Die Nachfrage nach häuslicher Pflege steigt kontinuierlich. Angesichts des anhaltenden Pflegekräftemangels und der alternden Bevölkerung stehen Anbieter häuslicher Pflegedienstleistungen vor zunehmenden Herausforderungen, eine zuverlässige Versorgung vor Ort sicherzustellen.
In Zusammenarbeit mit einer lokalen Krankenkasse untersuchen wir das Potential innovativer Ansätze zur Organisation und Verteilung von Patientenanfragen. Zunächst bewerten wir die Einsparungen, die durch eine systematische Zuweisung von Patienten zwischen verschiedenen Leistungserbringern im Rahmen der täglichen Tourenplanung erzielt werden können. Anschließend ist es unser Ziel, Anreize zu identifizieren, die Patienten zu einer freiwilligen Teilnahme an einer systematischen Zuweisung zu motivieren. Darüber hinaus wollen wir Wege finden, wie Leistungserbringer dafür angemessen kompensiert werden können. Auf strategischer Ebene untersuchen wir, wie ein Rahmen geschaffen werden kann, der den Patiententausch ermöglicht und regelt. Da Arbeitszeit heutzutage zu einer der wertvollsten Ressourcen geworden ist, bietet die Verkürzung von Fahrzeiten durch intelligente Zuweisung von Patienten zu Leistungserbringern ein erhebliches Potenzial zur Steigerung der Effizienz. Um die Kontinuität der Versorgung langfristig sicherzustellen und knappe Ressourcen wirksam zu nutzen, sind innovative Lösungen unerlässlich.
Durch die Auswertung von Praxisdaten untersucht das Projekt den tatsächlichen Nutzen von Patiententauschen. Im Fokus stehen potenzielle Fahrzeitverkürzungen und die damit verbundene bessere Nutzung knapper Ressourcen im Pflegebereich, die letztlich mehr häusliche Pflege ermöglichen können. Darüber hinaus analysieren wir verschiedene Austauschmechanismen und Anreizstrukturen sowohl für Patienten als auch für Leistungserbringer, um die effektivsten und gerechtesten Ansätze für alle beteiligten Akteure zu identifizieren.

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Ziel des Projektes ist die systematische Verbesserung von quantitativer Entscheidungsunterstützung in der urbanen Mobilität und Logistik. Erreicht wird dies durch eine Analyse methodischer Funktionalitäten für unterschiedliche Problemstellungen und dem Ableiten eines generellen Konzeptes zum Design von zukünftigen Methoden.Für Anwendungen der urbanen Mobilität und Logistik ist eine effektive, schnelle, und skalierbare operative Entscheidungsfindung notwendig. Oftmals werden Entscheidung unter unvollständiger Information getroffen, zum Beispiel bezüglich des Kundenbedarfs, der Verkehrssituation, oder auch der verfügbaren Ressourcen. Auf sich ändernde Informationen zu reagieren reicht oftmals nicht aus. Vorausschauende, antizipierende Entscheidungen sind notwendig. In Praxis und Wissenschaft wurden bereits einige antizipierende Methoden entwickelt, zumeist zugeschnitten auf konkrete Problemstellungen. Solche Methoden können zum Beispiel Daumenregeln folgen, Sampling-Verfahren einsetzen oder auch Techniken des Reinforcement Learning nutzen. Sie liefern oftmals effektive Entscheidungen für die individuellen Problemstellungen. Allerdings gibt es bisher kaum allgemeingültige Erkenntnisse wie Problemcharakteristika und Methodenperformance zusammenhängen. Dies ist das Ziel dieses Projektes.Das Projekt wird diese Zusammenhänge systematisch untersuchen. Hierzu werden Probleme aus drei unterschiedlichen Anwendungsbereichen betrachtet: die Kombination von Mobilitäts- und Transportleistungen, die Nutzung eines Netzwerkes von Paketstationen zum Transport innerhalb der Stadt, und die Lieferung mittels selbstständiger Fahrer*innen in der Gig Economy. Die Problemstellungen unterscheiden sich in mehreren Dimensionen, insbesondere in der Art der Unsicherheit. Zur Klassifizierung dieser Probleme werden Maße entwickelt, zum Beispiel zur Bestimmung der Problemkomplexität oder der Struktur und Stärke der Unsicherheit. Für jeden Problembereich wird eine Menge strukturell unterschiedlicher Methoden entwickelt. Diese liefern zum einen effektive Entscheidungen für die individuellen Probleme. Zum anderen erlauben sie eine systematische Analyse der Zusammenhänge zwischen Problemen und Methoden. Hierzu werden ebenfalls Maße entwickelt Methoden zu klassifizieren, zum Beispiel bezüglich der Geschwindigkeit oder der Interpretierbarkeit der Entscheidungsfindung. Die Experimente und Ergebnisse werden bezüglich der entwickelten Maße geplant und analysiert und gehen abschließend im konzeptuellen Rahmenwerk auf.

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