Treiberbasierte Personalprognose bei der DB Cargo / 5 Faktoren für die erfolgreiche Umsetzung des Projekts

Die entscheidenden Faktoren für die erfolgreiche Umsetzung des Projekts lassen sich in 4 Kategorien clustern:

1. umfassende Rollout-Strategie,
2. flexible Technologie-Plattform,
3. hoher Automatisierungsgrad und
4. klare Verantwortlichkeiten.

5.1 Umfassende Rollout-Strategie

Es wurden alle am fachlichen Prozess beteiligten Personen in das Projekt in den verschiedenen Stufen einbezogen. So wurde der neuen dezentralen Anwendergruppe für den neuen Teilprozess der Bestandsvorschaudaten in mehreren regionalen Einführungsveranstaltungen der Umgang mit der Applikation vermittelt. Zusätzlich wurde für die Einführungsveranstaltungen eine ausführliche Begleitunterlage zur Handhabung der Applikation bereitgestellt und individuelle Schulungen angeboten. Des Weiteren wurden ein gemeinsamer SharePoint für Dokumentveröffentlichungen und 2 Teams-Chats (je Nutzergruppe) installiert, um regelmäßige Informationen oder Bearbeitungsprozesse zu teilen.

Über einen gesteuerten Prozess konnten regionale Verbesserungsvorschläge schnell in die Applikation aufgenommen werden. Dies führte ebenfalls zu einer gesteigerten Akzeptanz des Tools.

5.2 Flexible Technologie-Plattform

Wie bereits erwähnt, wurde das Projekt auf Basis von "IBM Planning Analytics with Watson" umgesetzt. Dank der Flexibilität und Skalierbarkeit des Systems konnten die Anforderungen schnell umgesetzt und mit geringem Aufwand nachträglich angepasst werden. Durch die frei programmierbaren Schnittstellen (durch die auf dem OData-Standard basierende REST-API), können künftig beliebige weitere Datenquellen lesend und schreibend angebunden werden – z. B. eine Ergänzung um Forecasts mittels Python, die auf fortschrittliche Analytics bzw. Algorithmen künstlicher Intelligenz zurückgreifen.

Der Zugriff auf die Eingabemasken und Analyseberichte erfolgt für die Anwender über die Webapplikation, welche im Self-Service durch den Fachbereich gepflegt und erweitert werden kann. Für überdurchschnittlich aktive und interessierte Nutzer (Power User) ist zusätzlich eine Analyse der Daten in Microsoft Excel (über ein Plug-In) oder über eine webbasierte Dashboard-Komponente möglich.

5.3 Hoher Automatisierungsgrad

Mussten früher noch viele Schritte bei der Datenbereitstellung für den Personalprognoseprozess manuell durchgeführt werden, erfolgt die Bereitstellung und Aufbereitung der Daten nun vollautomatisch für alle extern zugeführten Daten. Dabei werden nur Datensätze zugelassen, die den definierten Qualitätskriterien entsprechen. Sollte dies nicht der Fall sein, wird der Fachbereich über die durchzuführende Überprüfung informiert. Für manuelle Eingaben von Treibern oder Zu- und Abgangsbewegungen erfolgt eine automatische Konsistenzprüfung mit optischer Hervorhebung von Ausreißern.

Alle Berechnungen erfolgen fast vollständig automatisch in Echtzeit, sodass möglichst keine Wartezeiten für die Anwender bei der Durchführung des Prozesses entstehen. Mithilfe des eingebauten Workflows lässt sich der aktuelle Stand der Eingabe für jeden Standort schnell und einfach innerhalb des Systems kommunizieren.

5.4 Klare Verantwortlichkeiten

Durch ein stringentes Berechtigungskonzept innerhalb der Webapplikation, dem Vermeiden von Applikationsbrüchen und einem klar definierten fachlichen Prozess, sind die Verantwortlichkeiten für alle Beteiligten innerhalb des Personalprognoseprozesses transparent und nachvollziehbar.

Die einheitliche Datenbasis und die klar definierten Kennzahlen schaffen ein hohes Vertrauen in die Applikation und steigern deren Akzeptanz.