Optimal work shift scheduling: a heuristic approach
Loading...
URL
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Perustieteiden korkeakoulu |
Master's thesis
Unless otherwise stated, all rights belong to the author. You may download, display and print this publication for Your own personal use. Commercial use is prohibited.
Authors
Date
2017-05-09
Department
Major/Subject
Systeemi- ja operaatiotutkimus
Mcode
SCI3055
Degree programme
Master’s Programme in Mathematics and Operations Research
Language
en
Pages
50+4
Series
Abstract
Work shift planning is a task of assigning work force to tasks in order to satisfy a business defined demand. The result of a planning task is a work shift schedule usually ranging over several weeks, sometimes called a roster. In addition to filling the demand, a roster has to satisfy certain varying criteria including but not limited to mandatory holidays, sufficient resting hours and employees' wishes. Creating a roster by hand becomes an arduous task as the number of employees and shifts increase. Organizations in work force intensive industries often have to employ one or more work shift planners solely for this purpose. In Finland, the numerous rules defined by the Finnish collective agreements are particularly tricky to deal with. This leads to suboptimal work shift schedules that have a negative effect on the business as well as employee satisfaction. For these reasons, an on-line optimization algorithm for scheduling work shifts has been created in Haahtela Contactor, a software as a service product sold by the company Haahtela HR Oy. This algorithm is implemented as a linear model. While functional and in frequent production use, it suffers from inherent drawbacks associated with the method. For instance, the linear cost function is not an ideal way of conveying the actual preferences of work shift planners. This thesis sets out to devise a novel approach to this problem by introducing a heuristic based algorithm. This method is compared with the incumbent linear model using a real world test case. While the heuristic is found to be inferior compared to the linear model, promising results are achieved. After the numerous enhancements suggested in this thesis are implemented to the new heuristic, it can be tested in production use.Työvuorosuunnittelussa käytettävissä oleville työntekjöille jaetaan ennalta määriteltyjä tulevaisuuden työvuoroja tarkoituksena tyydyttää liiketoiminnallinen työvoiman tarve. Toiminnan tuloksena syntyvä työvuorolista on yleensä viikkojen mittainen. Työvuorolistan pitää myös täyttää useita vaatimuksia, kuten riittävää lepoaika, lomia ja työntekijöiden toiveita. Kun työntekijöiden ja työvuorotarpeiden määrä kasvaa, käy työvuorosuunnittelu usein erittäin työlääksi. Työvoimaintensiivisillä aloilla on yleensä tarpeen palkata yksi tai useampi työvuorosuunnittelija pelkästään työvuorolistojen tuottamiseen. Erityisesti Suomen moninaiset yleissitovat työehtosopimukset asettavat työvuorosuunnittelua monimutkaistavia sääntöjä. Nämä seikat johtavat alioptimaalisiin työvuorolistoihin, joilla on negatiivisia vaikutuksia sekä yritysten liiketoimintaan että työntekijöiden työtyytyväisyyteen. Haahtela HR Oy:n myymässä SaaS-ohjelmistossa Haahtela Contactorissa työvuorolistojen optimointi on toteuttu lineaarisena ongelmana. Vaikka ratkaisu on todettu toimivaksi ja se on yleisesti tuotantokäytössä, on siinä useita varjopuolia. Esimerkiksi lineaarinen hyötyfunktio on puutteellinen tapa ilmaista työvuorosuunnittelijoiden toiveita työvuorolistasta. Tämän työn tarkoituksena on luoda uusi heuristinen ratkaisutapa kyseiseen ongelmaan. Uutta metodia verrataan tämänhetkiseen ratkaisutapaan optimoimalla erään oikean organisaation todellista työvuorolistaa. Vaikka uusi algoritmi ei muodostakaan yhtä hyviä työvuorolistoja kuin nykyinen lineaarinen malli, ovat tulokset lupaavia. Kun kaikki tässä työssä esitetyt kehitysehdotukset uuteen algoritmiin toteutetaan, voidaan sen suorityskykyä testata tuotantokäytössä.Description
Supervisor
Ehtamo, HarriThesis advisor
Klemettilä, SanttuKeywords
heuristic, metaheuristic, work shift scheduling, rostering, simulated annealing