Резкий рост нагрузки на системы здравоохранения во время пандемии COVID-19 показал неэффективность традиционных методов расчета производительности труда, основанных на математических формулах. В них не учитываются динамика рабочих процессов, проблемы в планировании трудовых ресурсов, оборудования и площадей. Это приводит к неэффективному распределению нагрузки, особенно когда, на примере клинических лабораторий, возникла необходимость обработки тысяч проб на ПЦР-тестирование ежедневно. Целью исследования является разработка и анализ метода планирования трудовой нагрузки с использованием имитационного моделирования в AnyLogic, позволяющего визуализировать и оптимизировать лабораторные процессы. Задачи включают анализ существующих подходов, описание методики, применение на примере ПЦР-лаборатории и оценку преимуществ в условиях пандемии. Предлагаемый подход включает хронометраж технологических процессов, сбор данных в табличной форме и создание цифровой модели лаборатории для выявления «узких горлышек», простоев оборудования и персонала. На примере ПЦР-лаборатории демонстрируется возможность оптимизации ресурсов, расчета максимальной производительности и обоснования закупок. Метод позволяет повысить эффективность лабораторного производства в ситуациях непрогнозируемого спроса, минимизируя риски срывов и финансовых потерь.
The sharp increase in the burden on healthcare systems during the COVID-19 pandemic has shown the inefficiency of traditional methods of calculating labor productivity based on mathematical formulas. They do not take into account the dynamics of work processes, problems in the planning of labor resources, equipment and areas. This leads to inefficient load distribution, especially when, using the example of clinical laboratories, it became necessary to process thousands of samples for PCR testing every day. The aim of the research is to develop and analyze a method for workload planning using simulation modeling in AnyLogic, which allows visualizing and optimizing laboratory processes. The tasks include an analysis of existing approaches, a description of the methodology, application using the example of a PCR laboratory, and an assessment of the benefits in a pandemic. The proposed approach includes timekeeping of technological processes, data collection in tabular form, and creation of a digital laboratory model to identify bottlenecks, equipment and personnel downtime. Using the example of a PCR laboratory, the possibility of optimizing resources, calculating maximum productivity, and justifying purchases is demonstrated. The method makes it possible to increase the efficiency of laboratory production in situations of unpredictable demand, minimizing the risks of disruptions and financial losses.
The authors declare that there are no conflicts of interest present.