Кадровые работников широкого профиля с разным уровнем производительности труда: анализ перекрестного обучения политики

Кадровые широкого профиля рабочей силы с различными уровнями производительности: Анализ Креста подготовки политике *

РЕЗЮМЕ

Сервисные операции, которые используют кросс-обученные сотрудники сталкиваются со сложными работников кадровых решений, которые имеют важные последствия для зрения стоимости и производительности. Эти решения еще более сложной, когда кросс-обученные сотрудники имеют разные уровни производительности в несколько категорий трудовой деятельности. Метод для анализа политики в таких условиях может оказаться полезным в определении недорогих кадровых планов с соответствующей конфигурации перекрестное обучение.

В этой статье мы представляем целочисленного линейного программирования модель для оценки перекрестное обучение конфигураций на политическом уровне. Цель модели состоит в минимизации расходов на персонал работников при условии удовлетворения требований в отношении минимальной рабочей силы через горизонт планирования в одну смену работы. Эта модель была использована для оценки 8 перекрестное обучение структуры (состоящей из 36 уникальных конфигураций, перекрестное обучение) через 512 моделей труда требования. Эти структуры, а также моделей труда требования были установлены на основе данных, собранных от обслуживания операций на большой бумажной фабрике в США. Результаты показывают, что асимметричный перекрестное обучение структуры, которые позволяют цепочки классов навыков сотрудников разных категорий трудовой деятельности, особенно полезны.

Предметные области: работник кросс-профессиональной подготовки, труда и кадровое планирование, математического программирования, а также операционный менеджмент.

ВВЕДЕНИЕ

Кадровое планирование исследований в сервисных операций была сосредоточена главным образом на разработку оптимальных и эвристических методов для решения математических представлений программирования кадровых сотрудников и планирования задач. Литература изобилует практического применения некоторых из этих методов кадрового планирования и проблем в различных отраслях промышленности. Mabert и Маккензи (1980) и Краевский, Рицман и Маккензи (1980) были представлены модели, которые были применены персонала и планирования банковских работников. Уорнер (1976) описал внедрение системы планирования медсестры в двух больницах университета. Тейлор и Хаксли (1989) представил заявку на планирование патрульных офицеров в Сан-Франциско департамента полиции. Любовь и Хой (1990) развивает сеть потока модель для планирования рабочей силы в операции фаст-фуд. Эндрюс и Парсонс (1989), Gaballa и Пирс (1979), и Уиллис и Хаксфорд (1991) описал комплексной кадровой оператор телефонной и планирования систем LL Bean, Qantas и Телеком Австралии, соответственно. Холлоран и Бирн (1986), Шиндлер и Семмел (1993), и Браско, Jacobs, Бонджорно, Лион, и Тан (1995) представила аналогичные модели для аэропорта работы наземных станций.

В дополнение к приложениям, в последнее время наблюдается большой интерес к оценке персонала и планирования стратегических решений. Например, Mabert и Шоуолтер (1990) измерили эффекты на условиях неполного рабочего времени работник политики в области трудовых затрат. Джейкобс и Бектолд (1993) рассмотрел различные политические силы планирования в среде тур-планирования и обнаружили, что изменение длины, размещение обеденного перерыва, и тур длины имеют важное значение политики, затрагивающей использования рабочей силы. Томпсон (1992) использовали математические модели программирования и моделирования для изучения последствий проведения различия между контролируемые и неконтролируемые работы по разработке графиков труда. Он обнаружил, что моделирование это различие существенно улучшилось использования рабочей силы. Easton, Россин и границ (1992) при условии сравнения затрат на рабочую силу из популярных механизмов медсестра-планирования.

