NSAN KAYNAKLARI YÖNET M NDE KULLANILAN KARAR DESTEK S STEMLER N N NCELENMES VE DE ERLEND R LMES
Levent KARAMALAK1
Altan ÖZK L2
hsan SABUNCUO LU3
ÖZET
Organizasyonlar n rekabetçi ortamlarda ya amlar n sürdürmeleri için kaynaklar n etkin kullan lmas gerekir. Bu kapsamda, nsan Kaynaklar Yönetimi stratejik bir rol üstlenmektedir. nsan Kaynaklar Yönetiminin stratejik rolünü etkin biçimde oynayabilmesini sa lamak maksad yla, bilgiyi analiz edebilecek ve ç kt lar üretebilecek uygun kalitatif ve kantitatif modeller geli tirilerek karar sürecine katk da bulunulmas gerekir. Bilginin elektronik ortamda toplanmas ndan ziyade; nas l, ne zaman, neden ve kimi de erlendirmeli, e itmeli, ödüllendirmeli, seçmeli vb. sorulara cevap verecek Karar Destek Sitemleri geli tirilmelidir. Bu çal mada; nsan Kaynaklar Yönetimi i levleri hakk nda özet bilgi verilmekte ve literatürdeki çal malar taranarak, Karar Destek Sistemlerinin söz konusu i levlerde ne ekilde kullan ld ara t r lmaktad r. Ayr ca, nsan Kaynaklar Yönetimine yönelik Karar Destek Sistemlerinde kullan lan yöntemlerin i levler baz nda s n fland r lmas sunulmaktad r.
Anahtar Kelimeler: nsan Kaynaklar Yönetimi, Karar Destek Sistemleri
THE USE OF DECISION SUPPORT SYSTEMS IN HUMAN RESOURCES MANAGEMENT
ABSTRACT
Organizations should use their resources efficiently to survive in competitive environments. Within this perspective, Human Resources Management has a strategic role. In order to make Human Resources Management play its role efficiently, one should contribute to decision process by developing appropriate qualitative and quantitative models which can analyze information and generate outputs. Instead of gathering information in electronic environments, Decision Support Systems, which can answer questions like how, when, why, and who should be evaluated, trained, rewarded, recruited etc., should be developed. This study, gives brief information about the functions of Human Resource Management, and by literature review, explores how Decision Support Systems are used for those functions. Additionally, a function-based classification of the methods used in the Decision Support Systems for Human Resources Management is presented.
Keywords: Human Resources Management, Decision Support Systems
1Doktora Ö c., Kara Harp Okulu, SAVBEN, Harekât Ara t rmas ABD., Bakanl klar, Ankara, 2Yrd.Doç.Dr., At l m Üniversitesi, Endüstri Mühendisli i Bölümü, Ankara
1. G R
nsan Kaynaklar Yönetimi ( KY); organizasyonun hedeflerine ula mas n sa lamak maksad yla, insan yetene inin etkin ve verimli kullan lmas için organizasyon sistemlerinin yönetimidir (Mathis ve Jackson, 2006). KY; insan kaynaklar n n sa lanmas , istihdam edilmesi ve yönlendirilmesi için kavramsal bir çerçeve sunmaktad r. Bu çerçeve içinde yer alan faaliyetlerin tümü organizasyonun k sa, orta ve uzun vadeli amaçlar n gerçekle tirmesini, çal anlar n n ihtiyaçlar n ve beklentilerini kar lamas n ve ayn zamanda da sosyal sorumluluklar n yerine getirmesini sa lamaktad r (Bilgi vd., 2004). Bu kapsamda KY, bünyesinde birçok yönetimsel karar problemini bar nd rmaktad r. KY’ye yönelik günümüz bili im sistemleri sayesinde elde edilen oldukça büyük miktardaki veritabanlar , personel yönetimine ili kin kay t ve raporlama faaliyetleri ile geleneksel veri i lemlerini etkin bir ekilde desteklemektedir. Ancak, küreselle me ve buna ba l olarak rekabet yap s n n de i mesi, teknolojik geli meler ve bunun sonucunda ortaya ç kan yeni çal ma ekilleri, çal anlar n temel özelliklerinin ve demografik yap lar n n eskiye göre farkl la mas , yeni yönetim ve organizasyon yakla mlar göz önünde bulunduruldu unda, karar verme sürecinde söz konusu veritabanlar n tek ba na kullanmak birçok durumda yetersiz kalmaktad r. KY, bu veritabanlar n n geleneksel kullan m n , örgütsel karar verme sürecini aç kça desteleyebilecek i levselli e dönü türecek Karar Destek Sistemleri (KDS)ne ihtiyaç duymaktad r. Bu kapsamda, veriyi analiz etmek ve karar verme sürecini destekleyecek ç kt lar elde etmek için uygun kalitatif ve kantitatif modeller kullan lmal d r. Harekât Ara t rmas söz konusu modelleri sa layabilir (Kelemenis ve Askounis, 2008). Bu çal mada, KDS’lerin KY i levlerinde ne ekilde kullan ld ve bu KDS’lerde kullan lan modellerin KY i levleri baz nda s n fland r lmas incelenerek, gelecek KY KDS çal malar na k tutulmas amaçlanmaktad r.
Makalenin kalan k sm u ekilde organize edilmi tir: 2’nci bölümde KY’nin i levleri özetlenmektedir. 3’üncü bölümde KY için geli tirilen KDS’lerde kullan lan modeller/yöntemler s n fland r lmaktad r. 4’üncü bölümde KY’de KDS uygulamas na ili kin olarak literatürde mevcut
çal malar sunulmaktad r. 5’inci bölümde ise sonuç ve de erlendirmeler yer almaktad r.
2. NSAN KAYNAKLARI YÖNETIMININ LEVLERI
KY özde iki amac gerçekle tirmeye çal r. Bu amaçlar, çal anlardan en üst düzeyde verim almak ve i ya am n n kalitesini art rarak, çal anlar n yapt klar i ten zevk almalar n sa lamakt r. KY, bu iki temel amac gerçekle tirme yolunda, birtak m i levleri yerine getirir. Ça da bir organizasyonda KY, bu iki amac birlikte gerçekle tirebilmek için insan kayna yla üç aç dan ilgilenir:
· nsan kayna ndan yararlanma
· nsan kayna n motive etme veya isteklendirme · nsan kayna n koruma
nsan kayna ndan yararlanma; analizleri, nsan Kaynaklar ( K) planlamas , i ba vurular n n al nmas , personel seçimi, e itim ve geli tirme, performans de erlemesi, terfi, i de i tirme, i ten ç karma vb. faaliyetleri içerir. nsan kayna n motive etme veya isteklendirme; i le çal an aras ndaki uyumsuzluklar ortadan kald rma, parasal ve parasal olmayan menfaatler; görü me, dan ma, kariyer planlamas ve yönetime kat lma gibi bireyin örgütün ba ar s na katk s n artt ran çe itli faaliyetleri içerir.
nsan kayna n koruma ise i yeri çal ma ko ullar n iyile tirme, i güvenli i ve i güvencesi gibi insan kayna n n sosyal varl n koruyan faaliyetleri kapsar.
gücünün, kanunlar n ve i çi ihtiyaçlar n n sürekli de i ti i bir çevrede, KY i levleri de sürekli geli mekte ve de i mektedir. KY i levlerine yönelik çe itli s n fland rmalar mevcuttur. Mathis ve Jackson (2006), KY i levlerini: Stratejik KY; E it i çi f rsatlar ; Kadrolama; K geli imi; Ücretlendirme ve özlük haklar ; Sa l k, Güvenlik ve emniyet; çi ve i veren ili kileri eklinde s n fland rmaktad r. Kelemenis ve Askounis (2008) ise daha sade bir grupland rma yapmakta ve i levleri: Personel seçimi; Mesleki geli im ve
e itim; Personel de erlendirmesi; Ücretlendirme olarak tan mlamaktad r. Bu çal mada; KY’nin temel i levlerinin s n fland r lmas nda, Tablo 1 (Bilgi vd., 2004)’deki i levler esas al nacakt r.
