Özel Bir Hastane için Hemşire Çizelgeleme Problemi

Yıl 2017, Cilt: 21 Sayı: 2, 111 - 132, 29.12.2017

Sevde Dilruba Karayel , Ediz Atmaca

Öz

Son yıllarda değişen ve gelişen dünya şartlarında yapılan her işte, üretilen her ürün ve hizmette sadece ihtiyaçları
karşılamak esas amaç olmaktan çıkmıştır. İnsan faktörünün yapılan her türlü faaliyete entegrasyonu ürün ve
hizmetlerde maliyet ve kardan sonra, kalite ve müşteri memnuniyeti kavramlarına önem verilmesiyle birlikte farklı
bir boyut kazanmıştır. Her geçen gün önemi daha da artan hizmet sektörü yapısı içinde sağlık sektörü de giderek
ön plana çıkmaktadır. Sağlık hizmetlerinin temel amacı, toplumun ihtiyacı olan sağlık hizmetlerini, müşterinin
istediği kalitede, istediği zamanda ve mümkün olan en düşük maliyetle sunmaktır. Bunun için çalışan hemşirelerin
yeterli sayıda olması oldukça önemlidir. Hemşire sayısının az olması iş yükünü artmasına ve hizmet kalitesinin
düşmesine neden olurken sayının fazla olması ise hastane için maliyetleri artıracağından tercih edilmemektedir.
Yapılan çalışmada, özel bir hastanedeki hemşire çizelgeleme problemi ele alınmıştır. Hastalar açısından en yüksek
memnuniyeti sağlayıp, hemşireler açısından adil ve dengeli bir dağılım oluşturan ve aynı zamanda maliyetleri de
en azlayan etkin bir çizelge önerilmiştir. Çizelgenin çözümü için 0-1 tam sayılı matematiksel programlama modeli
oluşturulmuş ve GAMS paket programı yardımıyla çözülmüştür. Mevcut ve önerilen çizelgeler çeşitli kriterler
açısından karşılaştırılmıştır. 

