Die Arbeitswelt ist in ständiger Bewegung, und Unternehmen suchen nach neuen Wegen, ihre Prozesse zu optimieren. Die Zeiterfassung spielt dabei eine zentrale Rolle: Sie liefert nicht nur Daten zur Arbeitszeit, sondern auch wertvolle Einblicke in die Produktivität und Effizienz. Technologien wie Predictive und Prescriptive Analytics revolutionieren diese Bereiche und ermöglichen datenbasierte Entscheidungen, die weit über traditionelle Methoden hinausgehen.
Eine aktuelle Studie von SD Worx zeigt, dass fast 70 Prozent der Mitarbeitenden, die ihre Arbeitszeit erfassen, inzwischen digitale Tools nutzen. Diese Entwicklung ist nicht nur auf gesetzliche Vorgaben zurückzuführen, sondern auch auf die zunehmende Bedeutung flexibler Arbeitsmodelle wie Homeoffice.
Predictive Analytics in der Zeiterfassung hilft, zukünftige Trends und Ereignisse vorherzusagen, während Prescriptive Analytics in der Zeiterfassung diese Vorhersagen ergänzt, indem sie konkrete Handlungsempfehlungen liefert. In diesem Blogbeitrag erfahren Sie, wie diese Technologien funktionieren, welche Vorteile sie bieten und warum Prescriptive Analytics als Schlüssel zur nachhaltigen Arbeitszeitgestaltung gilt.
Predictive Analytics basiert auf der Analyse historischer Daten, um Muster und Trends zu erkennen. In der Zeiterfassung ermöglicht diese Technologie beispielsweise:
Predictive Analytics beantwortet Fragen wie „Was wird passieren?“ und liefert so eine solide Grundlage für Entscheidungen.
Prescriptive Analytics geht einen Schritt weiter. Es liefert nicht nur Einblicke in zukünftige Entwicklungen, sondern auch Vorschläge, wie Unternehmen auf diese reagieren sollten. Die Technologie analysiert nicht nur Daten, sondern simuliert Szenarien und bewertet verschiedene Handlungsoptionen, um die besten Ergebnisse zu erzielen.
Ein Beispiel: Während Predictive Analytics prognostiziert, dass eine Abteilung nächste Woche überlastet sein wird, gibt Prescriptive Analytics konkrete Empfehlungen:
Prescriptive Analytics ist eine fortschrittliche Form der Datenanalyse, die Künstliche Intelligenz (KI), maschinelles Lernen und Optimierungsalgorithmen kombiniert. Sie beantwortet Fragen wie:
Diese Technologie ist besonders wertvoll für die Zeiterfassung, da sie Unternehmen dabei unterstützt, Entscheidungen nicht nur auf Basis von Daten zu treffen, sondern diese Daten auch in konkrete Handlungsstrategien zu übersetzen.
Prescriptive Analytics in der Zeiterfassung nutzt Echtzeitdaten und historische Daten, um:
Muster zu erkennen: Beispielsweise saisonale Schwankungen oder wiederkehrende Überlastungsphasen.
Szenarien zu simulieren: Wie wirken sich verschiedene Schichtpläne oder Arbeitszeitmodelle aus?
Handlungsempfehlungen zu geben: Welche Massnahmen führen zu einer besseren Ressourcennutzung und höheren Mitarbeiterzufriedenheit?
Beispiel: Ein Unternehmen stellt fest, dass in einem bestimmten Quartal regelmässig Überstunden anfallen. Predictive Analytics prognostiziert diesen Trend. Prescriptive Analytics empfiehlt daraufhin:
Die Nachfrage nach flexiblen Arbeitszeitmodellen steigt, insbesondere durch den Trend zu Home-Office und hybriden Arbeitsplätzen. Prescriptive Analytics hilft Unternehmen, diese Modelle optimal zu gestalten:
Eine präzise Einsatzplanung ist entscheidend, um Überlastungen und Ressourcenverschwendung zu vermeiden. Prescriptive Analytics liefert Antworten auf Fragen wie:
Prescriptive Analytics kann potenzielle Konflikte frühzeitig erkennen und automatisiert Lösungen vorschlagen. Beispiele:
Durch den Einsatz von Prescriptive Analytics können Unternehmen ihre Ressourcennutzung optimieren, indem Leerlaufzeiten minimiert und Überstunden reduziert werden. Eine Studie der Bayer AG in Zusammenarbeit mit der Management-Beratung CTcon zeigt, dass Predictive Analytics Prozesse deutlich verkürzen, Ressourcen schonen und gleichzeitig die Prognosequalität signifikant erhöhen kann.
