Acil servis yerleşim planlamasında veri madenciliği yaklaşımı: Kırıkkale Üniversitesi Tıp Fakültesi Hastanesi'nde bir uygulama

Abstract

İşletmelerde üretim ve elleçleme maliyetlerinin minimizasyonunda tesis yerleşimi önemlidir. Tesis yerleşim problemleri, literatürde NP-zor optimizasyon problemleri olarak geçmektedir. Diğer bir ifadeyle, kullanılan geleneksel çözüm yaklaşımları, büyük ölçekli yerleşim problemlerini çözmekte yetersiz kalabilmektedirler. Bu nedenle, yerleşim düzenini iyileştirmek için sezgisel yaklaşımlara veya bilgisayar destekli çözüm yöntemlerine ihtiyaç duyulmaktadır. Tesis yerleşim problemlerinin çözümünde departmanlar arasındaki ilişkiler ve bağımlılıklar önem arz etmektedir. Bu ilişkilerin belirlenmesi için yığın verilerin analiz edilmesi gerekmektedir. Bu gibi durumlarda veri madenciliği tekniklerinin kullanılması işlem kalabalığını azaltacak ve zamandan tasarruf edilmesini sağlayacaktır. Bu çalışmada, bölümler arası ilişkileri bulmak için birliktelik analizi algoritmaları (Apriori, GRI, Carma) kullanılmıştır. Bu ilişkilerden faydalanarak alternatif yerleşim planı oluşturmak için ise blok diyagramlama yönteminden yararlanılmıştır.

Facility layout is important in minimizing production and handling costs in enterprises. Facility layout problems are referred to as NP-hard optimization problems in the literature. In other words, the traditional solution approaches used are inadequate in solving large-scale layout problems. For this reason, heuristic approaches or computer aided solution methods are needed to improve layout. Relations and dependencies between departments are important in solving facility layout problems. The big data must be analyzed to determine these relationships. In such cases, the use of data mining techniques will reduce process excess and save time. In this study, association analysis algorithms (Apriori, GRI, Carma) were used to find relationships between departments. By using these relations, block diagramming method has been used to create an alternative settlement plan.