પ્રક્રિયા સુધારણા: લીન મેનેજમેન્ટ, બોટલનેક એનાલિસિસ અને સિમ્યુલેશન

નફો:

• પ્રક્રિયા મેપિંગ, મૂલ્ય પ્રવાહ અને અડચણની વિભાવનાઓને સમજવાની ક્ષમતા અને પ્રક્રિયા વિશ્લેષણ અને સુધારણા વિચારો પેદા કરવા માટે કૃત્રિમ બુદ્ધિમત્તાનો ઉપયોગ કરવાની ક્ષમતા
• આર્ટિફિશિયલ ઇન્ટેલિજન્સ સપોર્ટ સાથે મૂળ કારણ વિશ્લેષણ (5 કારણો, ફિશબોન) અને દૃશ્ય સિમ્યુલેશન ડ્રાફ્ટ તૈયાર કરવાની ક્ષમતા
• આર્ટિફિશિયલ ઇન્ટેલિજન્સ દ્વારા સૂચિત સુધારાની ફિલ્ડની શક્યતા અને દર્દીની સલામતી અસર ટીમની ચકાસણી પર આધારિત છે તે સમજવું.

હૉસ્પિટલમાં દર્દી જે બાબતની મોટાભાગે ફરિયાદ કરે છે તે ઘણીવાર સારવાર નથી, પરંતુ રાહ અને મૂંઝવણ છે: નોંધણીની કતાર, પરીક્ષા માટે એક જગ્યાએ મોકલવામાં આવી રહી છે, પરિણામો માટે ફરીથી કતાર લગાવવી. આમાંની મોટાભાગની તબીબી આવશ્યકતા નથી પરંતુ નબળી રીતે રચાયેલ પ્રક્રિયાનું પરિણામ છે. પ્રક્રિયા સુધારણા એ કાર્યના પગલાંને દૃશ્યમાન કરીને અને કચરો અને વિલંબ ઘટાડીને પ્રવાહમાં સુધારો કરવાની શિસ્ત છે. આ એકમમાં, અમે પ્રક્રિયા મેપિંગ, અડચણ શોધ, મૂળ કારણ વિશ્લેષણ અને દૃશ્ય સિમ્યુલેશનમાં કૃત્રિમ બુદ્ધિમત્તાનો ઉપયોગ કરીશું. સીમા: AI વિશ્લેષણ અને સુધારણા માટે વિચારો પેદા કરે છે; પરંતુ ભલામણની ક્ષેત્રની શક્યતા અને દર્દીની સલામતીની અસર ટીમની માન્યતા પર આધારિત છે.

લીન મેનેજમેન્ટ અને મૂળભૂત ખ્યાલો

લીન મેનેજમેન્ટ એ દરેક પગલાને પ્રશ્ન કરવાનો અભિગમ છે કે શું તે દર્દી માટે મૂલ્ય ઉમેરે છે અને કચરો દૂર કરે છે જે મૂલ્ય ઉમેરતો નથી (રાહ જોવી, બિનજરૂરી પરિવહન, પુનઃકાર્ય). વેલ્યુ સ્ટ્રીમ મેપિંગ પ્રક્રિયાના શરૂઆતથી સમાપ્તિ સુધીના તમામ પગલાઓ અને દરેક પગલા પર પ્રતીક્ષા/પ્રક્રિયાના સમયની કલ્પના કરે છે. અડચણ એ સૌથી સાંકડી ક્ષમતા સાથેનું પગલું છે જે સમગ્ર પ્રક્રિયાની ઝડપ નક્કી કરે છે; તે સાંકળની સૌથી નબળી કડી જેવું છે. સૌથી નિર્ણાયક સિદ્ધાંત એ છે કે સુધારણાના પ્રયત્નોએ પહેલા અડચણ પર ધ્યાન કેન્દ્રિત કરવું જોઈએ, કારણ કે અડચણની બહાર એક પગલું ઝડપી કરવાથી કુલ પ્રવાહને વેગ મળશે નહીં-પાણી હજુ પણ તેટલી જ ઝડપથી વહેશે જેટલું તે સાંકડી પાઇપમાંથી પસાર થશે.

