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

【评估多目标跟踪方法】9个高度敏捷目标在编队中的轨迹和测量研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“评估多目标跟踪方法”,重点研究9个高度敏捷目标在编队飞行中的轨迹生成与测量过程,并提供完整的Matlab代码实现。文中详细模拟了目标的动态行为、运动约束及编队结构,通过仿真获取目标的状态信息与观测数据,用于验证和比较不同多目标跟踪算法的性能。研究内容涵盖轨迹建模、噪声处理、传感器测量模拟以及数据可视化等关键技术环节,旨在为雷达、无人机编队、自动驾驶等领域的多目标跟踪系统提供可复现的测试基准。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事控制工程、自动化、航空航天、智能交通或人工智能等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①用于多目标跟踪算法(如卡尔曼滤波、粒子滤波、GM-CPHD等)的性能评估与对比实验;②作为无人机编队、空中交通监控等应用场景下的轨迹仿真与传感器数据分析的教学与研究平台;③支持对高度机动目标在复杂编队下的可观测性与跟踪精度进行深入分析。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注轨迹生成逻辑与测量模型构建部分,可通过修改目标数量、运动参数或噪声水平来拓展实验场景,进一步提升对多目标跟踪系统设计与评估的理解。
本软件实现了一种基于时域有限差分法结合时间反转算法的微波成像技术,旨在应用于乳腺癌的早期筛查。其核心流程分为三个主要步骤:数据采集、信号处理与三维可视化。 首先,用户需分别执行“WithTumor.m”与“WithoutTumor.m”两个脚本。这两个程序将在模拟生成的三维生物组织环境中进行电磁仿真,分别采集包含肿瘤模型与不包含肿瘤模型的场景下的原始场数据。所获取的数据将自动存储为“withtumor.mat”与“withouttumor.mat”两个数据文件。 随后,运行主算法脚本“TR.m”。该程序将加载上述两组数据,并实施时间反转算法。算法的具体过程是:提取两组仿真信号之间的差异成分,通过一组专门设计的数字滤波器对差异信号进行增强与净化处理,随后在数值模拟的同一组织环境中进行时间反向的电磁波传播计算。 在算法迭代计算过程中,系统会按预设的周期(每n次迭代)自动生成并显示三维模拟空间内特定维切面的电场强度分布图。通过对比观察这些动态更新的维场分布图像,用户有望直观地识别出由肿瘤组织引起的异常电磁散射特征,从而实现病灶的视觉定位。 关于软件的具体配置要求、参数设置方法以及更深入的技术细节,请参阅软件包内附的说明文档。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符  | 博主筛选后可见
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值