介绍
在医疗科技等高风险行业中，准确的需求规划和预测至关重要。如果规划人员无法准确匹配供需，则会导致产品短缺、库存报废、程序取消和患者健康风险。
然而，由于产品组合庞大、定价和合同条款多变以及对碎片化数据的依赖等诸多因素，医疗技术领域的需求预测是一个相当复杂的过程。需求预测还受到上游（制造商、供应商）和下游（医院、护理机构）渠道可见性不足、无法考虑影响需求的信号（如保质期、产品序列化、新产品推出、法规变化、供应链中断、公共卫生紧急情况、消费者人口统计等）以及无法提供完整信息的老旧IT 系统的影响。
提高预测准确率的关键在于数字化转型利用先进的技术和统一的数据策略来促进实时、跨职能和全面的洞察。在本博客中，我们将探讨医疗技术预测面临的挑战，并概述解决这些挑战以提高准确性的策略。
了解医疗技术领域需求预测的困难
SKU 级复杂性：医疗技术公司处理大量产品组合，包括MRI 机器等资本设备以及与这些设备一起使用的耗材。每个SKU 都有独特的需求模式和依赖关系，这些模式和依赖关系以传统预测无法轻易捕捉的方式相互作用。例如，MRI 机器销量的增加通常会增加对相关耗材的需求。缺乏详细的SKU 级预测通常会导致库存和生产失调，从而扰乱供应链并影响收入。
定价和合同条款多变：医疗科技公司服务的客户多种多样，从医院到综合配送网络(IDN)、医疗保健组织(HCO) 和门诊手术中心(ASC)。每个客户可能都有定制合同，其中包含特定的数量承诺、折扣、定价结构和付款条件。要准确地将销售单位转化为收入，需要深入了解合同细节，而这些细节通常分散在不同的系统中。这些变化很难计入预测中，这可能导致收入预测出现差异。
资本设备预测的复杂性：资本设备和消耗品高度相互依赖，因此预测资本设备渠道至关重要。例如，MRI 机器销量的上升通常会导致对MRI 程序中使用的消耗品的需求增加。准确预测此类资本设备及其相关消耗品的需求至关重要，因为资本设备销售预测中的错误可能会影响整个供应链。高价位和间歇性的资本设备销售使预测变得复杂。
阻碍医疗技术需求预测的数据问题
数据碎片化跨部门数据通常手机号码数据分散且存储在孤立的系统中，无法全面了解需求因素。这限制了考虑所有相关客户和业务因素的整体需求预测。
依赖历史数据历史销售数据通常被用作预测的主要输入，但没有整合定价、合同、市场需求和客户需求的数据。这些数据本身可能无法提供完整的信息，因为它忽略了关键变量。
有限的合作数据孤岛阻碍团队与其他内部或外部利益相关者分享见解和信息，从而产生许多盲点。数据流中的差距阻碍了生产和库存与实际需求的协调。
因法规限制数据由于严格的法规，关键网站建设以及如何衡量网站的成功数据（如患者结果或实际产品性能）的可用性有限。这些监管限制延迟或限制了获取准确预测所需的宝贵信息。
数据结构复杂度分析和整合结构化数据（例如销售数据和库存水平）和非结构化数据（例如临床试验结果、医生笔记或监管文件）可能很困难，常常导致错过见解。
如何提高医疗科技企业的需求预测准确性
为了实现持续创新和可扩展性，需要对instagram 用户数据传统基础设施进行现代化改造。这种数字化转型可以由数据和技术引领。其中一些举措可能包括：
数据现代化和管理
现代化数据系统使医疗技术公司能够实施整体数据战略，将来自不同来源的数据统一到一个平台。基于云的数据基础设施可以促进各部门之间的数据共享，而无需物理移动数据，从而促进无缝信息流。数据产品促进数据民主化，提高数据在各个领域特定用例中的使用率。现代化举措还使数据管理和工程任务（包括协调、提取、处理等）自动化，从而提高效率并释放资源进行战略分析。此外，建立主数据管理(MDM) 标准可确保数据质量、治理和产品化，从而利用干净的数据进行预测。
利用高级分析和人工智能
高级分析和人工智能帮助医疗科技公司分析复杂的数据集，发现传统方法可能遗漏的模式。机器学习算法可以根据新兴趋势（例如波动的市场需求或供应链中断）生成动态调整的预测。例如，预测模型可以分析过去的销售、经济指标和合同数据，以提供与实际需求更紧密相关的SKU 级预测。人工智能模型利用从医院交易到库存系统等一系列结构化和非结构化数据源来生成可靠的细粒度预测。