Healthcare supply chain optimization

提高可見度以提高供應鏈的韌性和彈性

COVID-19 疫情為供應鏈帶來了前所未有的壓力，並強調了有效供應鏈規劃的重要性。在 COVID 之前，即時庫存被推入為最佳庫存管理方法，因為它允許組織減少現有庫存量以減少支出。然而，由於疫情展現，但這種方法可能會為您省下資金，因此當發生中斷和緊急狀況時，您極度脆弱。同時，您不想要有太多庫存量，而不只是因為維護成本而已，也因為會增加浪費，因為許多到期日的產品在處理這些產品之前都會先處置過。最近的一份報告發現，平均而言，手術室的庫存存貨有 13% 會在架上過期 (PDF)。

雖然有效的供應鏈規劃與庫存管理對每個產業而言至關重要，但在醫療照護方面，供應鏈中斷可能影響病患的照護、安全及結果。為了找出最佳方法，並避免庫存過多或過少，製造商和醫療保健組織必須透過供應鏈檢視上游和下游。整個流程的能見度可讓供應鏈中的所有關係人在發生中斷時，靈活運用不同的來源提供者。

為了獲得完整的可見度，醫療照護組織必須混合來自許多外部和內部來源的資料。對於難以取得資料存取、透明度和資料準確度的組織，必須解決這些挑戰，才能邁向持續的供應鏈規劃，並協助確保持續運作。

使用所有正確的資料最佳化您的供應鏈

目前有大量的供應鏈資料可供使用，而且每年的數量會大幅成長。許多醫療照護組織面臨的問題不是缺乏資料，就無法瞭解資料並存取必要資料以開發有意義的洞察力。

在這個使用案例中，我們將告訴您 Oracle Data Platform for healthcare 如何簡化使用進階分析和機器學習來隔離供應鏈免於破壞性事件的流程，同時降低成本及提高病患安全。

此影像顯示 Oracle Data Platform for Healthcare 如何運用效能監控來支援價值照護。此平台包含下列五個要素：

1. 1. 資料來源，探索
2. 2. 擷取、轉換
3. 3. 堅持、策劃、建立
4. 4. 分析、學習、預測
5. 5. 衡量、行動

「資料來源，探索」支柱包含兩種資料類別。

1. 1. 業務記錄包含 ERP、倉儲管理系統、庫存、原物料以及規劃與排程以及 EPM。
2. 2. 技術輸入包括運輸管理、遙測資料、日誌以及事件串流來源的資料。

擷取、轉換支柱由三個功能組成。

1. 1. 大量傳輸使用 OCI FastConnect、OCI 資料傳輸、MFT 及 OCI CLI。
2. 2. 批次擷取會使用 OCI 資料整合、Oracle Integration Cloud 以及 Data Studio。
3. 3. 使用 OCI GoldenGate 和 Oracle Data Integrator 變更資料擷取。

這三種功能全都串連成服務資料存放區，而「持續」、「策劃」、「建立」支柱內的雲端儲存空間。

「堅持」、「策劃」、「建立」支柱由五個功能組成。

1. 1. 服務資料存放區使用 Autonomous Data Warehouse、Exadata Cloud Service 和 Exadata Cloud@Customer。
2. 2. 託管 Hadoop 使用 Oracle Big Data Service。
3. 3. 雲端儲存空間使用 OCI Object Storage。
4. 4. 批次處理使用 OCI Data Flow。
5. 5. 治理使用 OCI 資料目錄。

這些功能會在支柱內連接。雲端儲存空間以單向方式連線至服務資料存放區和受管理的 Hadoop；它也以雙向方式連線至批次處理。

託管 Hadoop 以單向方式連線至服務資料存放區。

兩項功能可連接至「分析、學習、預測」支柱：服務資料存放區同時連線至分析和視覺化功能，以及資料產品、API 功能。雲端儲存空間可連線至機器學習功能。

分析、學習、預測支柱由三個功能組成。

1. 1. 分析和視覺化使用 GraphStudio、Oracle Analytics Cloud 和 ISV。
2. 2. 資料產品、API 會使用 OCI API 閘道和 OCI 函數。
3. 3. 機器學習使用 OCI 資料科學、Oracle Machine Learning 和 ML 筆記本。

AI 服務包括 Oracle 數位助理、OCI 語言、語音和願景。

將資料存放區、受管理的 Hadoop 以及物件儲存空間提供描述資料提供給 OCI 資料目錄。

「衡量、行動」支柱會擷取資料分析如何套用至支援供應鏈最佳化。這些結果分成兩個群組。

1. 1. 第一組「人員與合作夥伴」包括持續改善與績效評估、需求預測及庫存規劃，以及供應鏈設計與網路最佳化。
2. 2. 第二個群組「應用程式」包括取得召回通知、改善空間與庫存管理，以及使用 AI/ML 強化作業流程。

