Capacity Planning and Production Scheduling for Aircraft Painting Operations

Long-term capacity planning and production scheduling present significant challenges for the aviation industry. Our research has integrated three different modeling methodologies to effectively forecast future demand for aircraft painting and then assess and manage the capacity that is needed to meet these requirements. First, an innovative forecasting approach was developed in which stochastic processes were used to model aircraft demand over a selected time interval. These demand forecasts were used as inputs to an integer programming model, which was used to find optimal monthly aircraft painting schedules. This approach supports for resource allocation that is based on optimal scheduling, rather than the existing heuristic-based methods. The optimal monthly schedules can then serve as inputs to a discrete event simulation model of the painting operation, which can be used to test the robustness of the optimal schedules under conditions of uncertain demand and processing times

Using system dynamics for collaborative design: a case study

<p>Abstract</p> <p>Background</p> <p>In order to facilitate the collaborative design, system dynamics (SD) with a group modelling approach was used in the early stages of planning a new stroke unit. During six workshops a SD model was created in a multiprofessional group.</p> <p>Aim</p> <p>To explore to which extent and how the use of system dynamics contributed to the collaborative design process.</p> <p>Method</p> <p>A case study was conducted using several data sources.</p> <p>Results</p> <p>SD supported a collaborative design, by facilitating an explicit description of stroke care process, a dialogue and a joint understanding. The construction of the model obliged the group to conceptualise the stroke care and experimentation with the model gave the opportunity to reflect on care.</p> <p>Conclusion</p> <p>SD facilitated the collaborative design process and should be integrated in the early stages of the design process as a quality improvement tool.</p

Clinical Decision-Making: Developing a 4 C Model Using Graph Theoretic Approach

The purpose of this paper is to propose a graph-theoretic mathematical model to measure how conducive the environment of a hospital is for decision-making. We propose a 4-C model, developed from four interacting factors: confidence, complexity, capability, and customer. In this graph-theoretic model, abstract information regarding the system is represented by the directed edges of a graph (or digraph), which together depict how one factor affects another. The digraph yields a matrix model useful for computer processing. The net effect of different factors and their interdependencies on the hospital's decision-making environment is quantified and a single numerical index is generated. This paper categorizes all the major factors that influence clinical decision-making and attempts to provide a tool to study and measure their interactions with each other. Each factor and each interaction among factors are to be quantified by healthcare experts according to their best judgment of the magnitude of its effect in a local hospital environment.A hospital case study is used to demonstrate how the 4-C model works. The graph-theoretic approach allows for the inclusion of new factors and generation of alternative environments by a combination of both qualitative and quantitative modeling. The 4-C model can be used to create both a database and a simple numerical scale that help a hospital set customized guidelines, ranging from patient admittance procedures to diagnostic and treatment processes, according to its specific situation. Implementing this methodology systematically can allow a hospital to identify factors that will lead to improved decision-making as well as identifying operational factors that present roadblocks

Comparing Decision Making Using Expected Utility, Robust Decision Making, and Information-Gap: Application to Capacity Expansion for Airplane Manufacturing

Airplane manufacturing industry is a low-volume high-value industry; however, there is a very high uncertainty associated with it. The industry has long lead times and capacity expansion for such an industry requires huge capital investments. Therefore, capacity planning requires accurate demand forecasting based on the historical data. Various demand forecasting models based on the forecasted demand can serve as an influential tool for the decision making. Based on the profit requirements, cost saving, and the risk attitude of a decision maker, he or she may choose a different strategy. This primary purpose of this research is to model the uncertainty and analyze different decision-making approaches for long-term capacity planning for painting the Boeing 737 airplanes. The first part of the research focusses on identifying the underlying demand trends for the Boeing 737 and Boeing 777 airplane models based on the historical data. Probabilistic models were evaluated for the demand based on model assumptions and statistical analysis. The stochastic processes Brownian motion and a modified geometric Brownian motion were used to predict the demand for the Boeing 737 and Boeing 777 respectively for the next 20 years. The second part of the research focusses on decision making based on the forecasted demand for the Boeing 737 airplanes. The decision is when to construct new hangars to paint new airplanes. Three decision-making approaches were applied to this decision: expected utility, robust decision making, and information gap. Since significant uncertainty exists with the number of airplanes, it is important to compare the decision-making methodologies for different risk tolerances, probabilities, and required profits. The circumstances and assumptions favoring each of the decision-making philosophy under deep uncertainty was discussed and, based on the simulation results, the optimal strategies for the capacity expansion were summarized

