300-1500 yataklı bir hastanenin 200-1000 hemşireyi 7×24 servislere aylık olarak yerleştirme kararı. Yetkinlik (yoğun bakım vs cerrahi vs genel), yasal sınırlar (haftalık saat, ardışık gece), sağlık-güvenlik (yorgunluk, minimum dinlenme), tercih ve eşitlik birlikte tutmalıdır. Akademik adı: Nurse Rostering Problem (NRP); kanonik kaynak Burke, De Causmaecker, Vanden Berghe ve Van Landeghem (2004).
Kısaca
Tanıdık geliyor mu?
- 200-1000 hemşireli orta-büyüklükte bir hastanede baş hemşire aylık çizelgeyi spreadsheet üzerinde kuruyor; her ay yaklaşık 30-60 saat çalışıyor.
- Yoğun bakım, cerrahi ve dahiliye servisleri arasında hemşire transferi yapılması gerektiğinde, hangi hemşirenin hangi serviste yetkin olduğu kafadan biliniyor; yetkinlik matrisi yazılı değil.
- Gece nöbeti dağılımında 'kim daha az çalıştı' tartışması her ay açılıyor; eşitlik subjektif kalıyor.
- Hemşire kişisel gün istekleri (çocuk okul programı, doktor randevusu, aile bayramı) sözlü iletiliyor; bir kısmı unutuluyor, tutulmayanlarda hemşire ayrılma riski büyüyor.
- Ardışık gece vardiyaları (3-4 gece üst üste) zaman zaman çıkıyor; tıbbi hata raporları ve tükenmişlik anketleri artıyor.
- Ani hastalık (hemşire iş göremezlik raporu) veya pandemi dönemlerinde günlük çizelge yeniden yapılıyor; replacement kararı sezgisel.
- Sözleşme veya regülasyon güncellendiğinde (haftalık saat üst sınırı, sendika kuralı) çizelge mantığı manuel olarak yeniden tasarlanıyor.
- Yıllık hemşire ayrılma oranı %15-30 seviyesinde; çıkış mülakatlarında 'vardiya adaletsizliği' ve 'tükenmişlik' başlıca neden olarak çıkıyor.
Niye önemli?
Nasıl çözülür?
Teknik derinlik
Nasıl çözülür?
Teknik derinlikTek cümlede: Her hemşirenin yetkinlik etiketini, sözleşme saatini ve tercihlerini gir; her servis-vardiya için talep miktarını ve sert kuralları (ardışık gece üst sınırı, 11 saat dinlenme) ile yumuşak kuralları (tercih, eşitlik, hafta-sonu) ayrı modelleyip matematiksel çözücüyle aylık çizelgeyi çıkar — sert kural ihlali yok, yumuşak ihlal toplamı en az.
Bu problem yöneylem araştırması (matematik ve bilgisayar kullanarak işletme kararı çözen disiplin) literatüründe Nurse Rostering Problem (NRP — hemşire çizelgeleme) adıyla çalışılır; sağlık alanına özel personel-vardiya çizelgeleme problemidir. Alt-kategoriler: (a) cyclic vs non-cyclic — döngüsel (her hemşire sabit aylık örüntüye tabi) veya non-cyclic (her ay yeniden hesaplanan plan); (b) preference-based vs demand-based — tercih-ağırlıklı (hemşire tercihleri maksimum) ya da talep-ağırlıklı (servis kapsamı kesin); (c) self-scheduling vs centralized — hemşirenin önce kendi tercih takvimini doldurması veya merkezi planlama.
