Titelaufnahme

Titel
Mathematische Optimierung in der Personaleinsatzplanung bei mehrschichtigen Qualifikationen / Tobias Kreiter
Verfasser/ VerfasserinKreiter, Tobias
Begutachter / BegutachterinPferschy, Ulrich
Erschienen2015
UmfangXI, 89 Bl. : Zsfassungen (2 Bl.)
HochschulschriftGraz, Univ., Masterarb., 2015
Anmerkung
Zsfassungen in dt. und engl. Sprache
SpracheDeutsch
DokumenttypMasterarbeit
Schlagwörter (GND)Personalplanung / Optimierung / Personalplanung / Optimierung / Online-Ressource
URNurn:nbn:at:at-ubg:1-87394 Persistent Identifier (URN)
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Mathematische Optimierung in der Personaleinsatzplanung bei mehrschichtigen Qualifikationen [9.56 mb]
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Zusammenfassung (Deutsch)

Diese Masterarbeit befasst sich mit einem neuartigen Personalplanungsproblem. Neben der üblichen Zuteilung von Personen zu Aufgaben (Tasks) und Zeitfenstern mit den gängigen Nebenbedingungen der Personalwirtschaft umfasst das Problem auch mehrschichtige Qualifikationen. Mehrschichtigkeit bezieht sich dabei auf die Verknüpfung von kategorischen und hierarchischen Skills mit der Multitaskingfähigkeit und der Erfahrung der MitarbeiterInnen. Die Arbeit enthält ein ganzzahliges Optimierungsmodell (ILP-Modell) zur qualifikationsgerechten Zuteilung von Tasks. Die Tasks unterscheiden sich in ihrer Anforderungsintensität. Dies bedingt, dass manche Tasks gleichzeitig von einer Person wahrgenommen werden können, wobei aber die Möglichkeit der Mehrfachübernahme nicht nur vom Task an sich abhängt, sondern auch von der beauftragten Person. Diese komplizierten Rahmenbedingungen wurden mithilfe zweier Konfliktmatrizen abgebildet. Das Modell wurde in erweiterter Form zur Personaleinsatzplanung bei dem Kultur- und Veranstaltungsbetrieb Grazer Spielstätten, einer Tochter der Bühnen Graz, verwendet. In diesem Betrieb fallen täglich bei mehreren Events an unterschiedlichen Orten verschiedene Tasks an. Bei der Erstellung der Dienstpläne ist neben der Vielzahl arbeitsrechtlicher Vorschriften (zB Arbeits-, Ruhezeiten, freie Tage, geteilte Dienste) das Anforderungsprofil der Tasks zu berücksichtigen. Diese unterscheiden sich in der geforderten Qualifikation des Personals, der Intensität der Inanspruchnahme und ihrer Dauer. Der zur Bewältigung der Tasks zur Verfügung stehende Personalpool ist durch starke Heterogenität gekennzeichnet. Außerdem kann eine Person unter gewissen Umständen mehrere Tasks gleichzeitig übernehmen, dies hängt von der Intensität der Aufgabe und der Kompetenz der Person ab. Das erweiterte Modell wurde unter der Verwendung von Python PuLP implementiert und mit einem open-source Solver für den Einsatz in einem realen System praktisch umgesetzt.

Zusammenfassung (Englisch)

This master thesis considers a new type of personnel planning problem. Besides the usual assignment of personal to tasks and time-windows with the usual side constraints, it also addresses structured qualifications. These qualifications are characterized by the combination of different categorical and hierarchical skills with the multi-tasking capability and the experience of the staff members. This master thesis provides an integer optimization model (ILP-model) to assign tasks to staff members. Each task has to be fulfilled by a worker with a suitable qualification. Tasks also differ in their level of intensity; several of them could be performed simultaneously by one person. The possibility of combining temporal overlapping tasks not only depends on the task itself but also on the qualifications of the assigned person. To model the complicated covering of several tasks by individual workers a worker-dependent and a task-dependent conflict matrix was employed.The developed model was applied to a real-world personnel planning problem encountered at Grazer Spielstätten (a subsidiary of Bühnen Graz), a company operating event locations in Graz. For each day of the planning horizon several events are given, each of them with a long list of tasks. Besides the usual legal regulations and union rules concerning e.g. working time, split shifts, breaks, days off and weekends, the planning scenario has very different tasks to be executed on each working day, namely different in duration, required skill and intensity. The necessary duties have to be fulfilled by a highly heterogenous workforce. Moreover, it is possible for one worker to fulfill several tasks at the same time, but this ability depends again on the particular task, the required intensity and on the individual worker. The extended model was implemented in Python PuLP and combined with an open-source solver to be included in a real-world planning system.