Agent-Based System Design for Service Process Scheduling: Challenges, Approaches and Opportunities

Compared with traditional manufacturing scheduling, service process scheduling poses additional challenges attributable to the significant customer involvement in service processes. In services, there are typically no inventoried products, which make the service provider's capacity more sensitive to dynamic changes. Service process scheduling objectives are also more complicated due to the consideration of customer preferences, customer waiting costs and human resource costs. After describing the Unified Services Theory and analysing its scheduling implications, this paper reviews the research literature on service process scheduling system design with a particular emphasis on agent-based approaches. Major issues in agent-based service process scheduling systems design are discussed and research opportunities are identified. The survey of the literature reveals that despite of many domain-specific designs in agent-based service process scheduling, there is a lack of general problem formulations, classifications, solution frameworks, and test beds. Constructing these general models for service process scheduling system design will facilitate the collaboration of researchers in this area and guide the effective development of integrated service process scheduling systems

Petri Net Modeling of Outpatient Waiting Time for MRI Examination

In Canada, access to magnetic resonance imaging (MRI) examination is limited with an outcome of long patient waiting time. It is reported that the current median waiting time for MRI examination in Saskatoon is almost double the target for waiting time, which may aggravate the disease. This research is towards reducing the waiting time of patients for MRI examination in Canada by applying an improved management. As a first step of this effort, a comprehensive model of MRI booking and serving system is needed. The city of Saskatoon was taken as an example and the MRI booking and serving system in the city was studied. The common tools (queuing theory, system dynamics (SD) and discrete event dynamics simulation (DES)) were compared and it is found that DES is more suitable, in particular Petri nets (PNs), deemed to be the best choice for the purpose of this thesis. The model in this research was constructed on the basis of Hierarchical Coloured Petri nets (HCPNs), a combination of two extended PNs: Coloured PNs (CPNs) and Hierarchical PNs (HPNs). The model is able to simulate and predict patients' waiting times. Given that the structure of the model developed by HCPNs is still too complex, two extensions to CPNs, Ordered CPNs (OCPNs) and Prioritized HCPNs (PHCPNs), were proposed in this study to reduce the complexity of the model. Validation of the model was performed using the data of Saskatoon Health Region - Royal University Hospital. The results have shown that the proposed model can effectively describe the real system. The model has potential applications in decision-making for the selection of an optimal booking strategy to shorten waiting time and in the prediction of possible waiting time of the system in the future, which may assist MRI administrators in the management of medical resources and may greatly improve the quality of MRI service

Especificação do fluxo cirúrgico num serviço de ortopedia com base na simulação

Tese de mestrado. Engenharia de Serviços e Gestão. Faculdade de Engenharia. Universidade do Porto. 201

Utilisation de la simulation pour améliorer les horaires des médecins et des équipements dans un département de Radio-Oncologie

