简要说明
当规划设定好框架,即订单、资质需求、规则和产能时,车间现场的团队就能借助软件实现自我组织。在这一框架内,团队自行分配工作,偏差则由指定的负责人处理。为此需要来自 SAP、HR 软件和 MES 的最新数据、一个面向团队的简洁界面,以及明确的职责分工。
当规划设定框架、团队在这一框架内分配工作时,车间现场的团队就能借助软件实现自我组织。软件将订单转化为资质需求,兼顾规则和产能,并显示哪些上岗安排是可行的。谁承担哪项任务,由团队决定。框架无法消化的偏差,由指定的负责人处理。规划并不会因此消失。它的重心从给个人分派任务转向了框架的设计。
自我组织在轮班运营中意味着什么
在轮班运营中,自我组织是指团队自行做出部分上岗决定,例如谁负责哪个工位或哪个订单、谁与谁调班。要做到这一点,需要将三个层面清晰地区分开:
| 层面 | 内容 | 由谁决定 |
|---|---|---|
| 框架 | 订单、资质需求、产能和班次时间 | 规划人员和负责人 |
| 规则 | 每一次分派都必须满足的要求,例如必要的资质 | 企业 |
| 自主空间 | 任务和工位的分配、成员之间的调换 | 团队 |
agileASSEMBLY 研究联合体着眼于借助数字辅助系统赋能的敏捷自我组织理念。根据项目介绍中的阶段性成果,将数字化规划与沟通解决方案同敏捷工作方式相结合,可以让团队根据实际情况进行自我协调。
该联合体的一份应用报告介绍了规划在此过程中如何得以保留。ERP 系统仍是具有约束力的基础,而日常层面的分配则交由装配岗位的员工完成。AI 支持的优化在后台运行,不做硬性规定,而是检查哪些安排可行。员工会得到一组可行的选项,最终选择哪个订单仍由他们自己决定。
需要哪些前提条件
团队要想自行决定,就必须看清需要什么、允许什么。由此产生五个前提条件:
- 将订单转化为资质需求:分派时关键在于一个订单需要哪些能力,而不只是需要多少人。其基础是一份维护良好的资质矩阵。
- 来自现有系统的最新数据:订单、主数据、缺勤和已记录的工时来自 SAP 或其他 ERP 系统,以及 HR 软件、MES 和考勤系统。数据过时会导致决策建立在错误的基础上。
- 交叉资质培养:只有当多个人都能承担同一项任务时,才会出现自主空间。agileASSEMBLY 的一篇论文将员工的跨部门资质培养视为敏捷、自我组织式生产的关键因素。
- 面向团队的简洁界面:团队需要一眼看到当前的计划版本、尚未满足的需求和可能的选项。背后的计算过程不必呈现给团队。
- 明确的负责人:对于团队自身无法解决的情况,需要有指定的人员做出决定并批准变更。建议与批准如何配合,请参阅关于AI 辅助排班的文章。
Hawk IVO Plan 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。它从 SAP 和其他 ERP 系统导入主数据、订单和人员变动,生产数据和已记录的工时则来自 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、订单量波动时的动态需求、班次调换,以及一款移动应用等,员工可以在应用中查看自己的排班表并提交缺勤申请。
Hawk IVO Plan 的工作界面是面向规划、分析和管控场景的可视化操作界面。它们按用户呈现规划内容。计划人员和团队可在各自角色中查看当前的计划版本,临时变更和冲突一目了然。负责人选择一个方案并予以批准,获批的变更回流到规划中。
由此,Hawk IVO Plan 既提供框架和规则,也让团队和负责人能够看到它们。各项功能归属于 Hawk IVO Plan 还是某个解决方案包,目前正在进行业务确认。适合您的范围,我们会在洽谈中确定。
实践案例:IMS Gear 参与 agileASSEMBLY 研究联合体
齿轮及传动技术制造商 IMS Gear 于 2023 年至 2026 年间作为产业合作伙伴参与了 BMBF 资助的 agileASSEMBLY (在新标签页中打开) 研究联合体。合作伙伴包括 Fraunhofer IAO、斯图加特大学 IAT 研究所、亚琛工业大学(RWTH Aachen)WZL 研究所和 Diehl Metering 等。Hawk 将 Hawk IVO Plan(当时名为 getaiPlan)作为软件基础引入项目。
2026 年 1 月 20 日发布的公开实践视频“AI Workforce Management: Wenn die Technik dem Menschen eine echte Hilfe ist”是与 IMS Gear 合作制作的。视频介绍了一种不做硬性规定、而是让车间现场员工能够自我组织的解决方案。规划软件连接了现有系统(视频中提到 SAP、HR 软件和 MES),并将生产订单转化为资质需求。一个专为车间现场设计的界面向员工屏蔽了复杂性。视频中提到的成果是团队自我组织,以及依据能力而非僵化的固定框架进行规划。Cedric Oette 在视频中用一句话概括了这一方法:“Es ist ein Miteinander.”(这是一种携手合作。)
视频中仍显示旧产品名称。该规划软件和车间现场界面如今同属 Hawk IVO Plan。更多详情,请参阅关于 IMS Gear 的客户案例和关于该实践视频的新闻。
局限与常见疑虑
自我组织改变了日常工作中由谁做决定。由此会产生一些合理的疑问:
- “那就没人做规划了”:规划依然存在,并负责设定框架。规则和资质要求适用于团队的每一项决定,偏差则交由负责人处理。
- “责任会变得模糊”:只要事先明确哪些决定由团队做出、哪些需要批准,就可以避免这种情况。
- “这对员工来说太复杂了”:关键在于界面。界面应显示需要做什么、有哪些选项,而将规划的计算工作留在后台。
此外,还有一些任何软件都无法消除的局限。如果只有少数人可以承担某项任务,那么在交叉资质培养扩大之前,自主空间仍然很小。如果产能不足,团队无法通过调班创造产能,需求规划仍是规划部门的任务。自我组织能产生什么效果,取决于部门、资质结构和订单情况,只能在自己的企业中检验。
如何顺利起步
我们建议从一个界定清晰的区域开始,并在与真实用户开展的试点中检验这一方法。试点会显示团队可以承担哪些决定,以及为此还缺少哪些数据。如果您已有这样一个区域的设想,欢迎通过我们的联系页面与我们探讨。
来源与延伸阅读
- YouTube 上的实践视频:“AI Workforce Management: Wenn die Technik dem Menschen eine echte Hilfe ist” (在新标签页中打开)
- agileASSEMBLY 项目网站 (在新标签页中打开)
- agileASSEMBLY:项目合作伙伴 (在新标签页中打开)
- agileASSEMBLY:项目成果与出版物 (在新标签页中打开)
- Zukunft der Wertschöpfung:agileASSEMBLY 项目介绍 (在新标签页中打开)
- Perevalova, Gerlach: Operations management - a concept for a self-organized task and workplace allocation (AHFE Open Access) (在新标签页中打开)
- Perevalova, Findeisen, Oette: AI-Assisted Integrative Workforce and Capacity Management: A Use Case Report on Agile Decentralized Production Scheduling (AHFE Open Access) (在新标签页中打开)