Atoche Díaz, Wilmer JhonnyLópez Paucar, Sergio OmarAliaga Rojas, Alexis Angelino2020-09-022020-09-0220202020-09-01http://hdl.handle.net/20.500.12404/16932El presente trabajo tiene como objetivo plantear la utilización de un modelo de optimización de recursos hospitalarios; médicos y camas; en un hospital público que atiende el área sur de Lima para así poder disminuir los tiempos de espera de los pacientes. El estudio se ha centrado en los procesos de atención de los departamentos de emergencia, consultorio externo y hospitalización debido a que son los procesos principales de atención dentro de un hospital. Las etapas que se han desarrollado son las de análisis, diagnóstico, propuesta de mejora, desarrollo de propuesta y el análisis de los resultados obtenidos. El estudio determinó que la mejor herramienta para poder analizar la problemática fue el uso de la simulación de eventos discretos debido a que esta herramienta permitió desarrollar un modelo que refleja la realidad de los procesos de atención en los departamentos antes mencionados, así como también nos brindó estadísticas relacionadas a los tiempos de espera y cantidad de recursos necesarios. Así mismo, esta herramienta nos permitió poder trabajar con múltiples escenarios, lo cual fue determinante para encontrar la mejor alternativa de optimización y así plantear una propuesta de mejora que sea factible técnica y económicamente. Por otro lado, los datos han sido muy importantes para poder llegar los resultados y estos fueron obtenidos a través de mediciones y data histórica propia del hospital; lo cual favoreció bastante el análisis debido a que lo que se busca es encontrar funciones estadísticas que se basen en los datos de entrada y que reflejen adecuadamente los tiempos reales de cada proceso involucrado, de modo que los resultados obtenidos estén de acuerdo con lo que pasa en la realidad. Una vez obtenidos los datos del modelo el siguiente paso es el de validar esta información, proceso en el cual se debe demostrar estadísticamente que los datos de salida se encuentran dentro de los intervalos de confianza definidos. Luego de validar la información, se procedió a analizar qué departamentos eran los que se debían optimizar para lo cual se utilizó el diagrama de Pareto. A partir de esto se realizó un modelo de optimización que tenía como función objetivo la reducción de tiempo de espera en los departamentos antes seleccionados. Finalmente, este resultado se analizó monetariamente para así poder determinar cuánto perdía cada paciente que estaba esperando en la cola de atenciones, clasificándolos en pacientes profesionales y no profesionales. Este análisis se realizó para el modelo actual y el modelo optimizado, llegando a obtener una diferencia (ahorro) de S/. 10,733,569.02 de forma anual entre ambos modelos.spainfo:eu-repo/semantics/openAccesshttp://creativecommons.org/licenses/by/2.5/pe/Métodos de simulaciónHospitales--Control de procesos--MejoramientoHospitales--Satisfacción del clienteinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesishttps://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.11.04