Reducing the environmental impact of surgery on a global scale: systematic review and co-prioritization with healthcare workers in 132 countries

Abstract Background Healthcare cannot achieve net-zero carbon without addressing operating theatres. The aim of this study was to prioritize feasible interventions to reduce the environmental impact of operating theatres. Methods This study adopted a four-phase Delphi consensus co-prioritization methodology. In phase 1, a systematic review of published interventions and global consultation of perioperative healthcare professionals were used to longlist interventions. In phase 2, iterative thematic analysis consolidated comparable interventions into a shortlist. In phase 3, the shortlist was co-prioritized based on patient and clinician views on acceptability, feasibility, and safety. In phase 4, ranked lists of interventions were presented by their relevance to high-income countries and low–middle-income countries. Results In phase 1, 43 interventions were identified, which had low uptake in practice according to 3042 professionals globally. In phase 2, a shortlist of 15 intervention domains was generated. In phase 3, interventions were deemed acceptable for more than 90 per cent of patients except for reducing general anaesthesia (84 per cent) and re-sterilization of ‘single-use’ consumables (86 per cent). In phase 4, the top three shortlisted interventions for high-income countries were: introducing recycling; reducing use of anaesthetic gases; and appropriate clinical waste processing. In phase 4, the top three shortlisted interventions for low–middle-income countries were: introducing reusable surgical devices; reducing use of consumables; and reducing the use of general anaesthesia. Conclusion This is a step toward environmentally sustainable operating environments with actionable interventions applicable to both high– and low–middle–income countries

Multi - objective assembly line balancing using genetic algorithms

The objective of this thesis is the development of solution methods for the simple assembly line balancing problem (SALBP). The SALBP is a decision problem of optimally partitioning (balancing) the assembly work among the stations with respect to some objectives associated with the line capacity or/and the investment and operation costs. Most of the research work has been devoted to the solution of three main versions of the problem termed SALBP-1, SALBP-2 and SALBP-E. SALBP-1 and SALBP-2 have a dual relationship: the first minimizes the number of stations for a given fixed cycle time; the second minimizes the cycle time of the line for a given number of stations. The former type is used when a new assembly line has to be implemented and installed, while the latter type is used in an existing assembly line when changes in the production process and manufacturing requirements occur. SALBP-E consists of finding a combination of the number of workstations and the cycle time as well as a respective line balance such that the efficiency of the line is maximized.The research for this thesis has been focused on the development of effective methods for the solution of the aforementioned three versions of the problem with respect to (a) the fuzzy processing times and (b) multiple optimization criteria associated with the maximization of the capacity of the line such as the cycle time, the smoothness index and the balance delay time. Any variant of