Tablo 1 de KY’nin temel faaliyet alanlar ve bunlar n içinde yer alan alt i levler çizelge hâlinde görülmektedir. KY’yi olu turan i levler birbirleri ile etkile im hâlindedir. Örne in analizi; örgüt yap s n n olu turulmas , i ve araç-gereç tasar m , i gücü planlamas , personel seçimi, personel e itimi, performans de erlemesi, i de erlemesi, i in görevlerine ili kin belirsizliklerin azalt lmas konular na yarar sa lar. K planlama i levinin özelli i, di er KY i levlerine veri sa lamas d r. Personel bulma ve seçme i levinin temel amac , organizasyona en yararl olacak ki ileri bulmak ve seçmektir. Seçilen ve i e yerle tirilen ki ilerin gerçekten ba ar l olup olmad klar ise Performans de erlemesi arac l yla saptan r. ayet personelin i teki ba ar s yeterli de ilse, e itim çal malar gündeme gelir. Ödüllendirme, Ücretlendirme, Sendikal ili kiler ve Kariyer planlama i levleri daha çok i ya am n n kalitesini art rmaya yönelik çabalar içerir. KY i levleri ile ilgili ayr nt l bilgi için Bilgi vd., (2004), Mathis ve Jackson (2006), Tortop vd. (2007), Rowley ve Jackson (2009), Ivancevich (2009), Sabuncuo lu (2011) ve Ayan (2012)’dan istifade edilebilir.
Temel Faaliyet
Alanlar levleri lgili Konular
Örgüt, ler ve nsanlar için Planlama Yap lmas · analizi · K planlamas · tasar m · Stratejik KY
· K ihtiyaçlar n n tahmin edilmesi, uygun yer ve zamanda uygun K’n n sa lanmas
· Kariyer ve ba ar planlamas n n yap lmas · Stratejik ücretlendirme
· analizlerinin yap lmas , i tan mlar n n ve gereklerinin haz rlanmas
· lerin yeniden tasarlanmas
nsan Kaynaklar n n Elde Edilmesi · Personel · bulma · Personel seçme · Yerle tirme
· K planlamas n n yap lmas · Yasalar n izlenmesi · lerin ara t r lmas
· tan mlar n n ve i gereklerinin güncellenmesi · Personel bulma kaynaklar n n de erlendirilmesi · Etkili personel bulma çal malar n n yap lmas · Personel seçme yöntemlerinin ve test görü me
tekniklerinin kullan lmas
· e ba latma ve i e al t rma yap lmas
nsan Kaynaklar n n Elde Tutulmas · E itme ve geli tirme · Ödüllendirme · Ücretlendirme · Güvenlik ve sa l k
· Sendikal ili kiler
· de erlemesi yap lmas
· Te vikli ücret sistemlerinin ve ek olanaklar n sa lanmas · Personel ikâyetlerinin çözülmesinde ve disiplinle ilgili
prosedürlerin i letilmesinde adil K programlar n n haz rlanmas
· güvencesi, personel güvenli i ve sa l yla ilgili yasal gerekliliklerin izlenmesi ve yerine getirilmesi
· Sendikalarla ili kilerin sürdürülmesi · Toplu pazarl klar n yap lmas
· Tazminat ve sigorta yönetimi gerçekle tirilmesi · Gerekti inde personel say s n n azalt lmas · Personelin çe itli ihtiyaçlar n n (fiziksel, sosyal ve
kültürel) kar lanmas
Bireysel ve Örgütsel Performans n Art r lmas · Performans de erleme · Kariyer planlama ve geli tirme · Disipline etme · Personel motivasyonu · Performans yönetimi · Toplam kalite yönetimi · Personel kat l m programlar · Kariyer yönetimi
· E itim yönetimi · Ödül ve ücret yönetimi · Disiplin ve de i im yönetimi
· K uygulamalar n n örgütsel stratejileri destekleyici ekilde tasarlanmas
· Örgütü yeniden yap land rma çal malar n n desteklenmesi
· K uygulamalar n n ölçülmesi, de erlenmesi ve di er i letmelerin sonuçlar yla kar la t r lmas
3. KY IÇIN GELI TIRILEN KDS’LERDE KULLANILAN YÖNTEMLER Bu güne kadar yap lan çok say da çal man n incelemesi sonucunda, KY KDS’lerinde yayg n olarak kullan lan yöntemler belirlenmi ve KY’nin i levleri baz ndaki kullan m Tablo 2’de sunulmu tur. Bu bölümün kalan k sm nda, söz konusu yöntemlerin tan mlar na ve KY KDS’leri ile ili kilerine yer verilmektedir.
Tablo 2: KY KDS’lerinde Kullan lan Yöntemler.
