Анализ работы с гражданами в компании медицинского страхования

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 проблемноориентированные 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 состоянийS0, S1, S2, … , Sk, … , Sn, … нумеруемых по числу заявок, находящихся в СМО: S0— 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, r 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.

0.000   0

Был смоделирован процесс приема граждан в течение 11 часов с помощью системы моделирования GPSS World.

Результат моделирования представлен на рисунке 2.

QUEUE

AVE.(-O) RETRY

GDYN              10    66    66    0.000     0.000

STORAGE

CAP. REM. MIN. MAX.

ENTRIES AVL. AVE.C. UTIL. RETRY DELAY

SMO

5     4    0      3

66   1    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

GDYN

MAX CONT.

STORAGE

CAP .

REM.

SMO

0.003

0.031

MIN. MAX.

ENTRIES AVL.

AVE.(-0) RETRY

AVE.C. UTIL.

1.064  0.532

2.077

RETRY DELAY

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.

GDYN              30    62    10    0.713     7.594     9.054   0

STORAGE             CAP. REM. MIN. MAX. ENTRIES AVL. AVE.C. UTIL. RETRY DELAY

SMO                   1    0   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.