સમસ્યાનું મૂળ શોધવા માટે બે ઉત્તમ સાધનો છે. આ 5 Whys એ સતત પાંચ વખત સમસ્યાને "શા માટે" પૂછીને સપાટીના લક્ષણથી મૂળ કારણ સુધી પહોંચવા વિશે છે. ફિશબોન (ઇશિકાવા) ડાયાગ્રામ સમસ્યાના સંભવિત કારણોને શ્રેણીઓમાં વિભાજીત કરીને (માનવ, પદ્ધતિ, સામગ્રી, મશીન, પર્યાવરણ) નકશા કરે છે. સિમ્યુલેશન પણ છે: પ્રક્રિયામાં ફેરફારને વાસ્તવિક રીતે અમલમાં મૂકતા પહેલા "જો આપણે આ કરીએ તો શું થશે" તે જોવા માટે દૃશ્ય-દર-દૃશ્યના આધારે મોડેલિંગ કરવું. AI આ તમામ ટૂલ્સમાં ડ્રાફ્ટ અને આઈડિયા જનરેટ કરે છે.

હેલ્થકેરમાં પ્રક્રિયા સુધારણામાં એક અનન્ય અવરોધ છે જે તેને અન્ય ઉદ્યોગોથી અલગ પાડે છે: ઝડપ હંમેશા સારી હોતી નથી. એક પગલું છોડવાથી અને ફેક્ટરીમાં ઉત્પાદનને ઝડપી બનાવવાથી નફો થાય છે; હૉસ્પિટલમાં, ચેક-અપના પગલાને અવગણવા અને પ્રક્રિયાને ઝડપી બનાવવાથી દર્દીના જીવનનો ખર્ચ થઈ શકે છે. તેથી સુધારો કરતી વખતે, દરેક પગલાને બે પ્રશ્નો સાથે દૂર કરો: "શું આ પગલું દર્દી માટે મૂલ્ય ઉમેરે છે?" અને "શું આ પગલું સલામતી અવરોધ છે?" પ્રથમ પ્રશ્ન કચરો શોધે છે; બીજો પ્રશ્ન અસ્પૃશ્યોનું રક્ષણ કરે છે. હોલ્ડ અથવા પુનરાવર્તિત જોબ જે મૂલ્ય ઉમેરતું નથી તેને સરળતાથી દૂર કરી શકાય છે; પરંતુ જો સુરક્ષા અવરોધ (ડ્રગ ડબલ ચેક, દર્દી પ્રમાણીકરણ, સર્જરી સમયસમાપ્તિ તપાસ) તેને ધીમું કરે તો પણ તે સુરક્ષિત છે, શ્રેષ્ઠ રીતે તે ઝડપી પદ્ધતિ દ્વારા કરવામાં આવે છે. પ્રથમ પ્રશ્નમાં AI ખૂબ સારું છે; જે ટીમ ફિલ્ડને જાણે છે તે જ બીજા પ્રશ્નનો આત્મવિશ્વાસ સાથે જવાબ આપી શકે છે.

સ્ટેપ બાય સ્ટેપ: AI સાથે પ્રક્રિયામાં સુધારો

1. પ્રક્રિયાનો નકશો બનાવો. અનામી રીતે દરેક પગલા માટે પગલાં, ઓર્ડર અને અંદાજિત સમય લખો; AI ને નિયમિત પ્રવાહનો નકશો તૈયાર કરવા કહો.
2. અડચણ શોધો. કયા પગલા પર સૌથી લાંબી રાહ/કતાર થાય છે? AI ને તેને ચિહ્નિત કરવા માટે કહો.
3. મૂળ કારણ પર જાઓ. અડચણ અને ફિશબોન સ્કેચ માટે 5 કારણો.
4. સુધારણા વિચારો બનાવો. સૂચનો મેળવો જે એવા પગલાઓને દૂર કરે છે જે મૂલ્ય ઉમેરતા નથી અને અડચણને વિસ્તૃત કરે છે.
5. દૃશ્ય સિમ્યુલેશન. તેમને "જો આપણે આ પગલું હટાવી દઈએ/તેને સમાંતરમાં કરીએ તો શું થાય"નું મોડેલ કહો.
6. ટીમ ચકાસણી. ક્ષેત્રની ટીમ (ફિઝિશિયન, નર્સ, ટેકનિશિયન) સંભવિતતા અને દર્દીની સલામતીના સંદર્ભમાં દરખાસ્તનું મૂલ્યાંકન કરે છે અને મંજૂર કરે છે.

