Bewertung der Arbeitsleistung von Mitarbeitern mit Erkenntnissen aus Maschinenlernen

Neue Technologien, besonders im Bereich des maschinellen Lernens, haben das Potenzial, Industrien zu helfen, ihre Arbeitsabläufe zu bewerten und die Produktivität der Mitarbeiter zu verfolgen. Allerdings ist es komplizierter, die Leistung von Mitarbeitern zu messen als die von Maschinen. Da in den kommenden Jahren ein Mangel an qualifizierten Arbeitskräften erwartet wird, ist es wichtig, effektive Wege zu finden, die Mitarbeiterleistung zu bewerten.

In diesem Artikel wird ein Ansatz des maschinellen Lernens vorgestellt, der Daten von Maschinen und die Leistung der Mitarbeiter kombiniert, um bedeutungsvolle Einblicke zu gewinnen. Diese Erkenntnisse können helfen zu erkennen, was einen Mitarbeiter zum Experten oder Laien macht und bieten Anleitungen zur Verbesserung von Fähigkeiten und Produktivität.

#Herausforderungen bei der Messung der Mitarbeiterproduktivität

In vielen Branchen gibt es ein klares System zur Messung der Maschineneffizienz, bekannt als Overall Equipment Effectiveness (OEE). Dieser Standard gibt einen umfassenden Überblick darüber, wie gut die Maschinen funktionieren. Ein ähnlicher Standard zur Messung der Mitarbeiterproduktivität fehlt jedoch. Diese Abwesenheit stellt eine erhebliche Herausforderung dar, insbesondere da die Industrien mit einem Mangel an qualifizierten Arbeitskräften konfrontiert sind.

Da in den USA bis 2030 mehr als zwei Millionen Stellen voraussichtlich unbesetzt bleiben werden, ist es wichtiger denn je, Wege zur Verbesserung der Fähigkeiten der Mitarbeiter zu finden. Unternehmen müssen kosteneffiziente Methoden zur Bewertung und Verbesserung der Mitarbeiterleistung in Betracht ziehen.

#Bedeutung von Mitarbeiterleistungsdaten

In den letzten Jahren haben Unternehmen begonnen, riesige Mengen an Daten über ihre Belegschaft zu sammeln, einschliesslich Bewegungen und Aktionen am Arbeitsplatz. Diese Informationen stammen aus verschiedenen Quellen, wie Sensoren, mobilen Geräten und Fabrikmaschinen. Indem sie verstehen, wie Mitarbeiter mit ihrer Umgebung interagieren, können Industrien wertvolle Einblicke gewinnen, um die Produktivität zu steigern.

Neue Technologien wie Künstliche Intelligenz (KI) und Maschinelles Lernen können diese Daten effektiv analysieren, was zu einem besseren Verständnis und Verbesserungen am Arbeitsplatz führt. Zum Beispiel können mobile Assistenten die Mitarbeiter durch ihre Aufgaben führen und sicherstellen, dass sie Zugriff auf notwendige Informationen und Unterstützung haben.

#Erklärbares maschinelles Lernen zur Bewertung von Mitarbeitern

Ein wichtiger Fokus im maschinellen Lernen war die Entwicklung erklärbarer Werkzeuge. Diese Werkzeuge können den Entscheidungsprozess hinter automatisierten Vorhersagen klären, was es den Mitarbeitern erleichtert, diesen Systemen zu vertrauen. Indem sie ihre Entscheidungen erklären können, können maschinelle Lernlösungen eine bessere Beziehung zwischen Technologie und Mitarbeitern fördern.

Dieser Artikel schlägt vor, erklärbares maschinelles Lernen anzuwenden, um zwischen qualifizierten und unqualifizierten Mitarbeitern zu unterscheiden. Durch die Analyse von Daten aus realen Arbeitsumgebungen können nützliche Informationen aufgedeckt werden, die qualifizierten Mitarbeitern helfen, ihr Wissen mit weniger erfahrenen Kollegen zu teilen.

