McLeod Health reduzierte das Reinigungspersonal für Zimmer um 20 % mit einem Integer-Programmierungsmodell

Die Reinigung von Patientenzimmern wird oft vernachlässigt, doch eine langsame Zimmerumrüstung beeinträchtigt die Krankenhauskapazität und die Behandlungsgeschwindigkeit, und eine schlechte Zuweisung erhöht das Risiko der Infektionsübertragung.

Ein Forscher der Darla Moore School of Business der University of South Carolina entwickelte und pilotierte ein Integer-Programmierungsmodell zur Zuweisung von Zimmern an das Reinigungspersonal von McLeod Health.

Das Modell identifizierte eine Möglichkeit zur Reduzierung des Personals um 20 % bei aktueller Nachfrage, was etwa 575.000 US-Dollar pro Jahr entspricht, oder zur Bewältigung einer um 30 % höheren Nachfrage nach schmutzigen Zimmern mit dem vorhandenen Personal.

McLeod Health integrierte die Empfehlungen unmittelbar in seine Personalstrategie, und die Studie wurde im INFORMS Journal on Applied Analytics veröffentlicht.

Zimmer als Optimierungsproblem an Reinigungskräfte zuweisen, nicht als Liste

Das Modell brachte Nachfrage, Wege und Infektionsrisiko in Einklang, die manuelle Listen ignorierten.

Es quantifizierte die Wahl: weniger Reinigungskräfte oder mehr Durchsatz.

Eine jährliche Einsparung von 575.000 US-Dollar sprach für die sofortige Einführung.

Verbesserungen bei der Zimmerumrüstung fließen direkt in die Patientenzahl ein.

Vernachlässigte Back-Office-Prozesse wie die Zimmerreinigung verbergen echte Kapazität; die Modellierung der Zuweisung, nicht nur der Mitarbeiterzahl, verwandelt ein Kostencenter in Patientendurchsatz.

McLeod Health übernahm die Personalempfehlungen sofort. Die auf einem Beratungsprojekt über das Operations and Supply Chain Center der University of South Carolina basierende Arbeit wurde in IJAA (2023) veröffentlicht und gilt als Modell für die Optimierung von Krankenhausumgebungsdiensten.