Çözüm üç aşamalı:
1. Modelleme. Veri girdileri: hemşire envanteri (her hemşire için yetkinlik etiketleri — yoğun bakım, cerrahi, dahiliye, acil, pediatri, doğumhane; kıdem seviyesi — kıdemli/orta/yeni mezun; haftalık çalışma saati sözleşmesi — tam zamanlı 40 saat, yarı-zamanlı 24 saat; tercih puanları — kişisel günler, gece vardiyası eğilimi). Servis envanteri (her servis-vardiya-saat kombinasyonu için talep edilen hemşire sayısı + minimum 1 kıdemli + yetkinlik dağılımı). Kısıtlar: sert (yasal haftalık saat üst sınırı, vardiyalar arası minimum 11 saat dinlenme, ardışık gece üst sınırı — tipik 3 veya 4, haftalık dinlenme zorunluluğu, yetkinlik uyumu — yoğun bakıma yoğun bakım sertifikalı hemşire ataması) ve yumuşak (tercihler, eşitlik, hafta sonu dağılımı, kıdem karması). Hedef fonksiyonu: ağırlıklı yumuşak-kısıt ihlal toplamı minimum (tipik formülasyon).
2. Çözücü ile karar. NRP çözüm tekniği aile-bazlı seçilir:
- MIP (Mixed-Integer Linear Programming — bir kısım değişkeni 0/1 bir kısmı sürekli olan eniyileme): Küçük-orta hastane (50-200 hemşire) için MIP kuralları doğrudan kodlanır; modern MIP çözücüleri 30-90 dakika içinde optimum üretir.
- Sütun üretimi + dal-fiyat (column generation + branch-and-price — başlangıç havuzu küçük tutulup yararlı sütunlar adım adım eklenir): Her hemşirenin olası haftalık örüntüleri “sütun” olarak üretilir; ana problem optimal kombinasyonu seçer. 200-500 hemşireli ölçekte güçlüdür.
- Metaheuristikler (akıllı arama yöntemleri — optimum’a yakın çözüm bulurlar): saçıl arama (scatter search), tabu arama, benzetimli tavlama (simulated annealing). Büyük hastaneler (500+ hemşire) ve çok-servisli kompleksler için. Çözüm garantisi vermez ama saatler içinde iyi pratik kalite üretir.
- CP (Constraint Programming — kısıt programlama; karmaşık kuralları doğrudan ifade etmeye olanak veren paradigma): karmaşık sözleşme ve sendika kurallarının doğrudan ifadesi için (örn. “her 4 hafta tam 2 hafta-sonu izin”).
- Hibrit yaklaşımlar: Metaheuristik + MIP melezleri son 10 yılın yaygın endüstri çözümü.
Pratik tercih: 100-300 hemşire — MIP veya CP; 300-700 hemşire — sütun üretimi + branch-and-price; 700+ hemşire veya çok-servisli kompleks — metaheuristik hibrit.
3. Saha entegrasyonu. Çıktı iki katmanlı: aylık ana çizelge (her hemşirenin gün-vardiya-servis atamasını gösteren matris, baş hemşire onayından geçer — yayın öncesi 1-2 hafta) + günlük güncellemeler (hastalık raporu, izin değişikliği, hasta yoğunluğu artışı tetiklediğinde). Hastane bilgi sistemi (HBYS) çizelge modülünü besler: hemşire sicil bilgisi, sertifika kayıtları, geçmiş çalışma saatleri, izin bakiyeleri. Çıktı hemşire mobil uygulamasında veya panoda görünür. Aylık operasyon değerlendirmesi: ihlal raporu (ardışık gece, haftalık saat aşımı), eşitlik raporu (gece nöbeti dağılımı standart sapması), tercih tutturma oranı, tükenmişlik anketi.
