Ang paghiusa sa usa ka iskedyul sa pag-atiman, sa tanan nga mga industriya diin ang mga panginahanglanon sa pag-iskedyul sa mga kawani labi nga nalambigit ug sopistikado, naa sa kaugalingon nga liga sa mga termino sa mga babag nga gipahamtang sa mga scheduler.
Ang mga template sa iskedyul sa pag-atiman labi ka lisud nga moabut sa usa ka industriya diin adunay kanunay nga kakulang sa mga trabahante ug gikinahanglan ang pagsakop 24 oras sa usa ka adlaw, pito ka adlaw sa usa ka semana.
Ang mga manedyer nag-atubang sa usa ka pagsagol sa part-time ug full-time nga mga nars nga adunay lainlaing mga set sa kahanas ug kwalipikasyon. Ug, sa ibabaw sa tanan nga mga praktikal nga kalisud, adunay usa pa nga hinungdan nga naghimo sa paghimo sa talagsaon nga mga iskedyul nga kritikal: pag-atiman sa pasyente.
Dili sayon ang paghimo og template sa eskedyul sa pag-atiman nga makatagbo sa tanan niini nga mga kinahanglanon, apan adunay pipila ka mga butang nga imong mahimo aron mapauswag ang imong proseso sa pag-iskedyul sa pagbalhin. Dinhi ka kinahanglan magsugod.
Pag-implementar sa Suliran sa Pag-iskedyul sa Nars
Ang superbisor sa ospital kinahanglang maghimo ug tulo ka adlaw nga timetable alang sa upat ka mga nars, sumala sa mosunod nga mga kondisyon:
- Ang matag adlaw gibahin ngadto sa tulo ka pagbalhin sa walo ka oras matag usa.
- Kada adlaw, usa ka nars ang gi-assign sa matag shift, ug walay nars nga nagtrabaho labaw sa usa ka shift sa usa ka higayon.
- Sulod sa tulo ka adlaw nga yugto, ang matag nars gigahin sa labing menos duha ka pagbalhin.
Ang mga bahin nga nagsunod nagsugyot og solusyon sa isyu sa pag-iskedyul sa nars.
1. Pag-import sa mga Librarya
Ang code sa ubos nag-import sa gikinahanglan nga librarya.
2. Data
Ang mosunod nga code sa ubos nagmugna og dummy data aron masulbad kini nga problema.
3. Paghimo og modelo
Ang mosunod nga code sa ubos nagmugna og usa ka modelo.
4. Paghimo sa mga variable
Ang code sa ubos nagmugna og daghang mga variable alang sa problema. Ang array naghubit sa mga buluhaton sa pagbalhin ngadto sa mga nars:
Kung ang shift s igahin sa nars n sa adlaw nga d, ang pagbalhin [(n, d, s)] = 1, kung dili kini katumbas sa 0.
5. Paghatag ug mga shift sa mga nars
Pagkahuman niana, among iilustrar kanimo kung giunsa ang paggahin sa mga nars sa mga pagbalhin samtang gitipigan ang mosunod sa hunahuna:
- Kada adlaw, usa lang ka nurse ang gi-assign sa matag shift.
- Ang matag nars mobuhat og usa ka shift kada adlaw sa labing daghan.
Sumala sa code alang sa unang kondisyon, ang kantidad sa mga nars nga gigahin sa matag shift usa.
Ania ang code nga nag-ingon nga ang matag nars mahimo ra magtrabaho usa ka pagbalhin matag adlaw. Ang kinatibuk-ang gidaghanon sa mga pagbalhin nga gigahin sa matag nars gilimitahan sa usa ("labing daghan" tungod kay ang usa ka nars mahimong adunay adlaw nga wala’y pahulay).
6. Pag-assign sa mga shift nga parehas
Pagkahuman niana, among ipakita kanimo kung giunsa ang pag-apod-apod sa mga pagbalhin sa mga nars nga patas kutob sa mahimo. Makahatag kami ug duha ka shift sa matag usa sa upat ka mga nars tungod kay adunay siyam ka mga pagbalhin sulod sa tulo ka adlaw nga yugto.
Adunay usa ka pagbalhin nga nahabilin pagkahuman, nga mahimong igahin sa bisan kinsa nga nars. Sa tulo ka adlaw nga yugto, ang mosunod nga kodigo nagpasalig nga ang matag nars mohimo ug labing menos duha ka pagbalhin.
7. Pag-update sa mga parameter sa solusyon
Mahimo nimong tugutan ang pagpangita alang sa tanan nga mga solusyon sa usa ka modelo nga dili pag-optimize.
8. Pagrehistro og callback
Sa solver, kinahanglang magparehistro ka og callback nga tawgon sa matag solusyon.
9. Ilunsad ang usa ka solver
Ang code sa ubos nagpadagan sa solver ug nagpakita sa unang lima ka mga resulta.
10. Katapusan nga mga resulta
Ania ang katapusang resulta sa pag-iskedyul sa nars.
Panapos
Usa sa labing lisud nga mga problema sa pagdumala sa mga trabahante mao ang pag-iskedyul sa nars. Bisan kung kini daw dili intuitive nga ilakip ang mga nars isip aktibo nga mga magdudula sa proseso, mahimo gyud nga makunhuran ang tensiyon ug makatabang sa paghimo sa usa ka mapuslanon nga template sa iskedyul sa pag-atiman nga mahimong magamit pag-usab sa gagmay nga mga pagbag-o.
Hinumdumi nga ang teknolohiya imong kaalyado ug adunay mga espesyalista nga solusyon nga magamit alang sa mga hagit sa pag-iskedyul sa kawani. Bisan tuod morag mas sayon ang pagpabilin uban sa nasulayan-ug-tinuod nga mga paagi, ang pagkadili epektibo niini maoy labing dakong risgo sa tanan—alang sa mga pasyente ug mga nars.
Leave sa usa ka Reply