Hospital Operations Command Center
مرکز فرمان عملیات بیمارستان — زمانبندی اتاق عمل، تیم جراحی، تخت ICU/ward، rostering پرستار و پاسخ اختلال با پیشبینی ML مدت عمل.
Interactive Sample Demoبرای مدیر: نتیجه کسبوکار
OR، تخت و پرستار جدا برنامه میشدند؛ لغو و no-show آبشار ایجاد میکرد.
۳ لایه weekly/daily/realtime؛ ۴ سیاست زمانبندی؛ ۵ پیشبین ML؛ بازبرنامه با ۴ رویداد همزمان.
- ۳ لایه برنامهریزی
- ۴ سیاست benchmark
- ۵ مدل ML
- SimPy جریان بیمار
«اتاق عمل، ICU و شیفت پرستار روی یک صفحه فرمان با هم بازبهینه میشوند.»
مستندات عمومی
چه میکند؟
Hospital Operations Command Center 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 Hospital Operations Command Center 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. بیمارستانهای چندتخصصی و شبکههای درمانی.
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
Elective+emergency demand → duration quantiles → CP-SAT intervals → bed/nurse constraints → disruption replan
معماری مرجع: Elective+emergency demand → duration quantiles → CP-SAT intervals → bed/nurse constraints → disruption replan. 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 |
|---|---|---|
| Layers | week/day/live | 3 |
| Policies | FCFS/det/robust/RH | 4 |
| ML predictors | duration/ICU/LOS/no-show | 5 |
| Solver | CP-SAT | yes |
سوالات پرتکرار
Hospital Operations Command Center چیست و چه مسئلهای را حل میکند؟
زمانبندی اتاق عمل، تیم جراحی، تخت ICU/ward، rostering پرستار و پاسخ اختلال با پیشبینی ML مدت عمل.
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؟
نمونه اولیه (POC) برای نمایش قابلیت بهینهسازی است و جایگزین سیستم برنامهریزی تولید سازمانی نیست. متریکها روی داده ترکیبی/بنچمارک قابل بازتولید گزارش شدهاند. برای استقرار واقعی پایلوت on-prem توصیه میشود.
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
مدل مرتبط
درخواست پایلوت
برای استقرار on-prem، یکپارچهسازی با سامانههای موجود یا fine-tune روی داده سازمان خود تماس بگیرید.