JP2010107368A - Reagent manufacturing support system - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は、検体と試薬とを反応させることによって検体の分析を行う自動分析装置で使用する試薬の使用量を予測して、試薬の製造を支援する試薬製造支援システムに関するものである。 The present invention relates to a reagent manufacturing support system that predicts the amount of reagent used in an automatic analyzer that analyzes a sample by reacting the sample with the reagent and supports the manufacture of the reagent.
従来、自動分析装置で使用する試薬は、試薬の適正な在庫量を維持するため、過去の試薬の使用量から将来の試薬の使用量を予測して発注される。 Conventionally, reagents used in automatic analyzers are ordered by predicting future reagent usage from past reagent usage in order to maintain an appropriate inventory of reagents.
例えば、特許文献１には、試薬在庫管理用プログラムを組み込んだ自動分析装置が記載されている。この自動分析装置は、試薬の過去の使用量について、所定の週ごと、あるいは所定の月ごと等の所定の時期および所定の長さの期間での推移を算出し、この試薬の過去の使用量の推移から将来の所定の時期および所定の長さの期間における試薬の予測使用量を算出して試薬を発注している。
For example,
しかしながら、特許文献１に記載された自動分析装置は、時期および期間の長さだけに着目し、休日／平日の区別や天候など時期および期間の長さごとに変化する特性を考慮せずに試薬の予測使用量を算出しているため、予測使用量と実際の使用量とに誤差が生じてしまう場合があった。このため、より高い精度で試薬の使用量を予測することができる技術が求められていた。
However, the automatic analyzer described in
本発明は、上記に鑑みてなされたものであって、試薬の使用量をより高い精度で予測することができる試薬製造支援システムを提供することを目的とする。 The present invention has been made in view of the above, and an object of the present invention is to provide a reagent manufacturing support system capable of predicting the amount of reagent used with higher accuracy.
上述した課題を解決し、目的を達成するために、この発明にかかる試薬製造支援システムは、検体と試薬とを反応させることによって該検体の分析を行う自動分析装置と、前記自動分析装置とネットワークを介して通信可能に接続され、前記試薬の製造を支援する製造支援サーバとを有した試薬製造支援システムにおいて、前記自動分析装置は、互いに同じ周期を有する複数の期間にわたって前記試薬の使用量を期間毎に算出し、算出した前記試薬の使用量を前記試薬の種類、使用場所および算出期間の情報とともに一組の情報として生成する情報生成手段と、前記一組の情報を前記製造支援サーバへ送信する送信手段と、を備え、前記製造支援サーバは、前記一組の情報を前記自動分析装置から受信する受信手段と、前記試薬の使用量の算出期間の特性を示す期間因子を記憶する期間因子記憶手段と、前記受信手段が受信した前記一組の情報および前記期間因子記憶手段が記憶する前記期間因子を用いて、前記試薬の種類および前記使用場所に応じて定まる前記試薬の予測使用量を与える予測モデルを同定する予測モデル同定手段と、予測対象の期間に対応する期間因子を前記予測モデル同定手段が同定した前記予測モデルの入力として、前記試薬の予測使用量を算出する算出手段と、を備えたことを特徴とする。 In order to solve the above-described problems and achieve the object, a reagent manufacturing support system according to the present invention includes an automatic analyzer that analyzes a sample by reacting the sample with the reagent, and the automatic analyzer and network In the reagent manufacturing support system having a manufacturing support server that is communicably connected to each other and supports manufacturing of the reagent, the automatic analyzer can use the amount of the reagent over a plurality of periods having the same cycle. Information generating means for calculating the amount of the reagent calculated for each period and generating the set of information as a set of information together with information on the type, location of use, and calculation period of the reagent, and the set of information to the manufacturing support server Transmitting means for transmitting, wherein the manufacturing support server receives the set of information from the automatic analyzer, and calculates the usage amount of the reagent. Using the period factor storage means for storing a period factor indicating the characteristics of the period, the set of information received by the receiving means and the period factor stored by the period factor storage means, the type of reagent and the use As an input of the prediction model that identifies the prediction model that gives the predicted usage amount of the reagent determined according to the location, and the prediction model that the prediction model identification unit has identified the period factor corresponding to the period of the prediction target, And a calculating means for calculating a predicted usage amount of the reagent.
また、この発明にかかる試薬製造支援システムは、前記予測モデル同定手段は、前記期間因子を説明変数とする回帰分析により前記予測モデルを同定することを特徴とする。 The reagent manufacturing support system according to the present invention is characterized in that the prediction model identification means identifies the prediction model by regression analysis using the period factor as an explanatory variable.
また、この発明にかかる試薬製造支援システムは、前記製造支援サーバは、前記試薬の有効期限を含んだ前記使用場所側および前記試薬の製造元側の在庫情報を記憶した在庫情報記憶手段と、前記算出手段によって予測時点まで算出された前記試薬の予測使用量および前記在庫情報を用いて、前記予測時点における前記使用場所の前記試薬の不足量を算出し、該不足量が所定量以上である前記使用場所を検索する検索手段と、前記不足量が所定量以上である前記試薬の在庫がある場合、前記検索手段によって検索された前記使用場所で前記不足量が多い前記使用場所から順に該試薬を発送するように指示する発送順指示情報を生成する指示情報生成手段と、を備えたことを特徴とする。 In the reagent manufacturing support system according to the present invention, the manufacturing support server includes inventory information storage means for storing inventory information on the use location side and the reagent manufacturer side including the expiration date of the reagent, and the calculation. Using the predicted usage amount of the reagent calculated up to the prediction time point and the inventory information by the means, the shortage amount of the reagent at the use location at the prediction time point is calculated, and the use amount is equal to or more than a predetermined amount Search means for searching for a location, and when there is a stock of the reagent whose deficiency is equal to or greater than a predetermined amount, the reagents are shipped in order from the use location having the shortage in the use location searched by the search means. And instruction information generating means for generating shipping order instruction information for instructing to do so.
また、この発明にかかる試薬製造支援システムは、前記指示情報生成手段は、前記予測時点後であって前記予測時点から所定期間内に有効期限が切れる前記不足量が所定量以上である前記試薬の在庫がある場合、前記発送順指示情報を生成することを特徴とする。 Further, in the reagent manufacturing support system according to the present invention, the instruction information generation unit is configured to determine whether or not the amount of the reagent whose expiration date expires within a predetermined period from the prediction time point after the prediction time point is a predetermined amount or more. When there is a stock, the shipping order instruction information is generated.
また、この発明にかかる試薬製造支援システムは、前記指示情報生成手段は、前記検索手段によって検索された前記使用場所での前記不足量を合計した量の前記試薬の在庫がない場合、該試薬の製造を指示する製造指示情報を生成することを特徴とする。 In the reagent manufacturing support system according to the present invention, when the instruction information generating unit has no inventory of the reagent in a total amount of the shortage amount at the use place searched by the searching unit, Production instruction information for instructing production is generated.
