Intelligente Personaleinsatzplanung gewährleistet eine Vernetzung aller für die Personaleinsatzplanung relevanten Einflussfaktoren im speziellen Fall. Voraussetzung ist die digitale Verfügbarkeit der entsprechenden Faktoren. Mithilfe einer Zusammenführung („Integration“) der Faktoren wird zunächst Transparenz über die vorliegenden Variablen geschaffen, um dann tagesaktuell mittels von mathematischen Methoden, z. B. Forecasting oder Optimierung, zeit- und ortsunabhängig einen bestmöglichen und tagesaktuellen Einsatz der Mitarbeitenden zu realisieren. Der Analytics-Ansatz ermöglicht zeitgleich die Automatisierung verschiedenster Prozesse wie der Aufgabenverteilung und Korrekturen bei Ausfällen und der Abrechnung tatsächlich geleisteter Arbeit nach individuellen Faktoren wie Gehältern, Feiertagsregelungen und weiterem.

Tourenoptimierung ist ein elementarer Bestandteil der Logistik. Schneller und besser planen, den Fuhrpark effizienter nutzen und weniger CO2-Ausstoß produzieren: Welcher Bote liefert in welches Gebiet? Welche ist die kürzeste der möglichen Lieferrouten? Wie viel Ware kann ein Bote an einem Arbeitstag ausliefern? Diese Fragen weisen auf eine der mathematisch schwersten Arten von Problemen hin: Bereits beim Besuch von 20 Ablieferpunkten, inklusiver der Berücksichtigung von weiteren Faktoren, wie Fahrzeugtypen mit unterschiedlich viel Platz, Arbeits- und Öffnungszeiten, die Verkehrslage, mögliche Zwischenstopps zur Neubeladung ergeben sich mehr Möglichkeiten, als ein Mensch in seinem Arbeitsleben durchrechnen kann. AI-gestützte computerberechnete mathematische Optimierung hilft, komplexe Entscheidungen zu fällen und zielgerichtete Kompromisse zu machen. Für den Aufbau einer adäquaten und effizienten Routenoptimierung ist die Qualität und Aktualität der Daten im jeweiligen Anwendungsfall essenziell. Das Verständnis der Datensituation sowie der logistischen Prozesse und Abläufe vor Ort, im Versand und beim Kunden haben höchste Priorität. Unser Optimierungsansatz basiert auf der Verwendung mathematischer Algorithmen zur Inklusion individueller und branchenspezifischer Anforderungen und gewährleistet damit die Vernetzung und Verdichtung aller wirklich relevanten Daten im Planungskontext.

„Die richtigen Objekte müssen Kunden in der richtigen Menge zur richtigen Zeit mit der richtigen Information zu den richtigen Kosten am richtigen Ort mit der richtigen Qualität zur Verfügung stehen.“ - dieser Leitsatz zeigt den kontinuierlichen Entscheidungsdruck zwischen sich teilweise widersprechenden Rahmenparametern. Nur durch die transparente, qualitätsgesicherte, nachvollziehbare Bereitstellung aller Informationen an einem zentralen Ort kann die Entscheidungsfindung faktenbasiert erfolgen. Über Technologien wie Datenintegration und einen zentralen Datenpool wird das erste Ziel erreicht: Die Informationen zu zentralisieren und in eine Form zu bringen, die überhaupt für die Entscheidungsfindung geeignet ist. Zunächst wird dies möglicherweise weiterhin manuell stattfinden, doch ist hiermit die Basis für weitere intelligente Unterstützung geschaffen: Mittels mathematischer Methoden, z. B. der automatischen Bestimmung von Abhängigkeiten, Prognosen und Optimierung, lassen sich Entscheidungen schneller und besser treffen.