Autor: Alexander Wassiltschenko
Automatische Einsatzplanung für Kundenservice und Instandhaltung
Viele Wege führen zum Ziel
Mehr und mehr Lösungen für die Technikereinsatzplanung werben mit einer automatischen Einsatzplanung. Doch die verschiedenen Ansätze unterscheiden sich in der Leistungsfähigkeit und den Restriktionen deutlich. Welcher Ansatz passt zu welchem Anforderungsprofil?
Varianten der automatischen Einsatzplanung
Es gibt verschiedene Arten der automatischen Einsatzplanung, die je nach Branche oder den individuellen Anforderungen des Unternehmens eingesetzt werden können.
Maschinelles Lernen
Die Software simuliert den menschlichen Einsatzplaner und lernt aus dessen Entscheidungen.
Die Software lernt aus historischen Daten und erkennt Muster, um prädiktive Einsatzpläne zu erstellen. Sie passt sich an sich ändernde Umstände an und trifft im Laufe der Zeit immer bessere Entscheidungen.
Die Methode erfordert eine ausreichende Menge qualitativ hochwertiger Daten, um gute Vorhersagen zu treffen. Sie liefert möglicherweise schwer zu interpretierende Entscheidungen, wenn bestimmte Einflussfaktoren im Modell nicht berücksichtigt sind. Weitere Herausforderungen liegen in der Erfassung von feinen Details oder Regeln.
Das maschinelle Lernen eignet sich für die Einplanung weniger oder einzelner Aufträge inklusive komplexer Entscheidungen wie bspw. das Ausplanen eines niedrig priorisierten Auftrags zugunsten eines höher priorisierten Auftrags.
Agentenbasierte Planung
Die Software bringt einen virtuellen Planungsassistenten mit, der vorab programmiert wurde, die Planung eigenständig in einer definierten Weise durchzuführen.
Die Software ermöglicht die Modellierung von Agenten, die autonom Entscheidungen treffen können. Sie bietet Unternehmen eine flexible und adaptive Planung, die auf komplexe und dynamische Umgebungen reagiert.
Diese Methode erfordert detaillierte Kenntnisse der Agenten und ihrer Interaktionen. Sie ist komplex in der Implementierung und im Management. Es ist hier möglicherweise schwierig, die Ergebnisse vorherzusagen oder zu kontrollieren.
Die agentenbasierte Planung ist für klar spezifizierbare Planungsschritte geeignet, die die Software schneller ausführen kann als ein Disponent. Sie ist auch geeignet für Teilaufgaben innerhalb der Planung, z.B. für die Einplanung eines Folgeeinsatzes für denselben Techniker, sobald das bestellte Ersatzteil verfügbar ist.
Optimierungsbasierte Planung
Schon mit einer überschaubaren Anzahl an Ressourcen und Aufträgen ergeben sich durch die Kombinatorik Millionen von Planungsmöglichkeiten. Nur eine optimierungsbasierte Planung kann in diesem Lösungsraum eine annähernd optimale Planung ermitteln. Die optimierungsbasierte, automatische Einsatzplanung nutzt mathematischen Algorithmen, um optimale Einsatzpläne zu generieren.
Die optimierungsbasierte Planung berücksichtigt verschiedene Faktoren und Zielfunktionen, um optimale Einsatzpläne zu generieren. Sie ermöglicht eine effiziente Ressourcennutzung und kann komplexe Planungsprobleme lösen.
Diese Methode erfordert fortschrittliche Optimierungsalgorithmen und leistungsfähige Rechenressourcen. Sie benötigt längere Berechnungszeiten bei großen Planungsproblemen. Zudem kann es hier schwierig sein, alle betrieblichen Einschränkungen und Anforderungen einzubeziehen.
Die Algorithmus basierte Einplanung bietet sich an für größere Mengen von Aufträgen und Ressourcen mit komplexen Restriktionen und Anforderungen, wie Verfügbarkeiten, Reisezeiten, Verkehrssituation, Qualifikationsanforderungen, Ersatzteilverfügbarkeiten, Fixterminanforderungen, SLAs und Prioritäten.
Die automatische Einsatzplanung für den technischen Kundenservice und die Instandhaltung
Die Einsatzplanungssoftware NEO Schedule umfasst den NEO Optimizer, der vorkonfiguriert ist, um alle wesentlichen Anforderungen einer optimierungsbasierten, automatischen Planung für den technischen Kundenservice und die Instandhaltung einfach nutzbar zu machen. Dieser lässt sich um zusätzliche agentenbasierte Planungsassistenten erweitern, um spezifische Planungsanforderungen zu lösen, wie beispielweise für die Stillstandplanung von Anlagen in der industriellen Instandhaltung oder für die langfristige Kapazitätsplanung im technischen Kundenservice.
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