马来西亚一家医院如何通过四台医院 AMR 每日节省 38 小时员工工时
本案例研究记录了 Warpify 在马来西亚的一个真实客户部署项目。为保护隐私,文中隐去了具体身份信息;四台医院自主移动机器人(AMR)每天完成 216 次任务,节省了约 38 小时的人力工时,财务收益则根据机密商业数据另行计算。

项目概览
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| 领域 | 项目概况 |
|---|---|
| 设施 | 一家拥有 320 张床位、分布于 13 个楼层的私立三级医院 |
| 机器人范围 | 四台医院物流自主移动机器人,服务 11 个目的楼层及中央物流层 |
| 经批准的工作流 | 清洁布草、日常病区物资,以及上锁保管的非管制药品补给 |
| 记录的稳定运行结果 | 每天完成 216 次任务,任务完成率为 96.9%,每天释放约 38.2 小时人员工时 |
| 财务结果 | 模型估算首年成本回收约需 12.6 个月;持续性可兑现成本节省 ROI 约为 17.6% |
| Warpify 工作范围 | 工作流测量、车队规模规划、机器人与推车选型、现场准备、电梯与门集成、感染控制设计、培训、试点优化、KPI 管理及商业建模 |
业务痛点并非源于员工不够努力。搬运工、药房助理、病房护理员甚至护士,每天都要花费大量工作时间在走廊行走、等待电梯以及在各部门间运送常规物资。院方希望在不裁减现有岗位、也不将临床判断交给机器人的前提下,释放这部分人力资源。
运营背景与决策:自动化运输,而非护理
评估过程将重复性、可计划的移动任务与需要紧急处理、临床判断或严格管控的工作进行了区分。患者、血液制品、管制药物、传染性样本、紧急药品、污衣、临床废弃物及紧急转运任务均未纳入机器人工作流程。
这一界限比机器人的最大载重或速度更为重要。医院 AMR 解决方案必须适配建筑结构、载荷要求、电梯系统、交接责任、感染控制规则、网络覆盖以及人工应急预案。
基准工作流程与测量范围
在评估期间,项目团队记录了每天 486 次内部物资运送。剔除紧急、不规律、高风险及低频次的行程后,每天有 223 次派送任务被认定适合试点。
工时节省的计算仅统计了机器人完成交接后,员工无需再执行的运输时间。装载、接收、载荷核对及异常处理仍由人工负责。
约束条件、排除项与职责
人工职员保留了载荷核对、安全交接、感染控制决策、异常响应及临床判断的职责。机器人仅限于在获批的路线、推车及服务窗口内运行。
已记录的机器人工作流程与核准范围
Warpify 基于通用的医院级底盘推车 AMR 车队,构建了三个受控工作流程。公开版本特意隐去了制造商、产品名称、型号及商业时间表。
- Clean linen: sealed carts moved from clean storage to fixed ward handover points and never entered soiled-linen areas.
- Routine ward supplies: standardized carts carried approved non-urgent consumables using department, cart, destination and timestamp identifiers rather than patient data.
- Medication replenishment: locked carts moved routine non-controlled medication between pharmacy dispatch and authorized ward handover zones. Controlled, urgent, cold-chain and patient-specific exceptions remained manual.
医院设定了 180 公斤的运行载重上限,并使用了宽度不超过 78 厘米的推车。这些限制仅为该站点的运营控制要求,并非通用的医院 AMR 规格。
除了机器人选型,Warpify 还需要解决的问题
电梯与走廊通行能力
服务电梯组与车队管理系统进行了集成。患者转运和紧急任务享有优先权。低优先级任务会在起点等待,避免在电梯厅造成拥堵。
感染控制权责
通过独立的推车类别、清洁计划、交接规则和隔离程序,将获批的清洁工作流程与污物及受管制物流程完全分开。马来西亚将病原体和临床废弃物归类为 SW404 类计划废弃物,因此该类工作被排除在外。
隐私与网络安全
任务记录仅使用操作标识符和时间戳;导航无需患者姓名和诊断信息。根据马来西亚《个人数据保护法》,健康信息属于敏感个人数据,因此数据最小化处理降低了风险并简化了审查流程。
手动备用方案
医院物流在网络故障、电梯控制异常或维护期间不能中断。员工保留了经过培训的手动操作流程,机器人则会在异常情况下移动至预设的安全等待区域。
12 周试点期间的变化
试点过程包括基准观察、测绘、集成、受控验证、现场轮班和优化。早期的摩擦成为了运营依据:
- Lift-aware dispatch reduced average lift waiting from 6.1 to 3.4 minutes.
- Marked parking bays and route-health checks reduced manual intervention from 4.6 to 1.9 events per 100 missions.