સાવધાન: AI દ્વારા સૂચવવામાં આવેલ "સ્પીડ-અપ" દર્દીની સલામતીને બગાડી શકે છે - ઉદાહરણ તરીકે, નિયંત્રણ પગલાને દૂર કરવાથી સમય ઓછો થાય છે પરંતુ ભૂલનું જોખમ વધે છે. દરેક સુધારણાને તેની સુરક્ષા અસર માટે ટીમ દ્વારા પરીક્ષણ કર્યા વિના લાગુ કરવામાં આવતી નથી.

ત્રણ નાના કેસો

કેસ 1 - લેબોરેટરી અડચણ. એક હોસ્પિટલમાં, સરેરાશ રક્ત પરીક્ષણ પરિણામનો સમય 140 મિનિટનો હતો, અને દર્દીઓ ફરિયાદ કરતા હતા. ક્વોલિટી ટીમે YZ ને સ્ટેપ બાય સ્ટેપ (સેમ્પલિંગ, ટ્રાન્સપોર્ટેશન, સ્વીકૃતિ, વિશ્લેષણ, મંજૂરી, રિપોર્ટિંગ) પ્રક્રિયા સોંપી. YZ એ દર્શાવ્યું હતું કે સૌથી લાંબી રાહ "વિશ્લેષણ" માં નહીં પરંતુ "નમૂના પરિવહન અને સ્વીકૃતિ" પગલાઓમાં હતી, અને કુલ સમયના 55 ટકા અહીં વિતાવ્યા હતા. ટ્રાન્સપોર્ટેશન ફ્રીક્વન્સીમાં વધારો કરવામાં આવ્યો અને એડમિશન ડિજીટલ કરવામાં આવ્યું. સરેરાશ સમય 140 થી 95 મિનિટ સુધી ઘટ્યો. અડચણ યોગ્ય જગ્યાએ હતી; વિશ્લેષક બિલકુલ બદલાયું નથી.

કેસ 2 - ખોટી જગ્યાએ હીલિંગ. એક યુનિટ ઓપરેટિંગ રૂમના પ્રવાહને ઝડપી બનાવવા માટે એક મોંઘું નવું નસબંધી ઉપકરણ ખરીદવાનું વિચારી રહ્યું હતું. જ્યારે AI સાથે મૂલ્યનો પ્રવાહ કાઢવામાં આવ્યો, ત્યારે એવું જોવામાં આવ્યું કે અડચણ નસબંધી નથી, પરંતુ "દર્દીની તૈયારી અને સંમતિ" પગલું હતું. જો ઉપકરણ ખરીદવામાં આવ્યું હોય, તો પૈસા ખર્ચવામાં આવશે અને પ્રવાહ વેગ આપશે નહીં. તેના બદલે, તૈયારી પ્રક્રિયા પુનઃસંગઠિત કરવામાં આવી હતી; કુલ રાહ ઘટી. પાઠ: અડચણની બહાર સુધારો કરવાથી સમગ્ર પ્રવાહને વેગ મળતો નથી.

કેસ 3 - સલામતી બ્રેક. YZ એ બહારના દર્દીઓના પ્રવાહને ઝડપી બનાવવા માટે "દવાને ડબલ ચેક સ્ટેપ દૂર કરો" સૂચવ્યું; તે ખરેખર સમય ઓછો કરશે. ટીમે વાંધો ઉઠાવ્યો: ડબલ ચેકિંગ એ દર્દીની સલામતીનો અવરોધ હતો, અને તેને દૂર કરવાથી દવાની ભૂલોનું જોખમ વધશે. દરખાસ્ત નકારી કાઢવામાં આવી હતી; તેના બદલે, એક પદ્ધતિ કે જે નિયંત્રણને ઝડપી બનાવે છે (બારકોડેડ) પસંદ કરવામાં આવી હતી. એઆઈએ ઝડપ જોઈ પરંતુ સલામતીનું વજન કરી શક્યું નહીં; ટીમ માન્યતા જટિલ હતી.

