Projektvorstellung
Task-Assignment-System für das Matching von Aufgaben zu Personen
Die Ausgangssituation:
Für unseren Kunden arbeiten viele Mitarbeiter:innen mit den unterschiedlichsten Fähigkeiten (Skills) zur erfolgreichen Bearbeitung von Kundaufträgen zum Thema 3D-Rendering. Die einzelnen Tasks der Aufträge setzen wiederum spezielle Skills voraus. Das Matching zwischen Personen und Aufgaben (Tasks) unter gegebenen Voraussetzungen und Auslastungen ist eine zeitaufwändige manuelle Aufgabe, die wir in diesem Projekt für unseren Kunden automatisieren.
Status:
Operativ im Einsatz
Branche:
Medienproduktion
Unternehmensgröße:
ca. 70 Rendering-Experten
Kategorie:
Kapazitätsplanung
Die Ziele:
- Zuweisungsprozess schneller und effizienter gestalten
- Optimierung der Aufgabenzuweisung bzgl. Auslastung und Expertise
- Einblick in die Auslastung via Kennzahlen und Prognosen

Die Lösung:
Gemeinsam mit unserem Kunden wurde ein automatisches Matching System entwickelt, das anstehende Aufgaben möglichst schnell und effizient der passendsten Person zuweist. Die datenbasierte Entscheidung ermöglicht eine höhere Qualität der Ergebnisse sowie eine effizientere Abarbeitung der Aufgaben.

Die Umsetzung:
Message Streaming:
Aus dem ERP-System Salesforce, das vom Kunden genutzt wird, werden via Message Streaming live Daten über die Verfügbarkeit und Auslastung aller Rendering-Experten an den Assignment-Service geliefert. Außerdem werden die aktuellen Zustände aller offenen Aufgaben, wie z.B. der Status, der Typ, die geschätzte Dauer, die Deadline und die Abhängigkeiten des Tasks über das Message Streaming bereitgestellt.
Datenvorverarbeitung:
Die historischen Daten (insbesondere die Daten zu allen finalisierten Tasks der Mitarbeiter:innen) werden aufbereitet, um abzuschätzen, wie effektiv und effizient die einzelnen Mitarbeiter:innen eine Aufgabe mit bestimmten Charakteristika erledigen können. Diese aufbereiteten Daten werden in Kombination mit aktuellen Daten zur Auslastung der einzelnen Mitarbeiter:innen und zur vorliegenden Aufgabe als Input für das Matching-Modell verwendet.
Matching-Modell:
Das Matching kann entweder lokal im Bezug auf einzelne Aufgaben über einen Scoring-Algorithmus oder mit mehreren Tasks über ein mathematisches Optimierungsproblem abgebildet und aufgerufen werden.
Dashboard:
Neben dem Task-Assignment-Tool wird zudem mit Plotly Dash ein Dashboard für ausführliche Analysen der Aufgaben und Kapazitäten bereitgestellt. Damit wird u.a. die datenbasierte Terminierung von neuen Auftragseingängen im operativen Betrieb unseres Kunden unterstützt.

Ausblick:
Das Projekt wird kontinuierlich weiterentwickelt. Mit einer sukzessiven Erweiterung der Datenbasis sowie Optimierung des Modells soll die Quote „Vorschlag Nummer 1 wird angenommen“ maximiert werden. Zudem ist als Nächstes geplant, datenbasierte Prognosen zum Fertigstellungszeitpunkt von Aufgaben zu erstellen.

Was zeichnet uns aus?






Was zeichnet uns aus?
INDIVIDUELLE
KI-ENTWICKLUNG
HOCHQUALIFIZIERTE
KI-EXPERTEN
EFFIZIENTE
KI-ENTWICKLUNG
LEIDENSCHAFT UND QUALITÄT
HERVORRAGENDE
REFERENZEN
OPTIMIERTE CODE-ENTWICKLUNG
Was können wir für Sie tun?
Ich freue mich auf Ihren Anruf!

„In einem ersten Startgespräch nehme ich Ihre Anfrage auf und koordiniere die weiteren Schritte. Ich freue mich darauf, Sie kennenzulernen!“
Leah Soldner
Customer Relationship Managerin
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