AI Spotlight
Usando IA para optimizar las estimaciones en la planificación de la fuerza laboral
Descubra cómo el aprendizaje de máquina (ML, Machine Learning) mejora la precisión en la estimación de la necesidad de dotación en diversas industrias. Mediante el uso de aplicaciones de IA, se puede planificar el personal para que se ajuste a la producción objetivo, incluso en caso de fluctuaciones y cambios estacionales.
Beneficios clave
- Precisión mejorada: Mejora de la estimación de la demanda de personal a partir de los datos históricos de turnos.
- Reducción de costos: Menor descobertura y sobrecobertura, es decir, la cantidad correcta de personal para el objetivo deseado (por ejemplo, cantidades de entrega o producción).
- Aumento de la eficiencia en la planificación de personal: Menor esfuerzo de planificación gracias a menos ausencias de personal con poca anticipación.
Caso de uso
Descripción
- En este caso de uso, utilizamos el aprendizaje de máquina para predecir de forma anónima las tasas de enfermedad a corto plazo de un grupo de trabajadores por turnos. Mediante el análisis de los datos históricos de los turnos planificados y su comparación con las planificaciones de turnos reales, el objetivo era identificar patrones de absentismo, con el fin de conocer la probabilidad de que los empleados se enfermen un día determinado.
- Poder visualizar las predicciones de la tasa de enfermedad para los próximos turnos ofreció a los planificadores de turnos conclusiones aplicables, permitiéndoles asignar los recursos de forma más eficaz.
- Nuestro software también proporcionó recomendaciones para el desarrollo futuro, incluyendo la incorporación del modelo a la creación automatizada de planes de turnos. Esto mejora la satisfacción de los empleados al garantizar que los horarios se ajustan mejor a sus necesidades.
Cómo se hace
- Las técnicas de ML analizan los datos históricos y las tendencias actuales para mejorar la precisión de la planificación de la demanda de personal.
- Los patrones identificados se proyectan a futuro. Así se reduce la descobertura y sobrecobertura y, por tanto, disminuyen los costos (de personal) y aumenta la eficiencia.
- La aplicación de ML en este contexto mostró una mejora significativa en los planes de asignación de personal para las empresas y sus empleados.
¿Sabías qué?
- Se calcula que el costo de la escasez de personal puede representar hasta el 15-30% de la rotación potencial, mientras que el costo de la sobrecobertura también puede ascender al 10-20% de los costos salariales.
- Las ausencias predecibles permiten distribuir la presión del trabajo y contribuyen a un horario laboral más regulado, lo que se traduce en un mejor equilibrio entre la vida laboral y personal, además de menor estrés.