Tablica planowania zasobów oparta na sztucznej inteligencji z wykorzystaniem Visual Planning®

---

Tablica planowania oparta na sztucznej inteligencji: planowanie zasobów wspomagane sztuczną inteligencją z wykorzystaniem Visual Planning®

Tabela planowania oparta na sztucznej inteligencji uzupełnia Visual Planning® oraz funkcje analizy i przetwarzania danych planistycznych. Pomaga ona osobom odpowiedzialnym za planowanie w szybszym rozpoznawaniu obciążeń, wąskich gardeł, dostępności oraz możliwych alternatyw planistycznych.

To, jakie analizy i propozycje są możliwe, zależy od dostępnych danych, zdefiniowanych reguł planowania, używanej wersji oraz konkretnej konfiguracji systemu. Decyzje i zatwierdzenia pozostają w gestii odpowiedzialnych użytkowników.

W zależności od konkretnego zastosowania można uwzględnić pracowników, kwalifikacje, projekty, maszyny, pojazdy, zlecenia, terminy oraz dostępne moce produkcyjne .

Tablica planowania oparta na sztucznej inteligencji w skrócie

• Grupa docelowa: Przedsiębiorstwa zajmujące się kompleksowym planowaniem kadr, projektów, maszyn, produkcji lub zasobów
• Możliwa baza danych: Dostępność, godziny pracy, kwalifikacje, terminy, zlecenia, projekty, maszyny, moce produkcyjne oraz zdefiniowane reguły planowania
• Obsługiwane zadania: Analizowanie obciążenia, wykrywanie wąskich gardeł, sprawdzanie danych oraz porównywanie alternatywnych scenariuszy planowania
• Integracje: Przenoszenie danych poprzez import, eksport, dostęp do baz danych, interfejsy API, usługi internetowe lub indywidualnie zaprojektowane interfejsy
• Zrealizowane interfejsy projektowe: między innymi Abacus, SAP, Microsoft Dynamics, baubit i m-soft
• Odpowiedzialność: Propozycje i wyniki analiz są sprawdzane i zatwierdzane przez odpowiednich osób odpowiedzialnych za planowanie

Więcej informacji na temat funkcji, trybów pracy i integracji można znaleźć na stronie Oprogramowanie do planowania zasobów Visual Planning® .

Czym jest tablica planowania oparta na sztucznej inteligencji?

Tablica planowania oparta na sztucznej inteligencji łączy cyfrowe planowanie zasobów z funkcjami analizy opartej na danych oraz wsparcia w podejmowaniu decyzji.

Istniejące informacje dotyczące planowania można analizować, łączyć ze sobą oraz oceniać w oparciu o zdefiniowane warunki ramowe. Dzięki temu można w bardziej przejrzysty sposób przedstawić potencjalne konflikty, wąskie gardła lub alternatywne przypisania .

Sztuczna inteligencja nie zastępuje fachowej oceny dokonywanej przez osoby odpowiedzialne za planowanie. Dostarcza ona dodatkowych informacji oraz proponuje możliwe warianty działania. O tym, który plan zostanie faktycznie wdrożony, decydują odpowiedzialni użytkownicy.

Szczególnie w przypadku obszernych Planowanie projektów , Planowanie zatrudnienia , Planowanie produkcji W przypadku złożonych struktur zasobów ustrukturyzowana analiza danych może wspomóc codzienne planowanie.

Dlaczego warto stosować planowanie oparte na sztucznej inteligencji?

Wraz ze wzrostem liczby pracowników, projektów, zleceń, maszyn i lokalizacji rośnie nakład pracy związany z koordynacją i oceną danych planistycznych. Analiza oparta na sztucznej inteligencji może pomóc w szybszym przeglądaniu większych zbiorów danych oraz w uwidocznieniu nietypowych tendencji.

Analiza obciążenia

Możliwe jest zestawienie wolnych i zajętych zasobów. Dzięki temu łatwiej dostrzec wyraźne przypadki nadmiernego lub niedostatecznego wykorzystania zasobów.

Wykrywanie wąskich gardeł

Nakładające się terminy, brak zasobów oraz krytyczne sytuacje związane z wydajnością można zidentyfikować na podstawie dostępnych danych planistycznych .

Porównaj alternatywne warianty planowania

Różne przydziały zasobów lub scenariusze planowania można porównać w celu ułatwienia podjęcia decyzji.

Proszę uwzględnić kwalifikacje

Jeśli odpowiednie dane zostały wprowadzone, umiejętności, certyfikaty i doświadczenie mogą zostać uwzględnione w analizie potencjalnych przydziałów zasobów.

Ocena skutków zmian

Zgłoszenia nieobecności z powodu choroby, zmiany terminów lub nowe zlecenia można przeanalizować pod kątem ich potencjalnego wpływu na istniejące plany.

Sprawdź jakość danych

Niekompletne, sprzeczne lub rzucające się w oczy informacje dotyczące planowania można łatwiej zidentyfikować. Wiarygodność wyników zależy w znacznym stopniu od jakości i aktualności wykorzystanych danych.

