COVID-19 Sürecinde Esnek Personel Çalışma Düzeni için Excel Tabanlı Planlama Sistemi

Year 2021, , 1 - 10, 30.01.2021

Barış Keçeci

https://doi.org/10.17671/gazibtd.767872

Cited By: 1

Abstract

COVID-19 salgını tüm dünyada olduğu gibi Türkiye’de de bütün sistemleri etkilemiş ve dengeleri değiştirmiştir. Dengeler yeniden şekillenirken, sistemler geri beslemelerle yeni tepkiler vererek devamlılıklarını sürdürmeye çalışmaktadır. Özellikle örgütler çalışma düzenlerini yeniden yapılandırmaktadır. İşten çıkarmaların kanunen yasaklandığı bu süreçte bazı örgütler çalışanlarını ücretsiz izne çıkartırken, bazıları ise kısa çalışma ödeneğinden yararlanarak çalışanlarını esnek çalışma sistemine geçirmiştir. Esnek çalışma sisteminde, örneğin bir bölümde, her gün çalışanların tamamı yerine bir kısmı işe gelmektedir. Böylece aslında dönüşümlü ve esnek bir çalışma düzeni oluşmaktadır. Bu makalede “esnek personel çalışma düzeni”, ek kısıtların bulunduğu bir atama problemi olarak ele alınmıştır. Bu karar probleminin çözümü için karma tam sayılı bir matematiksel model kullanılmıştır. Yetkili karar verici amirin kullanabilmesi için, Excel tabanlı bir karar destek sistemi geliştirilmiştir. Geliştirilen bu karar destek sistemi, COVID-19 salgın sürecinde esnek çalışma sistemine geçen bir üniversitenin Endüstri Mühendisliği Bölümü öğretim üyelerinin çalışma planlarının oluşturulmasında başarıyla uygulanmıştır. Sistem kolay kullanıma sahip, hızlı, uyarlanabilir ve etkin özelliktedir.

Keywords

covid-19 salgını, esnek çalışma, kısıtlı atama problemi, excel, karar destek sistemi

Spreadsheet Based Planning System for the Flexible Staff Working Scheme in COVID-19 Pandemic

Abstract

COVID-19 pandemic has affected all systems in Turkey as well as all over the world and has changed the balances. While the balances are being reset, the systems try to maintain their continuity by reacting with feedback. Especially organizations restructure their working order. In this process, in which layoffs are prohibited by law, some organizations set off their employees for free leave, while others took advantage of the short-time working allowance and put their employees into a flexible working system. In the flexible working system, for example, in one department, some of the employees come to work every day rather than all. Thus, a flexible working order with rotations is formed. In this article, “flexible staff working scheme” is considered as an assignment problem with additional constraints. A mixed integer mathematical model is used to solve this decision problem. An Excel based decision support system is developed for the authorized decision maker to use. This decision support system is successfully applied in the establishment of the work plans for the faculty members of the Department of Industrial Engineering, who switched to the flexible working system, at a university during the COVID-19 pandemic. The system is easy to use, fast, adaptable and effective.

Keywords

covid-16 pandemic, flexible work, restricted assignment problem, spreadsheet, decision support system

References

• P. De Bruecker, J. Van den Bergh, J. Beliën, E. Demeulemeester, “Workforce planning incorporating skills: State of the art”, European Journal of Operational Research, 243(1), 1–16, 2015.
• R. Qin, D. A. Nembhard, “Workforce agility in operations management”, Surveys in Operations Research and Management Science, 20(2), 55–69, 2015.
• R. Qin, D. A. Nembhard, W. L. Barnes II, “Workforce flexibility in operations management”, Surveys in Operations Research and Management Science, 20(1), 19–33, 2015.
• C. Fikar, P. Hirsch, “Home health care routing and scheduling: A review”, Computers & Operations Research, 77, 86–95, 2017.
• J. Marynissen, E. Demeulemeester, “Literature review on multi-appointment scheduling problems in hospitals”, European Journal of Operational Research, 272(2), 407–419, 2019.
• D. C. Paraskevopoulos, G. Laporte, P. P. Repoussis, C. D. Tarantilis, “Resource constrained routing and scheduling: Review and research prospects”, European Journal of Operational Research, 263(3), 737–754, 2017.
• Ö. Karsu, A. Morton, “Inequity averse optimization in operational research”, European journal of operational research, 245(2), 343–359, 2015.
• G. B. Dantzig, “Letter to the editor—A comment on Edie's ‘Traffic delays at toll booths’”, Journal of the Operations Research Society of America, 2(3), 339–341, 1954.
• I. Castillo, T. Joro, Y. Y. Li, “Workforce scheduling with multiple objectives”, European Journal of Operational Research, 196(1), 162–170, 2009.
• J. F. Bard, C. Binici, A. H. de Silva, “Staff scheduling at the United States postal service”, Computers & Operations Research, 30(5), 745–771, 2003.
• F. Glover, C. McMillan, “The general employee scheduling problem. An integration of MS and AI”, Computers & operations research, 13(5), 563–573, 1986.
• S. Seçkiner, M. Kurt, “Bütünleşik Tur-Rotasyon Çizelgeleme Yaklaşimi ile İşyükü Minimizasyonu”, Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi, 20(2), 2005.
• S. Mohan, “Scheduling part-time personnel with availability restrictions and preferences to maximize employee satisfaction”, Mathematical and Computer Modelling, 48(11-12), 1806–1813, 2008.
• T. Eren, A. Yelek, B. Demirel, H. M. Alağaş, “Kısmi Zamanlı Çalışan Personellerin Çizelgelenmesi: Kırıkkale Üniversitesi Merkez Kütüphanesi Örneği”, Kırıkkale Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 8(2), 313–330, 2018.
• M. T. Seval, H. N. Alp, A. Çelik, S. Aişeoğlu, M. Miman, “0-1 Tamsayılı Programlama ile Bir Hiper Süpermarkette Vardiya Çizelgeleme Problemine Bir Çözüm Önerisi”, ALKÜ Fen Bilimleri Dergisi, 1(2), 70–80.
• T. Eren, E. H. Özder, H. M. Alakaş, E. Özcan, “Kısıt Programlama Yaklaşımıyla Güvenlik Personeli Çizelgeleme Probleminin Çözümü”, Harran Üniversitesi Mühendislik Dergisi, 4(2), 16–25.
• B. Sungur, “Haftada Üç Gün Çalışan İşgörenleri ve Çoklu Vardiyaları Olan Organizasyonların Çizelgeleme Problemleri için Sıfır Bir Programlama Modeli”, Erciyes Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, (31), 187–197, 2008.
• U. Ü. Uçar, S. K. İşleyen, “Telafi dersi çizelgeleme probleminin (TDÇP) matematiksel modelle çözümü: Gerçek bir uygulama”, Gazi Üniversitesi Mühendislik-Mimarlık Fakültesi Dergisi, 31(2), 2016.
• T. Efraim, Decision support and business intelligence systems, Ninth Edition, Pearson Education, 2011.
• R. Aboudi, K. Jørnsten, “Resource constrained assignment problems”, Discrete applied mathematics, 26(2-3), 175-191, 1990.