Universität Hohenheim
 

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Kressner, Alexander ; Schimmelpfeng, Katja

Clustering surgical procedures for master surgical scheduling

Bitte beziehen Sie sich beim Zitieren dieses Dokumentes immer auf folgende
URN: urn:nbn:de:bsz:100-opus-14123
URL: http://opus.uni-hohenheim.de/volltexte/2017/1412/


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SWD-Schlagwörter: Operation
Freie Schlagwörter (Englisch): master surgery scheduling (MSS) , stochastic surgery duration , surgery types , clustering
Institut: Institut für Interorganisational Management & Performance
DDC-Sachgruppe: Sozialwissenschaften, Soziologie, Anthropologie
Dokumentart: ResearchPaper
Schriftenreihe: Hohenheim discussion papers in business, economics and social sciences
Bandnummer: 2017,28
Sprache: Englisch
Erstellungsjahr: 2017
Publikationsdatum: 28.09.2017
 
Lizenz: Hohenheimer Lizenzvertrag Veröffentlichungsvertrag mit der Universitätsbibliothek Hohenheim
 
Kurzfassung auf Englisch: The sound management of operating rooms is a very important task in each hospital. To use this crucial resource efficiently, cyclic master surgery schedules are often developed. To derive sensible schedules, high-quality input data are necessary. In this paper, we focus on the (elective) surgical procedures’ stochastic durations to determine reasonable, cyclically scheduled surgical clusters. Therefore, we adapt the approach of van Oostrum et al (2008), which was specifically designed for clustering surgical procedures for master surgical scheduling, and present a two-stage solution approach that consists of a new construction heuristic and an improvement heuristic. We conducted a numerical study based on real-world data from a German hospital. The results reveal clusters with considerably reduced variability compared to those of van Oostrum et al(2008).

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