CubeServ verfügt über langjährige Expertise und Erfahrung im Healthcare-Umfeld.
Unsere Berater sind darauf spezialisiert, komplexe Daten und massive Datenmengen aus administrativen, medizinischen, pflegerischen und betriebswirtschaftlichen Bereichen – die aus unterschiedlichen Quellsystemen gesammelt werden – im SAP Data Warehouse zu harmonisieren, vorzubereiten, zu analysieren und mit unterschiedlichen Tools zu visualisieren.
Wir ermöglichen es Ihnen, auf Grundlage dieser Daten die richtigen Entscheidungen zur Steuerung Ihrer Einrichtung treffen zu können.
Unsere Datenmodelle für PPuGV und PPP-RL unterstützen bei der Erstellung der Meldungen gem. Pflegepersonaluntergrenzen-Verordnung und Psychiatrie-Personalverordnung.
Sie führen die Daten aus dem Medizin- und Personalbereich zusammen, so dass die entsprechenden KPIs fortlaufend überwacht werden können. Die Zusammenführung der Daten und Hinterlegung der gesetzlichen Grundlagen erfolgt (für größtmögliche Flexibilität) über umfangreiches Customizing.
Unser Ziel: Es sollen die Umsetzungsgrade und die mögliche Höhe der Strafzahlungen prognostiziert werden, so dass Engpässen bereits im Vorfeld entgegengewirkt werden kann.
Unterschiedliche Anforderungen an das Reporting erfordern den Einsatz unterschiedlicher Tools. Über das SAP Fiori Launchpad wird den Anwendern ein zentraler Einstiegspunkt in die unterschiedlichen Reports ermöglicht – aufrufbar auf jedem Endgerät, als BI- oder Unternehmensportal.
Mit Hilfe der von CubeServ entwickelten analytischen Kacheln können die wichtigsten Kennzahlen für einen ersten Überblick am SAP Fiori Launchpad dargestellt werden. Durch Anwahl einer Kachel wird der korrespondierende Bericht aufgerufen – dargestellt im jeweiligen Tool, wie SAP Analysis for Microsoft Office, SAP Lumira oder SAP Analytics Cloud.
In Nachrichtenkacheln können unterschiedliche RSS Feeds angezeigt werden, die den Anwendern schnell und unkompliziert zur Verfügung gestellt werden können.
Mit sechzig Prozent und mehr sind die Personalkosten ein entscheidender Kostentreiber im Krankenhaus. Jedoch ist die Ressource Personal auch gleichzeitig die wichtigste Ressource. Mit unserer Personalbestandsplanung und Personalkostenplanung haben Sie die Zahlen von heute und morgen im Blick und können mittels Szenarien auf Veränderungen reagieren und Lösungswege fundiert abwägen.
Weitere Informationen zu Personalkostenplanung finden Sie hier:
CubeServ HR Personalkostenplanung
Neben den Personalkosten gehören Steuerungsgrößen wie die Vollkraftstatistik, der Stellenbesetzungsplan, Veränderungsanalysen oder demografische Auswertungen und Trends zum Personalcontrolling. Gerade in der Pflege sind tägliche Veränderungen entscheidend, auf welche sie unmittelbar reagieren müssen.
Weitere Informationen zu HR Analytics im Krankenhausumfeld finden Sie hier:
CubeServ HR Analytics
Eine verlässliche Finanzplanung im Krankenhaus verlangt eine integrierte Datenbasis für GuV, Cash Flow und Bilanzplanung. Auch die Kostenstellenplanung mit Stationen und Leistungsstellen und die Investitionsplanung sind in Kliniken zu komplex, um sie allein mit Excel-Tabellen steuern zu können.
Mit unserem CubeServ Financial Planner planen Sie im Klinikumfeld intuitiv, out-of-the-Box und in Echtzeit.
Weitere Informationen zu unserem CubeServ Financial Planner finden Sie hier.
