Health Care Logistics im Rettungsdienst · Health Care Logistics hilft Verbesserungspotentiale zu...

KIT – The Research University in the Helmholtz Association

KARLSRUHE SERVICE RESEARCH INSTITUTE (KSRI) - Health Care Lab

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Health Care Logistics im Rettungsdienst

Prof. Dr. Stefan Nickel, Dr. Melanie Reuter-Oppermann

Karlsruhe Service Research Institute

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Forschungsgruppen

DOL

Diskrete Optimierung und Logistik

Institut für Operations Research

Karlsruher Institut für Technologie

LSO

Logistik und Supply-Chain-Optimierung

Forschungszentrum Informatik

Assoziiert mit dem Karlsruher Institut für Technologie

KSRI



Health Care Lab



DOL LSO

KSRI

02.03.2018 Health Care Logistics im Rettungsdienst2


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Forschungsgebiete DOL/LSO

Logistics Systems Design

Standorte und Netzwerke

Produktallokation

Servicegebietsplanung

Materialfluss

Maschinenbelegung

Packplanung

Industrie/Logistik 4.0

Internet of Things

Echtzeit-Logistik

Tourenplanung

Transportnetze

Urban Logistics

Fahrdienst

Rettungsdienst

Terminplanung

Häusliche Pflege

Layouts

Drohnen

Roboter

Routensteuerung

Diskrete Optimierung und Logistik

Intralogistik und

Produktion

Supply Chain

Analytics

AutonomousLogistics

HealthCare

Transport und

Mobilität



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Organisation Health Care Lab


PROF. DR.

STEFAN NICKEL

PROF. DR.

YORK SURE-VETTER

PROF. DR.

ALEXANDER MÄDCHE

PROF. DR.

CHRISTOF WEINHARDT

*

+ Leitung

* Leitender Professor

DR.

MELANIE

REUTER-OPPERMANN

+

12 Mitglieder aus 4 Instituten



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Taxonomie für die Rettungsdienstplanung

Strategisch

Operativ

Taktisch

Strategische Planung

langfristig

Taktische Planung

mittelfristig

Operative Planung

kurzfristig

Mitarbeiter

Wachenstandorte

Dienstplanung

RTW pro Standort

Krankentransporte

Disposition

Vorhersage



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Rettungsdienstplanung

Zuordnung der

Ressourcen

Anzahl der RWT

Bundesland

Rettungsdienstgebiet

Planungsebene

OperativTaktischStrategisch

LeitstellenbereicheGebietsübergreifende

Krankentransporte

Standorte der

Wachen

Notwendigkeit von Software

Dynamische

Positionierung



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Wichtige Methoden

Optimierung

Aufstellen mathematischer

Modelle mit Zielfunktion und

Nebenbedingungen

Exakte Lösung der Modelle mit

Hilfe von Software (z. B. IBM

ILOG CPLEX, Xpress, Aimms)

und/oder Verwendung von

Heuristiken

Simulation

Abbildung der relevanten

Prozesses eines System in

einem Modell

Durchführung von Experimenten

am Modell



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Gebietsplanung für den Rettungsdienst

Unterteilung des Bundeslandes in eine

feste Anzahl an Gebieten, so dass

die Anzahl an erwarteten Einsätzen

innerhalb der Gebiete ausgeglichen ist;

bestehende Einrichtungen wie

Krankenhäuser, Notärzte, Wachen

miteinbezogen werden;

gebietsübergreifende

Krankentransporte minimiert

werden;

…



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Gebietsübergreifende Planung

Rettungsdienstbereiche bleiben bestehen

Rettungsdienstplanung wird zentralisiert, v.a. für

Standortplanung von Rettungswagen und -wachen

Tourenplanung für Krankentransporte

Optimierungspotentiale

Wachenstandorte in den Grenzregionen

Gebietsübergreifende Transporte



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Gebietsübergreifende Standortplanung

Beispielhafte Analyse für die Niederlande

Unterteilung in 24 Regionen

Bedarf der Regionen linear zur Bevölkerung

angenommen; Anzahl an Einsätzen pro Jahr im

gesamten Land bekannt

Wachenstandorte sind bekannt

Lösung eines strategischen Standortmodells, das

die notwenige Anzahl an Wachen bestimmt

Hilfsfristeinhaltung wird dabei für jede Region

sichergestellt

Ohne Betrachtung der Regionsgrenzen sind

deutlich weniger Standorte notwendig



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Gebietsübergreifende Standortplanung

Optimierungspotentiale bei Standorten in Grenzgebieten

Organisation der Disposition in den Gebieten durch

technische Unterstützung möglich

Ohne

Grenzen

Mit

Grenzen



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Gebietsübergreifende Krankentransporte

Krankentransporte finden nicht nur innerhalb der Rettungsdienstgebiete,

sondern vermehrt zwischen Gebieten statt.

