导读本次专题文章将聚焦于 Jeff Hoffman（Walgreens 药房与医疗业务产品管理负责人）的分享，深入解析 Walgreens 如何通过与 Palantir 的合作，成功部署基于 Foundry 平台的解决方案，实现药房运营模式的现代化和企业向数据驱动型组织的战略转型。
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Walgreens 业务生态的复杂性与数据挑战
Walgreens 致力于推动业务转型，目标是实现客户和同事体验的现代化与再创造，并最终成为一个完全数据驱动型企业。作为一家拥有近 125 年历史的企业，Walgreens 承担着在医疗健康生态系统中日益重要的角色，其药剂师在社区和患者护理中扮演着关键作用。
Walgreens 的运营规模和内部生态系统极其复杂：
实体网络： 在美国和波多黎各运营着 8500 家门店。
团队与客户： 拥有 22 万名团队成员，每日服务约 900 万客户。
集成运营： 内部生态系统大型、复杂、集成且相互关联，不仅包括广泛的门店网络，还包括 11 个使用机器人和自动化技术 的微型履约中心，以及数百名远程执行任务的集中式同事。
尽管公司每天收集着数十亿数据点，但这些数据分散在孤立且不连贯的系统中。传统上基于规则的决策制定方式，仅能针对药房价值流中的单个组件，且缺乏实时的端到端洞察。这种局限性严重阻碍了企业最大化药房业务整体网络的效应。
Foundry 驱动的本体论构建与实时洞察
为克服分散式数据和孤立决策的瓶颈，Walgreens 引入 Palantir Foundry，旨在获得一个行业级的解决方案，以全面优化其药房资产、能力、人员和投资的总和。
本体论（Ontology）的构建： 核心战略是构建一个作为复杂运营数字孪生的本体论。在不到 45 天的时间内，Walgreens 成功将约 25 个数据资产、模型和交易系统集成到本体论中，涉及 PB 级的数据输入。
实时可见性与决策优化： 这一基础建设实现了实时洞察、智能路由和动态决策，从而优化了客户护理和业务运营绩效。本体论提供了一个清晰的视角，帮助识别和理解工作流中的供需失衡。
核心目标： 确保在正确的时间、正确的地点，由正确的个体完成正确的工作，从而提升药房运营的效率和准确性。
AI 驱动的工作负载平衡：从试点到大规模自主编排
在项目初期，Walgreens 的目标是在六个月内完成 10 家门店工作负载平衡模型的配置和试点。然而，团队迅速意识到通过利用 Foundry 和 AIP 组合 AI 驱动的端到端工作流的巨大潜力。
部署速度与规模： Walgreens 仅用 8 个月的时间，就成功部署了一个生产级的、端到端自主工作负载分配工作流，覆盖了 4000 家门店。
中央可见性： 该解决方案以 15 分钟为间隔跟踪药房任务的流入和流出，提供了以前无法实现的中央可见性，使得部分工作可以远程路由给集中式员工执行。
自主决策与运营效率的量化提升
Walgreens 需要一个技术支持和基于数据的解决方案来大幅提升运营效率。系统通过将新逻辑应用于实时数据流，判断门店是否需要中央支持，并根据实时活动、人员配置水平和门店属性提供支持建议。
规模挑战： 鉴于每 15 分钟需要对 4000 家门店进行一次决策建议，如果依赖人类手动接受或拒绝，每天将产生约 384 亿次决策。在如此大规模的运营中，这显然是不可行的。
自主编排的实现： 为此，Walgreens 创建了一个看板式的视图，实现了自动化行动，并应用设定的阈值在网络中进行负载平衡，实现了工作流的自主编排。同时，系统保留了手动覆盖和创建新决策的灵活性。
应急响应能力： 这种自主编排的能力在应急场景下体现了关键价值。例如，在肯塔基州发生灾难性洪水期间，系统通过一键操作，立即为所有受灾害影响的门店激活了支持路由，有效减轻了门店的工作负担，保障了处方的快速调剂。
总结：下一代药房运营的战略蓝图
该解决方案为 Walgreens 带来了前所未有的数据可见性和决策能力，实现了跨企业资源的优化整合，并对患者体验产生了切实影响。
运营效率提升： 经过试点和大规模部署，Walgreens 实现了约 30% 的运营效率提升。这通过合理化和重新分配时间和任务，使同事能够专注于更高价值的活动和重要的患者服务。
临床服务扩展： 此外，用例已扩展到临床服务的交付，促使患者参与度增加了 32%。
未来愿景： Walgreens 致力于将这些能力作为其核心技术堆栈，用于优化端到端的药房价值链，提供卓越的运营效率和患者服务。这一转型使得企业能够同时理解业务的所有工作组件，实现更智能的动态决策和持续优化，并同时为药房工程师、数据科学家和一线运营人员提供更有效的支持工具。
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