Temel Faaliyet Alanlar
levleri Kullan lan Yöntemler
Örgüt, ler ve nsanlar için Planlama Yap lmas · analizi · K planlamas · tasar m · Simülasyon (Simulation)
· Dinamik Programlama (Dynamic Programming) · Hedef Programlama (Goal Programming) · Do rusal Programlama (Linear Programming) · Genetik Algoritma (Genetic Alghoritm)
nsan Kaynaklar n n Elde Edilmesi · Personel bulma · Personel seçme · Yerle tirme
· Bulan k Küme Teorisi (Fuzzy Logic Theory) · Çok Kriterli Karar Verme (Multi Criteria Decision
Making)
· Veri Madencili i (Data Mining) · Karar A ac (Decision Tree)
· Genel Atama Problemi Yakla m (General Assignment Problem)
· Analitik A Yöntemi (Analytic Network Process /ANP)
· Analitik Hiyerar i Yöntemi (Analytic Hierarchy Process / AHP) nsan Kaynaklar n n Elde Tutulmas · E itme ve geli tirme · Ödüllendirme · Ücretlendirme · Güvenlik ve sa l k · Sendikal ili kiler
· Uzman Sistemler (Expert Systems) · Simülasyon (Simulation)
· Do rusal Programlama (Linear Programming) · Kural Tabanl Programlama (Rule Based
Bireysel ve Örgütsel Performans n Art r lmas · Performans de erleme · Kariyer planlama ve geli tirme · Disipline etme
· Analitik Hiyerar i Yöntemi (Analytic Hierarchy Process /AHP)
· Simülasyon (Simulation)
· Do rusal Programlama (Linear Programming) · Uzman Sistemler (Expert Systems)
· Bulan k Küme Teorisi (Fuzzy Logic Theory) · Kural Tabanl Programlama (Rule Based
Programming)
· Çok Kriterli Karar Verme (Multi Criteria Decision Making)
Bulan k Küme Teorisi, klasik mant k sistemlerinden ziyade insan
dü üncesi ve tabii dil ruhuna daha yak nd r. Temel olarak, gerçek dünyan n eksik ve yakla k özelli ini yakalayan etkili bir araç sa lar. Matematiksel model ve ölçülen de erlerin yan s ra insan dü üncesini de mühendislik sistemine katmak üzere insan dü üncesini formüle eder. Dünyadaki baz olaylar aç klamak için kesin tan mlamalarda bulunabilmek imkâns zd r ve olaylar ço u zaman belirsizlikler ve do rusal olmama özellikleri ta r. Bu nedenle e ya ve olaylar bulan kl k perspektifinde ele al nd kça, çok daha do ru ve verimli sonuçlar elde edilebilir. Bulan k mant k, bu yakla m için kullan labilecek oldukça tesirli bir mant k anlay d r. Terimler ya da ölçüler kesin olarak tan mlan p ölçülemedi inden, insanlar ço u zaman belirsiz (kesin olmayan) ifadeler kullan rlar. te bulan k mant k baz sorulara basitçe evet-hay r cevab verilemeyen durumlar kapsar. Bulan kl n ve bulan k mant n temeli de budur. Bulan k Küme Teorisi, özellikle personel seçimi ve de erlendirmesi problemleri için ideal bir yöntemdir. ihtiyaçlar n n çe itlili i ve insan özelliklerinin karma kl personelin i e uygunlu unun tam ve hatas z biçimde tespit edilmesine olanak sa lamaz (Liang ve Wang, 1992). Ayn ekilde; personel de erlendirmesinde, bir insan n ba ka bir insan n performans n ve davran lar n de erlendirmesi s ras nda verdi i notlar yakla k tahmini de erlendirmelerden öteye gidemez. Bu kapsamda; bulan k mant k kesin olmayan ve belirsiz bilgilerin analizinde kullan labilir.
Uzman Sistem, herhangi bir bilgi problemi için, bir uzman gibi ustaca
problem çözümü yapan özel bir bilgisayar program d r. Bir ba ka ifade ile uzman sistemler, belirli bir alanda sadece o alan ile ilgili bilgilerle donat lm ve problemlere o alanda uzman bir ki inin getirdi i ekilde çözümler getirebilen bilgisayar programlar d r (Öztemel, 1995). Samways ve Byrne-Jones (1991) uzman sistemi; kullan c lar na, uzmanlar n bilgi muhakeme yeteneklerine ula ma ve bu yeteneklerden faydalanma olana veren bir bilgisayar paketi olarak tan mlanm t r. Uzman sistemler genellikle a a daki bile enlerden olu ur (Jackson, 1990):
· Belli bir problem hakk ndaki gerçekler, kurallar ve bilgileri içeren Bilgi Taban ,
· Problemlere çözümler üretmek üzere depolanan bilgiyi ustal kla kullanan Ç kar m Mekanizmas ,
· Kullan c ile ileti imi sa lamak üzere Kullan c Ara Yüzü,
· Bilgi taban n n geli tirmeye yard m etmek üzere Bilgi Edinim Modülü.
Byun ve Suh (1994)’e göre; planlama, i analizi, i e yerle tirme, personel seçimi, performans de erlendirmesi, ücretlendirme, e itim ve i çi-i veren çi-ilçi-i kçi-ilerçi-i çi-i levlerçi-i, Uzman Sçi-itemlerçi-in kullan m çi-iççi-in en uygun KY i levleridir. nsan kaynaklar na ait büyük hacimli nicel ve nitel verilerle ba a ç k lmas nda ve bunlar n karar vericileri destekleyecek ç kt lara dönü türülmesinde, Uzman Sistemlerin bilgi yönetim kapasitesi büyük rol oynamaktad r (Kelemenis ve Askounis, 2008).
Çok Kriterli Karar Verme veya Çok Kriterli Analiz, tek kriterli
yakla m n kullan lmas n n mümkün olmad durumlarda, seçenekler aras ndaki tüm tercihlerin de erlendirilmesinde kullan l r. Karar al nmas gereken birçok durumda, karar vericinin tek ve net bir kriterle kar kar ya kald durumlar oldukça azd r (Figueira vd., 2005). Çok Kriterli Analiz, personel seçimi ve de erlendirmesi problemlerinde ideal bir yöntemdir. Personel seçiminde; i e ba vuran ki ilerin teknik, sosyal, entelektüel, davran sal vb. özellikleri göz önünde bulundurulmaktad r. Her pozisyon için söz konusu özelliklerin birbirine göre sahip olduklar önem dereceleri karar vericiler için de i kenlikler içerir. Bu nedenle, uygun personelin uygun
kadroya yerle tirilmesi maksad yla, her özellik için uygun a rl klar belirlenmesi gerekir. Benzer ekilde, personel de erlendirmesinde; personelin tutumu, davran lar ve bilgi düzeyinin ölçülmesinde kullan lan çok boyutlu performans endekslerinin, çal anlar n performans n do ru biçimde ölçümlemesini sa layacak, bunu yaparken de çal anlar aras ndaki adalet ortam n koruyacak ekilde tasarlanmas gerekmektedir. Çok Kriterli Analiz ile kriterlere verilen a rl klar, karar probleminin türüne göre s ralama ve seçme i lemlerinde kullan labilir.
Analitik Hiyerar i Yöntemi (AHY) (Analytic Hiyerarchy Process/AHP),
karar alternatiflerinin çoklu kriterlere göre s ralanmas na ve seçim yap lmas na yarayan nicel bir yöntemdir. Di er bir deyimle AHY; her bir karar alternatifini, karar vericinin kriterlerini yakalama derecesine göre s ralamak için rakamsal de erler geli tirme sürecidir (Russell ve Taylor, 2000). AHY; karar vericinin tüm kriterlerini yakalayan en iyi alternatifi seçmekle, “Hangisini seçece iz?” veya “En iyisi hangisidir?” sorular na cevap bulur. AHY ve Analitik A Yönteminin (Analytic Network Process/ANP) gücü, do ru tahminler yapmada ve daha iyi kararlar vermede, somut ve soyut kriterler aras ndaki her türlü ili kiye hâkim olmak için özel oran skalalar n n kullan m nda yatmaktad r. AHY ve Analitik A Yönteminde kullan lan oran ölçekleri sadece kriterlere önem a rl klar atamakla kalmaz, ayn zamanda alternatifler için yap lan tercihlere de erler biçmemizi sa lar (Saaty, 1980, 1996).
Simülasyon, karma k i lemlerin ve sistemlerin tasarlanmas nda ve
i letilmesinde kullan labilecek en güçlü analiz araçlar ndan birisidir. Simülasyon ile sistemlerin davran lar tan mlanabilir, gözlemlenen davran lar için teoriler veya hipotezler üretilebilir ve modelden istifade ile sistemin gelecekteki davran lar tahmin edilebilir. Her simülasyon çal mas nda izlenmesi gereken baz ad mlar vard r. Bunlar: Problem Tan m , Proje Planlamas , Sistem Tan mlamas , Kavramsal Model Formülasyonu, Ön Deneysel Tasar m, Girdi Verisi Haz rlamas , Model Olu turulmas , Geçerlik ve Do rulama, Son Deneysel Tasar m, Deneyleme, Analiz ve Yorumlama, Uygulama ve Dokümantasyondur (Pegden vd., 1995).
