Health Care Logistics im Rettungsdienst

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1 Health Care Logistics im Rettungsdienst Prof. Dr. Stefan Nickel, Dr. Melanie Reuter-Oppermann KARLSRUHE SERVICE RESEARCH INSTITUTE (KSRI) - Health Care Lab KIT The Research University in the Helmholtz Association

2 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 DOL LSO KSRI Karlsruher Institut für Technologie KSRI Health Care Lab Karlsruher Institut für Technologie 2

3 Forschungsgebiete DOL/LSO Materialfluss Maschinenbelegung Packplanung Industrie/Logistik 4.0 Internet of Things Echtzeit-Logistik Intralogistik und Produktion Tourenplanung Transportnetze Urban Logistics Fahrdienst Transport und Mobilität Diskrete Optimierung und Logistik Supply Chain Analytics Logistics Systems Design Standorte und Netzwerke Produktallokation Servicegebietsplanung Health Care Autonomous Logistics Rettungsdienst Terminplanung Häusliche Pflege Drohnen Roboter Routensteuerung Layouts 3

4 Organisation Health Care Lab 12 Mitglieder aus 4 Instituten + * DR. MELANIE REUTER-OPPERMANN PROF. DR. STEFAN NICKEL PROF. DR. YORK SURE-VETTER PROF. DR. ALEXANDER MÄDCHE PROF. DR. CHRISTOF WEINHARDT + Leitung * Leitender Professor 4

5 Taxonomie für die Rettungsdienstplanung Vorhersage Strategisch Taktisch Mitarbeiter Wachenstandorte Dienstplanung RTW pro Standort Strategische Planung langfristig Taktische Planung mittelfristig Operativ Disposition Krankentransporte Operative Planung kurzfristig 5

6 Rettungsdienstplanung Strategisch Leitstellenbereiche Bundesland Taktisch Zuordnung der Ressourcen Operativ Gebietsübergreifende Krankentransporte Standorte der Wachen Anzahl der RWT Dynamische Positionierung Rettungsdienstgebiet Planungsebene Notwendigkeit von Software 6

7 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 7

8 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; 8

9 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 9

10 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 10

11 Gebietsübergreifende Standortplanung Ohne Grenzen Mit Grenzen Optimierungspotentiale bei Standorten in Grenzgebieten Organisation der Disposition in den Gebieten durch technische Unterstützung möglich 11

12 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 12

13 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 13

14 Strategisch-taktische Standortplanung Datengrundlage Standortentscheidungen Erwartete Abdeckung 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. 14

15 Strukturen der Regionen in Ba-Wü Karlsruhe Freiburg Bei der Rettungsdienstplanung müssen die individuellen geographischen Gegebenheiten der Regionen miteinbezogen werden Stuttgart 15

16 Beispiel: Standortplanung für Stuttgart Wie groß ist der Einfluss der Standorte für die Hilfsfristeinhaltung, wenn Umpositionierungen erlaubt sind? 16

17 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 17

18 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 18

19 Tourenplanung für Krankentransporte Organisatorische Ziele Planungsrelevante Ziele Entlastung der Disponenten Frühzeitige Feststellung von Engpässen Zufriedenheit der beteiligen Parteien (z. B. Patienten, Ärzte/Krankenhäuser, Mitarbeiter) Minimierung der Verspätungen / Wartezeiten der Patienten Minimierung der Kosten Minimierung der durch RTW gefahrenen Transporte Balancierung der Touren 19

20 Tourenplanung für Krankentransporte 9:15 p 9:40 2 d 8:35 d 8:00 p p Wache 8:10 d 7:55 9:55 d 1 p p 8:30 8:55 d 9:15 Liste der Transportaufträge Großteil oft vorher bekannt Teilweise kurzfristig p 10:25 d 10:40 10:55 d 11:30 p p d Abholort (Pick-up) Zielort (Drop-off) Mathematische Verfahren für die Tourenplanung Krankenhaus, Dialysezentrum, Arztpraxis, 20

21 Tourenplanung für Krankentransporte 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 21

22 Analyse der Rettungsdienstlogistik Simulation ermöglicht die Analyse verschiedener Alternativen, z. B. Standorte Dispositionsstrategien Einheitlicher Fuhrpark Auflösung von Grenzen 22

23 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 23

24 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 24

25 Ausblick: Digitale Rettungskette Betrachtung des Gesamtprozesses ist wichtig. Übergabe von Daten und Informationen zwischen Beteiligten. Potentiale einzelner Verbesserungen müssen für den Gesamtprozess analysiert werden. 25

26 Ausblick: Prozess-Simulation Rettungskette Experten-Workshop Prozessdiagramm Simulationsmodell 26

27 Rettungsdienst in Deutschland und Neuseeland Internationales Forschungsprojekt 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 27

28 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 28

29 Kontakt zum Health Care Lab Prof. Dr. Stefan Nickel Karlsruher Institut für Technologie (KIT) (KSRI) Institut für Operations Research (IOR) Kaiserstraße 89, D Karlsruhe Telefon: +49 (0) Dr. Melanie Reuter-Oppermann Karlsruher Institut für Technologie (KIT) (KSRI) Kaiserstraße 89, D Karlsruhe Telefon: +49 (0)

30 Veröffentlichungen M. Reuter-Oppermann. On the Optimisation of EMS Logistics. Dissertation. Karlsruhe, 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, M. Reuter-Oppermann, P.L. van den Berg, and J.L. Vile. Logistics for Emergency Medical Service systems. Health Systems, 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, S. Nickel, M. Reuter-Oppermann, and F. Saldanha-da Gama. Ambulance location under stochastic demand: A sampling approach. Operations Research for Health Care, 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, 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 Springer International Publishing, 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, 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 , pages , M. Reuter, A. Rashid, and S. Nickel. Modellierung und Planung von Dienstleistungen im Rettungswesen mit Verfahren des Operations Research. Dienstleistungsmodellierung Springer Fachmedien Wiesbaden,