用于资源规划和调度的人工智能
日程安排是一个难题。人员。设备。任务。最后期限。技能。能力。制约因素。每一个环节都必须符合要求。
谜题不断变化。有人请病假。设备坏了。有紧急订单。客户改变要求。重新开始
你的日程安排人员花费数小时来制定可行的日程安排。当现实不配合时，他们又要花更多的时间来调整。
与此同时，一些团队超负荷工作，而另一些团队却有能力工作。一个部门的加班时间堆积如山，而另一个部门却处于闲置状态。设备利用率不均衡。交货日期推迟。
人工智能可以优化这一点。并不完美--没有什么能完美地处理现实问题。但比人工调度更好。调整更快。利用率更高。更现实的计划
手动排程为何无法扩展
小型业务可以手动排班。调度员认识每个人。了解设备。了解工作。在头脑中或电子表格中处理这一切。
随着你的成长，这一点也会被打破：
- 变量太多，无法手动跟踪
- 要同时平衡的制约因素太多
- 级联变化--修正一个时间表会破坏另一个时间表
- 没有时间进行优化，只需获得可用的东西
- 扑灭例外而不是预防例外
你们的调度员聪明又有经验。但他们做的是不可能完成的数学题。在数十种资源中平衡数百个约束条件。
结果呢？计划 "可行"，但并非最佳。利用率低于预期。加班时间超过必要的时间。交付绩效低于能力允许范围。
并不是因为调度员工作不出色。而是因为问题太复杂，不适合人工优化。
人工智能对资源规划和调度的作用
人工智能处理数学优化。它同时考虑所有约束条件。它能比人类更快地找到解决方案。当情况发生变化时，它还能进行调整。
您的调度员提供判断。人工智能提供计算。
优化时间表生成
人工智能可同时制定平衡所有限制因素的时间表：
- 需求： 何时需要开展哪些工作
- 容量 有哪些人，有哪些设备
- 技能 谁能胜任哪些任务
- 制约因素： 轮班模式、休息要求、设备限制
- 优先事项： 紧急订单、首选客户、战略重要性
- 费用： 正常时间与加班时间、设备磨损、设置成本
它不仅能找到可行的计划。它能找到一个好的时间表--一个能优化利用率、最大限度降低成本并在截止日期前完成的时间表。
你的调度员审查人工智能的建议。针对人工智能不知道的事情（客户关系、团队动态、战略重点）进行调整。但出发点是优化的基线，而不是一张白纸。
工作时间压缩为几分钟。
智能工作量平衡
不平衡的工作量代价高昂。一个团队加班加点工作，而另一个团队却无暇顾及。一台机器全天候运行，另一台机器却闲置不用。
人工智能根据以下因素分配工作
- 团队和个人当前的工作量
- 每种资源的容量和能力
- 效率差异（有些人完成某些任务的速度更快）
- 地理或地点限制
- 培训和发展目标（为学习分配不同的工作）
结果如何？工作量更加均匀。减少加班。资源利用率更高。瓶颈更少。
人们以可持续的速度工作，而不是在 "猛冲 "和 "空转 "之间交替。
实时调整时间表
日程表无法在与现实的接触中存活。有人生病。设备坏了。紧急订单到达。客户取消订单。
手动重新安排时间需要几个小时。当你完成时，其他事情已经发生了变化。
人工智能可实时调整：
- 报告缺勤？重新平衡其余团队的工作。
- 设备停机？将任务转移到其他机器上。
- 加急订单到达？插入并调整其他一切。
- 工作运行时间长？向前进行波形调整。
您的调度员审查人工智能的调整建议。根据具体情况批准或修改。但不会从头开始重建。
更快应对干扰。减少混乱。对客户的承诺更切合实际。
容量预测
下个月容量够吗？下个季度？是否需要招聘？增加设备？增加班次？
人工智能根据以下因素预测容量需求
- 需求预测（根据销售情况或历史模式）
- 当前能力（人员、设备、时间）
- 已知限制（计划维护、假期、培训）
- 历史生产率
- 增长趋势
它能显示什么时候会达到容量极限。您将短缺多少资源。您需要哪些类型的资源。
您可以在走投无路之前计划增加产能。在需要时提前招聘，而不是在慌乱时招聘。在低需求时期安排维护工作，而不是被迫错过交货期。
根据数据而非直觉做出能力决策。
技能匹配
不是每个人都能胜任每项工作。证书很重要。经验很重要。当前的技能水平很重要。
人工智能轨道
- 谁拥有哪些认证和资格
- 谁对哪些产品或流程有经验
- 谁在接受培训，谁完全合格
- 谁在哪些任务中表现更好
在安排工作时，会考虑技能要求。将合格人员与任务相匹配。标记需要紧缺技能的工作。
还有助于制定培训计划。显示技能差距。建议对哪些人进行交叉培训。
合适的人做合适的事。质量更高。错误更少。更快完成。
约束管理
