Die Herausforderung
von Antonio R. Rodriguez und Joseph J. Wolski (National Institutes of Health)
Vorgestellt auf der Wintersimulationskonferenz 2016
Die Bereitstellung und Verwaltung von Verwaltungsdiensten in einer Bundesbehörde, einschließlich des Office of Research Services (ORS) an den National Institutes of Health (NIH), ist mit einer Vielzahl von Herausforderungen verbunden. Viele Verwaltungsfunktionen sind sowohl von Vorschriften als auch von Richtlinien abhängig, und die Anforderungen ändern sich ständig. In dem Maße, wie sich die Anforderungen der NIH-Forschungsaufgaben ändern und weiterentwickeln, ändern sich auch der Bedarf und die Art der administrativen Unterstützung. In diesem dynamischen Umfeld müssen Ressourcen eingeplant und die richtigen Instrumente zur Verfügung gestellt werden, um die erforderlichen administrativen Dienstleistungen rechtzeitig und mit qualitativ hochwertigen Ergebnissen erbringen zu können. Das Ergebnis dieser Prozesse ist in den meisten, wenn nicht sogar in allen Fällen nicht greifbar" und die Transparenz der Prozesse ist begrenzt. Computersimulationstechniken werden eingesetzt, um ein tieferes Verständnis dieser Verwaltungsfunktionen zu entwickeln, Empfehlungen für eine verbesserte Ressourcenzuweisung, Produktivitäts- und Qualitätsverbesserung zu erarbeiten und die Kommunikation und Sichtbarkeit dieser Prozesse bei Kunden und Beteiligten zu verbessern.
Einführung
Eine Verwaltungsfunktion (AF) innerhalb des ORS unterstützt den Auftrag der NIH, indem sie allen Komponenten des ORS und des Office of Research Facilities (ORF) administrative Dienstleistungen zur Unterstützung des NIH-Forschungsauftrags bereitstellt. Die AF berät die Kunden in Fragen der allgemeinen Verwaltung, die u. a. die Bereiche Personalwesen, Haushalt, Reisen, Beschaffung, Eigentum, Schulung, Zeiterfassung und Ausstellung von Personalausweisen umfasst. Die AF dient als "zentrale" Ressource für eine Vielzahl unterschiedlicher Programmfunktionen in der ORS, wie z. B. die NIH-Polizei, Veterinärressourcen, Bereitstellung und Reparatur wissenschaftlicher Geräte, Laborsicherheitsmanagement und viele andere. Diese zentrale Funktion ist in Teams unterschiedlicher Größe, Fachgebiete und Fähigkeiten unterteilt. Viele Aspekte der Verwaltungsfunktionen müssen gemäß den Richtlinien/Vorschriften einheitlich ausgeführt werden und gleichzeitig den individuellen Programmanforderungen entsprechen.
Ziele
Ziel dieses Projekts ist es, Empfehlungen für die Gestaltung eines leistungsstarken Verwaltungssystems mit hoher Kundenzufriedenheit zu entwickeln. Die Computersimulation wird eingesetzt, um Szenarien für die Zusammensetzung von Verwaltungsteams zu modellieren und zu testen, die auf verschiedenen Kombinationen von Kapazität, Arbeitskraft und Produktivität basieren, um den Verwaltungsbedarf verschiedener Organisationen in ORS und ORF zu decken. Diese Bemühungen werden dazu beitragen, das Gleichgewicht zwischen der Nachfrage nach Kundendiensten und der Verfügbarkeit von begrenzten Ressourcen in den Organisationen von ORS und ORF zu verbessern.
Die Simulation wird auch dazu dienen, Engpässe und andere Schwachstellen im Prozess zu identifizieren, um die Entwicklung von Verbesserungsmaßnahmen zu unterstützen und das Bewusstsein für die richtigen Messgrößen zu schärfen, um das Ausmaß der Verbesserungen zu messen.
Die Lösung
Methodik
Es wurden Fokusgruppen abgehalten, in denen alle Verwaltungsfunktionen und Programmmitarbeiter vertreten waren, um zu ermitteln, inwieweit die Kunden mit den derzeitigen Dienstleistungen zufrieden waren, und um Probleme zu identifizieren, die sich auf die Programmmitarbeiter auswirken, sowie Zwänge, die die Dienstleister betreffen. Diese Fokusgruppen ergaben die Möglichkeit, alle Prozesse zu standardisieren, um Unsicherheiten zu verringern und ein höheres Maß an Vorhersehbarkeit zu erreichen. Aus Dienstleistern und Nutzern zusammengesetzte Teams wurden gebildet, um Prozesslandkarten (d. h. Flussdiagramme) für siebzehn Verwaltungsprozesse zu entwickeln. Unter Einbeziehung von Fachleuten und Kundenvertretern wurden nützliche Metriken ausgewählt und Parameter geschätzt.
Input-Metriken wie die Nachfrage nach Dienstleistungen (z. B. Einstellungsmaßnahmen, Reiseanträge, Immobilientransaktionen), die Gesamtzeit des Dienstleistungszyklus und die Zykluszeit für die verschiedenen Schritte im Prozess werden gesammelt oder, sofern verfügbar, aus bestehenden Datenquellen gewonnen. Die Variabilität der Daten wird ebenfalls erfasst und in Szenario-Tests verwendet, um die Auswirkungen von Schwankungen in der Nachfrage und der ungewissen Zykluszeit zu bewerten. Die Prozesse werden unter Verwendung verschiedener Warteschlangendisziplinen und Arbeitslast-Nachfrage-Kombinationen modelliert.
Es werden Experimente durchgeführt, um die Auswirkungen unterschiedlicher Personalressourcen, Spezialisierungen und Qualifikationsniveaus in den Verwaltungsteams zu bewerten, um den unterschiedlichen Verteilungen der Serviceanforderungen zwischen den verschiedenen Kundenorganisationen gerecht zu werden. Die Ergebnisse werden es ermöglichen, die verschiedenen Ebenen der Ressourcenzuweisung zu bewerten, um die Nachfrage unter verschiedenen Szenarien zu befriedigen.
Während der Arbeit an der Modellierung und Simulation wird das Büro für Qualitätsmanagement mit den funktionalen Organisationen zusammenarbeiten, um Beobachtungsdaten (z. B. Zykluszeit für kritische Prozessschritte) oder historische Daten (z. B. Dienstleistungsnachfrage) zu sammeln, sofern diese verfügbar und angemessen sind. Diese Daten werden verwendet, um die Ergebnisse der Modellierungs- und Simulationsbemühungen zu validieren und um zu entscheiden, ob die Implementierungsbemühungen zeitgerecht sind.
Die Auswirkungen auf das Unternehmen
Schlussfolgerungen und nächste Schritte
Als Ergebnis dieses Projekts werden die Verwaltungsaufgaben auf der Grundlage der Kundennachfrage, der verfügbaren Ressourcen und der spezifischen, aber unterschiedlichen Serviceanforderungen der verschiedenen Kundenorganisationen durchgeführt. So kann beispielsweise der Reisebedarf in einer Organisation mit geringer Mitarbeiterfluktuation größer sein, während eine andere Organisation einen geringen Reisebedarf, eine hohe Fluktuation und einen lokalen Schulungsbedarf hat. Die Durchführung von Szenarien auf der Grundlage historischer Daten ermöglicht eine bessere Abstimmung von Arbeitslast und Ressourcen während des gesamten Geschäftszyklus.