Это настоящее исследование распространяется литература о кадровых работников и анализа планирования политики путем изучения важность кросс-обучения как источник рабочей силы гибкость. Мы используем термин класса навыков сотрудника сослаться на занятость работника классификации (или название должности), а термин "категории трудовой деятельности, чтобы обозначить задачи или деятельности, которые могут быть выполнены сотрудниками одного или нескольких классов навыков. Например, в офисе врача может состоять из следующих классов навыков работника: врач, практикующая медсестра, медсестра (RN), лицензированных практических медсестра (LPN), медсестра ассистент (NA), офис-менеджер, бухгалтер, администратор, и телефонным оператором. Работа виды деятельности в офисе могут включать в себя различные медицинские тесты и экзамены, а также управления потоком пациентов, получающих оплаты, отвечая на телефонные звонки, дергая больной диаграммы, а также многие другие мероприятия. Ясно, что Есть некоторые виды деятельности, которые могут быть выполнены только один навык класса (например, Есть некоторые экзамены, что только врач может хулиганство). Тем не менее, Есть также много работы виды деятельности, которые могут быть урегулированы путем нескольких классов квалификации (например, офис-менеджеры, бухгалтеры, администраторы, и телефонные операторы могут все быть в состоянии обработать прибывающих пациентов), хотя, возможно, с разным уровнем производительности труда.

В данной работе мы определяем производительности, эффективности сотрудников, работающих в конкретной категории деятельности. Производительность может варьироваться от 0 до 100% ..

Мы определим перекрестное обучение структуры политики, которая регулирует количество категорий трудовой деятельности, для которых сотрудники параллельного обучения, уровень производительности для перекрестного обучения, а также рамок для определения того, какие навыки классов обучаются для различных категорий трудовой деятельности . В любой заданной структурой перекрестного обучения, могут быть различных альтернативных конфигураций перекрестное обучение, что именно указать работнику мастерство классы, которые могут выполнять каждой категории трудовой деятельности, а также уровень производительности, связанные с такой работы. Большая гибкость в таких конфигураций может обеспечить значительную экономию затрат рабочей силы персонала. Однако это повышение гибкости делает его более трудно определить количество сотрудников в каждом классе мастерство и, соответственно, труднее оценить преимущества дополнительного перекрестного обучения. Таким образом, было бы полезно для обслуживания операций менеджеров иметь инструмент планирования, что позволит им оперативно расследовать последствия перекрестного обучения конфигураций на расходы работников персонала.

Задача минимизации расходов работников кадровых для кросс-квалифицированной рабочей силы с различными уровнями производительности в различных категориях трудовой деятельности, при условии удовлетворения требований прогнозы труда, сформулирована как целое модель программирования. Эта модель развертывания впоследствии, на политическом уровне, для оценки 36 перекрестное обучение конфигураций через 512 моделей труда требования. Эти конфигурации и прогнозы труда требования были созданы на основе опросов и данные, полученные от операций технического обслуживания в крупном ЦБК США.

В следующем разделе мы предлагаем обзор предыдущих исследований, относящихся к оценке решений, перекрестное обучение политики. Впоследствии мы представляем целочисленного линейного программирования модель для оценки перекрестное обучение политики. В остальных разделах этого документа, мы представляем подробности отдела технического обслуживания больших бумаги США мельницу, которая служила в качестве референтной системы для данного исследования, опишите перекрестное обучение политики и труда требования распределения исследованных нами представлены результаты изучать, обсуждать результаты, а также предложения относительно дальнейших исследований.

ОБЗОР ИССЛЕДОВАНИЙ ГИБКОСТЬ перекрестное обучение

Большинство исследований, исследований, посвященных оценке перекрестное обучение политики были проведены в рамках планирования окружающей среды магазин работу. Как отметил Парк (1991), большинство двойного ограниченными работу исследования расписаний использовали планирования среды с полным перекрестное обучение гибкости (т. е. однородной рабочей силы). Заметным исключением является исследование Нельсон (1970), который предложил один из немногих исследований перекрестное обучение конфигурации, в которых сотрудники были меньше, чем полной производительности в один или несколько категорий трудовой деятельности. В dualresource ограниченными работы магазина с двумя центрами работы, Нельсон исследовали влияние ограниченной производительности труда (которое он назвал "производительность труда") политики, а политика в отношении степени централизованного контроля и дисциплины очереди. Полученные результаты свидетельствуют о сильном взаимодействии между степенью централизованного управления и производительности труда.

