Capaciteitsmanagement in het SLAZ

Capaciteitsmanagement in het SLAZ

Capaciteitsmanagement in het SLAZ: de lange weg naar sturen op cijfers

Waarom simuleren, wachtrijtheorie en lineair programmeren voor de meeste ziekenhuizen onzinnig zijn – en wat dan wel werkt

Jesse de Wit – Capaciteitsmanager Sint Lucas Andreas Ziekenhuis - PICA seminar – 28/10/2013

1


Overzicht Bibliografie Aanleiding capaciteitsmanagement OK-benutting Overige capaciteiten Geleerde lessen

Vragen zijn altijd welkom.

2


Bibliografie 2002-2008 MSc-studie Technische Bedrijfskunde (UT) 2002-2007 BSc-studie Technische Natuurkunde (UT) 2008-2011 stafadviseur logistiek bij KPI – AMC 2008-2012 MSc-studie Natuurkunde (UvA/VU) 2012-2013 capaciteitsmanager – SLAZ 2013-

Business Intelligence Specialist – SLAZ

Verder actief als hardloper en bestuurslid bij AV Phanos

3


Werkzaamheden Academisch Medisch Centrum LP-model over planning endoscopie Joustra, De Wit, Struben, Overbeek, Fockens en Elkhuizen, 2010, Health Care Management Science, vol.13 (1), pp. 17-26

Stand van zaken Patiëntenmanifest Verbetertraject oogheelkunde Strategisch Capaciteitsmodel Joustra, De Wit, Van Dijk en Bakker, 2011, Health Care Management Science, vol. 14 (4), pp. 348-360

4


Sint Lucas Andreas Ziekenhuis Topklinisch en opleidingsziekenhuis 200.000 patiënten, 2.200 medewerkers en 120 specialisten. 10 OKs, 16 verpleegafdelingen met +- 400 bedden Korte lijnen/informele cultuur Recentelijk bestuurlijk gefuseerd met OLVG

5


Taken capaciteitsmanager Maken snijtijdenrooster Overzicht decentrale planners Communicatie OK <-> planners Ondersteunen bedrijfseenheden in planning Ondersteunen logistieke projecten

6


Aanleiding capaciteitsmanagement Verbetertraject OK ism Coppa olv Paul Gelderman Doel: OK benutting van 76% naar 90% Veel aanbevelingen in diverse documenten – – – – –

OK reglement Centrale spelregels decentrale planning Blauwdruk capaciteitsmanagement Sturingsmodel OK dashboard

7


OK dashboard

8


Dashboard – resultaten OK-benutting leeft, ook dankzij RvB Veel vragen naar meer details/analyses Zelf veranderen blijft moeilijk… …maar gebeurt af en toe wel

9


OK reglement Niet bellen blijft aandachtspunt OK Dagelijks Bestuur en Commissie Capaciteitsmodel Minder discussie over bv. C-boog Duidelijkheid belangrijker dan onderbouwing

10


OK tijd verdelen Standaard snijtijdenrooster Uitval van specialismen Voor mijn komst: op gevoel 2012: op productie tov -plafond Begin 2013: op begroting Eind 2013: op mogelijkheden tot productie

11


Verdeling OK tijd – plan voor 2013 In concept gemaakt nov 2011 – – – – –

Aantal ingrepen uit begroting Ingreep per zitting Gemiddelde duur zitting Bezettingsgraad nu Min gedeelte buiten sessie tijd

Gewenning noodzakelijk Minder aanbod, begroting twijfelachtig

12


Verder nog iets? Procedure-kaarten geüpdate, vooral tijd in/uitleiding Samenstelling instrumentennetten PC opmerkingen Verschuivingen in standaard rooster Communicatie!

13


Resultaten OK: benuttingsgraad

14


OK productie

15


Resultaten OK Meer specifieke OK-tijd sectio’s (met lage benutting) Meer duidelijkheid snijtijdenrooster Benutting stabiel hoger op 82% Productie is nu leidend door daling aanbod

16


OK-Behandelkamers Organisatorisch onderdeel OK Vooral dermatologie, heelkunde en plastische chirurgie Op gestuurd als poli Maken BHK-dashboards Vergroten lengte sessies Verkleinen aantal sessies

17


18


Verpleegafdelingen: dagbehandeling OK planning houdt er geen rekening mee Nu wel gemaximeerd Pt dan naar VPK-afdeling Optimalisatie: wanneer 2 pt/bed?

19


Verpleegafdeling: overig Diverse simpele wat-als-analyses – – – – – –

Verschuiven personeel Vergroten onderlinge opvangbaarheid Mogelijkheid zomersluiting Acute Zorg Samenvoeging verpleegafdelingen Benodigde omvang Acute Zorg Benodigde omvang Ortho/Uro na productiedaling

20


Verpleegafdelingen: toekomst Dashboard –

Nu al met kwaliteitsindicatoren

Bedden voorspeller – –

Voorspelling 1 wk – 2 mnd vooruit afdelingen moeten leren plannen

21


22


SEH: probleem en aanpak Verbouwing Integratie met HAP

Simulatiemodel – – – –

Analyse soorten patiënten Benodigde kamer (stoel, bed, trauma, kinder, etc) Aankomstpatroon Verblijfsduur

23


SEH: wat dan wel Historische gegevens geven ook veel inzicht hoe vaak x behandelplekken bezet zijn 10% 9% 8% 7% 6% 5% 4% 3% 2% 1% 0% 0

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

13

14

15

16

17

24


SEH: waarom In 2013 5% productiedaling

25


Less is more Minder werk per project Is meer projecten Is meer resultaat

26


…en verder Eerst draagvlak, dan rekenen Wennen aan cijfers –

Maandelijkse dashboards

27


Vragen? [email protected]

http://www.linkedin.com/in/jessedewit

28

Capaciteitsmanagement in het SLAZ

Recommend Documents