Norm Kadro Planlaması ve Polivalans Çalışmaları: Yapay Zeka

Yapay zeka (YZ), birçok sektörde olduğu gibi insan kaynakları (İK) alanında da önemli bir dönüşüm potansiyeli taşımaktadır(önemine bir önceki sayımızda değinmiştik buradan ulaşabilirsiniz). Norm kadro planlaması ve polivalans çalışmaları gibi kritik süreçlerde YZ'nin kullanımı, işletmelerin daha verimli ve çevik olmalarına olanak sağlamaktadır. Bu sayımızda, YZ'nin norm kadro planlaması ve polivalans çalışmalarında nasıl kullanılabileceğine dair literatür araştırması ve uygulama örneklerine yer vereceğiz.

Öncelikle nedir bu norm kadro planlama ve polivalans?

Norm kadro planlama, bir işletmenin belirli bir zaman diliminde (genellikle bir yıl) ihtiyaç duyacağı personel sayısını ve türlerini belirleme sürecidir. Bu planlama, geçmiş işgücü verileri, mevcut personel durumu, işgücü piyasası trendleri ve şirket stratejisi gibi çeşitli faktörleri göz önünde bulundurarak yapılır.

Polivalans, bir çalışanın birden fazla işi yapabilme yeteneğidir. Bu yetenek, çalışanın farklı departmanlarda veya farklı görevlerde çalışmasını sağlayabilir. Polivalansın işletmelere birçok faydası vardır. Çalışanlar, farklı görevlerde çalışabildikleri için daha esnek bir işgücü oluşturulur. Bu da işletmenin değişen iş yüklerine daha hızlı ve kolay uyum sağlamasına yardımcı olur. Ayrıca, polivalans, çalışanların motivasyonunu ve iş tatminini de artırabilir. Farklı görevlerde çalışmak, çalışanların yeni beceriler öğrenmelerine ve kendilerini geliştirmelerine olanak tanır.

Öncelikle Fabrikada Norm Kadro Planlaması Örneği ile bir yol haritası oluşturalım. Bir otomotiv fabrikası, üretim hattındaki iş gücünü optimize etmek ve müşteri talebine bağlı olarak personel planlaması yapmak istemektedir. Hangi üretim hattının hangi zaman dilimlerinde daha fazla personel ihtiyacı olduğunu belirlemek ve buna göre norm kadro planlaması yapmak hedeflenmektedir.

Adım 1: Veri Toplama ve Hazırlama

İlk adım, norm kadro planlaması ve polivalans çalışmaları için gerekli olan verileri toplamak ve hazırlamaktır. Bu veriler şunları içerebilir:

Geçmiş personel verileri: Bu veriler, geçmişteki işgücü gereksinimleri ve trendleri hakkında bilgi sağlayabilir.

Mevcut personel verileri: Bu veriler, mevcut personel becerileri ve deneyimleri hakkında bilgi sağlayabilir.

İşgücü piyasası verileri: Bu veriler, mevcut ve gelecekteki işgücü becerileri ve talepleri hakkında bilgi sağlayabilir.

İşgücü maliyetleri: Bu veriler, farklı personel türlerinin maliyetini belirlemede yardımcı olabilir.

Şirket stratejisi: Bu bilgiler, şirketin gelecekteki işgücü ihtiyaçlarını belirlemede yardımcı olabilir.

Toplanan veriler, YZ modelleri tarafından analiz edilebilecek bir formatta hazırlanmalıdır. Bu aşamada veri temizleme, doğrulama ve standartlaştırma işlemleri önemlidir. Veri kalitesi YZ modellerinin başarısını doğrudan etkileyen en kritik faktördür.

Adım 2: YZ Modellerinin Seçimi ve Eğitimi

Norm kadro planlaması ve polivalans çalışmaları için uygun YZ modelleri seçilmelidir. Bu modeller, geçmiş verilerden öğrenerek gelecekteki işgücü ihtiyaçlarını tahmin edebilmelidir. En sık kullanılan modeller arasında:

• Regresyon Analizleri: Gelecekteki işgücü ihtiyaçlarını tahmin etmek için geçmiş veriler kullanılır.

