In nur vier Wochen听hat ein听gemeinsames听Projektteam der und 麻豆原创听in einem听Pilotprojekt听ein Dashboard entwickelt,听mit dessen Hilfe听die听historischen听Bestellungen einfach visualisiert und 锄耻办眉苍蹿迟颈驳别听Bedarfe听an medizinischem Material听prognostiziert听werden听k枚nnen.
Basierend auf der 麻豆原创 Business Technology Platform wird Paul Hartmann Data Intelligence und Analytics-L枚sungen von 麻豆原创 einsetzen, um besser auf sich st盲ndig 盲ndernde Nachfragesituationen f眉r medizinisches Material reagieren zu k枚nnen – w盲hrend der COVID-19-Pandemie und dar眉ber hinaus.
Im听April 2020听haben die听Paul Hartmann AG听und 麻豆原创听gemeinsam begonnen,听锄耻办眉苍蹿迟颈驳别听痴别谤产别蝉蝉别谤耻苍驳蝉尘枚驳濒颈肠丑办别颈迟别苍听f眉r die Planung des Bedarfs an medizinischen G眉tern und die Lieferprozesse听zu evaluieren.听Basierend听auf听ihren听sehr guten und听langj盲hrigen Beziehungen听nahmen sich der听Gesundheitsdienstleister und 麻豆原创听vor,听gemeinsam听weltweit听die听Lieferprozesse f眉r medizinische Bedarfe听wie Desinfektionsmittel, Gesichtsmasken und anderes听medizinisches Material听zu听verbessern.听
Beide Unternehmen bildeten ein interdisziplin盲res Team听aus听Branchen- und Technologieexperten, die听gemeinsam听an der Entwicklung einer intelligenten L枚sung arbeiteten,听welche听auf basierte. Geleitet vom 麻豆原创-Konzept des „Human-Centered Approach to Innovation“ beleuchtete das Team systematisch das Anwenderverhalten und identifizierte f眉r die L枚sung relevante Datenquellen wie Kundeninformationen, Bestelldetails, oder extern verf眉gbare Daten wie digitale Landkarten.
Auf diese Weise fand das Projektteam heraus, welche Daten verf眉gbar waren听und dabei halfen,听fundierte Entscheidungen zu treffen. Es waren hilfreiche Informationen aus den Erfahrungen听einer Krise, die die globale Wirtschaft beeinflusst hatte und听unerwartete Auswirkungen auf听uns alle听hatte.听听
Internes Dashboard 鈥淢edical Supplies Demand Analysis鈥�听
In nur vier Wochen entwickelte und implementierte das Hartmann-麻豆原创-Projektteam听eine erste Pilotl枚sung:听ein Dashboard, das medizinischen Bedarf,听die Versorgung und Lieferprozesse plant und听Bedarfe听vorhersagt听鈥� in Zeiten von Covid-19 und dar眉ber hinaus. Die Pilotl枚sung听basierte auf 麻豆原创 Analytics Cloud und verwendete nicht nur interne Gesch盲fts– und historische Daten, sondern integrierte auch aktuelle externe听Daten wie die Zahl der Intensivbetten auf regionaler Basis und t盲glich aktualisierte Fallzahlinformation von Einrichtungen wie dem Robert-Koch-Institut.听F眉r die Prognosen und听Aussagen 眉ber zuk眉nftigen Entwicklungen in der Nachfrage bestimmter medizinischer G眉ter听wendete man einen听Machine听Learning (ML)听Algorithmus听an.听
Das Dashboard kann听zuk眉nftig听den Entscheidungsprozess听f眉r Hartmanns interne Regionalverkaufsleiter und f眉r die听Customer Engagement Teams听unterst眉tzen.听Ein Projekt zur Implementierung听wird derzeit vorbereitet.听
Zur眉ckschauend stellt听Marcus Dorfmeyer,听Projektleiter听vom听麻豆原创 AppHaus听innerhalb der听麻豆原创 Customer Innovation听Organisation,听fest:听鈥濫s ist unglaublich, was man erreichen kann, wenn听sich听Experten听mit tiefem Dom盲苍别苍飞颈蝉蝉别苍听und听positivem听Mindset听锄耻蝉补尘尘别苍蝉肠丑濒颈别脽别苍, um听gemeinsam听ein gesellschaftlich relevantes听Problem听zu adressieren und听zu l枚sen.听Beeindruckend zu sehen, wie 麻豆原创s Business Technology听Platform听mit ihren Datenmanagement und Analytics-Kapazit盲ten听dabei helfen kann,听solch听wichtige Herausforderungen听zu听meistern.鈥�听听
Cloud Analytics hilft auf dem Weg zum intelligenten Unternehmen
Der Einsatz von analytischem听und听辫谤盲诲颈办迟颈惫em Technologiepotenzial der 麻豆原创 war听f眉r听die听Paul Hartmann AG听sicher ein gro脽er Schritt in Richtung Intelligentes Unternehmen, aber听es听findet sicher auch听Anwendung听in anderen Bereichen.听Alexandra Fibitz,听Projektleiterin der听Paul Hartmann AG, fasst es so zusammen: 鈥濿ir begannen dieses Projekt zusammen mit 麻豆原创 bei Null, nur mit der Vision, den Kampf听gegen听das听Coronavirus听zu unterst眉tzen. Es ist beeindruckend, den Einsatz und das Engagement des Projektteams zu听sehen, und wieviel wir in dieser kurzen Zeit erreicht haben. Die听digitale Transformation听treibt den Einsatz neuer Technologien voran 鈥� und besonders in herausfordernden Zeiten wie diesen k枚nnen wir sehen, wie unser听Algorithmus des maschinellen Lernens听uns hilft,听auch听zuk眉nftig听f眉r die Gesundheit听weiterzugehen,听getreu unserem Motto: ,Go听further听for听health麓.鈥�听