Planung durch ein übergeordnetes

System für eine größere Region / ein

Bundesland möglich

Server an zentralem Ort

Kommunikation mit den lokalen

Systemen und Rückfallebenen



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Standortplanung im Rettungsdienst

Strategische Standortplanung

Bestimmung von Standorten für Rettungswachen

Abdeckung des Rettungsdienstgebietes innerhalb der Hilfsfrist

Taktische Standortplanung

Positionierung von RTW an den Rettungswachen

Einhaltung der Hilfsfristvorgabe für erwartete Bedarfe

Operative Standortplanung

Umpositionierung von RTW

Verbesserung der Hilfsfristeinhaltung



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Strategisch-taktische Standortplanung

Datengrundlage Erwartete AbdeckungStandortentscheidungen

Standortplanungsproblem:

Entscheidung über die Positionierung von Wachen und die Anzahl an RTW pro

Wache.

Für den erwarteten Bedarf an Notfallrettungen soll die Hilfsfristeinhaltung möglich

sein.



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Strukturen der Regionen in Ba-Wü

Karlsruhe

Freiburg

Stuttgart

Bei der Rettungsdienstplanung müssen die

individuellen geographischen Gegebenheiten der

Regionen miteinbezogen werden



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Beispiel: Standortplanung für Stuttgart

Wie groß ist der Einfluss der

Standorte für die Hilfsfrist-

einhaltung, wenn Umpositio-

nierungen erlaubt sind?



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Dynamische Positionierung von RTWs

Mögliche Einbindung geeigneter und „flexibler“ Standorte für RTWs zu

bestimmten Zeiten

Tageszeitabhängig

Zusätzliche Standorte oder Verschiebung eines Standorts

Zum Beispiel aufgrund längerer Fahrzeiten während der Pendlerverkehre

Kann im Voraus bestimmt werden

Situationsabhängig

Zum Beispiel aufgrund des aktuellen Einsatzaufkommens

Verschiebung eines oder mehrerer RTW, um Gebietsabdeckung sicher zu

stellen

Szenarien können im Voraus bestimmt werden

Ermittlung in Echtzeit steigert die Qualität



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Disposition von RTWs

Häufig werden zwei oder mehr Fahrzeuge zu einem Einsatz geschickt

RTW + NEF oder

2 RTW

Mögliche Disposition bei Zuordnung von mindestens zwei Fahrzeugen

Ein Fahrzeug muss das nächstgelegene sein

Das andere kann systemoptimal ausgewählt werden (ggf. innerhalb der

Hilfsfrist)

Mathematische Verfahren können Dispositionsstrategien analysieren und bei

der Disposition in der Praxis unterstützen



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Minimierung der Verspätungen /

Wartezeiten der Patienten

Minimierung der Kosten

Minimierung der durch RTW

gefahrenen Transporte

Balancierung der Touren

…

Entlastung der Disponenten

Frühzeitige Feststellung von

Engpässen

Zufriedenheit der beteiligen

Parteien (z. B. Patienten,

Ärzte/Krankenhäuser,

Mitarbeiter)

…


Organisatorische Ziele Planungsrelevante Ziele



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📄Liste der Transportaufträge

Großteil oft vorher

bekannt

Teilweise kurzfristig

9:15

Wache

d

p Abholort (Pick-up)

Zielort (Drop-off)

Krankenhaus, Dialysezentrum, Arztpraxis, …

p

p

p

d

d

p

p

d

d

d

d

dp

p

1

2

8:35

8:00

9:40

7:55

8:30

8:55

9:15

9:55

10:2510:40 10:55 11:30

8:10

Mathematische Verfahren

für die Tourenplanung



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2-stufige Planung der Touren:

Vorplanung der bekannten Aufträge am Vorabend

Erstellung eines Tourenplans vor Beginn der KTW-Schichten

Anzahl der mind. benötigten KTW

Erste Einschätzungen zur Auslastung und zu freien

Kapazitäten

Einplanung von kurzfristigen Aufträgen während des Tages

Einplanung der Aufträge bei Eingang / wenn Zeitfenster erreicht

Möglichst viele kurzfristige Aufträge sollen eingeplant werden

können – Vermeidung von RTW-Einsätzen

Evtl. Umplanung der Touren, um Verspätungen zu minimieren



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Analyse der Rettungsdienstlogistik

Simulation ermöglicht die

Analyse verschiedener

Alternativen, z. B.

Standorte

Dispositionsstrategien

Einheitlicher Fuhrpark

Auflösung von Grenzen

…



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Ausblick: Integrierte Planung

(Teilweise) gemeinsamer Fuhrpark für Krankentransporte und Notfallrettung

Gemeinsame Planung der beiden Teilprobleme

Ausgleich bei Stoßzeiten

Synergien können genutzt

werden (Personal, Auslastung)

Mehr Fahrzeuge mit besserer

Gebietsabdeckung lässt kürzere

Fahrzeiten erwarten

…

Planung ist aufwändiger, nicht

manuell möglich

Zeitpunkt für die feste

Einplanung der

Krankentransporte nicht einfach

zu bestimmen

…



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Ausblick: Nutzer-Assistenz-System

Design eines Assistenz-Systems für

die Unterstützung der Disponenten

bei der Zuweisung von Fahrzeugen

Für Notfallrettung und

Krankentransport

Anzeige der Lösung, evtl.