Alternatifler
Manuel + spreadsheet + baş hemşire
ÜcretsizSıfır lisans
Kim için: 30-80 hemşireli küçük hastane veya tek-servis ünitesi
- + Sıfır yazılım maliyeti
- + Baş hemşirenin saha deneyimi öne çıkar
- + Sözlü tercihlere hızlı tepki
- − 80 hemşire üstü ölçekte zihinsel yük katlanır
- − Yetkinlik matrisi yazılı değilse hata riski
- − Ardışık gece veya haftalık saat ihlali kolay kaçar
- − Eşitlik subjektif kalır, dağılım istatistiği yok
- − Hemşire ayrılma maliyeti büyür
Yerel sağlık personeli yönetim yazılımı
Kurumsal200K-1M TRY kurulum + 80K-300K TRY/yıl bakım (TR pazar gözlemi)
Kim için: 100-400 hemşireli orta hastane, tek-tesis
- + TR mevzuatına yakın (sosyal güvenlik, çalışma saatleri)
- + HBYS entegrasyonu mevcut
- + Türkçe arayüz, yerel destek
- − Çizelge motoru çoğunlukla 'şablon doldurma' mantığında çalışır — gerçek vardiya optimizasyonu nadirdir
- − Yetkinlik + tercih + eşitlik aynı anda zayıf
- − Yorgunluk kısıtları yumuşak veya yok
- − Büyük hastane için gerekli modern arama yöntemleri kapsam dışı
Uluslararası WFM (workforce management) yazılımı
Kurumsal200-800 EUR/hemşire/yıl abonelik veya 300K-2M EUR/yıl lisans
Kim için: 400+ hemşireli büyük hastane, çoklu-tesis, akreditasyon hedefli
- + Vardiya çizelge motoru olgun: optimum çözücü, gelişmiş arama, kurallı seçim seçenekleri
- + Yetkinlik + tercih + eşitlik + yorgunluk birlikte modellenir
- + Hemşirenin önce kendi tercihini girdiği akış destekli
- + Akreditasyon raporları zengin
- − Yüksek lisans + 8-16 ay kurulum
- − TR sözleşme/sendika kurallarına özelleştirme proje süresi
- − Geniş hemşire + baş hemşire eğitim programı
- − Veri kalibrasyonu için en az 3-6 ay sürer
Açık-kaynak çözücü + iç NRP geliştirme
Açık KaynakLisans ücretsiz; iç geliştirme 20-40 hafta veya 600K-1.8M TRY danışmanlık
Kim için: Teknoloji ekibi olan hastane veya hastane grubu
- + Lisans bedeli yok
- + Vardiya çizelgesi için referans çözüm araçları açık kaynakta mevcut
- + Sözleşme/sendika kurallarına tam özel kontrol
- + Hastanenin yetkinlik + tercih verisi içerde kalır
- − İçeride optimizasyon + hastane operasyonu uzmanı şart
- − İlk prototipten saha sistemine geçiş 9-15 ay
- − Bakım sorumluluğu hastanede
- − Kalibrasyon (geçmiş çalışma verisi) önce 6 ay sürer
Tavsiye
Çözüm görüşmesinde sor
- Çizelge motoru hangi yaklaşımı kullanıyor — optimum çözücü, gelişmiş arama (tabu / benzetimli tavlama / saçıl arama), kurallı seçim, ya da sadece şablon doldurma? 200 hemşireli karmaşık talep senaryosunda demoda hangi yöntem çalışır?
- Sert ve yumuşak kısıtlar nasıl ayrılıyor? Yorgunluk kısıtları (ardışık gece üst sınırı, minimum dinlenme) sert mi yumuşak mı? Kullanıcı parametresi mi?
- Yetkinlik matrisi (servis × hemşire) ne kadar derinlikte modelleniyor — sadece servis-uyumu mu yoksa sertifika seviyesi + kıdem karması da çözücüye giriyor mu?
- Hemşire tercihleri (kişisel günler, izin istekleri, gece eğilimi) çözücüye ağırlıklı puan olarak mı yoksa katı kısıt olarak mı giriyor? Hemşirenin önce kendi tercihini doldurduğu akış destekleniyor mu?
- Eşitlik raporları (gece nöbet dağılımı standart sapması, hafta sonu adaleti, ardışık çalışma sayısı) sistemde otomatik üretiliyor mu? Hangi metriklerle?
- Ani değişiklikler (hemşire iş göremezlik raporu, hasta yoğunluğu artışı) tetiklendiğinde çizelge ne kadar sürede yeniden hesaplanır? Yedek hemşire öneri motoru var mı?
