Um modelo de programação inteira mista para o escalonamento de plantões de farmácia em um hospital no interior de Pernambuco

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2023
Autor(a) principal: SOUZA, Eduardo Fernando da Silva
Orientador(a): COUTINHO, Walton Pereira
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Universidade Federal de Pernambuco
Programa de Pós-Graduação: Programa de Pos Graduacao em Engenharia de Producao / CAA
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Brasil
Palavras-chave em Português:
Farmácia hospitalar
Sistema de turnos de trabalho
Programação inteira mista
Link de acesso: https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/54756
Resumo: Hospitais desempenham um papel crucial na prestação de serviços de saúde, e a gestão eficiente dos recursos, especialmente na farmácia hospitalar, é essencial para garantir um atendimento de qualidade aos pacientes. Otimizar o agendamento dos profissionais da farmácia é uma prio- ridade para melhorar o serviço e a eficiência operacional. Neste estudo, é proposto um modelo matemático baseado em Programação Inteira Mista (PIM) para alocação e escalonamento de pessoal de farmácia. O modelo leva em consideração as competências, as preferências dos funcionários e as necessidades do hospital. Foram explorados três abordagens: Problema de Escalonamento de Farmácia (PEF), Reformulação I (com pesos) e Reformulação II (com per- turbações). Foram testadas 516 instâncias, incluindo instâncias reais e instâncias geradas alea- toriamente. Foram realizados 1.796 testes, dos quais 1.534 encontraram a solução ótima, 226 propuseram uma solução sub-ótima e 36 não tiveram solução viável. Os resultados mostra- ram que o PEF é escalável e adaptável, resolvendo 97,99% das instâncias dentro de um tempo aceitável, bem como a suas variações. O modelo obteve melhorias significativas em relação à atribuição manual, encontrando a solução da instância real em apenas 6,18 segundos. Além disso, as farmácias registaram uma melhoria média de 41% no atendimento das solicitações, e um aumento médio de 23% no tempo total de atendimento, tendo um impacto positivo na qualidade do serviço prestado ao cliente interno.
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Neste estudo, é proposto um modelo matemático baseado em Programação Inteira Mista (PIM) para alocação e escalonamento de pessoal de farmácia. O modelo leva em consideração as competências, as preferências dos funcionários e as necessidades do hospital. Foram explorados três abordagens: Problema de Escalonamento de Farmácia (PEF), Reformulação I (com pesos) e Reformulação II (com per- turbações). Foram testadas 516 instâncias, incluindo instâncias reais e instâncias geradas alea- toriamente. Foram realizados 1.796 testes, dos quais 1.534 encontraram a solução ótima, 226 propuseram uma solução sub-ótima e 36 não tiveram solução viável. Os resultados mostra- ram que o PEF é escalável e adaptável, resolvendo 97,99% das instâncias dentro de um tempo aceitável, bem como a suas variações. O modelo obteve melhorias significativas em relação à atribuição manual, encontrando a solução da instância real em apenas 6,18 segundos. Além disso, as farmácias registaram uma melhoria média de 41% no atendimento das solicitações, e um aumento médio de 23% no tempo total de atendimento, tendo um impacto positivo na qualidade do serviço prestado ao cliente interno.Hospitals play a crucial role in providing health services, and efficient resource management, especially in hospital pharmacy, is essential to ensure quality patient care. Optimizing the scheduling of pharmacy professionals is a priority to improve service and operational efficiency. Optimizing the scheduling of pharmacy professionals is a priority to improve service and op- erational efficiency. In this study, a mathematical model based on Mixed-Integer Programming (MIP) is proposed for allocation and scheduling of pharmacy personnel. The model takes into account the skills, staff preferences and needs of the hospital. Three approaches were explored: Pharmacy Scheduling Problem (PSP) , Reformulation I (with weights) and Reformulation II (with perturbations). 516 instances were tested, including real instances and randomly gener- ated instances. 1,796 tests were performed, of which 1,534 found the optimal solution, 226 proposed a sub-optimal solution and 36 did not have a viable solution. The results showed that PSP is scalable and adaptable, solving 97.99% of the instances within an acceptable time, as well as their variations. The model achieved significant improvements over manual assignment, finding the actual instance solution in just 6.18 seconds. In addition, pharmacies registered an average improvement of 41% in the fulfillment of requests, and an average increase of 23% in total service time, having a positive impact on the quality of service provided to the internal customer.porUniversidade Federal de PernambucoPrograma de Pos Graduacao em Engenharia de Producao / CAAUFPEBrasilAttribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Brazilhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/info:eu-repo/semantics/openAccessFarmácia hospitalarSistema de turnos de trabalhoProgramação inteira mistaUm modelo de programação inteira mista para o escalonamento de plantões de farmácia em um hospital no interior de Pernambucoinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesismestradoreponame:Repositório Institucional da UFPEinstname:Universidade Federal de Pernambuco (UFPE)instacron:UFPECC-LICENSElicense_rdflicense_rdfapplication/rdf+xml; charset=utf-8811https://repositorio.ufpe.br/bitstream/123456789/54756/2/license_rdfe39d27027a6cc9cb039ad269a5db8e34MD52ORIGINALDISSERTAÇÃO Eduardo Fernando da Silva Souza.pdfDISSERTAÇÃO Eduardo Fernando da Silva Souza.pdfapplication/pdf1573053https://repositorio.ufpe.br/bitstream/123456789/54756/1/DISSERTA%c3%87%c3%83O%20Eduardo%20Fernando%20da%20Silva%20Souza.pdf740bfe8ab77a0a25989d92930b2fe722MD51LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; 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