業界初のA.I.- 調達管理ソリューションより、ページオーソリティー費用を15%削減して、 適切な時点と低価格で製品を選択することができる。

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エグゼクティブサマリー

米国のヘルスケア業界は、最も挑戦的で巨大なサプライチェーンに関わる業務を実現する業界の1つである。 外科用マスクから処方薬まで、定期的に補充する必要がある数万のアイテムもある。 こちらのソリューションは、LARIONが米国最大のヘルスケアサービス会社であるMのために開発された。自動部品識別機能を使用した処方をベースのソリューションをとして、年間大幅なコスト削減が15%実現できた。

mというカスタムについて:

米国最古と最大規模の医療サービス企業のMは、医療業界に不可欠な存在として、既に将来についての明確なビジョンを持っている方である。米国の病院の50%以上、医師の20%、健康計画の100%を提供しており、または北米の最大の薬品販売代理店として、毎日使用する薬物を1/3提供している。

チャレンジ

医療機関は通常、消耗品や家具の大きな需要をある。 彼らのサプライチェーンシステムのポイントは、基本的には機関が購入したすべてのアイテム一覧としてアイテムマスタである。 こののアイテムマスタファイルには、不正確、または重複した数千のアイテムが含む18,000個~100,000個以上のアイテムが書かれている。、

医療資源・資材管理協会(AHRMM)の最近の調査によると、アイテムマスタは常に更新されているため、システムの30%が不正確になってしまう。

さらに、アイテムマスターの大きさとユーザー数によって、ハウスキーピングが困難になっている。 一般的なエラーは下記の通り:

  • 新しいカタログ情報が適切な時間内にに追加さされていない。
  • 廃止されたアイテムが除外されていない。
  • コードまたは説明が正しく入力されていない。
  • 1つのシングルアイテムにが複数のエントリに異なる記述で表示される可能性である。
  • システム内に類似アイテムの多くの契約が保持される。

さらに、異種システムを取り込む 各病院のネットワークは、精度を維持するようにアイテムマスター情報の継続的な変化に追いつけない。Mより90億ドル以上の消費支出を含む市場分析を通じて、以下の課題が発見された。

  • 購入後の処理のためサプライチェーンスタッフの勤務時間が24%占める
  • 同じ商品に対して異なる値段を支払った場合が15%占める
  • アイテムマスタコンテンツが”真実の源”として古くなるのが30%占める。
  • 高価なPPI(Physician Preference Items)を支払いすぎるのが12%占める

統計をみるとサプライチェーンの管理費用は、機関の運用維持コストの40%以上を占めるという状況である。 このコストは、ほとんどの病院の運用総費用が人件費用次ぐ2位である。 それで、医療機器の導入を検討する過程で不要なコストを最小限に抑えることを目的としてサプライチェーンを管理するのは大変重要です。 世界での古いシステムでは、データを正確に処理できず、病院/医療機関とサプライヤから医療用品及び医療機器を導入する際にコスト削減の機会が約60%も失われてる。

ソリューション

Mというカスタムの戦略的なソーシングソリューションは、アイテムマスタのコンテンツを強化することで、Med Surg Supplies (MSS)の持続可能性な節約を確保するものとする。 ユーザはより優れた品目マスタコンテンツを通して、調達プロセスの初期段階に適切な選択を行うことができる。 リアルタイムの洞察は節約の目標としてコンプライアンスを監視するのに役立っている。

このシステムは、LARIONより設計・開発された機能及びクラウドコンピューティング技術との統合されて、医療・ヘルスケア分野における最も効率的なソーシングサービスの自動運転プラットフォームを立ち上げるようになる。

これはVirtual Item Master (VIM)、人工知能(AI)、および処方管理 システムを使用して、上記の問題に対する効率的かつ完成されたソリューションである。

  • VIMは、能力の限界を押し広げるクラウドを基づきのサービスとしてのソフトウェアであるもの。 単一電子デバイスで、プロダクトコンテンツを効率的なメンテナンス、ユーザー検索機能の強化を実現するように可能である。
  • VIMは、医業経営情報システム(MMIS)とエンタープライズリソースプランニング (ERP) との完全に統合されている。
  • この解決策は、仮想アイテムマスタと人工知能(A.I.)とを組み合わせることとして格段の進歩を遂げた。 組織のすべてのサプライチェーンデータは、各メーカーのカタログデータでキャプチャされ、正規化される。 情報はデータがいつも「クリーン」になるように絶えず更新されている。
  • 特許を取得した業界初の人工知能(AI)は正規化されたデータデータ属性を付け、プロダクトファミリーによる機能的等価性の定義を可能にするようにであり、ご希望する時点で低コストの代替品として推奨できる要求時点で低コストの代替品を推奨する。
  • 業界初のプリエンプティブな処理により、ユーザーにお好みの商品を見つけることが可能になるようにこれまでにないコントロールを与えて、どこでもアクセス」というオプションも加入される。

本アプリケーションの使用されるコア技術:

  • Ruby on Rails
  • Data Discernment Engine
  • PostgreSQL
  • Ext JS
  • Apache 2 + Phusion Passenger + Ruby Enterprise Edition
  • Amazon Infrastructure – Cloud Computing
  • GUI (Graphical User Interface) was powered by Ext JS framework and Fusion Chart

どうやって動くの?

このソリューションは、検索、比較、制御の3つの主要な調達分野において、業界唯一前例のない組織的な能力を提供している。

「検索」機能について:

  • VIMは、画像、エイリアス、無制限のアトリビューションによってアイテムを識別し、利用可能なすべてのアイテムにアクセスする様に役立っている。
  • このソリューションは、標準カタログ、Matrixへのアクセスを許可すること。Matrixには、写真や商品説明も含む200万件を超える正規化され、帰属されるアイテムがある。
  • ユーザー(臨床医)は写真を含む消費者型の検索機能を利用して簡単に識別することができ、より適切な製品を簡単に見つけようとする 。

「比較」機能について

  • 本システムは、同一またはほぼ同一のアイテムに対する異なる命名規則を認識することができる
  • 機能的に類似した製品を容易に識別できて、標準化のためにアイテムをグループ化して比較することができる。
  • すべての契約に統合されているため、ユーザーが、支出をコントロールするとして正しい意思決定をするためにアイテムを比較できるとする。

「制御」機能について

  • 最後に支払った金額、契約金額、より安価な代替品などの関連情報が医療機関の求人者に提示される。
  • ポリシーに準拠していないアイテム要求器があれば、承認ルーティングが必要あるというアラートが表示されて、承認者が外出しようとしている場合の委任機能も含まれている。

メリット

  • 年間サプライチェーンの費用が15%(すなわち2億5000万ドル)節約されるが、だんだん増えてくる。
  • 人以上のユーザーが登録しておりる。
  • 調達業務効率を大幅向上する。

引用

“… 両方は互いの成功の責任を共同で負い。 簡単なことではなく両方が提供しなければならないコミットメント、完全性、およびスキル等について互いに尊敬し合い, 信頼関係を確立した結果である。…”

Chief Executive Officer of Customer M

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