- Pilot dönemde (8-12 hafta) gerçek operasyonel veri ile önceki manuel çizelgeye kıyasla ihlal, eşitlik ve memnuniyet metrikleri raporu sunabilir misiniz?
- Sözleşme biterse hemşire sicil, yetkinlik matrisi, tercih geçmişi, çizelge arşivi ve eşitlik raporlarını hangi standart formatta (CSV, JSON) dışa aktarabiliriz?
Teknik detay
Editör notu
Bu problem halk dilinde “hemşire nöbet listesi”, “aylık vardiya çizelgesi” veya “servis nöbet planı” diye anılır. Akademik literatürde adı Nurse Rostering Problem (NRP). Burke, De Causmaecker, Vanden Berghe ve Van Landeghem (2004) yazısı kanonik tarama; De Causmaecker ve Vanden Berghe (2011) modern kategorizasyonu sunar; Cheang, Li, Lim ve Rodrigues (2003) erken bibliyografik taramayı verir.
Bu sayfa generic vardiya çizelgemesi (#003) ile karıştırılmamalıdır: #003 restoran, perakende, çağrı merkezi gibi servis sektörlerinin haftalık vardiya kararıdır — yasal saat sınırları, beceri uyumu ve tercih var ama hasta-güvenlik kaynaklı yorgunluk kısıtları yoktur, kıdem karması zayıftır, akreditasyon yükü yoktur. NRP sağlığa-özel karmaşıklık taşır: yoğun bakım vs cerrahi vs genel servis yetkinlik ayrımı, ardışık gece üst sınırı (tipik 3 veya 4 — hasta-güvenlik araştırmalarına dayanır), vardiyalar arası minimum 11 saat dinlenme (Avrupa Çalışma Süresi Direktifi türevi), tercih ağırlığının çok yüksek olması (hemşire ayrılma oranı tükenmişliğe duyarlı), eşitlik raporlama zorunluluğu (akreditasyon kuralı). Çağrı merkezi vardiya planlaması (#023), ameliyathane çizelgemesi (#008) ve hasta akışı (#038) yakın akrabalar ama matematiksel iskelet farklıdır. NRP’yi #003 modülünün üzerine kurmak çoğu zaman başarısız olur — ekstra kısıtlar motoru zorlar.
Sektörde en sık atlanan nokta: Sağlık-güvenlik (yorgunluk + minimum dinlenme) kısıtları. Sade vardiya çizelgeleri “haftalık saat üst sınırı” kuralını yeterli sayar; modern NRP literatürü gece-vardiya yorgunluğunu (Burke 2004 çerçevesi), ardışık gece sınırını (tipik 3 veya 4), vardiyadan vardiyaya minimum dinlenme süresini (geceden sabaha 11 saat) ve haftalık gece nöbet dağılım eşitliğini sert veya yumuşak kısıt olarak modeller. Uluslararası sağlık-hizmet araştırma literatürü hatalı çizelge ile hasta-yan-etkisi oranının %20-40 arttığını ve hemşire tükenmişlik puanının ölçülebilir biçimde yükseldiğini raporlar (Burke, Curtois, Qu ve Vanden Berghe 2010 ile bağlantılı saha çalışmaları). Demoda yazılım firmasından 3 ardışık gece sonrası 4. geceyi atayamadığını gösteren senaryo istenmelidir; bu yapamayan motor NRP için yetersizdir. İkinci atlanan nokta: kıdem karması. Her servis-vardiya için “en az 1 kıdemli + en az 1 orta + yeni mezun kabul edilebilir” kuralı sert kısıt olmalı; aksi durumda gece nöbetinde yeni mezun yalnız kalır, hasta-güvenlik riski büyür.
