In den vergangenen 20 Jahren verzeichneten Krankenh?user einen starken Anstieg der internen Kosten. Diese resultieren aus stetig wachsenden Patientenzahlen sowie dem dadurch erh?hten Personalbedarf. Da circa die H?lfte der entstehenden Kosten durch das Personal des Krankenhauses generiert wird, ergibt sich die Notwendigkeit einer effizienten Personaleinsatzplanung, um bei gleichbleibend hoher Servicequalit?t Personalkosten zu minimieren.

In der Praxis werden Schichtpl?ne derzeit in der Regel h?ufig von erfahrenen ?rzten erstellt. Dies ist zum einen sehr zeit- und kostenintensiv und liefert zum anderen h?ufig nur ein Ergebnis mittlerer Qualit?t, da es einem menschlichen Planer meist nicht m?glich ist, die Vielzahl bestehender Restriktionen gleicherma?en im Planungsprozess zu berücksichtigen. Hierzu z?hlen beispielsweise Aspekte, die die Fairness und Gleichberechtigung innerhalb des Personalstamms betreffen, sowie arbeitsrechtliche Bestimmungen, wie die Planung von Pausen- und Ruhephasen und die Gew?hrleistung der maximal erlaubten Arbeitszeit. In diesem Zusammenhang bietet softwaregestützte mathematische Optimierung durch Modelle die M?glichkeit, Pl?ne, welche den zu berücksichtigenden Regeln Rechnung tragen, innerhalb kurzer Zeit zu generieren. Die nach mathematischen Modellen erstellten Pl?ne sind qualitativ hochwertiger als die von Hand erstellten, da die mathematische Optimierung eine Vielzahl an unterschiedlich gewichteten Zielen gleichzeitig berücksichtigen kann. Dies ist einem Menschen bei der Planerstellung nicht m?glich.

Der momentane Forschungsstand im Raum der modellbasierten Personaleinsatzplanung bietet noch Raum für Verbesserungen und Erweiterungen. Ein in der Forschung bisher wenig betrachtetes Problem ist die kurzfristige Umplanung von ?rzten. Gegenw?rtig sind leitende ?rzte jeden Tag damit besch?ftigt, Ersatz für bspw. durch Krankheit ausgefallene ?rzte zu finden. Automatische Modelle zur Umplanung k?nnen hier Entscheidungsunterstützung bieten, indem sie den Arzt, dessen Qualifikationen den ben?tigten entsprechen und dessen Umplanung den kleinsten Einfluss auf den Gesamtplan hat, identifizieren.

Ein weiteres Problem in der Personaleinsatzplanung von ?rzten ist die langfristig gleichm??ige Verteilung von erfüllten Dienstwünschen und zugewiesenen Diensten. Bisherige Modelle betrachten diese Kennzahlen meist nur für den aktuellen Planungshorizont. Dies kann aber dazu führen, dass einige ?rzte auf lange Sicht benachteiligt behandelt werden, da eine vollst?ndige Gleichheit innerhalb nur eines Planungshorizonts selten m?glich ist. Entsprechend muss die individuelle Wunscherfüllungsrate bzw. Arbeitsbelastung eines Arztes verfolgt und in die Zukunft übertragen werden. Hierdurch kann die Priorit?t des individuellen Arztes bei der Planerstellung den Daten aus der Vergangenheit entsprechend angepasst und insgesamt auf lange Sicht eine faire und gleichm??ige Verteilung erreicht werden.

Aufgrund der Vielzahl der Bedingungen, welche in die Erstellung eines Plans einflie?en, sind Modelle zur Dienstplanerstellung h?ufig sehr komplex. Dies führt dazu, dass die Erstellung eines Plans erhebliche Rechenzeit und Computerressourcen in Anspruch nehmen kann. Hier müssen Verfahren gefunden werden, wie diese Berechnung auf anderem Wege durchgeführt und damit beschleunigt werden kann. Heuristische Verfahren eignen sich hierzu besonders gut, da sie gültige Pl?ne in vertretbarer Zeit erstellen k?nnen. Allerdings sind diese Pl?ne dann nicht notwendigerweise die bestm?glichen, aber dennoch hinreichend gut für einen Einsatz in der Praxis.

Unsere Forschung besch?ftigt sich mit der Entwicklung neuer Verfahren, die automatisiert Entscheidungsunterstützung für die Einplanung von ?rzten im Krankenhaus liefern.

