Healthcare supply chain optimization

Aumenta la visibilità per migliorare la resilienza e la flessibilità della supply chain

La pandemia di COVID-19 ha messo una pressione senza precedenti sulle catene di fornitura e ha sottolineato l'importanza di una pianificazione efficace. Prima del COVID, l'inventario just-in-time è stato inserito come il miglior metodo di gestione dell'inventario perché consente alle organizzazioni di ridurre le spese diminuendo l'inventario disponibile. Tuttavia, come ha dimostrato la pandemia, sebbene questo metodo ti consenta di risparmiare denaro, ti rende estremamente vulnerabile quando si verificano interruzioni e emergenze. Allo stesso tempo, non vuoi avere troppe scorte a disposizione, non solo a causa dei costi di manutenzione, ma anche perché aumenta lo spreco, poiché i prodotti con una data di scadenza vengono eliminati prima che possano essere utilizzati. Un recente report di ricerca ha mostrato che, in media, il 13% delle scorte di magazzino per la sala operatoria scade sullo scaffale (PDF).

Sebbene una pianificazione e una gestione dell'inventario efficaci della supply chain siano fondamentali in ogni settore, è particolarmente importante nel settore sanitario, in cui le interruzioni della catena di fornitura possono influire sull'assistenza, la sicurezza e i risultati dei pazienti. Per trovare l'approccio ottimale ed evitare di avere un inventario in eccesso o in difetto, il produttore e l'organizzazione sanitaria devono avere visibilità sia a monte che a valle della catena di fornitura. La visibilità sull'intero processo offre a tutte le parti coinvolte nella supply chain l'agilità necessaria per sfruttare diversi provider di approvvigionamento quando si verificano interruzioni.

Per ottenere visibilità completa, le organizzazioni sanitarie devono unire dati provenienti da molte fonti esterne ed interne. Le organizzazioni che hanno difficoltà con l'accesso ai dati e con la loro trasparenza e accuratezza devono risolvere queste sfide per passare alla pianificazione della supply chain e garantire la continuità delle operazioni.

Ottimizza la tua catena di fornitura utilizzando tutti i dati giusti

Al momento abbiamo a disposizione una voluminosa quantità di dati della catena di fornitura e la quantità aumenta in modo esponenziale ogni anno. Il problema che molte organizzazioni sanitarie affrontano non è la mancanza di dati, è l'incapacità di comprendere i dati e accedere ai dati necessari per sviluppare insight significativi.

In questo caso d'uso, ti mostreremo come Oracle Data Platform for Healthcare può semplificare il processo di utilizzo di analisi avanzate e machine learning per isolare la tua supply chain da eventi dirompenti, riducendo al contempo i costi e aumentando la sicurezza dei pazienti.

Questa immagine mostra come utilizzare Oracle Data Platform per il settore sanitario che può essere usato per il supportare basato sul valore della cura con il monitoraggio delle prestazioni. La piattaforma include i seguenti cinque pilastri:

1. 1. Data Sources, Discovery
2. 2. Ingest, Transform
3. 3. Persist, Curate, Create
4. 4. Analyze, Learn, Predict
5. 5. Measure, Act

Il pillar Data Sources, Discovery include due categorie di dati.

1. 1. I record aziendali comprendono ERP, sistema di gestione del magazzino, inventario, materiali, pianificazione, programmazione ed EPM.
2. 2. L'input tecnico include dati relativi alla gestione dei trasporti, ai dati di telemetria, ai log e alle origini dei flussi di eventi.

Il pillar Ingest, Transform comprende tre funzionalità.

1. 1. Il trasferimento di massa usa OCI FastConnect, OCI Data Transfer, MFT e OCI CLI.
2. 2. Il Batch ingestion utilizza OCI Data Integration, Oracle Integration Cloud e Data Studio.
3. 3. Change data capture utilizza OCI GoldenGate e Oracle Data Integrator.

Tutte e tre le funzionalità si connettono in modo unidirezionale all'interno del data store e nello storage cloud nel pilalar Persist, Curate, Create.

Il pillar Persist, Curate, Create comprende cinque funzionalità.

1. 1. Il data store di servizio utilizza Autonomous Data Warehouse, Exadata Cloud Service ed Exadata Cloud@Customer.
2. 2. Managed Hadoop utilizza Oracle Big Data Service.
3. 3. Lo storage cloud utilizza lo storage degli oggetti OCI.
4. 4. L'elaborazione batch utilizza il flusso dati OCI.
5. 5. Governance utilizza il catalogo dati OCI.