CubeServ Financial Planner
Gerade im Healthcare-Umfeld gibt es viele Anwendungsszenarien, in denen künstliche Intelligenz sinnvoll eingesetzt und in der SAP Analytics Cloud (SAC) abgebildet werden kann.
Abhängig von den an das Reporting gestellten Anforderungen und der jeweiligen Benutzergruppe, empfehlen wir den Einsatz unterschiedlicher Werkzeuge zur Visualisierung.
Nach der Identifikation von Anwendungsfällen greifen wir im ersten Schritt auf File-basierte Daten zu und erstellen unter Nutzung von Open-Source-Produkten Prototypen, um diverse mathematische Algorithmen zu implementieren und passende Methoden, Tools und Visualisierungen zu evaluieren. Erst nach Prüfung der Ergebnisse und Beurteilung der verfügbaren Daten werden diese Szenarien als integrierte Lösung in der SAC dargestellt.
Mit den folgenden Praxisbeispielen stellen wir Ihnen einige solcher erfolgreichen Anwendungsszenarien im Healthcare-Bereich vor.
Vor allem für Benutzergruppen, die aus Ad-hoc-Analysen Erkenntnisse ziehen müssen, empfiehlt sich der Einsatz von SAP Analysis for Microsoft Office.
Durch die Integration mit Microsoft Office-Produkten, wie Excel, stehen den Fachbereichen umfangreiche Analyse-Möglichkeiten zur Verfügung. Als Beispiel sei hier das Medizin-Controlling genannt, dessen Schwerpunkt auf der Verbesserung von Struktur-, Prozess- und Ergebnisqualität medizinischer Leistungsprozesse liegt.
Diverse Abrechnungssysteme (wie DRG in Deutschland, Swiss-DRG in der Schweiz oder LKF in Österreich) haben großen Einfluss auf die Erlössituation eines Krankenhauses. Verbessert kann sie nur durch eine professionelle Codierung und Dokumentation von Diagnosen und medizinischen Leistungen werden. Mit Hilfe der Drill-Down-Funktionalität können der Codierung zugrundeliegende Details angezeigt und analysiert werden.
Das nebenstehende Beispiel aus dem OP-Controlling zeigt, dass formatierte Arbeitsmappen mit Grafiken oder Tabellen aufgebaut werden können. Die Anwender haben zur Laufzeit die Möglichkeit, zusätzliche Dimensionen – wie z.B. OP-Saal, Patienten-ID, OP-Nummer, Patientenalter – einzublenden, Summen zu bilden oder auf bestimmte Merkmale zu filtern.
SAP Lumira ist derzeit der empfohlene Weg für „On Premise“-Dashboard-Lösungen. Den unterschiedlichen Anwendergruppen im Healthcare-Umfeld werden durch Nutzung unterschiedlicher Anwendungskomponenten – wie Crosstabs, formatierte Tabellen, Diagramme oder Geo Maps – übersichtlich aufbereitete Dashboards zur Verfügung gestellt, die auch auf mobilen Endgeräten darstellbar sind.
In der SAP Analytics Cloud werden alle Analysefunktionen – einschließlich Business Intelligence, Planung und prädiktive Analytik – bereitgestellt. Abhängig vom Anwendungsszenario, vor allem aber von der Sensibilität und Schutzwürdigkeit der Daten, können Daten in die SAP Analytics Cloud repliziert oder über eine Live-Daten-Verbindung abgefragt werden. Bei einer Live-Daten-Verbindung bleiben die Daten „On Premise“ – dies ist die Variante, die vor allem bei hoch sensiblen Daten (wie personenbezogenen medizinischen Daten) Anwendung findet.
Im nebenstehenden Beispiel nutzen wir die in der SAP Analytics Cloud zur Verfügung stehenden Methoden und Visualisierungsmöglichkeiten.
Als Methode wird hier eine Zeitreihenanalyse eingesetzt, analysiert werden repräsentative Daten aus der Vergangenheit. Die Aufteilung der Daten erfolgt in saisonale und zyklische Komponenten und Residuen (Zufallskomponenten), die Werte für die Zukunft werden einschließlich eines Konfidenzintervalls in einer Zeitreihe fortgeschrieben.