Alternativen und Erklärungen



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Ausblick: Digitale Rettungskette

Betrachtung des

Gesamtprozesses ist

wichtig.

Übergabe von Daten und

Informationen zwischen

Beteiligten.

Potentiale einzelner

Verbesserungen müssen

für den Gesamtprozess

analysiert werden.



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Ausblick: Prozess-Simulation Rettungskette

ProzessdiagrammExperten-Workshop Simulationsmodell



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Rettungsdienst in Deutschland und Neuseeland

ReAL PrimES

Forschungsallianz des KSRI mit der University of Auckland, New Zealand

Fokus: OR für Rettungsdienst und Hausärzte

Laufzeit: 2+3 Jahre

Forschungsaufenthalte und verschiedene Workshops in beiden Ländern

Fragestellungen:

• Bedarfs- und Versorgungsanalyse

• Rettungsdienstplanung im Vergleich

• Verwendbarkeit von Modellen und Verfahren

Ziel: Langfristige Kooperation zwischen beiden Gruppen

Internationales Forschungsprojekt



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Fazit

HealthCare Logistics hilft herauszufinden wie mit knappen Ressourcen

umgegangen werden kann

Health Care Logistics hilft Verbesserungspotentiale zu identifizieren

Quantifizierung hilft der Objektivierung

Eine gemeinsame Nutzung von Ressourcen erhöht die Kapazität/Verfügbarkeit

(Rettungsdienstgebiete und RTW/KTW)

Eine gute logistische Vernetzung mit moderner IT Kopplung erlaubt lokale

Verankerung und globale Ressourcennutzung

Bei Hilfsfrist und operativer Einsatzplanung können durch Health Care Logistics

Methoden lokale geographische Gegebenheiten berücksichtigt werden



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Kontakt zum Health Care Lab

@ksri_kit

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Dr. Melanie Reuter-Oppermann

Karlsruher Institut für Technologie (KIT)

Karlsruhe Service Research Institute (KSRI)

Kaiserstraße 89, D-76133 Karlsruhe

Telefon: +49 (0) 721 608-45033

E-Mail: [email protected]

Prof. Dr. Stefan Nickel

Karlsruher Institut für Technologie (KIT)

Karlsruhe Service Research Institute (KSRI)

Institut für Operations Research (IOR)

Kaiserstraße 89, D-76133 Karlsruhe

Telefon: +49 (0) 721 608-43381

E-Mail: [email protected]

healthcarelab.ksri.kit.edu



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Veröffentlichungen

M. Reuter-Oppermann. On the Optimisation of EMS Logistics. Dissertation. Karlsruhe, 2017.

M. Reuter-Oppermann, S. Rachuba: Towards a Testing Framework for Location Problems in EMS Logistics.

To appear in: Proceedings of the Third Karlsruhe Service Summit Research Workshop 2017, Advances in

Service Research, KIT Scientific Publishing, Karlsruhe, 2017.

M. Reuter-Oppermann, P.L. van den Berg, and J.L. Vile. Logistics for Emergency Medical Service systems.

Health Systems, 2017.

M. Reuter-Oppermann, S. Morana, and P. Hottum. Towards Designing an Assistant for Semi-Automatic EMS

Dispatching. In Proceedings of the 50th Hawaii International Conference on System Sciences, 2017.

S. Nickel, M. Reuter-Oppermann, and F. Saldanha-da Gama. Ambulance location under stochastic demand:

A sampling approach. Operations Research for Health Care, 2016.

M. Reuter-Oppermann and C. Bernath. German data sets for comparing ambulance location models. In

Proceedings of the Second Karlsruhe Service Summit Research Workshop, Advances in Service Science.

KIT Scientific Publishing, 2016.

M. Reuter-Oppermann, J. Kunze von Bischhoffshausen, and P. Hottum. Towards an IT-Based Coordination

Platform for the German Emergency Medical Service System. In H. Novoa and M. Dragoicea, editors,

Exploring Services Science, volume 201 of Lecture Notes in Business Information Processing, pages 253-

263. Springer International Publishing, 2015.

J.T. van Essen, J.L. Hurink, S. Nickel, and M. Reuter. Models for ambulance planning on the strategic and

tactical level. Technical report, Beta Research School for Operations Management and Logistics, 2013.

M. Reuter and W. Michalk. Towards the dynamic relocation of ambulances in Germany: The risk of being too

late. In Annual SRII Global Conference, San Jose, CA, USA, July 24-27 2012, pages 642-649, 2012.

M. Reuter, A. Rashid, and S. Nickel. Modellierung und Planung von Dienstleistungen im Rettungswesen mit

Verfahren des Operations Research. Dienstleistungsmodellierung 2012. Springer Fachmedien Wiesbaden,

2013. 291-304.


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