Treiberbasierte Personalprognose bei der DB Cargo / 4 Technische und fachliche Umsetzung

Die Umsetzung des Projekts erfolgte auf Basis der funktionalen Datenbank^[1]"IBM Planning Analytics with Watson" und den zugehörigen Visualisierungskomponenten.

Die Technologie wurde aufgrund der Möglichkeiten zum Modellieren individueller Planungs- und Simulationsprozesse und der Abbildung granularer Berechtigungskonzepte ausgewählt. Die Daten aus den verschiedenen Vorsystemen wurden in der Datenbank zusammengeführt, bereinigt und homogenisiert. Anschließend wurden automatische und teilautomatische Prozesse zur Sicherstellung der Datenqualität eingerichtet.

[1] Eine funktionale Datenbank bezeichnet Technologien, bei denen der Wert jeder Zelle durch eine Funktion (ähnlich Excel) und der Kombination beliebig vieler anderer Zellen ausgedrückt werden kann.

4.1 Ganzheitliche Abbildung des Prognoseprozesses durch das DB Cargo HR Prognosemodell

Um Systembrüche im Rahmen des Prognoseprozesses zu vermeiden, wurde der gesamte Prozess innerhalb einer einheitlichen Webapplikation, dem DB Cargo HR Prognosemodell, umgesetzt. Über die Startseite des HR Prognosemodells gelangen die Anwender zu den Eingabemasken für die verschiedenen Treiber wie z. B. Abgängen und Transfers ebenso wie zu den Analyseberichten und der finalen Prognose (s. Abb. 1). Daneben stehen noch Links zur Dokumentation und Kontaktoptionen für evtl. Rückfragen zur Verfügung.

Über die Startseite kann auch der aktuell im Fokus stehende Standort und das notwendige Szenario ausgewählt werden. Diese Parameter werden über alle Eingabemasken und Berichte hinweg übertragen, können aber auch jeweils angepasst werden, um unnötige Klickstrecken zu vermeiden. Der jeweilige Bearbeitungsstand der Kombination aus Standort und Szenario wird durch eine einfache Ampelgrafik hervorgehoben, um eine schnelle Orientierung nach der Anmeldung zu ermöglichen.

Auch die Administration durch das zentrale Controlling erfolgt komplett über die Webapplikation. Es ist kein anderweitiger Zugriff auf die Datenbank notwendig, um die allgemeinen Administrationsaufgaben wahrnehmen zu können. Dazu gehören das Sichern und Wiedereinspielen von Datenständen und das Pflegen von zentralen Vorgaben für einzelne Szenarien.

Abb. 1: DB Cargo HR Prognosemodell

4.2 Dezentrale Verantwortung für Teilprozesse

Um einen Betrachtungszeitraum von 5 Jahren vollständig abbilden zu können, müssen 3 verschiedene Teilprozesse bearbeitet werden. Zunächst teilt sich der Mittelfristzeitraum von 5 Jahren auf in den Bestandsvorschauzeitraum der ersten beiden Jahre (= aktuelles Jahr + Folgejahr) und dem Prognosezeitraum für die letzten 3 Jahre.

Im 1. Teilprozess werden durch die Anwendergruppe der HR Business Partner in den HR-Managements der Regionen die Daten der Bestandsvorschau verarbeitet. In diesem Zeitraum der ersten beiden Jahre existieren i. d. R. erhärtete Erkenntnisse in den Personalmanagements über Zu- und Abgangsbewegungen von Mitarbeitern, die detailliert in das System erfasst werden.

Der 2. Teilprozess im Prognosezeitraum sieht die Zu- und Abgangsplanung in den Jahren 3 bis 5 vor. Die Erkenntnisse über Zu- und Abgänge sind in diesem Zeitraum weniger erhärtet, sodass das Modell mit treiberbasierten Werten (z. B. Prozentwerte) rechnet. Des Weiteren stellt das Modell durchschnittliche Vergangenheitswerte als Orientierung für einen treiberbasierten Wert zur Verfügung, die von den Anwendern übernommen werden können.

Der 3. Teilprozess ist die Kontingentierung der Funktionsausbildungsplätze aus dem übermittelten Kursplanangebot des Bildungsplanungstools per live angebundener Schnittstelle. In diesem Teilprozess müssen neu angebotene Kurse auf die jeweiligen Standorte bzw. deren Einsatzstellen durch die Anwender kontingentiert werden. Das System erhält dadurch die Information, an welchen Standorten externe Mitarbeiter eingestellt werden und mit welcher Dauer ein Mitarbeiter in seiner Funktionsausbildung qualifiziert wird, um anschließend als leistungsfähiger Bestand in der Prognose berücksichtigt zu werden. Ebenso berücksichtigt das System durch die Kontingentierung Qualifizierungsmaßnahmen für Mitarbeiter, die bereits im Unternehmen sind und damit eine interne Fortbildung absolvieren.

Diese 3 Teilprozesse erreichen die Anwender über verschiedene Eingabemasken auf der Startseite, sodass nach Fertigstellung des Bearbeitungsprozesses dieser 3 Teilschritte ein homogenes Bild für den Betrachtungszeitraum von 5 Jahren entsteht.

Des Weiteren können über die Eingabemasken auf der Startseite Vergangenheitswerte analysiert, zukünftige Ausprägungen simuliert und deren Auswirkungen auf den Personalbestand direkt sichtbar gemacht werden. Berechnungen erfolgen dabei in Echtzeit über die gesamte Applikation hinweg. Jede dezentrale Anpassung eines Treibers durch die Anwender in den regionalen Personalmanagements hat unmittelbare Auswirkungen auf die gesamte Personalbestandsentwicklung des Unternehmens. Z. B. kann in der Eingabemaske für die Prämissen, hier zu verstehen als vereinfachte Treiber für einzelne Zu- und Abgangsarten, der vermutete Anteil an natürlicher Fluktuation als Prozentwert für einzelne Prognosejahre eingegeben werden. Deren Auswirkungen auf die gesamte...