Application of Multiagent Simulation for Maintenance Workflow Management and Resource Allocation in Hospital Buildings
Notice bibliographique
Résumé
Facility managers of hospitals face complex maintenance decisions as they deal with a multitude of maintenance requests in an environment of limited resources and segmented information. Responding to a growing demand for maintenance, on one hand, and lack of proper maintenance management systems, on the other, has led to delays in repair and maintenance of the building components and systems in hospitals. Such delays could cause significant distress to patients and health care personnel. This paper introduces a new method for facility managers to address these challenges. The multimethod simulation approach is developed to integrate segmented information at different levels of maintenance management, with the aim of minimizing maintenance delays in hospital buildings. The developed simulation model consists of two components: a status tracking system (STS) and a resource allocation system (RAS). A discrete event simulation (DES) is used to simulate the maintenance process flow while a multi-agent system (MAS) is used to simulate the process of allocating resources for maintenance activities in hospital buildings. The STS simulation is a DES process that registers, arranges, and distributes maintenance tasks (orders) to the appropriate resources. For the RAS component, a multi-agent resource allocation system (MARAS) is developed to simulate different resource allocation scenarios, accounting for interactions among various agents (decision-makers) in the maintenance process. A case example is presented to demonstrate the essential features of the developed method. The simulation results show that the implementation of MARAS significantly reduces maintenance delays in the case study.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».