Do rusal Programlama, optimizasyon problemlerini çözmekte kullan lan bir araçt r. George Dantzig, 1947 y l nda, do rusal programlama problemlerini çözmede kullan lan çok etkili bir yöntem olan Simpleks Metodunu geli tirmi tir. Simpleks Metodunun bulunmas ndan sonra, Do rusal Programlama, çok çe itli endüstriyel problemlerde kullan lan bir yöntem hâline gelmi tir (Winston, 1994).
Genetik Algoritmalar, yapay zekân n gittikçe geni leyen bir kolu olan
evrimsel hesaplama tekni inin bir parças n olu turmaktad r. Ad ndan da anla ld üzere, evrimsel hesaplama tekni inin bir parças olan genetik algoritma Darvin’in evrim teorisinden esinlenerek olu turulmu tur. Herhangi bir problemin genetik algoritma ile çözümü, problemi sanal olarak evrimden geçirmek suretiyle yap lmaktad r. Darvin’in “en iyi olan ya ar” prensibine dayal olarak bir popülasyonu olu turan bireylerin rekabet etmelerini ve rekabet sonucu elenmelerini sa layan, evrimsel süreci simüle eden Genetik Algoritmalar, ilk olarak John Holland taraf ndan ortaya at lm t r (Holland, 1975). Genetik Algoritma geleneksel yöntemlerle çözümü zor veya imkâns z olan problemlerin çözümünde kullan lmaktad r. Çok genel anlamda Genetik Algoritman n üç uygulama alan bulunmaktad r. Bunlar deneysel çal malarda optimizasyon, pratik endüstriyel uygulamalar ve s n fland rma sistemleridir. Genetik Algoritmalar, birden fazla (popülasyon büyüklü ü kadar) çözüm üzerinde çal rlar. Çözümler, problemin yap s na uygun bir ekilde kodlanm kromozomlar taraf ndan temsil edilirler. Genetik Algoritma, bireylerin bir ba lang ç popülasyonunu alarak ve her yeniden üretimde genetik operatörleri kullanarak bu prosesleri simüle eder. Optimizasyon aç s ndan, popülasyondaki her birey, verilen problemde olas çözümü gösteren bir dizi veya kromozoma kodlan r. Bir bireyin uyumu, verilen amaç fonksiyonuna göre de erlendirilir. Uyum fonksiyonu, kromozomlar n ifade ettikleri çözümlerin ne derece iyi oldu unu ifade eder. Yüksek uyum gösteren bireyler veya çözümler, çaprazlama prosedüründe di er yüksek uyumlu bireylerle, genetik bilgilerindeki parçalar de i tirerek yeniden üretilme f rsat n bulurlar. Bu da ebeveynlerin her ikisinden de al nan baz karakterleri payla an yeni çocuk çözümler üretir. Mutasyon ço u zaman dizilerdeki baz genleri de i tirerek çaprazlamadan sonra uygulan r. Çocuk bütün popülasyonu de i tirmekle elde edilebilece i gibi, az uyumlu özelliklerin de i mesiyle de olu abilir. Bu, çevrim-seçim-yeniden
üretim döngüsü, istenen say da ku ak yarat lana veya ba ka bir durma kriteri do rulanana kadar tekrarlan r ve yarat lan en iyi çözüm problemin çözümü olarak al n r.
Hedef Programlama, çok say da hedef veya amaçlar n bulundu u
do rusal programlama problemlerine uygulanan bir yöntemdir. Do rudan amaçlar optimize eden do rusal programlaman n aksine, hedef programlama, hedef de erler ve gerçekle mi sonuçlar aras ndaki sapmalar minimize ederek, çat an amaçlar yönetmek amac yla kullan l r (Leung vd., 2001). Bütün i letmelerin bir tak m hedefleri vard r. Bu hedefler baz i letmeler için haftal k minimum veya maksimum üretim miktar ve üretim maliyeti gibi basit hedefler olabilece i gibi baz i letmeler için de birbirinden ba ms z birden fazla hedefin birle mesinden meydana gelebilecek karma k hedefler de olabilmektedir (Churchman, 1968). in içine karma k hedefler girdi i zaman, problemin çözümünde do rusal programlama yöntemi yetersiz kalmaktad r. Bu noktadan itibaren karar problemlerini çözmede Hedef Programlama Yönteminden yararlan lmaya ba lan r. Bu yöntemde karar vericiden her bir amaç için eri ilmesini arzu etti i bir hedef de er belirlemesi istenir. Bu yönteme göre tercih edilen çözüm, bu hedef de erlerden sapmalar en küçükleyen çözüm olmaktad r (Evren ve Ülengin, 1992).
Yukar da aç klanmaya çal lan teknikler yan nda bu çal mada bahsedilmeyen birçok teknik ile KY teorilerinin bir araya getirilmesinde a a daki ad mlar izlenmelidir (Kelemenis ve Askounis, 2008):
· Zayiatlar ve kesin sonuçlar belirlemek için öncelikle KY i levleri uygulamalar aras ndaki ili kilerin detayl analizleri yap lmal ,
· Karar n etkinli ini etkileyecek kritik parametreler belirlenerek çal maya dâhil edilmeli,
· Analizin her a amas nda, her bir KY i levi uygulamas n ve bu uygulamalar aras ndaki ili kileri destekleyecek uygun teknik seçilmeli,
· Seçilen tekniklerin uygulanmas esnas nda, sistemin gözlemi ve de erlendirmesi yap lmal d r.
4. KY’DE KDS UYGULAMASINA LI KIN BILIMSEL ÇALI MALAR Bu bölümde, KY’nin her bir i levi için ayr ayr olacak ekilde, KY KDS’lerine yönelik olarak bugüne kadar yap lan baz bilimsel çal malar incelemekte ve her i lev için hangi KDS’lerinin tercih edildi i, buna kar l k hangilerinin kullan lmad konusu tart lmaktad r. Bu bölümde de, KY i levleri, Tablo 1’de belirtilen esaslara uygun olarak: (1) Örgüt, ler ve nsanlar için Planlama Yap lmas , (2) nsan Kaynaklar n n Elde Edilmesi, (3) nsan Kaynaklar n n Elde Tutulmas , (4) Bireysel ve Örgütsel Performans n Art r lmas temel i levleri baz nda ele al nmaktad r.
a. Örgüt, ler ve nsanlar için Planlama Yap lmas
Örgüt, ler ve nsanlar için Planlama Yap lmas temel i levi kapsam nda; analizi, tasar m ve K planlamas yer al r. Bu temel i levle ilgili olarak yap lan çal malar n odak noktas nda K planlamas göze çarpmaktad r. Bu i leve ili kin faaliyetler;Örgütün k sa ve uzun dönemli insan kayna ihtiyaçlar n tahmini ve planlanmas n
· Gerek bireyin gerekse örgütün ihtiyaçlar na cevap verecek biçimde i lerin içerdi i yetki ve sorumluluklarla, bunlar ba armada gerekli bilgi, beceri ve yetenekleri saptamak için i analizlerinin yap lmas n kapsar. Bu tür faaliyetler di er personel faaliyetlerinin etkili bir biçimde yerine getirilmesinin temelini olu turur.
