Metodologia para dimensionamento e análise de serviços de atendimento de emergência
Autor(a) principal: | |
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Data de Publicação: | 2015 |
Tipo de documento: | Tese |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Repositório Institucional da UFMG |
Texto Completo: | http://hdl.handle.net/1843/BUBD-A4BNAV |
Resumo: | Desde a década de 1970 existem estudos que demonstram a existência de uma correlação direta entre o tempo de resposta (tempo transcorrido entre a chegada da chamada na central e a chegada da equipe médica no local do incidente) de serviços de atendimento móveis de emergência e a probabilidade de sobrevivência das vítimas envolvidas em acidentes. Torna-se evidente que qualquer ferramenta capaz de proporcionar um ganho operacional para este tipo de sistema com relação ao tempo de resposta é de grande valia para os gestores e a população em geral. Este trabalho tem como objetivo o desenvolvimento de uma metodologia baseada em otimização via simulação com o objetivo de dimensionar sistemas de atendimento móveis de emergência. A metodologia está baseada em três aspectos principais: para análise das configurações será proposto um componente baseado nas técnicas de simulação de eventos discretos; para geração dos cenários serão propostos novos procedimentos baseados nas meta-heurísticas busca tabu e simulated annealing; e para aceleração do processo de otimização serão utilizados metamodelos baseados em regressão múltipla para filtragem das soluções candidatas. A premissa básica a ser verificada é de que o processo de otimização via simulação pode ser acelerado e gerar melhores resultados quando integrado com o uso de metamodelos. Este procedimento nunca foi utilizado no contexto de sistemas de atendimento de emergência. A metodologia proposta resolve o problema de localização de ambulâncias a partir de bases potenciais e o problema de dimensionamento destas bases, determinando a quantidade ideal de unidades em cada. Utilizou-se dois tipos diferentes de ambulâncias: básicas, para atendimento de ocorrências menos graves e avançadas, para atendimento de ocorrências de maior gravidade. A otimização está baseada na minimização de custos de abertura das bases e aquisição das ambulâncias. As restrições estabelecidas consideram um tempo de resposta máximo para o sistema e um limite de ambulâncias alocadas em cada base. A metodologia proposta é validada utilizando dados do Serviço de Atendimento Móvel de Urgência da cidade de Belo Horizonte (Minas Gerais) e testes são feitos para identificar a qualidade dos procedimentos de otimização utilizados. Os procedimentos propostos foram comparados com o otimizador OptQuest da OptTek Systems, integrado com o simulador Arena da Rockwell Automation Technologies. Em todos os cenários analisados, a melhor configuração fornecida pela metodologia proposta superou a melhor configuração fornecida pelo OptQuest em termos de custos, atingindo o mesmo padrão de tempo de resposta com menos bases abertas e menos ambulâncias em operação. |
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Luiz Ricardo PintoRicardo Saraiva de CamargoLeise Kelli de OliveiraCarlos Andrey MaiaJosé Arnaldo Barra MontevechiAlexandre Xavier MartinsPedro Marinho Sizenando Silva2019-08-13T20:15:07Z2019-08-13T20:15:07Z2015-04-08http://hdl.handle.net/1843/BUBD-A4BNAVDesde a década de 1970 existem estudos que demonstram a existência de uma correlação direta entre o tempo de resposta (tempo transcorrido entre a chegada da chamada na central e a chegada da equipe médica no local do incidente) de serviços de atendimento móveis de emergência e a probabilidade de sobrevivência das vítimas envolvidas em acidentes. Torna-se evidente que qualquer ferramenta capaz de proporcionar um ganho operacional para este tipo de sistema com relação ao tempo de resposta é de grande valia para os gestores e a população em geral. Este trabalho tem como objetivo o desenvolvimento de uma metodologia baseada em otimização via simulação com o objetivo de dimensionar sistemas de atendimento móveis de emergência. A metodologia está baseada em três aspectos principais: para análise das configurações será proposto um componente baseado nas técnicas de simulação de eventos discretos; para geração dos cenários serão propostos novos procedimentos baseados nas meta-heurísticas busca tabu e simulated annealing; e para aceleração do processo de otimização serão utilizados metamodelos baseados em regressão múltipla para filtragem das soluções candidatas. A premissa básica a ser verificada é de que o processo de otimização via simulação pode ser acelerado e gerar melhores resultados quando integrado com o uso de metamodelos. Este procedimento nunca foi utilizado no contexto de sistemas de atendimento de emergência. A