Apotheken in Not Künstliche Intelligenz automatisiert die Bestandsplanung von Apotheken

Quelle: Pressemitteilung

Anbieter zum Thema

Ein neues Forschungsvorhaben basiert auf der Idee, bei Vor-Ort-Apotheken die Bestandsplanung entsprechenden KI-Funktionen zu überlassen. Das hat seinen Grund...

Die allseits bekannte Vor-Ort-Apotheke verschwindet allmählich, weil Online-Konkurrenten den Markt beherrschen. Doch die Kundennähe ist ein wichtiger Bestandteil der Gesundheitsstruktur. Künstliche Intelligenz kann die „Medizin“ sein, die der physischen Apotheke wieder auf die Beine hilft, sagen Forscher am Fraunhofer-IIS.
Die allseits bekannte Vor-Ort-Apotheke verschwindet allmählich, weil Online-Konkurrenten den Markt beherrschen. Doch die Kundennähe ist ein wichtiger Bestandteil der Gesundheitsstruktur. Künstliche Intelligenz kann die „Medizin“ sein, die der physischen Apotheke wieder auf die Beine hilft, sagen Forscher am Fraunhofer-IIS.
(Bild: K. Waldner)

Die Zahl der Vor-Ort-Apotheken nimmt wegen dem Run auf Online-Apotheken stetig ab. Wie kann man dagegen konkurrieren, fragen sich viele Betroffene. Eine mögliche Antwort wird deshalb im neuen Konsortialprojekt unter Leitung der Arbeitsgruppe für Supply Chain Services des Fraunhofer-Instituts für Integrierte Schaltungen IIS erarbeitet. Das Projekt setzt dabei auf eine optimierte Bestandsplanung mit Künstlicher Intelligenz. Das Forschungsprojekt „Kiba – KI-basierte Bestandsplanung für Apotheken“ läuft von 2022 bis 2024 und wird vom Bayerischen Staatsministerium für Wirtschaft, Landesentwicklung und Energie und dem Bayerischen Verbundforschungsprogramm (Bayvfp) – Digitalisierung gefördert.

Das wichtigste Apotheken-USP heißt Kundennähe

Warum der Forschungsaufwand? Nun, Vor-Ort-Apotheken sind, wie betont wird, ein wichtiger Bestandteil der gesundheitlichen Infrastruktur. Sie unterscheiden sich nämlich von den Angeboten der Online-Konkurrenz insbesondere durch die persönliche Beratungs- und Betreuungsleistung. Die dafür nötigen Personalressourcen sind aber teuer. Wenn Vor-Ort-Apotheken in einem solchen Wettbewerbsumfeld dauerhaft keine Nachteile erfahren möchten, müssen sie ihre Abläufe und Finanzen möglichst effizient organisieren, wie das IIS sagt. Das bedeute, dass zum einen möglichst wenig Kapital durch ungenutzte Waren gebunden sein sollte und zum anderen sollten die Angestellten nebst den Apothekern dort eingesetzt werden können, wo sie am meisten zur Wertschöpfung beitragen: beim Kunden!

Wie aber können Kundenbedürfnisse bedient werden, ohne unnötig viele und womöglich teure Medikamente auf Lager halten zu müssen? Welche Lösungen gibt es, ohne dass dabei das Fachpersonal mit Aufgaben wie etwa Bestellungen und Bestandsüberprüfungen belastet wird? Gut wäre es außerdem, wenn sie ihre zukünftigen Bedarfe möglichst genau kennen und diese mit den eigenen Beständen abgleichen könnten, um die entsprechenden Bestellungen auszulösen. Idealerweise sollte das automatisiert erfolgen.

KI als Retter der Vor-Ort-Apotheken

Die Möglichkeiten der Künstlichen Intelligenz können helfen, automatisiert optimale Entscheidungen zu treffen – ein Aspekt, der auch der Vor-Ort-Apotheke im oben geschilderten Zusammenhang helfen kann, so das IIS. Im neuen Projekt soll mit einer KI-basierten Prognose deshalb der Bedarf an einzelnen Medikamenten vorhersagbar gemacht werden. Dabei würden sowohl saisonale Phänomene als auch Muster, zum Beispiel die regelmäßige Abnahme durch Stammkunden, berücksichtigt. Ein mathematisches Optimierungsmodell verbindet diese Prognose dann mit anderen Restriktionen, unter anderem der Lagergröße.

Das Ergebnis ist eine für die Apotheken optimale Bestellentscheidung. So könnten Kundenbedarfe nämlich direkt bedient und gleichzeitig die Kapitalbindung durch Waren im Lager niedrig gehalten werden. Das im Projekt entwickelte Verfahren soll fast vollständig automatisiert ablaufen, sodass sich das Apothekenpersonal wieder auf seine Kernaufgaben, also etwa die Beratung, fokussieren könne.

Die praktische Umsetzung des entwickelten Verfahrens wird im Projektverlauf übrigens anhand eines Demonstrators getestet. Inwieweit das Ergebnis auf andere Apothekentypen und deren Prozesse übertragen werden könne, sei dabei eine weitere Forschungsfrage, an der gearbeitet werde.

(ID:48398030)

Jetzt Newsletter abonnieren

Verpassen Sie nicht unsere besten Inhalte

Mit Klick auf „Newsletter abonnieren“ erkläre ich mich mit der Verarbeitung und Nutzung meiner Daten gemäß Einwilligungserklärung (bitte aufklappen für Details) einverstanden und akzeptiere die Nutzungsbedingungen. Weitere Informationen finde ich in unserer Datenschutzerklärung.

Aufklappen für Details zu Ihrer Einwilligung