Optimalno raspoređivanje konsultanata na više projekata na osnovu ocene efikasnosti

Abstract

Predmet istraživanja ove doktorske disertacije je razvoj novog pristupa selekciji konsultanata i njihovo optimalno raspoređivanje na određene pozicije (aktivnosti) na jednom ili više projekata. Adekvatan plan rasporeda konsultanata se prepoznaje kao jedan od najvažnijih faktora za efikasnu i pravovremenu realizaciju jednog ili više projekata čije aktivnosti mogu da se odvijaju istovremeno, a da se pri tome poštuju kadrovska i budžetska ograničenja. Ovaj problem je nepolinomijalne složenosti (NP težak) odnosno postaje sve složeniji sa povećanjem dimenzija odnosno broja projekata, broja kosultanata i aktivnosti koje je neophodno realizovati. Donosilac odluke bi trebalo da se vodi jedinstvenim kriterijumom pri određivanju rasporeda tako da uspešno kreira balansiran i efikasan plan rasporeda konsultanata. Efikasnost plana zavisi od različitih ulaznih i izlaznih kriterijuma kao što su obučenost i kvalifikacije konsultanta ali i njihova cena i ocene pri realizaciji sličnih aktivnosti u prošlosti. Očigledno je da je priroda kriterijuma različita i da oni po svojoj prirodi mogu biti i kvantitativni i kvalitativni, što dalje otežava modeliranje procesa i određivanje jedinstvene mere efikasnosti. Prema tome, osnovno je pitanje kako da se kreira efikasan raspored koji će obezbediti optimalno angažovanje raspoloživih konsultanata na više poslova na jednom ili više projekata koji se odvijaju istovremeno, posebno ukoliko nekoliko konsultanata može da realizuje istu aktivnost sa različitim učinkom odnosno nivoom perfomansi. U ovoj doktorskoj disertaciji se predlaže korišćenje i proširivanje modela analize obavijanja podataka (DEA - Data Envelopment Analysis) kao tehnike pomoću koje se integrišu svi ulazni i izlazni kriterijumi i kreira se jedna mera kojom se ocenjuje efikasnost. Predloženo proširenje se odnosi na kreiranje odgovarajućeg DEA modela mešovitog (celobrojnog) linearnog programiranja pomoću koga se istovremeno ocenjuje efikasnost i vrši raspoređivanje konsultanata na pozicije (aktivnosti) na jednom ili više projekata. Kao rezultat optimizacije dobija se jedinstvena ocena efikasnosti za svakog konsultanta za svaku potencijalnu aktivnost na osnovu istorijskih podataka o ključnim indikatorima performansi, simultano sa njihovim dodeljivanjem aktivnostima koje će izvršavati tako da se maksimizira ukupna efikasnost realizacije svih aktivnosti na svim projektima.

The main subject in this dissertation is development of a new approach to the selection of staff and their optimal assignment to certain positions in one or more simultaneous projects. An adequate staff assignment is recognized as one of the most important factors for the efficient and timely implementation of projects whose activities can take place at the same time. This problem is very complex and becomes more and more complicated with the increase in the number of projects, the number of staff and the activities that need to be realized. The decision maker should be guided by a unique criterion so that it successfully creates a balanced and efficient assignment plan. The efficiency depends on different input and output criteria, such as the training and qualifications of the staff, but also their costs and scores in the implementation of similar activities in the past. It is obvious that the nature of the criteria is different and they can be both quantitative and qualitative, which further complicates the process of interlacing and the determination of a single measure of efficiency. Therefore, the fundamental question is how to streamline an effective schedule that will ensure optimum engagement of available staff on multiple activities in one or more projects that take place at the same time, especially if several staff members can implement the same activity with different level of performance. This doctoral dissertation proposes using and modification of the Data Envelopment Analysis (DEA) as a technique that integrates all input and output criteria and creates a single measure of efficiency. The proposed modification refers to the creation of an appropriate mixed-integer linear programming DEA model, which simultaneously assesses the efficiency and make the assignment plan of the staff member to positions (activities) in one or more projects. As a result of optimization, a unique assessment of efficiency for each staff member for each potential activity is obtained based on historical data on key performance indicators, simultaneously with their assignment to activities to be performed in order to maximize the overall efficiency of the implementation of all activities on all projects.