Wo Mitarbeitende noch manuell eingeplant werden, steigen Aufwand und Fehlerquoten. Automatisierte Planungssysteme schaffen hier spürbare Entlastung. Der folgende Beitrag basiert auf den Erkenntnissen einer Masterarbeit, in deren Rahmen ein System zur automatisierten Mitarbeitereinsatzplanung für die Produktion entwickelt wurde. Er zeigt, was eine gute Planung ausmacht und worauf es bei der Umsetzung mit n8n und Constraint-Algorithmen ankommt.
Grafik Mika Léon Müller
Warum die Einsatzplanung automatisieren?
In der Produktion ist die Mitarbeitereinsatzplanung selten eine reine Fleissaufgabe. Aspekte wie Qualifikationen, Freigaben, Abwesenheiten und kurzfristige Störungen müssen gleichzeitig berücksichtigt werden. Das macht die Planung aufwendig und fehleranfällig. Planungsverantwortliche stehen unter Zeitdruck, wechseln zwischen Listen, Tools und Rückfragen und müssen fundierte Entscheidungen treffen. Zudem hängt die Planungsqualität oft vom individuellen Erfahrungswissen ab und viele Bedingungen werden nicht überall gleich angewendet.
Die Folgen sind falsch zugewiesene Mitarbeitende, Unterdeckung an kritischen Arbeitsplätzen und vermeidbare Anpassungen im Tagesverlauf. Bei kurzfristigen Änderungen steigt die Komplexität weiter, da jede manuelle Korrektur neue Konflikte auslösen kann.
Automatisierte Ansätze schaffen Transparenz, indem sie Planungslogik, Wissen, Bedingungen und Abhängigkeiten systematisch im System statt in Köpfen oder Excel-Dateien abbilden.
Was gute Einsatzplanung ausmacht
Ob eine Einsatzplanung gut ist, entscheidet sich nicht an ihrer Vollständigkeit, sondern der Praxistauglichkeit. Sie muss regelkonform sein, sich im Shopfloor zuverlässig umsetzen lassen und auch dann funktional bleiben, wenn Abweichungen oder Kapazitätsschwankungen auftreten. Gleichzeitig sollte sie ausreichend stabil sein, damit Teams nicht ständig neu organisiert werden und Mitarbeitende sich auf ihre vorgesehenen Einsätze verlassen können.
Darüber hinaus machen Fairness und Transparenz die Qualität einer guten Planung aus. Belastungen und weniger attraktive Tätigkeiten sollten ausgewogen verteilt, Entwicklungsmöglichkeiten mitgedacht und Zuordnungen nachvollziehbar begründet werden.
Wie funktionieren Constraint-Algorithmen?
Mithilfe von Constraint-Algorithmen wird die oft intuitive Planung des Mitarbeitereinsatzes in ein formales Entscheidungsmodell überführt. Alle relevanten Planungsaspekte werden als Bedingungen formuliert und mit klaren Zielgrössen verknüpft. Dadurch erzeugt der Algorithmus keinen beliebigen Plan, sondern sucht innerhalb der Rahmenbedingungen gezielt nach einer möglichst guten Lösung.
Dabei wird zwischen harten und weichen Bedingungen unterschieden. Harte Bedingungen wie Qualifikationen, Freigaben der Mitarbeitenden und begrenzte Arbeitszeiten dürfen nicht verletzt werden. Weiche Bedingungen hingegen dienen der qualitativen Verbesserung des Plans. Sie beschreiben Eigenschaften wie Prioritäten oder individuelle Präferenzen und können bei Bedarf zugunsten einer insgesamt besseren Lösung zurückgestellt werden.
Im Kern arbeitet der Solver-Algorithmus dabei mit Entscheidungsvariablen und der Frage, welcher Mitarbeiter an welcher Station in welcher Schicht idealerweise einzusetzen ist. Er durchsucht den Lösungsraum systematisch, schliesst unzulässige Kombinationen aus und bewertet die verbleibenden Optionen anhand definierter Ziele. Mögliche Ziele sind eine hohe Arbeitsplatzbesetzung, eine gute Auslastung der Ressourcen und eine faire Verteilung. Resultat der Automatisierung ist somit eine steigende Nachvollziehbarkeit, da sich Entscheidungen und Zielkonflikte direkt auf konkrete Bedingungen zurückführen lassen.
Ein Beispiel zeigt die Abbildung. Anna wird Arbeitsplatz 1 zugewiesen, obwohl sie Arbeitsplatz 2 bevorzugt, da nur sie die notwendige Schulung S2 für Arbeitsplatz 1 erfüllt. Arbeitsplatz 4 bleibt trotz passender Schulung von Ben unbesetzt, da Ben für den höher priorisierten Arbeitsplatz 2 benötigt wird, während Arbeitsplatz 3 nicht besetzt werden kann, weil die dafür erforderliche Schulung S4 nur Clara besitzt, sie jedoch abwesend ist.
