COVID-19 pandemi riski durumunda yetkinlik bazlı güvenlik personeli vardiya çizelgeleme probleminin çözümü

Herhangi bir sistemin etkin bir şekilde işleyebilmesi için, güvenlik organizasyonları olmazsa olmaz sistemlerdendir. Özellikle sağlık sistemleri için güvenlik ihtiyacı sistemin sürdürülebilirliği açısından oldukça önemlidir. Sağlık sektörü insan hayatı ile doğrudan ilişkili olduğu için sistemin sürdürülebilirliği ile etkinliği arasında diğer sektörlere nazaran çok daha güçlü bir bağ vardır. Gerek üretim gerek hizmet sektöründe varlığını sürdüren herhangi bir sistemin, etkinliği genellikle büyük oranda insan gücüne bağlıdır. İnsanın verimli çalışma ortamına sahip olması ile sistemin etkinliği ve sürdürülebilirliği arasında sıkı bir ilişki vardır. Sistem sürdürülebilirliği sağlık sektörünün en önemli çıktılarından birisidir. Dolayısıyla sağlık sistemlerinde güvenlik personellerinin çalışma düzenine diğer sektörlere göre daha fazla dikkat edilmelidir. Bu durum personeller için bir vardiya planlaması yapmanın önemini artırmaktadır. Günümüzde tüm dünyada etkili olan ve pandemi olarak değerlendirilen COVID-19 virüsü en çok sağlık sektörünü etkilemektedir ve hizmet sürdürülebilirliği önündeki en büyük engellerden birisidir. Sonuç olarak personel çizelgelemelerinin bu koşullar altında yapılabilmesi için daha fazla kısıtı göz önünde bulundurmak gerekebilir. Bu çalışmada; Ankara ilinin Yenimahalle bölgesinde 22 adet polikliniği ve 100 yatak kapasitesi ile hizmet vermekte olan bir hastanenin birimlerinde görev yapan güvenlik personellerinin vardiya çizelgelemesi ele alınmıştır. Vardiya çizelgelemesi yapılırken personelin yetkinlik puanları dikkate alınmıştır. Ayrıca pandemi süreci ile ilgili olarak personel risk durumları da çalışmada dikkate alınmıştır. Problemi çözmek için AHP-TOPSIS yöntemleri entegre biçimde kullanılmıştır. Atamalar için ise hedef programlama yöntemi kullanılmıştır. Yetkinlik puanlarının hesabında altı adet kriter kullanılmıştır.

Anahtar Kelimeler:

Çok kriterli karar verme, Pandemi zamanlarında personel çizelgeleme, Hedef programlama

Competency-based security personnel scheduling during the covid-19 pandemic

Security organizations are indispensable systems for any system to maintain effectively. Especially for health systems, the need for security is very important for the maintenance of the system. There is a much stronger nexus between the sustainability and effectiveness of the system compared to other sectors in that the health sector is directly related to human life. The effectiveness of any system that exists in both production and service industry generally depends largely on manpower. There is a close relationship between the efficiency of the system and the man having a productive working area. System maintenance is one of the most important outputs of the health sector. Therefore, more attention should be paid to the working order of security personnel in health sectors compared to other sectors. This increases the importance of scheduling a shift for the staff. Today, the COVID-19 virus, which is effective worldwide and evaluated as a pandemic, affects the health sector the most and is one of the major obstacles to service maintenance. As a result, it may be necessary to consider more constraints in order to prepare staff schedule under these conditions. In this study; Shift scheduling of security staff working in the units of a hospital serving with 22 clinics and 100 bed capacity in the Yenimahalle region of Ankara has been carried out. Competency points of the personnel were taken into account while making shift schedules. In addition, personnel risk situations related to the pandemic disease were also taken into consideration in the study. AHP-TOPSIS methods have been used in an integrated way to solve the problem. Goal programming method has been used for assignments. Six criteria have been aplied to calculate competency scores.

