資産の最適化を臨床的意思決定の中心に据える。
1日あたり、推定500万人の患者がシーメンスヘルシニアーズの革新的なテクノロジーとサービスの恩恵を受けています。
国際的な医療機器メーカー、シーメンスヘルシニアーズは、ヘルスケア提供の進歩とデジタル化に注力しています。
同社は、エンジニアとパイオニア（ヘルシニアという名前の由来）精神で構成されており、その目的は、ヘルスケアをデジタル化することで医療従事者をイネーブルにすることです。
1時間あたり、約240,000人の患者とのタッチポイントが発生しています。重要な臨床判断の70％以上がシーメンスヘルシニアーズの技術に影響されています。
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インストールされた製品
1日あたりの推定患者数
1時間あたりの患者タッチポイント
従業員
ステファン・メイラー
VP、データガバナンス・分析サービス
メイラー氏は、データスチュワード、データアナリスト、データサイエンティスト、プロダクトマネージャー、プロジェクトマネージャーから構成されるグローバルチームの責任者として、幅広いデータ資産を管理し、複数の分析ユースケースを実践しています。 これらのユースケースには、IoTデータ分析、サービスプロセスや資産の最適化、セールスイネーブルメントなどが含まれます。
Mirko Appel博士
分析サービス責任者
Appel博士は、シーメンスヘルシニアーズのカスタマーサービス組織の分析サービスグループの責任者です。 IoTデータ分析、サービスプロセスや資産の最適化、あるいはセールスイネーブルなど、幅広い分析のユースケースを実現し、運用しているデータサイエンティストのグローバルチームを統括しています。
シーメンスヘルシニアーズの顧客のみなさん（医師、病院、医療機関）は、当社に2つの重要な期待を抱いています。それは、最高の医療を提供することと、その医療がコスト効率の高い方法で提供されることです。
次の患者がいつ入ってくるかわからない救急医療の現場では、適切に機能する機器が不可欠です。 データサイエンティストとビジネスアナリストは、予知保全による資産の最適化を重視しており、これによってシーメンスの機器の稼働時間の改善に取り組んでいます。 これにより、シーメンスヘルシニアーズは、医師や病院に対して、より利用しやすい製品や効率的なサービスを提供できます。
シーメンスヘルシニアーズは、世界中に設置された機器から健康状態のデータを継続的に取り込むことで、顧客からの電話の前に適切な答えを用意し、さらには機器の保守手順を完全に理解した上で適切な部品を持った技術者を派遣することを目指しています。 これにより、業務の効率化と臨床診断の質向上の両面から、顧客満足度を高めることができました。 シーメンスヘルシネアーズは、サービスの提供をさらに拡大するために、顧客のニーズや医療機関の期待に沿った新しいサービスバンドルを作成しています。
ミッションクリティカルな決断に対する答え
「データ資産をグローバルなサービス組織に向けた具体的なアクションへと変換することで、システムの保守に必要となる技術的専門知識の範囲を縮小できます。 現場での最初のトラブルシューティングを回避し、サービス提供プロセスを最適化することで、ダウンタイムによる顧客の生産性の低下を最小限に抑えます。」
ステファン・メイラー , データガバナンス・分析サービス責任者
データセットを横断して得る答え
「データを価値に変換するには、革新的かつスケーラブルで使いやすいテクノロジーを活用すると同時に、何度も開発を繰り返す必要があります。 当社のデータスチュワードは、多種多様なデータ資産を、精査された「信頼できる一元化された情報源」であるデータセットに変換しています。
これらのデータセットに加えて、データアナリストはダッシュボードを開発して、グローバルなインストールベースとサービスオペレーションの透明性を作成します。データサイエンティストは、この透明性を活用して、人工知能を応用したデータ駆動型サービスを自動化しています。
Teradata Vantageは、当社のグローバルな組織を横断して、高速かつ信頼性の高い、スケーラブルなバックボーンを実現していると同時に、こうしたすべての反復作業を加速しています。」
Mirko Appel博士 , 分析サービス責任者
シーメンスヘルシニアーズの文化は、販売、機械、サービスパーツ、技術者、プロセスデータなどのデータバリューチェーンから答えを導き出し、価値を引き出すことに焦点を当てた先駆者とエンジニアによって創出されています。
テラデータを利用することで、シーメンスヘルシニアーズはグローバルなデータを集約することができるため、データサイエンティストやビジネスアナリストは傾向を把握することができます。 彼らはマシンラーニングを使ってモデルを開発し、メンテナンスの傾向、サービスパーツの故障、トレーニングの問題、不具合のあるサプライヤーパーツなどを常に理解することで、サービスの提供を改善しています。
「マシンデータにパターン認識アルゴリズムを適用することで、私たちのサービスはプロアクティブなアプローチに変わりました。今では、マシンの性能に影響を与える21日前までに特定のシステム障害を特定することができるようになりました。 これにより、サービス提供の効率を大幅に向上させることができ、患者の皆さんへの治療を提供する貴重な稼働時間を増やすことができるので、顧客には喜んでいただいています。 シーメンスヘルシニアーズ、私たちの顧客と患者の皆さんすべてにwin-winの関係をもたらします。」
Torben Scaffidi ,ラボ運用分析責任者
1時間に239,015件の診断
1時間あたり、約240,000人の患者とのタッチポイントが発生しています。重要な臨床判断の70％以上がシーメンスヘルシニアーズの技術に影響されています。 資産の最適化にデータ分析を適用することで、患者が必要なときに機器をオンラインに保つことができます。
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