人員配置最適化モジュール群
従業員の要望,時間帯別,業務別,スキル別必要量など各種実務的な制約対応可能
大規模問題も効率よく解くことが可能
なぜ人員配置最適化が必要か
労働力の減少によって必要な人材を確保することが難しくなってきており、フルタイム、パートタイム、フレックスタイムなどの労働形態の多様化でシフトの管理が複雑化してきています。
また、人々のライフスタイルの多様化で、働く人側のさまざまな要望も取り入れた人員配置計画作成は従業員の満足度や労働生産性を向上させることができます。
適用可能問題
1.日々のシフト最適化
業務の効率を最大化しつつ、従業員のワークライフバランスを考慮するための計画です。1日を3〜4シフトにして数十人や数百人の1っか月の勤務計画をつくることができ、15分や30分などより細かい時間単位で業務や休憩なども正確に考慮した計画作成ができます。
例:小売業、飲食業、医療業界、製造業などのなどに適用可能です。
2.多拠点人員配置最適化
多拠点で事業を展開している企業が、各拠点の需要、従業員のスキルを考慮し、最適なロケーションでの勤務を割り当てます。
例:物流業、医療、小売業などに適用可能です。
3.移動を考慮した人員配置最適化
従業員が業務の一環として異なる場所に移動する必要がある場合に、効率的な配置を行う計画です。人員配置だけでなく、移動の効率化も考慮した計画作成が必要です。
例:複数拠点の巡回が必要な保守点検の人員配置、介護や訪問診療の人員配置などが該当します。
4.資源を考慮した人員配置最適化
各業務に必要な資源(部屋、設備、機器など)と、その資源が利用できるタイミングを考慮した人員を配置する計画です。
例:病院での手術スケジュール(医者や看護師と部屋)、企業の研修スケジュール(講師と部屋)、大学の教員と教室割り当て、工場での人員配置などが該当します。
5.クルー計画最適化(乗務員計画最適化)
航空会社や鉄道、船舶、バスなど、交通業界におけるクルー(乗務員や乗組員)の勤務スケジュールを最適化する計画です。勤務時間制限、運行スケジュール、スキルレベル、宿泊などさまざまな制約考慮が必要で、大規模問題になると数千人規模の最適化問題になることもありますが、MOAIソリューションを用いれば適切な計画作成が可能です。
アルゴリズムの性能
最適化アルゴリズムについては、できる限り多くのベンチマーク問題例で実験的解析を行い、SOTA(state of the art)のアルゴリズムと同等以上の性能を出すことを確認済みです。また、弊社独自の機械学習と最適化アルゴリズムの融合(MOAI)技術、複数の最適化アルゴリズムからの自動選択などの先端技術を使うことによって、SOTAアルゴリズムの数倍から数百倍の速度向上を実現しております。
導入方法
導入前にMOAIプラットフォームを用いたPoCが可能で、短期間で効果検証が可能です。
カスタマイズは必要な場合のみ行います。
クラウドサービス(SaaS)としてのご提供になりますが、API提供、オンプレミスでのご利用なども対応可能です。詳細はお問い合わせください。