Nedan presenteras vilket tillvägagångssätt som tillämpades för att genomföra examensarbetet. Både kvalitativa och kvantitativa metoder har använts för att framställa ett resultat. Den primärt insamlade data har genomförts på kvalitativa grunder medan den sekundära datainsamlingen har genomförts kvantitativt.
3.3.1 Genomförande av litteraturstudie
För att öka kunskapen och förståelsen om företaget SAS, deras arbetssätt och
schemaläggningsprocessen har tidigare studier inom ämnet samt litteratur tillhörande problemområdet studerats. Tidigare examensarbeten som genomförts på SAS har grundligt analyserats för att se vad som tidigare undersökts på företaget. För att sedan inhämta mer kunskap om den teoretiska referensramen har söktjänsten Unisearch brukats där flertalet akademiska artiklar har studerats. Sökord som har använts vid litteratursökning är: “scheduling”, “revenue management” , “trade-off”, “parameter adjustment”, “personnel scheduling”, “staff scheduling”, “rostering”, “airline management”, “airport industry”,
“airline crew scheduling”, “robust crew scheduling” och “aircraft routing”. Referenshantering har skett enligt metoden Harvard genomgående i examensarbetet.
3.3.2 Datainsamling av primärdata - intervjuer
För att uppnå en djupare förståelse för schemaläggningsprocessen på avdelningen Crew Planning och SAS optimeringsverktyg CMS har intervjuer med chefer för olika avdelningar som berör schemaläggningsprocessen utförts för att samla in primärdata. Det har genomförts en intervju med Adrian Frank som är chef för hela Crew Planning-avdelningen. Frank har en bred kunskap om vad varje specifik avdelning gör och hur de samarbetar med varandra. För en mer detaljerad kunskap om den specifika avdelningen Crew Optimization har även chef för avdelningen Mårten Ahlstedt intervjuats. Sista intervjun som berörde
Control. Crew Control underhåller schemat som skapats i Crew Optimization 72h innan avgång.
Intervjuerna har genomförts enskilt med den tillfrågade, där en intervjuade och den andra personen antecknade under tiden. Alla intervjuer har spelats in för att enklare kunna styrka vad som svarats på frågan, det var accepterat av den tillfrågade personen. Intervjuerna har varit strukturerade och frågor skapades utefter frågeställningarna, problemformuleringen och en tydlig ordning på frågorna har fastställdes innan intervjutillfället. Detta gjordes för att minimera efterarbetet och få en tydlig överblick av hela Crew Planning avdelningen, schemaläggningsprocessen och optimeringsverktyget CMS.
3.3.3 Kartläggning
Kartläggning har utförts för att få kunskap om SAS nuvarande schemaläggningsprocess. Denna kartläggningen gjordes för att få en bättre förutsättning att kunna erbjuda en
rekommendation som bidrog med goda resultat för verksamheten. Kartläggning var också en bidragande del till att få en helhetsbild av verksamheten och hur alla avdelningar samarbetar för att finna områden kopplade till problemet som undersöks. När sambanden mellan
avdelningar i schemaläggningsprocessen påträffats har en rekommendation utformats för problemområdet Crew Optimization baserad på den kunskap som förfogas av hela schemaläggningsprocessen.
3.3.4 Datainsamling av sekundärdata - CMS
Ett antal körningar har genomförts i optimeringsverktyget CMS för att möjliggöra en jämförelse mellan de olika nyckeltalen. Körningarna har inneburit att en parameter
förändrades, det vill säga att parameter innehöll olika indata vid varje körning. Utdata i detta fall blev nyckeltalens värde från varje körning. Den insamlade data vilket är utdata från CMS är sekundärdata som sedan extraherats till Excel där beräkningar på sekundärdata har skett.
3.3.5 Statistisk analys av sekundärdata
Efter ett antal körningar i optimeringsverktyget CMS har utdata analyserats och jämförts. Statistiska beräkningar på sekundärdata har skett för att kunna jämföra de olika nyckeltalen. I Excel har korrelationen mellan nyckeltalen testats. Nyckeltalen ställdes mot varandra för att jämföra hur förändringar i parametern påverkar nyckeltalen samtidigt. Nyckeltalen som har studerats ska alla minimeras vilket innebar att minsta möjliga värde skulle finnas för alla tre nyckeltal samtidigt. Nyckeltalen hade olika enheter vilket gjorde det komplext då en
minimering av dem alla inte fungerade. Istället standardiserades värdena på nyckeltalen för skulle bli enklare att finna den optimala punkten med hjälp av Pythagoras sats. Vid analys av nyckeltalens utdata har totalkostnad tagits i beaktning samt hur robustheten i schemat
påverkades av en förändring i parametern. SAS förväntade sig en matematisk metodik för att finna punkten närmast origo när fler än två nyckeltal jämförs.
3.3.6 Reliabilitet och validering av datainsamling
Den insamlade data borde ha en hög validitet och reliabilitet för att anses vara trovärdig. För att säkerställa en hög reliabilitet har stickprovsundersökningar genomförts på den sekundära data av båda författarna. Detta för att insamlad data skulle generera samma resultat oberoende av tidpunkt och användare. Stickprovsundersökningarna i CMS har genererat samma resultat som originalkörningen i CMS genererade. Det har även skapats separata dubbletter gjorda av båda författarna för regressionsanalyserna, korrelationsmatriserna samt diagrammen för att uppnå en hög reliabilitet. Det kallas att inneha en stabilitet i data.
Vid validering av den insamlade data har överensstämmelsevaliditet använts på den sekundära data. Det innebar att sakkunniga personer på SAS har analyserat den insamlade data och försäkrat sig om att det innehåller värden som normalt sett levereras från en prognos. Personerna som har intervjuats för att validera den insamlade data och resultatet var Mårten Ahlstedt som tidigare nämnt är chef på avdelningen Crew Optimization och Alexander Kies som arbetar som schemaläggare på avdelningen Crew Optimization. För den primära data har logisk validitet använts där intervjuerna var inspelade för att tillförsäkra sig om att svaren i intervjun var korrekt nedskrivna. Intervjuerna har godkänts av den intervjuade personen i fråga vilket syftar till att rätt data har samlats in på ett korrekt sätt. Innehållsvaliditet har också använts för att kartlägga schemaläggningsprocessen och sambanden mellan de olika avdelningarna för att förstå problembakgrunden och visa på förbättringsförslag.