Adım adım yol — KOBİ için
Aşama 1 — Önce ölç, sonra plan. En az 12 ay hemşire çalışma verisi: her hemşire için aylık vardiya dağılımı (sabah/akşam/gece sayıları), ardışık çalışma günleri, hafta sonu sayısı, haftalık saat toplamı, izin günleri, ihlal sayısı (ardışık gece, dinlenme süresi). Yetkinlik matrisi: her hemşire için sertifika listesi (yoğun bakım, ameliyathane, doğumhane, pediatri sertifikaları, ilk yardım sertifikası, intravenöz tedavi yetkisi). Kıdem matrisi: kıdemli/orta/yeni mezun ayrımı. Talep deseni: servis-vardiya-saat bazında geçmiş hemşire ihtiyacı.
Aşama 2 — Bilgi sermayesini yazıya dök. Hangi hemşire hangi serviste çalışabilir (yetkinlik uyumu — yoğun bakım sertifikası olmayan yoğun bakıma giremez). Sözleşme tipi (tam zamanlı 40 saat, yarı zamanlı 24 saat, çağrı üzerine). Sendika kuralları (haftalık saat üst sınırı, ardışık gece, dinlenme zorunluluğu). Sözlü tercihleri yazılı forma çevir — her hemşire ayda en az 1 sefer “tercih edilen 5 gün + reddedilen 5 gün” formu doldurmalı.
Aşama 3 — Pilot. 8-12 hafta. Bir alt-set (örn. üniversite hastanesi yoğun bakım ünitesi vardiya planlama, ya da tek bir cerrahi servisin aylık planı) üzerinde NRP modülünü manuel planlama ile paralel çalıştır. Karar yine baş hemşirededir; sistem öneri verir. Başarı kriteri önceden yazılı: “60 günde ardışık gece ihlali -%50, eşitlik standart sapması -%30, hemşire memnuniyet anket puanı +%15.” Hedef tutmazsa pilot sonlanır; çıkış hakkı sözleşmede olmalı.
Aşama 4 — Yaygınlaştırma. 6-12 ayda tüm hastane + tüm servisler. Hemşire eğitimi 1-2 hafta (mobil uygulama sezgisel). Baş hemşire eğitimi daha kapsamlı — yetkinlik matrisi bakımı, tercih puanlama, eşitlik raporu okuma. Aylık operasyon değerlendirmesi: ihlal raporu, eşitlik dağılımı, tercih tutturma oranı, replacement süresi.
Riskler — ne yanlış gidebilir
- Sözleşme veya sendika kuralı değişimi. Yıllık toplu sözleşme veya yasal düzenleme değişimi sistemde sert kısıt güncellemesi gerektirir. Eğer çözücü bu kuralı kodla “gömülü” tutuyorsa, güncelleme proje süresi alır ve eski plan ihlal eder. Sözleşmede “kural güncelleme garantisi” maddesi olmalı.
- Ani hastalık + replacement. Hemşire iş göremezlik raporu (özellikle pandemi veya salgın dönemlerinde) çizelgeyi günlük bozar. Replacement öneri motoru yoksa baş hemşire saatlerce telefonla replacement aramak zorunda kalır. Replacement aday-listesi (her servis için 3-5 yedek) önceden hazırlanmalı.
- Tercih ihlali → tükenmişlik + ayrılma. Yumuşak kısıtlar (tercihler) çok düşük ağırlıkla modellendiğinde sistem ihlal eder; hemşire 3-4 ay sonra ayrılır. Çıkış mülakatlarında “vardiya adaletsizliği” başlığında ölçülmelidir. Tercih puanı her 6 ayda bir yeniden kalibre edilmeli.
- Tek tedarikçi (WFM yazılımı) lock-in. Sözleşmede “yıllık standart formatta (CSV, JSON) yetkinlik matrisi, tercih geçmişi, çizelge arşivi ve eşitlik raporu ihrac” maddesi yoksa, sistemden ayrılmak hastanenin yıllar boyunca biriken yetkinlik + tercih + kıdem verisini kaybetmesi anlamına gelir.
