CC BY
5
УДК 608.2
Лебединская А.А. студент магистратуры Волошкина Е.В. студент магистратуры НИУ «БелГУ» Россия, г. Белгород АНАЛИЗ РАБОТЫ С ГРАЖДАНАМИ В КОМПАНИИ МЕДИЦИНСКОГО СТРАХОВАНИЯ Аннотация: В данной статье рассмотрен процесс работы пункта работы с гражданами страховой медицинской организации. С помощью языка моделирования GPSS была построена модель этого процесса на примере страховой медицинской организации. Произведен анализ результатов и сделаны выводы об эффективности работы пункта.
Ключевые слова: Имитационное моделирование, СМО с неограниченной очередью, GPSS, страховая медицинская организация, характеристики качества обслуживания посетителей, загруженности и эффективность системы.
Lebedinskaya A.A. graduate student NRU "BelSU" Russia, Belgorod Voloskina E. V. graduate student NRU "BelSU" Russia, Belgorod ANALYSIS OF WORK WITH CITIZENS IN THE COMPANY OF
MEDICAL INSURANCE Annotation: This article describes the process of the work item for work with citizens of the insurance medical organization. Using the GPSS modeling language, a model of this process was built using the example of an insurance medical organization. An analysis of the results and conclusions about the effectiveness of the item.
Keywords: Simulation modeling, QS with unlimited queue, GPSS, insurance medical organization, characteristics of the quality of customer service, workload and system efficiency.
Цель имитационного моделирования состоит в разработке симулятора исследуемой предметной области для проведения различных экспериментов. Имитационное моделирование позволяет имитировать поведение системы во времени. Положительной особенностью является то, что временем в модели можно управлять: замедлять в случае с быстропротекающими процессами и ускорять для моделирования систем с медленной изменчивостью.
При создании программ имитационного моделирования возникают задачи, общие для широкого класса моделей. Это организация
псевдопараллельного выполнения алгоритмов, динамическое распределение памяти, операции с модельным временем, имитация случайных процессов, ведение массива событий, сбор и обработка результатов моделирования.
Для облегчения решения этих задач созданы специальные проблемно -ориентированные средства (программные системы), которые называются языками моделирования. По структуре и правилам программирования языки моделирования подобны алгоритмическим языкам высокого уровня. Одним из наиболее распространенных языков моделирования является GPSS.
Задача оптимизации работы предприятий не перестает быть актуальной. Рассмотрим данную задача на примере страховой медицинской организации АО «МАКС-М».
Деятельность предприятия можно представить как систему взаимосвязанных процессов. Соответственно, для анализа деятельности предприятия можно воспользоваться методами имитационного моделирования.
С помощью GPSS в АО «МАКС-М» можно представить множество процессов. Основными процессами являются:
- моделирование процесса приема заявлений граждан;
- моделирование процесса выдачи готовых полисов ОМС;
- моделирование процесса отправки данных из территориальных пунктов в головной офис;
- моделирование системы учета готовых полисов ОМС;
- моделирование системы учета бланков временных свидетельств.
Рассмотрим подробно первые два процесса. Их можно объединить в
один процесс - прием граждан. Для примера возьмем главный офис АО «МАКС-М» в городе Белгород.
Процесс приема граждан представляет собой пятиканальную систему массового обслуживания с неограниченной очередью, так как в офисе одновременно работают 5 специалистов. Гражданин, обращаясь в офис, занимает первого свободного специалиста. Если все специалисты заняты, то он перемещается в очередь до момента освобождения специалиста. Время работы с посетителем зависит от исполняемого процесса. Так, для выдачи готового полиса ОМС необходимо 5 минуты, а для приема заявления на его изготовление - 15 минут. Граф состояний системы показан на рисунке 1.
