AI & BI Use-Case · Business Intelligence

Medikamenten-Bedarfsplanung

Medikamentenbestände bedarfsgerecht planen.

Worum es geht

Die Medikamenten-Bedarfsplanung prognostiziert Verbrauch aus Patientendaten, Saisonalitäten und Behandlungsplänen. Engpässe und Abläufe werden minimiert.

  • Niedrigere Bestände
  • Kostensenkung
  • Mehr Sicherheit
Business Case & ROI
−25 %

Fehlmengen

−20 %

Abläufe

4–6 Mon.

Amortisation

+15 %

Lagerumschlag

Berechnet aus reduzierten Notbeschaffungen, weniger verfallenen Medikamenten und geringeren Lagerkosten.

Unser Vorgehen
  1. 01

    Datenintegration

    Daten aus ERP, MES und weiteren Quellen für Medikamenten-Bedarfsplanung zusammenführen.

  2. 02

    Datenqualität

    Daten bereinigen, harmonisieren und auf Plausibilität prüfen.

  3. 03

    Modellentwicklung

    Medikamenten-Bedarfsplanung-Modell auf historischen Daten trainieren und validieren.

  4. 04

    Pilot

    Medikamenten-Bedarfsplanung in einem Bereich erproben und Feedback einholen.

  5. 05

    Rollout

    Lösung skalieren und in operative Prozesse integrieren.

5

Schritte

6

Datenquellen

4

Stakeholder

Vom ersten Datenzugriff bis zum produktiven Betrieb – jeder Schritt liefert ein greifbares Zwischenergebnis.

Welche Daten wir brauchen

Lagerdaten

Bestände, Bewegungen und Lagerorte.

Patientendaten

Behandlungsdaten, Termine und Ressourcennutzung.

ERP-Daten

Stammdaten und Transaktionsdaten aus dem ERP.

Termindaten

Patienten- und Kundentermine mit Historie.

Lieferantendaten

Lieferzeiten, Zertifikate, Preise und Bewertungen.

Dokumente

Lastenhefte, Angebote, Verträge und Berichte.

Stakeholder
  • Patientenmanagement

    Verbessert Abläufe und Ressourcennutzung.

  • Einkauf

    Verbessert Verhandlungen und Lieferantenwahl.

  • Controlling

    Quantifiziert Effekte und unterstützt Budgetierung.

  • IT

    Baut auf einer skalierbaren und sicheren Dateninfrastruktur.

Typische Mehrwerte
01

Niedrigere Bestände

02

Kostensenkung

03

Mehr Sicherheit

04

Bessere Planung

05

Höhere Effizienz

Hebel der Datenplattform

Mit sauberer Dateninfrastruktur wird dieser Use-Case schneller, günstiger und stabiler.

Zentrale Datenplattform

Echtzeit-Datenintegration

Skalierbare Analyse-Pipelines

Wiederverwendbare Datenprodukte

Datenplattform aufbauen
Synergien & positive Nebeneffekte

Bestandsoptimierung

Prognosen steuern Lager und Beschaffung.

Bedarfsprognose

Datenfluss ermöglicht präzisere Prognosen.

Lieferantenbewertung

Qualitäts- und Termindaten fließen in Bewertung ein.