Парк (1991) описал исследования перекрестного обучения, которые показали первоначального внедрения перекрестное обучение является наиболее значительное повышение производительности и последующих дополнительных увеличения перекрестного обучения при условии убывающей доходности. Malhotra, Фрай, хер, и Дону (1993) в последнее время моделируется воздействие производства потери, связанные с изучением последствий, а также производительность уменьшается, вытекающих из истощение. Их исследования свидетельствуют о том что первоначальный шаг crosstraining гибкость обеспечивают выигрыш в производительности, даже если потери в результате обучения и убыли присутствуют.

Некоторые предыдущие исследования, предложил методы решения кадровых и задачи планирования в эксплуатации операционных систем, которые включают несколько сотрудников навыков классов и / или категории трудовой деятельности. Рицман, Краевский, и Шоуолтер (1976) описали модель для планирования поездки и работы уступки в почтовые учреждения. Система характеризуется четыре крупных операций, некоторые из которых могут быть выполнены только на определенных классов работников. Авторы разработали решение, подход, основанный на эвристических и моделирования для решения этой сложной проблемы. Тем не менее, они не проводят политику исследований по изучению различных конфигураций перекрестное обучение. Malhotra и Рицман недавно (1994) провели исследование почтовой системы распределения и сделал изучить планирование гибкость. Чтобы быть конкретными, они исследовали политики в отношении доли занятых неполный рабочий день в рабочей силе, а также в какой степени такие сотрудники параллельного обучения. Они определили, что перекрестное обучение, как количество маршрутов, для которых неполный рабочий день мог бы проводить операций сортировки. Использование персонала модель планирования, а также моделирование, Малхотра и Рицман нашли, что увеличение crosstraining было несколько скромных влияние на стоимость и служба поддержки клиентов ..

Лоакс и Якобс (1991) также представлены модели, которые они описаны в контексте планирования сотрудники ресторана, для планирования и назначения задачи гетерогенной рабочей силы. Кроме того, они обратились задачи, в которой работник наличие график работы был ограничен. Однако, как Рицман и др.. (1976), они не были сосредоточены на анализе перекрестное обучение политики. Джонсон (1994) провели исследование перекрестное обучение политики в гостинице обстановке. Моделирование подход, аналогичный тем, которые применяются в традиционных системах планирования заданий магазин был использован для изучения влияния перекрестного обучения. Результаты этого исследования способствовали определению минимальных расходов на персонал, а также характер обучение работников.

Целочисленного линейного программирования МОДЕЛЬ ДЛЯ ОПРЕДЕЛЕНИЯ РАБОЧАЯ СИЛА покрытия расходов на обучение смежным КОНФИГУРАЦИИ

Мы представляем целочисленного линейного программирования модели для оценки альтернативных конфигураций crosstraining. Эта модель, которая предназначена для планирования горизонте в одну смену работы, стремится свести к минимуму расходы на персонал работников при условии удовлетворения требований в отношении минимальной труда во все периоды смены. Модель требует следующие определения:

Параметры и указатели

M = количество периодов планирования в ежедневной смены работы;

S = число классов сотрудника навыков;

N = количество категорий трудовой деятельности;

Цель (1) целого модели программирования является сведение к минимуму расходов на персонал общей рабочей силы. Ограничение набора (2) обеспечивает достаточный охват работников требования к каждой категории трудовой деятельности в каждый период планирования суточной смены. Ограничение набора (3) требует, чтобы в течение каждого планового периода, в котором разрывы не допускается, все сотрудники в каждом мастерство класса, относятся к категории трудовой деятельности. Ограничение набора (4) предусматривает подобных ограничений на сроки, которые дают перерывов. Ограничение набора (5) предусматривает, что для каждого навыка класса, общее количество запланированных перерывов на всей окно перерывов равна общей численности работающих по специальности класса. Таким образом, ограничение наборы (3) - (5) обеспечить все сотрудники будут получать перерыва. Наконец, ограничения (6) - (8) неотрицательности места и целые ограничения на решение переменных модели.

ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНОЕ ИССЛЕДОВАНИЕ

В этом разделе мы представляем экспериментальные исследования, которые демонстрируют использование целочисленного линейного программирования модель для оценки перекрестное обучение политики. В следующих разделах мы рассмотрим операций технического обслуживания на бумаге большого формата США мельницу, которая служила в качестве референтной системой для исследования, и описать crosstraining конфигураций и форм труда требования мы использовали для проведения исследования.

Референт системы (операции службы эксплуатации на ЦБК)

Техническое обслуживание операций на большой бумажной фабрики обеспечивали контекст для экспериментальных исследований, направленных на изучение влияния перекрестного обучения конфигураций на расходы работников персонала. Важно признать, что хотя документ производства непрерывной работы производства, административно-хозяйственный отдел, это обычный компонент сервисных операций мельницы. Чтобы получить общее представление операций технического обслуживания на бумажную фабрику, мы провели слабоструктурированных интервью с тремя руководителями. По их просьбе бумажного комбината останутся анонимными.

Бумажного комбината является непрерывное операционной системы (24 часа в сутки, 365 дней в году). Запланированные периодические остановки производственного процесса происходить примерно 4 раза в год. Во время запланированной остановки, весь процесс производства был остановлен и техническое обслуживание осуществляется на ремонт и поддержание в критической части операции. Основная цель запланированных остановов на предотвращение незапланированной остановки во время очередной операции. В ходе регулярных операций, главная ответственность обслуживающего персонала является сохранение объекта, функционирующего с минимальными перерывами возможно до следующего запланированного отключения. Обслуживающий персонал работ 8,5 часа в день, 5 дней в неделю. Персонал задания основаны на 30-минутные интервалы планирования, а также работники получают 30-минутный перерыв на обед в одном из двух 30-минутными интервалами в течение полудня.

Есть более чем 200 работников обслуживающего персонала на бумажной фабрике. Каждый работник имеет полное компетенции (т. е. 100% производительности) в один из четырех классов мастерства: Милрайтс (около 45% рабочей силы имеет основной компетенции по этой специальности класс), pipefitters (около 19%), электриков (около 21%), механики и приборостроения (около 15%). Интервью с руководителями показали, что сотрудники в настоящее время около 50% уровень производительности труда в двух из трех классов мастерство за пределами их основной класс квалификации (например, документ механик 50% производительности при выполнении трубопроводчики и электромонтажные работы).

Кросс-обучение Политика

В среду обслуживание операций с услугами, перспектива перекрестного обучения была такова, что множества классов сотрудников навыков и категории трудовой деятельности были такими же (т. е. J = K, S = N и P является квадратной матрицы). Таким образом, для экспериментального исследования, мы будем опускать деятельности долгосрочная работа категории и пусть у служить умение класс, в котором заняты, а к обозначать класс мастерства, за которые они использовали в течение планового периода. Кроме того, мы используем термин "класс основной умение обозначать класс навыков работника в целях трудоустройства, а также средних классов умение обозначать других классов, для которых они являются кросс-обучение. Мы исследовали 36 уникальных конфигураций кросс-курсов, которые отнесены к одной из 8 структур. Конфигураций представлены в таблице 1. Мы определим crosstraining структура, основанная на три характеристики: (1) число средних классов квалификации (1 или 2), для которых сотрудники параллельного обучения; (2) производительность параллельного обучения работников при работе в средних классах мастерство (1,0 и 0,5) и (3) ли конфигурация матрицы P, является симметричным или асимметричным.

В данном исследовании симметричной конфигурации матрицы следует, что если сотрудники J мастерство класса являются кросс-подготовку для работы в классе А мастерство на производительности Pk, то работники в умении класса А являются кросс-подготовку для работы в классе / на том же уровне производительность. Асимметричной конфигурации матрицы обеспечивает более высокую "цепочки" перекрестного прикованный сотрудников. Концепция цепочки, предложил нам анонимный рецензент, был впервые описан в Иордании и Грейвс (1995), который использовал термин в контексте продуктов и промышленных предприятий. Для иллюстрации цепочки в нашем контексте, рассмотреть конфигурации CTL и CT4. Для CTI, затраты труда на умение класса 2 должны быть выполнены работниками навыков классов 1 или 2, тогда как сотрудники в умении классов 3 и 4 не могут способствовать удовлетворению этих требований. Для CT4, это правда, что только сотрудники, в умении классов 1 и 2 может непосредственно способствовать удовлетворению потребности в рабочей силе в умении класса 2.