- A two-stage receiving confirmation reduced median locked-cart handover waiting from 4.2 to 1.3 minutes.
- Quiet zones and scheduled sound profiles resolved four minor sound-related comments.
在受控路线验证期间发生了三次低速接触。未报告任何人员受伤、货物损失或设备损坏。这些事件促使我们扩大了间隙余量并修订了停车规则,而非将其隐瞒。
记录的运营成果
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| 指标 | 结果 | 状态 |
|---|---|---|
| 已完成任务 | 每天 216 次 | 项目记录;已由批准披露的审核人核查 |
| 任务完成率 | 96.9% | 根据尝试的 223 次任务中完成 216 次核验计算 |
| 释放的人员工时 | 每天约 38.2 小时 | 根据已核查的项目输入核验计算 |
| 常规配送准时率 | 从 82% 提升至 95% | 项目记录;已由批准披露的审核人核查 |
| 护士临时取物次数 | 从每天 41 次降至 13 次 | 项目记录;已由批准披露的审核人核查 |
| 车队可用性 | 服务时段内为 98.1% | 项目记录;已由批准披露的审核人核查 |
38 个工时的计算方式
每天完成 216 次任务 × 每次任务节省 10.6 分钟员工时间 = 2,289.6 分钟,即每天节省 38.16 个工时。
按全年 365 个运营日计算,总计可释放约 13,928 个工时。项目模型分配了 12,950 个生产力工时,以避免招聘 7 名计划内的支持人员。剩余的产能用于处理异常情况、库存盘点、培训和快速响应,并未计入裁员指标。
财务模型、公式及数据质量(不披露具体价格)
该保密模型涵盖了四台机器人的“机器人即服务”(RaaS)订阅、车队软件、支持服务、测绘、电梯集成、推车工程、调试和培训。具体产品定价和商业条款特意未在公开版本中列出。
该模型仅计算预算内可实现的硬性节约:避免了计划内的支持人员招聘,并减少了非工作时间的跑腿支出。对于护理响应速度提升、可追溯性、体力消耗降低、创新可见度或保留的服务能力,均未赋予现金价值。
此前发布的 12.6 个月稳定投资回收期表述在此予以更正。12.6 个月的数字包含了首年的集成和调试成本,因此它是一个 首年成本回收期,而非稳态投资回收期。
敏感性与盈亏平衡条件
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| 情景 | 可兑现成本节省实现程度 | 首年成本回收期 | 持续性可兑现成本节省 ROI |
|---|---|---|---|
| 不利情景 | 基准的 85% | 约 14.8 个月 | 约 -0.1% |
| 基准情景 | 基准的 100% | 约 12.6 个月 | 约 17.6% |
| 有利情景 | 基准的 115% | 约 10.9 个月 | 约 35.2% |
当实现约 85.1% 的基础硬性节约时,即可实现经常性盈亏平衡。要在 12 个月内收回全部首年成本,则需要达到基础硬性节约预期的约 104.7%。因此,该项目应通过每月的利用率、人员配置和服务审查来进行管理,而不应将其视为对回报的承诺。
成果驱动因素与局限性
任务完成率、每项任务节省的实际时间、医院避免计划外招聘的能力、电梯集成成本以及日常支持范围,这些因素对财务影响最大。如果医院的运输量较小、电梯不兼容、Wi-Fi 不稳定、感染控制权责不清或紧急负载比例过高,则可能无法实现同样的效果。
本案例并不证明节省的时间会自动转化为现金。它未对临床质量、员工留任率、事故减少或品牌价值进行定价。它也无法证明四台机器人同样适用于另一家拥有 320 张床位的医院。
证据与来源
外部背景参考了马来西亚关于最低工资、工作时间、雇主缴费规则、私立医院容量、临床废物分类和个人数据义务的官方来源,以及 ISO 3691-4:2023 的官方页面。项目层面的运营指标和财务计算已由审批审核员核实;具体的项目记录和商业条款均保密。
真实的医院现场评估应核实的内容
- Transport demand by hour, department, payload and urgency
- Lift, door, corridor, charging and network compatibility
- Loading, receiving, cleaning and exception ownership
- Manual fallback and emergency priority
- Measured staff touch time and budget that can actually be avoided
- Purchase, financing and RaaS economics using confidential supplier terms
下一步:评估您的医院工作流程
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Iven Wang
Iven Wang 是 Warpify Robotics 的联合创始人,专注于机器人解决方案的商业化与部署。他拥有电气工程和产品管理背景,与工业检测、安防、物流以及“机器人即服务”(RaaS)领域的制造商、集成商和企业客户开展合作。
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