Auf Ebene der einzelnen Klassen wird der j?hrliche Urlaubsanspruch in der Praxis h?ufig teilweise oder vollst?ndig als Ferien festgelegt. Diese Zeiten k?nnen – müssen aber nicht – den Ferien ?ffentlicher Schulen entsprechen. Im bisherigen manuellen Planungsprozess wird die Ferien- bzw. Urlaubsplanung selten als relevantes Planungsproblem wahrgenommen und das enthaltene Optimierungspotenzial bleibt somit ungenutzt. Die Ferien- und Urlaubsplanung ist ein Teilproblem der Kapazit?tsplanung.

Nach erfolgreicher Literaturanalyse wird das Problem modelliert, wobei auch Fragen zur Robustheit und die unterschiedlichen Ziele der Stakeholder berücksichtigt werden sollen.

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Das zweite Teilproblem – die Phasenplanung – kann als strategisch/taktisches Planungsproblem klassifiziert werden, wobei vorherige Entscheidungen als fixiert gelten.

?Hier wird der Planungszeitraum für jede Klasse in verschiedene aufeinanderfolgende Bl?cke – Unterricht und Praxis – unterteilt.? Die Dauer, Abfolge und Lage der entsprechenden Ausbildungsbl?cke wird in der Phasenplanung festgelegt und folgt neben den Lehrplanrichtlinien auch organisatorischen Vorgaben der Berufsfachschulen, z.B. bezüglich verfügbarer Lehrkr?fte, Klassenr?ume, Prüfungsterminen und Anderem.

Zun?chst werden hier relevante Daten gesammelt und analysiert. Nachfolgend soll ein Modell erarbeitet werden, bei dem wiederum die konflikt?ren Ziele der Stakeholder berücksichtigt und relevante Kennzahlen erarbeitet werden k?nnen. Zus?tzlich sollen exakte und heuristische Verfahren zur L?sung der Problemstellung entwickelt und getestet werden.

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Die Einsatzplanung konkretisiert die zuvor auf Klassenebene festgelegten Phasen weiter für jeden einzelnen Schüler. Für jede Praxisphase eines Schülers wird entschieden, auf welchen Stationen diese abzuleisten ist. Dieses Problem umfasst Aspekte der taktischen und operativen Planung. Zeitpunkt und Dauer der Praxisphasen sind dabei bereits durch das vorherige Teilproblem weitestgehend vorgegeben. Zu beachten sind hierbei wiederum die von Extern festgelegten Lehrplanrichtlinien, die nun sehr detailliert für einzelne Stationen oder Fachgebiete vorschreiben, wie lange Schüler bis zum Ende ihrer Ausbildung dort insgesamt eingesetzt werden mussten.

Zun?chst sollen eine Untersuchung und Aufbereitung unterschiedlicher stochastischer Einflüsse durch Literaturrecherche, Datenanalyse und Befragung der Planenden erfolgen. Sodann wird ein generisches Modell erstellt, dass dann um stochastische Gesichtspunkte erweitert wird. Dabei soll ein besonderer Fokus auf Fairnesskonzepte und die Abbildung des Zielsystems der einzelnen Stakeholder gelegt werden. Zur L?sung des Problems sollen schlie?lich heuristische L?sungsverfahren entwickelt und evaluiert werden.

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In diesem klassischen operativen Planungsproblem wird über Arbeitstage und -schichten einzelner Mitarbeiter entschieden, so dass alle ben?tigten Schichten besetzt werden k?nnen, w?hrend vorgegebene Ruhezeiten und Arbeitszeitkontingente eingehalten werden. Die Entscheidungen vorheriger Stufen gelten als fixiert. Mittels geeigneter Algorithmen sollen optimale Schichtpl?ne gefunden werden, die im Hinblick auf Mitarbeiterpr?ferenzen und Ausbildungskontinuit?t (Bindung zwischen Praxisanleiter und Schüler) eine Pareto-Frontier bilden. Mittels einer Full-Factorial-Design-Studie sollen letztendlich die Aus- und Zusammenwirkungen der vorherigen Urlaubs-, Phasen- und Einsatzplanung identifiziert und untersucht werden.

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Hier werden die Erkenntnisse aus Arbeitspaket 1 bis Arbeitspaket 4 für eine integrierte (holistische) Planung zusammengeführt. Dies erm?glicht ein grunds?tzliches Verst?ndnis des Zusammenwirkens der einzelnen Teilplanungsebenen und erlaubt eine quantitativ messbare Evaluation und Potenzialabsch?tzung.

Eine zentrale Aufgabe ist hier die strukturierte Analyse der zentralen Anforderungen einer integrierten Planung, um dann die bereits in den vorherigen Arbeitspaketen erforschten mathematischen Optimierungsmodelle und L?sungsmethoden identifizieren zu k?nnen, die sich für die integrierte Planung eignen. Ausgehend von den gewonnenen Erkenntnissen werden geeignete mathematische Optimierungsmodelle erstellt, zu denen mittels primalen Heuristiken zul?ssige L?sungen und mittels Spaltengenerierung duale Schranken erzeugt werden. Die Kombination der beiden Schranken erm?glicht schlie?lich die Absch?tzung der L?sungsgüte für den betrachteten integrierten Planungsansatz.

Corinna Oppitz nimmt ihre Arbeit für dieses Forschungsprojekt unter Leitung von Prof. Dr. Jens O. Brunner auf.

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20.12.2022: ?Finanzierung erhalten
Prof. Dr. Jens O. Brunner wird durch die DFG darüber informiert, dass das Projekt ?Analyse und Planung der dualen Ausbildung an Berufsfachschulen des Gesundheitswesens mittels Analytics“ finanziert wird.