Ameliyathane ve personel çizelgeleme problemleri için yeni çözüm yaklaşımları

Abstract

Ameliyathaneler, sahip olduğu pahalı ekipman ve malzemeler ile hem gelir kalemlerinde hem gider kalemlerinde yüksek bir paya sahiptir. Bu birimlerde yapılan planlamaları etkileyen birçok faktör bulunmaktadır. Özellikle süreci en çok etkileyen faktörlerden biri olan operasyon sürelerindeki belirsizlik çizelgeleme aşamalarının karmaşıklığını arttırmaktadır. Bu çizelgeleme sürecini zorlaştıran ve dahil edilmesi gereken bir diğer faktör ise cerrahi ekibin varlığıdır. Bu tezde ameliyathane çizelgeleme problemi ele alınmıştır. Belirsizlik türlerinden operasyon sürelerinin belirsizliği çizelgeleme aşamasında stokastik olarak modellenmiştir. Problem beş farklı senaryo oluşturularak çözülmüştür. Çözüm sürecinde kısıt programlama ve hedef programlama yöntemleri kullanılmıştır. Kısıt programlama yönteminin mantıksal kısıtları modelleyebilme yeteneğinden hedef programlama yönteminin ise modele esneklik katabilme imkanından yararlanılmıştır. Belirsizliğin modellenmesi için şans kısıtlı yaklaşım kullanılmıştır. Önerilen model, ameliyathanelerin kullanım oranlarına ve çözümün etkinliğine göre değerlendirilmiştir. Sonuçlar, önerilen modelin etkili ve verimli çizelgeleme oluşturmada başarılı olduğunu göstermiştir.

Operating rooms have a high share in income and expense items with expensive equipment and materials. There are many factors affecting the planning made in these units. In particular, the uncertainty in operation times, one factor that most affects the process, increases the complexity of the scheduling stages. Another factor that complicates this scheduling process and should be included in the presence of the surgical team. In this thesis, the operating room scheduling problem is discussed. The uncertainty of operation times, one of the uncertainty types, is modeled stochastically in the scheduling stage. The problem was solved by creating five different scenarios. Constraint programming and goal programming methods were used in the solution process. The ability of the constraint programming method to model logical constraints and the power of the goal programming method to add flexibility to the model was utilized. In addition, a chance-constrained approach was used to model uncertainty. The proposed model was evaluated according to the usage rates of the operating rooms and the effectiveness of the solution. The results showed that the proposed model successfully created effective and efficient scheduling.