また、この発明にかかる試薬製造支援システムは、前記製造支援サーバは、前記指示情報生成手段によって生成された前記発送順指示情報および前記製造指示情報を出力する出力手段を備えることを特徴とする。 The reagent manufacturing support system according to the present invention is characterized in that the manufacturing support server includes an output unit that outputs the shipping order instruction information and the manufacturing instruction information generated by the instruction information generating unit.
また、この発明にかかる試薬製造支援システムは、前記製造支援サーバは、前記予測モデル同定手段が同定した前記予測モデルを記憶する予測モデル記憶手段と、前記受信手段によって前記自動分析装置から前記使用場所の情報を含む前記予測モデルの送信要求を受信したとき、前記使用場所の情報に対応する前記予測モデルを前記予測モデル記憶手段から取得する取得手段と、前記取得手段が取得した前記予測モデルを前記送信要求のあった前記自動分析装置に送信する予測モデル送信手段と、を備え、前記自動分析装置は、前記製造支援サーバから送信された前記予測モデルを受信する予測モデル受信手段と、予測対象の期間に対応する前記期間因子を前記予測モデル受信手段が受信した前記予測モデルの入力として前記試薬の予測使用量を算出する使用量算出手段と、を備えたことを特徴とする。 In the reagent production support system according to the present invention, the production support server includes a prediction model storage unit that stores the prediction model identified by the prediction model identification unit, and the use location from the automatic analyzer by the reception unit. When the transmission request for the prediction model including the information is received, an acquisition unit that acquires the prediction model corresponding to the information on the place of use from the prediction model storage unit, and the prediction model acquired by the acquisition unit A prediction model transmitting means for transmitting to the automatic analysis apparatus that has requested transmission, the automatic analysis apparatus receiving a prediction model transmitted from the manufacturing support server, a prediction model receiving means, Predictive use of the reagent as an input of the prediction model received by the prediction model receiving means with the period factor corresponding to a period Characterized in that and a use amount calculating means for calculating.
本発明にかかる試薬製造支援システムにおいては、自動分析装置は、互いに同じ周期を有する複数の期間にわたって試薬の使用量を期間毎に算出し、算出した前記試薬の使用量を前記試薬の種類、使用場所および算出期間の情報とともに一組の情報として生成し、前記一組の情報を製造支援サーバへ送信し、前記製造支援サーバは、前記一組の情報を前記自動分析装置から受信し、前記試薬の使用量の算出期間の特性を示す期間因子を記憶し、受信した前記一組の情報および前記期間因子を用いて、前記試薬の種類および前記使用場所に応じて定まる前記試薬の予測使用量を与える予測モデルを同定し、予測対象の期間に対応する前記期間因子を前記予測モデルの入力として前記試薬の予測使用量を算出しているので、前記期間因子を考慮して前記試薬の予測使用量を算出することができる。従って、試薬の使用量をより高い精度で予測することができる試薬製造支援システムを提供することができる。 In the reagent production support system according to the present invention, the automatic analyzer calculates the amount of reagent used for each period over a plurality of periods having the same cycle, and uses the calculated amount of reagent used for the type and use of the reagent. The information is generated as a set of information together with the location and calculation period information, and the set of information is transmitted to the manufacturing support server. The manufacturing support server receives the set of information from the automatic analyzer, and the reagent. A period factor indicating the characteristics of the calculation period of the usage amount is stored, and using the received set of information and the period factor, the expected usage amount of the reagent determined according to the type of reagent and the location of use is determined. The prediction model to be given is identified, and the predicted usage amount of the reagent is calculated using the period factor corresponding to the period to be predicted as the input of the prediction model. It is possible to calculate the estimated usage amount of the reagent. Therefore, it is possible to provide a reagent manufacturing support system that can predict the amount of reagent used with higher accuracy.
以下、図面を参照して、この発明にかかる試薬製造支援システムの好適な実施の形態を詳細に説明する。なお、この実施の形態によってこの発明が限定されるものではない。また、図面の記載において、同一部分には同一の符号を付している。 DESCRIPTION OF EMBODIMENTS Hereinafter, a preferred embodiment of a reagent production support system according to the present invention will be described in detail with reference to the drawings. The present invention is not limited to the embodiments. In the description of the drawings, the same parts are denoted by the same reference numerals.
（実施の形態１）