Однако, поскольку работники в умении класса 4 могут быть использованы для удовлетворения потребностей в умении класса 1, а потому что работники в умении класса 3 могут работать в 4 классе мастерство, умение сотрудника классов 3 и 4 косвенно может способствовать удовлетворению потребностей в умении класса 2. Например, предположим, за определенный период планирования не хватало четырех сотрудников в умении класса 2 и более двух сотрудников в обоих классах мастерство 3 и 4. CTL, CT2 и CT3 будет не в состоянии удовлетворить дефицит работников в умении класса 2. Тем не менее, CT4 позволит две прибавочной работников в умении класса 3, которые будут развернуты в умении класса 4, что позволяет сотрудникам 4 от умения класса 4, которые будут развернуты в умении класса 1, что позволило четырем работникам квалификационных классов 1 наверстать недостаток в умении 2 класс.

Кросс-обучение конфигурации матрицы для CT1-CT3 симметричны и разрешения перекрестного обучения в 1 классе средней мастерство в полной (100%) производительности. В дальнейшем мы ссылаемся на перекрестное обучение структуру CTL-CT3 как S1-100 (симметричных, 1 класса средней квалификации, 100% производительности в классе средней квалификации). Конфигурации CT4-CT9 также позволит перекрестное обучение в 1 класс средней мастерство на 100% производительности, но с асимметричной конфигурации матриц. Мы имеем в виду crosstraining структуры CT4-CT9, как "Аль-100 (асимметричный, 1 класса средней квалификации, 100% производительности в классе средней квалификации). Конфигурации КОПУ-CT12 CT13 и-CT18 подобных CT1-CT3 и CT4-CT9, соответственно, но позволяют crosstraining в 2 классов средней школы мастерства. Мы имеем в виду структуру КОПУ-CT12 как S2-100, а также структуры для CT13 CT18 как-A2-100.

Для бумаги операций мельницы обслуживание, и, возможно, многие другие операции, обслуживание, как правило, не представляется возможным перекрестного обучения сотрудников на 100% производительность труда в среднем классе навыков в связи с довольно сложным характером выполняемой работы. Таким образом, перекрестное обучение конфигураций CTl9-CT36 были исследованы. Эти конфигурации аналогичны CTL-CT18, но разрешение только на 50% производительность труда в средних классах мастерства. Мы имеем в виду структуры CT19 CT21-, CT22 CT27-, CT28 CT30-и-CT31 CT36 как Sl-50, Al-50, S2-50, А2-50, соответственно.

Экологического фактора: потребность в рабочей силе Изменчивость

Мы рассмотрели изменчивость полчаса потребности в рабочей силе, как экологический фактор, в данном исследовании. Для каждого шаблона требование труда, средняя halfhourly требование для каждого навыка класса А, был определен как текущий уровень рабочей силы для этого навыка класса на бумажной фабрике. Потому что нагрузка бумажного комбината включает в себя два периода обед окно в середине дня, средняя потребность в рабочей силе на эти два периода были установлены на 1-полугодие текущего уровня рабочей силы.

Хотя среднее требование труда оставалась постоянной (за каждый навык класс) для всех моделей труда требования, мы рассмотрели два уровня труда амплитуды требования. Амплитуда определяется как разница между минимальной и максимальной потребности в рабочей силе (в рамках каждого класса навыков) по всей рабочей смены. Мы использовали амплитуды 20% и 60% от среднего требование труда. В дополнение к амплитуде, мы также использовали 4 различных форм структуры потребности в рабочей силе: тенденции, вогнутые, синус, и бимодальных. 256 (44) трудовые требование структуры, связанные с 4 мастерство классов, каждый из 4 возможных фигур, были построены для амплитуд труда требования. В результате этого набора 512 моделей труда требования.

