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Title
P2M: Prozessgestütze Generierung von Modulen für den modernen Krankenhausbau / von Mathias Hochleitner
Additional Titles
P2M: Process-based generation of modules for contemporary hospitals
AuthorHochleitner, Mathias
CensorWurzer, Gabriel
PublishedWien, 2018
DescriptionVI, 140 Seiten : Illustrationen, Karten
Institutional NoteTechnische Universität Wien, Diplomarbeit, 2018
Annotation
Zusammenfassung in englischer Sprach
Annotation
Abweichender Titel nach Übersetzung der Verfasserin/des Verfassers
LanguageGerman
Document typeThesis (Diplom)
Keywords (DE)Krankenhausplanung / Simulation / Modul / Optimierung
Keywords (EN)hospital planning / simulation / module / optimization
URNurn:nbn:at:at-ubtuw:1-110790 Persistent Identifier (URN)
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P2M: Prozessgestütze Generierung von Modulen für den modernen Krankenhausbau [13.2 mb]
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Abstract (German)

Prozesse bilden die Basis aller Krankenhausplanungsprojekte. Ihre Umsetzung in den gebauten Raum ist jedoch, aufgrund unterschiedlicher Kriterien und Vorgaben, schwierig, wodurch sich ein Optimierungsproblem im Krankenhausbau ergibt. Entsprechend dieser Problematik stellt sich die Frage ob und in welchem Umfang es möglich ist, durch Generierung von standardisierten Modulen, nach Prozessabfolgen von Personen, die mittels Simulation überprüft werden, die Krankenhausplanung zu optimieren? In der vorliegenden Arbeit wird auf die prozessorientierte Krankenhausplanung und deren Umsetzung im Zuge von generativen, modularen Lösungen am Beispiel des Landesklinikums Wiener Neustadt eingegangen. Dabei werden verschiedene Prozesse von divergenten Personen in unterschiedlichen Situationen im Krankenhaus betrachtet. Um die entsprechenden Lösungen generieren zu können, wird eine grundlegende Systematik mit Modulen, sowie Regeln für ebendiese, in der frühen Planung, über Prozessabfolgen entworfen und durchdacht. Diese modulare Ausformulierung wird in mehreren Schritten (Alpha, Beta, Gamma) und Detaillierungsgraden geschärft. Folgend werden Regeln formuliert, nach denen diese Module zueinander funktionieren und als generatives System umgesetzt werden können. Das entstehende (dreidimensionale) Raumkonzept wird hernach mittels Simulation überprüft, wobei multiple Kriterien (Ablauf, Kapazitäten, usw.) zum Einsatz kommen. Dabei werden Optimierungspotentiale angeführt, indem mehrere Varianten durchgespielt und anhand eines konkreten Falles in der Simulation überprüft werden. Als Ergebnis wurde, sowohl am generativen Ansatz, als auch in der Simulation, die Möglichkeiten der Optimierung durch Parameterbeeinflussung in einem standardisierten System erkannt und angewandt, um so zur bestmöglichen Lösung verschiedener Varianten zu kommen.

Abstract (English)

Processes are the basis of all hospital planning projects. However, their implementation in the built space is difficult, due to different criteria and specifications, which results in an optimization problem in hospital planning. Corresponding to this problem, the question arises to what extent it is possible to optimize in hospital planning by generating standardized modules, according to process sequences of persons who are checked by means of simulation? In this thesis, we focus on process-oriented hospital planning and its implementation in the context of generative modular solutions using the example of the Landesklinikum Wiener Neustadt. Different processes of divergent people are viewed in different hospital situations. To generate the corresponding solutions, a basic system with modules, as well as rules for these, is designed and elaborated in the early planning through process sequences. This modular formulation is sharpened in several steps (alpha, beta, gamma) and levels of detail. In the following, rules are formulated according to which these modules can function and generate one another. The resulting (three-dimensional) spatial concept is subsequently monitored by means of simulation, using multiple criteria (such as sequence and capacities, etc.). As a result, we execute an optimization of the spatial concept by several variants. As a result, both in the generative approach and in the simulation, the possibilities of optimization by parameter influencing were recognized and applied in a standardized system to arrive at the best possible solution.

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