Die Komplexit?t der Ausbildung steigt in hochtechnologisierten Industrien. Infolgedessen sind Ausbildungen nicht nur zeitbezogen, sondern aufgabenbezogen. Die Vorhersage der genauen Anzahl von Prozeduren, die ein Auszubildender in diesen Perioden ausführen kann, ist nicht immer m?glich. Dementsprechend kann ein Auszubildender nicht in der Lage sein, alle erforderlichen Verfahren durchzuführen, weshalb es zu Verz?gerungen in der Ausbildung kommen kann. Ein wichtiger Aspekt der Qualit?t einer Lehre ist, dass die Auszubildenden im Voraus wissen müssen, welche Art von Aufgaben in den folgenden Perioden durchgeführt werden und in welcher Abteilung diese stattfinden. Dies ist nicht nur für Auszubildende relevant, sondern auch für?das Personalmanagement. Durch einen gegebenen Lehrplan wei? das Management nicht nur im Voraus, wer in der n?chsten Zeit der Abteilung beitritt, sondern kann auch den Wissensstand des neuen Auszubildenden einsch?tzen. Darüber hinaus ist es für Organisationen erstrebenswert, die Einhaltung der Dauer der gesamten Ausbildung zu gew?hrleisten. Vor allem im Rahmen der Work-Life/ -Familie-Balance ist eine feste Dauer eines Trainingsprogramms wichtig. Darüber hinaus kann durch die Verwendung des gleichen Lehrplans für mehr als einen Auszubildenden die Systematik einer Lehre erh?ht werden. W?hrend die Auszubildenden in der Lage sind, ihr Niveau mit anderen Auszubildenden zu vergleichen und ihre Erfahrungen mit jüngeren Auszubildenden zu teilen, ist der Trainingsleiter in der Lage, die F?higkeiten der Bildung aufgrund der sich wiederholenden Struktur zu verbessern. Beispiele, die aufgabenbezogene Ausbildungspl?tze beinhalten, sind Fortbildungsprogramme von ?rzten, wie sie in unserer experimentellen Studie pr?sentiert werden, Polizeiausbildung, aber auch einige kleinere komplexe Programme wie Führerscheintraining.

Unsere Forschungst?tigkeiten in diesem Bereich fokussieren sich auf mathematische Verfahren, die es erlauben, Vorteile von Flexibilit?t bezüglich der Einsatzm?glichkeiten von weiterqualifizierten Pflegekr?ften zu quantifizieren. Zu berücksichtigende Leistungskennzahlen sind zum Beispiel Fairnessaspekte wie die Anzahl zugewiesener Wochenendschichten und erfüllter Mitarbeiterwünsche, die durchschnittliche Auslastung des Personals und die Einhaltung vorgegebener Pflegeschlüssel. Flexibel einsetzbare Pflegekr?fte erlauben es, auf Schwankungen im Pflegebedarf auf unterschiedlichen Stationen eines Krankenhauses zu reagieren, indem sie kurzfristig verschiedenen Einsatzbereichen zugewiesen werden k?nnen. Wenn diese Flexibilit?t schon bei der mittelfristigen Einsatzplanung berücksichtigt wird, lassen sich Schichtpl?ne erzeugen, die besser dazu geeignet sind, unvorhersehbare Schwankungen im Pflegebedarf abzufangen.

In der Praxis unterstützen wir unter anderem das Klinikum Augsburg bei der Einführung einer Automatisierten Dienstplanung (ADP). Die ADP nutzt regelbasierte Heuristiken in der Personalverwaltungssoftware, um Einsatzplanern (nahezu) optimale monatliche Dienstpl?ne bereitzustellen. Die Qualit?t der automatisch erstellten Dienstpl?ne h?ngt stark von der initialen Konfiguration der Priorit?ten, Mitarbeiterqualifikationen und -verfügbarkeit, und Gewichtung der unterschiedlichen Ziele in der Einsatzplanung ab. Deshalb bedarf es einer genauen Justierung der Daten und Inputfaktoren, die im t?glichen Einsatz der ADP genutzt werden.

Des Weiteren besch?ftigen wir uns mit der Pflegeplanung in der Notaufnahme des Klinikums Augsburg. Hierbei ist es wichtig, das Schichtdesign und die Einsatzplanung auf die saisonalen (stündlichen, t?glichen und monatlichen) Schwankungen im Patientenaufkommen hin zu optimieren. Eine unflexible Schichtplanung mit wenigen Schichttypen, etwa ?Frühschicht“, ?Sp?tschicht“ und ?Nachtschicht“, kann zum Beispiel zu enormen Unter- bzw. ?berdeckung des Pflegebedarfs führen, weil der Verlauf des Patientenaufkommens nicht ad?quat in der Personalplanung abgebildet werden kann. Daraus resultieren systematisch über den Tag verteilt Zeiten, in denen Pflegekr?fte zu stark ausgelastet sind, w?hrend zu anderen Uhrzeiten mit Leerlauf zu rechnen ist. Mithilfe mathematischer Optimierung lassen sich zus?tzlich ben?tigte Schichttypen bestimmen, die für eine gleichm??igere Auslastung des Personals sorgen.