RÉSUMÉ En 2000, le cancer est devenu la première cause de mortalité au Québec. Depuis, le nombre de mortalités liées au cancer ne cesse de croître. À ce facteur s’ajoute le vieillissement de la population, la pénurie des spécialistes et les coûts croissants des opérations, représentant des défis de taille pour les départements de Radio-Oncologie. Ces derniers, malgré ces différents facteurs, ont l’obligation d’offrir un service de qualité à la population. À ce titre, la radiothérapie est de plus en plus utilisée comme traitement contre le cancer. Cependant, la réussite de ce type de traitement dépend du délai d’attente des patients avant de recevoir leur traitement, délai encadré par le ministère de la santé et des services sociaux, et de la capacité à réaliser des sessions de traitements aux patients sans interruptions. Ce dernier point est un enjeu majeur pour les départements de Radiothérapie qui y parviennent difficilement. Une des causes de cette difficulté réside dans la gestion des priorités des patients. Les départements traitent principalement des patients palliatifs et des patients curatifs. Les patients palliatifs, prioritaires, ont un délai court pour recevoir les sessions de traitement. Ceci conduit souvent à des bouleversements importants dans la planification des traitements engendrant même des reports de début de traitement pour des patients curatifs et énormément d’activités à non-valeur ajoutées sans compter les frustrations au sein des équipes. Cette présente recherche s’applique à résoudre les problèmes d’organisation des départements de Radio-Oncologie afin d’optimiser le nombre de patients traités et maximiser l’utilisation des ressources humaines et matérielles tout en fournissant un haut niveau de service dans le respect des différentes normes. L’analyse touche aux différents aspects du processus de traitement des patients atteints de cancer, à commencer par une rencontre avec le radio-oncologue, spécialisé selon le type de cancer, pour déterminer la pertinence de suivre un traitement de radiothérapie. Si le traitement est approuvé, les étapes qui suivent sont la localisation de la zone à traiter à l’aide d’un CT-Scan, la planification du traitement par l’unité de dosimétrie et les vérifications du traitement par une simulation. La complexité de ce processus pousse à l’utilisation d’outil avancé tel que la simulation à évènement discret. Le modèle développé dans cette recherche a permis de tester divers scénarios « What-if » afin d’étudier les façons de réduire au maximum le délai entre l’approbation du médecin lors de la consultation et le premier traitement du patient. Plusieurs défis ont été rencontrés durant le développement du modèle. Ce dernier est basé sur le fonctionnement futur d’un département de Radio-Oncologie situé à Laval mais qui n’était pas encore fonctionnel. La stratégie de collecte de données a permis de pallier à ce problème grâce à des rencontres avec divers spécialistes du milieu et des analyses de données en provenance d’autres hôpitaux. D’un point de vue technique, les frontières larges du modèle pour représenter toute la chaîne des opérations, soit depuis la consultation jusqu’au dernier traitement, ont poussé à développer une réflexion importante sur les stratégies de modélisation. Au final, le modèle inclut 4 accélérateurs linéaires et plus de 30 professionnels de la santé ayant divers spécialités. Or la clé du succès dans la gestion des opérations est la coordination entre ces différents professionnels. Ces derniers ont le choix de réaliser à un moment donné différentes tâches. Au niveau du simulateur, les prises de décisions ont été modélisées sous forme d’arbre de décision permettant de prioriser les différentes tâches selon plusieurs conditions en utilisant l’approche « agent-based model ». Le modèle offre trois applications majeures. D’abord, une analyse des flux de patients qui, pour le département de radio-oncologie en question, a permis de cibler avec précision le goulot dans le processus, comme par exemple le manque de dosimétristes, et d’amener des solutions viables. Des résultats sur le respect de la norme provinciale et de la grille de classification des types de cancer ont permis à l’administration d’ajuster leur stratégie de gestion et ceci avant l’ouverture du département. Une autre application de ce modèle consiste en la standardisation des tâches des médecins qui a également été testée pour le département étudié. Le principal bénéfice de cette standardisation est de pouvoir préparer un patient en 5 jours versus 20 jours. Finalement, pour que les traitements palliatifs n’interfèrent pas sur les traitements curatifs, le modèle a permis d’analyser la faisabilité de réserver des plages des accélérateurs linéaires exclusivement