SALBP is of combinatorial nature and belongs to the NP-hard class of combinatorial optimization problems. This implies that the large problem instances (consisting of a large number of assembly tasks) can not be solved (in reasonable time) using the traditional programming methods, such as branch and bound methods and dynamic programming. Therefore, the right way to proceed and focus our research effort is through the use of heuristics techniques.On top of these versions of the SALBP, this thesis tackles a further version of the problem in which the processing times differ depending on the worker assigned to each task. This version known as the assembly line worker assignment and balancing problem (ALWABP) seeks the best assignment of the assembly tasks to workers as well as the workers to workstations in accordance with some desired objectives. A bi-objective ALWABP is studied aiming to minimize both the cycle time and workload smoothness among the stations. In all our knowledge no previous work in the literature studied ALWABP in the context of multi-objective optimization.To this end, in the context of this thesis, the use of genetic algorithms was studied for the solution of the multi-objective ALBPs with fuzzy processing times. Genetic algorithms are population-based approximation algorithms that follow the example of populations genetics and have been proved robust and effective in solving such difficult and computationally intractable decision problems. Note that the research conducted in this thesis led to the first results in the relevant literature concerning the specific versions of ALBP with fuzzy processing times.Finally, it is should be noted that the existing benchmark problems given in the literature were used for the experimental study of the algorithms’ performance for which the best values for the objective functions are known. The results showed high efficiency for the proposed methods concerning the quality of the produced solutions and the computational time.Η παρούσα διδακτορική διατριβή έχει ως αντικείμενο την ανάπτυξη μεθόδων για την επίλυση του Προβλήματος Εξισορρόπησης Γραμμών Συναρμολόγησης (ΠΕΓΣ). Το ΠΕΓΣ είναι ένα πρόβλημα απόφασης για βέλτιστη κατανομή του φόρτoυ των εργασιών συναρμολόγησης μεταξύ των σταθμών εργασίας της γραμμής σε σχέση με ορισμένους επιθυμητούς αντικειμενικούς στόχους που έχουν να κάνουν με τη δυναμικότητα της γραμμής ή/και τα κόστη επένδυσης και λειτουργίας της. Ιδιαίτερη έμφαση δόθηκε στην επίλυση των τριών παραλλαγών του βασικού προβλήματος, που είναι γνωστές ως ΠΕΓΣ-1, ΠΕΓΣ-2 και ΠΕΓΣ-Ε. Το ΠΕΓΣ-1 και το ΠΕΓΣ-2 έχουν διπλή συσχέτιση: το πρώτο ελαχιστοποιεί τον αριθμό των σταθμών με δεδομένο τον χρόνο κύκλου εργασίας, ενώ το δεύτερο ελαχιστοποιεί τον χρόνο κύκλου εργασίας με δεδομένο τον αριθμό των σταθμών. Η πρώτη κατηγορία χρησιμοποιείται όταν μια νέα γραμμή συναρμολόγησης θα πρέπει να υλοποιηθεί και να εγκατασταθεί, ενώ η δεύτερη κατηγορία χρησιμοποιείται σε μια υφιστάμενη γραμμή συναρμολόγησης όταν υπάρχουν αλλαγές στη διαδικασία παραγωγής και απαιτήσεις κατασκευής. Το ΠΕΓΣ-Ε συνίσταται στην εύρεση μιας έγκυρης λύσης εξισορρόπησης (ανάθεσης δηλαδή των εργασιών στους σταθμούς) για συγκεκριμένο επιθυμητό συνδυασμό τιμών του αριθμού σταθμών και χρόνου κύκλου εργασίας, έτσι ώστε να μεγιστοποιείται η αποδοτικότητα της γραμμής.