Un modèle de simulation construit dans Simio a été utilisé pour étudier le calendrier actuel des procédures pour une suite de chirurgie ambulatoire (OPS). Simio a été utilisé pour construire un calendrier ouvert d'un an comme calendrier de l'OPS. Le calendrier est représenté par un tableau dans Simio où le nombre de lignes représente les jours de l'année et le nombre de colonnes représente le nombre de créneaux horaires dans la journée sur la base du rendez-vous le plus court. Il y a 3 salles dans le SPO, par conséquent, un calendrier a été construit pour chaque salle. Les cellules du calendrier (tableau) sont remplies avec zéro si le créneau horaire est disponible ou avec un si le créneau horaire a déjà été réservé ou bloqué. En fonction de la demande annuelle obtenue à partir des données historiques [dates effectuées et programmées], la simulation est exécutée pour prendre des rendez-vous dans les créneaux disponibles sur la base de règles spécifiques. Le modèle de simulation est utilisé pour étudier différents modules de planification tels que le blocage de certaines salles à des heures spécifiques pour certaines procédures. Ce livre blanc traite principalement de la façon dont Simio a fait de cet exercice compliqué une technique facile et agréable à mettre en œuvre.
Une année de procédures programmées dans la suite OPS a été obtenue. Les champs fournis avec chaque enregistrement de données sont : la date de création, la date prévue, l'heure prévue, le type de rendez-vous et la salle réservée. 21 types de rendez-vous différents peuvent être planifiés dans OPS, avec des durées variables. La durée la plus courte est de 15 minutes et la plus longue de 120 minutes. Par conséquent, la journée dans le calendrier est divisée en tranches horaires de 15 minutes. La différence entre les dates prises et programmées pour chaque type de rendez-vous est étudiée et modélisée dans une distribution statistique pour chaque jour de la semaine. Les distributions statistiques sont utilisées pour modéliser la préférence quant au nombre de jours à partir duquel le rendez-vous est programmé par rapport à la date fixée. En outre, l'heure prévue est également étudiée pour imiter l'heure préférée de prise de rendez-vous pour chaque type de procédure. Enfin, il existe certaines règles selon lesquelles chaque type de procédure doit être programmé de préférence dans les salles disponibles, alors que certaines ne peuvent être programmées que dans des salles spécifiques en raison de contraintes d'espace.
Un aperçu du modèle est présenté dans la figure ci-dessous. L'horloge de simulation commence à tourner et chaque jour présente un mélange de rendez-vous demandés sur 21 procédures possibles basées sur les données historiques. Un "appel fictif" en tant qu'entité est généré chaque jour de la semaine et lit différentes tables liées pour rechercher le jour et l'heure programmés préférés.
Simio recherche une place disponible pour chaque demande générée dans les salles disponibles en fonction du jour et de l'heure souhaités. Un exemple fractionnaire d'un calendrier ouvert d'une salle modélisé comme une table dans Simio est illustré ci-dessous.
Les préférences et les règles de l'algorithme de recherche sont modélisées comme des processus dans Simio. Les processus essaieront de trouver une place disponible en suivant les ensembles prédéfinis de préférences et de règles. Il existe trois puits qui détruiront les demandes générées après avoir cherché un emplacement disponible :
L'objectif de cet article est de présenter l'algorithme de recherche d'ordonnancement modélisé dans Simio. Les fonctionnalités très simples de Simio, telles que la table et l'étape de recherche , étaient suffisantes pour modéliser un problème aussi complexe. Enfin, le modèle a été vérifié et validé conformément aux données historiques et aux hypothèses. Le modèle a été utilisé pour tester différents algorithmes de blocage pour certaines salles à des heures spécifiques pour certaines procédures afin d'étudier leur effet sur le nombre de procédures qui peuvent être programmées le jour et à l'heure souhaités.