Automatisierte Team-Optimierung für maximale Transparenz und Skalierbarkeit
DER GEWINN FÜR DEN KUNDEN
Vereinfachte Entscheidungsfindung und Einsparung und personellen und zeitlichen Ressourcen.
KUNDE
Beratungsbranche
Python3, Optimierungsalgorithmen, ASP.NET, Angular, Docker
Die Ausgangssituation
Vor Projektbeginn war die Zusammenstellung von Projektteams ein manueller und damit zeitintensiver Prozess. Das Staffing der Projektteams basierte auf Kompetenzen und individuellen Verfügbarkeiten, die zudem nur unzureichend dokumentiert waren. Dies erforderte einen hohen Abstimmungsaufwand. Zusätzlich war die Personalauswahl oft intransparent und anfällig für subjektiven Bias, was sich negativ auf die Effizienz und Fairness des Verfahrens auswirkte. Die manuelle Methode beeinträchtigte zudem die Skalierbarkeit des Prozesses und verhinderte eine optimale Ressourcenallokation.
Das Ergebnis
Durch die Implementierung eines zentralen Staffing Tools war es möglich, die Abläufe zu optimieren und für die Berater transparenter zu machen. Der Algorithmus bewertet Teamkonstellationen anhand eines Scoring-Systems und rankt die besten Optionen. Sollten Kriterien verletzt werden, gibt das System detailliertes Feedback zu den Konflikten, sodass Anpassungen effizient vorgenommen werden können. Die Gewichtung der Kriterien, wie z.B. Verfügbarkeit, Erfahrung und fachliche Qualifikation, sind in der benutzerfreundlichen UI leicht anpassbar, sodass der Kunde flexibel auf Veränderungen in den Anforderungen reagieren kann.
Die entwickelte Lösung bietet eine intuitive Benutzeroberfläche mit einem robusten Backend, das sämtliche Personaldaten sicher verwaltet. Die klare Visualisierung der Entscheidungsprozesse und die Möglichkeit zur Anpassung sorgen für eine hohe Akzeptanz beim Endanwender.
Gewinn für den Kunden:
Eine mathematische Optimierung spart personelle und zeitliche Ressourcen und ermöglicht objektive Entscheidungen nach individuell wählbaren Kriterien.
