A workload measurement framework for determining staffing needs

2023

Полный текст Открытый доступ: Gold Метаданные (CSL-JSON)
DOI 10.26577/sedgch.2023v1ca2
Достоверность данных 70 средняя
Как считается эта оценка

Складывается из проверяемых признаков самой записи: есть ли у статьи DOI, сколько независимых источников подтвердили её данные, заполнены ли обязательные поля и насколько свежо последнее подтверждение. Снижают оценку расхождения между источниками и отсутствие идентификатора. Значение от 80 означает, что запись опубликована без дополнительной проверки; от 60 до 79 — что она опубликована с пониженной достоверностью и ручная проверка желательна. Запись, выверенную редактором вручную, пересчёт не опускает ниже 90. Это оценка наших данных о статье, а не оценка самой статьи.

Аннотация

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.