Physical design optimization for automated drug dispensing systems in a human-machine interaction environment

要約

自動調剤システム (ADDS) は、人口の高齢化により今日の薬局での需要が高まっています。
ADDS を利用する病院が直面する実際的なニーズを認識し、この研究では、人間と機械のインタラクション環境における ADDS の物理設計の最適化に焦点を当てています。
具体的には、連続する処方箋オーダーにおける医薬品の検索順序を調査します。
異なる数の入力/出力設計で ADDS の効率を比較するために、隣接する処方オーダー内の薬剤の検索シーケンスを最適化するデュアル コマンド検索シーケンス モデルを定式化します。
特に、人への影響を分析するために、0-1 整数計画法モデルで薬剤師の確率的なサービス時間を考慮します。
さまざまなレイアウト設計での処方箋注文の平均ピッキング時間の実験比較を通じて、2 つの入力/出力ポイントを備えたシステム レイアウトにより、ヒューマン マシン インタラクション環境内での処方箋注文の履行効率が大幅に向上しました。
さらに、提案された検索シーケンス方法は、処方箋のオーダーピッキング効率を向上させる点で、動的プログラミング、貪欲、およびランダム戦略よりも優れています。

要約(オリジナル)

Automated drug dispensing systems (ADDSs) are increasingly in demand in today’s pharmacies due to the growing aging population. Recognizing the practical needs faced by hospitals utilizing ADDSs, this study focuses on optimizing the physical design of ADDSs in a human-machine interaction environment. Specifically, we investigate the retrieval sequencing of drugs among successive prescription orders. To compare the efficiency of ADDSs with the different number of input/output designs, we formulate dual command retrieval sequencing models that optimize the retrieval sequence of drugs in adjacent prescription orders. In particular, we consider the stochastic service time of pharmacists in the 0-1 integer programming models to analyze the impact on humans. Through experimental comparisons of average picking times for prescription orders under different layout designs, the system layout with two input/output points significantly enhances the efficiency of prescription order fulfillment within a human-machine interaction environment. Furthermore, the proposed retrieval sequence method outperforms dynamic programming, greedy, and random strategies in improving prescription order-picking efficiency.

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