Dynamische Ressourceneinsatzplanung bei administrativen Workflow Management Systemen
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Die Globalisierung sowie die schnelle Ausbreitung des Internets und der damit verbundenen überregionalen Transparenz haben in den vergangenen Jahren einen globalen Markt hervorgebracht, in welchem sich die Dynamik der Marktanforderungen permanent erhöht und gleichzeitig die Komplexität der Geschäftsprozesse bei Unternehmen steigt, da der Einsatz von überregionalen Teams unabdingbar ist. Um mittelfristig dem globalen Kosten- und Wettbewerbsdruck standhalten zu können, müssen u. a. die menschlichen Ressourcen effizient eingesetzt werden, deren Einsatzplanung teilweise mittels IT-Systemen ...
Die Globalisierung sowie die schnelle Ausbreitung des Internets und der damit verbundenen überregionalen Transparenz haben in den vergangenen Jahren einen globalen Markt hervorgebracht, in welchem sich die Dynamik der Marktanforderungen permanent erhöht und gleichzeitig die Komplexität der Geschäftsprozesse bei Unternehmen steigt, da der Einsatz von überregionalen Teams unabdingbar ist. Um mittelfristig dem globalen Kosten- und Wettbewerbsdruck standhalten zu können, müssen u. a. die menschlichen Ressourcen effizient eingesetzt werden, deren Einsatzplanung teilweise mittels IT-Systemen erfolgt. Eine Möglichkeit für die Einsatzplanung und -steuerung sind Workflow Management Systeme, die in der Regel statisch die Ressourcenzuordnungen anhand der Organisationszugehörigkeit oder Rolle durchführen, individuelle Qualifikationen oder die aktuelle Auslastungssituation jedoch kaum berücksichtigen, was zu suboptimalen Ressourceneinsätzen führt. In der vorliegenden Arbeit wird ein Algorithmus entwickelt, der diese fehlende Dynamik von Workflow Management Systemen bei der Ressourceneinsatzplanung kompensiert. Hierzu ist ein kontinuierlicher Informationsaustausch über standardisierte Schnittstellen zwischen Workflow Management System und Algorithmus erforderlich, wobei die Ermittlung der effizienten Ressourceneinsatzplanung nur im Algorithmus erfolgt. Um potenzielle Ressourcenengpässe in Zukunft vermeiden zu können, verfügt der Algorithmus über eine Prognosekomponente, anhand der er gegebenenfalls Kapazitäts- oder Terminanpassungen herbeiführt und damit versucht, das Gesamtsystem im Normalbetrieb zu halten.
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