2025年医疗设备服务基准报告：AI应用至关重要

教训很明确：人工智能的应用对于服务成功来说是至关重要的。 未来之FUTUREOF医疗器械服务：更智能策略为可持续成功 目录 医疗设备服务的未来：更智能的策略实现可持续发展成功。02 服务基准 across 5 KPIs 07 首次修复率08 解决方案时间两次服务访问之间的时间在预防性维护访问后3个月内发生的14项服务事件16 重复部分更换18 随着设备复杂度的提高和技术人员专业能力差距的扩大，医疗器械服务组织面临压力，需要提高服务效率、降低成本并最大化设备运行时间。然而，如我们的数据显示，服务团队仍面临重大挑战，特别是在不必要的零部件成本和预防性维护（PM）的有效性方面。 人工智能的强大力量与左移策略的转换20 构建与购买：为何专用服务人工智能是通往巅峰表现的更快途径23 开始您通往服务卓越之旅24 在整个行业中，高重复零件更换率表明故障排除效率低下。导致服务成本膨胀和可避免的中断。同时，PM策略持续不足在某些情况下，接近四分之一的资产在设备预防性维护（PM）访问后的三个月内需要后续的服务事件。这些趋势表明了对更智能、更具前瞻性的服务模式的需求正在增长，这些模式超越了被动反应的故障排除周期。 医疗器械服务行业正处于十字路口。 T H E S H I F T L E FT I M P E R A T I V E 赋予服务团队以正确的信息，全程助力。 为了克服服务运营中的低效率，表现最佳的医疗设备服务机构正在采用一个左移策略——不仅是为了更快地解决问题，更是为了消除服务挑战的根本原因。“左移”是一种服务策略，通过确保在服务旅程的早期阶段尽可能提供正确的信息、工具和专业知识，从而最小化升级、降低成本并提高效率——无论是通过自助服务、远程支持还是配备更好的技术人员。组织可以通过确保服务团队在整个服务过程中每一步都能获取到正确信息，来预防误诊、减少低效并提升技术人员的表现——甚至在问题出现之前。 通过为服务专业人士提供人工智能，Shift Left被重新定义： 服务团队需要一种统一直观的方式访问关键信息——无论是故障排除指南、零件订购还是服务手册——以便快速准确地采取行动。服务不仅仅是解决问题；它涉及到在前期拥有适当的工具和信息，以高效准确的方式完成任务。而不是技术人员辛苦地寻找“正确的”问题，服务平台应指导用户在问题升级前找到相关见解和解决方案。人工智能驱动的工具应该从每一次服务交互中学习，随着时间推移不断完善建议，使服务策略与实际需求相符。 客户定制与成品： C U S T O M - B U I L T VS . R E A D Y - M A D E : 另一个关键决策对于服务领导者来说是，是构建专有的服务智能工具还是投资于正在改变行业的AI驱动解决方案。虽然构建方法提供了定制化，但它通常伴随着更高的成本、漫长的开发周期和维护负担。相反，一个现成的策略——利用经过验证的人工智能和预测分析平台——加速价值实现时间，并允许医疗器械服务机构专注于他们最擅长的事：提供世界级的服务。. 关键发现 决议时间从3天到以下范围。最佳公司，16天内达到底部表演者，推迟了关键研究。诊断时间超过5倍。表现不佳的组织需要服务每61天进行一次，几乎是其他3倍频繁。顶级公司延长了时间在两次服务访问之间为137天。项目管理效率是一个重要的差异化因素。与30%的设备处于低端水平公司需要在其内提供服务的。数月总理访问，相比之下仅为8%。顶尖表现者。服务执行的低效率导致成本上升，因为一次失败的首访平均需要三次总访问，增加14天的解决时间，并且每个未解决的问题成本增加高达81%。 今年，我们回顾了各种医疗设备环境中技术趋势。在我们对今年数据的分析中，我们了解到： A. 总体上 在表现最差的上市公司： 随访的回报率超过一半的时间是由于初次访问失败——导致延误、成本增加和客户满意度降低。与表现最佳的同行相比，解决时间延长了5倍，导致设备停机时间延长。