Осуществление опытно-конструкторского

РЕЗУЛЬТАТЫ ИССЛЕДОВАНИЙ

Таблица 2 содержит резюме работников кадровых расходов результаты перекрестной структуры подготовки и по амплитуде. В таблице отчетов, для каждого перекрестного обучения структуры и амплитуды комбинации, средний процент экономии рабочей силы кадровые затраты по отношению к не перекрестное обучение (Zu), а также ряд закономерностей труда требования, для которых минимальная стоимость персонала (ZL), была достигнута. Таблица 2 показывает, что S1-100 перекрестное обучение структуры получили общее сокращение расходов на персонал в 4,88%, тогда как определение 270 из 512 возможных решений ZL. Аль-100, S2-100 и A2100 структур были одинаково эффективны в снижении расходов на персонал и в определении минимальной стоимости решения. Если говорить конкретно, каждая структура достигла 6,14% сокращения персонала и расходов определены все решения 512 минимальных затратах. Очевидно также, что эти три структуры условии, что их большая экономия по отношению к верхней границе, когда амплитуда труда требование было немало.

Sl-50 "и" Аль-50 структур достигнуто общее сокращение расходов составляет 4,24% и 5,15%, и определили 146 и 229 512 минимальных возможных решений стоимости соответственно. S2-50 и А2-50 структур дало общую экономию в стоимости 5,40% и 5,45%, а получили 291 и 293 ZL решений, соответственно. Каждая из этих четырех структур при условии наибольшей экономии затрат на 60% амплитуды требование труда, но получить большее количество ZL решений на 20% амплитуды требование труда.

1 приведены попарного сравнения всех перекрестное обучение структур. Эта цифра показывает, для каждого парного сравнения, число раз, что каждая структура в столбец, полученный лучше, равной или, еще хуже, чем кадровые расходы структуры в строке. Распределение свободных множественные сравнения процедура, основанная на Фридман ранга сумм (Hollander

ОБСУЖДЕНИЕ И ВЫВОДЫ

Последствия для кросс-обучение Структура Сотрудники влияние на размер Три из четырех кросс-учебных структур, которые предполагается 100% производительность труда в средних классах навыков (Al-100, S2-100, A2-100) смогли определить минимальную стоимость решения на все 512 Требование труда моделей в данном исследовании. Это означает, что менеджер сервисных операций оценки этих структур могут выбрать один, что является самым простым в реализации и управлении. Это очень ценно для некоторых руководителей, поскольку характер навыка классы и виды деятельности, используемые в многочисленных услуг, может способствовать осуществлению некоторых кросс-учебных структур в то время как запрещая использование других.

Тот факт, что "Аль-100 соответствует ZL для всех моделей труда, несмотря на требование перекрестное обучение только в 1 класс средней мастерство поддерживает выводы Парк (1991), в котором указывается, что значительные преимущества могут быть реализованы из весьма ограниченного использования перекрестного обучения. Тем не менее, наше исследование также показало, что A1-100 был значительно превосходит S1-100. Чтобы быть конкретным, SL-100 был способен сопоставлять ZL identifled А1-100 только 52,7% от тестовых задач. Этот результат показывает, что crosstraining структуры, которые позволяют сцепления обеспечивают повышенную гибкость, что для многих моделей требование труда, позволяет снизить стоимость решения будет получена. Мы рекомендуем, чтобы деятельность, используя услуги сотрудников со 100% производительность труда в несколько категорий трудовой деятельности рассмотрим перекрестное обучение структур, которые способствуют цепочки работы виды деятельности по мастерство классов.

