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Dissertação

{en_GB=Improving staff scheduling through heuristics at Emergency Medical Services? The case of Instituto Nacional de Emergência Médica} {} EVALUATED

Detalhes: {pt=Segundo a Organização Mundial de Saúde (OMS), a visão dos Serviços de Emergência Médica é salvar vidas, proteger a dignidade e preservar a saúde dos cidadãos. Assim, um escalonamento eficiente do pessoal é essencial, visto que tem um impacto directo na qualidade do serviço de cuidados prestado. O Sistema Integrado de Emergência Médica português é gerido pelo Instituto Nacional de Emergências Médicas (INEM). O processo de escalonamento dos empregados no INEM ainda é realizado manualmente, com base na intuição e experiência dos trabalhadores mais seniores, e envolve a alocação de pessoas a tarefas e turnos, sendo uma tarefa complexa e demorada. O grande desafio não consiste apenas em encontrar horários que respeitem a regulamentação laboral, as preferências do pessoal e que correspondam à procura, mas também em garantir a satisfação do pessoal e a redução de custos. O objectivo deste trabalho é desenvolver uma ferramenta de apoio às decisões de escalonamento, que visa desenhar horários justos e eficientes, satisfazendo a procura, poupando tempo e esforço laboral e, consequentemente, reduzindo custos. O problema foi modelado e foi desenvolvido um modelo de Programação Linear Misto-Inteira (MILP) e um Algoritmo Genético (GA). O modelo matemático, combina várias restrições da literatura, sendo resolvido através do CPLEX. Para GA, uma heurística foi construída para geração da população inicial, bem como três operadores de crossover. Conclui-se que o GA é capaz de encontrar melhores soluções num curto espaço de tempo. No entanto, se não houver limitação de tempo, recomenda-se a utilização do CPLEX. , en=According to the World Health Organization (WHO), the mission of Emergency Medical Services (EMSs) is saving lives, protecting the dignity and preserving the health of the citizens. Hence, an efficient staff scheduling in EMSs is essential, as it has a direct impact on the quality of the care provided. The Portuguese EMS is provided by the National Institute for Medical Emergencies (INEM). The process of staff scheduling at INEM is still done manually, based on senior staff intuition and experience, and involves the allocation of people to tasks and shifts, which represents a complex and time-consuming task. The big challenge is to find schedules that respect all the legal and working rules, staff preferences, fit demand and also to guarantee staff satisfaction and cost savings. The goal of this study is to develop a decision-making support tool for staff scheduling, which aims to design fair and efficient schedules, satisfying demand, saving time and labour effort, and consequently, reducing costs. The problem was modeled and both a single objective Mixed Integer Linear Programming model (MILP) and a Genetic Algorithm (GA) were developed.The mathematical model combines many constraints from literature and is solved using CPLEX. The GA, an heuristic for the generation of the initial population, as well as three crossover operators were designed and implemented. It is concluded that the GA is able to find better solutions in a short amount of time. However, if there is no time limitation, it is recommended to use CPLEX to obtain the schedule.}
Keywords: {pt=Serviços de Emergência Médica, Escalonamento de Pessoal, Optimização, Programação Matemática, Heurísticas, Algoritmo Genético, en=Emergency Medical Services, Staff Scheduling, Optimization, Mathematical Programming, Heuristic Approaches, Genetic Algorithm}

Discussão: janeiro 29, 2021, 10:0