Soziotechnische Gestaltung einer intelligenten Personaleinsatzplanung

Bedeutung der Personaleinsatzplanung

Erfolgsfaktor für produzierende Unternehmen ist der effektive und effiziente Einsatz der Produktionsressourcen. Neben den Betriebsmitteln und Werkstoffen gilt es insb. die Personaleinsatzplanung im Blick zu behalten. Denn die Produktionsressource Personal ist sowohl ein erheblicher Kostenfaktor als auch ein möglicher strategischer Wettbewerbsvorteil für das Unternehmen. Verschiedene externe sowie interne Faktoren sind bei der Planung zu berücksichtigen, weswegen eine hohe Unsicherheit und Komplexität bestehen [1]. Der Personaleinsatzplanungsprozess lässt sich hierbei wie in Bild 1 dargestellt im Wesentlichen in zwei zeitliche Phasen einteilen.

Bild 1

Personaleinsatzplanungsprozess (i. A. an [1, 2])

Zunächst wird unter Berücksichtigung des Optimums für das Gesamtsystem ein Einsatzplan für die jeweilige Planungsperiode erstellt, d. h. die Mitarbeitenden werden konkreten Arbeitszeiten und -aufgaben zugeordnet. In der zweiten Phase wird auf Änderungen (z. B. krankheitsbedingter Ausfall von Mitarbeitenden) reagiert und die Planung entsprechend angepasst. Hierbei wird das lokale Optimum gesucht, um so wenige Änderungen wie möglich durchführen zu müssen [2]. Der in Literatur und Praxis häufig verwendete Begriff Schichtplanung (vgl. [3]) wird im Kontext dieses Beitrags als Teil der Personaleinsatzplanung betrachtet, wobei die Schichtplanung im Wesentlichen die erste Phase des in Bild 1 dargestellten Prozesses umfasst.

Optimierung durch KI

Künstliche Intelligenz (KI) stellt eine Möglichkeit dar, den Personaleinsatzplanungsprozess zu optimieren. Der Begriff KI ist dabei nicht klar definiert. In Bild 2 sind vier verschiedene KI-Stufen mit aufsteigendem Intelligenzgrad in Anlehnung an Mockenhaupt (2021) und die DIN KI-Roadmap pyramidenförmig dargestellt [4]. Neben der Pyramide sind beispielhafte mögliche Anwendungen der jeweiligen Stufen für die Personaleinsatzplanung dargestellt. In Bezug auf die Personaleinsatzplanung trifft Stufe 1, der Einsatz heuristischer Systeme, am ehesten auf die aktuelle Situation zu. Hierbei greifen die Planer:innen beispielsweise auf einfache digitale Hilfsmittel wie eine Excelbasis zurück, auf deren Basis eine annähernd optimale Lösung für die Schichtpläne gemutmaßt wird. In Stufe 4 wird schließlich die Verarbeitung automatisiert erhobener Daten sowie manuell erstellten Wissens kombiniert, um Vorschläge für Schichtpläne und kurzfristige Anpassungen zu generieren.

Bild 2

Mögliche Nutzenversprechen von KI in der Personaleinsatzplanung (i. A. an die vier Stufen der KI-Entwicklung [3])

Unabhängig von der „KI-Stufe“ ist nicht die vollständige Automatisierung der Personaleinsatzplanung das Ziel. Stattdessen soll das KI-System den Menschen in der Entscheidungsfindung unterstützen. Die Stärken von KI (z. B. die Analyse und Auswertung großer Datenmengen) und die Stärken des Menschen (z. B. auf unerwartete Ereignisse angemessen zu reagieren) ergänzen sich so komplementär und führen zusammen zu einer verbesserten Entscheidung [5].

Soziotechnischer Ansatz als Erfolgsfaktor für KI-Einführung

Die Einführung einer KI-gestützten Lösung zur Verbesserung der Personaleinsatzplanung sollte jedoch nicht aus rein technischer Sicht betrachtet werden. Stattdessen ist zur Gestaltung digitaler Systeme eine ganzheitliche Perspektive unter Berücksichtigung der drei Dimensionen Mensch, Technologie und Organisation für die Konzipierung und Einführung empfehlenswert, was auch als MTO-Konzept bezeichnet wird [6]. Hierbei ist insbesondere die Gestaltung intelligenter, KI-basierter Systeme auf Grund des komplexen KI-Verhaltens noch nicht ausreichend erforscht, weshalb ein maßgeschneiderter Entwicklungsprozess erforderlich ist [7]. Dies zeigt sich auch am bisher geringen Einsatz von KI-Systemen sowie bestehenden großen Herausforderungen wie den Anforderungen an erforderliche Datenmengen, der erforderlichen Expertise sowie der Komplexität des Themenfelds insgesamt [8].

