Steigerung der Mitarbeiterproduktivität durch automatische Erstellung von Arbeitszeitmodellen in Verbindung mit der Personaleinsatzplanung am Beispiel Handel

Der Handel ist traditionell sehr personalintensiv und eine der grosten Branchen Deutschlands (SBA 2009). Zur gleichen Zeit ist diese Branche von einem starken Wettbewerb und sinkender Kaufkraft seiner Kunden gepragt (Metro 2006). Stellenabbau, der vermehrte Einsatz geringfugig Beschaftigter, die Ausweitung der Verkaufsflache oder des Waren- und Dienstleistungsangebots sind unter diesen Rahmenbedingungen nur einige Masnahmen des Handels, die jedoch nicht immer erfolgreich sind (KPMG 2006). Zur Kostensenkung wurde die Mitarbeiteranzahl oft auf ein Minimum reduziert und der Personaleinsatz flexibilisiert. In Abhangigkeit von der Umsetzung liegen hier jedoch auch Risiken fur die Dienstleistungsqualitat aus Kundenperspektive und damit fur den Umsatz. Notwendig ist eine strikt am Personalbedarf orientierte, hochflexible Personalplanung, welche Fehlallokationen im Personaleinsatz vermeidet und gleichzeitig danach strebt, das Serviceniveau zu verbessern. Daraus resultieren sehr anspruchsvolle Planungsaufgaben im Workforce Management (WFM).

[1]  David S. Johnson,et al.  Computers and Intractability: A Guide to the Theory of NP-Completeness , 1978 .

[2]  James M. Tien,et al.  On Manpower Scheduling Algorithms , 1982 .

[3]  Allen Newell,et al.  A Universal Weak Method: Summary of Results , 1983, IJCAI.

[4]  G. Müller-Stewens,et al.  Trends im Handel , 1985 .

[5]  Michael Herdy,et al.  Application of the 'Evolutionsstrategie' to Discrete Optimization Problems , 1990, PPSN.

[6]  Allen Newell,et al.  Heuristic programming: ill-structured problems , 1993 .

[7]  Volker Nissen,et al.  Solving the quadratic assignment problem with clues from nature , 1994, IEEE Trans. Neural Networks.

[8]  Günter Rudolph,et al.  An Evolutionary Algorithm for Integer Programming , 1994, PPSN.

[9]  Thomas Bäck,et al.  Evolutionary Algorithms in Theory and Practice , 1996 .

[10]  Karl-Heinz Krempels Lösen von Scheduling-Konflikten durch Verhandlungen zwischen Agenten , 2002, PuK.

[11]  Franz Rothlauf,et al.  Evolution Strategies, Network Random Keys, and the One-Max Tree Problem , 2002, EvoWorkshops.

[12]  Djamila Ouelhadj,et al.  AGENTS IN TIMETABLING PROBLEMS , 2003 .

[13]  Amnon Meisels,et al.  Modelling and Solving Employee Timetabling Problems , 2003, Annals of Mathematics and Artificial Intelligence.

[14]  Andreas T. Ernst,et al.  An Annotated Bibliography of Personnel Scheduling and Rostering , 2004, Ann. Oper. Res..

[15]  Hans-Paul Schwefel,et al.  Evolution strategies – A comprehensive introduction , 2002, Natural Computing.

[16]  Thomas Bäck,et al.  Mixed-Integer Evolution Strategies and Their Application to Intravascular Ultrasound Image Analysis , 2006, EvoWorkshops.

[17]  Lam Thu Bui,et al.  Success in Evolutionary Computation , 2008 .

[18]  Volker Nissen,et al.  Survivable Network Design with an Evolution Strategy , 2008 .

[19]  Volker Nissen,et al.  Staff Scheduling with Particle Swarm Optimisation and Evolution Strategies , 2009, EvoCOP.

[20]  Leo G. Kroon,et al.  Actor-agent application for train driver rescheduling , 2009, AAMAS.

[21]  Patrick De Causmaecker,et al.  A multi-agent learning approach for the multi-mode resource-constrained project scheduling problem , 2009, AAMAS 2009.

[22]  Volker Nissen,et al.  Sub-daily Staff Scheduling for a Logistics Service Provider , 2010, KI - Künstliche Intelligenz.

[23]  Raik Stolletz,et al.  Operational workforce planning for check-in counters at airports , 2010 .

[24]  Volker Nissen,et al.  Particle Swarm Optimization and an Agent-Based Algorithm for a Problem of Staff Scheduling , 2010, EvoApplications.