ચાર નકલ કરી શકાય તેવા નમૂનાઓ

1) મૂલ્ય સ્ટ્રીમ મેપિંગ:

તમારી ભૂમિકા: પ્રક્રિયા સુધારણા નિષ્ણાતના સહાયક. નીચે પ્રક્રિયાના પગલાં અને દરેક પગલાં માટે અંદાજિત પ્રક્રિયા/પ્રતીક્ષા સમય (અનામી) છે. કાર્ય: પગલાઓને સુઘડ ફ્લોચાર્ટમાં ક્રમમાં મૂકો, કુલ સમયમાંથી દરેક પગલાની ટકાવારી બાદ કરો, સૌથી લાંબો સમય લેતા 2 પગલાંને ચિહ્નિત કરો. સમય બનાવશો નહીં; હું તમને જે આપું છું તેનો ઉપયોગ કરો.

2) અડચણ + 5 કારણો:

જે પગલું સૌથી લાંબુ લે છે તે "નમૂના પરિવહન અને સ્વીકૃતિ" છે. આ અડચણ માટે 5 શા માટે વિશ્લેષણનો મુસદ્દો તૈયાર કરો: દરેક "શા માટે" ના સંભવિત જવાબો સૂચવો, મૂળ કારણ સુધી પહોંચો. પછી આ મૂળ કારણને સંબોધવા માટે 3 સુધારાઓ સૂચવો, મૂલ્ય ઉમેરતા નથી તેવા કાર્યને દૂર કરીને. જણાવો કે આ પૂર્વધારણાઓ છે અને ક્ષેત્ર પરીક્ષણ જરૂરી છે.

3) દૃશ્ય સિમ્યુલેશન:

વર્તમાન પ્રક્રિયામાં, કુલ સમય 140 મિનિટ છે, અડચણ પગલું 60 મિનિટ લે છે અને એક વ્યક્તિ દ્વારા કરવામાં આવે છે. નીચે આપેલા દૃશ્યોને મોડલ કરો: (1) જો આપણે આ પગલામાં 2જી વ્યક્તિ ઉમેરીએ, (2) જો આપણે પગલું સમાંતર કરીએ, (3) જો આપણે પગલાને ડિજિટાઇઝ કરીએ અને તેને 20 મિનિટ સુધી ઘટાડીએ, તો કુલ સમય કેટલો થશે? દરેક દૃશ્ય માટે અંદાજિત સમયગાળો અને ધારણાઓ લખો.

4) ફિશબોન સ્કેચ:

"આઉટપેશન્ટ ક્લિનિકમાં રાહ જોવાનો સમય લાંબો છે" સમસ્યા માટે ફિશબોન(ઇશિકાવા) સ્કેચ બનાવો: માનવ, પદ્ધતિ, સામગ્રી, મશીન, પર્યાવરણની શ્રેણીઓમાં સંભવિત કારણોની સૂચિ બનાવો. દરેક શ્રેણી માટે 2-3 વસ્તુઓ. જણાવો કે આ એક વિચારમંથનનો ડ્રાફ્ટ છે અને ટીમ સાથે તેની ચકાસણી કરવામાં આવશે.

નબળા પ્રોમ્પ્ટ / મજબૂત પ્રોમ્પ્ટ

નબળા પ્રોમ્પ્ટ:

અમારી આઉટપેશન્ટ ક્લિનિક પ્રક્રિયાને ઝડપી બનાવો.

ત્યાં કોઈ પગલાં નથી, કોઈ અવધિ નથી, અડચણ સ્પષ્ટ નથી; AI સામાન્ય ક્લિચ આપે છે, ખોટી જગ્યાને લક્ષ્ય બનાવે છે.

શક્તિશાળી પ્રોમ્પ્ટ:

નીચે આઉટપેશન્ટ ક્લિનિક પ્રક્રિયાના પગલાં અને સમયગાળો છે (અનામી). કુલ સમયમાં તેના હિસ્સા અનુસાર અડચણ શોધો, તે પગલા માટે 5 શા માટે વિશ્લેષણ કરો અને 3 સુધારાઓ સૂચવો જે મૂલ્ય ઉમેરતા નથી તેવા કામને દૂર કરે છે. દરેક ભલામણ માટે દર્દીની સલામતી અસર પણ નોંધો; સુરક્ષા અવરોધો હોય તેવા પગલાંને દૂર કરવાની ભલામણ કરો.

