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Fairplan

Was Fairness in der Dienstplanung wirklich bedeutet

Warum fühlt sich ein Dienstplan ungerecht an, obwohl die Stunden gleich verteilt sind? Für das Forschungsprojekt Fairplan haben wir acht Interviews in der Klinik geführt — und daraus zwei Interfaces gebaut.
Wireframe des Fairplan-Planerdashboards mit Monatsplänen, offenen Konflikten und Wunschfristen
| Lesezeit: 3 Minuten

Ausgangslage

Dienstplanung in der Klinik ist für die Betroffenen weitgehend eine Blackbox. Wer am Wochenende, an Feiertagen oder in der Nacht eingeteilt wird, erfährt selten, warum die Entscheidung so und nicht anders gefallen ist. Auf der Planungsseite steht dem eine hohe manuelle Komplexität gegenüber: Qualifikationen, Abwesenheiten, tarifliche Grenzen und individuelle Wünsche müssen gleichzeitig zusammenpassen. Fairness ist dabei mehr als eine gleichmäßige Verteilung von Stunden — sie entsteht auch daraus, wie eine Entscheidung zustande kommt und wie sie erklärt wird.

Projektrahmen

Fairplan — vollständig „FAIRPLAN – Fairness-optimized AI-supported resource planning in hospitals“ — ist ein Verbundforschungsprojekt am Lehrstuhl für Fördertechnik Materialfluss Logistik (fml) der Technischen Universität München. Ziel ist es, Schicht- und OP-Pläne KI-basiert zu erzeugen, die Personalplanung fairer und effizienter zu machen, Mitarbeiterwünsche flexibel einzubeziehen und die Planungsentscheidungen über erklärbare KI (XAI) transparent zu machen. Der datenschutzkonforme, softwaregestützte Demonstrator entsteht in enger Kooperation mit dem Klinikum rechts der Isar. Zum Konsortium gehören neben proband15 die TUM-Forschungsgruppe MITI, die Emporias Management Consulting GmbH und die software4production GmbH. Das Kick-off fand Anfang 2025 statt.

Vorgehen

proband15 bringt den Human-Factors-Teil ein. Wir haben acht Interviews mit Ärzt:innen und Dienstplaner:innen geführt; eines davon war für die Fragestellung nicht einschlägig und ist aus der Auswertung herausgefallen. Für die Auswertung haben wir ein eigenes Codierschema entwickelt, das Fairness nicht als ein Gefühl behandelt, sondern in drei Dimensionen zerlegt: distributive Gerechtigkeit (was wird verteilt), prozedurale Gerechtigkeit (wie kommt die Entscheidung zustande) und informationelle Gerechtigkeit (wie wird sie kommuniziert). Sieben Codes bilden dieses Raster, ein weiterer erfasst Konfliktszenarien. Codiert haben zwei Rater:innen unabhängig voneinander. Daraus sind drei Personas entstanden, die die Anforderungen beider Rollen bündeln.

Ergebnis

Aus der Codierung sind zwei UI-Konzepte geworden — eines für die Mitarbeitendenseite, eines für die Planungsseite — und ein klickbarer Prototyp mit sieben Screens. Er ist JSON-datengetrieben und in Vanilla HTML, CSS und JavaScript ohne Framework gebaut; eine A/B-Variante mit Onboarding-Animation gehört dazu.

Im Wunsch-Interface werden Wünsche dreistufig priorisiert — Muss, Möchte, Wenn möglich — statt nur gesetzt oder nicht gesetzt zu sein. Eine Wunsch-Budget-Anzeige macht sichtbar, wie viel Gewicht noch zur Verfügung steht. Das adressiert die distributive Dimension unmittelbar: Wer sieht, was ein Wunsch kostet, bewertet das Ergebnis anders.

Wireframe der Präferenz-Einstellungen: bevorzugte und zu vermeidende Tage, Wochenend-Präferenz und maximale Dienste pro Monat
Wireframe der Fairness-Statistik: Wochenend-, Nacht- und Feiertagsdienste im Vergleich zum Teamdurchschnitt
Mitarbeitendenseite des Prototyps: dauerhafte Präferenzen (links) und die Fairness-Statistik, die den eigenen Anteil unbeliebter Dienste gegen den Teamdurchschnitt stellt (rechts). Alle gezeigten Daten sind Demo-Daten, Namen sind unkenntlich gemacht.

Das Planer-Interface codiert den Kalender nach dem Ampelprinzip und prüft Regeln automatisch, getrennt nach harten und weichen Regeln entlang der Grenzen des Marburger Bundes. Die Fairness-Statistik zeigt, wie sich die unbeliebten Dienste über das Team verteilen — die informationelle Dimension, übersetzt in ein Interface.

Zahlen

Der Human-Factors-Beitrag in Zahlen:

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Fairplan ist ein Forschungsprojekt im Verbund mit dem Lehrstuhl fml der Technischen Universität München, der TUM-Forschungsgruppe MITI und dem Klinikum rechts der Isar, gefördert durch das Bayerische Staatsministerium für Wirtschaft, Landesentwicklung und Energie im Rahmen des Bayerischen Verbundforschungsprogramms (BayVFP), Förderlinie Digitalisierung — Förderkennzeichen DIK-2408-0041, Projektträger VDI/VDE Innovation + Technik GmbH. Laufzeit 2025 bis 2028.

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