#So funktioniert das System

Das vorgeschlagene System sammelt Daten über Fertigungsmaschinen und speichert sie in einer nicht-relationalen Datenbank. Die Informationen werden dann verarbeitet, um Merkmale zu entwickeln, die helfen, die Aktionen der Mitarbeiter zu klassifizieren. Diese Aktionen werden analysiert, um Schlüsselkennzahlen (KPIs) zu erstellen, die helfen, die Fachkenntnisstufen zu messen.

Sobald die Merkmale vorbereitet sind, werden Modelle des maschinellen Lernens eingesetzt, um die Mitarbeiter basierend auf ihrer Leistung zu klassifizieren. Die Klassifikationsergebnisse werden dann mit natürlicher Sprache erklärt, sodass die Benutzer die Gründe hinter den Entscheidungen der Maschine verstehen können.

#Erkenntnisse aus den Mitarbeiterdaten

Eines der Hauptziele ist es, automatische Einblicke in die Mitarbeiterleistung zu bieten. Diese Einblicke können helfen, das Verständnis darüber zu verbessern, wie verschiedene Mitarbeiter in ihren Jobs glänzen, was zu besseren Schulungs- und Entwicklungsmöglichkeiten führen kann.

Das System des maschinellen Lernens liefert Erklärungen, die sowohl positive als auch negative Leistungsgewohnheiten aufzeigen können. Zum Beispiel kann es Hinweise geben, wie erfolgreiche Verhaltensweisen von erfahrenen Mitarbeitern nachgeahmt werden können, während gleichzeitig Bereiche angegangen werden, in denen unerfahrene Mitarbeiter Schwierigkeiten haben.

#Methodologie der Studie

Die Methodologie beginnt mit der Datensammlung aus der Arbeitsumgebung. Informationen über die Aktionen der Mitarbeiter, die Fertigungsprozesse und verschiedene Maschinenspezifikationen werden gesammelt. Diese gesammelten Informationen werden dann in einer nicht-relationalen Datenbank gespeichert, die eine flexible Datenverwaltung ermöglicht.

Sobald die Daten vorliegen, wird das Feature Engineering durchgeführt, wobei der Fokus darauf liegt, sowohl die hergestellten Teile als auch die Aktionen der Mitarbeiter zu verstehen. Diese Phase hilft, ein klareres Bild von den Aufgaben zu bekommen und zu bestimmen, welche Faktoren für die Produktivität der Mitarbeiter wichtig sind.

Die Datenverarbeitung umfasst die Analyse von Beziehungen zwischen verschiedenen Merkmalen, um diejenigen zu identifizieren, die am relevantesten für die Vorhersage der Leistung sind. Aus dieser Analyse werden KPIs erstellt, um die Effizienz und den Gesamterfolg der Mitarbeiter bei ihren Aufgaben zu bewerten.

#Klassifikation mit maschinellem Lernen

Der Kern der Studie umfasst die Anwendung von Klassifikationstechniken des maschinellen Lernens, um zwischen Experten und Laien zu unterscheiden. Die Methodologie basiert auf überwachten Lernansätzen, bei denen das Modell mit gekennzeichneten Daten trainiert wird, sodass es die Unterschiede zwischen den beiden Gruppen lernen kann.

Es werden verschiedene Algorithmen des maschinellen Lernens untersucht, darunter Support Vector Classifier (SVC), Random Forest und AdaBoost. Jede Methode hat ihre Stärken, und die Auswahl des besten Modells hängt von Faktoren wie Genauigkeit und Geschwindigkeit ab.

Die Klassifikationsergebnisse zeigen insgesamt vielversprechende Genauigkeitslevels. Während erkannt wird, dass die Unterscheidung auf Stückebene komplexer ist, zeigt die Analyse auf Sitzungsniveau tendenziell viel klarere Unterscheidungen zwischen qualifizierten und unqualifizierten Mitarbeitern.

#Schlüsselkennzahlen (KPIs) zur Mitarbeiterleistung

Das Konzept der KPIs ist entscheidend für die Bewertung der Effizienz von Mitarbeitern. Während traditionelle Methoden oft Schwierigkeiten hatten, die Nuancen der Mitarbeiterleistung zu erfassen, bietet diese Studie einen Rahmen zur Festlegung von KPIs, die auf die industrielle Umgebung zugeschnitten sind.