• Zaman Serisi Analizleri: İşgücü talebindeki trendleri ve mevsimselliği belirlemek için kullanılır.

• Makine Öğrenmesi Algoritmaları: Daha karmaşık ilişkileri ve verilerdeki kalıpları tespit etmek için kullanılır.

  
  

Seçilen YZ modelleri, toplanan veriler üzerinde eğitilmelidir. Eğitim süreci, modelin verilerden öğrenmesini ve tahminler yapma yeteneğini geliştirmesini sağlar. Eğitim sürecinde kullanılan yöntemlerin detayları ve model optimizasyon teknikleri, akademik literatürde geniş yer bulmaktadır (Goodfellow ve arkadaşları, 2016).

Adım 3: Tahminler ve Analizler

Eğitilmiş YZ modelleri, gelecekteki işgücü ihtiyaçları hakkında tahminler üretebilir. Bu tahminler, norm kadro planlaması ve polivalans çalışmaları için kullanılabilir. YZ modelleri ayrıca, işgücü piyasası trendleri, personel maliyetleri ve şirket stratejisi gibi faktörleri de göz önünde bulundurarak analizler sağlayabilir.

Tahminler: YZ modelleri, belirli bir dönemdeki işgücü ihtiyacını sayısal olarak tahmin eder.

Analizler: Bu analizler, tahminlerin arkasındaki nedenleri ve değişkenlerin etkisini ortaya koyar.

Adım 4: Sonuçların Değerlendirilmesi ve Uygulama

YZ modellerinden elde edilen tahminler ve analizler, insan uzmanlar tarafından değerlendirilmelidir. Bu değerlendirme, tahminlerin ve analizlerin şirketin özel ihtiyaçlarına uygun olup olmadığını belirlemeyi amaçlar. Değerlendirme süreci, hem nicel hem de nitel verilerin göz önünde bulundurulmasını gerektirir.

Uygulama Çıktıları

---

Polivalans Uygulaması ile üretim hattından bir örnek ile devam edelim. Polivalans çalışmaları, YZ tabanlı sistemlerle desteklenerek daha etkin ve verimli bir şekilde uygulanabilir. Bu süreç, üretim hattındaki iş gücü dengesizliğini minimize ederek, üretim verimliliğini artırır ve maliyetleri düşürür. Adım adım polivalans uygulamasını inceleyelim.

Adım 1: Veri Toplama

İlk adım, üretim hattındaki makinelerin iş yükü, personel yetkinlikleri ve iş gücü dağılımı hakkında veri toplamaktır. Bu veriler şunları içerebilir:

Makinelerin Çalışma Verileri: Hangi makinelerde ne kadar üretim yapıldığı, hangi saatlerde daha yoğun çalışıldığı.

Personel Verileri: Çalışanların hangi makinelerde uzmanlaştığı, mevcut becerileri ve eğitim durumları.

Üretim Planlaması: Gelecekteki üretim hedefleri ve talep tahminleri.

Geçmiş Performans Verileri: Çalışanların geçmiş performans verileri ve iş yükü dağılımı.

Adım 2: Veri Analizi

Toplanan veriler, yapay zeka ve veri analitiği yöntemleri kullanılarak analiz edilir. Bu analiz, hangi makinelerde iş yükünün arttığını ve azaldığını belirlemek için kullanılır. Örneğin, makine öğrenmesi algoritmaları kullanılarak zaman serisi analizleri yapılabilir ve gelecekteki iş yükü dalgalanmaları tahmin edilebilir.

Adım 3: Eğitim İhtiyaçlarının Belirlenmesi

Analizler sonucunda, hangi çalışanların hangi makinelerde ek eğitim alması gerektiği belirlenir. Bu süreçte aşağıdaki kriterler göz önünde bulundurulur:

Mevcut Yetkinlikler: Çalışanların mevcut becerileri ve hangi makinelerde çalışabildikleri.

