Van puzzelwerk naar slimme planning: een voorbeeld van hoe AI, planningsproblemen oplost
Veel organisaties worstelen met complexe planningsvraagstukken. Denk aan onderwijsinstellingen met honderden docenten en duizenden cursisten, ziekenhuizen met roosters voor artsen en verpleegkundigen, magazijnen die teams en shifts moeten verdelen, of evenementenorganisaties die locaties en vrijwilligers op elkaar moeten afstemmen. Deze processen zijn vaak bewerkelijk, foutgevoelig en tijdrovend.
De uitdaging: schaal en complexiteit
Een goede planning vereist dat veel variabelen tegelijkertijd op elkaar aansluiten. Docenten of medewerkers hebben beperkte beschikbaarheid, locaties hebben openingstijden, en er zijn contractuele afspraken over frequentie en aantal sessies. Bovendien zijn er voorkeuren: een docent werkt liever meerdere lessen achter elkaar op dezelfde locatie om reistijd te beperken, en een cursist wil niet op twee plekken tegelijk ingepland worden.
De oplossing: een geïntegreerd planningssysteem met constraint optimization
Met constraint optimization en slimme algoritmes kan een planningssysteem miljoenen mogelijke combinaties doorrekenen en de meest efficiënte voorstellen doen. Alle gegevens, zoals beschikbaarheid van mensen, locaties en benodigde middelen, komen uit bestaande systemen van de organisatie, waardoor het planningssysteem naadloos integreert in de dagelijkse praktijk.
Het systeem werkt met duidelijke regels (constraints), zoals:
- Een medewerker kan maar één taak tegelijk uitvoeren.
- Een klant of medewerker kan slechts op één locatie tegelijk aanwezig zijn.
- Een locatie kan maar X aantal activiteiten tegelijk huisvesten.
Daarnaast heb je voorkeuren, zoals:
- Een medewerker of klant wilt zo kort mogelijk reizen.
- Een groep medewerkers wil zo veel mogelijk dezelfde leidinggevende.
Door deze regels te combineren, maakt de solver niet alleen een geldige planning, maar een planning die praktisch en efficiënt is.
Voor planners: controle en uitzonderingen
Planners of managers hoeven straks niet meer elk detail handmatig in te vullen. Ze beoordelen de automatisch gegenereerde planning, corrigeren uitzonderingen en hebben meer tijd voor persoonlijke aandacht, strategische keuzes of onverwachte situaties.
Voor de technisch geïnteresseerde lezer
Constraint optimization is een wiskundige techniek die een probleem beschrijft als een verzameling variabelen, regels en doelen. De solver die hiervoor wordt gebruikt, kan miljoenen opties bekijken en zoekt naar de best mogelijke oplossing. Het houdt rekening met alle beperkingen tegelijk en optimaliseert bijvoorbeeld reistijd of resourcegebruik. Waar een mens uren nodig zou hebben om alle mogelijkheden te overzien, kan een solver in seconden een optimaal voorstel genereren.
De voordelen voor organisaties
- Snellere en consistentere planningen.
- Minder handmatig werk en minder kans op fouten.
- Volledige integratie met bestaande systemen.
- Betere benutting van middelen, locaties en medewerkers.
- Meer tijd voor planners om zich te richten op kwaliteit en persoonlijke aandacht.
Met dit soort technologie laten organisaties zien dat ze klaar zijn voor de toekomst. Door automatisering te combineren met menselijke expertise wordt plannen eenvoudiger, betrouwbaarder en efficiënter, in welke sector je ook werkt.
Wil je weten hoe AI jouw planning kan vereenvoudigen en verbeteren? Neem contact met ons op, dan lossen we samen jouw uitdaging op.