図１は、本実施の形態１にかかる試薬製造支援システムの全体構成を示す図である。図１に示すように、本実施の形態１にかかる試薬製造支援システム１は、複数の自動分析装置ａ１〜ａ４と、ネットワークＮを介して自動分析装置ａ１〜ａ４とそれぞれ通信可能に接続し、各自動分析装置で使用する試薬の使用量を予測して試薬の製造を支援する製造支援サーバ４０と、を備える。図１では、自動分析装置ａ１および自動分析装置ａ２が同一の施設Ａ１にあり、自動分析装置ａ３および自動分析装置ａ４が同一の施設Ａ２にある場合を示している。以後、自動分析装置ａ１〜ａ４を総称する場合、自動分析装置ａとし、施設Ａ１，Ａ２を総称する場合、施設Ａとする。
(Embodiment 1)
FIG. 1 is a diagram illustrating an overall configuration of a reagent manufacturing support system according to the first embodiment. As shown in FIG. 1, the reagent
まず、自動分析装置ａ１の構成について説明する。自動分析装置ａ１は、図１に示すように、測定機構１０および制御装置３０を有する。なお、その他の自動分析装置ａ２〜ａ４は、自動分析装置ａ１と同様の構成である。
First, the configuration of the automatic analyzer a1 will be described. As shown in FIG. 1, the automatic analyzer a1 includes a
測定機構１０は、検体を収容した検体容器１１を搭載したラック１２を収容して順次移送する検体移送部１３、試薬容器１４を保持する試薬庫１５、試薬容器１４の表面に付与され、試薬容器１４および試薬容器１４に収容された試薬の種類を識別する識別コードがコード化されたバーコード１６を読み取るバーコード読取部１７、反応容器１８を保持する反応槽１９、検体移送部１３上の検体容器１１に収容された検体を反応容器１８に分注する検体分注機構２０、試薬庫１５上の試薬容器１４に収容された試薬を反応容器１８に分注する試薬分注機構２１、反応容器１８の内部に収容された液体を攪拌する攪拌部２２、光源から照射されて反応容器１８内を通過した光を受光して所定の波長成分の強度等を測定する測光部２３および反応容器１８の洗浄を行う洗浄部２４を有する。
The
制御装置３０は、制御部３１、入力部３２、分析部３３、出力部３４、記憶部３５、送信部３６、受信部３７および情報生成部３８を有する。
The
制御部３１は、ＣＰＵ等によって実現され、自動分析装置ａ１の各部の処理および動作を制御する。制御部３１は、これらの各構成部位に入出力される情報について所定の入出力制御を行い、かつ、この情報に対して所定の情報処理を行う。
The
入力部３２は、キーボードやマウス等によって実現され、検査項目等の各種情報の入力が可能である。また、分析部３３は、測光部２３によって測定された測定結果をもとに、検体内における検知対象物の濃度を求め、検体の成分分析等を行う。出力部３４は、ディスプレイパネルやスピーカー等によって実現され、出力手段として分析結果を含む分析内容や警報等の各種情報を出力する。
The
記憶部３５は、情報を磁気的に記憶するハードディスクと、自動分析装置ａ１が処理を実行する際にこの処理にかかわる各種プログラムをハードディスクから読み出して電気的に記憶するメモリとを有する。記憶部３５は、演算処理された吸光度等を含む検体の情報を記憶する。
The
送信部３６は、送信手段としてネットワークＮを介して所定の形式にしたがった情報の送信を行なうインターフェースとしての機能を有する。受信部３７は、ネットワークＮを介して所定の形式にしたがった情報の受信を行なうインターフェースとしての機能を有する。
The
情報生成部３８は、情報生成手段として試薬の使用量を日毎に算出し、算出した試薬の使用量を試薬の種類、使用場所の情報および日付とともに一組の情報として生成する。
The
次に、製造支援サーバ４０の構成について説明する。製造支援サーバ４０は、制御部４１、送信部４２、受信部４３、入力部４４、出力部４５、記憶部４６、予測モデル同定部４７、算出部４８、ボトルネック施設検索部４９および指示情報生成部５０を有する。
Next, the configuration of the
制御部４１は、ＣＰＵ等によって実現され、製造支援サーバ４０の各部の処理および動作を制御する。制御部４１は、これらの各構成部位に入出力される情報について所定の入出力制御を行い、かつ、この情報に対して所定の情報処理を行う。
The control unit 41 is realized by a CPU or the like, and controls processing and operation of each unit of the
送信部４２は、ネットワークＮを介して所定の形式にしたがった情報の送信を行なうインターフェースとしての機能を有する。受信部４３は、受信手段としてネットワークＮを介して所定の形式にしたがった情報の受信を行なうインターフェースとしての機能を有する。
The
入力部４４は、種々の情報を入力するためのキーボード等を用いて実現され、試薬の使用量の予測に必要な諸情報の入力が可能である。出力部４５は、ディスプレイパネルやスピーカー等によって実現され、出力手段として試薬の予測使用量等の各種情報を出力する。 The input unit 44 is realized by using a keyboard or the like for inputting various information, and can input various information necessary for predicting the usage amount of the reagent. The output unit 45 is realized by a display panel, a speaker, or the like, and outputs various types of information such as a predicted usage amount of a reagent as an output unit.
記憶部４６は、試薬の製造を支援する諸情報を記憶する。記憶部４６は、日種因子情報記憶部４６ａ、試薬在庫情報記憶部４６ｂおよび予測モデル記憶部４６ｃを有する。
The storage unit 46 stores various information that supports the manufacture of the reagent. The storage unit 46 includes a day and day factor
日種因子情報記憶部４６ａは、期間因子記憶手段として試薬の使用量を算出した期間を含む期間の特性を示す期間因子としての日種因子ｆj（ｊ＝１，…，ｉ）を記憶する。日種因子ｆjは対応する特性を有しているか否かに応じて「１」または「０」のいずれかの値をとる。この特性としては、図２に示すように、平日（ｆ1），休日（ｆ2），…，１２月（ｆi）等がある。例えば、２００７年１月１日は、休日に該当し（ｆ2＝１）、平日には該当しない（ｆ1＝０）。また、２００７年１月１日は、雨に該当し（ｆ4＝１）、晴れには該当しない（ｆ3＝０）。日種因子情報記憶部４６ａは、日付ｄuに対する日種因子を定める日種因子群｛ｆj（ｄu）}（ｊ＝１，…，ｉ，ｕ＝１，…，ｔ）を記憶する。ここで、日付ｄu（ｕ＝１，…，ｔ）は試薬の使用量を算出した期間の日付（ｄ１，…，ｄk）を含むとともにこの日付よりも後の日付を含む。図２に示す場合、ｄ1＝２００７／１／１，ｄk＝２００７／１／３１，ｄt＝２００７／１２／３１である。
The day type factor
試薬在庫情報記憶部４６ｂは、在庫情報記憶手段として試薬の有効期限を含んだ試薬の使用場所側および試薬の製造元側の在庫情報を記憶している。
The reagent stock
予測モデル記憶部４６ｃは、予測モデル記憶手段として、予測モデル同定部４７によって同定された予測モデルを記憶する。
The prediction
予測モデル同定部４７は、予測モデル同定手段として日種因子、試薬の種類および自動分析装置ａが設置される施設Ａに応じて定まる試薬の予測使用量を与える予測モデルを同定する。 The prediction model identification unit 47 identifies a prediction model that gives a predicted use amount of a reagent that is determined according to a day factor, a reagent type, and a facility A in which the automatic analyzer a is installed as a prediction model identification unit.
算出部４８は、算出手段として予測対象の日に対応する日種因子を予測モデルの入力として、試薬の予測使用量を算出する。
The
ボトルネック施設検索部４９は、検索手段として算出部４８によって予測時点まで算出された試薬の予測使用量および試薬在庫情報記憶部４６ｂに記憶された在庫情報を用いて、予測時点における施設Ａの試薬の不足量を算出し、この不足量が所定量以上の施設Ａであるボトルネック施設を検索する。
The bottleneck facility search unit 49 uses the predicted usage amount of the reagent calculated up to the prediction time point by the