Gestaltung einer intelligenten Personaleinsatzplanung beim Unternehmen Miele

Die Miele & Cie. KG erforscht und pilotiert in einem Konsortialprojekt die Potenziale und Einsatzmöglichkeiten einer intelligenten Personaleinsatzplanung, um die hohe Unsicherheit und Komplexität im Planungsprozess besser beherrschbar zu machen und insbesondere beschäftigtenbezogene Einflussfaktoren besser berücksichtigen zu können. Hierzu wird ein partizipativer Gestaltungsprozess unter durchgängiger Einbeziehung des Betriebsrats und unter Berücksichtigung des soziotechnischen Systemansatzes durchgeführt. Die im Folgenden beschriebenen Arbeiten sind in den Werken Oelde und Gütersloh durchgeführt worden. Hierzu sind im Rahmen einer Interviewreihe zunächst alle relevanten Rollen eingebunden worden. Die von den Ergebnissen des Personaleinsatzplanungsprozesses direkt betroffenen Beschäftigtengruppen auf dem Shopfloor sind in einer zusätzlichen quantitativen Erhebung berücksichtigt worden [9]. Die Interviewreihe ist zusammen mit der Shopfloorbefragung und weiteren Schritten (z. B. einer Prozessaufnahme) Teil eines Gesamtvorgehens zur soziotechnischen Anforderungserhebung [10].

Interviewreihe zur Erfassung der Beschäftigtensicht

Das Vorgehen im Rahmen der Interviewreihe ist an den zirkulären Forschungs prozess im Rahmen der qualitativen Sozialforschung und die Inhaltsanalyse nach Mayring angelehnt [11, 12]. Im ersten Schritt erfolgte die Festlegung der Zielsetzung. Diese besteht darin, den derzeitigen Ablauf der Personaleinsatzplanung sowie damit verbundene Einflussfaktoren und Hürden zu identifizieren, Anforderungen an eine intelligente Personaleinsatzplanung sowie den Einführungsprozess zu identifizieren und außerdem grundlegende Erfahrungen und Einstellungen gegenüber Digitalisierung und KI zu erheben. Im zweiten Schritt ist das Vorgehen konkretisiert worden. Hierzu erfolgte einerseits eine rollenbezogene Auswahl der geeigneten Interviewpartner mittels einer Stakeholderanalyse. Sowohl direkt beteiligte Rollen im Montagebereich (z. B. Teamleiter, Meister, Montagesekretariat) als auch indirekt beteiligte Rollen mit Schnittstellen zur Personaleinsatzplanung im Montagebereich (z. B. Logistik, Vorfertigung, HR, Werks-IT, Betriebsarzt) sind ausgewählt worden. Ein Interviewleitfaden mit fünf Hauptfragen sowie 28 situationsspezifischen Unterfragen wurde entwickelt. Im dritten Schritt erfolgten die Durchführung und Transkription der Interviews. Die insgesamt 37 Interviews sind über eine Dauer von ca. 45 Minuten geführt worden und manuell protokolliert sowie anschließend manuell transkribiert worden. Hierbei sind in der ersten Phase (März – April 2021) 20 Interviews im Werk Oelde geführt worden und in einer zweiten Phase (Januar – Mai 2022) 17 weitere Interviews im Werk Gütersloh.

Bei der Auswertung der Interviews ist ein Satz oder Satzteil als Kodiereinheit festgelegt worden, die zu Kategorien zusammengefasst worden sind. Beispielsweise sind die Teilaussagen „Entscheidung sollte bei Mitarbeitern liegen“ und „KI soll nur zur Entscheidungsvorbereitung liegen“ zur Kategorie „Beibehaltung menschlicher Entscheidungshoheit“ zugeordnet worden. Nach der ersten Phase erfolgte eine Zwischenauswertung. Die Festlegung der Hauptkategorien erfolgte überwiegend induktiv, durch die Berücksichtigung der bereits durchgeführten Prozessaufnahme sind jedoch auch deduktive Elemente genutzt worden. In der zweiten Phase erfolgte eine induktiv-deduktive Kodierung, d. h. die Kodiereinheiten sind – falls möglich – zu bestehenden Kategorien zugeordnet worden, andernfalls sind neue Kategorien gebildet worden. Abschließend ist die Häufigkeit der Nennung einer Kategorie festgehalten worden. Die aggregierten Ergebnisse der Auswertung sind in Bild 3 dargestellt und werden zusammen mit ihren Implikationen für die Gestaltung und Umsetzung einer intelligenten Personaleinsatzplanung im Folgenden kurz vorgestellt. Hierbei sind die Kategorien in vier Dimensionen geclustert worden, in denen jeweils die fünf meistgenannten Kategorien abgebildet sind.

