wie funktioniert die Zusammenarbeit zwischen Open Logic Systems (Open LS) und FACT?
FACT und Open LS bündeln ihre Expertise, um Ihnen maßgeschneiderte KI-Lösungen anzubieten. FACT bringt tiefgehende Kenntnisse im Facility Management mit, während Open LS über umfangreiche Erfahrungen in der Entwicklung innovativer KI-Technologien verfügt. Gemeinsam bieten wir eine praxisorientierte und nahtlose Integration der Lösungen.
Wie schnell kann eine KI-gestützte Bedarfsprognose umgesetzt werden?
Die Umsetzungsgeschwindigkeit variiert je nach Anwendungsfall. In der Regel kann ein Proof of Concept häufig in 1-2 Wochen umgesetzt werden, und die vollständige Implementierung erfolgt in den darauffolgenden Monaten. Dabei sind die Datenverfügbarkeit und die Komplexität der Anforderungen entscheidend für den Zeitrahmen.
Wie läuft ein Workshop ab?
Unsere Workshops werden von 2-3 Moderatoren geleitet, darunter Data Scientists und KI-Spezialisten. Wir nutzen die Design Thinking Methode, um innovative Ideen zu entwickeln, die dann priorisiert und in einem KI Canvas konkretisiert werden, was zu 2-3 konkreten Projektskizzen führt.
Wie geht man in einem Proof of Concept vor?
In einem Proof of Concept nutzen wir den CRISP-DM-Ansatz (Cross Industry Standard Process for Data Mining), der eine strukturierte Vorgehensweise zur Validierung von KI-Anwendungsfällen bietet. Dieser bewährte Ansatz kommt auch in der kompletten Umsetzungsbegleitung zum Einsatz, um eine erfolgreiche und nachhaltige Integration der Lösung in Ihre Geschäftsprozesse sicherzustellen.
Was sind die typischen Phasen und der Zeitrahmen der Umsetzung?
Wir starten mit einem eintägigen Workshop, um mögliche Einsatzbereiche zu identifizieren. Danach folgt ein Proof of Concept, der häufig in 1-2 Wochen umgesetzt werden kann, um die Machbarkeit zu überprüfen. Anschließend geht es in die konkrete Projektphase, die in weiteren 3-6 Monaten abgeschlossen werden kann.