Typowe sytuacje związane z planowaniem

Pracownicy są przeciążeni lub nie są odpowiednio przydzieleni do zadań

Po wprowadzeniu danych dotyczących kwalifikacji, dostępności, godzin pracy oraz aktualnego wykorzystania zasobów można zidentyfikować potencjalne przeciążenia oraz nieodpowiednie przypisania.

Projekty nie dysponują wystarczającymi zasobami

Braki w zakresie pracowników, maszyn lub przedziałów czasowych można zidentyfikować i porównać z możliwymi alternatywnymi przydziałami.

Zasoby są wykorzystywane w sposób nierównomierny

Możliwe jest porównywanie zasobów wolnych, zajętych i przeciążonych . Dzięki temu osoby odpowiedzialne za planowanie uzyskują lepszy przegląd dostępnych zdolności produkcyjnych.

Wąskie gardła w produkcji ujawniają się zbyt późno

Gdy zlecenia, maszyny, pracownicy i etapy produkcji są ze sobą powiązane, można w bardziej przejrzysty sposób przedstawić krytyczne obciążenia i potencjalne wąskie gardła .

Tablica planowania oparta na sztucznej inteligencji czy ręczne planowanie w tabelach?

Analiza oparta na sztucznej inteligencji stanowi dodatkowe wsparcie. Jakość wyników zależy od kompletności, aktualności i struktury danych wejściowych.

Sztuczna inteligencja w planowaniu zasobów

Dostępność, kwalifikacje, obciążenie oraz zdefiniowane zasady planowania można analizować łącznie. Na tej podstawie można zbadać możliwe przydziały zasobów i przedstawić je jako pomoc w podejmowaniu decyzji.

Dowiedz się więcej o planowaniu zasobów za pomocą Visual Planning®

Sztuczna inteligencja w planowaniu projektów

Podczas planowania projektu można jednocześnie uwzględnić dostępne zasoby, terminy, priorytety oraz zależności. Dzięki temu łatwiej dostrzec ryzyko związane z terminami oraz brak zdolności produkcyjnych. Ostateczna ocena należy do kierownictwa projektu.

Dowiedz się więcej o planowaniu projektów za pomocą Visual Planning®

Sztuczna inteligencja w planowaniu zatrudnienia

Po wprowadzeniu danych dotyczących kwalifikacji, godzin pracy, zmian, nieobecności oraz dostępności informacje te można uwzględnić w analizie możliwych przydziałów personelu.

System może pomóc w identyfikacji odpowiednich pracowników, a także w wykryciu ewentualnego przeciążenia lub braków kadrowych. To, czy można zastosować automatyczny przydział zadań, należy sprawdzić w odniesieniu do danej konfiguracji i konkretnego przypadku zastosowania.

Dowiedz się więcej o planowaniu zatrudnienia z wykorzystaniem Visual Planning®

Sztuczna inteligencja w planowaniu produkcji

Zlecenia produkcyjne, maszyny, pracownicy oraz dostępne przedziały czasowe można analizować łącznie. Dzięki temu możliwe jest bardziej przejrzyste przedstawienie ewentualnych konfliktów dotyczących wydajności, krytycznego obciążenia maszyn oraz braków kadrowych.

Dowiedz się więcej o planowaniu produkcji z wykorzystaniem Visual Planning®

Sztuczna inteligencja w planowaniu wydajności

Aktualne i przyszłe obciążenia można analizować na podstawie dostępnych danych planistycznych. Dzięki temu wolne moce produkcyjne, ewentualne przeciążenia i wąskie gardła można przejrzyście przedstawić i uwzględnić je w dalszym planowaniu.

Dowiedz się więcej o planowaniu zasobów i zdolności produkcyjnych

Jakie funkcje można wykorzystać?

Wykorzystanie danych z systemów ERP i systemów zewnętrznych

Visual Planning® może pobierać dane planistyczne z istniejących systemów lub przekazywać je do innych aplikacji. W zależności od projektu dostępne są w tym celu funkcje importu i eksportu, dostęp do baz danych, interfejsy API, usługi internetowe lub indywidualnie zaprojektowane interfejsy.

W ramach już zrealizowanych projektów wdrożono między innymi interfejsy do następujących systemów:

• Abacus
• SAP
• Microsoft Dynamics
• baubit
• m-soft
• inne systemy ERP i branżowe dostosowane do potrzeb klientów

W zależności od projektu można na przykład importować dane dotyczące klientów, pracowników, zleceń, produkcji, usług, zasobów oraz działalności operacyjnej. Wyniki planowania, rezerwacje, informacje o statusie, potwierdzenia lub dane dotyczące czasu pracy mogą w razie potrzeby zostać przesłane z powrotem do systemu nadrzędnego.

Wymienione systemy to już zrealizowane interfejsy projektowe. Nie oznacza to automatycznie, że dla każdej instalacji istnieje ogólnodostępny standardowy łącznik. Realizacja techniczna jest weryfikowana pod kątem stosowanych wersji, dostępnych interfejsów, wymaganych pól danych, kierunków przepływu danych, interwałów synchronizacji oraz wymagań bezpieczeństwa.