Was bieten Workflow-Tools?
Workflow-Tools verknüpfen Planungsdaten mit Optimierungsprozessen und Anwendungen. Sie verwandeln einzelne Schritte in einen automatisierten Gesamtprozess, lesen relevante Daten ein, passen sie an ein neues Format an, übergeben sie an den Solver, speichern die Ergebnisse und verteilen sie an zuständige Personen oder Systeme.
Dieser Ablauf wird über eine Trigger-Action-Logik ausgelöst. Neue Abwesenheiten, veränderte Auftragslagen oder ein manueller Start können eine definierte Prozesskette auslösen. Über Konnektoren und Schnittstellen lassen sich Systeme wie Excel, SharePoint, ERP- oder MES-Lösungen sowie Datenbanken, APIs und Kommunikationskanäle wie E-Mail und Teams direkt in das System integrieren. Der grosse Vorteil liegt in der Standardisierung. Abläufe werden wiederholbar, versionierbar und über Logs nachvollziehbar. Durch Validierungen und Monitoring wird der Planungsprozess robust und skalierbar.
Welcher Mehrwert entsteht?
Der Einsatz eines auf Constraint-Algorithmen und n8n basierenden Planungssystems in der Industrie hat gezeigt, dass eine automatisierte Einsatzplanung einen erheblichen praktischen Nutzen haben kann. Besonders deutlich wird dieser in der Zeitersparnis. Sowohl die Erstellung der Einsatzpläne als auch Anpassungen bei Änderungen lassen sich durch die Automatisierung deutlich schneller umsetzen. Zugleich steigt die Qualität der Planung, da vielschichtige Bedingungen konsistent und systematisch berücksichtigt werden. Fehlzuordnungen werden seltener und der operative Alltag stabiler. Der Aufwand für spontane Umplanungen und kurzfristige Abstimmungen sinkt merklich.
Auch der Tagesstart profitiert davon, da aktuelle Pläne früher vorliegen und die Produktion mit mehr Ruhe anlaufen kann. Zusätzlich verbessert sich die Transparenz, da Teamleitende auf eine gemeinsame Sicht der verfügbaren Ressourcen zugreifen können und Abstimmungen über mehrere Linien hinweg leichter möglich sind. Dadurch gewinnen Führungskräfte Zeit für wertschöpfendere Aufgaben wie Shopfloor-Management und Problemlösung. Darüber hinaus schafft die automatisierte Planung eine bessere Grundlage für langfristige Verbesserungen, da Bedingungen, Ausnahmen und Engpässe systematisch sichtbar werden und nicht länger nur implizit im Wissen einzelner Mitarbeitenden verankert bleiben.
Worauf ist zu achten?
Ob eine automatisierte Einsatzplanung langfristig funktioniert, entscheidet nicht in erster Linie die eingesetzte Technologie, sondern die Grundlage, auf der sie aufbaut. Eine zentrale Voraussetzung ist dabei eine verlässliche Datenbasis. Nur wenn Qualifikationen, Arbeitsstationen, Aufträge und Verfügbarkeiten konsistent gepflegt werden, kann das System tragfähige Ergebnisse liefern. Ebenso wichtig ist ein klares Verständnis des bestehenden Planungsprozesses. Nur wenn Entscheidungsschritte und Bedingungen bekannt sind, lassen sie sich sinnvoll im System modellieren. Bleibt dies zu oberflächlich, fehlen wesentliche Vorgaben, wird es zu detailliert erfasst, steigt die Komplexität.
Ebenso wichtig ist die Akzeptanz im Arbeitsalltag. Diese entsteht, wenn Entscheidungen nachvollziehbar sind und Mitarbeitende in die Ausgestaltung einbezogen werden. Das System sollte entlang klarer Leitlinien arbeiten und transparent machen, wie Zielkonflikte behandelt werden und welche Bedingungen im Zweifel Vorrang haben. Ergänzend sind Governance-Strukturen für Zugriffsrechte, Audit-Logs und Versionierung erforderlich, um Anpassungen kontrollieren und nachvollziehen zu können.
In der Praxis hat sich für die Projektdurchführung zudem ein DMADV-Prozess mit Pilotierung, klar abgegrenztem Anwendungsbereich und messbaren KPIs bewährt.
Die Autorenschaft
Mika Léon Müller ist Absolvent des Masterstudiengangs Business Engineering (MSE) und befasst sich mit digitalen Transformationsprozessen und organisationaler Entwicklung.
Prof. Dr. Esther Gelle ist Professorin für Gestaltung digitaler Systeme an der FHNW und Advisor für Projekte in den Bereichen digitale Geschäftsmodelle und Prozesse mit Anwendungen in der Künstlichen Intelligenz.
Der Beitrag erschien im topsoft Fachmagazin 26-2
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