本研究係以電腦模擬應用於台大醫院檢驗醫學部生化室檢驗流程之分析，以及各種改善方案之模擬結果，期能應用電腦模擬工具於生化室流程改善，降低病患等候檢驗報告之時間，提高整體檢驗醫學部之服務率，增加台大醫院之競爭力。
模擬結果簡述如下：
1. 改善方案一（移除接收處）、二（調整運送時間）以及三（更換7450機台）分別可降低基本模型之總檢驗時間平均值13.99%、18.2%以及43.9%。
2. 改善方案四（結合前三個方案），可降低基本模型之總檢驗時間平均值44.93%，而瓶頸作業之等候時間也降為34.602分鐘，較原有等候時間減少了76.05%，使得檢體在大機台平均等候時間僅佔總檢驗時間的22.71%。
3. 以「百分之九十的檢體完成檢驗」訂為服務率標準（Service Rate）時，改變7450大機台作業時間的模擬情況會有最佳效果，此即因為改善了整體流程中的瓶頸因素所致。
透過電腦模擬可以迅速地得到各種模擬方案之結果，並瞭解到整體流程之瓶頸因素為何，加以適當的調整即可有效地降低整體檢體檢驗時間，提高服務品質。

Abstract
This thesis is the application of computer simulation to the testing process improvement of clinical biochemistry, department of laboratory medicine, National Taiwan University Hospital and the analysis of different improving scenarios. The objective is to decrease the waiting time for the testing report, to increase the service rate and efficiency of clinical biochemistry.
Results can be obtained as follows:
1. Scenario 1 (remove the Receive part), 2 (change the transportation time) and 3 (change the Machine 7450) could decrease the average total testing time of basic model by 13.99%、18.2% and 43.9%.
2. Scenario 4 (change the three factors) could decrease the average total testing time of basic model by 44.93% and the waiting time of bottleneck is 34.602 minutes, 76.05% decreased. The average waiting time of Machine 7450 is 22.71% of the total testing time.
3. If the ‘Service Rate’ is set to be ‘the completion of 90 percent test tubes’, Scenario 3 will have the best improvement. That is because the improvement of bottleneck in the process.
The results of different scenarios could be obtained quickly by computer simulation and indicate the bottleneck of whole process. By improving the bottleneck, the total testing time could be decreased and the service quality would be increased.

目錄
目錄 1
圖次 3
表次 4
第一章 緒論 5
第一節 研究背景與動機 5
第二節 研究目的 7
第三節 研究架構 8
第二章 文獻探討 9
第一節 作業流程與流程再造理論 9
第二節 限制理論 12
第三節 模擬理論與應用 15
第四節 模擬在醫療相關領域的應用文獻回顧 19
第三章 研究設計 24
第一節 研究對象背景描述 25
第二節 研究假設 28
第三節 改善方案描述 29
第四節 模擬流程 30
第五節 資料蒐集與分析 32
第六節 模型建立 34
第七節 研究限制 36
第四章 研究結果 38
第一節 基本模型模擬結果 38
第二節 改善方案一之模型建構與結果 41
第三節 改善方案二之模型建構與結果 44
第四節 改善方案三之模型建構與結果 47
第五節 改善方案四之模型建構與結果 49
第六節 各改善方案說明與詮釋 51
第五章 結論與建議 55
第一節 研究結論 55
第二節 後續研究建議 57
參考文獻 59

參考文獻
1. 傅和彥，生產管理，前程，台北，民國88年
2. 蔣中一，「企業流程再造(一)：企業何以須流程改造」，LAN網路資訊，民國84 年9 月，頁140-141
3. Allison Wilt and Drew Goggin, “Health Care Case Study: Simulation Staffing Needs and Work Flow in an Outpatient Diagnostic Center”, Industrial Engineering, Vol.12, p22-26, 1989
4. Dietz, Mike, Nov 1992, ”Outline of a Successful Simulation Project”, Industrial Engineering; Norcross, Vol. 24, Iss. 11; pg. 50, 4 pgs
5. Goldratt, Eli & Cox, Jeff. “The Goal”, North-River Press, 1992
6. Goldratt, Eli “It’s Not Luck”, North-River Press, 1994
7. John E. Brennan, Bruce L. Golden, and Harold K. Rappoport（1992）. “Go with the flow：Improving red cross bloodmobiles using simulation analysis.” Interfaces 22：5 Sep-Oct.1992 （pp.1-13）
8. Karim ,Ahmer S., Hershauer, James C., and Perkins, William C., “A Simulation of Partial Information Use in Decision Marking : Implications for DSS Design”, Design Sciences, 29(1) , 1998: 53-85.
9. Law, A. M. 1993. “A Forum on Crucial Issues in Simulation Modeling.” Industrial Engineering (May): 32.
10. Law A.M. and Kelton W.D., “Simulation Modeling and Analysis”, 2nd edition.
11. Lowery, J. C. 1993. “Multi-Hospital Validation of Critical Care Simulation Model.” Proceedings of the Winter Simulation Conference, pp. 33, 1,209.
12. P. Simin Pulat, Bobbie L. Foote, Suat Kasap, Garth L. Splinter, Matthew K. Lucas（1999）, “Data and simulation modeling to determine the estimated number of primary care beds in Oklahoma.” Top health inform manage 19（4）, 1999（pp.36-46）
13. Robert S. Dittus, Robert W. Klein, David J. DeBrota, Mark A. Dame, John F. Fitzgerald（1996）. “Medical resident work schedules：Design and evaluation by simulation modeling.” Management science Vol. 42, No. 6, Jun. 1996（pp.891-906）
14. Thomas H. Davenport and James E. Short, “The New Industrial Engineering: Information Technology and Business Process Redesign”, Sloan Management Review: Summer, 1990, pp11-27
15. Wolfgang Vogt, S.L. Braun and Friedrich Hanssmann et. al., “Realistic Modeling of Clinical Laboratory Operation by Computer Simulation”, Clinical Chemistry, Vol. 40, p922-928, 1994