TUM-Studierende und ATOSS forschen: KI-Einsatz im Workforce Management
Die TUM.ai-Studenteninitiative der Technischen Universität München (TUM), eine Gruppe von Studierenden, die sich auf die Entwicklung von KI-Lösungen und die Förderung von KI-Technologien spezialisiert hat, und Atoss Software haben im Rahmen der Industry Project Phase (4.0) ein gemeinsames Projekt zur KI-basierten Personalbedarfsprognose im Einzelhandel durchgeführt. Ziel der Kooperation war es, Studierende beim Einsatz von KI-Technologien in der Praxis einzubinden und gleichzeitig die Nutzung von künstlicher Intelligenz (KI) im Bereich des Workforce Management zu erforschen.
Senior Director Research, ATOSS, TUM-Alumnus und Leiter des gemeinsamen Projekts.
Antworten auf folgende Frage wurden gesucht: Wie gelingt es Handelsunternehmen, zu jeder Zeit die optimale Anzahl an Mitarbeitenden auf der Fläche einzusetzen? Fokus des Forschungsprojekts war es, mithilfe von KI einen Dienstplan für die Mitarbeitenden im Verkauf zu entwickeln, der eine möglichst hohe Servicequalität bei gleichzeitig optimiertem Personalaufwand sicherstellt: Die Kunden sollen sich bestmöglich betreut fühlen. Die Mitarbeitenden sollen maximal effizient und produktiv eingesetzt werden bei mehr Selbstverantwortung und einer flexibleren Arbeitszeitgestaltung.
Die Aufgabe für die Studierenden bestand darin, eine KI-basierte Prognose für die Personalplanung in den Filialen eines Beispielkunden aus dem Einzelhandel aufzusetzen. Auf Grundlage von Daten über Kundenaufkommen, die von Atoss bereitgestellt wurden, errechnete das KI-Modell der Studierenden mit Support aus dem Atoss-Entwicklerteam eine möglichst akkurate Personalbedarfsprognose sowie einen Personaleinsatzplan für die nahe Zukunft. Zusammen mit der Studenteninitiative wollte Atoss diese Anwendung von Machine Learning weiter verbessern.