Die KPIs berücksichtigen die intra-Worker-Performance (wie ein einzelner Mitarbeiter im Vergleich zu seiner früheren Leistung abschneidet) und die inter-Worker-Performance (wie verschiedene Mitarbeiter im Vergleich zueinander abschneiden). Dieser duale Ansatz ermöglicht ein umfassendes Verständnis der Leistungsdynamik am Arbeitsplatz.

Durch die Analyse täglicher und wöchentlicher Leistungsdaten können Unternehmen Trends und Muster identifizieren, die auf Verbesserungsmöglichkeiten hinweisen. Diese Erkenntnisse können dann bei Schulungsmassnahmen oder bei der Betreuung weniger erfahrener Mitarbeiter helfen.

#Erklärbarkeit von Vorhersagen

Die Erklärbarkeit von Modellen des maschinellen Lernens ist ein bahnbrechendes Merkmal, das ihre Zuverlässigkeit erhöht. Durch die Bereitstellung verständlicher Erklärungen für die Klassifikationsentscheidungen können Mitarbeiter und Manager den aus den Daten gewonnenen Erkenntnissen vertrauen.

Die Erklärungen konzentrieren sich auf die relevantesten Merkmale, die die Vorhersagen beeinflussen, und helfen den Benutzern zu verstehen, warum ein Mitarbeiter als Experte klassifiziert wurde, während ein anderer es nicht wurde. Diese Transparenz ist entscheidend, um die Unterstützung der Mitarbeiter zu gewinnen, die möglicherweise gegenüber automatisierten Systemen skeptisch sind.

#Praktische Anwendungen der Erkenntnisse

Die aus dem vorgeschlagenen System gewonnenen Erkenntnisse können für Organisationen äusserst vorteilhaft sein. Sie können helfen, Best Practices und Verhaltensweisen unter den Mitarbeitern zu identifizieren, was die Entwicklung effektiver Schulungsprogramme ermöglicht. Durch die Nutzung dieser Erkenntnisse können Unternehmen eine qualifiziertere Belegschaft fördern und gleichzeitig die Produktivität steigern.

Darüber hinaus kann das Verständnis der Dynamik der Mitarbeiterleistung Organisationen helfen, Probleme wie hohe Fluktuationsraten anzugehen und Ängste bezüglich der Technologieneueinführung zu mildern. Durch nützliche Rückmeldungen und Entwicklungsmöglichkeiten fühlen sich die Mitarbeiter möglicherweise stärker befugt und engagiert in ihrer Arbeit.

#Zukünftige Forschungsrichtungen

Es gibt erhebliches Potenzial für weitere Forschung in diesem Bereich. Zukünftige Studien können die Anwendung dieses Ansatzes auf verschiedene Fertigungsumgebungen und Arbeitsabläufe erweitern. Durch die Einbeziehung von Daten aus anderen Quellen, wie Körpersensoren und Echtzeit-Positionierungssystemen, kann ein tieferes Verständnis der Mitarbeiteraktionen erreicht werden.

Darüber hinaus könnte die Integration von Rückmeldungen von Vorgesetzten und zusätzlichen Merkmalen in das System eine robustere Methodologie zur Bewertung der Mitarbeiterleistung schaffen. Diese Integration könnte auch Einblicke in die Gesundheit und das Wohlbefinden der Mitarbeiter bieten und zum Gesamterfolg der Belegschaft beitragen.

#Fazit

Die Anwendung von maschinellem Lernen zur Bewertung der Mitarbeiterleistung bietet eine wertvolle Gelegenheit für Industrien, die mit einem Mangel an qualifizierten Arbeitskräften konfrontiert sind. Durch die Nutzung von Technologie zur Bewertung und Erklärung von Mitarbeiteraktionen können Organisationen eine produktivere und qualifiziertere Belegschaft fördern.

Die vorgeschlagene Methodologie bietet einen vielversprechenden Ansatz zur Durchführung von Bewertungen der Mitarbeiterleistung und zur Entwicklung von Erkenntnissen, die unter den Teammitgliedern geteilt werden können. Während die Industrien weiterhin im Wandel sind, wird es entscheidend sein, solche technologischen Fortschritte zu nutzen, um die nächste Generation von qualifizierten Arbeitskräften zu fördern.