Neues Forschungsprojekt: KI-basierte Bestandsplanung bei Vor-Ort-Apotheken
Die Zahl der Vor-Ort-Apotheken ist rückläufig. Doch wie können sie mit
ihren Angeboten zur direkten Versorgung mit Medikamenten und zur
persönlichen Beratung durch Fachpersonal konkurrenzfähig gegenüber Online-
Apotheken bleiben? Daran wird im neuen Konsortialprojekt unter Leitung der
Arbeitsgruppe für Supply Chain Services des Fraunhofer-Instituts für
Integrierte Schaltungen IIS geforscht. Das Projekt setzt dabei auf eine
optimierte Bestandsplanung mit Künstlicher Intelligenz.
Zukunftsfähig durch KI: Wie Vor-Ort-Apotheken nachhaltig bestehen können
Vor-Ort-Apotheken sind ein wichtiger Bestandteil der gesundheitlichen
Infrastruktur. Sie unterscheiden sich von den Angeboten der Online-
Konkurrenz insbesondere durch die persönliche Beratungs- und
Betreuungsleistung. Diese Personalressourcen bilden jedoch einen
signifikanten Kostenfaktor. Wenn Vor-Ort-Apotheken in einem solchen
Wettbewerbsumfeld dauerhaft keine Nachteile erfahren möchten, müssen sie
ihre Abläufe und Finanzen möglichst effizient organisieren. D. h. zum
einen sollte möglichst wenig Kapital durch ungenutzte Waren gebunden sein
und zum anderen sollten ihre Mitarbeitenden – die pharmazeutisch-
technische Assistentinnen und Assistenten (PTAs) sowie die Apothekerinnen
und Apotheker – 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 z. B.
Bestellungen und Bestandsüberprüfungen belastet wird? Effizient wäre für
die Apotheken, wenn sie ihre zukünftigen Bedarfe möglichst genau kennen
würden, mit den eigenen Beständen abgleichen könnten und die
entsprechenden Bestellungen ausgelöst würden; und das alles idealerweise
automatisiert ohne großes Zutun der Mitarbeitenden.
Mit KI die Bestandplanung optimieren und Ressourcen schonen
Hier kann KI helfen, denn mit Künstlicher Intelligenz ist es möglich,
automatisiert optimale Entscheidungen zu treffen. Deshalb wurde das
Projekt »KIBA – KI-basierte Bestandsplanung für Apotheken« initiiert: In
diesem Projekt soll mit einer KI-basierten Prognose der Bedarf an
einzelnen Medikamenten vorhergesagt werden. Dabei werden sowohl saisonale
Komponenten als auch Muster, z. B. die regelmäßige Abnahme durch
Stammkunden, berücksichtigt. Ein mathematisches Optimierungsmodell
verbindet anschließend diese Prognose mit anderen Restriktionen, u. a. der
Lagergröße, und liefert so den Apotheken die optimale Bestellentscheidung.
Auf diese Weise können Kundenbedarfe 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
wie die Beratung fokussieren kann.
Die praktische Umsetzung des entwickelten Verfahrens wird im
Projektverlauf mit einem Demonstrator getestet. Inwieweit das Ergebnis auf
andere Apotheken und deren Prozesse übertragen werden kann, ist eine
weitere Forschungsfrage, an der gearbeitet wird.
Projektpartner ist die Trevisto AG (Nürnberg) als IT-Beratung. Als
Anwendungspartner sind die ABF, Apothekerin Eva Schreier e.K. (Fürth) und
Konzept-A Konzepte für Apotheken GmbH (Hausen, Oberfranken) sowie als
Software-Partner die NOVENTI Health SE (München) Teil des Konsortiums.
Das Forschungsprojekt
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.
