AI Spotlight
Einsatz von KI zur Optimierung von Prognosen in der Personalplanung
Lesen Sie hier, wie maschinelles Lernen (ML) die Genauigkeit der Vorhersagen des Personalbedarfs in verschiedenen Branchen verbessert. Durch den Einsatz von KI-Anwendungen kann der Personaleinsatz so geplant werden, dass er auch bei schwankenden und saisonalen Veränderungen dem angestrebten Ergebnis entspricht.
DIE VORTEILE
- Verbesserte Präzision: Auf Grundlage historischer Schichtpläne verbessert maschinelles Lernen die Prognosen zum Personalbedarf.
- Kostenreduktion: Weniger Unter- oder Überbesetzung, stattdessen die richtige Anzahl an Mitarbeitern für den gewünschten Output (z.B. Liefer- oder Produktionsmengen).
- Steigerung der Effizienz: Verringerter Planungsaufwand aufgrund von weniger kurzfristigen Personalausfällen.
Use Case
ÜBERBLICK
- Unser Ziel war es, mit maschinellem Lernen anonym die kurzfristigen Krankheitsquoten für eine Gruppe von Schichtarbeitern vorherzusagen. Durch die Analyse historischer Daten zu geplanten Schichten und deren Vergleich mit den tatsächlichen Schichtplänen sollten Muster von Fehlzeiten ermittelt werden, um die Wahrscheinlichkeit zu ermitteln, mit der sich Mitarbeitende an einem bestimmten Tag krankmelden.
- Die Anzeige von Krankheitsprognosen für kommende Schichten bot den Dienstplanern Erkenntnisse, die es ihnen ermöglichten, Ressourcen effektiver zuzuweisen.
- Unsere Software bot zudem Empfehlungen für die zukünftige Entwicklung, einschließlich der Einbindung des ML-Modells in die automatisierte Erstellung von Dienstplänen. Dies verbessert die Mitarbeiterzufriedenheit, indem sichergestellt wird, dass die Dienstpläne besser auf die Bedürfnisse der Mitarbeiter abgestimmt sind.
SO FUNKTIONIERT‘S
- Maschinelles Lernen (ML) analysiert historische Daten und aktuelle Trends, um die Genauigkeit der Personalbedarfsplanung zu verbessern.
- Identifizierte Muster werden in die Zukunft projiziert. Dies führt zu weniger Unter- oder Überbesetzung und damit zu niedrigeren (Personal-)Kosten und höherer Effizienz.
- Der Einsatz von ML in diesem Zusammenhang zeigte eine signifikante Verbesserung der Personaleinsatzpläne für Unternehmen und deren Mitarbeitende.
SCHON GEWUSST?
- Es wird geschätzt, dass die Kosten für Personalengpässe bis zu 15 bis 30 Prozent des potenziellen Umsatzes ausmachen können, während die Kosten für Überbesetzung ebenfalls 10 bis 20 Prozent der Lohnkosten betragen können.
- Vorhersehbare Abwesenheiten ermöglichen eine Verteilung des Arbeitsdrucks und tragen zu geregelteren Arbeitszeiten bei, was zu einer besseren Work-Life-Balance und weniger Stress führt.