Η έρευνα για την εκπόνηση της παρούσας διδακτορικής διατριβής επικεντρώθηκε στην ανάπτυξη αποτελεσματικών μεθόδων για την επίλυση των τριών πιο πάνω μορφών του ΠΕΓΣ σε σχέση (α) με ασαφείς (fuzzy) χρόνους επεξεργασίας των εργασιών συναρμολόγησης και (β) πολλαπλά κριτήρια βελτιστοποίησης που σχετίζονται με τη μεγιστοποίηση της χρησιμοποίησης της δυναμικότητας της γραμμής όπως είναι: ο χρόνος κύκλου εργασίας (cycle time), ο δείκτης ομαλότητας (smoothness index) και ο χρόνος καθυστέρησης της εξισορρόπησης (balance delay time).Κάθε παραλλαγή του ΠΕΓΣ ανήκει στην κατηγορία των δυσεπίλυτων (NP-hard) συνδυαστικών προβλημάτων βελτιστοποίησης. Αυτό σημαίνει ότι ΠΕΓΣ μεγάλου μεγέθους (που περιλαμβάνουν δηλαδή μεγάλο πλήθος εργασιών συναρμολόγησης) δεν μπορούν να αντιμετωπιστούν (σε εύλογο χρόνο) με κλασσικές μεθόδους μαθηματικού προγραμματισμού (ακριβείς αλγόριθμους βελτιστοποίησης) όπως είναι οι μέθοδοι κλάδου-φράγματος (branch and bound) και ο δυναμικός προγραμματισμός. Συνεπώς, για αυτά τα προβλήματα η χρήση ευρετικών αλγορίθμων (heuristics) είναι η πιο ενδεδειγμένη κατεύθυνση στην οποία πρέπει να στραφεί η όποια ερευνητική προσπάθεια.Με βάση αυτό το επιστημονικό περίγραμμα, στα πλαίσια της διατριβής μελετήθηκε η χρήση γενετικών αλγορίθμων (genetic algorithms) για την επίλυση πολυκριτηριακών ΠΕΓΣ με ασαφείς χρόνους επεξεργασίας των εργασιών. Οι γενετικοί αλγόριθμοι είναι προσεγγιστικοί πληθυσμιακοί αλγόριθμοι που ακολουθούν το παράδειγμα των γενετικών πληθυσμών και έχουν αποδειχθεί εύρωστοι και αρκετά αποτελεσματικοί στην αντιμετώπιση παρόμοια δύσκολων και υπολογιστικά δυσεπίλυτων προβλημάτων απόφασης. Επισημαίνεται ότι, η έρευνα που διεξήχθηκε στα πλαίσια της διατριβής οδήγησε στα πρώτα στη σχετική βιβλιογραφία αποτελέσματα που αφορούν τις συγκεκριμένες μορφές ΠΕΓΣ με ασαφείς χρόνους εκτέλεσης των εργασιών.Επιπλέον, εκτός από τις πιο πάνω παραλλαγές του ΠΕΓΣ η διατριβή καταπιάνεται με μια επιπρόσθετη παραλλαγή του προβλήματος στην οποία ο χρόνος επεξεργασίας της κάθε εργασίας συναρμολόγησης διαφέρει ανάλογα με το ποιος εργαζόμενος έχει ανατεθεί για την εκτέλεση της. Η συγκεκριμένη παραλλαγή μόλις πολύ πρόσφατα άρχισε να απασχολεί τους ερευνητές και τα αποτελέσματα που παράχθηκαν στα πλαίσια της διατριβής είναι από τα ελάχιστα πρώτα που έχουν πρόσφατα δημοσιευτεί. Η συγκεκριμένη έκδοση του βασικού προβλήματος, που είναι γνωστή στη βιβλιογραφία ως ΠΕΓΣ με ανάθεση εργατών, αναζήτά τη βέλτιστη ανάθεση των εργασιών συναρμολόγησης στους εργάτες, όπως επίσης και των εργατών στους σταθμούς λαμβάνοντας υπόψη κάποιους επιθυμητούς αντικειμενικούς στόχους. Μελετάται το πρόβλημα δύο κριτηρίων με στόχο την ελαχιστοποίηση του χρόνου κύκλου εργασίας και της ομαλότητας του φόρτου εργασίας μεταξύ των σταθμών. Εξ’ όσων γνωρίζουμε δεν υπάρχει δημοσιευμένη εργασία που να μελετά το πρόβλημα εξισορρόπησης γραμμών συναρμολόγησης με εργάτες στο πλαίσιο της πολυκριτηριακής βελτιστοποίησης.Τέλος, σημειώνεται ότι για την πειραματική μελέτη της απόδοσης των αλγορίθμων που αναπτύχθηκαν, χρησιμοποιήθηκαν γνωστά δύσκολα (benchmarks) προβλήματα αναφοράς που υπάρχουν στη βιβλιογραφία και των οποίων οι βέλτιστες τιμές της αντικειμενικής συνάρτησης είναι γνωστές. Τα αποτελέσματα καταδεικνύουν υψηλή απόδοση για τους προτεινόμενους αλγορίθμους τόσο σε όρους ποιότητας λύσεων, όσο και σε όρους υπολογιστικού χρόνου

Robot control for handling fabrics based on computational intelligence methods and visual servoing

