Innovative KI schlägt geeignete Personen für überlastete Ressourcen vor

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Mit der neuen KI wird die Ressourcenplanung auf ein neues Level gehoben. Durch das vollständig lernfähige Modell, das auf dem Inverse Reinforcement Learning (IRL) Verfahren basiert, kann die KI von den Anwendern lernen und bessere Handlungsempfehlungen bei Überlastungen von Personen geben. Sie findet gezielt alternative Ressourcen und ermöglicht eine optimale Auslastung.

Verbesserte Ressourcenplanung dank lernfähiger KI-Technologie

Die bisherige KI arbeitet nach einem Rule-Based-System und hat nur begrenzte Lernmöglichkeiten. Im Gegensatz dazu gehört die neue KI zur Kategorie Machine Learning und ist in der Lage, sich kontinuierlich zu verbessern. Durch das Inverse Reinforcement Learning (IRL) Verfahren kann die KI von den Anwendern lernen und dadurch gezieltere Alternativressourcen für die Ressourcenplanung vorschlagen. Dies führt zu einer optimierten Handlungsempfehlung bei Überlastungssituationen.

Die Ressourcenplanung erfordert von Projektleitern oft die Suche nach geeigneten Alternativen für überlastete Ressourcen. Die neue KI übernimmt diese Aufgabe und identifiziert gezielt alternative Ressourcen. Dabei werden verschiedene Kriterien wie Verfügbarkeit und Fähigkeiten berücksichtigt. Insbesondere Personen in der gleichen Abteilung mit ähnlichen Fähigkeiten werden als mögliche Alternativen betrachtet. Dies führt zu einer effizienteren Suche nach Alternativen und unterstützt Projektleiter bei der Lösung von Ressourcenüberlastungen.

Die Ressourcenplanungs-KI ermittelt eine alternative Person und simuliert ihre Verfügbarkeit. Wenn die alternative Person qualifiziert und ausreichend verfügbar ist, verbessert sich die Risikosituation im Vergleich zur aktuellen Lage. Daher schlägt die KI eine alternative Person vor, die in der Lage ist, die entsprechende Arbeit zu übernehmen.

Durch die Nutzung der neuen KI können Projektplaner Überlastungsrisiken bewerten und erhalten gezielte Alternativvorschläge. Dabei werden bereits geleistete Arbeiten berücksichtigt, um eine präzise Einschätzung zu ermöglichen. Falls ein Vorschlag abgelehnt wird, werden kontinuierlich weitere Ressourcen vorgeschlagen. Dadurch kann die KI Zeit und Aufwand für die Projektleitung einsparen und die Ressourcenüberlastung effizienter lösen.

Anwender profitieren von einer Vielzahl von Vorteilen durch den Einsatz der neuen KI. Die KI spart Zeit, da sie bei der Suche nach verfügbaren Ressourcen unterstützt und Informationen über die Fähigkeiten der Ressourcen im Unternehmen bereitstellt. Zudem erleichtert sie die Lösung von Ressourcenüberlastungen und sorgt für eine gleichmäßigere Auslastung. Auch der Einstieg neuer Mitarbeiter in der Projektleitung wird durch die KI erleichtert. Weiterführende Analysen wie die Identifizierung von Schlüsselressourcen sind ebenfalls möglich. Weitere Anwendungsbereiche werden in den kommenden Monaten erschlossen.

Die praktische Erprobung der neuen KI hat gezeigt, dass sie bereits nach kurzer Zeit zu einer positiven Resonanz geführt hat. In 80% der Fälle wurden die Vorschläge des neuronalen Netzwerks von den Projektmanagern übernommen. Die Anwender profitieren von einer erheblichen Zeitersparnis. Die kontinuierliche Weiterentwicklung der KI zielt darauf ab, noch bessere Vorschläge machen zu können.

In der nächsten Generation der KI werden weitere Funktionserweiterungen implementiert, um den Anwendern noch mehr Möglichkeiten zu bieten. Zudem wird an einem Modell gearbeitet, das eine noch präzisere Planung unterstützt. Diese Weiterentwicklungen versprechen eine verbesserte Effizienz und Genauigkeit bei der Ressourcenplanung und ermöglichen den Anwendern, ihre eigenen Vorschläge einzubringen und individuelle Bedürfnisse besser zu berücksichtigen.

Dank der neuen KI wird die Ressourcenplanung effizienter und lernfähiger. Sie spart Zeit und verbessert die Qualität der Planung, indem sie überlastete Ressourcen entlastet. Mit weiteren Entwicklungen und Anwendungsbereichen wird die KI in Zukunft noch mehr Nutzen bringen und die Planung weiter optimieren. Die Anwender profitieren von einer einfacheren Lösung für die Ressourcenüberlastung.

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