Surgery scheduling heuristic considering OR downstream and upstream facilities and resources

Background: Surgical theater (ST) operations planning is a key subject in the healthcare management literature, particularly the scheduling of procedures in operating rooms (ORs). The OR scheduling problem is usually approached using mathematical modeling and made available to ST managers through dedicated software. Regardless of the large body of knowledge on the subject, OR scheduling models rarely consider the integration of OR downstream and upstream facilities and resources or validate their propositions in real life, rather using simulated scenarios. We propose a heuristic to sequence surgeries that considers both upstream and downstream resources required to perform them, such as surgical kits, post anesthesia care unit (PACU) beds, and surgical teams (surgeons, nurses and anesthetists). Methods: Using hybrid flow shop (HFS) techniques and the break-in-moment (BIM) concept, the goal is to find a sequence that maximizes the number of procedures assigned to the ORs while minimizing the variance of intervals between surgeries’ completions, smoothing the demand for downstream resources such as PACU beds and OR sanitizing teams. There are five steps to the proposed heuristic: listing of priorities, local scheduling, global scheduling, feasibility check and identification of best scheduling. Results: Our propositions were validated in a high complexity tertiary University hospital in two ways: first, applying the heuristic to historical data from five typical ST days and comparing the performance of our proposed sequences to the ones actually implemented; second, pilot testing the heuristic during ten days in the ORs, allowing a full rotation of surgical specialties. Results displayed an average increase of 37.2% in OR occupancy, allowing an average increase of 4.5 in the number of surgeries performed daily, and reducing the variance of intervals between surgeries’ completions by 55.5%. A more uniform distribution of patients’ arrivals at the PACU was also observed. Conclusions: Our proposed heuristic is particularly useful to plan the operation of STs in which resources are constrained, a situation that is common in hospital from developing countries. Our propositions were validated through a pilot implementation in a large hospital, contributing to the scarce literature on actual OR scheduling implementation

Loss and improvement analysys based on lean concepts applied to the wine industry

Nos últimos anos, o setor vinícola nacional vem apresentando diversas transformações em seus processos produtivos. Melhorias focadas na qualidade final do produto, bem como no processo de produção em si, passaram a ser fundamentais à sobrevivência do setor frente ao crescente volume de vinhos importados disponíveis no mercado nacional. De tal forma, perdas no processo produtivo devem ser minimizadas e/ou eliminadas para assegurar a competitividade do segmento nacional. Este artigo apresenta uma aplicação inédita dos conceitos do Sistema Toyota de Produção (STP) na melhoria do processo produtivo em uma empresa vinícola. No estudo de caso que ilustra o artigo, a linha de engarrafamento foi identificada como concentradora das perdas de produção mais pronunciadas, por intermédio de entrevistas e filmagem dos procedimentos envolvidos. Ferramentas oriundas da Engenharia de Produção, como mudança de layout e desenvolvimento de dispositivos anti-falhas, foram implementadas na linha de engarrafamento. As modificações propostas conduziram à redução do transporte de insumos, eliminação de perdas por ruptura de vasilhame e otimização do número de operários no setor

Man vs. machine : predicting hospital bed demand

Background: The recent literature reports promising results from using intelligent systems to support decision making in healthcare operations. Using these systems may lead to improved diagnostic and treatment protocols and to predict hospital bed demand. Predicting hospital bed demand in emergency department (ED) attendances could help resource allocation and reduce pressure on busy hospitals. However, there is still limited knowledge on whether intelligent systems can operate as fully autonomous, user-independent systems. Objective: Compare the performance of a computer-based algorithm and humans in predicting hospital bed demand (admissions and discharges) based on the initial SOAP (Subjective, Objective, Assessment, Plan) records of the ED. Methods: This was a retrospective cohort study that compared the performance of humans and machines in predicting hospital bed demand from an ED. It considered electronic medical records (EMR) of 9030 patients (230 used as a testing set, and hence evaluated both by humans and by an algorithm, and 8800 used as a training set exclusively by the algorithm) who visited the ED of a tertiary care and teaching public hospital located in Porto Alegre, Brazil between January and December 2014. The machine role was played by Support Vector Machine Classifier and the human prediction was performed by four ED physicians. Predictions were compared in terms of sensitivity, specificity, accuracy, and area under the receiver operating characteristic curve (AUROC). Results: All graders achieved similar accuracies. The accuracy by AUROC for the testing set was 0.82 [95% confidence interval (CI) of 0.77–0.87], 0.80 (95% CI: 0.75–0.85), 0.76 (95% CI: 0.71–0.81) for novice physicians, machine, experienced physicians, respectively. Processing time per test EMR was 0.00812±0.0009 seconds. In contrast, novice physicians took on average 156.80 seconds per test EMR, while experienced physicians took on average 56.40 seconds per test EMR. Conclusions: Our data indicated that the system could predict patient admission or discharge states with 80% accuracy, which was similar the performance of novice and experienced physicians. These results suggested that the algorithm could operate as an autonomous and independent system to complete this task