Zudem ermöglicht Prescriptive Analytics eine präzise Planung, die unnötige Ausgaben reduziert und somit die Kostenkontrolle verbessert. Ein Pilotprojekt der Axa Deutschland in Zusammenarbeit mit CTcon demonstriert, wie der Einsatz von Predictive Analytics im Krankenversicherungs-Controlling wertschöpfende Tätigkeiten steigern und datentechnische Prozesse automatisieren kann.
Kurz zusammengefasst ermöglicht Prescriptive Analytics Unternehmen also:
Eine individuellere Arbeitszeitgestaltung, unterstützt durch Prescriptive Analytics, fördert eine bessere Work-Life-Balance. Dies führt zu motivierteren Mitarbeitenden, geringerer Fluktuation und höherer Produktivität. Die EY Jobstudie 2021 zeigt, dass gut jeder vierte Beschäftigte in Deutschland (27 Prozent) angibt, dass die Vereinbarkeit von Beruf und Privatleben in den vergangenen fünf Jahren im eigenen Alltag leichter geworden ist.
Eine bessere Work-Life-Balance durch individuellere Arbeitszeitgestaltung führt also zu:
Unternehmen, die datenbasierte Entscheidungen treffen, können schneller auf Veränderungen reagieren und ihre Position am Markt stärken. Die IDG-Studie „Predictive Analytics 2018“ zeigt, dass trotz einiger Einstiegshürden Predictive Analytics-Massnahmen lohnenswert sein können. Werden Daten zielführend verwendet und korrekt gedeutet, können sie bares Geld wert sein.
Unternehmen, die datenbasierte Entscheidungen treffen, reagieren somit schneller auf Veränderungen und stärken ihre Position am Markt.
Die Implementierung von Prescriptive Analytics in Unternehmen bietet zahlreiche Vorteile, stellt jedoch auch spezifische Herausforderungen dar. Zwei zentrale Aspekte sind dabei die Sicherstellung der Datenqualität und des Datenschutzes sowie die Akzeptanz der Technologie innerhalb des Unternehmens.
Eine erfolgreiche Anwendung von Prescriptive Analytics erfordert hochwertige und aktuelle Daten. Unvollständige oder fehlerhafte Daten können zu ungenauen Analysen und suboptimalen Entscheidungen führen. Laut einer Studie des Kompetenzzentrums Corporate Data Quality (CC CDQ) an der Universität St. Gallen und des Fraunhofer-Instituts für Materialfluss und Logistik in Dortmund gehört die Sicherstellung der Datenqualität zu den grössten Herausforderungen im Datenmanagement.
Neben der Datenqualität ist der Datenschutz von entscheidender Bedeutung. Unternehmen müssen sicherstellen, dass sensible Informationen gemäss geltender Datenschutzgesetze verarbeitet werden. Dies umfasst die Implementierung technischer und organisatorischer Massnahmen zum Schutz personenbezogener Daten.
Lösungsansätze:
Die Einführung neuer Technologien kann bei Mitarbeitenden auf Vorbehalte stossen. Um die Akzeptanz von Prescriptive Analytics zu fördern, ist es wichtig, den Mehrwert der Technologie klar zu kommunizieren und Schulungen anzubieten. Eine Studie von PwC betont, dass eine klare Datenstrategie und die Einbindung der Mitarbeitenden entscheidend für den Erfolg von Data Analytics sind.
Lösungsansätze:
Durch die gezielte Adressierung dieser Herausforderungen können Unternehmen die Implementierung von Prescriptive Analytics erfolgreich gestalten und die damit verbundenen Vorteile voll ausschöpfen.
Echtzeitanalysen ermöglichen Unternehmen, sofort auf unvorhergesehene Ereignisse zu reagieren. Beispielsweise können unerwartete Änderungen in der Mitarbeiterauslastung oder kurzfristige Anforderungen in Projekten durch automatisierte Anpassungen der Arbeitspläne ausgeglichen werden. Dies verhindert nicht nur Engpässe, sondern optimiert die Nutzung der vorhandenen Ressourcen.
Beispiel: Ein Logistikunternehmen kann mithilfe von Echtzeitanalysen die Personaleinsatzplanung anpassen, wenn sich Lieferzeiten oder Verkehrsbedingungen ändern, und so die Effizienz seiner Prozesse erhöhen.
Durch den Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) werden die Handlungsempfehlungen von Prescriptive Analytics noch präziser. Maschinelles Lernen ermöglicht es, Muster in den Daten zu erkennen, die für Menschen unsichtbar bleiben, und diese Erkenntnisse in praxisorientierte Lösungen zu übersetzen. KI kann dabei auch kontinuierlich lernen und sich an veränderte Bedingungen anpassen.