વાહન

શેના માટે

આઉટપુટ

મૂલ્ય પ્રવાહ

પ્રક્રિયાને દૃશ્યમાન બનાવો

પગલું-અવધિ નકશો

અડચણ વિશ્લેષણ

અવરોધ શોધો

સૌથી સાંકડું પગલું

5 કારણો

મૂળ કારણ સુધી પહોંચવું

રુટ લક્ષણ નથી

સિમ્યુલેશન

"શું જો"

દૃશ્ય પરિણામો

સામાન્ય ભૂલો

• અડચણ બહાર સુધારો. કુલ પ્રવાહને વેગ મળતો નથી, પૈસાનો વ્યય થાય છે.
• લક્ષણની સારવાર. જો તમે મૂળ કારણ સુધી પહોંચશો નહીં, તો સમસ્યા ફરી આવશે.
• સુરક્ષા અવરોધ દૂર કરી રહ્યા છીએ. ઝડપ માટે નિયંત્રણ પગલું લેવાથી દર્દીની સલામતી નબળી પડે છે.
• વાસ્તવિકતા માટે અનુકરણની ભૂલ કરવી. દૃશ્ય એક આગાહી છે; ક્ષેત્રે તેનું પાયલોટ પરીક્ષણ કરવામાં આવે છે.
• ટીમમાં સામેલ નથી. ક્ષેત્ર જાણ્યા વિના, સૂચન અવ્યવહારુ અથવા જોખમી છે.

ટિપ: સમગ્ર સંસ્થામાં સુધારો લાવવા પહેલાં, તેને નાના પાઇલટ (એક સેવા, એક સપ્તાહ)માં પરીક્ષણ કરો અને સમય પહેલાં/પછી માપો. AI દૃશ્ય આશાવાદી હોઈ શકે છે; વાસ્તવિક પાયલોટ ડેટા દર્શાવે છે કે શું ભલામણ ક્ષેત્રમાં કામ કરે છે અને સલામતી સાથે સમાધાન કરતું નથી.

સારાંશમાં

પ્રક્રિયા સુધારણા કચરો અને વિલંબ ઘટાડે છે, દર્દીના અનુભવ અને કાર્યક્ષમતામાં એકસાથે સુધારો કરે છે. AI; તે વેલ્યુ સ્ટ્રીમ મેપિંગ, બોટલનેક ફાઈન્ડિંગ, 5 વ્હાઈઝ અને ફિશબોન્સ અને સિનારિયો સિમ્યુલેશન માટે એક શક્તિશાળી આઈડિયા અને બ્લુપ્રિન્ટ જનરેટર છે. પરંતુ સુધારણાએ પહેલા અડચણ પર ધ્યાન કેન્દ્રિત કરવું જોઈએ; અડચણની બહાર ગતિ કરવી કામ કરશે નહીં. અને દરેક ભલામણો, ખાસ કરીને જો તે ઝડપ માટેના નિયંત્રણના પગલાને સ્પર્શતી હોય, તો દર્દીની સલામતી અને શક્યતા માટે ટીમ દ્વારા માન્ય કર્યા વિના અમલમાં મૂકવામાં આવતી નથી.

એપ્લિકેશન કાર્ય

તમારી સંસ્થામાંથી એક પ્રક્રિયા પસંદ કરો (જેમ કે નોંધણી, વિશ્લેષણ, ડિસ્ચાર્જ), પગલાં અને અંદાજિત સમય લખો. AI ને “વેલ્યુ સ્ટ્રીમ મેપિંગ” અને “બોટલનેક + 5 Whys” ટેમ્પલેટ સાથે નકશા અને મૂળ કારણો માટે પૂછો. તમારા પોતાના અવલોકન સાથે સરખામણી કરો કે શું અડચણ યોગ્ય જગ્યાએ છે અને 5 વસ્તુઓમાં સૂચિત સુધારણાની દર્દીની સલામતી અસરનું મૂલ્યાંકન કરો.

ચેકલિસ્ટ

• [ ] શું મેં અનામી રીતે પ્રક્રિયાના પગલાં અને સમય આપ્યાં છે?
• [ ] શું મેં અડચણ પર સુધારણા પર ધ્યાન કેન્દ્રિત કર્યું?
• [ ] શું હું મૂળ કારણ સુધી પહોંચ્યો છું (શું હું લક્ષણ પર રહ્યો)?
• [ ] શું મેં દરેક ભલામણની દર્દીની સલામતી અસરનું મૂલ્યાંકન કર્યું છે?
• [ ] શું મેં જમાવટ પહેલા પાઈલટ અને ક્રૂ વેરિફિકેશનનું આયોજન કર્યું છે?