برنامه‌ریزی شیفت‌ها، به زبان هوش و داده

در بسیاری از سازمان‌های بزرگ، خصوصاً در محیط‌های درمانی یا خدماتی چندنوبته، هم‌پوشانی یا کمبود نیرو میان شیفت‌ها یک دغدغه دائمی است. مدیران ناچارند ساعت‌ها داده‌ها را بررسی کنند تا مطمئن شوند تداخلی در حضور کارکنان پیش نمی‌آید یا هر واحد نیروهای کافی دارد. این فرآیند وقت‌گیر،‌ مستعد خطاست و حتی تغییرات کوچک در ترکیب نیروها می‌تواند برنامه را به‌هم بریزد.

IPM با استفاده از الگوریتم ژنتیک و یادگیری ماشین، چندین سناریوی پیشنهادی بهینه تولید می‌کند و بهترین ترکیب نیرو را پیشنهاد می‌دهد. سامانه با بررسی الگوهای تردد، نیاز واحدها و قیود قانونی، ساختار نوبت‌ها را طوری تنظیم می‌کند که تداخل به حداقل برسد و هیچ شیفتی بدون نیرو نماند. در نتیجه برنامه‌ای خودکار، دقیق و قابل اطمینان ایجاد می‌شود که از اتلاف زمان جلوگیری می‌کند.

وقتی برنامه‌ریزی شیفت به‌صورت دستی انجام شود، تصمیم‌ها ممکن است ناخواسته تحت تأثیر سلیقه فردی یا نگاه غیرشفاف قرار بگیرند. این موضوع نه‌تنها باعث نارضایتی کارکنان می‌شود، بلکه عدالت سازمانی را هم زیر سؤال می‌برد و به اعتماد تیم‌ها آسیب می‌زند.

IPM تصمیم‌گیری را از سطح سلیقه انسانی به سطح تحلیل داده‌های واقعی ارتقا می‌دهد. با استفاده از شاخص عدالت و وزن‌دهی هوشمند به قیدها، تمامی تصمیم‌ها به‌صورت شفاف و قابل پیگیری ثبت می‌شوند. هیچ تغییر یا تخصیصی بدون دلیل منطقی اتفاق نمی‌افتد. با این ساختار، عدالت نه در شعار، بلکه در عملکرد روزانه سامانه دیده می‌شود.

یکی از مشکلات رایج در واحدهای منابع انسانی، مغایرت برنامه‌های نوبت کاری با قوانین رسمی و دستورالعمل‌های وزارت کار است؛ به‌خصوص در حوزه‌هایی مثل ساعات مجاز کاری، استراحت، شیفت شبانه یا تخصص‌های خاص. کنترل دستی این قوانین در هر برنامه، زمان‌بر و پرریسک است.

IPM به‌صورت خودکار همه قوانین کاری و سازمانی را هنگام طراحی برنامه در نظر می‌گیرد. سیستم، شبکه‌ای از ضوابط هوشمند دارد که هر زمان تخطی یا تناقضی رخ دهد، هشدار می‌دهد و برنامه را اصلاح می‌کند. این کنترل خودکار باعث می‌شود حتی در سازمان‌های چندشیفتی بزرگ، خروجی همیشه مطابق با چارچوب‌های رسمی باشد.

در سازمان‌هایی با صدها نفر پرسنل، طراحی جدول شیفت ممکن است ساعت‌ها یا حتی روزها طول بکشد. هر بار تغییر یا جابه‌جایی نیرو، فرآیند را از نو آغاز می‌کند. این زمان طولانی نه‌تنها بهره‌وری را کاهش می‌دهد، بلکه تمرکز تیم‌های منابع انسانی را از وظایف تحلیلی و توسعه‌ای منحرف می‌کند.

IPM با تکیه بر الگوریتم ژنتیک، طراحی اولیه شیفت‌ها را در چند دقیقه انجام می‌دهد. سامانه چند سناریوی جایگزین تولید می‌کند تا مدیران بتوانند بهترین را انتخاب کنند. هر بار تغییر در داده‌ها یا شرایط، نیاز به شروع مجدد ندارد. سیستم خود برنامه را بهینه‌سازی هوشمند می‌کند تا بهره‌وری در بالاترین سطح حفظ شود.

وقتی کارکنان در فرآیند نوبت کاری نقشی نداشته باشند، احساس بی‌عدالتی و نارضایتی افزایش می‌یابد. درخواست‌های تغییر یا مرخصی به سختی پیگیری می‌شوند و نهایتاً عملکرد سازمان تحت تأثیر قرار می‌گیرد. این مشکل به‌شدت متداول و پرهزینه است.

با ماژول IPM، کارکنان می‌توانند مستقیماً ترجیحات کاری خود (مثل روزهای ترجیحی، عدم امکان حضور یا تمایل به شیفت‌های خاص) را ثبت کنند. سیستم به‌صورت خودکار بررسی می‌کند که این ترجیحات تا چه حد با نیاز سازمان سازگارند و در تصمیم‌گیری لحاظ می‌شوند. به این ترتیب، ‌کارکنان احساس می‌کنند در تصمیم نهایی سهیم‌اند و این امر، انگیزه و تعهدشان را افزایش می‌دهد.