The objective of this thesis is the development of control strategies for robot handling of flexible sheets towards the sewing. Besides the difficulties that emerge when handling rigid materials using robots, flexible materials pose additional problems due to due to their unpredictable behavior. In particular, fabrics present low resistance in bending that leads to the appearance of deformations that change their shape and present non-linearity and anisotropy, which poses difficulty in modeling them for real-time applications. The research for this thesis has been focused on the development of control strategies based on Artificial Intelligence techniques (Fuzzy Logic, Genetic algorithms and Neural Networks) and Visual Servoing. The intelligent control systems with artificial vision enable robot to perform skilful tasks related to sewing fabrics in realistic environments towards higher flexibility and automation. The control strategies that have been developed are based on Artificial Intelligence techniques (Fuzzy Logic, Genetic algorithms and Neural Networks) and Visual Servoing. The basic goals of this thesis are the minimization of the total time for robot sewing fabrics and the constraint for the stitching errors inside the acceptable limits. In the context of this thesis, a complete intelligent system has been developed for the handling of fabrics towards sewing. This system is comprised of a robot, two cameras and a sewing machine and a wide range of fabric pieces that was used for experimental purposes. The sewing process is decomposed into preprocess planning and on-line handling subtasks (transferring towards the needle, stitching process and the rotation around the needle). A fuzzy control system was developed for robot handling fabrics on a worktable using a wide range of fabrics. Special emphasis was also given on the development of a system capable of tolerating deformations that may appear on the fabric towards robot handling. Next, optimization methods concerning the handling subtasks were developed in the direction of minimizing the total time for robot sewing fabrics considering the maximum allowable error limits. The parameters were tuned using Genetic Algorithms as an off-line process and a Supervisory fuzzy system in an on-line process. Fabrics comprised of straight edges were used for the experimental verification of the system. The next step concerns the development of a control strategy for robot sewing fabric comprised of curved edges with arbitrary curvatures. The proposed method combines the dominant point detection approach with a micro-Genetic Algorithm for the polygonal approximation of the curved edges. The optimization problem aims at the minimization of the polygonal edges that approximate the curved edges without exceeding the maximum acceptable error limits. In addition, an adaptive neuro-fuzzy system for robot sewing fabrics of curved edges is developed, which has learning capabilities. The system was trained through experiments with various fabrics of different curvatures and is capable to respond to new fabrics, which had not been included in the training process. The construction of the proposed neuro-fuzzy system is based on the use of a novel clustering method. The proposed clustering method is based on the development of a Genetic Algorithm with variable-length chromosomes that has the advantage of flexibility as far as the number of the resulting clusters is concerned. The contribution of the proposed method is twofold. On the one hand, the method evolves automatically the appropriate number of cluster centers, as well