Die Dienstplanerstellung wird häufig als operative und nicht als strategische Aufgabe betrachtet. Bei komplexen Belegschaften wirken sich Dienstpläne jedoch unmittelbar auf das Wohlbefinden der Beschäftigten, die Servicequalität und die Kosten aus. Die Beispiele BaptistCare, Rio Tinto und Woolworths zeigen, wie KI-gestützte Optimierung bessere Dienstpläne für die Beschäftigten ermöglicht und gleichzeitig die Geschäftsergebnisse verbessert.
1. BaptistCare – Qualitativ hochwertige häusliche Pflege und nachhaltiges Personalmanagement
BaptistCare ist ein führender Anbieter von Altenpflege und häuslichen Pflegedienstleistungen in Australien und beschäftigt mehr als 4000 Angestellte sowie ehrenamtliche Helfer an über 160 Standorten. Die Nachfrage nach häuslicher Pflege ist in Australien in den letzten sechs Jahren mit einer durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate von 15 % gestiegen. Dieses Wachstum übt einen zunehmenden Druck auf die Personalplanung aus.
BaptistCare muss bei der häuslichen Pflege stets drei Prioritäten gegeneinander abwägen:
Für die Bewohner: Angebot einer hochwertigen, individuellen Betreuung
Für Pflegekräfte: Bereitstellung vorhersehbarer und bewältigbarer Dienstpläne
Für das Unternehmen: Kostenkontrolle bei gleichzeitiger Einhaltung der Vorschriften
Herkömmliche Ansätze zur Dienstplanerstellung schafften es nicht gut, diese miteinander konkurrierenden Anforderungen unter einen Hut zu bringen. Die KI-gestützte Optimierung unterstützt die Planung der häuslichen Pflege, indem sie den Wohnort der Pflegekräfte und der Pflegebedürftigen berücksichtigt, die individuellen Anfahrtswege aktiv minimiert und besser vorhersehbare tägliche Dienstpläne erstellt.
Das Ergebnis ist eine persönlichere Betreuung in der Pflege, ohne dass sich der manuelle Planungsaufwand erhöht. Durch die Reduzierung von Fahrstrecken und Ermüdung trägt dieser Ansatz zudem zur Mitarbeiterbindung bei, was auf einem angespannten Arbeitsmarkt von entscheidender Bedeutung ist.
2. Rio Tinto – Sicherere und effizientere Schichtpläne im Bergbau
Rio Tinto ist eines der weltweit führenden Bergbauunternehmen, das seine Beschäftigten in sicherheitskritischen Umgebungen einsetzt. In solchen Umgebungen gilt:
Die Vorschriften in Bezug auf das Ermüdungsmanagement sind streng.
Verstöße gegen die Compliance-Vorschriften sind inakzeptabel.
Beschäftigte erwarten dennoch ein gewisses Maß an Flexibilität.
Die manuelle Planung schränkt die Flexibilität ein, da sich die Einhaltung der Vorgaben mit zunehmender Komplexität nur schwer überprüfen lässt. Um Risiken zu managen, greifen Führungskräfte häufig auf starre Regeln zurück. Bei der KI-gestützten Personalplanung werden die Compliance-Vorgaben direkt in den Optimierungsprozess integriert.
Daher sind KI-generierte Dienstpläne von vornherein so konzipiert, dass sie die Vorschriften zur Vermeidung von Ermüdung einhalten. Eine manuelle Überprüfung ist nicht mehr erforderlich und das Risiko von Verstößen wird erheblich verringert. Selbst in diesem stark regulierten Umfeld wird Flexibilität somit möglich. Beschäftigte können Schichttauschanfragen einreichen, die automatisch anhand der Vorschriften zur Vermeidung von Ermüdung geprüft werden. Es werden ausschließlich den Vorschriften entsprechende Schichttauschanträge genehmigt.
Dieser Ansatz ermöglicht Flexibilität, ohne die Sicherheit zu beeinträchtigen. Die Beschäftigten können sich auf Dienstpläne verlassen, die sowohl vorhersehbar als auch stabil sind.
