Projektet er udarbejdet som et kandidatspeciale på Operations & Innovation Management ved Aalborg Universitet. Kandidatspecialet er udarbejdet på baggrund af den tilegnede viden indenfor domænet med det formål at analysere, og løse et akademisk og industrielt relevant problem i tæt samarbejde med Aalborg Universitets Hospital (UH). Projektet tager udgangspunkt i afdeling O6 på Aalborg UH, som er en afdeling der kun håndtere elektive operationer ud fra de to operationsstuer, der på nuværende tidspunkt er til rådighed. Som en del af den fremtidige om okering til New Aalborg University Hospital (NAU) vil O6 ikke have deres egen operationsstue. Operationsstuerne på O6 er tilgængelige fra kl.8:00-15:00 fra mandag til fredag, hvor fem speciale har fået tildelt et fast råderum til at kunne møde efterspørgslen indenfor den faste åbningstid. På baggrund af historisk data belyses produktivitet for O6 i for-analysen, hvor det kan konkluderes at produktiviteten er faldende, samt at der i 2019 i gennemsnit behandles 6,90 patienter om dagen, svarede til 3,45 patient pr. stue pr. dag. Derudover, var det tydeligt at den nuværende præcision ift. antallet af planlagte patienter og dets varighed ikke stemmede overens med ovenstående åbningstid, da operationsstuerne er præget af under- og overbelægning. Den manglende præcision gør, at O6 ikke opnår den maksimale produktivitet, som et resultat af underbelægning og dermed også ikke-udnyttet kapacitet, mens overbelægning resulterer i overarbejde. Den manglende præcision belyser et nuværende to-sidet problem hos O6, hvor den ikke udnyttet kapacitet i 2019 har resulteret i en tabt produktivitet svarende til 6.65 % ift. volumen. I fremtiden vil den manglede præcision også påvirke andre afdelinger, eftersom operationsstuerne skal deles og bookes på tværs af diverse afdelinger når Aalborg UH flyttes til NAU. Den tosidet er problemstilling forårsaget af manglende præcision af estimeret operations tid er blevet brugt som ledestjerne for det efterfølgende arbejde, hvor den nuværende planlægningsprocedure er undersøgt, samt mulighederne for mønstergenkendelse ift. den nødvendige operationstid er analyseret fra et statistiks proces kontrol perspektiv. Formålet er at kunne skelne mellem ”random variation” og ”assignable variation” for at kortlægge, hvad der har forårsaget en udvidet eller kortere operationstid ud fra procedure koder, kirurger og patient karakteristika. På baggrund af statistike algoritmer er det muligt at estimere den nødvendige operationstid ud fra de tre faktorer. Med den øget præcision for den estimeret operationstid er der udarbejdet tre løsningsforslag, for at illustrer effekten af hvor stor en sandsynlighed der ønskes afdækket når fremtidige patienter planlægges.