K planlamas konusunda; Bazargan-Lari (2003), Continental Hava Yollar n n Newark Havaalan ndaki bak m istasyonunda çal an personele yönelik insan gücü planlamas ve programlanmas probleminde KDS olarak bir simülasyon modeli sunmaktad r. Benzer ekilde, Parker ve Marriott (1999), Karamalak (2001), Hana ve Ruwanpura (2007) da insan gücü planlamas kapsam nda, Simülasyon tabanl KDS’leri tercih eden di er ara t rmac lard r. Orsoni (2004), özel yetenek gerektiren i alanlar nda meydana gelebilecek insan gücü aç klar na kar , çal ma gruplar aras nda insan gücü yer de i iminin planlanmas na yard mc olabilecek bir KDS önermektedir. Söz konusu KDS, Simülasyonla birlikte Genetik Algoritma tabanl Yapay Zeka Tekni ini de kullanmakta ve di er Simülasyon tabanl KDS yakla mlar ndan farkl bir yöntem önermektedir.
K planlamas na yönelik olarak ayr ca; Thomas vd. (1997), ABD Ordusu için erba ve erlerin askere alma, e itim, elde tutma ve terfi i levlerinin tamam n birden ele alan ve karar vericilere özellikle Irak Harekât gibi insan gücü planlamalar n n dura anl n etkileyen durumlarda insan gücü yönetimi politikalar n de erlendirmede istifade edilmek üzere, Sistem Dinami i Yakla m tabanl bir model önermekte, Perez ve Hyppolito (2008), Brezilya Hava Kuvvetleri bünyesindeki personel yönetimi faaliyetleri için geli tirilen Personel Yönetim Bilgi Sisteminin, üretim art na, i lemlerin h zlanmas na ve bilgi güvenli ine yapt olumlu katk lar özetlemekte, Chu ve Zhu (2008), Hongkong Uluslar Aras Havaalan ndaki bagaj servisi elemanlar n n i gücü planlanmas için Hedef Programlama tabanl bir KDS sunmakta, Veronneau ve Cimaon (2007), kritik operasyonlarda rol alan organizasyonlarda etkin ve güçlü karar verme yeteneklerini geli tirmek maksad yla, insanlar ve sistemler aras ndaki kar l kl etkile imi Harekât Analizi Yönetimi çat s alt nda irdeleyen bir karar matrisi önermekte, Wu vd. (2007), seri üretim hatlar nda insan gücü tahsisinin optimizasyonu için Max-Min-Sum Do rusal Kesirli Programlama tabanl bir KDS kullanmakta, Sun vd. (2005), i çi kiralama merkezinde optimal insan gücü planlamas için Dinamik Programlama (DP) ve Hüristik Yakla k Yöntemi (HYY) geli tirmekte ve kar la t rmalarla HYY’nin DP’ye üstünlü ünü göstermekte, Li vd. (2004), uzun dönemli ve belirsizlik içeren insan gücü planlamalar için Çok A amal Stokastik Karar Modeli geli tirerek, problemin boyutlar büyüdü ünde bu ekilde olu turulan Dinamik Programlama modellerinin çözümünün zorlu una i aret ederek bunun yerine yakla k sonuçlar veren Dantzig-Wolfe Yöntemini önermekte, Chen vd. (2008) ise toplu transit ta mac l k sektöründeki insan gücü temini planlamas için deterministik ve stokastik talepleri birlikte de erlendirebilen, Karma Tamsay l Programlama tabanl insan gücü planlama modeli önermektedir.
K planlamas na yönelik yukar da bahsedilen bilimsel çal malar göz önünde bulunduruldu unda, genel olarak Simülasyon gibi belirsizli in tahmininde karar vericilere güçlü araçlar sunabilen, stokastik süreçleri ba ar yla ele alabilen yöntemler tercih edildi i gözlenmektedir. Buna kar l k, tahmin problemlerinin do as na uymayan Do rusal Programlama gibi deterministik yöntemler ile ki isel tercihleri de erlendirmede kullan lan Analitik Hiyerar i Yönteminin, Örgüt, ler ve nsanlar için Planlama
Yap lmas temel i levine yönelik KDS’lerde, nispeten daha az tercih edildi i göze çarpmaktad r.
b. nsan Kaynaklar n n Elde Edilmesi
nsan Kaynaklar n n Elde Edilmesi temel i levi kapsam nda; Personel bulma, Personel seçme ve Yerle tirme yer al r. Bu temel i levle ilgili olarak yap lan çal malar, Personel seçme ile ilgili karar problemlerinde yo unla maktad r. Örgütün insan kaynaklar belirlendikten sonra bunlar n uygun ki ilerce doldurulmas gerekir. Bu amaçla i e ba vuracak adaylar n sa lanmas ve bu adaylar aras ndan en uygun olanlar n n seçimi gerekir. Bu süreç örgütün d ndaki adaylara yönelik olabilece i gibi örgüt içindeki adaylara da yöneliktir.
Personel seçme faaliyetine yönelik olarak; Moon vd. (2007), askerî bir organizasyonda belirli bir göreve terfi için ba vuran adaylar n de erlemesi ve s rlamas için Çok Kriterli Karar Verme ve Bulan k Küme Teorisi tabanl bir model geli tirmekte ve Kore Ordusu için modelin uygulamas n yapmakta, Jiang vd. (2006), lojistik irketlerinde uygun kadroya uygun personelin yerle tirilmesini sa lamak maksad yla, Genel Bulan k Atama Problemi Yakla m n kullanmaktad r.
Personel seçime faaliyetine yönelik olarak ayr ca; Çelik vd. (2009), gemicilik sektöründeki personel seçim faaliyetlerini desteklemek amac yla, Analitik A Yöntemi tabanl bir model önermekte, Chien ve Chen (2008), personel devir oran oldukça yüksek olan ileri teknoloji i letmeleri için uygun personel seçiminde kullan l kurallar üreten bir mekanizma geli tirmek maksad yla; karar a ac ve kurum kurallar tabanl bir veri madencili i çat s geli tirmekte, sektördeki personelin profili ve çal madaki tutumlar aras ndaki ili kiden kurallar ç karmak suretiyle, veri madencili i çat s kullanarak etkin bir personel seçimi olu turulmas yan nda KY’nin i tasar m , i rotasyonu ve kariyer yolu planlama i levleri için de destekleyici bir araç önermekte, Nussbaum vd. (1999), tak m çal mas için personel seçiminde kullan lmak üzere, muhtemel adaylar n kat l m yla tak mda ya anabilecek çat malar n önceden tahmin edilmesini sa layan bir araç sunmakta, Malinowski vd. (2008), tak m çal malar için personel
seçiminde, sadece i ve personel uyumunu inceleyen karar destek sistemlerinden farkl ekilde, tak m üyesi adaylar n n otomatik ön seçiminin yap labilmesi için, kar l kl uyum yakla m tabanl bir KDS önermektedir.
