简要说明
在 AI 辅助排班中，软件依据规则、资质和产能提出人员配置建议。决策仍由人做出：负责人厘清偏差并批准计划。
在 AI 辅助排班中，软件提出一个兼顾规则、资质和产能的人员配置建议。决策仍由人做出。负责人审核建议、厘清偏差并批准计划。此后，变更才会在已对接的系统中实施。
为什么排班颇具挑战
一份排班表需要同时满足许多条件：资质、规则、缺勤、产能以及客户订单的节奏。此外还有当天的临时变更。
我们在生产规划和排班项目中得出一个认识：如果错误产生于规划早期，那么在早期避免它们的成本最低。因此，应当在最早阶段就将资质和需求纳入考虑。
软件承担哪些工作
Hawk IVO Plan 是承载规划逻辑、规则、优化和计划版本的业务核心。它依据资质并按照客户订单的节奏为您的团队排班，从年度规划到当天的临时调整。主数据、订单和已记录的工时来自已对接的系统，例如 SAP 及其他 ERP 系统、MES 和考勤系统。
该平台以往的功能范围包括资质矩阵和基于资质的匹配，以及用于人员需求和生产需求预测、班次规划和订单规划优化的 AI 功能。适合您的范围，我们会在洽谈中确定。
希望将规划功能引入自有产品的软件供应商，可以选择 Hawk IVO Scheduler：一个可嵌入的程序库，用于在浏览器中呈现时间、资源和层级计划。借助它，可以在时间轴上呈现资源、班次或设备，并通过拖动进行调整。业务对象、权限和数据存储仍保留在供应商的产品中。
人在哪些环节做出决策
一个简化的流程展示了软件、智能体和人之间的分工：
- 识别需求：订单、缺勤和产能信息从您的各个系统汇集到一起。
- 制定计划：Hawk IVO Plan 依据规则和资质提出人员配置建议。
- 厘清偏差：一个智能体汇总冲突并准备可选方案。
- 决策并执行：负责人予以批准。获批的变更将在已对接的系统中实施。
员工也会参与其中。他们可以查看自己的排班表、提交缺勤申请并调换班次。
实践案例：大型化工企业的排班
本文配套的视频为德语，展示了 OXEA 位于奥伯豪森的 Ruhrchemie 工厂。在 1.2 平方公里的厂区内有数百套复杂装置，1000 名员工在 24/7 全天候运营模式下工作。在那里，排班是装置安全的基础，因为准确的资质决定着能否安全运行。随着复杂性不断增加，孤立的 Excel 表格成了难以估量的风险。该工厂转而采用一款专业的企业级工具，它将装置要求与员工的有效证书进行精确比对，并能处理嵌套的资质矩阵。视频中仍使用该产品的旧名称 HAWK AI Planning；如今它名为 Hawk IVO Plan。
研究的贡献
多年来，AI 辅助排班一直是我们研究工作的主题。更多项目和研究报告请见知识与洞察。
- agileASSEMBLY（2023–2026）：在德国联邦教育与研究部（BMBF）资助的研究联合体 (在新标签页中打开)中，我们与 Fraunhofer、RWTH Aachen 及其他合作伙伴一起，致力于敏捷排班和可灵活调整的人力容量。
- Future Work Lab（2020–2025）：Fraunhofer IAO Future Work Lab 中一个基于浏览器的演示系统 (在新标签页中打开)曾展示 AI 辅助排班。它提出人员配置建议，并通过应用程序让员工参与其中。
- SmartAIwork（2020）：这项市场研究 (在新标签页中打开)比较了 27 种面向业务处理的人工智能解决方案。我们的规划解决方案也收录其中。
- Fraunhofer IAO 研究（2019）：这项关于企业实践中人工智能的研究 (在新标签页中打开)基于对 309 家企业的调查。我们用于 AI 辅助人员规划和排班的解决方案也收录其中。