Due to its advanced technology, maintenance services of healthcare equipment have been commonly executed by the original equipment manufacturer (OEM), which can be characterized as a monopolist. In this context, hospitals require high availability of their equipment at a reasonable servicing cost, whereas OEM aims to maximize its profit by selling extended warranty (EW) services for multiple consumers. The issue of drawing a maintenance contract between OEM and hospitals has already been treated by adopting a Stackelberg’s game. However, the “as good as new” and “as bad as old” assumptions are usually considered, which are rather difficult to observe in practice, especially for healthcare institutions and their technology-intensive equipment. Thus, we here adopt generalized renewal processes (GRP) for modelling imperfect repairs, and we develop a discrete event simulation method for finding the best strategies of each player: OEM sets the prices for EW and on-demand maintenance that optimize its profit, while hospitals choose which option they should hire. We also present an application example with real data gathered from an angiography device, which is used for mapping blood vessels and diagnosing heart diseases.
PL
Ze względu na zaawansowanie technologiczne sprzętu medycznego, jego obsługą serwisową zazwyczaj zajmuje się producent sprzętu oryginalnego (OEM), co czyni go monopolistą w tym zakresie. Podczas gdy szpitalom zależy na wysokiej gotowości sprzętu przy rozsądnych kosztach obsługi, OEM dąży do maksymalizacji zysku poprzez sprzedaż rozszerzonej gwarancji na usługi serwisowe wielu klientom. Istnieją już badania, w których kwestię zawierania umowy o świadczenie usług serwisowych między OEM a szpitalami analizowano z zastosowaniem modelu Stackelberga. Jednak zwykle badania te zakładają, że stan po naprawie może być albo "jak fabrycznie nowy" albo"jak przed uszkodzeniem", co rzadko spotyka się w praktyce, zwłaszcza w przypadku placówek służby zdrowia i ich zaawansowanego technologicznie sprzętu. W związku z tym, w przedstawionej pracy, przyjęto uogólniony proces odnowy (GRP) do modelowania niepełnych napraw oraz opracowano metodę symulacji zdarzeń dyskretnych w celu znalezienia najlepszych strategii dla każdego gracza: OEM ustala ceny rozszerzonej gwarancji oraz konserwacji na żądanie, tak by zoptymalizować swój zysk; szpital natomiast ustala, którą opcję powinien wybrać. W pracy przedstawiono również przykład zastosowania omawianego podejścia z wykorzystaniem rzeczywistych danych zebranych z angiografu, który służy do obrazowania naczyń krwionośnych i diagnozowania chorób serca.
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.