Frage: „Wie entwickelt sich die Anzahl von Sportunfällen und die damit zusammenhängende Auslastung meiner Unfall- bzw. Notfallambulanz?“
Mit Healthcare Business Intelligence und Analytics stellen wir leistungsfähige Tools und Lösungen zur Verfügung, die Krankenhäusern und Krankenhausgruppen aller Größenordnung helfen, umsetzbare Erkenntnisse aus ihren Daten zu ziehen.
Wir greifen dabei auf das gesamte Dienstleistungs- und Toolportfolio von CubeServ zurück.
Faktenbasierte Entscheidungen können dadurch rascher getroffen werden, versteckte Informationen können aufgedeckt und Leistungen zeitnah angepasst und verbessert werden. Immer mit dem Ziel, wertvolle personelle Ressourcen von administrativen Aufgaben zu entlasten, damit mehr Zeit für ihre primäre Aufgabe – die Behandlung und Pflege von Patienten – bereitgestellt werden kann.
Wir beraten Sie zu dabei zu einer Vielzahl von aktuellen strategischen Fragestellungen, die für Krankenhäuser und Krankenhauskooperationen im Bereich Analytics und Reporting kritische Erfolgsfaktoren sind.
Das Universitätsklinikum Bonn hatte im Bereich HR Software lange Zeit einen Fokus auf Staffing und Zeiterfassung, aber kein integriertes Steurungsinstrument für HR.
Gemeinsam mit CubeServ wurde Personalplanung mit weitreichenden Funktionen für die VK-Kosten und Kapazitäten implementiert. Dies beinhaltet eine rollierende Planung inklusive Soll/Ist-Vergleiche für Vollkräfte in der Hauptbuchübersicht, abwesenheitsbedingte Kosten, Dienstarten, sowie eine Kostenberechnung für Drittmittel.
Welche Anforderungen werden sonst noch an eine integrierte Personalplanung in der Universitätsmedizin gestellt und welche Lösungen werden hierfür benötigt?
Erfahren Sie mehr im gemeinsamen Vortrag des Universitätsklinikums Bonn und CubeServ zum Thema: „Ganzheitliche Personalplanung in der Universitätsmedizin – Intelligent, transparent & gesetzeskonform“ auf dem SAP Kick-off Healthcare: Mit SAP und Partnern zum intelligenten Krankenhaus. In der SAP Success Story erfahren Sie mehr zum Projekt.
Effiziente Prozesse bilden die Grundlage eines modernen, digitalen Krankenhauses und ermöglichen eine kostenoptimierte Ressourcensteuerung. Die Herausforderung bei der Verbesserung und Einführung schlanker, medienbruchfreier Prozesse liegt im ersten Schritt in der Analyse und dem Aufspüren von Bereichen mit Effizienz-Potenzialen.
Gemeinsam mit unserem Kunden Klinikum Region Hannover und unserem Partner SAP zeigen wir auf, wie Sie durch Nutzung der beiden Werkzeuge SAP Analytics und SAP Signavio Process Intelligence diese beiden Schritte erfolgreich meistern!
In diesem Vortrag erfahren Sie am Praxisbeispiel der KRH auch, wie gesetzliche Vorgaben wie z.B. PPP-RL Analytics-Projekte beeinflussen. Dabei wird erläutert wie man Personal zielgerichtet nach einem ein PPP-RL Monitoring mit SAP Analytics Cloud umsetzen kann, so dass man nicht nur Strafzahlungen vermeidet, sondern auch vorausschauend Personalengpässe identiziert und gegensteuern kann.
In diesem Webinarausschnitt berichtet Herr Thomas Wyss, wie im Universitätsspital Basel die Personalkostenplanung eingeführt wurde und in welchem Zeitraum das Projekt umgesetzt werden konnte.