指示情報生成部５０は、指示情報生成手段としてボトルネック施設検索部４９によって検索されたボトルネック施設での試薬の不足量を合計した量の試薬の在庫があり、かつ試薬の予測使用量の予測時点後であって予測時点から所定期間内に有効期限が切れる試薬の在庫がある場合、検索されたボトルネック施設で試薬の不足量が多い施設Ａから順に試薬を発送するように指示する発送順指示情報を生成する。また、指示情報生成部５０は、検索されたボトルネック施設での試薬の不足量を合計した量の試薬の在庫がない場合、試薬の製造を指示する製造指示情報を生成する。
The instruction
ここで、試薬の予測使用量を与える予測モデルを同定して試薬の種類および施設に応じた試薬の予測使用量を算出するまでの処理概要を説明する。自動分析装置ａは、試薬の使用量を、試薬の種類を識別する情報である試薬コードＲn、自動分析装置ａが設置される施設Ａを識別する情報である施設コードＰm、試薬の使用量の算出期間の情報である日付ｄvとともに一組の情報として生成して日毎で製造支援サーバ４０に送信する。
Here, an outline of the process from the identification of the prediction model that gives the predicted usage amount of the reagent to the calculation of the predicted usage amount of the reagent according to the type and facility of the reagent will be described. The automatic analyzer a includes the reagent usage amount, the reagent code R n which is information identifying the type of reagent, the facility code P m which is information identifying the facility A where the automatic analyzer a is installed, and the reagent usage with the date d v is information calculation period amounts transmits the generated in daily in the
製造支援サーバ４０では、受信部４３が各自動分析装置ａから送信されたこの一組の情報を受信する。予測モデル同定部４７は、一組の情報を用いて一つの施設Ａに設置される複数の自動分析装置ａの試薬の使用量の和としてこの試薬の使用量情報Ｃ（Ｒn，Ｐm，ｄv）（ｖ＝１，…，ｋ）を生成し、記憶部４６に記憶する。
In the
その後、予測モデル同定部４７は、日種因子情報記憶部４６ａが記憶する日種因子をもとに試薬の使用量の算出期間（ｄ1，…，ｄk）における日種因子を説明変数とする回帰分析により、試薬コードＲnおよび施設コードＰmに応じた試薬の使用量の予測モデルＣM（Ｒn，Ｐm，｛ｆj（ｄ1）｝，…，｛ｆj（ｄk）｝；｛ｆj（ｄW）｝）（以下、ＣMと書く）を同定する。ここで、日付ｄWは、日付ｄtより後の日付である。
Thereafter, the prediction model identification unit 47 uses the day type factor in the reagent usage amount calculation period (d 1 ,..., D k ) as an explanatory variable based on the day type factor stored in the day type factor
算出部４８は、予測対象の日付ｄwに対応する日種因子群｛ｆj（ｄW）｝の入力に応じて、試薬の予測使用量を算出する。図３は、現在の日付である２００７年１２月３１日の後の予測対象の日付ｄ1（＝２００８年１月１日）から日付ｄ7（＝２００８年１月７日）までの日種因子｛ｆj（ｄ1）｝，…，｛ｆj（ｄ7）｝の入力に応じて、算出部４８がそれぞれ算出した試薬の予測使用量を示している。図３では、予測対象の日付ｄ１の予測使用量をＣｄ1，予測対象の日付ｄ2の予測使用量をＣｄ2などとしている。算出部４８は、日付ｄ7を予測時点とした場合、予測時点までの試薬の予測使用量Ｃｄ1，…，Ｃｄ7の合計値を算出する。
The
ここで、図４に示したフローチャートを参照して、自動分析装置ａ１が上述した一組の情報を生成し、製造支援サーバ４０に送信する処理手順について説明する。なお、その他の自動分析装置ａ２〜ａ４は、自動分析装置ａ１と同様な処理を行う。図４に示すように、まず、制御部３１は、検体の分析処理を開始する前に、バーコード読取部１７によって、試薬庫１５に保持された全試薬容器１４に付与されたバーコード１６を読み取って、試薬コードＲnを取得する（ステップＳ１０１）。
Here, with reference to the flowchart shown in FIG. 4, a processing procedure in which the automatic analyzer a1 generates the above-described set of information and transmits it to the
その後、制御部３１は、検体の分析処理を開始する制御を行う（ステップＳ１０２）。その後、情報生成部３８は、試薬分注機構２１によって試薬が反応容器１８に分注されるたびに試薬コードＲn別の試薬の吸引回数を取得する（ステップＳ１０３）。その後、情報生成部３８は、試薬分注機構２１による試薬の吸引回数と、１回の吸引によって吸引される試薬の量とを用いて試薬コードＲn別に試薬の使用量を算出する（ステップＳ１０４）。
Thereafter, the
その後、制御部３１は、１日分の分析処理が終了したか否かを判断する（ステップＳ１０５）。１日分の分析処理が終了した場合（ステップＳ１０５：Ｙｅｓ）、情報生成部３８は、算出した１日分の試薬の使用量を試薬コードＲn、施設Ａ１の施設コードＰmおよび日付ｄvとともに一組の情報として生成する（ステップＳ１０６）。その後、制御部３１は、送信部３６によってこの生成した一組の情報を製造支援サーバ４０に送信させる（ステップＳ１０７）。一方、ステップＳ１０５において１日分の分析処理が終了していない場合（ステップＳ１０５：Ｎｏ）、ステップＳ１０３に移行して、上述した処理を繰り返す。
Thereafter, the
次に、図５に示したフローチャートを参照して、上述した製造支援サーバ４０による試薬の製造および発送を指示する情報を表示する処理手順について説明する。製造支援サーバ４０は、例えば、上述した試薬の使用量情報Ｃ（Ｒn，Ｐm，ｄv）を記憶部４６に１ヶ月分あるいは１年分記憶した日に予測モデルの同定を行う。図５に示すように、まず、予測モデル同定部４７は、試薬の予測使用量を与える予測モデルＣMを同定する（ステップＳ２０１）。その後、制御部４１は、同定された予測モデルＣMを予測モデル記憶部４６ｃに記憶する（ステップＳ２０２）。その後、制御部４１は、予測モデルＣMへの入力情報を取得する（ステップＳ２０３）。この制御部４１が取得する入力情報は、施設Ａから発注を受けた試薬を納品完了するまでにかかる１週間後を予測時点とする日種因子｛ｆj（ｄW）｝（ｗ＝１，…，７）であり、例えば、入力部４４を介して入力される。その後、算出部４８は、試薬コードＲnおよび施設コードＰmに対応した予測時点までの試薬の予測使用量Ｃp（＝Ｃｄ1＋，…，＋Ｃｄ7）を算出する（ステップＳ２０４）。この予測使用量Ｃpの算出は、予測対象の日毎に予測時点まで算出された試薬の予測使用量を合計して行われる。
Next, with reference to the flowchart shown in FIG. 5, a processing procedure for displaying information instructing the manufacture and shipping of the reagent by the
その後、ボトルネック施設検索部４９が、予測時点での試薬の在庫の不足量が所定量以上の施設Ａが検索されたか否かを判断する（ステップＳ２０５）。このステップＳ２０５以降、試薬コードＲ００１の試薬（以下、試薬Ｒ００１という）に試薬を限定して説明する。なお、その他の試薬コードＲnの試薬についても試薬Ｒ００１と同様に処理される。 Thereafter, the bottleneck facility search unit 49 determines whether or not a facility A whose reagent inventory deficiency at the time of prediction is equal to or greater than a predetermined amount has been searched (step S205). After step S205, the reagent will be described by limiting the reagent to the reagent of reagent code R001 (hereinafter referred to as reagent R001). Incidentally, it is treated in the same manner as reagent R001 also reagents other reagent code R n.
