Puzzles achter het rekening houden met persoonlijke voorkeuren bij de inzetplanning van arbeidskracht
Wat als weekeinden zwaar wegen? Jaaruren: wat is er eigenlijk te plannen? Zelfroosteren behoeft toch geen planning?
27-3-2014
1
27-3-2014
2
Zelfroosteren
27-3-2014
3
Zelfroosteren
Een nieuwe manier om roosters te maken Hoge mate van betrokkenheid van personeel Bedoeld om een gedefinieerde behoefte aan personeel te realiseren Binnen kaders van regelgeving en beleid
27-3-2014
4
Win-Win Betere afstemming vraag en aanbod Minder hollen/stilstaan; betere kwaliteit van werk Met dezelfde mensen productiever
Meer invloed Betere balans prive en werk Simpeler proces Reductie van uitval
5
Een zelfrooster proces Drie ronden:
1
Gegeven: verwachte werklast Ieder individu stelt een eigen rooster op
Gegeven: bottlenecks
2
Individuen passen hun roosters aan; credit/debet opbouw
3
Gegeven: credit/debet saldo’s en resterende bottlenecks Laatste aanpassingen door planner
Streven: 80-90% van het uiteindelijke rooster is door individu bepaald
6
July 9th
7
July 9th
8
Ronde 3 Planner (eventueel) met algoritme “lost het probleem op”
Puzzle Gegeven: Voorgestelde roosters Bezettingseisen (opkomsten per dienst) Doel: opheffen van onderbezetting Randvoorwaarden: regelgeving arbeidstijden Praktijk Beperk het aantal wijzigingen Behoud groot deel (80%) van elk rooster Algoritme: transparant voor de planner
Hoe?
Iteratief Kleine stappen – makkelijker interpreteerbaar in de praktijk Aanpassingen mogelijk na iedere iteratiestap
Selecteer individuen
Identificeer wijzigingen
Selecteer wijzigingen
Selecteren van individuen
De n individuen met de meest overbezette (= populaire) diensten Trade-off: n = 1 ~ transparant n = allen ~ minder transparent (maar wel potentieel beter resultaat)
Identificeer (lijst van) mogelijke wijzigingen Twee type wijzigingen:
D
‘Enkele wijziging’
‘Getrapte wijziging’
L
N
Wijzigingen voldoen aan werktijden-regelgeving Isoleren de check op werktijden-regelgeving van het selecteren van wijzigingen (in de vervolgstap) Ook nodig; in de vervolgstap max 1 wijziging per individu per iteratie
Day
1
2
3
4
Employee
B
C
A
B
?
Selectie van wijzigingen
Min # onderbezetting
Min ∈
1. max 1 wijziging per individu
1 ∈
∈
∈ 0,1
2. Geen onderbezetting X ontstaan 3.
Geen overbezetting X ontstaan
0 ∈ 0 ∈ ∈
∈
∈
∈
Puzzle Invloed van planner: Wel of niet het algoritme gebruiken en hoe vaak: aantal iteraties Handmatige ingrepen tussen iteraties
Per iteratie: Max aantal individuen waarvoor roosters aangepast mogen worden Keuze in type wijzigingen: Alleen directe wijzigingen Directe en getrapte wijzigingen 16
Resultaten Case studies en simulaties Resultaten Korte rekentijden (dwz praktisch toepasbaar) Goede trade-off tussen “onderbezetting” en “% behouden rooster”
July 9th
ORAHS 2013 - Egbert van der 17 Veen - A Self-Scheduling Heuristic
Aspecten van invloed Voorspelbaarheid !
Zekerheid !
Moeite: tijd en overleg
Actuele invloed: formeel en informeel ?
Beleving of niet: “de planner bepaalt achter de schermen …” 1 8 dd-mm-2008
Name of presentation - Version 1.01
Bezint eer u begint …
bijvoorbeeld
Wat is de start situatie? Hollen en stilstaan, ontevredenheid onder personeel, of Efficiente processen, goede productiviteit, iedereen tevreden?
Hoe graag willen uw organisatie/afdeling en de medewerkers het? “Ik krijg liever een rooster voorgeschreven dan dat ik in overleg moet met mijn partner”
Wat wint de werknemer werkelijk? Hoe heeft het personeel nu invloed op de roosters? Wordt met onderling ruilen (nu) al dezelfde mate van flexibiliteit t.a.v. persoonlijke voorkeuren gehaald?
1 9 dd-mm-2008
Name of presentation - Version 1.01
Jaaruren
27-3-2014
20
Jaarbegroting inzet menskracht
Werklast inschatting:
n bedden
verpleegkundigen
Bedden:verpleegkundige: dag/nacht/weekeinde
Netto wordt opgehoogt tot bruto verpleegkundigen
Begroting blijkt dan toch nog onvoldoende Toch iets meer eigen personeel of inhuur (in bijv. vakanties) Maar ook mensen met verlofstuwmeren
Wat gebeurt er? 27-3-2014
21
Bruto-Netto traject
Bruto beschikbaar
Contract
Afwezigheden
Netto beschikbaar
Verlof Ziekte Senioruren Opleiding Overig Netto Vraag
22
1200,0
2.775 uren
1000,0
Buffer?
