Clinical Trial Supply Optimizer
بهینهسازی تأمین کارآزمایی بالینی — پشتیبانی تصمیم تأمین کارآزمایی با شبیهسازی جذب، موجودی FEFO و سیاست ارسال زودهنگام — بدون داده بیمار.
Interactive Sample Demoبرای مدیر: نتیجه کسبوکار
سیاست ارسال واکنشی بود؛ ریسک کمبود سایت در جذب بالاتر از پیشبینی دیده نمیشد.
Monte Carlo جذب + FEFO + هشدار موجودی P95 چهار هفته؛ خروجی نیازمند بازبینی تیم بالینی است.
- شبیهسازی seeded
- FEFO قطعی
- هشدار P95 چهار هفته
- بدون داده بیمار
«نمونه تصمیمیار است نه سیستم GxP؛ خروجی باید توسط تأمین بالینی و کیفیت بازبینی شود.»
مستندات عمومی
چه میکند؟
Clinical Trial Supply Optimizer یکی از محصولات پورتفولیوی هوش مصنوعی آریا اِیآی است که برای تصمیمگیری عملیاتی سازمانهای ایرانی و بینالمللی طراحی شده. نسخه عمومی روی Hugging Face یک دموی نمونه است؛ نسخه تولید با یکپارچهسازی داده، SSO و audit trail استقرار مییابد.
مخاطب غیرفنی میتواند KPI قبل/بعد، کاربرد صنعت و مسیر پایلوت را ببیند؛ مخاطب فنی pipeline، متریک قابل بازتولید و لینک Space/Model/Dataset را دنبال میکند.
درخواست پایلوت از طریق فرم تماس سایت با ذکر علاقه به Clinical Trial Supply Optimizer ثبت میشود تا محدوده داده، قیود و معیار موفقیت مشخص گردد.
چه کسی از آن استفاده میکند؟
مدیران عملیات، CISO، برنامهریزان تولید، لجستیک، مالی و تیمهای مهندسی که باید تصمیم را هم برای هیئتمدیره و هم برای اجرای فنی توضیح دهند.
خروجی دمو «نمونه تعاملی» است؛ آپلود زنده فایل سازمانی روی Space عمومی توصیه نمیشود.
کاربرد در صنایع
تولید و کارخانه
زمانبندی ماشین، WIP، انرژی و نگهداری برای کاهش تأخیر و هزینه تغییر خط. اسپانسرهای دارو و CRO برای اکتشاف سیاست تأمین — نه عملیات زنده بیمار.
لجستیک، انبار و توزیع
مسیریابی، موجودی، yard/dock و last-mile با قیود ظرفیت و SLA.
خردهفروشی و FMCG
قیمتگذاری پویا، موجودی چندکاناله و تخصیص سفارش با حاشیه سود.
انرژی، آب و محیط زیست
تخصیص منابع، کربن، نکسوس آب-انرژی-غذا و جمعآوری پسماند.
بهداشت، دارو و بیمارستان
زمانبندی OR، موجودی بالینی، spare parts و تخصیص سایت کارآزمایی.
حملونقل، بندر و هواپیمایی
جدول زمانی ترمینال، بازیابی اختلال پرواز و جریان کانتینر.
برای مهندس: Pipeline و معماری
Trial/sites/lots → recruitment MC → policy triggers → FEFO allocation → stockout probability (illustrative)
معماری مرجع: Trial/sites/lots → recruitment MC → policy triggers → FEFO allocation → stockout probability (illustrative). اجزا روی CPU قابل اجرا هستند تا دمو و استقرار اولیه بدون GPU اجباری باشد.
خروجیها شامل امتیاز/برنامه، توضیحپذیری و ردپای تصمیم برای بازبینی انسانی است. آموزش و ارزیابی از corpus مستند پروژه پیروی میکند.
برای تولید: Docker، متغیر محیطی، و اتصال به سامانه موجود (ERP، SIEM، WMS، APS) طبق معماری هر repo انجام میشود.
پشته فنی
- Python
- OR-Tools / Pyomo / HiGHS
- NumPy
- SimPy
- Gradio
- Docker
متریکهای قابل بازتولید
| بنچمارک | جزئیات | نتیجه |
|---|---|---|
| Patient data | demo | none |
| Allocation | FEFO + lane constraints | deterministic |
| Demand | percentile horizon | P95 |
| Status | unvalidated prototype | yes |
سوالات پرتکرار
Clinical Trial Supply Optimizer چیست و چه مسئلهای را حل میکند؟
پشتیبانی تصمیم تأمین کارآزمایی با شبیهسازی جذب، موجودی FEFO و سیاست ارسال زودهنگام — بدون داده بیمار.
آیا میتوان داده واقعی سازمان را در دمو عمومی وارد کرد؟
خیر. دمو عمومی برای نمونههای ازپیشمحاسبهشده یا داده ترکیبی است. داده production باید در استقرار on-prem یا VPC با کنترل دسترسی وارد شود.
آیا این محصول جایگزین سامانه فعلی میشود؟
پروتوتایپ تصمیمیار تأییدنشده است و جایگزین IRT/RTSM، پیشبینی یا سیستم آزادسازی GxP نیست. خروجی نیازمند بازبینی تأمین بالینی، کیفیت و رگولاتوری است.
متریکهای صفحه از کجا آمدهاند؟
از README و eval_results هر پروژه روی Hugging Face / repo داخلی؛ اعداد بنچمارک ترکیبی را با داده سازمان خود در پایلوت بازسنجی کنید.
لینکهای Hugging Face
درخواست پایلوت
برای استقرار on-prem، یکپارچهسازی با سامانههای موجود یا fine-tune روی داده سازمان خود تماس بگیرید.