Constraint-Solver für die Schichtplanung in einem Berliner Krankenhausverbund
Übersicht
Worum es bei diesem Projekt geht.
Sie erhalten anonymisierte Stations-Daten (30 Mitarbeitende mit Qualifikationen, Verfügbarkeiten, Wünschen), die rechtlichen Constraints (ArbZG — Arbeitszeitgesetz, Schichtenfolge-Regeln, Urlaubssperren) und 6 historische Pläne mit dokumentierten Konflikten. Modellieren Sie das CSP mit OR-Tools: harte Constraints (gesetzliche Ruhezeit ≥ 11h, Qualifikations-Mindestbesetzung pro Schicht, Urlaubsverhinderungen) und weiche Constraints (Wunscherfüllung, faire Wochenend-Verteilung, Schicht-Wechsel-Minimierung). Bauen Sie ein einfaches Frontend (Streamlit), das den Plan visualisiert und Konflikte sichtbar macht. Validieren Sie an drei historischen Plänen (Solver findet konfliktfreie Lösungen, die historisch nicht erreicht wurden). Liefern Sie Modell, Solver, Frontend, Validierungsbericht und ein didaktisches Beiblatt 'Wie wir das Problem modelliert haben'.
Das Briefing
Was Du tust und was Du zeigst.
Wie sieht ein CSP-Solver aus, der für eine 30-köpfige Pflegestation einen 4-Wochen-Plan ohne harte-Constraints-Verletzungen liefert und weiche Constraints messbar besser optimiert als die manuelle Planung?
Earning criteria — what you'll demonstrate
- Reale Planungs-Probleme als Constraint Satisfaction Problem modellieren
- Harte vs. weiche Constraints sauber unterscheiden und gewichten
- OR-Tools als praktisches Industrie-Solver-Toolkit einsetzen
- Optimierungs-Ergebnisse für nicht-mathematische Endnutzer:innen verständlich aufbereiten
Studienpassung
Wo dies in Dein Studium passt.
Schärft dieselben Fähigkeiten, die Dein Studium von Dir erwartet.
Fähigkeiten
Fähigkeiten, die Du unter Beweis stellst.
Jede taucht auf Deinem verifizierten Zertifikat auf.
Karrieren
Berufe, auf die dies Dich vorbereitet.
Echte Berufsbezeichnungen. Echte Skill-Brücken. Wähle die, die Deinem Werdegang am nächsten kommt.
Karrierewege, die das aufbaut
Kanonische RollenSoftware-Entwickler:in
Constraint-Programming-Erfahrung mit OR-Tools auf einem realen Planungs-Problem ist eine starke Junior-Portfolio-Arbeit — sie qualifiziert für Stellen in Logistik, Health-Tech und Energie-Optimierung.
Dieses Projekt schärft
- constraint-programming
- optimization
- python
Backend-Entwickler:in
Backend-Entwickler:innen mit Optimierungs-Erfahrung treffen bessere Build/Buy-Entscheidungen für Planungs- und Allokations-Probleme.
Dieses Projekt schärft
- optimization
- algorithm-design
- python
Produktmanager:in
Produktmanager:innen mit CSP-Verständnis können Constraints von Wünschen unterscheiden — eine Klarheit, die in Roadmap-Diskussionen oft fehlt.
Dieses Projekt schärft
- data-modeling
- stakeholder-communication
- constraint-programming
Noch eine Sache