3. Woolworths – Kundenzentrierte Dienstplanerstellung im Einzelhandel
Woolworths ist Australiens führender Lebensmitteleinzelhändler mit über 1000 Supermarktfilialen. Im E-Commerce-Geschäft werden jährlich 24 Millionen Hauszustellungen abgewickelt. Hinzu kommen mehr als 17 Millionen Click-and-Collect-Aufträge und sogenannte Direct to Boot-Bestellungen, bei denen die bestellten Waren direkt in den Kofferraum geladen werden.
Woolworths managt eine große und vielfältige Belegschaft mit unterschiedlichen Verfügbarkeiten, Arbeitsverträgen und Präferenzen und muss gleichzeitig auf eine stark schwankende Kundennachfrage reagieren. Jede Online-Lebensmittelbestellung löst einen komplexen Entscheidungsprozess aus: Wie soll die Bestellung ausgeliefert werden, von welchem Standort aus und durch welche Versandart?
Da ständig Tausende von Bestellungen eingehen, wurde die regelbasierte Entscheidungsfindung mit der Zeit uneinheitlich. Die Versandkosten stiegen und die Zuverlässigkeit der Dienstleistung nahm in Spitzenzeiten ab.
Die KI-gestützte Optimierung ermittelt in Echtzeit die beste Lieferoption und die verfügbaren Zeitfenster. Dabei werden verschiedene Faktoren berücksichtigt, darunter die Art des Produkts (frisch, tiefgekühlt oder ungekühlt), Lieferzeitfenster, Entfernung und Standort sowie die verfügbaren Lieferressourcen. Auf dieser Grundlage ermittelt das System die besten Lieferoptionen für jede einzelne Bestellung. Jedes Zeitfenster wird mit einem Preis versehen und die Kunden wählen die für sie am besten geeignete Option aus.
Nach der Buchung aktualisiert ein Routenplaner kontinuierlich die Lieferpläne unter Berücksichtigung der Zeitfenster und operativen Einschränkungen. Dieser Ansatz unterscheidet sich grundlegend von herkömmlichen Tools, die auf festen Regeln beruhen und detaillierte operative Bedingungen außer Acht lassen. Infolgedessen werden einige Bereiche überlastet, während andere nicht ausreichend genutzt werden.
Durch den Einsatz von KI und fortschrittlichen Optimierungsverfahren trifft Woolworths bei eingehenden Bestellungen konsistente Entscheidungen auf einer soliden wirtschaftlichen Basis. Die Routen werden kontinuierlich optimiert, um die Fahrzeit zu verkürzen und die Zuverlässigkeit in großem Maßstab zu verbessern.
Gemeinsame Erkenntnisse aller drei Unternehmen
Obwohl BaptistCare, Rio Tinto und Woolworths in sehr unterschiedlichen Branchen tätig sind, lassen sich bei ihnen drei gemeinsame Erkenntnisse erkennen:
Gute Dienstpläne stellen Mehrzielprobleme dar. Kosten, Personalabdeckung, Fairness, Sicherheit und das Wohlergehen der Beschäftigten müssen gemeinsam optimiert werden.
Eine mitarbeiterorientierte Dienstplanung verbessert die operativen Ergebnisse. Wenn Ermüdung, individuelle Präferenzen, Fairness und die Einhaltung von Vorschriften berücksichtigt werden, verbessern sich sowohl das Wohlbefinden als auch die Leistung.
Künstliche Intelligenz unterstützt die menschliche Entscheidungsfindung. Die Planer behalten die Kontrolle, während die KI den Rahmen dessen erweitert, was in großem Maßstab als machbar gilt.
Diese Beispiele aus der Praxis zeigen, wie die KI-gestützte Optimierung die Dienstplanerstellung von einer reaktiven Aufgabe in ein bewusst gestaltetes System verwandelt. Eine Lösung, die die Bedürfnisse der Menschen und des Unternehmens auf transparente Weise in Einklang bringt.
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