Одним из наиболее интересных результатов нашего исследования является то, что перекрестное обучение сотрудников на 50% производительность труда в средних классах мастерство достигается в среднем 86,9% от стоимости сэкономленных средств от перекрестного обучения на 100% производительности. Кроме того, более половины из шаблонов труда требований, 50% производительность была достаточной, чтобы соответствовать решение расходов, связанных с 100% производительности. Эти данные показывают, что частично перекрестное обучение сотрудников в категории трудовой деятельности может привести к значительной экономии средств для системы предоставления услуг. То есть, система предоставления услуг могут понять, большая часть имеющихся экономию за счет перекрестного обучения работников в категории трудовой деятельности, даже если характер работы этих категорий исключает перекрестное обучение на 100% производительности.

Относительная выступления перекрестное обучение структур, предположим, 50% производительность труда в средних классах мастерство были совсем иными, чем их коллеги 100% производительности. S1-50, Al-50, S2-50, А2-50, предоставленные в среднем 69,1%, 83,9%, 87,9% и 88,8% экономии достижимый с помощью полного перекрестного обучения, соответственно. Значение сцепления на начальном внедрение перекрестное обучение вновь продемонстрировал тот факт, что A1-50 существенно превосходят S1-50. Однако, в отличие от 100% результат производительности, Al-50 была значительно менее эффективной, чем S2-50 и А2-50. Чтобы быть конкретным, S2-50 дали ниже, чем стоимость решения Аль -50 на 42,4% тестовых задач. Этот результат показывает, что когда производительность труда в средних классах мастерство не на 100%, количество средних классов, для которых умение сотрудников параллельного обучения могут стать более важными. Кроме того, тот факт, что S1-50 "и" Аль-50 структур существенно отличается, в то время как S2-50 и А2-50 структур, не указывает, что сцепление не так важно, как число классов средней школы навыков увеличивается. Тем не менее, мы рекомендуем руководителям сервисных операций включать политику, которая позволяет сцепление при оценке альтернативных перекрестное обучение структур ..

Исследования Расширения

Есть много возможностей для расширения научного исследования в данной работе. Например, наши распределения труда требования были получены на основе 30-минутных интервалов планирования и одной средней требование труда для каждого класса мастерство. Последующие исследования, возможно, пожелает оценить альтернативные планирования продолжительности интервала и несколько средних уровней требований труда. Кроме того, как отметил Томпсон (1993a), труда требование интервал планирования часто зависит не только от работы, которая прибыла в этом отрезке, но и работать до прибытия в промежутки времени. Мы не считаем это многопериодной воздействия потребности в рабочей силе в экспериментальных исследованиях в настоящем документе, равно как мы считаем, неопределенность потребности в рабочей силе как фактор. Таким образом, будущее перекрестное обучение исследования, включающие последние изменения в трудовом требование представления (Истон

Наше исследование было сосредоточено на условия, в которых конфигурация матрицы P, была квадратной матрицы. Дальнейшее изучение конфигурации матриц разных размеров и форм будет иметь значения. Такой анализ может также рассмотреть вопрос о производительности труда, кроме 1,0 и 0,5, и использовать альтернативные штатного расписания и планирование моделей, которые включают другие показатели эффективности и ограничений. Например, анализ может быть продлен до свести к минимуму количество трудовых переводов, с учетом ограничений на размер рабочей силы в каждом классе мастерство. Аналогичным образом, модель может быть разработана для сведения к минимуму число периодов в день, в который переводы происходят, или ограничить время или количество сотрудников переведены из специальных классов мастерства.

Еще одна интересная и сложная расширение данного исследования было бы провести его в рамках услуги окружающей среды, что включает в себя смену и / или выходные дни подзадач. Рассмотрим, например, операционную среду с 12hour рабочего дня и 6-дневной рабочей недели. Есть четыре навыка классов, каждый из которых включает как полный и неполный рабочий день. Полный рабочий день работы в течение последних пяти дней в неделю и 8,5 часов в день с 1-часовым перерывом. Неполный рабочий день работают 4 дня в неделю (не обязательно последовательных) и sixhour смещается с 1 половиной часа перерыва. Эта проблема могла бы содержать все аспекты проблемы, рассматриваемой в настоящем документе, а также сложный аспект назначения сотрудников перенести время начала и дни на работу моделей. Такая проблема, вероятно, будет по силам математические пакеты программ и, следовательно, требуют использовать эвристический подход. [В редакцию: 26 марта 1996. Принято: 16 июня 1997.]

