Sürdürülebilir insan kaynağı yönetimi: Belirsiz fayda fonksiyonlu doğrusal-olmayan atama programı ile çalışan memnuniyetinin arttırılması
Kurumların sahip olduğu en önemli kaynak şüphesiz insandır ve insan kaynağını en doğru şekilde kullanabilmeleri zaman ve paradan tasarruf etmelerini sağlar. İnsan kaynağı yönetiminin en önemli adımlarından biri ise iş-personel eşleştirme sürecidir. Bu süreçte başarı için işe yerleştirilecek adayın teknik yeterliliğinin yanı sıra görev alacağı pozisyon ile ilgili memnuniyet ve beklentilerini de düşünmek gerekir. Bu bağlamda, sunulan çalışma ile güncel bir yaklaşım olan sürdürülebilir insan kaynağı yönetimi altında, çalışan memnuniyetini arttıracak bir iş-personel atama karar destek modelinin geliştirilmesi amaçlanmıştır. Geliştirilen karar destek modelinde çalışan memnuniyetini ölçmede fayda teorisi ve fonksiyonlarından yararlanılırken, optimal iş-personel eşleştirmesini gerçekleştirmede belirsiz fayda fonksiyonlu doğrusal-olmayan atama programı kullanılmıştır. Geliştirilen karar destek modeli ile hem çalışan memnuniyetinin ekonomik, sosyal ve çevresel faktörlere göre çoğunlukla doğrusal-olmayan bir şekilde değişiklik göstermesi durumu, hem de çalışan memnuniyetinde olabilecek belirsizlikler aynı anda hesaba katılarak, önceki modellerden daha gerçekçi bir yaklaşım sunulmuştur. Geliştirilen karar destek modelinin uygulaması kurgusal bir örnek üzerinden gösterilmiş, Monte Carlo benzetimi kullanılarak elde edilen sonuçlar duyarlılık analizi ile istatistiksel bağımsızlık ve bağımlılık durumları altında incelenmiştir. Bu sayede çalışmanın özgün tarafı detaylı olarak irdelenmiştir.
___
- [1] Frederick W.T., The Principles of Scientific Management, Harper & Brothers, London, Birleşik Krallık, 1911.
- [2] Herzberg F., One more time: How do you motivate employees?, Harv. Bus. Rev., 46 (1), 53–62, 1968.
- [3] Elkington J., Cannibals with Forks: The Triple Bottom Line of 21st Century Business, Capstone Publishing, Oxford, Birleşik Krallık, 1997.
- [4] Ehnert I., Sustainable Human Resource Management: A Conceptual and Exploratory Analysis from a Paradox Perspective, Physica-Verlag GmbH & Co., Heidelberg, Germany, 2009.
- [5] Çevik D.D.O., Tam sayılı doğrusal programlama ile işgücü planlaması ve bir uygulama, Afyon Kocatepe Üniversitesi İ.İ.B.F. Derg., 8 (1), 157–171, 2006.
- [6] Kahveci M., Gidersoy B., İşletme yöneti̇mi̇nde mali̇yet-kar hedefleri̇ne yöneli̇k atama modelleri̇ ve Macar algori̇tması tekni̇ği̇yle anali̇ti̇k bi̇r yaklaşım, Sos. Bilim. Derg., 0 (2), 93–105, 2007.
- [7] Norman B.A., Tharmmaphornphilas W., Needy K.L., Bidanda B., Warner R.C., Worker assignment in cellular manufacturing considering technical and human skills, Int. J. Prod. Res., 40 (6), 1479–1492, 2002.
- [8] Fırat M., Hurkens C.A.J., An improved MIP-based approach for a multi-skill workforce scheduling problem, J. Sched., 15 (3), 363–380, 2012.
- [9] Brusco M.J., An exact algorithm for a workforce allocation problem with application to an analysis of cross-training policies, IIE Trans., 40 (5), 495–508, 2008.
- [10] Othman M., Bhuiyan N., Gouw G.J., Integrating workers’ differences into workforce planning, Comput. Ind. Eng., 63 (4), 1096–1106, 2012.
- [11] Heimerl C., Kolisch R., Work assignment to and qualification of multi-skilled human resources under knowledge depreciation and company skill level targets, Int. J. Prod. Res., 48 (13), 3759–3781, 2010.
- [12] Celik N., Lee S., Mazhari E., Son Y.J., Lemaire R., Provan K.G., Simulation-based workforce assignment in a multi-organizational social network for alliance-based software development, Simul. Model. Pract. Theory, 19 (10), 2169–2188, 2011.
- [13] Nembhard D.A., Bentefouet F., Selection, grouping, and assignment policies with learning-by-doing and knowledge transfer, Comput. Ind. Eng., 79, 175–187, 2015.
- [14] Hewitt M., Chacosky A., Grasman S.E., Thomas B.W., Integer programming techniques for solving non-linear workforce planning models with learning, Eur. J. Oper. Res., 242 (3), 942–950, 2015.
- [15] Martel A., Price W., Stochastic programming applied to human resource planning, J. Oper. Res. Soc., 32 (3), 187–196, 1981.
- [16] Bordoloi S.K., Matsuo H., Human resource planning in knowledge-intensive operations: A model for learning with stochastic turnover, Eur. J. Oper. Res., 130 (1), 169–189, 2001.
- [17] Niknafs A., A hybrid search method for evolutionary dynamic optimization of the 3-dimensional personnel assignment problem and its case study evaluation at the city of Calgary, Doktora Tezi, Calgary Üniversitesi, Bilgisayar Bilimi, Calgary, 2015.
- [18] Ritt M., Costa A.M., Miralles C., The assembly line worker assignment and balancing problem with stochastic worker availability, Int. J. Prod. Res., 54, (3), 907–922, 2016.
- [19] Krokhmal P., Zabarankin M., Uryasev S., Modeling and optimization of risk, Surv. Oper. Res. Manag. Sci., 16 (2), 49–66, 2011.
- [20] Lin C.-J., Assignment problem for team performance promotion under fuzzy environment, Math. Probl. Eng., 2013, 1–10, 2013.
- [21] Fan G.-M., Huang H.-J, A Novel Binary Differential Evolution Algorithm for a Class of Fuzzy-Stochastic Resource Allocation Problems, 13th IEEE International Conference on Control & Automation (ICCA), 548–553, 3-6 Temmuz, 2017.
- [22] Goodwin P., Wright G., Decision Analysis for Management Judgment, Wiley, Chichester, Birleşik Krallık, 2009.
- [23] Keeney R.L., Raiffa H., Decisions with Multiple Objectives, Wiley, New York, A.B.D., 1976.
- [24] Keeney R.L, Raiffa H., Decisions with multiple objectives–Preferences and value tradeoffs, Cambridge University Press, New York, A.B.D., 1993.
- [25] Alarcon B., Aguado A., Manga R., Josa A., A value function for assessing sustainability: Application to industrial buildings, Sustainability, 3 (1), 35–50, 2011.
- [26] Forbes Best Places to Work for. https://www.greatplacetowork.com/best-workplaces/100-best/2019. Yayın tarihi Aralık 7, 2018. Erişim tarihi Mart 18, 2019.
- [27] Glassdoor Best Places to Work for. https://www.cnbc.com/2018/12/04/glassdoor-the-best-places-to-work-in-2019.html. Yayın tarihi Aralık 5, 2018. Erişim tarihi Mart 18, 2019.