ここで、ステップＳ２０５でボトルネック施設検索部４９が行う施設Ａの検索処理手順について説明する。図６は、ボトルネック検索部４９が行った具体的な検索結果を示す図である。図６では、施設コードＰ００１〜Ｐ００４を有する４つの施設Ａの中で試薬コードＲ００１の試薬が所定の予測時点で１０リットル以上不足する施設を検索した結果を示している。例えば、施設コードＰ００１の施設Ａでは、予測時点までの試薬の予測使用量が２５リットルであり、現時点での試薬の在庫量が１０リットルであるため、予測時点での試薬の不足量が１５リットルと算出される。したがって、施設コードＰ００１の施設Ａはボトルネック施設である。一方、施設コードＰ００２の施設Ａでは、予測時点までの試薬の予測使用量が１５リットル（＞１０リットル）であり、現時点での試薬の在庫量が５リットルであるため、予測時点での試薬の不足量は５リットル（＜１０リットル）と算出され、ボトルネック施設とはならない。このようにして、図６に示す場合、ボトルネック施設検索部４９は、ボトルネック施設として施設コードＰ００１，Ｐ００３，Ｐ００４の施設Ａを検索する。 Here, the facility A search processing procedure performed by the bottleneck facility search unit 49 in step S205 will be described. FIG. 6 is a diagram showing a specific search result performed by the bottleneck search unit 49. FIG. 6 shows a result of searching for a facility in which the reagent of the reagent code R001 is insufficient by 10 liters or more at a predetermined predicted time point among the four facilities A having the facility codes P001 to P004. For example, in the facility A with the facility code P001, the predicted usage amount of the reagent up to the prediction time point is 25 liters, and the stock amount of the reagent at the present time is 10 liters. Therefore, the shortage amount of the reagent at the prediction time point is 15 liters. Is calculated. Therefore, the facility A with the facility code P001 is a bottleneck facility. On the other hand, in the facility A with the facility code P002, the estimated usage amount of the reagent up to the prediction time point is 15 liters (> 10 liters), and the current reagent stock amount is 5 liters. The deficiency is calculated as 5 liters (<10 liters) and is not a bottleneck facility. In this way, in the case shown in FIG. 6, the bottleneck facility search unit 49 searches for the facility A having the facility codes P001, P003, and P004 as the bottleneck facility.
ステップＳ２０５における判断の結果、予測時点での試薬Ｒ００１の不足量が所定量以上の施設Ａが検索された場合（ステップＳ２０５：Ｙｅｓ）、制御部４１は、ステップＳ２０６に移行する。一方、予測時点での試薬Ｒ００１の不足量が所定量以上の施設Ａが検索されない場合（ステップＳ２０５：Ｎｏ）、制御部４１は、本処理を終了する制御を行う。 As a result of the determination in step S205, when the facility A in which the shortage amount of the reagent R001 at the time of prediction is equal to or larger than the predetermined amount is searched (step S205: Yes), the control unit 41 proceeds to step S206. On the other hand, when the facility A in which the shortage amount of the reagent R001 at the time of prediction is greater than or equal to the predetermined amount is not searched (step S205: No), the control unit 41 performs control to end this process.
予測時点での試薬Ｒ００１の不足量が所定量以上の施設Ａが検索された場合（ステップＳ２０５：Ｙｅｓ）、指示情報生成部５０は、ボトルネック施設検索部４９によって検索された施設Ａでの試薬Ｒ００１の不足量を合計した量の在庫があるかないかを判断する（ステップＳ２０６）。この合計した量の試薬Ｒ００１の在庫があるかないかの判断は、試薬在庫情報記憶部４６ｂに記憶された試薬の製造元側の在庫情報に基づいて行われる。合計した量の試薬Ｒ００１の在庫がある場合（ステップＳ２０６：Ｙｅｓ）、指示情報生成部５０は、ステップＳ２０７に移行する。
When the facility A in which the shortage amount of the reagent R001 at the time of the prediction is a predetermined amount or more is searched (step S205: Yes), the instruction
一方、合計した量の試薬Ｒ００１の在庫がない場合（ステップＳ２０６：Ｎｏ）、指示情報生成部５０は、試薬Ｒ００１の製造を指示する製造指示情報を生成する（ステップＳ２０８）。その後、出力部４５が、この製造指示情報を表示する（ステップＳ２０９）。その後、制御部４１は、本処理を終了する制御を行う。
On the other hand, when the total amount of the reagent R001 is not in stock (step S206: No), the instruction
ステップＳ２０６における判断の結果、合計した量の試薬Ｒ００１の在庫がある場合（ステップＳ２０６：Ｙｅｓ）、指示情報生成部５０は、予測時点後の所定日数内で有効期限が切れる試薬Ｒ００１の在庫があるかないかを判断する（ステップＳ２０７）。予測時点後の所定日数内で有効期限が切れる試薬Ｒ００１の在庫がある場合（ステップＳ２０７：Ｙｅｓ）、ボトルネック施設検索部４９は、検索された施設Ａで予測時点での試薬Ｒ００１の不足量が多い施設Ａから順に有効期限が切れる試薬Ｒ００１を発送するように指示する発送順指示情報を生成する（ステップＳ２１０）。
As a result of the determination in step S206, when the total amount of the reagent R001 is in stock (step S206: Yes), the instruction
その後、出力部４５が、発送順指示情報を表示する（ステップＳ２１１）。その後、制御部４１は、本処理を終了する制御を行う。 Thereafter, the output unit 45 displays the shipping order instruction information (step S211). Then, the control part 41 performs control which complete | finishes this process.
図７は、ボトルネック施設検索部４９によって検索された施設Ａの施設コードＰmと試薬Ｒ００１の発送の優先順位とを対応させた内容を示す表示例を示す図である。この例では、予測時点後の所定日数内で有効期限が切れる試薬Ｒ００１の在庫の量は４０リットルとしている。図７に示すように、ボトルネック施設検索部４９によって検索された施設Ａの施設コードＰmと試薬Ｒ００１の発送の優先順位を示す番号とが対応して表示されている。発送の優先順位が上位にある施設コードＰ００１および施設コードＰ００３の施設Ａにおける試薬Ｒ００１の不足量の合計が４０リットルであるので、検索された施設Ａのうち施設コードＰ００１および施設コードＰ００３の施設Ａについてのみ発送の優先順位を表示している。なお、施設コードＰ００４の施設については、試薬の製造元に有効期限に余裕がある試薬Ｒ００１の在庫があるため、優先して試薬の発送を行う必要がない。 Figure 7 is a diagram showing a display example showing the content made to correspond to the priority of the dispatch facility code P m and the reagent R001 facilities A retrieved by the bottleneck facility searching unit 49. In this example, the stock amount of the reagent R001 that expires within a predetermined number of days after the prediction time is 40 liters. As shown in FIG. 7, a number indicating the dispatch priorities of the facility code P m and the reagent R001 facilities A retrieved by the bottleneck facility searching unit 49 are displayed correspondingly. Since the sum of the shortage amount of the reagent R001 in the facility A with the facility code P001 and the facility code P003 having the highest priority for shipping is 40 liters, the facility A with the facility code P001 and the facility code P003 among the retrieved facilities A Only the shipping priority is displayed. As for the facility with the facility code P004, the reagent manufacturer has a stock of the reagent R001 with a sufficient expiration date, and therefore it is not necessary to preferentially ship the reagent.
一方、予測時点後の所定日数内で有効期限が切れる試薬Ｒ００１の在庫がない場合（ステップＳ２０７：Ｎｏ）、制御部４１は、本処理を終了する制御を行う。ここで、ステップＳ２１０のように発送順指示情報を生成しないのは、不足量分の全ての試薬Ｒ００１の在庫の有効期限に余裕があるためである。 On the other hand, when there is no inventory of the reagent R001 that expires within the predetermined number of days after the prediction time (step S207: No), the control unit 41 performs control to end this process. Here, the reason why the shipping order instruction information is not generated as in step S210 is that there is a margin in the expiration date of the stock of all the reagents R001 for the shortage amount.
