Optimale Urlaubsplanung im Lager mit Hilfe Industrieller KI

Intelligente Urlaubsplanung im Lager: Effizienzsteigerung durch Künstliche Intelligenz und präzise Bedarfsprognosen

Erfahren Sie, wie Sie mithilfe Industrieller Künstlicher Intelligenz eine optimale Urlaubsplanung im Lager erreichen und gleichzeitig einen reibungslosen Betrieb sowie eine hohe Liefertreue gewährleisten können. Lernen Sie, wie historische Daten analysiert werden, um den Personalbedarf genau zu prognostizieren und Engpässe sowie Überlastungen zu vermeiden.

Kapazitätsplanung und saisonaler Personalbedarf

Um einen reibungslosen Betrieb in meinem Lager sicherzustellen und wichtige KPIs wie die Liefertreue einzuhalten, muss ich als Planer kontinuierlich für ausreichend verfügbare Mitarbeiterkapazität sorgen. Dies beinhaltet:

• Frühzeitige Planung: Die Urlaubsplanung für das kommende Geschäftsjahr sollte frühzeitig beginnen, lange bevor kurz- und mittelfristige Umplanungen erforderlich sind.
• Herausforderungen im vierten Quartal: Das vierte Quartal stellt eine stressige Zeit dar, in der alle Mitarbeiteranfragen bearbeitet und in die Jahresplanung integriert werden müssen.

Doch wie kann ich sicherstellen, dass ich bereits in dieser Planungsphase optimal auf die saisonalen Anforderungen eingehe und die richtige Anzahl von Mitarbeitern zur richtigen Zeit verfügbar habe?

Komplexe Planungsaufgaben

Bei der Urlaubsplanung der Mitarbeiter:innen kommt es naturgemäß zu Spitzenzeiten mit vielen gleichzeitigen Urlaubswünschen, insbesondere während der Ferien oder an Brückentagen. Die Herausforderung für den Planer besteht darin, einerseits möglichst viele Urlaubswünsche zu berücksichtigen und andererseits ausreichend Kapazitäten zur Verfügung zu stellen. Dabei sind die benötigten Kapazitäten nicht gleichmäßig über das ganze Jahr verteilt.

Je nach Geschäftsbereich gibt es Monate mit deutlich höherer oder niedrigerer Auslastung. Zusätzlich gibt es auch verkürzte Arbeitswochen aufgrund von Feiertagen, die sich erheblich auf die zu erwartende Arbeitsbelastung in den verbleibenden Tagen auswirken können, manchmal positiv, manchmal negativ. All diese Faktoren im Auge zu behalten und mit den Urlaubswünschen abzustimmen, um möglichst viele Anfragen zu berücksichtigen, erfordert einen erheblichen kognitiven Aufwand. In der meist immer noch manuellen Kapazitätsplanung werden diese Informationen selten vollständig berücksichtigt.

Automatisierte Bedarfsplanung mit Hilfe von KI Technologie

Die Fähigkeiten Industrieller Künstlicher Intelligenz in der Lager- und Mitarbeiterkapazitätsplanung umfassen:

• Analyse historischer Daten: Das Prognosemodell verwendet historische Lagerbewegungen und Auftragsstrukturen als Grundlage.
• Lernen von zeitlichen Faktoren: Es identifiziert, welche zeitlichen Faktoren sich positiv oder negativ auf die erwartete Arbeitsbelastung auswirken können.
• Intensive Phasenanalyse: Das Modell führt eine eingehende Analyse von Phasen mit hohem und niedrigem Durchsatz durch.
• Berücksichtigung von Feiertagen: Es beachtet die Auswirkungen von verkürzten Arbeitswochen aufgrund von Feiertagen oder Jahreswechsel.
• Prognoseerstellung: Auf Grundlage der Daten erstellt das Modell eine Prognose für das kommende Geschäftsjahr.
• Lernen des Lagerverhaltens: Es erlernt das individuelle Verhalten des Lagers anhand der verfügbaren Daten.
• Branchenspezifische Anpassung: Das KI-Modell kann auf spezifische Branchenbesonderheiten eingehen.
• Ableitung des Mitarbeiterbedarfs: Schließlich wird der entsprechende Bedarf an Mitarbeiter:innen aus der Prognose abgeleitet.

Fazit: Verbesserte Lagerbetriebsplanung durch KI-gestützte Urlaubsplanung

Das Ergebnis ist ein Bedarfsplan, den der Planer mit einem Klick anfordern kann, um einen fundierten Überblick über die kommenden Monate zu erhalten. Dadurch wird eine objektive Grundlage geschaffen, um die Urlaubsplanung optimal an die erwartete Arbeitsbelastung anzupassen. So wird sowohl eine Unterlast in Zeiten mit geringem Bedarf als auch eine Überlastung der Mitarbeiter:innen in Zeiten mit hohem Bedarf vermieden. Dies trägt nicht nur zur Mitarbeiterzufriedenheit bei, sondern unterstützt auch die Einhaltung von Lager-KPIs wie der Liefertreue.