aux traitements palliatifs. Il est à souligner qu’une validation des résultats obtenus par la simulation a été effectuée après l’ouverture du département. Cette validation a permis de constater la robustesse du modèle. La principale faiblesse réside dans le nombre de plages à réserver pour les patients palliatifs. Le modèle a sous-évalué ce nombre mais la taille de l’échantillon reste encore faible pour conclure. Enfin, des recommandations génériques sont proposées pour l’ensemble des départements de Radio-Oncologie sur le calcul de capacité des accélérateurs en prenant en compte la variabilité des traitements, sur la gestion des ressources humaines en considérant leur productivité et sur la politiques des rendez-vous pour les CT-Scan et sur les accélérateurs linéaires. La première recommandation est la détermination du nombre de patients pouvant être traité annuellement. L’approche actuelle est une moyenne du nombre de traitements pour les patients curatifs et les patients palliatifs conduisant à une surestimation de la capacité des accélérateurs. L’approche proposée considère la variabilité du nombre de traitements donnant un portrait plus juste de la capacité des accélérateurs linéaires. La deuxième recommandation est la gestion des rendez-vous pour les patients curatifs. L’approche actuelle est de réserver la première plage disponible aux patients. Cette approche pose des problèmes sur la priorisation au sein des patients curatifs. Deux solutions sont proposées mais non testées. La première est de systématiquement retarder le rendez-vous des patients curatifs moins prioritaires pour assigner des plages libres aux patients plus prioritaires et la deuxième solution est de développer un modèle de recherche opérationnelle. La troisième recommandation est de réserver au moins 3 plages par accélérateur linéaire pour les patients palliatifs pour une proportion de 27% de patients palliatifs demandant un traitement de radiothérapie. La quatrième recommandation est la standardisation des tâches des médecins en développant un calendrier hebdomadaire pour 7 médecins. Ceci permettrait de préparer un patient en 5 jours. La cinquième recommandation est le balancement des ressources pour 4 accélérateurs linéaires. Différents scénarios ont permis de déterminer le nombre idéal de ressources pour les différentes tâches. Au final, le modèle ainsi développé peut servir d'outil stratégique de planification pour les administrations, afin d'analyser par exemple l'impact des différentes arrivées de patients à partir des données collectées, ce qui permettra de prendre rapidement des décisions stratégiques sans requis d'investissements pour la mise en place de tests pilotes.-----------ABSTRACT In 2000, cancer became the leading cause of death in Quebec and the number of cancer-related deaths has since been increasing. In addition to this fact, the aging of the Canadian population, the shortage of specialists and the increase of costs of operation represent significant challenges for Radio-Oncology treatment centers throughout the country. The latter, despite these factors, have an obligation to provide quality service to the public. As such, radiation therapy is increasingly used as a form of treatment against cancer. However, the success of this type of treatment depends on the delay before patients start receiving their treatment, delay regulated by the Ministry of Health and Human Services. The success of the radiotherapy session depends also on the ability to conduct sessions with patients without treatment interruptions which is a major issue for radio-oncology departments who deal with the complex issue of patient prioritization. Two main types of patients are treated in a radio-oncology department: palliative and curative patients. For palliative patients, who have to be treated in priority, the delay before receiving treatment has to be short as prescribed by the Minsitry of Health and Human Service. This constraint often leads to major upheavals in treatment planning generating postponements of curative treatment start for some patients in addition to creating a significant amount of non value-added activities within the process as well as frustration within the team. The present research aims to solve organizational challenges that Radio-Oncology departments are facing in order to maximize the number of patients and the use of human and material resources while providing a high level of service in respect to governmental standards. An analysis is also made of the various key processes relating to the treatment of cancer patients, beginning with a start-off consultation with the specialized radiation oncologist to determine which treatment is best suited for the patient. If treatment is approved, the