Se utilizó un modelo de simulación construido en Simio para estudiar el calendario actual de los procedimientos de un conjunto de cirugía ambulatoria (OPS). Simio se utilizó para construir un calendario abierto de 1 año como la programación de la OPS. El calendario se representa mediante una tabla en Simio en la que el número de filas representa los días del año y el número de columnas representa el número de franjas horarias del día en función de la cita más corta. En la OPS hay 3 salas, por lo que se construyó 1 calendario para cada sala. Las celdas del calendario (tabla) se rellenan con un cero si la franja horaria está disponible o con un uno si la franja horaria ya ha sido reservada o bloqueada. Según la demanda anual obtenida a partir de los datos históricos [fechas realizadas y programadas], se ejecuta la simulación para reservar citas en las franjas horarias disponibles basándose en reglas específicas. El modelo de simulación se utiliza para estudiar distintos módulos de programación, como el bloqueo de determinadas salas a horas específicas para algunos procedimientos. Este libro blanco trata principalmente de cómo Simio ha convertido este complicado ejercicio en una técnica fácil y agradable de implementar.
Se obtuvo un año de los procedimientos programados en la suite OPS. Los campos proporcionados con cada registro de datos son: fecha realizada, fecha programada, hora programada, tipo de cita y sala reservada . Hay 21 tipos de citas diferentes que se pueden programar en OPS con duraciones variadas. La duración más corta es de 15 minutos, mientras que la más larga es de 120 minutos. Por lo tanto, el día en el calendario se divide en franjas horarias de 15 minutos. La diferencia entre las fechas realizadas y las programadas para cada tipo de cita se estudia y se modela en una distribución estadística para cada día de la semana. Las distribuciones estadísticas se utilizan para modelizar la preferencia en cuanto al número de días de antelación con que se programa la cita respecto a la fecha concertada. Además, también se estudia la hora programada para imitar la hora preferida para reservar cada tipo de procedimiento. Por último, hay algunas reglas por las que se prefiere programar cada tipo de procedimiento en las salas disponibles, mientras que otros no pueden programarse más que en salas específicas debido a limitaciones de espacio.
En la figura siguiente se muestra una instantánea del modelo. El reloj de simulación empieza a funcionar y cada día presenta una mezcla de citas solicitadas de entre 21 procedimientos posibles basados en los datos históricos. Cada día de la semana se genera una "Llamada ficticia" como entidad que lee diferentes tablas vinculadas para buscar el día y la hora programados preferidos.
Simio buscaría una plaza disponible para cada solicitud generada en las salas disponibles en función del día y la hora preferidos. A continuación se muestra un ejemplo fraccionado de un calendario abierto de una sala modelado como una tabla en Simio.
Las preferencias y reglas del algoritmo de búsqueda se modelan como procesos en Simio. Los procesos intentarán encontrar un lugar disponible siguiendo los conjuntos predefinidos de preferencias y reglas. Hay 3 sumideros que destruirán las solicitudes generadas después de buscar un lugar disponible:
El objetivo de este artículo es presentar el algoritmo de búsqueda de programación modelado en Simio. Las sencillas funciones de Simio, como la tabla y el paso de proceso de búsqueda , fueron suficientes para modelar un problema tan complejo. Por último, el modelo se verificó y validó de acuerdo con los datos históricos y las hipótesis. El modelo se utilizó para probar distintos algoritmos de bloqueo de algunas salas en momentos concretos para algunos procedimientos, con el fin de estudiar su efecto sobre el número de procedimientos que pueden programarse en el día y el momento preferidos.