Em alguns sistemas de atendimento médico emergencial, a demanda pelo serviço pode ser alta devido ao atendimento a pacientes em diferentes estados, desde mais graves até mais leves. Nesses sistemas, pode haver formação de filas de usuários aguardando atendimento, e a necessidade de se considerar explicitamente políticas de prioridade nesse atendimento torna-se importante. Neste trabalho propõe-se uma extensão do clássico modelo hipercubo de filas espacialmente distribuídas para considerar fila com prioridade. Para verificar a viabilidade e a aplicabilidade dessa abordagem, utilizam-se dados de um estudo de caso realizado no SAMU de Ribeirão Preto-SP. Foram analisados dois cenários que consideram dois aspectos relevantes: o impacto dos atendimentos de remoção de pacientes e o aumento da demanda nas diversas classes de chamados dos usuários do sistema. O foco é no tempo médio de resposta aos chamados dos usuários, considerado como uma medida de desempenho importante do sistema, principalmente aos chamados de classes com alta prioridade. Os resultados mostram que a abordagem pode ser utilizada para analisar satisfatoriamente sistemas com prioridade de fila.

In some emergency medical systems the service demand is high due to the treatment of patients in the range severe to mild. In these systems, may be queues formation and so the need to explicitly consider priority in care is extremely important. In this study we extend the hypercube model to explicitly consider priority queue. In order to verify the feasibility and applicability of this approach, we conducted a case study at Ribeirão Preto´s SAMU (SAMU-RP). We analyzed two alternative scenarios to examine two important issues: the impact of the removals and the effect of increased demand in the different classes of calls of the system. The focus is on the average response time to users, considered as an important performance measure of the system, especially for the high priority calls. The results show that the approach can be successfully used to analyze systems with priority queue.

O Sistema de Atendimento Móvel de Urgência (SAMU) no Brasil é um sistema médico emergencial de responsabilidade do poder público, em que a demanda de usuários em uma região urbana é usualmente separada por subregiões e classes de chamados emergenciais. Essa demanda pode mudar de forma significativa ao longo do dia, geograficamente e temporalmente, devido à sua natureza aleatória, mas também devido aos diferentes padrões de comportamentos da população ao longo do dia. Por exemplo, tipicamente há menos demanda durante a noite do que de dia. Os objetivos deste trabalho são: verificar se o conhecido modelo hipercubo de filas espacialmente distribuídas é adequado para analisar medidas de desempenho do SAMU, tais como tempos médios de resposta aos usuários, e utilizar este modelo para analisar múltiplas alternativas de localização das ambulâncias, explorando variações importantes da demanda e do serviço ao longo do dia. Para verificar a viabilidade e a aplicabilidade desta abordagem, foi realizado um estudo de caso no SAMU de Ribeirão Preto-SP.

The Brazilian emergency medical system SAMU (Sistema de Atendimento Móvel de Urgência) is an emergency medical system of public government liability, in which the users' service demand in an urban region is usually separated into subregions and classes of emergency calls. This demand can change substantially during the day, geographically and temporally, due to its random nature and also to the different behavior patterns of the population throughout the day. For instance, typically there is less demand during the night hours than during the day. The goals of this study are to verify whether the hypercube queuing model is adequate to analyze performance measures of SAMU, such as mean response times to the users, and use this model to analyze multiple alternatives of ambulance location considering significant variations in the demand and service throughout the day. In order to verify the feasibility and applicability of this approach, a case study was conducted in the SAMU of Ribeirão Preto-SP.

This paper presents some extensions and applications of hypercube queueing models todescribe server-to-customer type Emergency Service Systems. The classical hypercube is a well-known spatially distributed queueing model effective in analyzing these systems, based on Markovian analysis approximations. Experience has shown that each real life Emergency Service System may have its own unique characteristics so that each system may require a particular hypercube queueing model incorporating those characteristics. Some of these distinctive characteristics are considered in the extensions presented in this tutorial such as dispatch policy based on random selection of the server to take an incoming call; partial cooperation among servers whereby depending on where the call is coming from, some servers cannot take the call; servers with additional workload coming from walk-in nonemergency customers such as in customer-to-server systems; existence of calls requiring the dispatch of more than one server; existence of more than one type of servers in the system, for instance paramedical and medical units in emergency medical systems. In this study, we present a set of these models based on the smallest non-trivial service systems. For each model, the construction of the system of equations for equilibrium hypercube state probabilities and the evaluation of particular operational characteristics are described.

Neste artigo combinamos extensões do modelo hipercubo de filas com algoritmos genéticos para otimizar a configuração e operação de sistemas médicos emergenciais em rodovias. Inicialmente apresentamos um método para localizar as bases de ambulâncias ao longo da rodovia, de forma a otimizar as principais medidas de desempenho do sistema. Em seguida estendemos a abordagem para apoiar duas decisões combinadas: a localização das bases de ambulâncias e o dimensionamento das regiões de cobertura de cada base na rodovia. Por exemplo, a abordagem permite determinar os locais para posicionar as bases de ambulâncias e dimensionar os tamanhos das suas áreas de atuação, tais que minimizem o tempo médio de resposta aos usuários e/ou o desbalanceamento das cargas de trabalho das ambulâncias do sistema. Para ilustrar a aplicação dos métodos propostos, analisamos os resultados de dois estudos de caso em rodovias brasileiras.

