現代の産業では、企業は生産プロセスを効率的に設計すると同時に、従業員の作業負荷にも注意を払わなければならないという課題にしばしば直面しています。当社は、お客様の要求に柔軟に対応することの重要性を理解しています。しかし、予測不可能な出来事や緊急の注文を生産計画に組み込むという課題にしばしば直面し、それが残業や作業負荷のピークにつながることが少なくありません。.
ビーレフェルト大学と共同で、人工知能を活用して作業計画の改善を図ります。この移転プロジェクトでは、効率的な生産計画を支援し、従業員の負担を軽減する要因と指標を特定します。.
課題： 緊急の注文や予期せぬ出来事により、生産現場では業務量の急増、残業、土曜出勤が発生し、従業員は負担を感じています。.
解決策： AI を活用したアシスタントシステムにより、従業員はより正確な生産能力計画を立てることができ、生産の稼働率を透明化することができます。.
付加価値： 残業の原因を特定することで、適切な対策を講じ、より効率的な生産計画を推進し、従業員の負担を軽減することができます。.
このプロジェクトの中心的な側面は、人的側面です。残業や土曜出勤の把握と分析は、従業員の負担を透明化することを目的としています。ELHA-MASCHINENBAU では、残業の原因を理解し、それに応じて計画プロセスを調整することに重点を置いています。なぜなら、このプロジェクトは、AI を活用して従業員の満足度と健康を増進することを最終的な目標としているからです。.
AIを活用することで、効率を高めるだけでなく、従業員の健康状態も把握できるようになります。.
このプロジェクトの詳細については、こちらをご覧ください： https://arbeitswelt.plus/transferprojekte/ai4workplan-intelligente-arbeitsplanung-zur-praevention-von-ueberstunden-durch-ki/
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