Auf Ebene der einzelnen Klassen wird der jährliche Urlaubsanspruch in der Praxis häufig teilweise oder vollständig als Ferien festgelegt. Diese Zeiten können – müssen aber nicht – den Ferien öffentlicher 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 Kapazitätsplanung.

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

 

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 Blöcke – Unterricht und Praxis – unterteilt.  Die Dauer, Abfolge und Lage der entsprechenden Ausbildungsblöcke wird in der Phasenplanung festgelegt und folgt neben den Lehrplanrichtlinien auch organisatorischen Vorgaben der Berufsfachschulen, z.B. bezüglich verfügbarer Lehrkräfte, Klassenräume, Prüfungsterminen und Anderem.

Zunächst werden hier relevante Daten gesammelt und analysiert. Nachfolgend soll ein Modell erarbeitet werden, bei dem wiederum die konfliktären Ziele der Stakeholder berücksichtigt und relevante Kennzahlen erarbeitet werden können. Zusätzlich sollen exakte und heuristische Verfahren zur Lösung der Problemstellung entwickelt und getestet werden.

 

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.

Zunächst 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 Lösung des Problems sollen schließlich heuristische Lösungsverfahren entwickelt und evaluiert werden.

 

In diesem klassischen operativen Planungsproblem wird über Arbeitstage und -schichten einzelner Mitarbeiter entschieden, so dass alle benötigten Schichten besetzt werden können, während vorgegebene Ruhezeiten und Arbeitszeitkontingente eingehalten werden. Die Entscheidungen vorheriger Stufen gelten als fixiert. Mittels geeigneter Algorithmen sollen optimale Schichtpläne gefunden werden, die im Hinblick auf Mitarbeiterpräferenzen und Ausbildungskontinuität (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.

 

Hier werden die Erkenntnisse aus Arbeitspaket 1 bis Arbeitspaket 4 für eine integrierte (holistische) Planung zusammengeführt. Dies ermöglicht ein grundsätzliches Verständnis des Zusammenwirkens der einzelnen Teilplanungsebenen und erlaubt eine quantitativ messbare Evaluation und Potenzialabschätzung.

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 Lösungsmethoden identifizieren zu können, die sich für die integrierte Planung eignen. Ausgehend von den gewonnenen Erkenntnissen werden geeignete mathematische Optimierungsmodelle erstellt, zu denen mittels primalen Heuristiken zulässige Lösungen und mittels Spaltengenerierung duale Schranken erzeugt werden. Die Kombination der beiden Schranken ermöglicht schließlich die Abschätzung der Lösungsgüte für den betrachteten integrierten Planungsansatz.

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

 

 

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.