Simulation, Optimierung & Planung
Schichten, Ressourcen, Einschränkungen. Ein Problem, das exponentiell wächst. Wir lösen es.
Die Schichtplanung eines Teams ist kein einfaches Problem. Es ist ein kombinatorisches Problem: Jede hinzugefügte Variable — eine gesetzliche Einschränkung, eine Präferenz, eine Abwesenheit — multipliziert die Anzahl möglicher Kombinationen exponentiell.
Wir bauen automatische Optimierungssysteme, die komplexe Einschränkungen verwalten, Regeln und Menschen respektieren und optimale Betriebspläne in Zeiten erstellen, die ein Mensch niemals erreichen könnte.
Probleme, die wir lösen
Blockiertes Wissen, kritische Abhängigkeiten und Ineffizienzen, die das Wachstum bremsen
Langsame und ineffiziente manuelle Planung
Einen Schichtplan zu erstellen dauert Stunden, manchmal Tage. Und oft ist das Ergebnis nicht einmal optimal.
Schwer zu verwaltende gesetzliche Einschränkungen
Tarifverträge, Arbeitsvorschriften, Höchststunden, Pflichtruhezeiten: Jede Regel ist eine Einschränkung, die der Planer im Kopf behalten muss.
Individuelle Präferenzen werden ignoriert
Mitarbeiter haben unterschiedliche Bedürfnisse. Sie zu ignorieren kostet in Bezug auf Zufriedenheit, Fluktuation und Produktivität.
Unmögliche Skalierbarkeit
Mit wachsendem Team und zunehmenden Einschränkungen steigt die Problemkomplexität exponentiell.
Kostspielige Fehler
Eine unbesetzte Schicht in einer kritischen Abteilung, eine verletzte Einschränkung, unzureichende Abdeckung.
Anwendungsfälle
Echte Projekte, messbare Ergebnisse
Krankenhäuser und Gesundheitseinrichtungen verwalten große Teams, 24/7-Schichten, strenge Vorschrif…
Gesundheitssektor — Automatische Schichtgenerierung
Krankenhäuser und Gesundheitseinrichtungen verwalten große Teams, 24/7-Schichten, strenge Vorschriften und individuelle Mitarbeiterpräferenzen. Wir entwickelten ein Optimierungssystem, das Schichten automatisch unter Berücksichtigung aller gesetzlichen und vertraglichen Einschränkungen generiert.
Technologie-Ecke
Die Architektur und Technologien, die den Unterschied machen
Unsere Projekte stützen sich nicht auf vorgefertigte Lösungen. Jedes System wird auf der richtigen Architektur für das spezifische Problem aufgebaut — und die Technologiewahl macht den Unterschied zwischen einem Tool, das in der Demo funktioniert, und einem, das in der Produktion standhält.
Constraint-Optimierung
- ✓ Google OR-Tools CP-SATKern-Solver für komplexe kombinatorische Probleme
- ✓ Hybrider AnsatzConstraint-Programmierung, ganzzahlige lineare Programmierung, SAT-Lösung
- ✓ Conflict-Driven Clause Learning (CDCL)effiziente Navigation riesiger Lösungsräume
- ✓ Hard- und Soft-ConstraintsModellierung gesetzlicher Einschränkungen und individueller Präferenzen mit Prioritätsverwaltung
- ✓ Multi-Ziel-OptimierungAbdeckung, Fairness, Präferenzen und Compliance gleichzeitig
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