AIによるシフト計画：ソフトウェアが提案し、人が判断する

AIを活用したシフト計画では、ソフトウェアがルール、資格、キャパシティを考慮した人員配置を提案します。判断は人が行います。責任者が提案を確認し、差異を解消して、計画を承認します。その後に初めて、変更が連携システムに反映されます。

シフト計画が難しい理由

シフト計画には、資格、ルール、不在、キャパシティ、顧客オーダーのリズムといった多くの条件が重なります。さらに、当日の急な変更も加わります。

生産計画とシフト計画のプロジェクトから、私たちは一つの知見を得ました。それは、計画の早い段階で生じる誤りこそ、最も低いコストで防ぐことができるということです。そのため、資格と需要は最も早い段階から考慮すべきです。

ソフトウェアが担うこと

Hawk IVO Planは、計画ロジック、ルール、最適化、計画バージョンを担う業務上の中核です。資格に基づき、顧客オーダーのリズムに合わせて、年間計画から当日の急な変更まで貴社のチームを計画します。マスターデータ、オーダー、記録された勤務時間は、SAPやその他のERPシステム、MES、勤怠管理システムなどの連携システムから取り込まれます。

これまでのプラットフォームの提供範囲には、資格マトリクスと資格に基づくマッチング、そして人員需要と生産需要の予測やシフト計画とオーダー計画の最適化のためのAI機能が含まれます。貴社に適した範囲は、ご相談の中で明確にします。

計画機能を自社製品に取り入れたいソフトウェアベンダーには、Hawk IVO Schedulerがあります。時間・リソース・階層の計画をブラウザ上に表示する、組み込み可能なライブラリです。リソース、シフト、設備を時間軸上に表示し、ドラッグで移動できます。業務オブジェクト、権限、データ保存は、ベンダーの製品に残ります。

人が判断する場面

簡略化した流れで、ソフトウェア、エージェント、人の役割分担を示します。

1. 需要を把握する：オーダー、不在、キャパシティの情報が、貴社のシステムから集約されます。
2. 計画を作成する：Hawk IVO Planが、ルールと資格に基づいて人員配置を提案します。
3. 差異を解消する：エージェントが競合をまとめ、選択肢を準備します。
4. 判断して実行する：責任者が承認します。承認された変更は、連携システムに反映されます。

従業員も参加します。自分のシフト表を確認し、不在申請を行い、シフトを交換できます。

実践例：大規模化学工場のシフト計画

この記事の動画（ドイツ語）では、オーバーハウゼンにあるOXEAのRuhrchemie工場を紹介しています。1.2平方キロメートルの敷地に数百の複雑なプラントが立ち並び、1,000人の従業員が24時間365日体制で働いています。そこではシフト計画がプラント安全の基盤です。正確な資格が、安全な操業を左右するからです。複雑さが増すにつれ、個別に管理されたExcelシートは予測できないリスクとなりました。そこで工場は、プロフェッショナルなエンタープライズツールに切り替えました。このツールは、プラントの要件を従業員の有効な資格証明書と正確に照合し、入れ子構造の資格マトリクスを処理します。動画では、製品がまだ以前の名称HAWK AI Planningで紹介されています。現在の名称はHawk IVO Planです。

研究の貢献

AIを活用したシフト計画は、長年にわたり当社の研究活動のテーマです。その他のプロジェクトや調査は、ナレッジとインサイトでご覧いただけます。

• agileASSEMBLY（2023–2026年）：ドイツ連邦教育研究省（BMBF）の研究コンソーシアム (新しいタブで開きます)において、Fraunhofer、RWTH Aachenなどのパートナーとともに、アジャイルなシフト計画と変化に適応できる人員キャパシティに取り組んでいます。
• Future Work Lab（2020–2025）：Fraunhofer IAOのFuture Work Labにあったブラウザベースのデモンストレーター (新しいタブで開きます)が、AIを活用したシフト計画を紹介していました。人員配置を提案し、アプリを通じて従業員を参加させる仕組みでした。
• SmartAIwork（2020年）：この市場調査 (新しいタブで開きます)では、事務処理のための27のAIソリューションを比較しています。当社の計画ソリューションも、その中に掲載されています。
• Fraunhofer IAOの調査（2019年）：企業実務におけるAIに関する調査 (新しいタブで開きます)は、309社へのアンケートに基づいています。AIを活用した当社の人員計画・シフト計画ソリューションも、その中に掲載されています。