由于故障之间的时间增加，服务访问次数增加了3倍。四分之一的预防性维护（PM）访问未能防止后续服务事件。与表现最佳者相比，在重复部件更换上的支出每年增加2-4倍。 C. 医学成像设备公司 他们是谁？生产和维护如MRI、CT和X射线机等成像系统的公司，这些系统对于医院和诊所的诊断成像至关重要。 影像服务性能不一致，表现最差的公司在首次访问中仅解决51%的问题，而表现最好的公司达到79%，显著减少了重复访问和停机时间。如MRI、CT和X射线机等影像系统高度复杂，需要专业故障排除、可能不易获取的高成本零件，以及升级至高级工程师——导致首次修复率较低。 B. 实验室设备医疗器械公司 他们是谁？公司生产和维护实验室使用的诊断和研究仪器，例如血液分析仪、离心机和显微镜。 实验室设备服务表现差异很大，表现较差的公司在首次访问中仅解决56%的问题，而表现优异的公司则能达到82%，减少了 costly repeat visits。 决议时间从表现最佳公司的3天到表现最差公司的13天不等，这意味着一些医院等待关键成像设备维修的时间长达4倍，不良的维护策略导致频繁的服务访问，以及低等级组织 然而，所有类型的医疗器械公司都存在机会。 每29天就需要进行一次服务，而顶尖表现者的设备则可运行长达99天。预防性维护（PM）的有效性是关键区分因素，在表现较差的公司中，有26%的设备在预防性维护访问后的3个月内需要后续服务。顶尖组织将这一比例保持在3%以下。首次访问失败将使每份服务订单的成本增加87%，并将解决问题的时间增加12天，这使得对于成像服务提供商来说，提高首次修复率和预测性维护策略变得至关重要。 1.利用人工智能为服务专业人员提供支持：AI驱动的故障排除工具可以通过减少误诊并帮助技术人员更快地识别根本原因来提高首次修复率（FTFR）。2.提升技术人员培训和知识水平。 管理层：人工智能驱动的辅导和实时决策支持可以弥合服务专业知识差距，帮助新技术人员表现出顶级专家的水平。标准化的知识共享平台可以确保技术人员在服务点能够访问最佳实践、以往维修数据和人工智能辅助的指导。3.采用积极主动的服务模式：投资于 D. 急诊设备公司 他们是谁？公司开发和维护手术室、重症监护室和应急情况下使用的生命关键手术和患者监测设备。 远程监控和诊断可以减少不必要的派遣需求，并在问题升级之前捕捉到故障。AI辅助的自服务工具可以帮助医院工作人员解决小问题，无需现场技术人员访问。4.优化项目经理策略：With access to 急性医疗设备服务性能差异很大，底层公司首次访问仅解决65%的问题，而顶尖公司为86%，导致重复访问减少和手术室停机时间缩短。解决方案时间从最佳公司的3天到表现最差的10天不等，可能推迟关键手术程序并增加医院压力。频繁的服务访问表明维护执行不佳，因为表现较差的组织每70天就需要一次服务，而顶级公司将其延长至149天，最小化中断。急性医疗设备设计用于高可靠性和耐用性，支持关键的、挽救生命的手术和ICU程序。严格的预防性维护计划和严格的监管标准确保这些设备在没有频繁服务中断的情况下长时间运行。 针对每台机器和客户的特定历史和洞察，技术人员在正确的时间，采用正确的方法进行预防性维护。人工智能驱动的服务智能提供上下文化的维修历史、过往维护记录和故障趋势，使技术人员能够就何时以及如何服务设备做出明智的决策——减少不必要的预防性维护访问，提高长期可靠性。 5.改善零部件和库存管理：确保技术人员能够快速识别并订购每项工作所需 正确的零件，这可以减少延误并防止不必要的更换。通过提供设备服务历史、过往维修数据和人工智能辅助的建议，服务团队可以消除猜测，最小化“零件扫射”，并降低整体服务成本。 如何收集数据 Aquant收集并分析了来自领先医疗设备公司的匿名数据，时间跨度平均为三年。 服务基准跨5千PIs 首次固定利率 什么是它？ 首次修复率它是衡量劳动力最流行的指标之一。