Voditelji opskrbnih lanaca u zdravstvu trebali bi postupno napustiti ručno praćenje zaliha i prijeći na sustave koji koriste umjetnu inteligenciju i računalni vid za automatsko nadopunjavanje, smatra Gartner. Tehnološki napredak omogućuje skladištima da samostalno prepoznaju stanje zaliha, procjenjuju buduću potrošnju i pokreću narudžbe uz minimalnu ljudsku intervenciju.
Zdravstvene ustanove već godinama ulažu u alate koji zaposlenicima olakšavaju brojanje materijala, ali se sam posao često i dalje obavlja ručno. Gartner smatra da je važniji pomak prema uklanjanju rutinskog brojanja nego prema njegovu dodatnom ubrzavanju. Tako bi medicinske sestre i drugi djelatnici mogli više vremena posvetiti pacijentima, a manje traženju potrošnog materijala.
Autonomni sustavi nadopune zaliha, poznati i kao PAR okruženja, administraciji pružaju pregled stanja gotovo u stvarnom vremenu te olakšavaju upravljanje velikim brojem artikala. Namijenjeni su smanjenju učestalih operativnih problema, od nedostatka važnog materijala do slabog uvida u raspoložive količine.
U takvom sustavu kamere neprekidno prate skladišne police i spremnike, dok AI procjenjuje potrošnju i potrebe za nadopunom. Glasovne upute i elektroničke oznake polica mogu pomoći zdravstvenim djelatnicima u bržem pronalaženju odgovarajućeg materijala.
Gartner pritom razlikuje automatizaciju pojedinih zadataka od potpune autonomije procesa. Barkodovi, RFID oznake i spremnici s vaganjem poboljšavaju evidenciju, ali često i dalje zahtijevaju da osoblje nadzire, skenira i prebrojava zalihe. Autonomni pristup nastoji ukloniti upravo tu ponavljajuću obvezu.
Zdravstvene ustanove trebale bi nove investicije procjenjivati prema radu koji uklanjaju i mogućnosti širenja sustava. Kao mjerila uspjeha Gartner navodi manje vremena utrošenog na brojanje, brže pronalaženje materijala, manji broj proizvoda kojima je istekao rok uporabe i rjeđe nestašice.
Upravljanje zalihama u bolnici razlikuje se od klasičnog maloprodajnog skladišta jer dostupnost pojedinih artikala može izravno utjecati na pružanje zdravstvene skrbi. Uz količinu materijala potrebno je pratiti rok trajanja, seriju proizvoda i uvjete čuvanja. Kod određenih medicinskih proizvoda važna je i sljedivost zbog mogućih opoziva. Automatsko praćenje zaliha može smanjiti pogreške pri ručnom unosu podataka. Ipak, kamere i algoritmi moraju pouzdano razlikovati slična pakiranja te prepoznati kada je materijal premješten. Složenost dodatno povećavaju različiti odjeli i neujednačeni obrasci potrošnje.
Uspješna implementacija zato zahtijeva povezivanje skladišnog sustava s nabavom i bolničkim informacijskim sustavima. Važni su i sigurnosni mehanizmi koji sprječavaju automatsko naručivanje pogrešnih artikala ili prevelikih količina. Podaci prikupljeni kamerama moraju biti obrađivani u skladu s pravilima privatnosti i sigurnosti. Tijekom uvođenja korisno je zadržati postupke ručne provjere za kritične kategorije materijala. Učinak tehnologije treba procjenjivati prema kontinuitetu opskrbe i stvarnoj uštedi vremena osoblja, a ne samo broju instaliranih senzora.