as the partitioning of the data, without a priori assumption on the cluster centers. On the other hand, it searches for candidate cluster centers in the universe of discourse and not only among data. The proposed approach is general and it is not limited to the construction of the neuro-fuzzy system. It is also worth noting that all developed control strategies have been applied to fabrics of different shape (with or without curvatures), color and propertiesΗ παρούσα διδακτορική διατριβή έχει ως αντικείμενο την ανάπτυξη στρατηγικών ελέγχου του ρομπότ για το χειρισμό υφασμάτων κατά τη διαδικασία της ραφής. Ένα βασικό πρόβλημα που παρουσιάζουν τα υφάσματα σε σχέση με τα στερεά αντικείμενα είναι η δυσκολία χειρισμού τους εξαιτίας της πολύ δύσκολα προβλέψιμης συμπεριφοράς τους. Πιο συγκεκριμένα, τα υφάσματα έχουν χαμηλή αντίσταση σε κάμψη που συνεπάγεται την εμφάνιση παραμορφώσεων που μεταβάλλουν το σχήμα τους και επιπλέον, παρουσιάζουν έντονη μη-γραμμικότητα και ανισοτροπία με αποτέλεσμα τη μεγάλη δυσκολία μοντελοποίησής τους κυρίως για εφαρμογές πραγματικού χρόνου. Η έρευνα για την εκπόνηση της παρούσας διδακτορικής διατριβής επικεντρώθηκε στην ανάπτυξη στρατηγικών ελέγχου που βασίζονται σε μεθόδους Υπολογιστικής Νοημοσύνης (Ασαφή Λογική, Γενετικούς Αλγόριθμους και Νευρωνικά Δίκτυα) και Ανάδραση Όρασης. Τα ευφυή συστήματα ελέγχου με χρήση τεχνητής όρασης παρέχουν τη δυνατότητα στο ρομπότ να διεκπεραιώσει με επιδεξιότητα εργασίες σχετικές με τη ραφή υφασμάτων σε πραγματικό περιβάλλον με σκοπό την υψηλότερη ευελιξία και αυτοματισμό. Οι ειδικότεροι στόχοι της διατριβής είναι η ελαχιστοποίηση του συνολικού χρόνου εργασίας του ρομπότ για την ολοκλήρωση της ραφής και ο περιορισμός των σφαλμάτων στη ραφή μέσα στα αποδεκτά όρια. Στο πλαίσιο της διατριβής αυτής, αναπτύχθηκε ένα ευφυές σύστημα για τη ραφή υφασμάτων που υλοποιήθηκε σε μια εργαστηριακή διάταξη που περιλαμβάνει ρομπότ, κάμερες και ραπτομηχανή, καθώς και μια ποικιλία υφασμάτων που χρησιμοποιήθηκαν ως δοκίμια. Το ρομποτικό σύστημα ραφής υφασμάτων περιλαμβάνει διαδικασίες που προηγούνται της ραφής, καθώς και τη διαδικασία της ραφής πάνω στο τραπέζι εργασίας μέχρι να ολοκληρωθούν όλες οι ραφές στο ύφασμα. Για τη ραφή των υφασμάτων πάνω στο τραπέζι εργασίας, αναπτύχθηκε ένα Ασαφές Σύστημα ελέγχου χρησιμοποιώντας μια ποικιλία διαφορετικών υφασμάτων. Ιδιαίτερη έμφαση δόθηκε στην ανάπτυξη του συστήματος ικανού να ανταπεξέρχεται στις πτυχώσεις που εμφανίζονται κατά τη διάρκεια του χειρισμού του υφάσματος από το ρομπότ, χωρίς να οδηγείται σε αστοχία. Στη συνέχεια, αναπτύχθηκαν μέθοδοι βελτιστοποίησης της διαδικασίας της ραφής με κριτήριο την ελαχιστοποίηση του συνολικού χρόνου εργασίας της ραφής θέτοντας εκ των προτέρων τα μέγιστα αποδεκτά σφάλματα για τη ραφή. Η ρύθμιση των παραμέτρων του Ασαφούς Συστήματος πραγματοποιήθηκε με Γενετικούς Αλγόριθμους εκτός της παραγωγικής διαδικασίας (off-line) και με ένα εποπτεύον Ασαφές Σύστημα εντός της παραγωγικής διαδικασίας (on-line). Για την πειραματική επαλήθευση του συστήματος, χρησιμοποιήθηκαν υφάσματα που αποτελούνται από ευθύγραμμα τμήματα. Σε επόμενο στάδιο, αναπτύχθηκε μια στρατηγική ελέγχου για τη ραφή υφασμάτων που αποτελούνται από καμπύλα τμήματα με αυθαίρετη καμπυλότητα. Η προτεινόμενη μέθοδος συνδυάζει τη μέθοδο εντοπισμού των κυρίαρχων σημείων με ένα μικρο-Γενετικό Αλγόριθμο με σκοπό την πολυγωνική προσέγγιση των καμπύλων τμημάτων. Το πρόβλημα που διαμορφώθηκε είχε στόχο την ελαχιστοποίηση των πολυγωνικών