In this paper we combine extensions of the hypercube queueing model with genetic algorithms to optimize the configuration and operation of emergency medical systems on highways. Initially we present a method to locate the ambulance bases along the highway so that the main system performance measures are optimized. Then we extend the approach to support combined decisions: the location of ambulance bases and the districting of the covering regions of each base on the highway. For instance, the approach can search for locals to place the ambulance bases and determine the sizes of their operation areas, such that the mean user response time and/or the ambulance workload imbalance are minimized. To illustrate the application of the proposed methods, we analyze the results of two case studies of Brazilian highways.

O modelo hipercubo é um modelo de filas espacialmente distribuídas baseado em aproximações Markovianas para analisar a configuração e operação de sistemas emergenciais servidor-para-cliente, em que os servidores se deslocam até os clientes. Neste estudo adaptamos este modelo para tratar sistemas de atendimento médico emergenciais (SAEs) em rodovias com políticas particulares de despacho, em que somente algumas ambulâncias do sistema podem atender chamadas em uma dada região (backup parcial), e duas ou mais ambulâncias idênticas ou diferenciadas podem atender uma única chamada (múltiplo despacho). Também consideramos situações em que uma ambulância pode se encontrar ocupada em sua própria base atendendo uma chamada não emergencial, isto é, sem ter que se deslocar na rodovia. Resultados computacionais da aplicação do modelo num estudo de caso de um SAE de uma concessionária de rodovias no interior de São Paulo são apresentados e analisados.

The hypercube is a spatially distributed queuing model based on Markovian analysis approximations to analyze the configuration and operation of server-to-customer emergency systems, in which servers travel to the locations of the customers. In the present study we adapt the model to analyze emergency medical systems (EMS) on highways operating with particular dispatching policies, which considers that only certain ambulances in the system can service calls in a given region (partial backup), and two or more identical or distinct ambulances can simultaneously service a single call (multiple dispatch). We also consider the situations in which an ambulance is busy in its base servicing a non-emergency call (i.e. it does not need to travel along the highway). Computational results of the model application to a case study of an EMS operating on highways in São Paulo state are presented and analyzed.

O modelo hipercubo, conhecido na literatura de problemas de localização de sistemas servidor para cliente, é um modelo baseado em teoria de filas espacialmente distribuídas e aproximações Markovianas. O modelo pode ser modificado para analisar os sistemas de atendimentos emergenciais (SAEs) em rodovias, considerando as particularidades da política de despacho destes sistemas. Neste estudo, combinou-se o modelo hipercubo com um algoritmo genético para otimizar a configuração e operação de SAEs em rodovias. A abordagem é efetiva para apoiar decisões relacionadas ao planejamento e operação destes sistemas, por exemplo, em determinar o tamanho ideal para as áreas de cobertura de cada ambulância, de forma a minimizar o tempo médio de resposta aos usuários e o desbalanceamento das cargas de trabalho das ambulâncias. Os resultados computacionais desta abordagem foram analisados utilizando dados reais do sistema Anjos do Asfalto (rodovia Presidente Dutra).

The hypercube model, well-known in the literature on problems of server-to-customer localization systems, is based on the spatially distributed queuing theory and Markovian analysis approximations. The model can be modified to analyze Emergency Medical Systems (EMSs) on highways, considering the particularities of these systems' dispatching policies. In this study, we combine the hypercube model with a genetic algorithm to optimize the configuration and operation of EMSs on highways. This approach is effective to support planning and operation decisions, such as determining the ideal size of the area each ambulance should cover to minimize not only the average time of response to the user but also ambulance workload imbalances, as well as generating a Pareto efficient boundary between these measures. The computational results of this approach were analyzed using real data Anjos do Asfalto EMS (which covers the Presidente Dutra highway).

Os sistemas logísticos são hoje fundamentais para melhorar a eficiência operacional de usinas de cana-de-açúcar, pois atuam na integração de operações agrícolas e industriais. O presente artigo apresenta um estudo do sistema de recepção de cana em uma das maiores usinas do Brasil, a Usina São Martinho, localizada na região de Ribeirão Preto, SP. O trabalho foi desenvolvido com o objetivo de analisar o desempenho desse sistema, compreendido da balança até as moendas, e investigar configurações e políticas alternativas para sua operação. Em razão das diversas fontes de incerteza e da complexidade operacional do sistema, o método utilizado teve por base técnicas de simulação discreta. As principais medidas de desempenho avaliadas são relacionadas ao tempo médio em que os veículos permanecem no sistema de recepção e à quantidade média de cana descarregada nas moendas por unidade de tempo.

Logistic systems are fundamental to improve the operational efficiency of sugar cane plants integrating agricultural and industrial operations. This article presents a case study in the logistic supply system of one the largest Brazilian sugar case plants, the Usina São Martinho, located near Ribeirão Preto, SP. The aim of the study is to analyze the performance of the system in front of the mills, and to investigate alternative configurations and policies for system operation. Due to several uncertainty sources and the operational complexity of the system, the method is based on discrete simulation techniques. The mais performance measures are related to time averages spent in the supply system, and mean unloading rates in the mills.