KI-basierte Personalplanung: Der unsichtbare Helfer fürs Lager. (Teil 1/3)

Wie wir wissen, lassen sich mithilfe von Künstlicher Intelligenz (KI) Prozesse im Lager automatisieren und optimieren. So wie mit unserer »Warehouse Healing«-Strategie, die Wegzeiten verkürzt, Lagerstrukturen verbessert und Durchlaufzeiten bei der Kommissionierung verringert.

Doch um die Potenziale zur Effizienzsteigerung im Lager voll auszuschöpfen, arbeitet unser Data Science Experte Timofej an der KI-basierten Personalplanung für die Intralogistik.

Melanie aus dem Marketing hat mit Timofej über das Thema gesprochen und Spannendes erfahren.

1. Warum hast du dich mit der KI-basierten Personalplanung beschäftigt?

Timofej: Als Data Scientist bei einem Softwarehersteller für Lagerverwaltungssysteme (LVS) suche ich stets nach Wegen, Prozesse zu verbessern und zu automatisieren. Die Idee, Künstliche Intelligenz (KI) für die Personalplanung zu nutzen, entstand während meiner Unterstützung bei einer Bachelorarbeit. Wir analysierten die Daten unseres LVS einschließlich vergangener Auftragseingänge, Lagerbestände sowie historischer Daten und entdeckten das Potenzial zur Optimierung der Arbeitsabläufe.

In der Logistik stellt die Unvorhersehbarkeit des Arbeitsvolumens oft eine Herausforderung dar. Dafür die richtige Anzahl an Mitarbeitern zur richtigen Zeit einzuplanen, ist nicht einfach. Eine KI-basierte Personalplanung erkennt Muster und prognostiziert Hochphasen. Dadurch ist eine effizientere Planung möglich. Ziel ist es, nicht nur reaktiv, sondern auch proaktiv zu planen und zu agieren.

2. Im Internet lese ich oft: »Wir nutzen KI für die Personalplanung.« Ist das wirklich so?

Timofej: Die Behauptung »Wir nutzen KI für die Personalplanung« ist ziemlich breit gefasst und wird unterschiedlich interpretiert. Viele Unternehmen sagen, sie nutzen KI, setzen aber in Wirklichkeit nur einfache Automatisierungstechniken oder statistische Methoden ein. Die sind oft in Tools wie Excel oder spezialisierter Software zu finden. Diese Methoden sind zwar nützlich, bieten jedoch nicht die fortschrittlichen Möglichkeiten echter KI-Modelle.

Die Entwicklung der KI-basierten Personalplanung geht über einfache Automatisierung und traditionelle Datenanalyse hinaus. Wir entwickeln und implementieren fortschrittliche KI-Modelle, die aus großen Datenmengen lernen. Diese Modelle erkennen komplexe Muster und treffen präzise Vorhersagen für die Personalplanung.

Die KI-basierten Prognosen in unserem LVS helfen den Nutzern, dynamische und datengestützte Entscheidungen zu treffen. Die Integration erfolgt direkt in die Betriebsumgebung.

3. Wie kann die KI bei der Personalplanung unterstützen?

Timofej: Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen in der Personalplanung bieten unterschiedliche Möglichkeiten, Prozesse zu optimieren und die Effizienz zu steigern.

1. Vorhersage der Arbeitslast
2. Optimierung der Schichtpläne und Ressourceneinteilung
3. Datengestützte Entscheidungsfindung
4. Analyse und Handlungsempfehlungen
5. Personalentwicklung und Training
6. Verbesserung der Mitarbeiterzufriedenheit

4. Welche Probleme lassen sich mithilfe der KI in der Personalplanung lösen?

Timofej: Die manuelle Personalplanung ist eine zeitintensive Aufgabe und in einem komplexen und großen Lager mit vielen Mitarbeitern und Anforderungen sehr fehleranfällig. Diese Probleme lassen sich damit aus dem Weg räumen:

1. Unvorhersehbarkeit der Nachfrage
2. Fehlerhafte manuelle Planung
3. Über- und Unterbesetzung
4. Mangelnde Flexibilität
5. Ineffizienz und hohe Kosen
   

5. Welche Daten werden benötigt?

Timofej: Für eine effektive und präzise KI-basierte Personalplanung benötige ich eine breite Datenbasis. Folgende Daten sind wichtig:

1. Historische Auftragsdaten aus dem LVS
2. Lagerbestände aus dem LVS
3. Bewegungsdaten aus dem LVS
4. Mitarbeiterdaten zu Qualifikationen und Verfügbarkeiten (anonymisiert, falls notwendig)
5. Historische Schichtpläne und Arbeitszeittabellen (falls vorhanden)
6. Saisonale Trends und externe Faktoren wie Feiertage

6. Welche Herausforderungen gibt es bei der Implementierung und bei der Nutzung?

Timofej:

1. Die Datenqualität und -verfügbarkeit stellen große Herausforderungen dar. Unvollständige Daten beeinträchtigen die Leistung der KI und veraltete Daten verfälschen die Ergebnisse. Deshalb habe ich eine zusätzliche Datenprüfung und -bereinigung eingebaut.
2. Die Integration einer KI-basierten Personalplanung in bestehende Systeme ist komplex. Das erfordert nahtlose Schnittstellen für den Datenaustausch.
3. Bedenken der Belegschaft, dass die KI Arbeitskräfte ersetzen könnte, sind eine weitere Herausforderung. Eine transparente Kommunikation und Schulungen sind notwendig, um Akzeptanz zu schaffen.
4. Die Modellierung der KI für Personalplanungszwecke ist vielschichtig. Viele Variablen sind zu berücksichtigen und ständige Anpassungen an veränderte Bedingungen nötig.
5. Wir müssen die rechtlichen und ethischen Rahmenbedingungen einhalten, insbesondere beim Datenschutz und den Mitarbeiterdaten. Eine kontinuierliche Kommunikation mit den Mitarbeitern ist wichtig.
6. Das KI-Modell muss skalierbar sein, um sich an Unternehmenswachstum und Veränderungen anzupassen.

7. Ich greife etwas vor, da das Tool noch in der Entwicklungsphase ist. Wie wird das Tool im LVS verfügbar gemacht und wird es ein eigenes Dashboard geben?

Timofej: Ja, so ist es angedacht. Die Prognosen für den Personalbedarf und andere Analysen sind dann direkt im LVS integriert. Das garantiert eine nahtlose Nutzererfahrung. Kunden können wie gewohnt auf alle Informationen zugreifen. Das Dashboard ist übersichtlich und benutzerfreundlich gestaltet. Es bietet Diagramme, Tabellen und visuelle Darstellungen. Diese helfen Nutzern, Daten effektiv zu analysieren und zu interpretieren.    

Das Dashboard liefert kontinuierlich Updates, damit das Fachpersonal schnell handeln kann. Die Prognosen im LVS stellen sicher, dass alle relevanten Informationen zentralisiert und leicht zugänglich sind. Das reduziert den Verwaltungsaufwand und beschleunigt die Entscheidungsfindung. Die Integration minimiert den Schulungsbedarf, da Mitarbeiter ihre gewohnten Systeme weiter nutzen können.

Danke für deine Zeit und den interessanten Einblick in deine Arbeit.

In nächsten Blobbeitrag (Teil 2/3) gehen wir detaillierter auf die Vorteile aus dem Interview ein.

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Wir nutzen für die Entwicklung des Tools Daten unseres Kunden Hermann Müller Elektrogrosshandel GmbH. Mehr dazu finden Sie in diesem Artikel.