基礎架構、網路、安全性和 IAM 均支援三大支柱要素：擷取、轉換、持續、策劃、建立及分析、學習、預測。

將資料插入架構有三個主要選項，可建立彈性、開放且高效能的資料平台。

• 首先，我們需要瞭解整體庫存狀況。為了達此目的，我們使用 Oracle Cloud Infrastructure (OCI) GoldenGate 從營運資料庫擷取所有庫存項目及其相關業務單位的近乎即時倉儲庫存資料，以啟用變更資料擷取。
• 我們現在可以新增相關資料集 (例如來自 ERP 系統的資料、倉儲管理系統、人力資源系統、健康管理資訊系統和企業績效管理系統)，完全瞭解供應鏈並深入瞭解其健康狀況。這些資料集通常包含大量通常是內部部署資料，在大多數情況下，批次擷取是最有效率的。對於應用程式對應用程式整合 (或與其他 OCI 服務整合)，Oracle Integration Cloud 是一個經過實證且頂級的方法，可以讓程序輕鬆且符合成本效益。
• 第一次將大量資料移轉至 Oracle Cloud Infrastructure 時，可以使用大量傳輸服務，例如來自現有內部部署分析儲存區域或其他雲端來源的資料。我們將使用的特定大量傳輸服務，取決於資料的位置和傳輸頻率。例如，我們可能會使用 OCI Data Transfer Service 或 OCI Data Transfer Appliance，從歷史規劃或資料倉儲儲存區域載入大量內部部署資料。若持續移動大量資料，建議使用 OCI FastConnect，以在客戶的資料中心與 OCI 之間提供高頻寬的專用網路連線。

資料持續性與處理建立在三個 (選擇性地為四個) 元件上。

• 擷取的原始資料儲存在雲端儲存空間中。我們將使用 OCI Data Flow進行目前持續儲存資料的批次處理，例如 ERP 資料、庫存資料、來自裝置和應用程式的遙測資料、日誌以及產品參考資料。這些已處理的資料集會返回雲端儲存體進行保存、策劃和分析，最終以最佳化形式載入至提供的資料存放區。或者，根據架構偏好設定，這也可以使用 Oracle Big Data Service 作為受管理的 Hadoop 叢集來完成。
• 我們現在已建立並處理資料集，準備好以針對策劃和查詢效能最佳化的關聯形式保存在提供的資料存放區中。這將讓我們能夠快速評估一些寶貴的關鍵績效指標，例如存貨週轉率、供應費用佔淨病患收益的百分比、已識別替代品的料號百分比、供應商滿足率，以及已到期 / 浪費產品數佔採購總計的百分比，以僅列出幾個範例。

分析、學習和預測的能力是以四項技術為基礎。

• 分析和視覺化服務提供描述性分析 (說明含有長條圖和圖表的目前趨勢)、預測分析 (預測未來事件、識別趨勢，以及判斷不確定結果的機率)，以及規範分析 (提供適當的動作以支援最佳決策)，以協助醫療照護組織
  
  
  • 計算過期產品數佔庫存產品百分比
  • 在供應鏈上使用數位分身執行無風險的假設性分析
  • 以病患淨收入百分比來判斷供給費用
  • 瞭解哪些百分比項目已找出替代項目
• 除了進階分析之外，開發、訓練及部署機器學習模型。這些模型可以透過 API 存取、在服務資料存放區中部署，或是內嵌為串流分析管線的一部分。
• 建立機器學習模型時，您可以靈活地使用 OCI 資料科學、可用的 OCI AI 服務或兩者的組合。以下為一些 OCI AI 服務範例，以及它們如何作為供應鏈 AI/ML 管線的一部分使用：
  
  
  • OCI Anomaly Detection 可即時監控供應鏈效能度量 (例如原物料庫存、生產輸送量、在製品、在途時間和庫存週轉率)，以識別並處理中斷情況。在複雜的供應鏈中，所識別異常的嚴重性分數可協助排列觀察之業務中斷的優先順序。
  • OCI Forecasting 可協助預測供應鏈指標，例如需求、供應和資源容量，以預測未來的效能，以便採取適當的行動。
  • OCI Vision and Language 可協助瞭解文件 (例如傳出產品品質報表和瑕疵報表)，以強化供應鏈資料進行分析。
• 我們所策劃、經測試的高品質資料和模型可套用治理規則和原則，並可在資料網格架構內顯示為「資料產品」(API)，以便在醫療照護組織之間散布。

使用自動化智慧提升獲利能力和病患安全性

完整檢視整個供應鏈後，醫療照護組織可以回答現今無法回答的許多問題，但若要這麼做，他們必須擁有正確的資料平台。此平台應該具有彈性且能夠處理所有必要的資料類型、開放且能夠輕鬆連線到其他雲端、內部部署資料中心或第三方組織，而且受到保護。藉由存取所有資料，醫療照護組織將能夠達成許多目標，其中包括

• 管理供應商風險，同時瞭解病患需求和潛在的破壞性事件，深入瞭解供應商風險和病患需求之間的關係，奠定了整個業務營運模式更佳營運績效的基礎，由合格可靠供應商的集中式清單提供協助
• 強化醫療照護供應鏈以協助提升病患安全性，同時改善品質控制並降低成本
• 透過資料共用深入瞭解供應商，以提高供應鏈的韌性
• 提高靈活性，加快規劃決策和權衡，並在發生變更時調整和監控計畫