Queste funzionalità sono connesse all'interno del pillar. Lo storage cloud è connesso in modo unidirezionale al data store di servizio e a managed Hadoop e, inoltre, è connesso in modo bidirezionale all'elaborazione in batch.

Managed Hadoop è connesso in modo unidirezionale al data store di servizio.

Due funzionalità si connettono al pillar Analyze, Learn, Predicti: il data store di servizio si connette sia alla funzionalità di analisi e visualizzazione che ai prodotti di dati e alle funzionalità API. Lo storage cloud si connette alla funzionalità di apprendimento automatico.

Il pillar Analyze, Learn, Predict comprende tre funzionalità.

1. 1. Analytics e visualizzazione utilizzano GraphStudio, Oracle Analytics Cloud e ISV.
2. 2. Prodotti dati, API utilizza gateway API OCI e OCI Functions.
3. 3. Il machine learning utilizza OCI Data Science. Oracle Machine Learning e notebook ML.

I servizi AI includono Oracle Digital assistant, OCI Language, Speech e Vision.

Il servizio di data store, managed Hadoop e object storage forniscono metadati a OCI Data Catalog.

Il pillar Measure, Act spiega in che modo l'analisi dei dati può essere applicata per supportare l'ottimizzazione della supply chain. Questi risultati sono suddivisi in due gruppi.

1. 1. Il primo gruppo "People e partner" include il miglioramento continuo e la misurazione delle performance, la previsione della domanda e la pianificazione dell'inventario, oltre alla progettazione della catena di fornitura e all'ottimizzazione della rete.
2. 2. Il secondo gruppo "Applicazioni" include notifiche di richiamo, miglioramento della gestione di spazio e magazzino e utilizzo di AI/ML per migliorare i processi operativi.

I tre pillar centrali: Ingest, Transform; Persist, Curate, Create; and Analyze, Learn, Predict sono supportati dall'infrastruttura, dalla rete, dalla sicurezza e da IAM.

Sono disponibili tre opzioni principali per inserire i dati in un'architettura e creare una piattaforma di dati flessibile, aperta e performante.

• Per iniziare, dobbiamo capire la nostra posizione in termini di inventario globale. A tale scopo, utilizziamo Oracle Cloud Infrastructure (OCI) GoldenGate per consentire l'acquisizione dei dati di modifica di dati di magazzino quasi in tempo reale dai database operativi per tutti gli articoli immagazzinati e le business unit a cui sono associati.
• Ora possiamo aggiungere set di dati pertinenti, come i dati dei sistemi ERP, dei sistemi di gestione del warehouse, dei sistemi delle risorse umane, dei sistemi informativi di gestione sanitaria e dei sistemi di gestione delle prestazioni aziendali, per comprendere appieno la catena di fornitura e ottenere informazioni dettagliate. Questi set di dati spesso includono grandi volumi di dati on premise e, nella maggior parte dei casi, l'batch ingestion è in genere la più efficiente. Per le integrazioni dall'applicazione all'applicazione (o per le integrazioni con altri servizi OCI), Oracle Integration Cloud è un metodo collaudato e di alto livello che semplifica e rende conveniente il processo da un punto di vista dei costi.
• I servizi di trasferimento di massa vengono utilizzati nei casi in cui per la prima volta è necessario spostare grandi volumi di dati in Oracle Cloud Infrastructure, ad esempio i dati provenienti da repository analitici on premise esistenti o da altre origini cloud. Il servizio specifico di trasferimento di massa che utilizzeremo dipenderà dalla posizione dei dati e dalla frequenza di trasferimento. Ad esempio, possiamo utilizzare OCI Data Transfer Service o OCI Data Transfer Applianc per caricare grandi volumi di dati on-premise da repository di pianificazione storica o data warehouse. Quando è necessario spostare su base continuativa grandi volumi di dati, si consiglia di utilizzare OCI FastConnect, che fornisce una connessione di rete privata dedicata a larghezza di banda elevata tra il data center di un cliente e OCI.

La persistenza e l'elaborazione dei dati si basano su tre componenti (facoltativamente quattro).

