【医療機関ユースケース】UC-M-10｜院内物流・自動補充
◆ユースケース概要
現状の課題
紙・電話・口頭による補充依頼では、補充漏れ、過剰補充、二重発注等が発生しやすい。
このユースケースで解決したいこと
情報をつなぐ
使用実績・残量を補充判断へ直接つなぎ、必要な物品を必要な場所へ必要量補充する。
追跡・可視化
「在庫を見る」から一歩進み、実使用データを補充・物流のアクションにつなげるUCである。
業務改善
補充依頼工数削減、欠品・過剰在庫削減、SPD作業効率化、看護師等の物品管理負担軽減。
◆AS-ISからTO-BEへ
→ 使用実績と在庫情報が十分につながらず、人の確認によって不足を把握する。
何を変えるのか
使用実績・残量を補充判断へ直接つなぎ、必要な物品を必要な場所へ必要量補充する。
→ 製品IDを起点に「何を・どこで・どれだけ使用したか」を把握し、使用量・残量データから
必要な補充量を算出する。
◆TO-BEで何が変わるのか
業務効率
補充依頼・SPD作業工数削減
在庫・SCM
欠品・過剰在庫削減
医療現場負担
看護師等の物品管理負担軽減
データ活用
使用実績に基づく定数・需要予測
UC-M-10の位置づけ
「在庫を見る」から一歩進み、実使用データを補充・物流のアクションにつなげるUCである。
◆適用シナリオ
本代表UCでの適用シナリオ 例を示す
◆期待効果
◆適用場面と実現の考え方
「在庫を見る」から一歩進み、実使用データを補充・物流のアクションにつなげるUCである。
適用場面
診療材料・消耗品の使用量や残量を把握し、自動補充・定数管理・院内物流を最適化する。主担当はSPD／購買／看護部。 A｜病棟定数補充：使用実績に応じて定数との差分を補充する。 B｜手術部・処置室補充：消費量の多い物品を自動抽出する。 C｜SPDピッキング：補充指示をSPD作業へ直接連携する。D｜需要予測・定数最適化使用・補充履歴を蓄積し、定数や発注点の見直しに活用する。さらに、院内物流データや診療情報等と連携することで、将来の需要予測や、より高度な在庫最適化へ発展させる。
実現の考え方
使用実績・残量を補充判断へ直接つなぎ、必要な物品を必要な場所へ必要量補充する。
【実装上の留意点】需要予測の高度化には、物品ごとの使用・補充・在庫情報が継続的かつ正確に把握されていることが前提となる。さらに、診療科、患者数、手術・処置予定等の診療情報と連携することで、過去の使用実績だけでは捉えにくい需要変動を考慮した予測が可能となる。したがって、まず院内物流の可視化・データ蓄積を進め、その成熟度に応じて需要予測へ段階的に発展させることが重要である。
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