K2 BPM_当K2遇上医药,用流程打通企业的任督二脉_全球领先的工作流引擎

面对医药行业严格的合规要求和利润压力,K2流程管理软件通过医疗推广活动管理、讲者管理、全面费用控制等核心应用,助力企业提高跨部门协作效率,简化招投标过程,确保活动合规,实现快速响应市场变化。

据调查,如今仍有60%的医药企业,存在合规经营和利润下降的困扰,在“研”、“产”、“供”、“销”的运营过程中,时时伴随着严苛的管理政策和法规。如何加强企业跨部门、跨组织、跨业务线的执行能力,始终是管理层最关注的话题。而流程,则是打通“任督二脉”,提高执行力的最佳解决办法。

K2遇上医药

 

 K2在医药行业的核心应用

-医疗推广活动管理

-讲者管理 (含讲者资质审核/讲者在线付款流程)

-全面费用管理

-经销商管理

-特价及返利管理

-医疗问询及不良反应记录追踪

-招投标管理

-注册证管理

-销售&绩效管理

-财务CPA管控

-合同审批管理

-FDA药品上市申请

-采购管理

 

典型应用场景

招投标管控

01

政府强势介入和监管,药品必须通过投标才能上架销售,投标是医疗市场准入的必要路径之一,招投标规模越来越大,以省为单位的招标采购,竞争对手的产品及价格信息。

痛点

投标慢:跨部门信息共享不及时易出错,职责不清晰导致重复工作,无法高效完成投标任务。

投标累:无法及时获知产品注册证信息(有效期/Model No.)、产品相关资质文件(ISO、510K等)。

报价难:产品信息滞后,无法完整追溯历史中标价格,由于缺少判断依据而影响竞标策略的制定。

 

解决方案

某医药公司80%以上营业额通过投标完成,为了确保投标效率和更好的招投标决策:

1. K2与RMS对接,保证了注册证、产品说明书、3C证书等投标文件信息源的准确;

2. 信息岛链-招标产品信息、资质信息、供应商信息、历史成加价信息统一管理维护;

3. 产品树上可直接勾选产品信息,只需专注在价格上,减少前期工作量;

4. 提供历史数据及价格分析参照,方便领导作决策。

 

价值

更快的投标速度:投标流程清晰,职责明确;跨部门信息共享及时,提高投标效率。

更简单的投标准备:自动调用公司层面最新文件及产品相关文件(FDA,CE,CCC)。

更准确的投标价格:提供投标历史价格;指导竞标策略制定,提高中标机率。

 

 

活动费控&合规管理

02

随着中国医药市场的监管力度不断加大,医药企业在市场和销售活动数量逐步攀升的同时,也面临着合规和整体预算控制的双重风险,企业内部的管理也面临着巨大的挑战。

痛点

1. 难以科学管理医疗活动预算投入,预算僵化,缺乏弹性;

2. 医疗活动的合规性,无法得到保证;

3. 无法清晰完整地追踪活动全过程;

4. 医疗活动数据难以完整收集,且缺乏系统分析。

 

解决方案

构建活动预审流程 :所有举办的医疗活动,会根据内部设定的要求,进行逐级审批直至合规审核完成,活动执行之前确认活动性质和形式的合规性。

构建活动预算管理体系:基于成本中心、项目号、产品号进行活动预算的管理。提供预算使用报告,结合销售情况进行预算反推,及时进行预算的调整和控制。

支持会议所有数据:导出、分析,并设定系统分析规则,进行活动数据的分析,例如参会医生人均投入、指定区域产品推广费用等。

集中管理活动支持文件:所有支持文件集中管理,并根据会议性质、规模进行支持文件的灵活控制,保证后续所有审计有据可查。

在线追踪活动全过程:预申请-会前确认-会议执行-确认报账所有环节关键信息的变更,系统会做全面记录,并根据信息的关键性进行通知的触发或者子流程的触发。

 

方案亮点

1. 打通医疗活动的线上流程,实现医疗活动的全程监控;

2. 基于医疗活动费用、外部采购费用、个人费用报销等流程构建全体系的费控管理,支持不同费用(如外部采购费用和讲者费用)同时申请;

3. 打造专属企业业务的活动管理体系、合规管理体系和费用管理体系。

转载于:https://my.oschina.net/u/4115170/blog/3099089

【无线传感器】使用 MATLAB和 XBee连续监控温度传感器无线网络研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕使用MATLAB和XBee技术实现温度传感器无线网络的连续监控展开研究,介绍了如何构建无线传感网络系统,并利用MATLAB进行数据采集、处理与可视化分析。系统通过XBee模块实现传感器节点间的无线通信,实时传输温度数据至主机,MATLAB负责接收并处理数据,实现对环境温度的动态监测。文中详细阐述了硬件连接、通信协议配置、数据解析及软件编程实现过程,并提供了完整的MATLAB代码示例,便于读者复现和应用。该方案具有良好的扩展性和实用性,适用于远程环境监测场景。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础和无线通信基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事物联网、传感器网络相关项目开发的初学者与中级开发者。; 使用场景及目标:①实现基于XBee的无线温度传感网络搭建;②掌握MATLAB与无线模块的数据通信方法;③完成实时数据采集、处理与可视化;④为环境监测、工业测控等实际应用场景提供技术参考。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的MATLAB代码与硬件连接图进行实践操作,先从简单的点对点通信入手,逐步扩展到多节点网络,同时可进一步探索数据滤波、异常检测、远程报警等功能的集成。
内容概要:本文系统讲解了边缘AI模型部署与优化的完整流程,涵盖核心挑战(算力、功耗、实时性、资源限制)与设计原则,详细对比主流边缘AI芯片平台(如ESP32-S3、RK3588、Jetson系列、Coral等)的性能参数与适用场景,并以RK3588部署YOLOv8为例,演示从PyTorch模型导出、ONNX转换、RKNN量化到Tengine推理的全流程。文章重点介绍多维度优化策略,包括模型轻量化(结构选择、输入尺寸调整)、量化(INT8/FP16)、剪枝与蒸馏、算子融合、批处理、硬件加速预处理及DVFS动态调频等,显著提升帧率并降低功耗。通过三个实战案例验证优化效果,最后提供常见问题解决方案与未来技术趋势。; 适合人群:具备一定AI模型开发经验的工程师,尤其是从事边缘计算、嵌入式AI、计算机视觉应用研发的技术人员,工作年限建议1-5年;熟悉Python、C++及深度学习框架(如PyTorch、TensorFlow)者更佳。; 使用场景及目标:①在资源受限的边缘设备上高效部署AI模型;②实现高帧率与低功耗的双重优化目标;③掌握从芯片选型、模型转换到系统级调优的全链路能力;④解决实际部署中的精度损失、内存溢出、NPU利用率低等问题。; 阅读建议:建议结合文中提供的代码实例与工具链(如RKNN Toolkit、Tengine、TensorRT)动手实践,重点关注量化校准、模型压缩与硬件协同优化环节,同时参考选型表格匹配具体应用场景,并利用功耗监测工具进行闭环调优。
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