Keywords:

Multi-criteria decision making, Scheduling staff during pandemic times, Goal programming,

PDF

___

Gu J., Han B., Wang J. (2020) COVID-19: Gastrointestinal manifestations and potential fecal-oral transmission, Gastroenterology
Demirel, B., Yelek, A., Alağaş, H. M., Eren, T. (2018). “ANKARAY Güvenlik Personelinin Vardiya Çizelgeleme Probleminin Hedef Programlama Yöntemi ile Çözümü”, Demiryolu Mühendisliği, (8), 1-17.
Ersöz, F., & Kabak, M. (2010). Savunma Sanayi Uygulamalarında Çok Kriterli Karar Verme Yöntemlerinin Literatür Araştırması. Kara Harp Okulu Savunma Bilimleri Dergisi (9), 97-125.
Ünal, Ö. F., (2012). Performans değerlemede Analitik Hiyerarşi Prosesi (AHP) uygulamaları, Sosyal Bilimler Araştırmaları Dergisi, I, 37-55.
Özden, Ü.H. (2011). TOPSIS Yöntemi ile Avrupa Birliği’ne Üye ve Aday Ülkelerin Ekonomik Göstergelere Göre Sıralanması, Trakya Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 13(2), 215-236.
Ernst, A. T., Jiang, H., Krishnamoorthy, M., Sier, D. (2004). “Staff Scheduling and Rostering: A Review of Applications, Methods and Models”, European Journal of Operational Research, 153(1), 3-27.
Moz, M., Pato, M. V. (2004). “Solving The Problem of Rerostering Nurse Schedules With Hard Constraints: New Multicommodity Flow Models”, Annals of Operations Research, 128(1-4), 179-197.
Topaloglu, S., Ozkarahan, I. (2004). “An İmplicit Goal Programming Model for The Tour Scheduling Problem Considering The Employee Work Preferences”, Annals of Operations Research, 128(1-4), 135-158.
Horn, M. E., Jiang, H., Kilby, P. (2007). “Scheduling Patrol Boats and Crews for The Royal Australian Navy”, Journal of The Operational Research Society, 58(10), 1284-1293.
Günther, M., Nissen, V. (2010). “Sub-Daily Staff Scheduling for A Logistics Service Provider”, KI-Künstliche Intelligenz, 24(2), 105-113.
Kaluzny, B. L., Hill, A. (2011). “Scheduling Security Personnel for The Vancouver 2010 Winter Olympic Games”, INFOR: Information Systems and Operational Research, 49(3), 221-231.
Fırat, M., Hurkens, C. A. J. (2012). “An İmproved MIP-Based Approach for A Multi-Skill Workforce Scheduling Problem”, Journal of Scheduling, 15(3), 363-380.
Li, J., Burke, E. K., Curtois, T., Petrovic, S., Qu, R. (2012). “The Falling Tide Algorithm: A New Multi-Objective Approach for Complex Workforce Scheduling”, Omega, 40(3), 283-293.
Bektur, G., Hasgül, S. (2013). “Kıdem Seviyelerine Göre İşgücü Çizelgeleme Problemi: Hizmet Sektöründe Bir Uygulama”, Afyon Kocatepe Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 15(2), 385-402.
Dadelo, S., Krylovas, A., Kosareva, N., Zavadskas, E. K., Dadeliene, R. (2014). “Algorithm of Maximizing The Set of Common Solutions for Several MCDM Problems and İt’s Application for Security Personnel Scheduling”, International Journal of Computers Communications & Control, 9(2), 151-159.
Ciritcioğlu, C., Akgün, S., Varlı, E., Eren, T. (2017). “Kırıkkale Üniversitesi Güvenlik Görevlileri İçin Vardiya Çizelgeleme Problemine Bir Çözüm Önerisi”, Uluslararası Mühendislik Araştırma ve Geliştirme Dergisi, 9(2).
Eren, T., Özder, E. H., Alakaş, H. M., Özcan, E. (2018). “Kısıt Programlama Yaklaşımıyla Güvenlik Personeli Çizelgeleme Probleminin Çözümü”, Harran Üniversitesi Mühendislik Dergisi, 4(2), 16-25.
Demirovic, E., Musliu, N., & Winter, F. (2019). Modeling and solving staff scheduling with partial weighted maxSAT. Annals of Operations Research(275), 79-99.
Butt, S. E., & Acar, I. P. (2020). Modelıng ındependent pharmacy staff schedulıng. European International Journal of Science and Technology, 2(9), 101-108.
Sinthamrongruk, T., Dahal, K., Satiya, O., Ricky, M. Y., & Smith, L. (2019). Homecare staff scheduling problem using a GA based approach with local search techniques. 2019 9th International Conference on Cloud Computing, Data Science & Engineering (Confluence), (s. 250-257). Noida, India
Özder, E. H., Özcan, E., & Eren, T. (2019). Staff Task-Based Shift Scheduling Solution with an ANP and Goal Programming Method in a Natural Gas Combined Cycle Power Plant. Mathematics, 7, 192
Özder, E. H., Özcan, E., & Eren, T. (2020). Sustainable personnel scheduling supported by an artificial neural network model in a natural gas combined cycle power plant, ınternatıonal journal of energy research, 9(44), 7525-7547.