• I dati grezzi ingeriti vengono memorizzati nello storage cloud. Useremo OCI Data Flow per l'elaborazione batch di questi dati ora persistenti, come i dati ERP, i dati di inventario, i dati di telemetria provenienti da dispositivi e applicazioni, i log e i dati di riferimento del prodotto. Una volta elaborati, questi set di dati vengono collocati nuovamente nello storage cloud per le funzioni di persistenza, conservazione e analisi successivd e e infine per il caricamento in formato ottimizzato nel data store. In alternativa, a seconda dell'architettura scelta, è possibile utilizzare Oracle Big Data Service come cluster Hadoop gestito.
• È così che vengono creati set di dati elaborati pronti per essere resi persistenti in formato relazionale al fine di ottimizzare le prestazioni in termini di conservazione e query nel data store. Ciò ci consentirà di valutare rapidamente diversi importanti indicatori chiave di performance, come i cicli di inventario, le spese di fornitura come percentuale dei ricavi netti, la percentuale di articoli con sostituti identificati, i tassi di evasione dei fornitori e il numero di prodotti scaduti/sprecati come percentuale del totale acquistato, per elencare solo alcuni esempi.

La capacità di analizzare, apprendere e prevedere si basa su quattro tecnologie.

• I servizi di Analytics and visualization offrono analisi descrittive (per descrivere le tendenze attuali con istogrammi e grafici), analisi predittive (per prevedere eventi futuri, identificare le tendenze e determinare la probabilità di esiti incerti) e analisi prescrittive (per creare azioni appropriate, consentendo un processo decisionale ottimale), utili per le organizzazioni sanitarie
  
  
  • Calcola il numero di prodotti scaduti come percentuale dei prodotti esistenti nel magazzino
  • Utilizza i digital twins nella supply chain per eseguire analisi What-If senza rischi
  • Determina le spese di fornitura come percentuale dei ricavi netti
  • Comprendi quale percentuale di elementi ha identificato i sostituti
• Oltre all'uso di analytics avanzati, vengono sviluppati, addestrati e distribuiti modelli di machine learning. Questi modelli sono accessibili tramite le API, sviluppate all'interno del data store o incorporate nell'ambito degli analytics streaming pipeline.
• Quando crei modelli di apprendimento automatico, hai la flessibilità di utilizzare OCI Data Science, i servizi AI OCI disponibili o una combinazione dei due. Di seguito sono riportati alcuni esempi di servizi AI OCI e di come possono essere utilizzati come parte di una pipeline AI/ML della supply chain:
  
  
  • OCI Anomaly Detection può aiutare a monitorare le metriche delle prestazioni della catena di fornitura (ad esempio, l'inventario delle materie prime, il throughput della produzione, il work in progress, i tempi di transito, l'avvicendamento del magazzino e così via) in tempo reale per identificare e risolvere le interruzioni dell'attività. In una catena di fornitura complessa, il punteggio di gravità delle anomalie identificate può aiutare a dare priorità alle interruzioni aziendali osservate per quell'azione.
  • OCI Forecasting può aiutare a prevedere le metriche della supply chain, come la domanda, la fornitura e la capacità delle risorse, in modo da poter intraprendere azioni appropriate per prepararsi in anticipo.
  • OCI Vision e OCI Language possono aiutare a comprendere documenti, come report sulla qualità del prodotto in uscita e report sui difetti del prodotto, per arricchire i dati della catena di fornitura destinati all'analisi.
• I dati e modelli di alta qualità esaminati e testati possono essere disciplinati da regole e policy di governance ed esposti come "prodotti di dati" (API) in un'architettura di data mesh per distribuirli all'interno dell'organizzazione sanitaria.

Utilizza l'intelligence automatizzata per aumentare la redditività e la sicurezza dei pazienti

Avere una visione completa dell'intera catena di fornitura permetterà alle organizzazioni sanitarie di rispondere a molte domande a cui non sono in grado di rispondere oggi; per farlo, devono però avere la piattaforma dati giusta. La piattaforma deve essere flessibile e in grado di gestire tutti i tipi di dati necessari, aperta, sicura e in grado di connettersi facilmente ad altri cloud, data center on-premise o organizzazioni di terze parti. Con l'accesso a tutti i dati, le organizzazioni sanitarie saranno in grado di raggiungere molti obiettivi, che possono includere

• Gestire il rischio dei fornitori, comprendere la domanda dee i potenziali eventi dirompenti: una conoscenza approfondita del rapporto tra rischio dei fornitori e domanda pone le basi per una maggiore efficacia operativa nell'intero modello operativo aziendale, facilitata dalla presenza di un elenco centralizzato di fornitori qualificati e affidabili
• Fortificare la supply chain dell'assistenza sanitaria per aumentare la sicurezza dei pazienti, migliorando al contempo il controllo della qualità e riducendo i costi
• Aumentare la resilienza della supply chain sviluppando una comprensione più approfondita dei fornitori attraverso la condivisione dei dati
• Migliorare l'agilità e giungere più velocemente a decisioni e trade-off per la pianificazione, modificando e monitorando i piani a seconda delle modifiche