following step is the localization of the affected area by CT-Scan, followed by the planning of the treatment by the dosimetry unit and finally a validation of the success of the treatment. The complexity of this process leads to the use of advanced tools such as discrete event simulation. The model developed in this research was used to test various "what-if" scenarios in order to study ways to minimize the waiting period between the moment the physician approves the radiotherapy treatment during the start-off consultation and the moment the patient actually receives his first treatment. Several challenges were encountered during the development of this model. Indeed, this model is based on the future running of a Radio-Oncology department located in Laval which was not yet functional at the time it was developed. The data collection strategy has made it possible to overcome this problem through validation meetings with various specialists in the field and analysis of records coming from established hospitals. From a technical standpoint, the broad boundaries of the model to represent the entire chain of operations led to an important reflection on modeling strategies. Ultimately, the model includes four linear accelerators and more than 30 health professionals with various specialties. The key to success in operations management is the coordination between the different professionals who have to attend to multiple tasks. In the simulator, the decisions have been modeled as a decision tree to prioritize tasks according to several conditions using the approach “agent-based model.” The model has three major applications. First, flow analysis of patients which, for the department of radio-oncology in question, allowed precise targeting of bottlenecks in the process, such as the lack of dosimetrists, and proposal of viable solutions. Results on the compliance with regulations have allowed the administration to adjust their management strategy before the opening of this department. Another application of this model is the standardization of physicians’ tasks which was also tested for the department studied. The main benefit of this standardization has been the reduction of patient waiting time from 20 to 5 days in the preparation process. Finally, to make sure that palliative treatments do not interfere with curative treatments, the model was used to analyze the feasibility of dedicating slots in the use of the linear accelerators for palliative treatments only. It is noteworthy that a validation of the results of the simulation was performed after the creation of the department. This validation showed the robustness of the model, the main weakness, however, lying in the number of slots to be reserved for palliative patients. The model underestimated the count but the sample size remains too small to conclude. Finally, general recommendations are offered for Radio-Oncology departments when determining the capacity of accelerators and managing their resources. The first one concerns the estimation of the number of patients being treated annually. The current approach is based on an average number of treatments for curative and palliative patients leading in some cases to an overestimation of the ability of accelerators. The proposed approach considers the variability in the number of treatments giving a more accurate picture of the capacity of linear accelerators. The second recommendation is in regards to managing appointments for patients curative. The current approach is to reserve the first track available to patients. This approach generates conflicts in the prioritization among curative patients. Two solutions have been put forward and have yet to be tested. The first is to systematically delay the appointment of curative patients, with a lower priority, to be able to assign empty slots to higher priority cases. The second solution is to develop an operational research model to improve management of appointments. The third recommendation is to book at least three slots per linear accelerator for palliative patients. The fourth recommendation concerns the standardization of physicians’ tasks by developing a weekly schedule for seven doctors. This standardization of tasks would make it possible to prepare a patient in five days. The fifth recommendation is in regards to number of resources needed to operate four linear accelerators. Various scenarios were used to determine the ideal number of resources to assume the different tasks. In conclusion, the model developed can serve as a strategic tool for administrators in order to analyze the impact of patient flow from data collected, which will make it possible to make strategic decisions faster and avoid the cost of investing in pilot tests