Yukar da bahsedilen bilimsel çal malar göz önünde bulunduruldu unda, personel seçme faaliyetinde genel olarak, Bulan k Mant k Yakla m gibi, i ihtiyaçlar n n çe itlili i ve insan özelliklerinin karma kl n n, personelin i e uygunlu unun tam ve hatas z biçimde tespit edilmesine olanak sa lamad durumlarda karar vericilere güçlü araçlar sunabilen yöntemler tercih edildi i gözlenmektedir. Bu gibi durumlarda olaylar bulan kl k perspektifinde ele al nd kça, çok daha do ru ve verimli sonuçlar elde edilebilmektedir.
c. nsan Kaynaklar n n Elde Tutulmas
nsan Kaynaklar n n Elde Tutulmas temel i levi kapsam nda; E itme ve geli tirme, Ödüllendirme, Ücretlendirme, Sendikal ili kiler, Güvenlik ve sa l k yer almaktad r. Örgüt; ihtiyac olan personeli bulduktan sonra, onlar n hakk n vermeli ve örgütte kalmalar için gerekli ko ullar yaratmal d r. Bunun için de örgütler, çal anlar yla etkili i ili kileri ortam yaratmak ve sürdürmek zorundad r. Personeli ve i ortam n geli tirme;
· Çal anlar n yetenek ve ba ar lar n art rmaya yönelik e itim ve geli tirme programlar n belirleme ve uygulama,
· Çal anlar n emniyet ve sa l klar n en üst düzeyde tutacak fiziksel i çevresini geli tirme,
· ya am n n niteli i ve üretim geli tirme programlar yönünden i çevresini geli tirme faaliyetlerinden olu maktad r.
nsan Kaynaklar n n Elde Tutulmas temel i levine yönelik olarak; Chen vd. (2007), i çilerin ö renme yöntemlerini belirlemek için Kural Tabanl Uzman Sistemini kullanan web tabanl bir e itim sistemini ( çi E itim Uzman Sistemi - Employee Training Expert System - ETES) sunmakta, Eiger vd. (1988), ABD Ordusunun erba /er insan gücü karar destek sistemi kapsam nda, askere alma, s n fland rma, e itim, terfi, ay rma ve emeklilik alanlar ndaki programlama ve planlama kararlar n
desteklemek maksad yla kullan lan, Do rusal Programlama ve Simülasyon tabanl Askerî Meslek Uzmanl k Ölçü Sistemi (Military Occupational Specialty Level System - MOSLS)ni tan tmakta, Wong ve Fung Ng (2007), bozulmu insan gücü durumunu, zaman ve beceri k s tlar alt nda yeniden düzeltmek amac yla, Kural Tabanl Programlama Metodu ile bir KDS geli tirmekte, Foo ve Ng (2004), Singapur’un Toplu Rayl Transit Ta mac l k sistemine personel al m ve e itilmesinde faydalan lan yap sal yakla m özetlemektedir.
Yukar da bahsedilen bilimsel çal malar incelendi inde, E itme ve geli tirme, Ödüllendirme, Ücretlendirme, Sendikal ili kiler, Güvenlik ve sa l k faaliyetlerinde genel olarak, K’ya ait büyük hacimli nicel ve nitel verilerle ba a ç k lmas nda ve bunlar n karar vericileri destekleyecek ç kt lara dönü türülmesinde uygun KDS’ler geli tirilmesine olanak sa layan Uzman Sistemlerden istifade edildi i de erlendirilmektedir.
ç. Bireysel ve Örgütsel Performans n Art r lmas
Bireysel ve Örgütsel Performans n Art r lmas temel i levi kapsam nda; Performans de erleme, Kariyer planlama ve geli tirme, Disipline etme yer almaktad r. Personel i e yerle tirildikten sonra personelin i ini ne kadar iyi yapt n belirlemek ve buna uygun ödül yap s n olu turmak gereklidir. yi çal mama durumunda bunun nedenlerini bulmak ve ödül yap s n buna uyarlamak, e itim ihtiyac n belirlemek ve gerekiyorsa güdüleme araçlar ndan yararlanma yoluna gidilir. Ayr ca, tüm bunlar n ötesinde, çal an n sahip oldu u bilgi, beceri ve güdülerin geli tirilerek, çal makta oldu u organizasyon içindeki ilerleyi inin ve somut olarak yükselmesinin sa lanmas yani kariyer planlamas n n yap lmas gereklidir.
Bireysel ve Örgütsel Performans n Art r lmas temel i levine yönelik olarak; Korkmaz vd. (2008), Silahl Kuvvetlerdeki personel atamas faaliyetlerinde kullan lmak üzere, Analitik Hiyerar i Yöntemi (AHY) ve Çift Tarafl E le tirme (Two-Sided Matching) tabanl bir KDS önermektedir. Bu karar destek sisteminde, AHY kullan larak personel yetenekleri ve pozisyon gereksinimlerinden, pozisyon öncelikleri olu turulmakta, Çift Tarafl E leme
Yöntemi ile uygun personelin uygun pozisyonlara atanmas sa lanmaktad r. Bhargava ve Snoap (2002) ise ABD Deniz Kuvvetlerinde kullan lan Er Da t m Modellemesi ve Er Da t m Bilgi Sisteminde iyile tirme sa lay c bir KDS sunmaktad r. Bu çal mada, er da t m bir atama problemi optimizasyonu olarak ele al narak atama modeli olu turulmakta, Pareto Optimalite Analizleri ile çözüm önerileri aras nda seçim yap lmas na imkân sa lamaktad r. Armacost ve Lowe (2002), ABD Hava Kuvvetleri Akademisinden mezun olacak ö rencilerin hangi kariyer alanlar na s n fland r laca n belirlemede kullan lmak üzere, Do rusal Programlama tabanl bir KDS önermektedir. McGinnis vd. (1994), ABD Ordusunda, Savunma Yeniden Te kilatlanma Yasas n n subay profesyonel geli imine etkisini ve söz konusu yasan n, Ordunun personel ihtiyaçlar için gerekli subay kayna na etkilerini analiz etmek maksad yla bir simülasyon çal mas yapmaktad r. Hutchison (1977), oldukça yetenekli ve yüksek motivasyona sahip çal anlara gereksinim duyan radyo tayf yönetimi personelinin, bu alandaki kariyer geli imlerini destekleyen bir kariyer geli im program n aç klamaktad r. Ruiqin ve Guangke (2007), çal anlar n kariyer geli imi için kariyer merdiveninin geni li i, kariyer merdiveninin uzunlu u ve kariyer merdiveninin s kl n kapsayan üç boyutlu bir model önermektedir. Xu ve Yao (2007) ise Çinli çal anlar n mesleki geli imi için, yerle tirme, geli tirme, kriz ve koruma olmak üzere dört temel a amadan olu an bir geli im modeli sunmaktad r.