Çözüm yöntemine teknik bakış
NRP literatüründe başlıca yaklaşımlar:
| Yaklaşım | Tipik ölçek | Çözüm süresi | Garantili optimum? |
|---|---|---|---|
| Manuel + spreadsheet | 30-80 hemşire | saatler-günler | Hayır, %40-60 optimum |
| Tam sayı programlama (MIP) — Burke 2004 | 100-300 hemşire | dakika-saat | Evet (bound içinde) |
| Sütun üretimi + branch-and-price — JFB-Purnomo 2005 | 200-500 hemşire | saat-saatler | Evet (bound içinde) |
| Saçıl arama (scatter search) — Burke 2010 | 300-800 hemşire | saatler | Hayır, iyi pratik kalite |
| Tabu arama / simulated annealing | 300-1000 hemşire | saatler | Hayır, iyi pratik kalite |
| Kısıt programlama (CP) | 100-400 hemşire, karmaşık kural | dakika-saat | Modern CP çözücülerle evet |
| Hibrit (metaheuristik + MIP) | 500-1500 hemşire | saatler | Pratik olarak optimum-yakını |
Problem alt-türü → formülasyon eşleme:
- Cyclic NRP: Sabit aylık örüntü, her hemşire haftalık döngüye tabi. Küçük-orta servisler için. Düşük tercih yükü.
- Non-cyclic NRP: Her ay yeniden hesaplanan plan. Tercih ağırlığı yüksek. Burke 2004 framework.
- Preference-based NRP: Tercih maksimum hedef. JFB-Purnomo 2005 sütun üretimi.
- Demand-based NRP: Hasta-yoğunluğu tahmini girdi. Talep × kapsam kesin.
- Self-scheduling NRP: Hemşire önce kendi tercihini doldurur, sistem boşlukları tamamlar. Yüksek memnuniyet, daha karmaşık optimizasyon.
Hedef fonksiyonu seçimi:
- Yumuşak kısıt ihlal ağırlıklı toplam minimum: En yaygın formülasyon (Burke 2004).
- Tercih puanı maksimum + ihlal minimum (lexicographic): Hemşire memnuniyeti öncelikli.
- Eşitlik (gece nöbet, hafta sonu standart sapması) minimum: Adalet odaklı.
- Toplam çalışma maliyeti minimum (mesai + replacement): Bütçe odaklı.
Çoğu saha uygulaması bu dördünün ağırlıklı karmasıdır; ağırlıklar 6 ayda bir gözden geçirilir.
Yakın akrabalar:
- Generic Shift Scheduling (#003): Yetkinlik + yorgunluk + akreditasyon yükü olmadan personel çizelgemesi.
- Call Center Workforce Scheduling (#023): Talep tahmini ağırlıklı, sürekli çağrı geliş süreci ile.
- Operating Room Scheduling (#008): Ameliyathane saat çizelgemesi; doktor + hemşire + oda kombinasyonu.
- Patient Flow Optimization (#038): Yatak doluluğu ve hasta-akışı planlama.
- Workforce Tour Scheduling (#079 — sibling): Daha geniş işgücü-vardiya tur planlama.
NRP, sağlık alanına özel kısıtlarla (yetkinlik + yorgunluk + akreditasyon + tercih ağırlığı + sözleşme + sendika) diğer vardiya problemlerinden ayrı bir matematiksel sınıfa düşer; bu sınıfı tanımayan motor pilot aşamasında çöker.
Akademik kaynaklar
Sayfanın frontmatter’ında sources alanında listelidir. Burke, De Causmaecker, Vanden Berghe ve Van Landeghem (2004) kanonik tarama; De Causmaecker ve Vanden Berghe (2011) modern kategorizasyon; Cheang, Li, Lim ve Rodrigues (2003) erken bibliyografik referans. Sütun üretimi için J.F. ve Purnomo (2005); metaheuristik için Burke, Curtois, Qu ve Vanden Berghe (2010). NRP, son 20 yılda Journal of Scheduling, European Journal of Operational Research ve Journal of the Operational Research Society arşivlerinde en yoğun yayınlanan problemlerden biridir.
Kaynaklar
- Burke, E. K., De Causmaecker, P., Vanden Berghe, G. ve Van Landeghem, H. (2004). The state of the art of nurse rostering. Journal of Scheduling, 7(6), 441-499. NRP’nin kanonik tarama yazısı.
