Anforderungen an Optimierungssysteme

Nachfolgend soll beschrieben werden, welche Anforderungen an ein Optimierungssystem gestellt werden müssen, um einen sinnvollen operativen Einsatz zu gewährleisten. Ergebnisqualität An erster Stelle der Anforderungen an ein Optimierungssystem steht die Ergebnisqualität. Eine Planung liefert dann ein hochwertiges Ergebnis, wenn sämtliche notwendigen Bedingungen der Planung eingehalten werden und sich alle variablen Bestandteile dem jeweiligen Optimum annähern. Notwendige Bedingungen sind zum Beispiel die minimale bzw. maximale Arbeitszeit pro Tag/Woche/Monat(e), bestimmte Pausenregeln, der festgelegte Freizeitausgleich nach Nachtarbeit oder ein maximales Personalkostenbudget. Variable Bestandteile sind in den meisten Fällen die Besetzung des Personalbedarfs oder die Berücksichtigung von Mitarbeiterpräferenzen. In der Praxis ist also ein Plan dann ein guter Plan, wenn kaum Über- und Unterdeckung existiert, die Mitarbeiter nach Möglichkeit gemäß den geäußerten Wünschen arbeiten und alle sonstigen (Arbeitszeit-)Regeln eingehalten sind. Bereits geringe Einschränkungen in der Ergebnisqualität können zu enormen Kostennachteilen führen. Angenommen, ein Unternehmen muss in einem Monat einen Personalbedarf von 77.000 Stunden besetzen und plant mit einem Workforce- Management-System, dessen Optimierungsalgorithmus eine zu 92% optimale Lösung findet, also Pläne mit einer Ineffizienz von acht Prozent generiert. Dieses Unternehmen würde ca. 83.696 Stunden aufwenden müssen, um den Personalbedarf zu decken. Setzt das gleiche Unternehmen hingegen ein WFM-System ein, dessen Optimierungsalgorithmus eine zu 93% optimale Lösung findet, also Pläne mit einer Ineffizienz von sieben Prozent generiert, dann würden ca. 82.796 Stunden aufgewendet werden müssen. Hier sorgt also ein WFM-System, dessen Optimierungsansatz im Durchschnitt ein nur ein Prozent besseres Ergebnis liefert, für eine Ersparnis von 900 Stunden. Dies entspricht in den meisten Unternehmen 5-6 Vollzeitkräften. Wenn man den Markt der so genannten PEP-Anbieter betrachtet, stellt man fest, dass überwiegend ohne automatisierte Planoptimierung oder lediglich ansatzweise mit eher einfachen Methoden wie regelbasierten Schichtzuweisungen („Planautomatik“) oder genetischen Algorithmen gearbeitet wird. Diese stehen professionellen Systemen regelmäßig in der Qualität nach, so dass die Unterschiede in der Effizienz der erzeugten Pläne bis zu 25% ausmachen. Laufzeit Die Dauer einer Optimierung ist von entscheidender Bedeutung für die tägliche Nutzung des WFM-Systems. Je schneller eine Optimierung zu einem qualitativ hochwertigen Ergebnis kommt, desto häufiger wird sie angewendet werden können. Gerade bei dynamischen Umgebungen, in denen die einem Personaleinsatz zugrunde liegenden Parameter möglicherweise mehrmals täglich geändert werden, ist es unbedingt erforderlich, dass das Optimierungssystem bestenfalls in wenigen Minuten einen neuen optimalen, dem Bedarf (?) angepassten Plan liefern kann. Laufzeit-Schwächen eines Optimierungsalgorithmus können nur zu einem gewissen Maß mit einer Steigerung der CPU-Geschwindigkeit kompensiert werden. Daher stellen fortgeschrittene Systeme neben einem schnellen Algorithmus auch die Möglichkeit zur Verfügung, auf einem Rechnercluster ausgeführt zu werden, um die Rechnerleistung zu vervielfachen. 