Как мы спасли мир от «чёрной пятницы» в медицине: история одного инновационного подхода
Введение
Всем привет! Меня зовут Егор Оболенский, и я руководитель малого бизнеса, а именно поставка медицинских расходников для разных нужд. В этих статьях я хочу поделиться своим опытом и знаниями, которые помогут вам в жизни, работе и бизнесе.
Я буду рад услышать ваши отзывы и предложения. Лайки, комментарии и любые реакции будут только плюсом.
Оглавление:
Введение: проблема дефицита медицинских расходников в период пикового спроса
Решение: внедрение системы искусственного интеллекта для оптимизации логистики
Результаты: как мы обеспечивали бесперебойные поставки в условиях повышенного спроса
Итоги: что мы приобрели и чему научились
Введение
«Чёрная пятница» в мире медицины – это период пикового спроса на медицинские расходные материалы, который обычно приходится на конец года. В этот период больницы, салоны красоты и стоматологии сталкиваются с проблемой дефицита необходимых материалов из-за резкого увеличения количества заказов. Наша компания, занимающаяся поставками медицинских расходников, не стала исключением.
Проблема
Проблема дефицита медицинских расходников в период пикового спроса имеет несколько аспектов. Во-первых, это связано с увеличением количества заказов из-за сезонного роста спроса. Во-вторых, это связано с трудностями в логистике и производстве, которые возникают из-за перегруженности транспортных путей и производственных мощностей. В-третьих, это связано с ошибками в прогнозировании спроса, которые приводят к неправильному распределению ресурсов и недостатку товаров на складе.
Решение
Чтобы решить проблему дефицита медицинских расходников в период пикового спроса, наша компания разработала и внедрила инновационную систему искусственного интеллекта для оптимизации логистики. Эта система помогает анализировать большие объёмы данных о заказах, запасах и логистических операциях, чтобы предсказать возможные проблемы и предложить оптимальные решения.
Мы использовали специальное программное обеспечение, которое помогло нам создать и обучить нашу систему. Например, мы использовали язык программирования Python, который позволил нам быстро разработать прототип системы. Также мы применяли библиотеку машинного обучения TensorFlow от Google, чтобы создавать и обучать нейронные сети. Это помогло нам создать сложные модели прогнозирования.
Внедрение системы проходило в несколько этапов. Сначала мы собрали данные о заказах, запасах и логистических операциях за предыдущие периоды. Затем мы разработали алгоритмы машинного обучения, которые позволили нам предсказывать возможные проблемы и предлагать оптимальные решения. После этого мы протестировали систему, чтобы убедиться в ее точности и надежности. И наконец, мы развернули систему искусственного интеллекта в нашей компании.
Как работает реализованная система?
Система работает следующим образом: она собирает данные о заказах, запасах и логистических операциях из разных источников. Затем эти данные анализируются с помощью алгоритмов машинного обучения, чтобы выявить закономерности и зависимости. На основе этого анализа система прогнозирует возможные проблемы и предлагает оптимальные решения для их предотвращения или минимизации. Наконец, предложенные решения реализуются нашей компанией.
Результаты
Благодаря использованию системы искусственного интеллекта, наша компания смогла обеспечить бесперебойные поставки медицинских расходников в период пикового спроса. Мы предотвратили дефицит товаров в больницах, салонах красоты и стоматологиях, что позволило им продолжать оказывать медицинскую помощь пациентам.
Итоги
Сокращение времени на обработку заказов на 20%.
Снижение затрат на логистику на 15%.
Увеличение уровня удовлетворенности клиентов на 10%.
Заключение
В заключение хочется отметить, что использование системы искусственного интеллекта для оптимизации логистики позволило нашей компании выйти на новый уровень эффективности и конкурентоспособности. Я уверен, что этот опыт будет полезен для всех, кто сталкиваются с проблемой дефицита в период пикового спроса.
Мой блог в TG - ТЫК
Почему я решил написать эту статью? После прозвона клиник мы поняли, что пора.
Как системе анализировать результаты ежедневной работы клиники? Как найти «потеряшек» из числа пациентов? Как определить, кто из врачей лидер по показателям, а кто принимает оплату мимо кассы? О мощном инструменте визуализации ключевых показателей бизнес-процессов рассказываю в этой статье.
На одном из мастермайндов мне рассказали кейс, который запал в голову. История про парня, который чуть не утонул в кризисе, но вместо этого вырулил так, что теперь его бизнес приносит миллионы. И не потому что он гений или крутой стратег — просто в нужный момент он сделал правильный шаг.
Крупная транспортная компания, специализирующаяся на грузоперевозках по России, обратилась к нам с классической проблемой: огромное количество запросов от клиентов.
Владелец частной клиники обратился ко мне с проблемой: при ежемесячных вложениях в 800 тысяч на рекламу количество пациентов падало. Такая ситуация сразу показалась нетипичной – обычно при подобных бюджетах медицинские центры не испытывают недостатка в клиентах.
Несколько месяцев назад у меня начался кризис. Не мировой, не экономический — мой личный. Проекты закончились. Новых не было. Реклама не давала ничего. Я смотрел на календарь и пытался вспомнить, когда в последний раз получал платёж. Было тревожно.
В мире современных технологий, где инновации становятся движущей силой бизнеса, история проекта Redsk AI иллюстрирует, как неожиданные обстоятельства могут привести к значительным изменениям.
Эффективное управление производством — ключ к увеличению прибыли в условиях роста конкуренции. Один из наших клиентов, производитель замороженных продуктов с пятью заводами, решил внедрить ИИ для прогнозирования загрузки производственных мощностей. Результаты превзошли ожидания: система позволила сэкономить 36 млн рублей в год и сократить простои н…