- De Causmaecker, P. ve Vanden Berghe, G. (2011). A categorisation of nurse rostering problems. Journal of Scheduling, 14(1), 3-16. NRP problem sınıflandırması için modern referans.
- Cheang, B., Li, H., Lim, A. ve Rodrigues, B. (2003). Nurse rostering problems — a bibliographic survey. European Journal of Operational Research, 151(3), 447-460. Erken bibliyografik tarama.
- J.F. and Purnomo, H. W. (2005). Preference scheduling for nurses using column generation. European Journal of Operational Research, 164(2), 510-534. Sütun üretimi NRP uygulaması.
- Burke, E. K., Curtois, T., Qu, R. ve Vanden Berghe, G. (2010). A scatter search methodology for the nurse rostering problem. Journal of the Operational Research Society, 61(11), 1667-1679. Metaheuristik NRP.
- YÖK Tez Merkezi — anahtar kelime: ‘hemşire çizelgeleme’ veya ‘sağlık personeli vardiya’ — TR akademisinden 25+ tez. tez.yok.gov.tr
Sözlük
- Hemşire Çizelgeleme
- Hemşirelerin aylık ufukta servis-vardiya-saat kombinasyonlarına yetkinlik, yasal sınır, yorgunluk, sözleşme ve tercih kısıtları altında atanmasına dair sağlık-özel OR problemi.
- Yorgunluk Kısıtı
- Güvenlik-kritik rollerde çalışan kişinin yorgunluğunu sınırlamak üzere tasarlanan çizelge kuralları — minimum dinlenme, ardışık gece üst sınırı, haftalık saat, hafta sonu dengesi.
- MIP
- Karar değişkenlerinin bir kısmının tam sayı (örn. 'kaç kamyon', 'kaç vardiya') olduğu optimizasyon türü.
- Vardiya Çizelgeleme
- Hangi çalışanın hangi gün, hangi vardiyada, hangi pozisyonda çalışacağına dair haftalık veya aylık karar.
Benzer problemler
Hangi Ameliyatı Hangi Odaya, Hangi Saatte Alsam?
20-80 yataklı bir özel hastane, günübirlik cerrahi merkezi veya 3-8 ameliyathane odası olan klinik için haftalık cerrahi vaka çizelgeleme problemi. Her hafta 40-200 ameliyat planlanması gerekiyor; her vakanın tahmini süresi (45 dakikadan 6 saate), gerekli cerrah ve hemşire ekibi, anestezi türü, sarf malzemesi ve hastanın yatış-yataktan kalkış süresi farklı. Karar verilmesi gereken: hangi vaka, hangi gün, hangi odada, hangi sıra ile, hangi ekipte. Oda doluluğunu artırırken cerrahların serbest günlerini, hastanın bekleme süresini ve acil vaka için ayrılan esneklik payını birlikte tutmak zor. Manuel planlama 20-30 vaka/hafta için makul; üzerinde haftada 4-8 saat yöneticinin zamanını alır, ameliyat ertelemesi ve gece nöbetinde fazla mesai artar.
Hangi Hastayı Hangi Servise Hangi Yatağa, Taburcuyu Ne Zaman Tetiklesem?
50-500 yataklı, 6-15 servisli özel hastane veya kliniği işleten yönetim için (kardiyoloji, dahiliye, pediatri, yoğun bakım, onkoloji karışımı). Her gün iki iç içe karar verilmelidir: gelen hasta hangi servise hangi yatağa hangi saatte yatırılır, ve yatan hastalar için taburcu kararı kaç saat önce tetiklenir. Bir servis dolduğunda hasta acil serviste saatlerce bekler veya yanlış servise yerleştirilir, bu da yatış süresini uzatır ve klinik riski artırır. Yatak doluluğu manuel takip edilince acil-elektif çakışması ve hafta sonu tıkanıklığı kaçınılmaz olur.