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2023 | OriginalPaper | Buchkapitel

11. Prozessoptimierung mit Discrete Event Simulation

verfasst von : Laura Maaß, Xiange Zhang, Julian Gansen

Erschienen in: Management im Gesundheitswesen

Verlag: Springer Fachmedien Wiesbaden

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Zusammenfassung

Mit der Discrete Event Simulation (DES) können komplexe Systeme modelliert werden. Aus diesem Grund eignet sich das Tool zur Optimierung von Prozessen wie etwa dem in einer Notaufnahme. Diese Rettungsstellen werden charakterisiert durch ein hohes Aufkommen von Patient:innen, eine knappe Ressourcenverteilung und hohe Wartezeiten. Über DES kann einfach und schnell aufgezeigt werden, wie sich verschiedene Gestaltungen der Prozesse auf die Wartezeiten und Kosten in der Notaufnahme auswirken. In der folgenden Fallstudie wird die Computersoftware ARENA benutzt, um den Standard-Ablauf der Versorgung von Patient:innen einer fiktiven Notaufnahme zu modellieren, Schwachstellen und Engpässe aufzuzeigen und schließlich mithilfe einer Umstrukturierung zu verbessern.

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Fußnoten
1
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Literatur
Zurück zum Zitat CARO, J. J., MÖLLER, J., KARNON, J., STAHL, J. & ISHAK, J. (2015): Discrete event simulation for health technology assessment. Chapman and Hall/CRC. CARO, J. J., MÖLLER, J., KARNON, J., STAHL, J. & ISHAK, J. (2015): Discrete event simulation for health technology assessment. Chapman and Hall/CRC.
Zurück zum Zitat GADATSCH, A. (2013): IT-gestütztes Prozessmanagement im Gesundheitswesen. Wiesbaden: Springer Vieweg. GADATSCH, A. (2013): IT-gestütztes Prozessmanagement im Gesundheitswesen. Wiesbaden: Springer Vieweg.
Zurück zum Zitat HOGAN, B., RASCHE, C. & VON REINERSDORFF, A. B. (2012): The First View Concept: introduction of industrial flow techniques into emergency medicine organization. European Journal of Emergency Medicine, 19:3, 136–139. HOGAN, B., RASCHE, C. & VON REINERSDORFF, A. B. (2012): The First View Concept: introduction of industrial flow techniques into emergency medicine organization. European Journal of Emergency Medicine, 19:3, 136–139.
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Zurück zum Zitat MARSHALL, D. A., BURGOS-LIZ, L., IJZERMAN, M. J., OSGOOD, N. D., PADULA, W. V., HIGASHI, M. K., WONG, P. K., PASUPATHY, K. S. & CROWN, W. (2015): Applying dynamic simulation modeling methods in health care delivery research—the SIMULATE checklist: report of the ISPOR Simulation Modeling Emerging Good Practices Task Force. Value in health, 18:1, 5–16. MARSHALL, D. A., BURGOS-LIZ, L., IJZERMAN, M. J., OSGOOD, N. D., PADULA, W. V., HIGASHI, M. K., WONG, P. K., PASUPATHY, K. S. & CROWN, W. (2015): Applying dynamic simulation modeling methods in health care delivery research—the SIMULATE checklist: report of the ISPOR Simulation Modeling Emerging Good Practices Task Force. Value in health, 18:1, 5–16.
Zurück zum Zitat SALLEH, S., THOKALA, P., BRENNAN, A., HUGHES, R. & DIXON, S. (2017): Discrete Event Simulation-Based Resource Modelling in Health Technology Assessment. PharmacoEconomics, 35:10, 989–1006. SALLEH, S., THOKALA, P., BRENNAN, A., HUGHES, R. & DIXON, S. (2017): Discrete Event Simulation-Based Resource Modelling in Health Technology Assessment. PharmacoEconomics, 35:10, 989–1006.
Metadaten
Titel
Prozessoptimierung mit Discrete Event Simulation
verfasst von
Laura Maaß
Xiange Zhang
Julian Gansen
Copyright-Jahr
2023
DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-658-39639-8_11

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