この発明の実施の形態１では、自動分析装置ａは、日毎に試薬の使用量を算出し、算出した試薬の使用量を試薬コードＲn、施設コードＰmおよび日付ｄvとともに一組の情報として生成し、製造支援サーバ４０に送信している。製造支援サーバ４０は、この一組の情報および日種因子を用いて、試薬コードＲnおよび施設コードＰmに応じて定まる試薬の使用量を与える予測モデルＣMを同定し、予測対象の日付ｄWに対応する日種因子を予測モデルＣMの入力として試薬の予測使用量を算出しているので、日種因子を考慮して試薬の予測使用量を算出することができる。従って、試薬の使用量をより高い精度で予測することができる試薬製造支援システム１を提供することができる。
In the first embodiment of the present invention, the automatic analyzer a calculates the reagent usage amount every day, and sets the calculated reagent usage amount together with the reagent code R n , the facility code P m and the date d v as a set of information. And transmitted to the
また、この発明の実施の形態１では、指示情報生成部５０が、試薬の予測使用量の予測時点後であって予測時点から所定期間内に有効期限が切れる試薬を予測時点で不足量が多い施設Ａから順に発送する発送順指示情報を生成し、出力部４５が、この発送順指示情報を表示しているので、試薬の製造元側は、有効期限を切らして在庫の試薬を無駄にしてしまうことを低減することができる。
Further, in the first embodiment of the present invention, the instruction
また、この発明の実施の形態１では、指示情報生成部５０が、予測時点での試薬の不足量を合計し、この合計した量の試薬の在庫がない場合、試薬の製造を指示する製造指示情報を生成し、出力部４５が、この製造指示情報を表示させているので、将来的に在庫が不足する種類の試薬について予め製造しておくことができる。従って、試薬の製造元側での試薬の在庫切れを未然に防止することができる。
Further, in the first embodiment of the present invention, the instruction
なお、この発明の実施の形態１では、出力部４５が、発送順指示情報および製造指示情報を表示するものを例示したが、これに限らず、発送順指示情報および製造指示情報を試薬の製造元側で出力できればよい。例えば、試薬の製造元の各工場内にネットワークＮを介して製造支援サーバ４０と通信可能な端末を設け、製造支援サーバ４０がこの端末に発送順指示情報および製造指示情報を送信し、この端末が、端末に備えられたディスプレイパネルに発送順指示情報および製造指示情報を表示するようにしてもよい。
In the first embodiment of the present invention, the output unit 45 exemplifies the one that displays the shipping order instruction information and the manufacturing instruction information. However, the present invention is not limited thereto, and the shipping order instruction information and the manufacturing instruction information are used as the reagent manufacturer. It only needs to be able to output on the side. For example, a terminal that can communicate with the
なお、この発明の実施の形態１では、指示情報生成部５０は、不足量を合計した量の試薬の在庫があり、かつ予測時点後であって予測時点から所定期間内に有効期限が切れる試薬の在庫がある場合、ボトルネック施設検索部４９によって検索された施設Ａで予測時点での試薬の不足量が多い施設Ａから順に試薬を発送するように指示する発送順指示情報を生成するものを例示したが、これに限らず、不足量が所定量以上の試薬の在庫がある場合に、ボトルネック施設検索部４９によって検索された施設Ａで予測時点での試薬の不足量が多い施設Ａから順に試薬を発送するように指示する発送順指示情報を生成してもよい。この場合、試薬の製造元側は、試薬を過剰に製造したとしても、余剰分を予測時点での試薬の不足量が多い施設Ａに優先して発送することができる。
In the first embodiment of the present invention, the instruction
なお、この発明の実施の形態１では、製造支援サーバ４０が、発送順指示情報および製造指示情報を生成するものを例示したが、これに限らず、製造支援サーバ４０が、予測対象の日付に対応する日種因子を予測モデルＣMの入力として、試薬の予測使用量を算出できればよい。例えば、製造支援サーバ４０が、ボトルネック施設検索部４９および指示情報生成部５０を有さない構成としてもよい。
In the first embodiment of the present invention, the
（実施の形態２）
次に、この発明の実施の形態２について説明する。上述した実施の形態１では、製造支援サーバ４０側で、試薬コードＲnおよび施設コードＰmに応じた試薬の予測使用量を算出するようにしていたが、この実施の形態２では、製造支援サーバ７０が同定した試薬コードＲnおよび施設コードＰmに応じた試薬の使用量の予測モデルを、この予測モデルが対応する施設コードＰmの施設に設置された自動分析装置に送信し、自動分析装置側で試薬の予測使用量を算出できるようにしている。
(Embodiment 2)
Next, a second embodiment of the present invention will be described. In the first embodiment described above, the predicted use amount of the reagent corresponding to the reagent code R n and the facility code P m is calculated on the
図８は、この発明の実施の形態２にかかる試薬製造支援システム２の構成を示す模式図である。図８に示すように、製造支援サーバ７０は、施設情報記憶部７３ａおよび取得部７２を有する。また、自動分析装置ａ５は、使用量算出部６２を有する。その他の自動分析装置ａ６〜ａ８は、自動分析装置ａ５と同様の構成である。以下でも、自動分析装置ａ５〜ａ８を総称する場合、自動分析装置ａとし、施設Ａ３，Ａ４を総称する場合、施設Ａとする。また、その他の構成で実施の形態１と同一構成部分には同一符号を付している。
FIG. 8 is a schematic diagram showing the configuration of the reagent
施設情報記憶部７３ａは、場所情報記憶手段として自動分析装置ａと自動分析装置ａが設置される施設Ａとを対応付ける情報を記憶している。自動分析装置ａと施設Ａとの対応付けは、自動分析装置ａを識別する装置コードｐxと施設コードＰmとを対応付けることで可能となる。例えば、自動分析装置ａ５の装置コードｐ０００１および自動分析装置ａ６の装置コードｐ０００２は、施設Ａ３の施設コードＰ００１と対応付けられている。
The facility
取得部７２は、受信部４３によって自動分析装置ａから装置コードｐxを含む予測モデルの送信要求を受信したとき、取得手段として施設情報記憶部７３ａから自動分析装置ａが設置される施設Ａの施設コードＰmを取得し、予測モデル記憶部４６ｃから施設コードＰmに対応する予測モデルＣM（Ｒn，Ｐm，｛ｆj（ｄ1）｝，…，｛ｆj（ｄk）｝；｛ｆj（ｄW）｝）（以下、ＣMと書く）を取得する。なお、送信部４２は、予測モデル送信手段として、取得部７２が取得した予測モデルを送信要求のあった自動分析装置ａに送信する。
Acquisition unit 72, when receiving the transmission request of the prediction model includes a device code p x from autoanalyzer a by the receiving
使用量算出部６２は、使用量算出手段として予測対象の日付ｄwに対応する日種因子を製造支援サーバ７０から送信された予測モデルＣMの入力として試薬の予測使用量を算出する。なお、受信部３７は、予測モデル受信手段として、製造支援サーバ７０から送信された予測モデルを受信する。
The
ここで、図９に示したフローチャートを参照して、上述した試薬製造支援システム２による製造支援サーバ７０から自動分析装置ａ５に対応した予測モデルを送信する処理手順について説明する。なお、製造支援サーバ７０からその他の自動分析装置ａ６〜ａ８に対応した予測モデルを送信する処理手順についても、自動分析装置ａ５と同様に行われる。まず、入力部３２からの入力信号により自動分析装置ａ５から製造支援サーバ７０に自動分析装置ａ５を識別する情報を含む予測モデルの送信要求信号が送信される（ステップＳ３０１）。この自動分析装置ａ５を識別する情報は、自動分析装置ａ５を識別する装置コードｐx（例えば、ｐx＝ｐ０００１）である。
Here, with reference to the flowchart shown in FIG. 9, the process sequence which transmits the prediction model corresponding to the automatic analyzer a5 from the manufacturing support server 70 by the reagent
製造支援サーバ７０が、装置コードｐxの情報を含む予測モデルＣMの送信要求信号を受信すると、取得部７２は、施設情報記憶部７３ａから自動分析装置ａが設置される施設Ａの施設コードＰmの情報を取得し、取得した施設コードＰmに対応する予測モデルＣMを取得する（ステップＳ４０１）。
Manufacture support server 70 receives the transmission request signal of the predictive model C M including the information of the device code p x, acquisition unit 72, facility code facilities A to autoanalyzer a from the facility
その後、制御部７１は、取得した予測モデルＣMを送信部４２によって自動分析装置ａ５に送信する（ステップＳ４０２）。 Thereafter, the control unit 71 sends to the automated analyzer a5 predictive model C M obtained by the transmission unit 42 (step S402).