τμημάτων που προσεγγίζουν τα καμπύλα τμήματα με δεδομένα τα μέγιστα ανεκτά όρια για το σφάλματα στη ραφή. Επιπλέον, αναπτύχθηκε ένα προσαρμοστικό νευρο-ασαφές σύστημα για τη ραφή υφασμάτων με καμπύλα τμήματα που έχει την ικανότητα να μαθαίνει από πρωθύστερη γνώση. Το σύστημα εκπαιδεύτηκε διεξάγοντας πειράματα ραφής με ένα αριθμό υφασμάτων διαφορετικών καμπυλοτήτων, οπότε καθίσταται ικανό να ανταποκριθεί με αξιοπιστία στη ραφή άλλων υφασμάτων, δηλ. υφασμάτων που δε χρησιμοποιήθηκαν στη διαδικασία εκπαίδευσης. Η δημιουργία του νευρο-ασαφούς αυτού συστήματος βασίστηκε στη χρήση μιας πρωτότυπης μεθόδου ομαδοποίησης δεδομένων. Η προτεινόμενη αυτή μέθοδος ομαδοποίησης βασίστηκε στην ανάπτυξη ενός Γενετικού Αλγόριθμου με χρωμοσώματα μεταβλητού μήκους, ο οποίος έχει το πλεονέκτημα ότι εξασφαλίζει ευελιξία όσον αφορά στον αριθμό των ομάδων που προκύπτουν. Η συμβολή της μεθόδου είναι διττή: αφενός, παράγει αυτόματα τον αριθμό των κέντρων των ομάδων και αφετέρου, αναζητά τα κέντρα σε όλο το πεδίο ορισμού, χωρίς να περιορίζεται στα δεδομένα. Η προτεινόμενη μέθοδος έχει γενικότερη αξία και δεν περιορίζεται μόνο στη χρήση της από το νευρο-ασαφές σύστημα. Αξίζει να σημειωθεί ότι όλες οι στρατηγικές ελέγχου του ρομπότ που αναπτύχθηκαν για το χειρισμό των υφασμάτων, εφαρμόστηκαν σε υφάσματα διαφορετικά ως προς το σχήμα (με ευθύγραμμα και καμπύλα τμήματα), το χρώμα και τις ιδιότητε

The Vehicle Routing Problem with Fuzzy Payloads considering Fuel Consumption

This paper considers the Vehicle Routing Problem (VRP) with fuzzy payloads with the aim to minimize two criteria: the travel distance and the fuel consumption. VRP with fuzzy payloads is an NP-hard problem, in which a fleet of vehicles with finite capacity leaves from a central depot empty of goods and has to serve a set of geographically dispersed customers associated with fuzzy payloads. Thus, an optimization approach based on a bi-objective Genetic Algorithm is developed that is integrated with fuzziness. This problem differentiates from the classic VRP, since it also considers the fuel consumption to reduce the energy consumption. The efficiency of the developed method is investigated and discussed through a set of test instances. The experimental results highlight the impact of both criteria on the resulted optimum solution and prove that increasing the uncertainty in customers’ collection quantities results in more costly solutions

Επισκόπηση μεθόδων και εφαρμογών της ενεργοποίησης του γραφένιου και των παραγώγων του

84 σ.Στην εργασία αυτή, αφού παρουσιάζονται τα ιδιαίτερα γνωρίσματα και ορισμένα συμπληρωματικά στοιχεία γύρω από το γραφένιο (κεφάλαιο 1), γίνεται μία σύντομη εισαγωγή στη χημεία ενεργοποίησής του και στις πιο σημαντικές κατηγορίες της (κεφάλαιο 2).Στη συνέχεια ακολουθεί μία γενική επισκόπηση πειραματικών διεργασιών που κινούνται προς αυτή την κατεύθυνση, ταξινομημένων με βάση τις προαναφερθείσες κατηγορίες (κεφάλαια 3-6). Τέλος αναφέρονται συνοπτικτά ορισμένες μελλοντικές εφαρμογές που αφορούν αυτό το μοναδικό υλικό (κεφάλαιο 7).In this paper, after a presentation of the properties and some general information about graphene (chapter 1), there is a brief introduction on the functionalization chemistry of this unique material and the most important categories (chapter 2), followed by a general reference of various experimental methods concerning this chemistry (chapters 3-6) and some future applications (chapter 7).Αναστασία-Παρασκευή Μ. Ζαχαρί