Gerenciamento de instrumentais oftalmológicos e otimização de processos: estudo de método misto

Objetivo: Analisar o uso de instrumentais oftalmológicos durante os procedimentoscirúrgicos e propor um método de gerenciamento de materiais.Método: Estudo de método misto, exploratório sequencial, realizado entre janeiro e junho de2015, em hospital universitário no sul do Brasil. Primeiramente, fez-se uma abordagemqualitativa a partir de brainstorming e observação de campo. Os temas foram agrupados emcategorias temáticas. Por conexão, a etapa quantitativa aconteceu por arranjos de matrizes eprogramação linear, culminando à proposta de gerenciamento de instrumentais.Resultados: As categorias - reorganização do instrumental conforme tempo do procedimentocirúrgico e necessidade de peças para cada procedimento - orientaram a definição dasrestrições existentes e aplicação dos modelos matemáticos. Verificou-se uma redução médiade 13,10% no número de peças por bandejas e aumento de 17,88% da produção cirúrgica.Considerações finais: Esta proposta permitiu a racionalização e otimização de instrumentaisoftalmológicos, favorecendo a sustentabilidade da organização.Palavras-chave: Esterilização. Gestão da qualidade. Administração de materiais no hospital

Curvas de aprendizado como balizadoras da alocação de modelos de produtos a equipes de trabalhadores

Em cenários de produção baseados na flexibilidade de catálogo, uma grande variedade de modelos de produtos é demandada pelos consumidores. Essa condição exige uma rápida adequação dos meios produtivos às especificações do próximo modelo a ser produzido. Tal situação, contudo, pode acarretar perdas consideráveis em relação aos níveis de produção e qualidade, em decorrência da pouca habilidade dos trabalhadores nos ciclos iniciais de produção de um novo modelo. Assim, a modelagem do processo de aprendizado de trabalhadores atuando sobre cada modelo de produto pode auxiliar a gerência na alocação de modelos de produtos a equipes de trabalhadores, minimizando as perdas verificadas nos primeiros ciclos de produção. Esta dissertação propõe uma metodologia baseada na utilização de curvas de aprendizado como balizadoras da alocação de modelos de produtos a equipes de trabalhadores. Os diversos modelos de produtos são agrupados em famílias de acordo com suas características similares, permitindo uma redução na coleta de dados. A alocação das famílias às equipes é realizada através da análise das curvas de aprendizado. Duas formas de alocação são apresentadas, de acordo com a duração da corrida de produção. A metodologia proposta é ilustrada através de um estudo de caso em uma indústria do setor calçadista

Curvas de aprendizado como balizadoras da alocação de modelos de produtos a equipes de trabalhadores

Em cenários de produção baseados na flexibilidade de catálogo, uma grande variedade de modelos de produtos é demandada pelos consumidores. Essa condição exige uma rápida adequação dos meios produtivos às especificações do próximo modelo a ser produzido. Tal situação, contudo, pode acarretar perdas consideráveis em relação aos níveis de produção e qualidade, em decorrência da pouca habilidade dos trabalhadores nos ciclos iniciais de produção de um novo modelo. Assim, a modelagem do processo de aprendizado de trabalhadores atuando sobre cada modelo de produto pode auxiliar a gerência na alocação de modelos de produtos a equipes de trabalhadores, minimizando as perdas verificadas nos primeiros ciclos de produção. Esta dissertação propõe uma metodologia baseada na utilização de curvas de aprendizado como balizadoras da alocação de modelos de produtos a equipes de trabalhadores. Os diversos modelos de produtos são agrupados em famílias de acordo com suas características similares, permitindo uma redução na coleta de dados. A alocação das famílias às equipes é realizada através da análise das curvas de aprendizado. Duas formas de alocação são apresentadas, de acordo com a duração da corrida de produção. A metodologia proposta é ilustrada através de um estudo de caso em uma indústria do setor calçadista