自動分析装置ａ５は、製造支援サーバ７０から送信された予測モデルＣMを受信すると、制御部６１は、この受信した予測モデルＣMを記憶部３５に記憶する（ステップＳ３０２）。その後、制御部６１は、予測モデルＣMへの入力情報を取得する（ステップＳ３０３）。制御部６１が取得する入力情報は、例えば、入力部３２を介して入力される。その後、使用量算出部６２は、施設Ａでの予測対象の日付ｄｗの試薬コードＲnに応じた予測時点までの試薬の予測使用量Ｃpを算出する（ステップＳ３０４）。その後、出力部３４は、算出された試薬の予測使用量Ｃpを表示する（ステップＳ３０５）。
Automatic analyzer a5 receives the predictive model C M transmitted from the manufacture support server 70, control unit 61 stores the prediction model C M this received in the storage unit 35 (step S302). Thereafter, the control unit 61 acquires input information to the prediction model C M (Step S303). The input information acquired by the control unit 61 is input via the
この発明の実施の形態２では、実施の形態１と同様に試薬の使用量をより高い精度で予測することができる試薬製造支援システム２を提供することができるとともに、自動分析装置ａによって、自動分析装置ａが設置される施設Ａでの試薬コードＲnに応じた試薬の予測使用量を算出することができる。従って、施設Ａ側で試薬の予測使用量を用いた試薬の発注を行うことができる。
In the second embodiment of the present invention, a reagent
なお、上述した実施の形態１，２では、使用場所の情報として自動分析装置ａが設置される施設Ａを識別する施設コードＰmを用いるものを例示したが、これに限らず、試薬の使用場所を識別することができればよい。例えば、施設Ａが設置される地域を識別する地域コードを使用場所の情報として用いてもよい。この場合、施設情報記憶部７３は、自動分析装置ａ、施設Ａおよび地域を対応付ける情報を記憶すればよい。また、自動分析装置ａが各施設Ａに１台ずつ設置される場合、施設コードＰmと装置コードｐxとが１対１に対応するので、施設コードＰmに代わって装置コードｐxを使用場所の情報として用いてもよい。この場合、施設情報記憶部７３を省略することが可能である。 In the first and second embodiments described above has exemplified the one using the facility code P m identifies the facilities A to autoanalyzer a as information of the place of use is installed is not limited to this, use of reagent What is necessary is just to be able to identify a place. For example, an area code that identifies an area where the facility A is installed may be used as information on the place of use. In this case, the facility information storage unit 73 may store information that associates the automatic analyzer a, the facility A, and the area. Also, if the automatic analyzer a are installed one for each facility A, since the facility code P m and device code p x are in one-to-one correspondence, the device code p x on behalf of the facility code P m It may be used as information on the place of use. In this case, the facility information storage unit 73 can be omitted.
なお、上述した実施の形態１，２では、予測モデル同定部４７は、一組の情報を用いて一つの施設Ａに設置される複数の自動分析装置ａの試薬の使用量の和としてこの試薬の使用量情報Ｃ（Ｒn，Ｐm，ｄv）を生成するものを例示したが、これに限らず、試薬の使用場所に応じて定まる試薬の予測使用量を与える予測モデルを同定できればよい。例えば、施設Ａ別でなく自動分析装置ａ別の予測使用量を算出したい場合、予測モデル同定部４７は、一つの施設Ａに設置される複数の自動分析装置ａの試薬の使用量の平均として試薬の使用量情報Ｃ（Ｒn，Ｐm，ｄv）を生成する。また、自動分析装置ａが各施設Ａに１台ずつ設置される場合、施設コードＰmに代わって装置コードｐxを試薬の使用場所の情報として用いることができるため、試薬の使用量情報Ｃ（Ｒn，Ｐm，ｄv）は、試薬の使用量情報Ｃ（Ｒn，ｐx，ｄv）となり、一つの施設Ａに設置される自動分析装置ａの試薬の使用量の和あるいは平均として試薬の使用量情報を生成する必要がない。 In the first and second embodiments described above, the prediction model identification unit 47 uses this set of information as a sum of the usage amounts of the reagents of a plurality of automatic analyzers a installed in one facility A. usage information C (R n, P m, d v) is exemplified which generate, not limited to this, it is sufficient identify predictive model giving the estimated usage amount of the reagent which is determined depending on the place of use of the reagent . For example, when it is desired to calculate a predicted usage amount for each automatic analyzer a instead of for each facility A, the prediction model identification unit 47 calculates the average usage amount of reagents of a plurality of automatic analyzers a installed in one facility A. the amount of the reagent information C (R n, P m, d v) to produce a. Also, if the automatic analyzer a are installed one for each facility A, since it is possible to use as the information of the location of the reagent device code p x on behalf of the facility code P m, the amount of reagent information C (R n , P m , d v ) is reagent usage information C (R n , p x , d v ), and the sum of the usages of the reagents in the automatic analyzer a installed in one facility A or There is no need to generate reagent usage information on average.
