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MiR 發布最新電子書,揭示AMR 革新醫院物流全流程

http://www.debgrams.com 2025-04-29 11:31 來源:MiR

在醫療行業加速智能化轉型的當下,醫院后勤物流作為醫療服務的重要支撐,其效率與安全性日益成為提升醫療質量的關鍵。然而,傳統物流模式因人力消耗大、精準度不足、感染風險高等問題,已難以滿足現代醫院精細化管理需求,成為制約醫療服務質量提升的瓶頸。

基于這一現狀,協作式自主移動機器人 (AMR) 領先制造商 Mobile Industrial Robots (MiR) 正式發布《利用移動機器人實現醫院物流自動化》電子書,深度剖析傳統醫院物流痛點,系統性呈現 AMR 如何通過智能化解決方案重塑醫療供應鏈,為醫院降本增效、提升醫療服務質量提供實操路徑。

傳統醫院物流三大痛點:人力、效率與安全的多重挑戰

醫護人力與效率困境

德勤中國的《2025年全球醫療行業展望》報告[《2025年全球醫療行業展望》]指出,醫護人員在處理行政和后勤任務上投入了大量時間。具體來說,護士們有15%至28%的工作時間被低價值事務占據,而重癥監護室的醫生們僅有15%至30%的時間能夠直接用于病人護理,其余時間大多消耗在行政工作,如病歷更新等。醫護資源的浪費對醫療服務的高效供給產生了嚴重影響,并且隨著人力成本的不斷增加,醫院的運營壓力也在持續增大。

醫療物資特性與流轉需求

醫院物資管理面臨 “多品類、高時效、嚴標準” 挑戰:藥品、血液樣本等對運輸溫控、時效要求極高,床單、污衣等消耗品日均流轉數百次,手術器械需全程無菌運輸。傳統人工配送模式下單次物資運輸耗時較長,且存在運輸延誤、樣本受損等風險,影響診療效率與安全性。

感染防控與衛生標準提升

醫院作為高感染風險場景,對物流環節的衛生安全提出嚴苛要求。據世衛組織估計[ https://apps.who.int/gb/ebwha/pdf_files/EB150/B150_12-ch.pdf],每年有數億患者受到衛生保健相關感染影響,導致十分之一感染患者死亡。新冠疫情后,無接觸運輸成為剛需,傳統人工配送模式因頻繁人際交互,難以滿足現代感控標準,自動化物流成為感染防控的重要突破口。

智能、安全、靈活的 AMR 全鏈路賦能醫院物流升級

動態導航 + 柔性部署,適配復雜醫療環境

MiR AMR 配備了先進的導航系統和傳感器,無需軌道或固定路線即可實時避開行人、障礙物,在醫院走廊、電梯等場景實現安全高效通行。通過 MiR Fleet 車隊管理軟件,可集中調度多臺自主移動機器人,根據任務優先級(如急診樣本優先)智能分配路徑,日均處理超千次運輸任務,效率較人工大幅提升。

優化醫院三大物流流程

流程一:物資入庫與轉運至科室  - MiR AMR 替代人工完成藥品、設備等物資從入庫點到科室的運輸,配備多重安全防護(緊急停止按鈕、聲光警示系統),確保物資運輸零破損、零延誤,保障臨床科室及時供應。

流程二:醫療服務過程中的物資支持 - 在手術器械與樣本運輸中,MiR AMR 可根據手術排期提前規劃路線,確保滅菌器械按時送達手術室;針對血液、尿液樣本,通過定制化冷藏模塊實現恒溫運輸,壓縮樣本周轉時間,提升檢驗效率。

流程三:醫療廢物與污衣處理 – MiR AMR可承擔醫療廢物及污衣被服的運輸任務,通過密封式箱體設計避免泄漏與污染,減少人工接觸頻次,降低感染風險,提升醫院環境管理水平。

中國同濟醫院與浙一醫院的實踐

中國同濟醫院與浙一醫院作為中國三甲級綜合醫院,每日需為成千上萬患者提供服務。此前,工作人員需頻繁使用手推車在各科室間往返,手動運送醫療用品,兩人一天便需奔波 40 至 50 次。這類重復性勞作不僅致使物流效率低下,嚴重壓縮護士護理患者的時間,更增添了交叉感染隱患。

浙江大學附屬第一醫院之江院區

AMR配合箱式物流系統實現物流自動化

為優化內部物流,兩所醫院共部署五臺 MiR AMR,與現有物流系統協同構建起全自動閉環運輸體系。引入后,護士每日免去 200 余次物資搬運,得以全身心投入核心護理工作。醫護人員通過專用物流數據儀表板,可實時監控 AMR 并靈活調整優先次序,確保在緊急狀況下快速響應。MiR AMR 憑借自主導航與供電安全功能,無需依賴二維碼或軌道即可智能規劃路徑,輕松適應醫院復雜環境,有效避免與行人碰撞。

MiR AMR 亦無需對醫院物理環境進行大規模改造,通過頂部模塊(如貨架、機械臂、冷藏箱)適配不同任務需求。依托 MiR Go 生態系統,可快速擴展導診、信息展示等功能,靈活響應醫院動態變化的物流需求。

未來,MiR 將延續 “從醫療場景到全行業” 的創新路徑,陸續發布制造業、零售業等領域的智能化物流解決方案電子書,以工業級技術積淀賦能更多行業突破物流瓶頸。正如《利用移動機器人實現醫院物流自動化》所揭示的變革邏輯,MiR 正通過持續的技術深耕與場景適配,推動 “機器人即基礎設施” 的智能化愿景照進現實,助力各行業在效率革命中搶占先機。

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