每项行动都有其局限性。设备有限。轮班模式。休息要求材料供应客户时间窗口
人工智能可同时管理所有约束条件：
- 确保没有超出能力的计划
- 尊重轮班模式和休息要求
- 计算不同工作之间的设置时间
- 考虑材料的可用性（如果材料不在，就无法安排计划）
- 满足客户的交货要求
- 平衡相互冲突的优先事项（成本 vs. 速度 vs. 质量）
实际可行的时间表，而不是纸上谈兵。
时间表性能分析
您的时间表准确度如何？哪些地方出现了问题？延误的原因是什么？
人工智能跟踪计划执行情况：
- 任务按时完成与提前/延迟完成的比例
- 哪些类型的任务会持续超过
- 瓶颈的形成
- 重新安排时间的情况有多少（最初计划不周的迹象）
- 按资源类型分列的利用率
你会发现哪些地方的估算是错误的。流程比计划慢的地方。能力实际上受到限制的地方。
不断提高调度的准确性。更好的承诺。更可靠的交付。
这对您意味着什么
针对首席运营官和运营领导者
提高资源利用率。 减少闲置时间。减少不均衡的工作量。相同资源产出更多。
降低加班费用。 更好的工作量分配意味着更少地依赖加班来赶工期。
更好地按时交货。 考虑到所有限制因素并适应变化的时间表。更少错过最后期限。
可预测的产能规划。 在资源短缺之前了解何时需要更多资源。积极规划招聘和设备采购。
可扩展的调度。 无需增加调度员即可应对增长。数学可以扩展，而人工调度则不行。
针对运营和生产经理
不要再花时间在时间表上了。 人工智能进行优化计算。你来做判断和最终调整。
快速适应变化。 中断时有发生。以分钟为单位重新安排时间，而不是以小时为单位。
对客户做出现实的承诺。 根据实际能力和限制因素，了解自己的实际交付能力。
了解制约因素。 了解您的能力受限之处。做出明智的投资决策。
公平分配工作量。 不会再出现某些人被抨击，而其他人却被怠慢的情况。团队士气更高。
团队
可预测的时间表。 了解自己的工作内容和时间。减少最后一刻的意外。
公平的工作量。 工作分配以能力为基础，而不是调度员首先想到谁。
适合工作的技能。 安排你胜任的工作，而不是把你扔到还没准备好的环境中。
可持续的步伐。 少一些大吃大喝。更稳定的工作量
人工智能无法做到的事
人工智能会根据你给它的约束条件和优先级进行优化。但它并不能取代调度员的判断：
了解客户关系。 这位客户具有战略意义，即使没有合同要求，也值得优先考虑。除非你告诉它，否则人工智能是不会知道的。
阅读团队动态。 这两个人合作得不好。这个人正在处理个人问题，需要减轻负担。人的知识，而不是数据。
进行战略权衡。 接受延迟交货以减少加班时间？以牺牲这项工作为代价赶工？取决于具体情况的决策。
处理前所未有的情况。 与历史数据不同的重大干扰？你需要的是人力解决问题，而不是优化数学。
确定优先事项。 人工智能根据您定义的优先级（成本、速度、质量等）制定计划。设定这些优先级？这是一个商业决策。
把人工智能想象成一个真正优秀的调度员，他只需几秒钟就能完成工作，而且从不会出现数学错误。但它仍然需要优先级和上下文方面的指导。
人工智能调度入门
从日程安排最痛苦的地方开始：
有许多限制因素的复杂调度？ 人工智能比人类更善于处理复杂性。在优化方面大获全胜。
经常因中断而重新安排时间？ 当计划不断变化时，实时调整最有帮助。
资源利用率不均衡？ 人工智能的工作负载均衡可迅速提高利用率。
容量规划的不确定性？ 产能预测可帮助您满怀信心地制定投资计划。
你不需要一次性将所有日程安排自动化。从一个部门、一类工作或一个主要痛点开始。证明价值。然后再扩展。
底线
调度是一种优化数学。业务越复杂，数学就越难。随着业务的增长，人工排程也会达到极限。
人工智能处理数学复杂性。它能同时考虑所有约束条件。它能快速找到优化的解决方案。当现实发生变化时，它也能做出调整。
您的调度员专注于判断、优先级和例外情况。人工智能则负责计算。
结果如何？更好地利用资源。成本更低。交付更可靠。调度员进行战略思考，而不是在电子表格中苦苦挣扎。
这就是人工智能在资源规划和调度方面的实际效果。不是取代专业规划知识，而是使其更加有效。
准备好优化您的日程安排了吗？
每项业务都面临不同的调度挑战。您的限制因素、资源和优先事项都是您的企业所独有的。
我们不推崇一刀切的日程安排工具。我们着眼于您的具体情况。是什么让您的日程安排变得困难？哪些限制因素最重要？在您现有的系统中，什么是现实的？
然后，我们会根据您的运营情况进行优化调度。而不是强迫您采用别人的工作流程。根据您的实际运营情况提供解决方案。