* Более ранняя версия этой бумаги получили Лучшее использование бумаги премии в 1996 году на ежегодном собрании Института наук Решение в Орландо, штат Флорида. Авторы благодарят за полезные замечания рефери и два помощника редактора.

Ссылки

Эндрюс, Б. Х.,

Браско, МДж, Jacobs, LW, Бонджорно, RJ, Лион, DV,

Easton, F. F,

Easton, F. F., Россин, D. F.,

Gaballa А.,

Холландер, М.,

Холлоран, Т. J.,

Джейкобс, Л. В.,

Джонсон, С. П. (1994). Значение повышения гибкости труда за счет перекрестного образования в области управления сервисных операций. Труды 1994 Decision Sciences Институт ежегодном совещании, Атланта, штат Джорджия.

Иордания, В. C.,

гетерогенной рабочей силы. Решение наук, 22 (4), 719-738. Любовь, Р.,

Mabert, В. А.,

Malhotra, М. К. Фрай, Т. Д., Kher, Х. В.,

Нельсон, Р. Т. (1970). Моделирование производительности труда и централизованного назначения в серийную модель. Управление науки, 17 (2), 97-106. Парк, постскриптум (1991). Обследование рабочих перекрестное обучение в двойном ограниченными ресурсами работы магазина. Европейский журнал исследования операций, 51 (2), 291-299.

Рицман, Л. П., Краевский, Л. J.,

Шраге, Л. (1991). Руководство пользователя для линейных, целое число, и квадратичного программирования с Линдо, релиз 5.0. Сан - Франциско: Научно Press. Тейлор, П. Е.,

Томпсон, Г. М. (1992). Улучшение использования фронтовых обслуживающего персонала системы доставки. Решение наук, 23 (5), 1072-1098. Томпсон, Г. М. (1993a). Бухгалтерский учет в нескольких период воздействия службы при определении требований к сотруднику труда планирования. Журнал операций управления, 11 (3), 269-287.

Томпсон, Г. М. (1993b). Представление труда требованиям трудового планирования тура. Omega, 21 (6), 657-671.

Уорнер, Д. М. (1976). Планирование медицинского персонала по уходу предпочтения: математического подхода к программированию. Исследование операций, 24 (5), 842-856.

Уиллис, Р. J.,

Майкл Дж. Браско

Информации и управления Отделения наук, Колледж бизнеса, Университет штата Флорида, Таллахасси, штат Флорида 32306-1042, адрес электронной почты: <a href="mailto:mbrusco@cob.fsu.edu"> mbrusco@cob.fsu.edu </ A> Тони Р. Джонс

Департамент по административным наук, Колледж бизнеса, Clarion Университета Пенсильвании, Clarion, PA 16214, адрес электронной почты: <a href="mailto:johns@vaxa.clarion.edu"> johns@vaxa.clarion.edu </ A>

Майкл Дж. Браско является доцентом информационных и управленческих наук в Университете штата Флорида. Он получил докторскую степень в области делового администрирования в Университете штата Флорида в 1990 году. Его исследования, которая посвящена кадровых работников и планирования, была опубликована в Управление науки, исследование операций, Naval Research Логистика, Decision Sciences, и других журналах. Он является одним из лауреатов Лучший теоретической / Институт Решение наук в эмпирические исследования бумаги премии (1995) и Лучшее использование бумаги премии (1996). Тони Р. Джонс является доцент административных наук в Clarion Университета Пенсильвании. Он имеет степень бакалавра машиностроения и степень магистра делового администрирования Auburn University, и получил докторскую степень в области делового администрирования в Университете штата Флорида в 1992 году. Его исследования были опубликованы в Компьютеры и организации промышленного производства, Европейский журнал исследования операций, Международный журнал операций и управление производством, учет современным исследованиям, и других журналах. Он является одним из лауреатов Институт Decision Sciences (1995 год) Лучший теоретической / Эмпирическое исследование бумаги и премии (1996) Лучшее использование бумаги Award.