Einsatz und Evaluierung eines evolutionären IT-Konzepts für ein integriertes klinisches Informationssystem

Der erfolgreiche Einsatz von Informationstechnologie (IT) ist von wachsender Bedeutung für den Erfolg eines Unternehmens wie einem Universitätsklinikum. IT-Systeme im klinischen Umfeld sind jedoch Teil eines komplexen soziotechnischen Systems und haben nur nachhaltigen Erfolg, wenn sie sich eng an den Bedürfnissen der Endanwender orientieren und schnell auf geänderte Anforderungen reagieren können. Für die Neueinführung wesentlicher Komponenten des Marburger Krankenhausinformationssystems (KIS) wurde ab 1997 ein IT-Konzept erarbeitet. Dieses Konzept wird im ersten Teil der vorliegenden Arbeit vorgestellt. Aus Zeit- und Kostengründen musste zunächst eine sogenannte "Big-Bang"-Vorgehensweise für die schnelle klinikumsweite Einführung wichtiger Basisfunktionen gewählt werden. Um das damit verbundene hohe Projektrisiko zu minimieren wurde die "Big-Bang"-Phase auf das Nötigste begrenzt und für den weiteren Ausbau des KIS ein inkrementeller Ansatz zur bedarfsorientierten Softwareevolution verfolgt. Er soll die Möglichkeit bieten, neue und geänderte Anforderungen schnell und effektiv unter enger Einbeziehung der Endanwender umzusetzen. Ziel der vorliegenden Arbeit ist es, den Erfolg und die Tragfähigkeit dieses Ansatzes im praktischen Einsatz zu bewerten. Dazu wurde ausgehend von den wesentlichen Faktoren für den Erfolg eines IT-Systems ein Evaluationskonzept erarbeitet, das verschiedene qualitative und quantitative Methoden kombiniert. Dazu gehören: die Messung von Kennzahlen zum Ausbau des KIS (Umfang von Infrastruktur, Funktionalität und Nutzung, Projektierungsaufwand sowie Systemantwortzeiten), quantitative Vergleiche der Anwenderzufriedenheit vor und nach der Verwendung des inkrementellen Vorgehensmodells, Interviews mit Anwendern sowie kontinuierliche Analysen zu Bedienbarkeit, Prozess- und Dokumentationsqualität als Teil der Softwareentwicklung. Diese Untersuchungen wurden in den Jahren 2000 bis 2005 begleitend zu klinischen Teilprojekten der KIS-Einführung vorgenommen. Da die Evaluierung von IT-Maßnahmen innerhalb einer Organisation eng mit der Anwendungsentwicklung und der Schulung der Benutzer verwoben ist, wurde die Evaluierung des IT-Konzepts durch eine Reihe sozialer und organisatorischer Faktoren erschwert. Diese Hindernisse und mögliche Schwächen der einzelnen Methoden werden dargestellt und diskutiert. Die Evaluierungsergebnisse bestätigen weitgehend die Hypothesen. Der "Big-Bang"-Ansatz zeigte die erwarteten Nachteile: funktionale Defizite, eine unzureichende Anpassung an die Prozesse und die persönliche Arbeitsweise der Nutzer sowie eine mäßige Anwenderzufriedenheit. Der für den weiteren Ausbau des KIS verfolgte inkrementelle Ansatz zur bedarfsorientierten Softwareevolution führte zu messbaren Verbesserungen. Die Kombination dieser Ansätze erwies sich als praktikabel. Es war mit relativ geringen Ressourcen möglich, ein KIS aufzubauen, das flächendeckend ein breites Spektrum an klinischer Funktionalität bereitstellt und dabei sowohl die Vorteile eines integrierten Systems als auch eine hohe Flexibilität und Anpassbarkeit aufweist. Dies spiegelt sich auch in einer signifikant gesteigerten Anwenderzufriedenheit nach Verwendung des inkrementellen Vorgehensmodells wider. Dabei erhöhten sich nur die Werte derjenigen Zufriedenheitsfaktoren, bei denen ein direkter kausaler Zusammenhang zur partizipativen, bedarfsorientierten Softwareentwicklung vermutet wird. Auch der Abgleich mit den gemessenen Systemantwortzeiten und den Ergebnissen aus den Interviews und Anwenderrückmeldungen scheint die Annahme zu bestätigen, dass diese positiven Effekte weitgehend durch das verwendete Vorgehensmodell und nicht durch mögliche Störgrößen wie eine erhöhte Systemperformanz oder eine intensivere Betreuung durch das IT-Personal zu erklären sind. Die Erfahrungen aus klinischen Teilprojekten zeigen außerdem, dass es auf der Basis des Marburger IT-Konzepts möglich ist, klinische Prozesse effektiv und bedarfsorientiert zu unterstützen. Mittels einer kontinuierlichen, projektbezogenen Beobachtung von Qualitätsindikatoren als Teil eines iterativen, partizipativen Softwareentwicklungsprozesses, der in einen umfassenden "Change-Management"-Prozess eingebettet ist, können zudem mögliche negative Auswirkungen einer IT-Intervention frühzeitig erkannt und schnell beseitigt werden. Abschließend werden Defizite des zum Einsatz gekommenen Werkzeugs diskutiert und es werden ausgehend vom Marburger IT-Konzept internationale Forschungsbestrebungen hin zu mehrschichtigen Service-orientierten Architekturen skizziert. Solche Architekturen und die konsequente Trennung verschiedener Belange der Softwareentwicklung stellen einen vielversprechenden Ansatz zur entwicklungsfähigen, organisationsübergreifenden IT-Unterstützung von Prozessen in "Gesundheitsnetzen" dar