Zukünftige Anwendung: In der Fertigungsindustrie könnten KI-gestützte Systeme Arbeitspläne dynamisch anpassen, um Produktionsziele effizienter zu erreichen und gleichzeitig Pausen für Mitarbeitende sicherzustellen.
Ein weiterer Trend ist die Integration von IoT (Internet of Things) und Wearables. Mit Sensoren ausgestattete Geräte können kontinuierlich Daten sammeln und diese direkt in die Analysen von Prescriptive Analytics einspeisen. Dies ermöglicht eine noch genauere Überwachung und Optimierung von Arbeitszeiten und Arbeitsabläufen.
Beispiel: Wearables könnten in der Baubranche verwendet werden, um den Stresslevel und die Müdigkeit von Mitarbeitenden zu überwachen, und Empfehlungen für zusätzliche Pausen zu geben, um die Sicherheit zu gewährleisten.
Nachhaltigkeit wird in der modernen Arbeitswelt immer wichtiger – nicht nur im ökologischen, sondern auch im sozialen Sinne. Prescriptive Analytics unterstützt Unternehmen dabei, eine nachhaltige Arbeitszeitgestaltung zu etablieren, die sowohl die Effizienz als auch das Wohlbefinden der Mitarbeitenden in den Mittelpunkt stellt.
Durch die Analyse von Arbeitszeiten und die Simulation verschiedener Szenarien können Unternehmen Arbeitspläne entwickeln, die die Produktivität steigern, ohne die Mitarbeitenden zu überlasten. Dies reduziert unnötige Überstunden und Leerlaufzeiten, was sich positiv auf die Gesamteffizienz auswirkt.
Beispiel: Ein Callcenter kann mithilfe von Prescriptive Analytics die Schichtpläne so anpassen, dass Spitzenzeiten besser abgedeckt sind und die Mitarbeitenden dennoch genügend Erholungsphasen haben.
Ein wesentliches Ziel von Prescriptive Analytics ist es, Überlastung und Burnout vorzubeugen. Durch die Analyse von Arbeitsmustern und die Berücksichtigung individueller Präferenzen können Unternehmen sicherstellen, dass Mitarbeitende ausreichend Pausen erhalten und nicht dauerhaft überfordert werden.
Studie: Laut dem Gallup-Bericht “State of the Global Workplace 2022” gaben 44 % der Beschäftigten weltweit an, häufig Stress bei der Arbeit zu empfinden. Prescriptive Analytics kann durch proaktive Planung dazu beitragen, diese Belastung zu reduzieren.
Eine nachhaltige Unternehmenskultur geht über Arbeitszeiten hinaus. Prescriptive Analytics hilft Unternehmen, Arbeitsbedingungen zu schaffen, die langfristig motivierend und gesundheitsfördernd sind. Dies stärkt nicht nur das Employer Branding, sondern erhöht auch die Mitarbeiterbindung.
Beispiel: Ein Unternehmen im Gesundheitswesen könnte durch Prescriptive Analytics sicherstellen, dass Pflegekräfte ausreichend Erholungszeiten erhalten, was sich positiv auf ihre Leistungsfähigkeit und das Wohl der Patientinnen und Patienten auswirkt.
Predictive und Prescriptive Analytics gehören zu den fortschrittlichsten Technologien, die die Zeiterfassung und Personalplanung grundlegend verändern. Während Predictive Analytics präzise Vorhersagen trifft und Unternehmen hilft, zukünftige Trends und Bedarfe frühzeitig zu erkennen, liefert Prescriptive Analytics konkrete Handlungsempfehlungen, um diese Erkenntnisse direkt in Massnahmen umzusetzen.
Besonders Prescriptive Analytics ermöglicht es Unternehmen, Innovationen voranzutreiben und gleichzeitig eine nachhaltige Arbeitszeitgestaltung zu fördern. Echtzeitanalysen, KI-gestützte Empfehlungen und die Integration moderner Technologien wie IoT schaffen optimale Arbeitsbedingungen, verbessern die Effizienz und schützen Mitarbeitende vor Überlastung.
Diese doppelte Wirkung – gesteigerte Produktivität und eine gesunde Unternehmenskultur – macht Prescriptive Analytics zu einem unverzichtbaren Werkzeug. Unternehmen, die auf diese Technologien setzen, sichern sich nicht nur einen Wettbewerbsvorteil, sondern stärken auch ihre Position als verantwortungsbewusste Arbeitgeber.
Unsere intuitiven Reports und Dashboards liefern Ihnen alle wichtigen Informationen auf Knopfdruck. So treffen Sie fundierte Entscheidungen, die Ihre Organisation voranbringen.
Jetzt starten:
https://www.proles.ch/zeiterfassung-kostenlos-starten
