In den vergangenen 20 Jahren verzeichneten Krankenhäuser einen starken Anstieg der internen Kosten. Diese resultieren aus stetig wachsenden Patientenzahlen sowie dem dadurch erhöhten Personalbedarf. Da circa die Hälfte der entstehenden Kosten durch das Personal des Krankenhauses generiert wird, ergibt sich die Notwendigkeit einer effizienten Personaleinsatzplanung, um bei gleichbleibend hoher Servicequalität Personalkosten zu minimieren.

In der Praxis werden Schichtpläne derzeit in der Regel häufig von erfahrenen Ärzten erstellt. Dies ist zum einen sehr zeit- und kostenintensiv und liefert zum anderen häufig nur ein Ergebnis mittlerer Qualität, da es einem menschlichen Planer meist nicht möglich ist, die Vielzahl bestehender Restriktionen gleichermaßen im Planungsprozess zu berücksichtigen. Hierzu zählen beispielsweise Aspekte, die die Fairness und Gleichberechtigung innerhalb des Personalstamms betreffen, sowie arbeitsrechtliche Bestimmungen, wie die Planung von Pausen- und Ruhephasen und die Gewährleistung der maximal erlaubten Arbeitszeit. In diesem Zusammenhang bietet softwaregestützte mathematische Optimierung durch Modelle die Möglichkeit, Pläne, welche den zu berücksichtigenden Regeln Rechnung tragen, innerhalb kurzer Zeit zu generieren. Die nach mathematischen Modellen erstellten Pläne 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 möglich.

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 Ärzten. Gegenwärtig sind leitende Ärzte jeden Tag damit beschäftigt, Ersatz für bspw. durch Krankheit ausgefallene Ärzte zu finden. Automatische Modelle zur Umplanung können hier Entscheidungsunterstützung bieten, indem sie den Arzt, dessen Qualifikationen den benötigten entsprechen und dessen Umplanung den kleinsten Einfluss auf den Gesamtplan hat, identifizieren.

Ein weiteres Problem in der Personaleinsatzplanung von Ärzten ist die langfristig gleichmäßige 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 Ärzte auf lange Sicht benachteiligt behandelt werden, da eine vollständige Gleichheit innerhalb nur eines Planungshorizonts selten möglich ist. Entsprechend muss die individuelle Wunscherfüllungsrate bzw. Arbeitsbelastung eines Arztes verfolgt und in die Zukunft übertragen werden. Hierdurch kann die Priorität des individuellen Arztes bei der Planerstellung den Daten aus der Vergangenheit entsprechend angepasst und insgesamt auf lange Sicht eine faire und gleichmäßige Verteilung erreicht werden.

Aufgrund der Vielzahl der Bedingungen, welche in die Erstellung eines Plans einfließen, sind Modelle zur Dienstplanerstellung häufig 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 Pläne in vertretbarer Zeit erstellen können. Allerdings sind diese Pläne dann nicht notwendigerweise die bestmöglichen, aber dennoch hinreichend gut für einen Einsatz in der Praxis.

Unsere Forschung beschäftigt sich mit der Entwicklung neuer Verfahren, die automatisiert Entscheidungsunterstützung für die Einplanung von Ärzten im Krankenhaus liefern.

Die Komplexität 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 möglich. Dementsprechend kann ein Auszubildender nicht in der Lage sein, alle erforderlichen Verfahren durchzuführen, weshalb es zu Verzögerungen in der Ausbildung kommen kann. Ein wichtiger Aspekt der Qualität 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 weiß das Management nicht nur im Voraus, wer in der nächsten Zeit der Abteilung beitritt, sondern kann auch den Wissensstand des neuen Auszubildenden einschätzen. Darüber hinaus ist es für Organisationen erstrebenswert, die Einhaltung der Dauer der gesamten Ausbildung zu gewährleisten. 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 erhöht werden. Während 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 Fähigkeiten der Bildung aufgrund der sich wiederholenden Struktur zu verbessern. Beispiele, die aufgabenbezogene Ausbildungsplätze beinhalten, sind Fortbildungsprogramme von Ärzten, wie sie in unserer experimentellen Studie präsentiert werden, Polizeiausbildung, aber auch einige kleinere komplexe Programme wie Führerscheintraining.

Unsere Forschungstätigkeiten in diesem Bereich fokussieren sich auf mathematische Verfahren, die es erlauben, Vorteile von Flexibilität bezüglich der Einsatzmöglichkeiten von weiterqualifizierten Pflegekräften 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 Pflegekräfte erlauben es, auf Schwankungen im Pflegebedarf auf unterschiedlichen Stationen eines Krankenhauses zu reagieren, indem sie kurzfristig verschiedenen Einsatzbereichen zugewiesen werden können. Wenn diese Flexibilität schon bei der mittelfristigen Einsatzplanung berücksichtigt wird, lassen sich Schichtpläne 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 Dienstpläne bereitzustellen. Die Qualität der automatisch erstellten Dienstpläne hängt stark von der initialen Konfiguration der Prioritäten, Mitarbeiterqualifikationen und -verfügbarkeit, und Gewichtung der unterschiedlichen Ziele in der Einsatzplanung ab. Deshalb bedarf es einer genauen Justierung der Daten und Inputfaktoren, die im täglichen Einsatz der ADP genutzt werden.

Des Weiteren beschäftigen wir uns mit der Pflegeplanung in der Notaufnahme des Klinikums Augsburg. Hierbei ist es wichtig, das Schichtdesign und die Einsatzplanung auf die saisonalen (stündlichen, täglichen und monatlichen) Schwankungen im Patientenaufkommen hin zu optimieren. Eine unflexible Schichtplanung mit wenigen Schichttypen, etwa „Frühschicht“, „Spätschicht“ und „Nachtschicht“, kann zum Beispiel zu enormen Unter- bzw. Überdeckung des Pflegebedarfs führen, weil der Verlauf des Patientenaufkommens nicht adäquat in der Personalplanung abgebildet werden kann. Daraus resultieren systematisch über den Tag verteilt Zeiten, in denen Pflegekräfte zu stark ausgelastet sind, während zu anderen Uhrzeiten mit Leerlauf zu rechnen ist. Mithilfe mathematischer Optimierung lassen sich zusätzlich benötigte Schichttypen bestimmen, die für eine gleichmäßigere Auslastung des Personals sorgen.