Please use this identifier to cite or link to this item: https://hdl.handle.net/10419/316677 
Year of Publication: 
2024
Citation: 
[Journal:] Zeitschrift für Arbeitswissenschaft [ISSN:] 2366-4681 [Volume:] 78 [Issue:] 3 [Publisher:] Springer Berlin Heidelberg [Place:] Berlin/Heidelberg [Year:] 2024 [Pages:] 277-298
Publisher: 
Springer Berlin Heidelberg, Berlin/Heidelberg
Abstract: 
Abstract Traditional work models often need more flexibility and time autonomy for employees, especially in manufacturing. Quantitative approaches and Artificial Intelligence (AI) applications offer the potential to improve work design. However, current research does not entirely focus on human-centric criteria that enable time autonomy. This paper addresses this gap by developing a set of criteria to evaluate intelligent personnel planning approaches based on their ability to enhance time autonomy for employees. Existing quantitative approaches are not sufficient to fully integrate the developed criteria. Consequently, a novel model approach is proposed in an attempt to bridge the gap between current practices and the newly developed criteria. This two-stage planning approach fosters democratization of time autonomy on the shopfloor, moving beyond traditional top-down scheduling. The paper concludes by outlining the implementation process and discusses future developments with respect to AI for this model approach. Practical Relevance : In order to make working conditions on the shopfloor in high-wage countries more attractive, an alternative organization of shift work is needed. Intelligent planning approaches that combine traditional operations research methods with artificial intelligence approaches can democratize shift organization regarding time autonomy. Planning that takes both employee and employer preferences into account in a balanced way will strengthen the long-term competitiveness of manufacturing companies in high-wage countries and counteract the shortage of skilled labor. @Flexible Schichtmodelle, die Zeitautonomie fördern, sind für Beschäftigte in der Produktion nur selten anzutreffen. Quantitative Ansätze und Anwendungen der Künstlichen Intelligenz (KI) haben das Potenzial, die Arbeitsgestaltung zu verbessern. In diesem Beitrag werden aktuelle Forschungsansätze anhand arbeitswissenschaftlicher Kriterien systematisiert und im Hinblick auf die Ermöglichung von Zeitautonomie auf dem Shopfloor bewertet. Es wird gezeigt, dass aktuell kein Ansatz die Kriterien umfassend erfüllt. Es wird ein zweistufiger Planungsansatz entwickelt, der über die traditionelle Top-down Planung hinaus geht und die Demokratisierung der Zeitautonomie in der Produktion fördert. Schließlich wird der Implementierungsprozess skizziert und ein Ausblick auf zukünftige Entwicklungen im Hinblick auf Erweiterungen durch KI gegeben. Praktische Relevanz : Um die Arbeitsbedingungen auf dem Shopfloor in Hochlohnländern attraktiver zu gestalten, bedarf es einer alternativen Realisierung der Schichtarbeit. Mit intelligenten Planungsansätzen, die tradierte Methoden des Operations Research mit Ansätzen Künstlicher Intelligenz kombinieren, kann eine Demokratisierung der Schichtgestaltung im Hinblick auf die Zeitautonomie erfolgen. Durch eine Planung, die sowohl Beschäftigten- als auch Arbeitgeberpräferenzen ausgewogen berücksichtigt, wird die langfristige Wettbewerbsfähigkeit von produzierenden Unternehmen an Hochlohnstandorten gestärkt und dem Fachkräftemangel entgegengewirkt.
Subjects: 
Personnel Planning
Time Autonomy
Human-Centric Optimization
Artificial Intelligence
Manufacturing
Personaleinsatzplanung
Zeitautonomie
Menschenzentrierte Optimierung
Künstliche Intelligenz
Produktion
Persistent Identifier of the first edition: 
Creative Commons License: 
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Document Type: 
Article
Document Version: 
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