搬送の自動化
エレベーターと連携したAMRが、部署間の定期便と緊急便を走行します。
課題に合わせた設計
医療現場の流れを、データで整える
現場の動線を調べ、既存の電子カルテやセンサーを活かして段階的に導入します。大規模な設備変更を前提にしません。
見守りの予測
深度センサーと骨格検出で、夜間の離床や転倒リスクをスタッフへ知らせます。
配置の可視化
搬送量と看護必要度を重ね、人員配置の見直しに使える数字を出します。
搬送最適化
検体・薬剤搬送を、優先度で動かす
温度管理や時間指定がある検体にも対応します。遅延は画面で確認でき、担当者への通知条件も施設ごとに設定できます。
院内ルート監視画面
稼働中 検体便 03
条件付き配送
検体の温度帯、到着時刻、優先度を配送スケジュールに反映します。
定期便と緊急便
薬剤部と病棟を結ぶ便をAIが動的に調整し、待ち時間を抑えます。
遅延アラート
搬送状況をリアルタイムで記録し、予定から外れた便を知らせます。
居室内の見守りデータ
深度センサー
離床リスク：高
スタッフ端末へ通知済み
介護施設見守りAI
転倒の前に、知らせる
ベッドセンサーとカメラ映像を解析し、離床やふらつきの兆候をスコア化します。映像は深度情報を中心に扱い、プライバシーへの配慮を組み込みます。
- 夜間の離床を検知し、担当スタッフへ即時通知
- 顔の識別を避けた深度センサーと骨格検出
- 事故事例の学習で施設ごとの予測精度を調整
ラボ自動化
検体処理を、夜間も止めない
複数メーカーの分析機器を一つの運用画面で管理し、検体の到着順と装置の空き時間からジョブ投入順を決めます。
RFIDで照合
検体情報を読み取り、取り違えを防ぎます。
ロボットが搬入
遠心分離や前処理の流れを自動でつなぎます。
順番をAIが決定
装置の稼働状況と緊急度から処理順を調整します。
朝の結果を準備
夜間・休日も稼働し、翌朝の確認を支えます。
医療現場人員配置最適化
削減できた時間を、配置に戻す
病棟別の看護必要度、搬送量、ロボットの稼働時間を重ねて、現実的なシフト案を作成します。勤務条件を確認しながら調整できます。
- 病棟ごとの必要人数を日別に確認
- ロボット導入後の業務時間を比較
- 夜勤スタッフの負荷を抑える配置案
搬送業務時間のシミュレーション
導入前
8.2時間
導入後
4.1時間
看護師の歩行距離
半減
導入事例
オホーツクの公立病院
300床規模の総合病院で、調剤部門と検査部門を結ぶ搬送ロボット4台を導入しました。運用開始後は現場の動線を継続して確認し、便の時間帯を調整しています。
8.2→4.1km
看護師の1日平均歩行距離
月20時間
超過勤務時間の削減
4台
導入した搬送ロボット
0件
検体取り違えインシデント
数値は導入後の院内集計をもとにした事例値です。施設の規模や運用条件により結果は変わります。
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1日の搬送回数、歩行距離、時間指定のある業務を30分で確認します。結果をもとに、適したロボット構成と期待できる効果をお伝えします。