Eğitim Gereksinimleri: Hangi çalışanların hangi makinelerde çalışabilmek için ek eğitime ihtiyaç duyduğu.

Eğitim Süresi ve Maliyetleri: Eğitim süreci için gerekli zaman ve maliyetlerin hesaplanması.

Adım 4: Eğitim Programlarının Hazırlanması

Çalışanların polivalans çalışmalarını destekleyecek şekilde eğitilmesi için bir eğitim programı oluşturulur. Bu program şunları içerebilir:

Teorik Eğitimler: Yeni makinelerin çalışma prensipleri ve kullanım kılavuzları hakkında teorik bilgiler.

Pratik Eğitimler: Çalışanların doğrudan makineler üzerinde pratik yapmalarını sağlayan eğitimler.

Sertifikasyon Programları: Eğitimleri başarıyla tamamlayan çalışanlara sertifikalar verilmesi.

Adım 5: Eğitimlerin Uygulanması ve Değerlendirilmesi

Eğitim programları uygulanır ve çalışanların yeni makinelerdeki yetkinlikleri değerlendirilir. Bu süreçte aşağıdaki adımlar izlenir:

Eğitimlerin Uygulanması: Planlanan eğitim programlarının uygulanması.

Performans Değerlendirmesi: Eğitimi tamamlayan çalışanların yeni makinelerdeki performanslarının değerlendirilmesi.

Geri Bildirim: Eğitim süreci ve içerikleri hakkında çalışanlardan geri bildirim alınması ve gerektiğinde programların revize edilmesi.

Adım 6: YZ Tabanlı Sistemlerin Kullanımı

YZ tabanlı sistemler, polivalans çalışmalarının etkinliğini artırmak için kullanılabilir. Bu sistemler, üretim hattındaki iş yükü dalgalanmalarını sürekli olarak izler ve çalışanların hangi makinelere kaydırılması gerektiği konusunda önerilerde bulunur. Bu sayede, üretim hattındaki denge sağlanır ve verimlilik artırılır.

• Veri Toplama ve Entegrasyon: Üretim hattındaki makinelerden ve personelden gelen verilerin gerçek zamanlı olarak toplanması ve entegre edilmesi.

• İş Yükü Tahminleri: Makine öğrenmesi algoritmaları kullanılarak, gelecekteki iş yükü dalgalanmalarının tahmin edilmesi.

• Karar Destek Sistemi: YZ tabanlı bir karar destek sistemi, çalışanların hangi makinelere kaydırılması gerektiği konusunda öneriler sunar.

• Gerçek Zamanlı İzleme ve Optimizasyon: Üretim hattının sürekli olarak izlenmesi ve iş gücü dağılımının optimize edilmesi.

  
  

Polivalans örnek süreç

Örnek polivalans çalışması incelemek için farklı bir seri de ele aldığım konuyu inceleyebilirisiniz.

Özetlemek gerekirse işletmeler, YZ tabanlı polivalans ve norm kadro çalışmaları ile rekabet avantajı elde edebilir ve iş gücü yönetiminde esneklik kazanabilir. Yapay zeka ile entegrasyon sağlamadan önce manuelde bu süreçlerin yürütülmüş olması gerektiğini düşünüyorum. Öncelikle deneyip nerde sorun yaşıyoruz, nasıl düzeltebiliriz sorularını sormadan direkt YZ entegrasyonu süreci anlamadan entegrasyona geçmemize sebep olabilir. Dijital dönüşüm projelerinde hep savunduğum konudur; öncelikle kağıtla kalemle çizelim ve bu süreci yürütelim nerde sorun yaşıyoruz analiz edelim sonra dijitalleşelim :) 

Yeni içeriklerde görüşmek üzere..

"Eğer aradığını bulamıyorsan, belki de yanlış yerde arıyorsundur." Yunus Emre