ヶ月)のシフトを作成する問題のことです。割当問題の一種と言うことができます。シフト作成の際、法令の順守や必要人数の充足は当然考慮しなければなりません。それだけでは満足度の低いシフトとなってしまう可能性が高いです。以下のような各企業・現場に固有の制約を考慮することになります。上記のような制約は問題構造に応じた数理モデルを構築することで考慮することができます。生産スケジューリング生産スケジューリングとは、工場など現場における作業計画を決定する問題のことです(もう少し広い意味で用いられる場合もありますがここでは省略します)。具体的には、資源制約(機械の性能等)の範囲内で在庫の具合を気にしながら、納期遅れを最小にする機械の稼働計画を決定する問題等が挙げられます。利用したアプローチをしたこともあります。この問題もシフトスケジューリングと同様、現場毎に様々な制約条件が存在します。用いたアプローチでは、解きたい問題を数理モデルとして構築し、数理モデルから得られた解を利用することで課題を解決します。問題解決までのプロセス数理計画問題としての一般的なアプローチ方法はこちらにありますので、併せてご覧ください。以下は問題解決のための一般的な流れになります。数理モデルの構築プロトタイプ作成(数理モデルの検証)システム化ここではシフトスケジューリングを例にもう少し具体的にご紹介します。株式会社NTTデータ数理システムはこちらのプロセスのどの部分からでもお手伝いさせて頂きますのでご相談ください。(1)現実の課題の整理シフト作成の担当者にヒアリングしながら、現状考慮しているルール(制約条件)の洗い出しを行います。以下の様なルールを洗い出します。洗い出したルールを数理モデルの形で表現します。用いて数理モデルを表現します。「表現した数理モデルから最適解を求めるためにどのような(数学的な)処理をするのか」というアルゴリズムの部分はユーザーの方は意識する必要はありません。ここは特に数理計画のノウハウを必要としますので、不安な方は株式会社NTTデータ数理システムにお任せください。作業のみではたいていの場合全てのルールを洗い出すことは不可能です。そもそも人間の頭は非常によくできていて、特に熟練のシフト作成者は、自分でも意識していない様々なルールを考慮しながらシフト作成をしているものです。このため、シフト作成者が最初にプロトタイプで得られたシフトを見た際に、無意識の内に考慮している要素が反映されていないため「何かおかしい」と感じられるケースが多いようです。ここでは、ヒアリング等を通して「何かおかしい」と感じた理由から無意識に考慮していたルールを洗い出すことになります。新たに洗い出されたルールを数理モデルに反映させ、より現実に近いシフトの作成を目指します。ファイル)にすることができます。呼び出しや現在ご利用のシステムへの組み込み等が可能です。個追加することで、これまでの運用とほぼ変わらない状態で自動化することができます。