Parametric and non parametric models for stochastic next day operating room scheduling
Rassal bir sonraki gün ameliyathane planlamasında kullanılacak parametrik ve non parametrik modeller
- Tez No: 495113
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. ENİS KAYIŞ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2018
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Özyeğin Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 62
Özet
Hastanelerin karlarının büyük kısmını ameliyathaneler oluştumaktadır. Diğer yandan, hastanelerin harcamalarının büyük bir kısmı da ameliyathanelerde gerçekleşmektedir. Ameliyat sürelerindeki belirsizlik sebebiyle, ameliyathane planlaması zor bir süreçtir. Fakat, ameliyathanelerin hastanelerin kar ve zararları üzerindeki etkisi, ameliyathane planlamasını gerçekleştiren personelin bu işlemi en etkin şekilde uygulamalarına neden olmaktadır. İyi bir ameliyathane planlamasının önündeki diğer bir engel ise kullanılmaya müsait verinin sınırlı olmasıdır. Bir ameliyathanede gerçekleşecek ameliyatlarn belirsizliği ve çeşitliliği gerekli miktarda ameliyat süresi verisi elde etmeyi zorlaştırmaktadır. Bu çalışmada, ameliyat sürelerindeki belirsizlikten fazlaca etkilenen ameliyathane programlamalarını inceleyen rassal bir optimizasyon modeli sunmaktayız. Modelimizde planlama başlangıç zamanlarına odaklanıyoruz. Modelimizin, ameliyathane boş kalma zamanı, ameliyathane ekip bekleme zamanı, fazla mesai zamanı ve bir ameliyathane gününün beklenenden erken bitme sürelerini önemli ölçüde azalttığını gösteriyoruz. Modelimizi üç farklı çözüm yöntemiyle incelemekteyiz: (i) parametrik yaklaşım, (ii) non parametrik yaklaşım, (iii) yalın ama pratik bir heuristic. Bu çalışmadaki bütün senaryolar değerlendirildiğinde, parametrik yaklaşım optimal çözüme 6,18% yakın performans göstermektedir. Bu oran non parametrik yaklaşımda 7,66%, heuristic yaklaşımda 78,17% olmuştur.
Özet (Çeviri)
Operating rooms are the resources that generate the most part of the revenue of hospitals. On the other hand, they generate the most part of the expenses, as well. Because of the uncertainty of surgery durations, scheduling operating rooms are very difficult. But their impact on the finances of a hospital makes it vital for the planners to carry out scheduling as best as they can. Another problem that lies in the way of fine operating room scheduling is limited surgery data available for use. Uncertainty and diversity of surgeries that may take place in a given operating room makes it difficult to obtain sufficient amount of surgery duration data. In this study we describe a stochastic optimization model for computing OR schedules that are effected by the uncertainty in surgery durations. We focus on scheduling start times. We show that our model can be used to generate substantial reductions in OR team waiting, OR idling, overtime costs. The model in this study is studied with 3 solution approaches: (i) parametric approach, (ii) non parametric approach, (iii) a simple but practical heuristic. Considering all scenarios in this study, parametric approach manages to perform 6,18% close to optimal solution, whereas non parametric approach performs 7,66% and heuristic approach performs 78,17% close to optimal solution. When compared to non parametric approach, parametric approach performs better when number of historical surgery duration sample size is small. In contrast, when the number of historical surgery duration sample size is large, non parametric approach starts performing better. All three solution approaches provide meaningful results, where parametric approach performs better in most cases when compared to other solution approaches.
Benzer Tezler
- İki boyutlu sistemlerin yüksek mertebeden istatistik ile modellenmesi
Modelling of two-dimensional systems using higher order statistics
A. MAHİR ÖZDOĞAN
Yüksek Lisans
Türkçe
1993
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiPROF.DR. AHMET H. KAYRAN
- Konut fiyatlarını etkileyen parametrelerin çoklu regresyon analizi yöntemiyle irdelenmesi ve kentsel dönüşüme katkıları
Examination of parameters effecting the house prices by multiple regression analysis and its contributions to urban transformation
BÜŞRA DURMUŞ
Yüksek Lisans
Türkçe
2016
Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik ÜniversitesiGeomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HAYRİ HAKAN DENLİ
- Türbin diskinin doğrusal olmayan gerilme gradyanı etkisi altındaolasılıksal çatlak ilerleme ömrü kestirimi
Probabilistic crack propagation of a turbine disc under the effectof nonlinear stress gradient
ÖZGE TÜMERGİN
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Makine Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ATA MUĞAN
- Uçak bakım verilerinin güvenilirlik analizi
Reliability analysis of aircraft maintenance data
ABDULSAMET ERTEM
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiErciyes ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SELDA KAPAN ULUSOY
- Akarsu akımlarının lineer ve non-lineer parametrik zaman serileriyle modellenmesi
Modeling stream flows via parametric linear and non-linear time series
HAKAN TONGAL
Yüksek Lisans
Türkçe
2008
İnşaat MühendisliğiSüleyman Demirel Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Bölümü
YRD. DOÇ. DR. VEYSEL GÜLDAL