它表示技术人员首次尝试就能解决问题的频率。 关键词：KEY观察： 每个类别中顶尖与落后表现者之间显著的差异（20-30%）表明，表现不佳的组织在正确诊断、零部件获取或技术人员专业能力方面存在困难。由人工智能驱动的服务模式、预测分析和远程分级可以帮助这些组织提高首次修复率，减少不必要的第二次访问并降低成本。 组织间绩效优异与不佳之间的差距 关键词：KEY观察： 一流的机构，在左上角逗号，冒号 高首次修复率——通常高于行业标准。 更好的知识公平性——表现最佳和最差者间的绩效差异微小。 服务成本降低。 专业建议： 为了提高首次故障修复率，为技术人员提供更好的实时信息、工具和培训。高级诊断和知识共享平台可以帮助他们在首次访问时准确解决问题。%这将减少后续跟进的需求，提高效率，并显著提升客户满意度。 从不同角度审视您的首次修复率，以确定您的下一步行动。 零件更换角度：专注于经常更换的部件。追踪特定部件导致的问题反复出现，从而增加成本和维修时间。识别对首次修复率有影响的常见故障或库存缺口，并优先考虑解决这些瓶颈的方案。 团队角度：审查您技术人员的绩效，并找出需要额外支持的人。重点关注问题最多或成本最高的工作人员。 服务角度：请注意需要反复回访的工作。跟踪首次修复率低且问题持续出现的地方。 产品线与型号视角：审查特定产品线和型号以满足频繁的维修需求。仔细研究首次修复率低的产品，以发现设计问题或使用模式导致额外访问的原因。通过有针对性的培训和资源支持技术人员有效应对这些反复出现的挑战。 客户视角：找出不满意的客户及其原因。查看导致糟糕体验的关键指标，并观察这些数字随时间的变化。 客户体验差距 关键词：KEY观察： 监控小于30天的首次修复率可能导致对成功过度估计和对解决成本低估。这种差异发生在组织未能对解决同一问题的多个工单进行汇总时。 The顾客体验差距显示了客户期望和您的组织所提供内容之间的差异。我们的分析显示，那些在7天或14天窗口内测量首次修复率的公司在建立巨大的体验差距方面奠定了基础，导致客户体验令人沮丧。这个故事的意义在于：几个指标并不能提供整个图景——现在是时候全面看待整个体验了。 此外，整体客户体验应始终是首要任务。对服务质量感知有害的是，即使针对不同问题，仍需要进行重复的服务干预。 专业建议： 技术人员之间的知识差异可能导致服务质量的不一致。通过确保所有服务团队成员了解您的产品并遵循最佳实践，来提高客户满意度。 在医疗器械行业，首次访问失败导致平均每次访问的失败率为三次总访问以解决问题—增加12-14天的解决方案时间，延迟患者护理，并增加服务成本。 2. 决议时间 什么是它？ 决议时间衡量解决客户问题所需的时间。通常，它是从案件创建到关闭日期之间的时间。 关键词：KEY观察： 组织排名前20%能够持续实现3天的解决时间。无论医疗设备类别如何。这表明，在服务效率、AI驱动的诊断和预防性维护等方面的最佳实践可以应用于不同类型的医疗设备。 底层20%的实验室设备服务提供商需要16天来解决问题 在所有类别中，这是最长的延迟。这种延迟可能会严重影响到实验室的运作，推迟关键的研究、诊断和患者检测结果。 急性护理组织中的最低20%在10天内解决问题。尽管仍然效率低下，但比其他类别更快。这可能表明在维护手术室和重症监护设备方面有更大的紧迫性，因为医院无法承受手术室长时间停工。 T I M E B E T W E EN V I S I T S 什么是它？ 服务访问之间的时间该指标衡量设备服务事件之间的平均天数，反映了其可靠性、维护有效性和整体服务效率。访问间隔时间越长，表明预防性维护效果良好，故障较少；而访问间隔时间较短可能表明设备频繁故障、维修效果不佳或设备磨损严重。 关键词：KEY观察： 在每个类别中，前20%的公司实现了 至少服务访问时间翻倍与处于底层水平的组织相比。 这表明，在人工智能驱动的诊断、技术人员赋能以及基于条件的维护策