Personel de erlendirmesi ile ilgili olarak çok çe itli yöntemler kullan lmaktad r. Ruskova (2002), Capaldo vd. (1993), Calle vd. (2008), Ball vd. (2009) performans de erlemesi için Bulan k Küme Teorisi tabanl KDS’leri tercih ederken, Y ld z vd. (2008), küçük ve orta büyüklükteki i letmeler için performans de erlendirmesinde KDS olarak kullan lmak üzere, Microsoft Visual Studio 2005 ile Visual C# kullanarak Windows tabanl DP modeli geli tirmekte, Chi vd. (1991), hem bilgi hem de deneyim eksikli i ortamlar ndaki performans de erlendirmesinde, Genelle tirilmi Durum Tabanl Muhakeme Sisteminin, Kural Tabanl Sistem, Sinir A lar Sistemi ve Geleneksel Durum Tabanl Muhakeme Sistemine olan üstünlü ünü vurgulamakta ve performans de erlemesinde bu sistemi kullanarak, Prolog programlama dilinde geli tirilmi bir KDS sunmakta, Dominic vd. (2008), ticari sektörde faaliyet gösteren organizasyonlarda,
çal anlar n ve departmanlar n performanslar n de erlendirmede kullan labilecek bir matematiksel model önermekte, Anisseh vd. (2007), personel de erlendirmesi problemi için Çok Nitelikli Karar Verme Yakla m n uygulamakta, Ço gun (2004), teknik personelin performans n n de erlendirilmesi için ara yüz olarak Visual Basic, veri taban olarak Microsoft Access ve uzman sistem olarak da CLIPS program ndan yararlanarak geli tirdikleri Uzman Sistem modelini kullanmaktad r.
Bireysel ve Örgütsel Performans n Art r lmas temel i levine ili kin karar problemlerinde, genel olarak çok çe itli yöntemler tercih edilirken, personel de erlemesi problemlerinde ise Bulan k Mant k tabanl uygulamalar n yayg n ekilde kullan ld göze çarpmaktad r. Personel de erlendirmesinde, bir insan n ba ka bir insan n performans n ve davran lar n de erlendirmesi s ras nda verdi i notlar yakla k tahmini de erlendirmelerden öteye gidemeyece i dikkate al nd nda, kesin olmayan ve belirsiz bilgilerin analizinde kullan lan Bulan k Küme Teorisinin, güçlü KDS’ler olu turulmas na katk sa lad de erlendirilmektedir.
5. SONUÇ
nsan faktörü i letmeler aç s ndan önemli bir faktördür. E er insan olmazsa i letmenin di er faktörlerinin amaçlar gerçekle tirme yolunda bir anlam olamaz. Bu sebeple i letmelerin, insan kaynaklar yönetimi ile ilgili olarak; insan kaynaklar n n seçimi, e itimi, i e al t r lmas gibi faaliyetlere son derece önem vermeleri gerekmektedir. nsan gücü kayna n n i letmedeki önemi; üretim gücüne katk s , çal anlar n mutlulu u ve yönetsel ba ar ölçütlerine göre belirlendi inden, insan kaynaklar yönetimine bilimsel aç dan bakman n gere i aç kça anla l r. Bu aç dan insan kaynaklar yönetimi i letmenin can damar olarak dü ünülebilir.
Bu çal mada; KY’nin tan mlanmas ve i letmeler aç s ndan öneminin vurgulanmas yan nda, KDS’lerin KY’de ne ekilde kullan ld n n ortaya ç kar lmas da hedeflenmi tir. Bu maksatla, literatürde ve uygulamalarda yer alan KY KDS’lerinin taramas yap larak, KY’nin her bir i levi baz nda hangi yöntemlerin tercih edildi i belirlenmeye çal lm t r.
Geli en bili im teknolojilerine ba l olarak organizasyonlar n K alan ndaki veri tabanlar muazzam büyüklüklere ve çe itlili e ula abilmektedir. Günümüzün rekabetçi ortam nda KY karar problemlerinin çözümünde, bilgilerin elektronik ortamda depolanmas , rutin raporlar üretilmesi veya mevcut veriler için istatistiksel analizler yap lmas ndan ziyade; KDS’lerin de etkin bir ekilde kullan lmas gerekmektedir. KY KDS’leri bilgi ve verileri yöneten bili im yeteneklerinin imkân ve kabiliyetlerini art rabilmektedir. Söz konusu veri tabanlar n türlü analizler için anlamland rmak üzere, matematiksel modeller ve kullan c ile etkile imli ara yüzlerle donat lan KY KDS’leri sayesinde, yöneticilere K karar problemlerinde ihtiyaç duyduklar deste i sa lamak ve böylece organizasyon çap nda üretkenlik, rekabet yetene i ve yönetimsel etkinli in art r lmas mümkün olabilecektir.
KAYNAKLAR
Anisseh, M., Dodangeh, J., Piri, F., & Dashti, M.A. (2007). 360 degree personnel performance appraisal using the MADM models and presenting a model for overall ranking. 2007 IEEE
International Conference on Industrial Engineering and Engineering Management Vols 14.
Armacost, A.P., & Lowe, J.K. (2005). Decision support for the career field selection process at the US Air Force Academy. European
Journal of Operational Research, 160, 839-850.
Ayan F. (2012). nsan kaynaklar yönetimi. lya Yay nevi., stanbul.
Ball , S., U ur, A., & Koruko lu, S. (2009). nsan kaynaklar yönetiminde performans de erlendirme için bir bulan k uzman sistem gerçekle tirimi. Ege Akademik Bak , 9 (2): 837-849. Bhargava, H.K., & Snoap, K.J. (2003). Improving recruit distribution
decisions in the US Marine Corps. Decision support
systems, 19-30.
Bilgi, L., Ta c , D., Ka n c o lu, D., Benligiray, S., & Tonus, H.Z. (2004).
nsan kaynaklar yönetimi. Anadolu Ünv., Eski ehir.
Bazargan-Lari, M. (2003). A simulation approach to manpower planning.
Proceedings of the 2003 Winter Simulation Conference.
Byun, D.H., & Suh, E.H. (1994). Human resource management expert systems technology. Expert Systems, Vol. 11, No. 2, 109-119.
Calle, R.A., Lapresta, J.L.G., Liu, J., & Martinez, L. (2008). Performance appraisal with heterogenous information. Proceedings of
2008 3rd International Conference on Intelligent System and Knowledge Engineering.
Capaldo, G., Ventre, A., & Zollo, G. (1993). Linking the fuzzy set theory to organizational routines: a study in personnel evaluation in a large company.
Chen, C.H., Yan, S., & Chen, M. (2008). Manpower supply planning model for MRT carriage maintenance.
Chen, K.K., Wu, M.Y., & Lee, Y.L. (2007). Constructing a web-based employee training expert system with data mining approach. IEEE International Conference on
E-CommerceTechnology and the 4th IEEE International
Conference.
Churchman, C.W. (1968). Introduction to operations research, second
corrected printing. New York: John Wiley & Sons Inc.
Chi, T.H., Chen, M., & Kiang, Y. (1991). A generalized case based reasoning system for personnel performance evaluation .
Chien, C., & Chen, L. (2008). Data mining to improve personnel selection and enhance human capital: A case study in high-technology industry. Expert Systems with Applications, 34, 280-290.
Chu, S.C.K., & Zhu, M. (2008). Data and GP modeling framework for manpower planning: the case of fixed-length duties.
Çelik, M., & Er D. ., Topçu Y. . (2009). Computer-based systematic execution model on human resources management in maritime transportation industry: The case of master selection for embarking on board merchant ships. Expert
Systems In Applications, 36, 1048-1060.
Ço gun, E. (2004). Teknik personelin performans de erlendirilmesinde bir uzman sistem modeli. Teknoloji, Cilt 7, Say 4, 579-589. Dessler, G. (2000). Human resource management, 8th ed. NJ, Prentice
Hall.