Anahtar Kelimeler

Hemşire Çizelgeleme, Tamsayılı Programlama, Optimizasyon modeli

Kaynakça

• Atmaca, E., Pehlivan, C., Aydoğdu, C.B., Yakıcı, M., ‘‘ Hemşire Çizelgeleme Problemi Ve Uygulaması’’, Erciyes Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi, Kayseri, Türkiye, 28(4), 351-358, (2012).
• Azaiz, M.N., Al Sharif, S.S., ‘‘ A 0-1 Goal Programing Model For Nurse Scheduling’’, Computers and Operations Research, Oxford, UK, 491-507, (2005).
• Bard, J.F., and Purnoma, H.W., ‘‘Preference Sheduling For Nurses Using Column Generation’’, Graduate Program in operations Research & Industrial Engineering, The University of Texas.ETC 5.160, C2200, Austin, TX 78712-1063, USA, (2003).
• Biroğul, S., ‘‘Genetik Algoritma Yaklasımıyla Atölye Çizelgeleme’’, Gazi Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, Yüksek Lisans Tezi, Ankara, (2005).
• Brunner JO, Bard JF. ve Kolisch R., ‘‘ Flexible Shift Scheduling of Physicians’’, Health Care Management Science, 12:285-305, (2009).
• Burke, E., Causmaecker, P.D., Petrovic, S., Berghe, G.V., ‘‘Variable Neighbourhood Search for Nurse Rostering Problems’’, Kluwer Academic Publishers. Printed in the Netherland, (2002).
• Burke, E., Causmaecker, P.D., Petroviç, S., Berghe, G.V., ‘‘ Variable Neighborhood Search For Nurse Rostering Problems, Metaheuristics: Computer DecisionMaking’’, Kluwer Academic Publishers, Norwell, MA, (2004).
• Chiaramante, M., Cochron, J., Coswell, D., “Nurse Preference Rostering Using Agents ANd Iterated Local Search”, ANNALS of Operation Research, Vol.226, Number 1, 443-461, (2015).
• Çetin, E.D., Kuruüzüm, A., Irmak, S., ‘‘Ekip Çizelgeleme Probleminin Küme Bölme Modeli ile Çözümü’’, Havacılık ve Uzay Teknolojileri Dergisi, 3(4), 47-54, (2008).
• Daban, F., Özdemir, E.,‘‘Eğitimde Verimliliği Artıran Ders Programlarının Hazırlanması İçin Genetik Algoritma Kullanımı’’, Journal of Educational Sciences&Practices, 3 (6), 245-257, (2004).
• Engin, O., Fığlalı, A., ‘‘Akış tipi çizelgeleme problemlerinin genetik algoritma yardımı ile çözümünde uygun çaprazlama operatörünün belirlenmesi’’, Doğuş Üniversitesi Dergisi, 6, 27-35, (2002).
• Ersoy, E., ‘‘Final Exam Scheduler’’, Yeditepe Üniversitesi Mühendislik-Mimarlık Fakültesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü Engineering Project Report, 57s, İstanbul, (2004).
• Huarng, F., ‘‘A Primary Shift Rotation Nurse Scheduling Using Zera-One Linear Goal Programming, Computers in Nursing, Vol.17, No.3, 135-144, (1999). Inoue, T., Furuhashi, T., Maeda, H., Takaba, M, ‘‘A Proposal of Combined Method of evolutionary algorithm and heuristics for nurse Scheduling Support System’’, IEEE Transactions on Industrial Electronics, 50(5), 833-838, (2003).
• Jan, A., Yamamoto, M., Ohuchi, A., ‘‘Evolutionary Algorithms For Nurse Scheduling Problem’’, Proceedings of the 2000 congress on evolutionary computation, 1, 196- 203, (2000).
• Kalender, M.,‘‘Ders Çizelgeleme Programı’’, TMMOB Elektrik Mühendisleri Odası İstanbul Şubesi, 2006-2007 Öğretim Yılı Proje Yarışması, İstanbul, (2007).
• Kawanaka, H., Yamamoto, K., Yoshikawa, T., Shinogi, T., Tsuruoka, S., ‘‘Genetic Algorithm With the Constraints For Nurse Scheduling Problem’’, Proceedings of the 2001 Congress on Evolutionary Computation, 2, 1123-1130, (2001).
• Kaya, S., ‘‘Operasyonel Sabit İş Çizelgeleme Problemlerinin Genetik Algoritmalar ile Çözümü’’, Selçuk Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, Yüksek Lisans Tezi, Konya, (2006).
• Maenhout, P.D., Mahar, S., “An Integrated Nurse Staffing And Scheduling Analysis For Longer Term Nursing Staff Allocation”, Omega, Vol.41, Number 6, 485-499, (2013).
• Millar, H.H., Kiragu, M. (1998): "Cyclic and non-cyclic scheduling of 12 h shift nurses by network programming ", European Journal of Operational Research 104, 582- 592.
• Özcan, E., ‘‘Memetic Algorithms for Nurse Rostering’’, Lecture Notes in Computer Science, Springer-Verlag, 3733, 482-492, (2005).
• Petrovic, S. and Berghe G.V., ‘‘A Comparison of Two Approaches To Nurse Rostering Problems’’, Annals of Operations Research, Vol. 194, Number 1, 365-384, (2012).
• Topaloğlu, Ş. ve Selim, H., ‘‘Nurse Scheduling Using Fuzzy Modeling Approach’’, Fuzzy Sets and Systems, Vol.161, Issue 11, 1543-1563, (2010).
• Topaloğlu, Ş., Özkarahan, İ., "An Implicit Goal Programming Model for the TourScheduling Problem Considering the Employee Work Preferences", Annals of Operations Research, Special Issue on Staff Scheduling and Rostering, 128, 135- 158, (2004).
• Trivedi, V.M., ‘‘A Mixed-Integer Programming Model For Nursing Budgeting’’, Operations Research, 29, 1019-1034, (1981).
• Tuncel, H., ‘‘Askeri Nöbet Çizelgelerinin Genetik Algoritma Kullanılarak En İyilenmesi’’, Anadolu Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, Yüksek Tezi, Eskişehir, (2005).
• Warner, D., M., ‘‘Scheduling Nursing Personnel According to Nursing Preference: A Matematical Programming Approach’’, Operations Research, Vol. 24, No. 5, 842- 856, (1976).
• Wong, T.C., Xu, M., Chin, K.S., “A Two-stage heuristic approach for nurse scheduling problem: A Case Study In An Emergency Department”, Computers&Operations Research, Vol. 51, 99-110, (2014).
• Wright, P.D., Mahar, S., “Centralized Nurse Scheduling To Simultaneously İmprove Schedule Cost And Nurse Satisfaction”, Omega, Vol.41, Number 6, 1042-1052, (2013).
• Yin, P., Chao, C. ve Chiang Y., ‘‘Multi Objective Optimization For Nurse Scheduling’’, Advances in Swarm Intelligence Lecture Notes in Computer Science, Vol. 6729, 66-73, (2011).