Więcej informacji na temat interfejsów i integracji z systemami ERP

Ograniczenia i warunki planowania opartego na sztucznej inteligencji

Analizy oparte na sztucznej inteligencji wymagają kompletnych, aktualnych i odpowiednio ustrukturyzowanych danych planistycznych. Brakujące kwalifikacje, nieaktualne dane dotyczące dostępności lub niekompletne informacje o zleceniach mogą ograniczyć miarodajność wyników.

• Zasady planowania muszą być zdefiniowane pod kątem merytorycznym i poprawnie skonfigurowane.
• Należy zapewnić dostępność niezbędnych danych podstawowych i danych operacyjnych.
• Propozycje muszą zostać sprawdzone przez uprawnionych użytkowników.
• Należy uwzględnić uprawnienia użytkowników oraz wytyczne dotyczące ochrony danych.
• Dostępne funkcje mogą się różnić w zależności od wersji, licencji, modułu oraz konfiguracji projektu.
• Nie zakłada się automatycznego podejmowania decyzji ani udzielania zgód w sposób ogólny.

Najczęściej zadawane pytania dotyczące tablicy planowania opartej na sztucznej inteligencji

Czym jest tablica planowania oparta na sztucznej inteligencji?

Tablica planowania oparta na sztucznej inteligencji łączy cyfrowe planowanie zasobów z funkcjami służącymi do analizy danych planistycznych. Może ona pomóc w uwidocznieniu obciążenia, wąskich gardeł, zależności oraz potencjalnych alternatyw planistycznych.

Czy sztuczna inteligencja automatycznie planuje harmonogramy pracy pracowników?

Automatyczne przypisywanie pracowników nie jest standardowym elementem każdej instalacji. To, czy i w jakim zakresie przypisania mogą być automatyzowane lub wyświetlane jako propozycje, zależy od bazy danych, reguł planowania, używanej wersji oraz konfiguracji systemu.

Jakie dane są potrzebne do planowania opartego na sztucznej inteligencji?

W zależności od konkretnego zastosowania mogą być wymagane między innymi informacje o dostępności, godzinach pracy, kwalifikacjach, terminach, projektach, zleceniach, priorytetach, maszynach, zdolnościach produkcyjnych oraz zdefiniowanych regułach planowania.

Czy sztuczna inteligencja może uwzględnić kwalifikacje?

Kwalifikacje, certyfikaty i doświadczenie mogą zostać uwzględnione, o ile informacje te są uporządkowane i zatwierdzone do wykorzystania w danym planie.

Czy sztuczna inteligencja może przewidzieć opóźnienia w realizacji projektów?

To, czy możliwe jest sporządzenie prognoz dotyczących ewentualnych opóźnień w realizacji projektów, zależy od dostępnych danych historycznych i bieżących, a także od zastosowanych funkcji. Nie gwarantuje się, że taka prognoza będzie dostępna w każdym przypadku instalacji.

Czy sztuczna inteligencja potrafi wykrywać wąskie gardła w produkcji?

Gdy zajętość maszyn, zlecenia, pracownicy, terminy i dostępne możliwości produkcyjne są ze sobą powiązane, można zidentyfikować krytyczne obciążenia oraz potencjalne wąskie gardła.

Czy Visual Planning® może wykorzystywać dane z systemu SAP lub innych systemów ERP?

Tak, dane z systemów ERP i systemów zewnętrznych mogą zostać przejęte w ramach projektu integracyjnego. Zrealizowane interfejsy projektowe obejmują między innymi systemy SAP, Abacus, Microsoft Dynamics, baubit oraz m-soft. Konkretną realizację techniczną należy sprawdzić dla danego systemu .

Czy sztuczna inteligencja samodzielnie podejmuje wiążące decyzje?

Sztuczna inteligencja służy do analizy i wsparcia procesu decyzyjnego. Decyzje merytoryczne, zatwierdzenia oraz odpowiedzialność za zrealizowane planowanie pozostają w gestii właściwych użytkowników.

Czy tablica planowania oparta na sztucznej inteligencji jest odpowiednia dla małych i średnich przedsiębiorstw?

Rozwiązanie to może być również odpowiednie dla małych i średnich przedsiębiorstw. Decydujące znaczenie mają złożoność planowania, dostępna baza danych oraz konkretne potrzeby. Zakres, moduły i konfiguracja są ustalane zgodnie z konkretnym przypadkiem zastosowania.

Zapoznaj się z planowaniem opartym na sztucznej inteligencji dzięki Visual Planning®

Czy chcieliby Państwo sprawdzić, w jaki sposób można wdrożyć planowanie kadrowe, projektowe, produkcyjne lub planowanie zasobów za pomocą Visual Planning®? Podczas niezobowiązującej konsultacji omówimy Państwa wymagania, dostępną bazę danych, możliwe interfejsy oraz odpowiedni zakres funkcji.

Proszę poprosić o niezobowiązującą konsultację

Dodatkowe informacje: Oprogramowanie Visual Planning® | Moduły | Rozwiązania w zakresie planowania i branżowe | Najczęściej zadawane pytania dotyczące Visual Planning®