また、上述した実施の形態１，２では、期間因子は日毎に定義されたものを例示したが、期間因子は、日毎に定義されたものでなくてよい。例えば、月毎、週毎、季節毎に定義されるものを用いてもよい。
Moreover, in
１，２ 試薬製造支援システム
１０ 測定機構
１１ 検体容器
１２ ラック
１３ 検体移送部
１４ 試薬容器
１５ 試薬庫
１６ バーコード
１７ バーコード読取部
１８ 反応容器
１９ 反応槽
２０ 検体分注機構
２１ 試薬分注機構
２２ 攪拌部
２３ 測光部
２４ 洗浄部
３０，６０ 制御装置
３１，４１，６１，７１ 制御部
３２，４４ 入力部
３３ 分析部
３４，４５ 出力部
３５，４６，７３ 記憶部
３６，４２ 送信部
３７，４３ 受信部
３８ 情報生成部
４０，７０ 製造支援サーバ
４６ａ 日種因子情報記憶部
４６ｂ 試薬在庫情報記憶部
４６ｃ 予測モデル記憶部
４７ 予測モデル同定部
４８ 算出部
４９ ボトルネック施設検索部
５０ 指示情報生成部
６２ 使用量算出部
７２ 取得部
７３ａ 施設情報記憶部
Ａ１〜Ａ４ 施設
ａ１〜ａ８ 自動分析装置
DESCRIPTION OF
Claims (7)
前記自動分析装置は、
互いに同じ周期を有する複数の期間にわたって前記試薬の使用量を期間毎に算出し、算出した前記試薬の使用量を前記試薬の種類、使用場所および算出期間の情報とともに一組の情報として生成する情報生成手段と、
前記一組の情報を前記製造支援サーバへ送信する送信手段と、
を備え、
前記製造支援サーバは、
前記一組の情報を前記自動分析装置から受信する受信手段と、
前記試薬の使用量の算出期間の特性を示す期間因子を記憶する期間因子記憶手段と、
前記受信手段が受信した前記一組の情報および前記期間因子記憶手段が記憶する前記期間因子を用いて、前記試薬の種類および前記使用場所に応じて定まる前記試薬の予測使用量を与える予測モデルを同定する予測モデル同定手段と、
予測対象の期間に対応する期間因子を前記予測モデル同定手段が同定した前記予測モデルの入力として、前記試薬の予測使用量を算出する算出手段と、
を備えたことを特徴とする試薬製造支援システム。 A reagent having an automatic analyzer that analyzes a sample by reacting the sample and a reagent, and a manufacturing support server that is connected to the automatic analyzer via a network so as to be communicable and supports the manufacture of the reagent In the manufacturing support system,
The automatic analyzer is
Information for calculating the usage amount of the reagent for each period over a plurality of periods having the same cycle, and generating the calculated usage amount of the reagent as a set of information together with information on the type, location of use, and calculation period of the reagent Generating means;
Transmitting means for transmitting the set of information to the manufacturing support server;
With
The manufacturing support server includes:
Receiving means for receiving the set of information from the automatic analyzer;
A period factor storage means for storing a period factor indicating characteristics of a calculation period of the usage amount of the reagent;
Using the set of information received by the receiving unit and the period factor stored by the period factor storage unit, a prediction model that gives an estimated usage amount of the reagent determined according to the type of reagent and the place of use A predictive model identifying means for identifying;
A calculation unit that calculates a predicted usage amount of the reagent as an input of the prediction model that the prediction model identification unit has identified a period factor corresponding to a period to be predicted;
A reagent manufacturing support system comprising:
前記試薬の有効期限を含んだ前記使用場所側および前記試薬の製造元側の在庫情報を記憶した在庫情報記憶手段と、
前記算出手段によって予測時点まで算出された前記試薬の予測使用量および前記在庫情報を用いて、前記予測時点における前記使用場所の前記試薬の不足量を算出し、該不足量が所定量以上である前記使用場所を検索する検索手段と、
前記不足量が所定量以上である前記試薬の在庫がある場合、前記検索手段によって検索された前記使用場所で前記不足量が多い前記使用場所から順に該試薬を発送するように指示する発送順指示情報を生成する指示情報生成手段と、
を備えたことを特徴とする請求項１または２に記載の試薬製造支援システム。 The manufacturing support server includes:
Inventory information storage means for storing inventory information on the use location side and the reagent manufacturer side including the expiration date of the reagent;
Using the estimated usage amount of the reagent and the inventory information calculated up to the prediction time point by the calculation means, the shortage amount of the reagent at the use location at the prediction time point is calculated, and the shortage amount is a predetermined amount or more. Search means for searching for the use place;
When there is a stock of the reagent with the shortage amount equal to or larger than a predetermined amount, a shipping order instruction that instructs to ship the reagents in order from the use location with the shortage amount in the use location searched by the search means. Instruction information generating means for generating information;
The reagent manufacturing support system according to claim 1 or 2, further comprising:
前記予測モデル同定手段が同定した前記予測モデルを記憶する予測モデル記憶手段と、
前記受信手段によって前記自動分析装置から前記使用場所の情報を含む前記予測モデルの送信要求を受信したとき、前記使用場所の情報に対応する前記予測モデルを前記予測モデル記憶手段から取得する取得手段と、
前記取得手段が取得した前記予測モデルを前記送信要求のあった前記自動分析装置に送信する予測モデル送信手段と、
を備え、
前記自動分析装置は、
前記製造支援サーバから送信された前記予測モデルを受信する予測モデル受信手段と、
予測対象の期間に対応する前記期間因子を前記予測モデル受信手段が受信した前記予測モデルの入力として前記試薬の予測使用量を算出する使用量算出手段と、
を備えたことを特徴とする請求項１〜６のいずれか一つに記載の試薬製造支援システム。 The manufacturing support server includes:
Prediction model storage means for storing the prediction model identified by the prediction model identification means;
An acquisition unit that acquires the prediction model corresponding to the information on the use place from the prediction model storage unit when the reception unit receives the transmission request of the prediction model including the use place information from the automatic analyzer; ,
Prediction model transmission means for transmitting the prediction model acquired by the acquisition means to the automatic analyzer that requested the transmission;
With
The automatic analyzer is
Prediction model receiving means for receiving the prediction model transmitted from the manufacturing support server;
A usage amount calculating means for calculating a predicted usage amount of the reagent as an input of the prediction model received by the prediction model receiving means for the period factor corresponding to a period to be predicted;
The reagent manufacturing support system according to any one of claims 1 to 6, further comprising:
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| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2021522511A (en) * | 2018-05-04 | 2021-08-30 | ラジオメーター・メディカル・アー・ペー・エス | Point of Care Medical Analyzer Consumable Usability Prediction |
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2008
- 2008-10-30 JP JP2008279964A patent/JP2010107368A/en not_active Withdrawn
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2021522511A (en) * | 2018-05-04 | 2021-08-30 | ラジオメーター・メディカル・アー・ペー・エス | Point of Care Medical Analyzer Consumable Usability Prediction |
| JP7066011B2 (en) | 2018-05-04 | 2022-05-12 | ラジオメーター・メディカル・アー・ペー・エス | Point of Care Medical Analyzer Consumable Usability Prediction |
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