تخطيط المناوبات بالذكاء الاصطناعي: الاقتراح من البرمجيات والقرار للإنسان

في تخطيط المناوبات بالذكاء الاصطناعي، تقترح البرمجيات توزيعًا للموظفين يراعي القواعد والمؤهلات والقدرات. ويبقى القرار للإنسان. إذ يراجع المسؤولون الاقتراح، ويوضحون الانحرافات، ويعتمدون الخطة. ولا تُنفَّذ التغييرات في الأنظمة المرتبطة إلا بعد ذلك.

لماذا يُعد تخطيط المناوبات مهمة صعبة

تجتمع في جدول المناوبات شروط كثيرة: المؤهلات والقواعد والغيابات والقدرات وإيقاع طلبيات العملاء. ويُضاف إلى ذلك التغييرات قصيرة الأجل في اليوم نفسه.

ومن مشاريعنا في تخطيط الإنتاج والمناوبات خرجنا بقناعة: يكون تجنب الأخطاء أقل تكلفة حين تنشأ مبكرًا في التخطيط. لذلك ينبغي مراعاة المؤهلات والاحتياجات منذ المرحلة الأولى.

ما تتولاه البرمجيات

يشكّل Hawk IVO Plan النواة المتخصصة لمنطق التخطيط والقواعد والتحسين ونسخ الخطة. ويخطط لفريقكم وفق المؤهلات وبإيقاع طلبيات عملائكم، من التخطيط السنوي حتى التغييرات قصيرة الأجل في اليوم نفسه. وتأتي البيانات الأساسية والطلبيات والأوقات المسجلة من الأنظمة المرتبطة مثل SAP وأنظمة ERP الأخرى وأنظمة MES وتسجيل الوقت.

ويشمل نطاق الخدمات الذي قدمته المنصة حتى الآن مصفوفة مؤهلات مع مطابقة قائمة على المؤهلات، إضافةً إلى وظائف ذكاء اصطناعي للتنبؤ باحتياجات الموظفين والتصنيع ولتحسين تخطيط المناوبات والطلبيات. ونوضح معكم في المحادثة النطاق المناسب لكم.

أما مزودو البرمجيات الذين يرغبون في إدخال التخطيط إلى منتجهم الخاص، فيجدون في Hawk IVO Scheduler مكتبة قابلة للتضمين تعرض خطط الوقت والموارد والتسلسلات الهرمية في المتصفح. وتتيح المكتبة عرض الموارد أو المناوبات أو الآلات على المحور الزمني وتحريكها بالسحب. وتبقى كائنات الأعمال والصلاحيات والتخزين في منتج المزوّد.

أين يتخذ الإنسان القرار

يوضح سير عمل مبسط توزيع الأدوار بين البرمجيات والوكلاء والبشر:

1. رصد الاحتياج: تجتمع الطلبيات والغيابات والقدرات من أنظمتكم في مكان واحد.
2. إعداد الخطة: يقترح Hawk IVO Plan توزيعًا للموظفين وفق القواعد والمؤهلات.
3. توضيح الانحرافات: يلخص أحد الوكلاء التعارضات ويُعدّ الخيارات.
4. القرار والتنفيذ: يمنح المسؤولون الموافقة. وتُنفَّذ التغييرات المعتمدة في الأنظمة المرتبطة.

ويُشرَك الموظفون أيضًا في العملية. فهم يطّلعون على جدول مناوباتهم، ويقدمون طلبات الغياب، ويتبادلون المناوبات.

مثال عملي: تخطيط المناوبات في الصناعة الكيميائية الكبرى

يعرض الفيديو المرافق لهذا المقال، وهو باللغة الألمانية، مصنع Ruhrchemie التابع لشركة OXEA في أوبرهاوزن. فعلى مساحة 1.2 كم² توجد مئات المنشآت المعقدة، ويعمل 1000 موظف في تشغيل متواصل على مدار الساعة طوال أيام الأسبوع (24/7). ويُعد تخطيط المناوبات هناك أساس سلامة المنشآت، لأن المؤهلات الدقيقة هي التي تحدد سلامة التشغيل. ومع تزايد التعقيد، أصبحت جداول Excel المعزولة خطرًا لا يمكن تقديره. فانتقل المصنع إلى أداة مؤسسية احترافية تطابق متطلبات المنشآت بدقة مع الشهادات السارية للموظفين، وتعالج مصفوفات المؤهلات المتداخلة. ويذكر الفيديو المنتج باسمه السابق HAWK AI Planning؛ أما اليوم فاسمه Hawk IVO Plan.

ما تسهم به الأبحاث

يشكّل تخطيط المناوبات بالذكاء الاصطناعي منذ سنوات موضوعًا لعملنا البحثي. وتجدون مزيدًا من المشاريع والدراسات في المعرفة والرؤى.

• agileASSEMBLY (2023-2026): نعمل في التحالف البحثي الممول من الوزارة الاتحادية الألمانية للتعليم والبحث (BMBF) (يفتح في علامة تبويب جديدة) مع Fraunhofer وجامعة RWTH Aachen وشركاء آخرين على تخطيط المناوبات المرن والقدرات البشرية القابلة للتكيف.
• Future Work Lab (2020-2025): عرض نموذج توضيحي في Future Work Lab التابع لمعهد Fraunhofer IAO (يفتح في علامة تبويب جديدة)، يعمل عبر المتصفح، تخطيطَ المناوبات المدعوم بالذكاء الاصطناعي. وكان يقترح توزيعات للموظفين ويُشركهم عبر تطبيق.
• SmartAIwork (2020): تقارن دراسة السوق (يفتح في علامة تبويب جديدة) بين 27 حلًا للذكاء الاصطناعي لمعالجة المعاملات. وحلّنا للتخطيط مُدرج فيها.
• دراسة Fraunhofer IAO (2019): تستند الدراسة حول الذكاء الاصطناعي في الممارسة المؤسسية (يفتح في علامة تبويب جديدة) إلى استطلاع شمل 309 شركات. وحلّنا لتخطيط الموظفين والمناوبات المدعوم بالذكاء الاصطناعي مُدرج فيها.