Dominic, P.D.D., Aziz, I.A., & Goh, K.N. (2008). A decision support system for performance appraisal. Fifth International Conference
Eiger, A., Jacobs, J.M., Chung, D.B., & Selsor, J.L. (1988). The US Army's occupational specialty manpower decision support system.
Interfaces, 18:1, January-February, 57-73.
Evren, R., & Ülengin, F. (1992). Yönetimde çok amaçl karar verme. stanbul, .T.Ü.
Figueira, J., Greco, S., & Ehrgott, M. (2005). Multiple criteria decision analysis: state of the art surveys series. Boston: Springer's
International Series in Operations Research &
Management Science, vol. 78.
Foo, J.K., & Ng., B.H. (2004). Training and development of engineering personnel for a new mass rapid transit system. 2004
International Conference on Power System Technology.
Hanna, M., & Ruwanpura, J.Y. (2007). Simulation tool for manpower forecast loading and resource leveling. Proceedings of the
2007 Winter Simulation Conference.
Holland, J.H. (1975). Adaption in natural and artifical systems. MIT Press, Cambridge, MA.
Hutchison, C.L. (1977). The U.S. federal-wide career development program for radio spectrum management personel. IEEE Transactions on Electromagnetic Compatibility, Vol. EMC-19, No. 3.
Ivancevich, J.M. (2009). Human resource management 11e (Revised
Edition). McGraw Hill, New York.
Jackson, P. (1990). Introduction to expert systems (2nd edition).
Workhingam: Addison, Wesley.
Jiang, J., Wang, Z.J., & Qin. L.L. (2006). On the manpower dispatch n logistics enteprises by generalized fuzzy assignment problem. Proceedings of the Fifth International Conference
Karamalak, L. (2001). Simulation of personnel mobilization and completion
system at brigade level. Department of Industrial
Engineering, (Yay mlanmam yüksek lisans tezi), Bilkent University.
Kelemenis, A.M., & Askounis, D.T. (2008). A coherent frame work for the development of a human resource decision support system. 2008 IEEE.
Korkmaz, ., Gökçen, H., & Çetinyoku , T. (2008). An analytic hierarchy process and two-sided matching based decision support system for military personnel assignment. Information
Sciences, 178, 2915-2927.
Leung, X., Stephen, C.H., Yue, W., & Lai, K.K. (2003). Multi-site aggregate production planning with multiple objectives: A goal programming approach. Production Planning & Control,
Vol. 14, No. 5, 425-436.
Li, Y., Cai, X., & Tu, F. (2004). A feedback control approach to solve manpower planning problem under uncertainty demand.
Proceedings of the World Congress on Intelligent Control and Automation.
Liang, G.S., & Wang, M.J.J. (1992). Personnel placement in a fuzzy environment. Computers and Operations Research, Vol.
19, No. 2, 107-121.
Malinowski, J., Wetzel, T., & Keim, T. (2008). Decision support for team staffing: An automated relational recommendation approach. Decision Support Systems, 45, 429-447.
Mathis, R.L., & Jackson, J.H. (2006). Human resource management. U.S.A.:South-Western Pres.
Mcginnis, M.L., Kays, J.L., & Slaten, P. (1994). Computer simulation of U.S. Army officer professional development. Proceedings of the
Moon, C., Joosung, L., Jeong, C., Lee, J., Park, S., & Lim, S. (2007). An implementation case for the performance appraisal and promotion ranking.
Nussbaum, M., Singer, M., Rosas, R., Castillo, M., Flies, E., Lara, R., & Sommers, R. (1999). Decision support system for conflict diagnosis in personnel selection. Information & Management, 36, 55-62.
Orsoni, A. (2004). GAS and simulation techniques for dynamic resources sharing and reallocation across Workgroups. Second IEEE
International Conference On Intelligent Systems.
Öztemel, E. (1995). Endüstri mühendisli inde yapa zeka uygulamalar ve grup teknolojisine bir örnek. Otomasyon 95 Sempozyumu,
stanbul.
Parker, S.R., & Marriott, J.A. (1999). Personnel forcecasting strategic workforce planning: A proposed simulation cost modeling methodology. Proceedings of the 1999 Winter Simulation
Conference.
Pegden, C.D., Shannon R.E., & Sadowski R.P. (1995). Introduction to
simulation using SIMAN, second edition. McGraw-Hill, Inc.,
New York, NY, USA.
Perez, M.A.F., & Hyppolito, T.T. (2008). Personnel management nformation system of the Brazilian Air Force. PICMET
2008 Proceedings, 27-31 July, Cape Town, South Africa.
Rowley, C., & Jackson, K. (2009). Human resource management. Routledge Pres.
Ruiqin, H., & Guangke, Z. (2007). Career path and ladder: Planning career development for employees.
Ruskova, N. (2002). Decision support system for human resources appraisal and selection. First International IEEE Symposium Intelligent Systems.
Russell, R.S., & Taylor B.W. (2000). Operations management: Quality and
competitiveness in a global environment. Prentice Hall.
Saaty, T.L. (1980). Multicriteria decision-making: The analytic hierarchy
process. Pittsburg: RWS Publications.
Saaty, T.L. (1996). Decision-making with dependence and feedback: The
analytic network process. Pittsburgh: RWS Publications.
Sabuncuo lu, Z. (2011). nsan kaynaklar yönetimi, 5. Bask . Beta Yay nevi, stanbul.
Samways, B., & Byrne-Jones, T. (1991). Computers: Basic facts. Harper Collins Publishing, Glasgow.
Sun, J., Li, Y., & Tu, F. (2005). Multi-period optimal manpower planning with two types of employees in an employee leasing center.
Thomas, D.A., Kwinn, B.T., Mcginnis, M., & Entner, M.D. (1997). The U.S. Army enlisted personnel system: A system dynamics approach. Systems, Man, and Cybernetics, Computational
Cybernetics and Simulation., 1997 IEEE.
Tortop, N., Aykaç, B., Yayman, H., & Özer, M.A. (2007). nsan kaynaklar
yönetimi. Ankara: Nobel Kitapevi, ktisadi ve dari Bilimler
Dizisi.
Veronneau, S., & Cimaon, Y. (2007). Maintaining robust decision capabilities: An integrative human–systems approach.
Decision Support Systems, 43, 127–140.
Wong, M.K., & Fung NG., A.S. (2007). A manpower recovery decision support system with time window and skill restrictions.
2007 International Conference on Service Systems and Service Management, Chengdu, China, 9-11 June.
Winston, W.L. (1994). Opreations research: Applications and algorithms. Wadsworth, Inc.
Wu, K.Y., Lai, H.F., & Ho, C.Y. (2007). Manpower allocation in an asynchronous production line with leveled labor. Industrial
Engineering and Engineering Management, 2007 IEEE.
Y ld z, O., Da deviren, M., & Çetinyoku , T. (2008). gören performans n n de erlendirilmesi için bir karar destek sistemi ve uygulamas . Gazi Üniv. Müh. Mim. Fak. Dergisi,
Cilt 23, No:1, 239-248.
Xu, C., & Yao, H. (2007). Study on the career development stages of chinese employee. International Conference on Management Science&Engineering (14th).