800,0 bruto 600,0
netto vraag
400,0 200,0 0,0 1 5 9 13 17 21 25 29 33 37 41 45 49
23
5,4% 1,5 FTE
Flexibele behoefte (vraagzijde)
Dynamiek geeft ‘hollen’ en ‘stilstaan’
24
Niet beschikbaar 600,0
500,0
400,0
anderNB opleiding
300,0
ziekte verlof
200,0
100,0
0,0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10111213141516171819202122232425262728293031323334353637383940414243444546474849505152 25
1200,0
1000,0
800,0
NB bruto
600,0
netto vraag 400,0
200,0
0,0 1 26
3
5
7
9
11
13
15
17
19
21
23
25
27
29
31
33
35
37
39
41
43
45
47
49
51
1200,0
2.775 uren
1000,0
Teveel
800,0
5,4% 1,5 FTE
bruto 600,0
netto vraag
400,0 200,0
4.652 uren risico op vermijdbare kosten
0,0
9,0%
1 5 9 13 17 21 25 29 33 37 41 45 49
1.000 900 800
1.878 uren
700
Tekort: inhuur tekort
600 500 400
Netto
300
Vraag
200 100 0 1 5 9 13 17 21 25 29 33 37 41 45 49 27
3,6% 1 FTE
Inzichten bruto-netto traject Verdeling niet-beschikbaarheden (gepland vs ongepland) Productie-‘verlies’ van bruto naar netto, In de tijd Dynamiek in vraag (Mis)match tussen vraag en inzet Invloed jaarurensystematiek en contractvormen hierop 1.200
1.000
800 lwb tekort UPB-LWB 600
LWB Netto Vraag
400
Jaaruren bandbreedte 10%
200
0 1 28
3
5
7
9
11 13 15 17 19 21 23 25 27 29 31 33 35 37 39 41 43 45 47 49 51
Data
Rekenmodel
Beschikbaar mensen Vraag
Kosten
Rekenmodel 29
Input Medewerkers Contractvormen (uren per week) Vast contract, bijv: 24 uur per week, tegen vast salaris (jaarkosten) Min-max, bijv: [24,32] uur per week, tegen vast minimum salaris + uurloon indien >min 0-uren contract: 0- uur per week, tegen uurloon Inhuur (0-uren, hoger uurloon) Kwalificaties Niet beschikbaarheden Vakantie, (verwachte) ziekte, Senioruren, Opleiding, Overig Gepland of volgens verwachte verdeling Vraag per kwalificatie Uren per week Spelregels (inzetgrenzen op) Jaar-Uren-Systematiek
30
Resultaat, analysemogelijkheden Welke mensen worden (naast vast personeel) ingezet? 0-uren contractanten, Externen, Vacature-profielen
Wat is de inzet per individu per periode (week)? Toekennen van verlof, planning van opleidingstrajecten Reduceren afhankelijkheid van externen Oplossen van verlofstuwmeren Inzicht in budgetbesteding per periode (week)
In welke mate worden vraag naar en inzet van personeel gematched? Uren Kosten
Kortom: begroting rekening houdend met dynamiek vraag/aanbod En inzet van instrumenten voor flexibele inzet (JUS, contractvormen) 31
Trends
27-3-2014
32
Beter anticiperen op vraag en aanbod
1. Voorspellen: Toekomst (historie, productie-schema) 2. Staffing: Verwachte werklast
Bezettingseisen
3. Jaaruren/Balanceren: capaciteitsplan (week) 4. Diensttijden en -opkomsten: o.b.v. bezettingseisen 5. Dienstroosters opstellen en actueel houden
33
Voorbeeld: Integraal plannen OK en Kliniek
Stochastic analytic method
Stochastic math. programming
↑ Kwaliteit: minder afwijzingen en/of misplaatsingen, geen hollen/stilstaan ↑ Productiviteit: betere bedbezetting en inzet verpleegkundigen • Vanberkel et. al (2011). Accounting for inpatient wards when developing master surgical schedules. Anesthesia & Analgesia, 112(6):1472–1479. • Kortbeek et al. (2012). Flexible nurse staffing based on hourly bed census predictions. Submitted to: Operations Research. • Kortbeek et al. (2012). Integral resource capacity planning for inpatient care services based on hourly bed census predictions. Submitted to: Journal of Operational Research Society.
Voorbeeld: Integraal plannen klinische zorgprocessen Care unit partitioning MSS?
Ward 1 Operating rooms
Nurse staffing Patient-ward assignment
Case mix?
Emergency department AAU?
…
Ward N Care unit size
Strategisch/tactische planning 35
Betrokkenheid en inspraak
Zelfroosteren Onderling ruilen, bieden Communicatie via portal, App 27-3-2014
36
27-3-2014
37
Contact
27-3-2014
38
Bart Veltman Achtergrond MSc. Mathematics 1987, University of Nijmegen, NL PhD. Operations Research & Management Science 1993, CWI Amsterdam, Eindhoven University, NL Huidige werkzaamheden ORTEC Partner (2004 – now) Workforce planning and scheduling Healthcare logistics
Industrial Board LANCS Initiative, UK (program to revive & strengthen research capacity in UK) Research fellow, University of Twente, NL CHOIR: Center for Healthcare Operations Improvements and Research Assistant Promotor for PhD-research (Egbert van der Veen 2013)
[email protected] 06.21.83.85.83
39
