Projektbeispiel: Optimierung von Ressourcenauslastungen und Durchlaufzeiten in komplexen Therapieprozessen
Ein mittelständisches Unternehmen, auch tätig in der Logistikoptimierung, unterstützt Betreiber hoch ausgelasteter Therapieeinrichtungen wie z.B. Radioonkologien mit teuren Behandlungsgeräten bei der Analyse steigender Nachfrage und begrenzter Kapazitäten. Ziel war es, vorhandene Ressourcen optimal auszulasten und gleichzeitig Wartezeiten im Therapieprozess deutlich zu reduzieren.
Die zentrale Fragestellung lautete:
Wie können kostenintensive Therapiegeräte optimal eingesetzt werden sowie Durchlaufzeiten und Wartezeiten verringert werden?
🧩 Herausforderung
Mit steigenden Patientenzahlen nahm die Auslastung wichtiger Ressourcen/Geräte deutlich zu. Gleichzeitig führten unterschiedliche Behandlungsarten und variable Behandlungszeiten zu ungleichmäßigen Patientenflüssen.
Vor Projektbeginn bestanden Unsicherheiten hinsichtlich:
- benötigter Anzahl kritischer und teurer Ressourcen/Geräte
- optimaler Zuordnung verschiedener Behandlungsarten
- Auswirkungen wachsender Patientenzahlen auf Wartezeiten
- wirtschaftlicher Balance zwischen Kapazität und Servicelevel
Zusätzliche Ressourcen/Geräte hätten hohe Investitionskosten verursacht, während Unterkapazitäten zu langen Wartezeiten geführt hätten.
🎯 Ziel
Wirtschaftlich optimale Prozessauslegung:
- kurze Durchlauf- und Wartezeiten
- hohe Ressourcenauslastung
- stabile Abläufe bei steigender Nachfrage
- abgesicherte Investitionsentscheidungen
⚙️ Vorgehen
Ein simulationsbasiertes Modell des Gesamtprozesses, erstellt mit Simio, wurde aufgebaut und unterschiedliche Zukunftsszenarien wurden analysiert.
Untersucht wurden:
- variierende Patientenentwicklungen
- unterschiedliche Behandlungsstrukturen
- alternative Gruppierungen von Patienten ähnlicher Behandlungsarten
- Auswirkungen auf Ressourcen-/Geräte- sowie Mitarbeiterauslastung und Durchlaufzeiten
Die Szenarien wurden anhand von Kosten, Warte- sowie Durchlaufzeiten und Performance bewertet.
Ergebnis
Die Simulation mit Simio zeigte, welche Strategie eine optimale Balance zwischen Investitionskosten und Behandlungsperformance ermöglicht. Dadurch konnten zukünftige Kapazitätsentscheidungen belastbar abgesichert werden.
Kundennutzen
- Deutlich reduzierte Warte- und Durchlaufzeiten
- Optimal ausgelastete teure Schlüsselressourcen
- Wirtschaftlich fundierte Kapazitätsplanung
- Verbesserte Prozessstabilität bei steigenden Patientenzahlen
- Sichere Entscheidungsgrundlage für Investitionen
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Markus Bans
Dipl.-Ing. (FH). - Geschäftsführer
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