Bild 3

Aggregierte Ergebnisse der Interviewreihe (in Klammern: Anzahl der Nennung)

Bezüglich der Einflussfaktoren sind sowohl „harte“ Faktoren wie Verfügbarkeit und körperliche Einschränkungen als auch „weiche“ Faktoren wie zwischenmenschliche Beziehungen in Einklang zu bringen. Hier ist individuell zu klären, in welcher Form die erforderlichen Daten im System zielführend hinterlegt werden können, z. B. die Beschreibung von Kompetenzprofilen durch Erfahrungswerte sowie arbeitsplatz- und nichtarbeitsplatzbezogene Qualifikation. Als Verbesserungsmöglichkeiten werden vor allem eine bessere Informationsverfügbarkeit und -übermittlung genannt, z. B. hinsichtlich verfügbarer und qualifizierter Mitarbeiter. Als Erfolgsfaktor wird vor allem gesehen, das intelligente System als Entscheidungsunterstützung der Beschäftigten anstatt zur Automatisierung des Planungsprozesses zu gestalten. Erfahrungen mit der Digitalisierung sind bereits vorhanden, wobei eine offene Grundeinstellung besteht. Bezüglich KI fehlt diese Erfahrung jedoch teils noch, sodass eine frühzeitige Einbindung der Beschäftigten hilfreich ist, um Kenntnisse aufzubauen und mögliche Vorbehalte zu verringern.

Erarbeitung eines Soll-Konzepts auf Grundlage der erhobenen Anforderungen

Im Rahmen mehrerer Workshops mit Expert:innen der Miele & Cie. KG ist auf Grundlage der aus den Interviews und weiterer Vorarbeiten abgeleiteten Anforderungen ein Soll-Konzept erarbeitet worden. Hierzu sind vier zeitliche Horizonte (Grobplanung, Feinplanung, Wochenplanung, Tagesplanung) unterschieden worden, wovon mit der Feinplanung ein Ausschnitt in Bild 4 dargestellt ist.

Bild 4

Vereinfachter und aggregierter Ausschnitt des Soll-Konzepts der intelligenten Personaleinsatzplanung

Die Modellierung erfolgt in Anlehnung an die Business Process Model and Notation (BPMN). Die BPMN ermöglich insbesondere die erforderliche detaillierte Beschreibung des Prozessablaufs sowie die bessere Kommunikation zwischen den Prozessbeteiligten [13]. Zur sonst nur eingeschränkt möglichen Beschreibung von Ressourcen ist die Methode erweitert worden, indem zusätzliche Lanes für die Daten sowie die Datenquellen bzw. -senken ergänzt worden sind. Hiermit soll insbesondere eine bessere Beschreibung KI-gestützter Prozesse ermöglicht werden. Hierzu ist auch das „Intelligente System“ als eigener Akteur mit einer eigenen Lane berücksichtigt worden, um die Aktivitäten und Wechselwirkungen mit den übrigen Rollen spezifizieren zu können. So wird deutlich, dass das intelligente System lediglich Vorschläge als Entscheidungsunterstützung generiert, die Entscheidungen jedoch weiterhin von den zuständigen Personen des Teilbereichs (z. B. Teamleiter) oder des Gesamtbereichs (z. B. Montageleiter) in gemeinsamer Abstimmung getroffen werden. Die zahlreichen Datenelemente verdeutlichen die Herausforderungen, diese Daten in geeigneter Form aufnehmen und bereitstellen zu können. Daher wird auch die Datenpflege und die dafür zuständige Rolle in einer eigenen Lane berücksichtigt, was neben den menschlichen Personen auch durch das intelligente System ausgeführt werden kann.

Umsetzung der Intelligenten Personaleinsatzplanung

Das Soll-Konzept soll nun im Rahmen des Forschungsprojekts u. a. unter Einbindung der SAP Digital Manufacturing Cloud iterativ implementiert werden und auf seine Umsetzbarkeit hin überprüft werden. Zum Software-Demonstrator (als technischem Teilsystem) soll im Sinne der partizipativen Vorgehensweise regelmäßiges Feedback der Beschäftigten (als sozialem Teilsystem) eingeholt werden. So soll bei der Umsetzung wie schon bei der Anforderungserhebung eine soziotechnische Perspektive gewährleistet werden, um Technologie, Organisation und Mensch gemeinsam zu optimieren. Anpassungen an den Anforderungen sowie am Soll-Konzept sind im Zuge der agilen Vorgehensweise möglich. Anschließend ist eine pilothafte Einführung und Evaluierung der intelligenten Personaleinsatzplanung vorgesehen.