1/3 Umfänglichkeit Eine Optimierung muss sämtliche Rahmenbedingungen berücksichtigen. So trivial diese Anforderung klingt, so selten findet man deren Umsetzung. Die Umfänglichkeit muss dabei auf mehreren Ebenen gegeben sein: Zeitraum der Optimierung (z.B. mehrere Wochen) Optimierte Planungsstellen (z.B. mehrere Filialen) Berücksichtigte Parameter (z.B. Personalbedarf, Mitarbeiterpräferenzen, gesetzliche bzw. tarif- und arbeitsvertragliche Regeln, Qualifikationen, Kostenbudgets, Arbeitszeitkonten, Teamstrukturen, Tätigkeitsquoten etc.) Einzelne Schritte des Planungsprozesses Jede Verletzung des Prinzips der Umfänglichkeit schlägt sich unmittelbar negativ in der Ergebnisqualität nieder. So kann zum Beispiel eine Aufteilung der Optimierung einer Woche in die sequentielle Optimierung von sieben einzelnen Tagen dazu führen, dass zwar von Montag bis Donnerstag fast optimale Pläne entstehen, jedoch am Ende der Woche keine ausreichenden Mitarbeiter mehr zur Verfügung stehen. Optimiert man mehrere Filialen eines Handelsunternehmens oder einer Bank unabhängig voneinander, dann können etwaige Poolingeffekte nicht genutzt werden. Eine nicht umfängliche Berücksichtigung einer oder mehrerer Planungsparameter würde dazu führen, dass nach Abschluss der automatischen Optimierung der Plan manuell auf die vernachlässigten Parameter überprüft und angepasst werden muss – wiederum mit einer negativen Auswirkung auf die Ergebnisqualität. Und eine Aufteilung des Planungsprozesses z.B. auf eine Schichtdienst- und Arbeitsplatzplanung führt dazu, dass bereits im ersten Schritt Schichten verplant werden, die ein optimales Ergebnis im zweiten Schritt verhindern, so dass im zweiten Schritt lediglich Schadensbegrenzung betrieben werden kann. Skalierbarkeit Für die meisten WFM-Systeme ist es heute unerheblich, wie viele Mitarbeiter, Qualifikationen oder Planungseinheiten in den Stammdaten verwaltet werden. Allerdings macht es für die Optimierung einen großen Unterschied, ob 25 Mitarbeiter mit jeweils fünf Qualifikationen in einem 2-Stundenraster eingeplant werden oder ob 2.500 Mitarbeiter mit 50 Qualifikationen in 15-Minuten-Einheiten optimiert werden sollen. Gerade unter Berücksichtigung der Umfänglichkeit einer Optimierung ist es für die Zukunftssicherheit einer Investition in ein WFM-System unerlässlich, dass die Fähigkeit nachgewiesen ist, mit einer großen Anzahl von Planungsfaktoren zu arbeiten. Auch wenn ein Unternehmen z.B. heute vielleicht lediglich an eine Planung von Mitarbeitern in einem 3-Schicht-Betrieb denkt, ist bei steigendem Kostendruck zukünftig die Umstellung auf ein flexibles Arbeitszeitsystem in einem variablen 15-Minuten-Raster oder die Einbeziehung von bisher nicht automatisiert geplanten Einheiten notwendig. Weltweit gibt es lediglich eine Hand voll Anbieter, deren WFM-Lösung derart skalierbar ist, dass auch in komplexen Umgebungen mit mehreren tausend parallel zu verplanenden Mitarbeitern eine schnelle und qualitativ hochwertige Optimierung sichergestellt ist. Dies ist jedoch die Voraussetzung dafür, dass auch bei kleineren Mitarbeiterzahlen zuverlässig der Grenznutzen erreicht wird. Transparenz Eine Optimierung muss für den Benutzer transparent ablaufen, damit der Zusammenhang zwischen einer Änderung von Eingangsparametern und Ergebnis hergestellt werden kann. Dies bedeutet, dass ein Anwender nach Möglichkeit wenig bis kein Wissen über den Algorithmus an sich benötigt, um ein optimales Ergebnis zu erzielen. Gerade bei nicht problemspezifischen Verfahren wie genetischen Algorithmen wird dem Anwender in der Parametrierung vielfach ein Wissen abverlangt, welches er für 2/3 die eigentliche Anwendung der Planerstellung nicht benötigt. Dadurch steigt die Wahrscheinlichkeit, dass eine Einstellung gewählt wird, welche ein suboptimales Ergebnis liefert. Idealerweise erfolgt eine Parametrierung eines Optimierungssystems implizit, also rein durch die Definition der problemspezifischen Einganswerte (zum Beispiel Bedarf, Tagesmodell, Regeln etc.). Autor: Peter Bollenbeck, Vorstandsvorsitzender der InVision Software AG (http://www.invision.de) 3/3