Рисунок 1 - Граф состояний системы Система может находиться в одном из состоянийБО, Б1, Б2, ... , Бк, ... , Би, ... нумеруемых по числу заявок, находящихся в СМО: БО— в системе нет
заявок (все каналы свободны); S1 — занят один канал, остальные свободны; S2 — заняты два канала, остальные свободны; Sk— занято k каналов, остальные свободны; Sn — заняты все n каналов (очереди нет); Sn+1 — заняты все n каналов, в очереди одна заявка; Sn+r — заняты все n каналов, г заявок стоит в очереди, и т.д.
Целью моделирования является определение:
- характеристик качества обслуживания посетителей, в частности, средней и максимальной длин очереди;
- оптимального количества специалистов.
Был смоделирован процесс приема граждан в течение 11 часов с помощью системы моделирования GPSS World.
Результат моделирования представлен на рисунке 2.
QUEUE MAX CONT. ENTRY ENTRY(0) AVE.CONT. AVE.TIME AVE.(-0) RETRY
GDYN 10 66 66 0.000 0.000 0.000 0
STORAGE CAF. REM. MIN. MAX. ENTRIES AVL. AVE.C. UTIL. RETRY DELAY
SMO 5 4 0 3 66 I 1.064 0.213 0 0
Рисунок 2 - Результат работы системы Из данного результата видно, что за моделируемый период поступило 66 заявок, из которых ни одна не задержалась в очереди. Также максимальная загруженность специалистов составила 3 человека из 5, а показатель использования системы составил 20%, что свидетельствует о простое системы.
Смоделируем ситуацию, когда количество специалистов составляет 2 человека. Результат данного моделирования представлен на рисунке 3.
QUEUE MAX CONT. ENTRY ENTRY(0) AVE.CONT. AVE.TIME AVE. (—0> RETRY GDYN 10 66 65 0.003 0.031 2.011 0
STORAGE CAF. REM. MIN. MAX. ENTRIES AVL. AVE. C. UTIL. RETRY DELAY SMO 2 10 2 661 1.0 64 0.532 0 0
Рисунок 3 - Результат работы системы с 2 специалистами При таком же количестве поступающих заявок время ожидания в очереди составило 2 секунды, максимальная длина очереди - 1 человек. При этом все специалисты были задействованы, а показатель использования системы составил 50%.
Примем во внимание человеческий фактор и смоделируем ситуацию если один из специалистов не сможет быть на рабочем месте. Результат представлен на рисунке 4.
QUEUE MAX CONT. ENTRY ENTRY(0) AVE.CONT. AVE.TIME AVE.(-0) RETRY GDYN 3 0 62 10 0.713 7.594 9.054 0
STORAGE CAF. REM. MIN. MAX. ENTRIES AVL. AVE.C. UTIL. RETRY DELAY
SMO 10 0 1 62 1 0.935 0.935 0 0
Рисунок 4 - Результат работы системы с 1 специалистом В данном случае максимальная длина очереди составила 3 человека со средним временем ожидания 9 секунд. Показатель использования системы составил 90%. Это довольно высокие показатели, поэтому следует оставить в системе 3 специалиста для процесса приема граждан.
Смоделировав процесс приема граждан в АО «МАКС-М» с различным количеством специалистов и проанализировав полученные результаты, было сделано заключение об отсутствии необходимости в 5 специалистах на одном пункте. Для оптимальной работы центрального офиса АО «МАКС -М» требуется 2 специалиста, однако, принимая во внимание тот факт, что сотрудники предприятия могут уйти в оплачиваемый отпуск или открыть больничный лист, следует увеличить количество специалистов до 3. Данная методика позволила промоделировать процесс приема граждан в АО «МАКС-М» и определить оптимальное количество специалистов для работы в центральном офисе.
Использованные источники:
1. МЕДИЦИНСКАЯ АКЦИОНЕРНАЯ СТРАХОВАЯ КОМПАНИЯ «МАКС -М» [Электронный ресурс] Режим доступа: http://www.makcm.ru/about/.
2. Федеральный Закон от 27.07.2006 № 153-Ф3 «О персональных данных».
3. Федеральный закон от 27 июля 2006 № 149-ФЗ «Об информации, информационных технологиях и о защите информации».
