A workload measurement framework for determining staffing needs

2023

Толық мәтін Ашық қол жеткізу: Gold Метадеректер (CSL-JSON)
DOI 10.26577/sedgch.2023v1ca2
Деректер сенімділігі 70 орташа
Бұл баға қалай есептеледі

Ол жазбаның өзінің тексерілетін белгілерінен құралады: мақаланың DOI-і бар ма, оның деректерін қанша тәуелсіз дереккөз растады, міндетті өрістер толтырылған ба және соңғы растау қаншалықты жаңа. Дереккөздер арасындағы алшақтық пен идентификатордың болмауы бағаны төмендетеді. 80-нен бастап мән жазбаның қосымша тексерусіз жарияланғанын, 60-тан 79-ға дейін — оның сенімділігі төмен күйде жарияланғанын және қолмен тексеру ұсынылатынын білдіреді. Редактор қолмен тексерген жазбаны қайта есептеу 90-нан төмен түсірмейді. Бұл — мақаланың өзіне емес, ол туралы деректерімізге берілген баға.

Аңдатпа

Determining workforce demand is an integral part of the workforce planning process -determining workforce size, composition, organization, and deployment.It analyzes the current and forecasts the future levels of workload required to fulfill the organization's mission and the factors that influence the workload.But the lack of reliable sources of actual task durations is the most significant difficulty in determining the workload.This paper proposes a workload measurement framework.Its purpose is to measure the workloads of tasks managerial, professional, and technical employees perform at the workplace.Our approach suggests a detailed description of work processes and an elementwise time study using a specially designed web application.The proposed workload measurement framework was successfully implemented in the study to determine staffing needs for local government employees.More than 1800 state employees responded to the time study.The proposed workload measurement framework provided quality data for workload analytics.The proposed workload measurement framework has two benefits.Firstly, it provides the workload model developers with the actual task duration data, thus making the workload models more accurate and less dependent on subjective inputs.Secondly, it decreases the labor-intensity of the data collection and analysis processes, thus reducing the workload model development lead times.