임상 결정의 중심에서 자산 최적화
매일 전 세계적으로 약 500만 명의 환자가 Siemens Healthineers의 혁신적인 기술과 서비스의 혜택을 받고 있습니다.
이 국제 의료 장비 제조업체는 의료 서비스 제공의 발전과 디지털화에 중점을 둡니다.
이 회사는 의료 서비스를 디지털화하고 의료 서비스 공급자를 지원하는 엔지니어와 개척자(engineers와 pioneers를 합쳐 Healthineers라고 사명을 지음)로 구성되어 있습니다.
시간당 약 240,000회의 환자 접점이 발생하기 때문에 중요한 임상 결정의 70% 이상이 Siemens Healthineers 기술의 영향을 받습니다.
숫자별 Siemens Healthineers
설치된 제품
일일 예상 환자 수
시간당 환자 접점
직원
Stefan Meiler
데이터 거버넌스 및 분석 서비스 부사장
Meiler는 광범위한 데이터 자산을 관리하고 여러 분석 사용 사례를 실현하는 데이터 관리자, 데이터 분석가, 데이터 과학자, 제품 및 프로젝트 관리자로 구성된 글로벌 팀을 담당하고 있습니다. 이러한 사용 사례에는 IoT 데이터 분석, 서비스 프로세스 및 자산 최적화, 영업 지원이 포함됩니다.
Dr. Mirko Appel
분석 서비스 책임자
Dr. Appel은 Siemens Healthineers 고객 서비스 조직의 분석 서비스 그룹 책임자입니다. 그는 IoT 데이터 분석, 서비스 프로세스 및 자산 최적화 또는 영업 지원을 포함한 광범위한 분석 사용 사례를 실현하고 운영하는 데이터 과학자로 구성된 글로벌 팀을 담당합니다.
Siemens Healthineers의 고객(의사, 병원, 의료 서비스 제공자)은 Siemens Healthineers에 두 가지 중요한 기대치를 가지고 있습니다: 최상의 의료 서비스를 비용 효율적으로 제공.
다음 환자가 언제 응급실 문을 통과할지 알 수 없는 환경에서 장비가 정상적으로 작동하는 것은 매우 중요합니다. 데이터 과학자와 비즈니스 분석가는 Siemens 장비의 가동 시간을 개선하기 위해 예측 유지 관리를 통한 자산 최적화를 강조하고 있습니다. 이를 통해 Siemens Healthineers는 의사와 병원에 더 많은 제품을 제공하고 효율적인 서비스를 제공할 수 있습니다.
Siemens Healthineers는 전 세계에 설치된 장비에서 건강 데이터를 계속 수집함으로써 고객이 문의하기 전에 올바른 답변을 제공하는 것을 목표로 하며, 적절한 부품을 사용하여 수리 기술자를 보내기 전에 유지 관리 절차를 완전히 이해하는 것을 목표로 합니다. 임상 진단의 운영 효율성 및 우수한 품질을 통해 고객 만족도가 높아졌습니다. 서비스 제공을 더욱 확장하기 위해 Siemens Healthineers는 고객의 요구와 의료 서비스 제공자의 기대에 부합하는 새로운 서비스 번들을 만듭니다.
아주 중요한 의사 결정에 대한 해답
"데이터 자산을 글로벌 서비스 조직을 위한 구체적인 행동으로 전환함으로써 시스템을 유지하는 데 필요한 기술 전문성의 범위를 줄입니다. 우리는 1차 현장 문제 해결을 피하고 서비스 제공 프로세스를 최적화하며 고객의 가동 중지 시간 상황에서 생산성 손실을 최소화합니다."
Stefan Meiler, 데이터 거버넌스 및 분석 서비스 책임자
데이터 세트에서 해답 찾기
"데이터를 가치로 변환하려면 혁신적이고 확장 가능하며 사용하기 쉬운 기술을 활용함과 동시에 여러 번 개발을 반복해야 합니다. 당사의 데이터 관리자는 다양한 데이터 자산을 선별된 "단일 정보" 데이터 세트로 변환합니다.
이러한 데이터 세트 외에도 당사의 데이터 분석가는 대시보드를 개발하여 글로벌 설치 기반 및 서비스 운영에 대한 투명성을 높이며, 당사의 데이터 과학자는 이러한 투명성을 통해 인공 지능을 적용하여 데이터 기반 서비스를 자동화합니다.
테라데이타 Vantage는 글로벌 조직 내에서 빠르고 안정적이며 확장 가능한 백본을 제공함으로써 이러한 모든 반복 작업을 가속화합니다."
Dr. Mirko Appel, 분석 서비스 책임자
Siemens Healthineers에는 영업, 기계, 서비스 부품, 기술자 및 프로세스 데이터를 포함한 데이터 가치 사슬에서 답변을 통해 가치를 추출하는 데 중점을 둔 개척자 및 엔지니어 문화가 있습니다.
테라데이타를 통해 Siemens Healthineers는 이 글로벌 데이터를 집계하여 데이터 과학자와 비즈니스 분석가가 트렌드를 식별할 수 있습니다. 머신 러닝을 사용하여 유지 관리 트렌드, 서비스 부품 오류, 교육 문제, 결함이 있는 공급업체 부품을 지속적으로 이해하고 서비스 제공을 개선하는 모델을 개발합니다.
"머신 데이터에 패턴 인식 알고리즘을 적용함으로써 우리가 서비스를 제공하는 방식은 사전 예방적으로 변경되었습니다. 이제 특정 시스템 오류가 장비 성능에 영향을 미치기 최대 21일 전에 이를 식별할 수 있습니다. 이를 통해 우리는 서비스를 효율적으로 제공할 수 있으며, 우리의 고객은 더 가치 있는 시간을 환자 치료에 쓸 수 있기 때문에 Siemens Healthineers, 고객 및 환자 모두 만족할 수 있습니다.”
Torben Scaffidi, 연구소 운영 분석 책임자
시간당 239,015건 진단
시간당 약 240,000개의 환자 접점이 발생하므로 중요한 임상 결정의 70% 이상이 Siemens Healthineers 기술의 영향을 받습니다. 자산 최적화를 위해 데이터 분석을 적용하면 환자가 필요할 때 장비를 온라인 상태로 유지할 수 있습니다.
연결하자
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