metodologia proposta resolve o problema de localização de ambulâncias a partir de bases potenciais e o problema de dimensionamento destas bases, determinando a quantidade ideal de unidades em cada. Utilizou-se dois tipos diferentes de ambulâncias: básicas, para atendimento de ocorrências menos graves e avançadas, para atendimento de ocorrências de maior gravidade. A otimização está baseada na minimização de custos de abertura das bases e aquisição das ambulâncias. As restrições estabelecidas consideram um tempo de resposta máximo para o sistema e um limite de ambulâncias alocadas em cada base. A metodologia proposta é validada utilizando dados do Serviço de Atendimento Móvel de Urgência da cidade de Belo Horizonte (Minas Gerais) e testes são feitos para identificar a qualidade dos procedimentos de otimização utilizados. Os procedimentos propostos foram comparados com o otimizador OptQuest da OptTek Systems, integrado com o simulador Arena da Rockwell Automation Technologies. Em todos os cenários analisados, a melhor configuração fornecida pela metodologia proposta superou a melhor configuração fornecida pelo OptQuest em termos de custos, atingindo o mesmo padrão de tempo de resposta com menos bases abertas e menos ambulâncias em operação.Since the 70s there are studies that shows the existence of a direct correlation between the response time (time from when the call is first dispatched until the ambulance reaches the scene) of emergency medical systems and the probability of survival for victims involved in accidents. It is clear that any tool capable of providing an operational improvement for this type of system regarding the response time is very valuable to managers and the general population. This study aims to develop a methodology based on simulation optimization with the goal of dimensioning emergency medical systems. The methodology is based on three main aspects: a module based on discrete event simulation techniques for analyzing all the configurations; new procedures based on the meta-heuristics tabu search and simulated annealing for generating different scenarios; and the use of multiple regression metamodels to act as a filter and accelerate the process of simulation optimization. The basic premise to be verified is that the simulation optimization process can be accelerated and generate better results when integrated with the use of metamodels. This procedure has never been used in the context of emergency medical systems. The proposed methodology solves the ambulance location problem and the dimensioning problem, determining the optimal amount of units in each base. Two different types of ambulances were considered: basic life support unit, to respond to less severe occurrences and advanced life support unit, to respond to more severe occurrences. The optimization module is based on minimizing costs of opening bases and acquisition of ambulances. The restrictions consider a maximum response time for the system and a limit of ambulances allocated to each base. The proposed methodology is validated using data from the Emergency Medical System of the city of Belo Horizonte (Minas Gerais) and tests were conducted to identify the quality of the optimization procedures. The proposed procedures were compared with OptQuest optimizer from OptTek Systems, integrated with the simulator Arena from Rockwell Automation Technologies. In all scenarios analyzed, the best configuration provided by the proposed methodology outperforms the best configuration provided by OptQuest in terms of cost, reaching the same level of response time with less opened bases and ambulances.Universidade Federal de Minas GeraisUFMGAmbulânciasEngenharia de produçãoMétodos heurísticosMetamodelosLocalização e dimensionamento de sistemas de ambulânciaOtimização via simulaçãoMetodologia para dimensionamento e análise de serviços de atendimento de emergênciainfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/doctoralThesisinfo:eu-repo/semantics/openAccessporreponame:Repositório Institucional da UFMGinstname:Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG)instacron:UFMGORIGINALtese_pedro_sizenando.pdfapplication/pdf2721890https://repositorio.ufmg.br/bitstream/1843/BUBD-A4BNAV/1/tese_pedro_sizenando.pdfb1a2ec7014bb8c6da05a8be586c14736MD51TEXTtese_pedro_sizenando.pdf.txttese_pedro_sizenando.pdf.txtExtracted texttext/plain255162https://repositorio.ufmg.br/bitstream/1843/BUBD-A4BNAV/2/tese_pedro_sizenando.pdf.txt1d525d4937ceffa97baf639e9eae6f77MD521843/BUBD-A4BNAV2020-01-29 13:25:48.858oai:repositorio.ufmg.br:1843/BUBD-A4BNAVRepositório de PublicaçõesPUBhttps://repositorio.ufmg.br/oaiopendoar:2020-01-29T16:25:48Repositório Institucional da UFMG - Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG)false |
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