Predictive Analytics und Gig-Talent nutzen, um den Supply-Chain-Fachkräftemangel in der Automobilfertigung zu schließen

Die Supply Chain der Automobilfertigung ist fast zu massiv geworden, um sie zu managen, was Hersteller und Zulieferer vor die Herausforderung stellt, qualifizierte Arbeitskräfte mit den Fähigkeiten zu finden, Qualitätsrisiken zu erkennen und zu verhindern.

Mit zunehmender Anzahl verteilter Werke und Standorte ist es schwierig geworden, Fehler zu bewerten – ob isoliert oder die gesamte Supply Chain umfassend – bei den mehr als 20.000 beweglichen Teilen, die in ein Fahrzeug eingehen. Um optimale Effizienz, Produktivität und Rentabilität über die gesamte Supply Chain hinweg sicherzustellen, halten Hersteller und Zulieferer es für entscheidend, den richtigen Mitarbeiter mit dem passenden Skillset für die jeweilige Aufgabe zu finden.

Leider haben Automobilhersteller traditionell mit dem Zugang zu einer qualifizierten Belegschaft zu kämpfen, doch technologische Lösungen existieren. Predictive Analytics und Machine Learning werden heute für eine breite Palette von Geschäftsprozessen eingesetzt – warum also nicht für effiziente Mitarbeiterrekrutierung und -platzierung in der Automobilfertigung? Solche Prozesse können das Rätselraten bei der Suche nach dem qualifiziertesten Kandidaten für den Job in angemessener Zeit eliminieren. Dieser Ansatz, gekoppelt mit den Fähigkeiten der Gig Economy, kann Herstellern und Zulieferern wertvolle Energie und Ressourcen sparen, Logistik straffen und letztlich die Rentabilität steigern.

Die Gig Economy nutzt eine temporäre Belegschaft für kurzfristige Engagements. Das Konzept lässt sich auf die Bedürfnisse der meisten Unternehmen heute skalieren. Derzeit sind mehr als ein Drittel der US-Arbeitnehmer Gig-Worker – fast 57 Millionen Amerikaner. Hohe Kosten für Gesundheitsversorgung und andere Benefits für Vollzeitkräfte, ständige Nachfrageschwankungen nach Produkten und Dienstleistungen sowie steigende Overhead-Kosten treiben dieses Wachstum.

Die Automobilindustrie ist mit diesen Problemen bestens vertraut, was sie zu einem starken Kandidaten für die Nutzung von Gig-Economy-Prinzipien zur Schließung von Personalengpässen macht. Kombiniert man dies mit technologischen Lösungen, die die digitale Belegschaftserstellung ermöglichen, können Hersteller und Zulieferer die qualifiziertesten Kandidaten identifizieren, offene Positionen basierend auf Geografie und Demografie besetzen und den Schulungsprozess sowie die On-the-Job-Performance durch automatisierte Systeme überwachen.

Operations und Workforce Management können durch zwei Wege optimiert werden:

Predictive Analytics

Durch die Analyse der Performance-Metriken ihrer bestehenden Belegschaft können Autohersteller und Zulieferer beurteilen, welche Mitarbeiterfaktoren die Produktivität am stärksten beeinflussen. Diese datengetriebene Entscheidungsfindung hilft, Gig-Worker gezielt anzuwerben und einzustellen, die über die notwendige Erfahrung und Skills verfügen. Unternehmen, die große Talentpools freiberuflicher Arbeiter für Hersteller bereitstellen und screenen, können Predictive Analytics nutzen, um die Kandidaten zu identifizieren, die am wahrscheinlichsten den einzigartigen Anforderungen jedes Fertigungswerks gerecht werden.

Die Fähigkeit, den richtigen Mitarbeiter für den richtigen Job zum richtigen Zeitpunkt zu finden, ist unschätzbar. Indem sie über traditionelle Talentpools hinausblicken, die nicht mehr genügend Arbeiter mit den richtigen Skills liefern, können Automobilhersteller die Gig Economy nutzen, um Mitarbeiter mit den analytischen, technologischen und Problemlösungsfähigkeiten zu finden, die für stark nachgefragte Jobs erforderlich sind. Die Überprüfung wichtiger Performance-Metriken kann auch bestimmen, wie viele Freelancer benötigt werden, um Produktionsziele zu erreichen.

Qualitative digitale Plattformen

Um Workforce-Operationen zu maximieren und Logistik zu verfeinern, sollten Autohersteller eine digitale Technologieplattform nutzen, die alle Daten und Logistik aggregiert, die bidirektionale Kommunikation zwischen Arbeitgeber und Mitarbeiter unterstützt und Mitarbeitern die Schulung, Weiterbildung und Werksinformationen bereitstellt, die sie für den Erfolg benötigen. Die Möglichkeit, Mitarbeiter über eine Plattform auszuwählen, zu screenen und zu platzieren, die Predictive Analytics nutzt, ermöglicht Herstellern und Zulieferern, die qualifiziertesten Kandidaten mit den Jobs zu matchen, die am besten zu ihrem Skillset passen.

Einmal eingestellt, werden Gig-Worker am besten über mobile Geräte eingebunden. Diese Apps können eine Schulungskomponente enthalten, die es freiberuflichen Mitarbeitern ermöglicht, mit einem soliden Verständnis ihrer Aufgaben und Sicherheitskenntnisse an den Arbeitsplatz zu kommen. Mobile Technologie kann Arbeitgebern auch Echtzeit-Analytics liefern – wie Tenure, Attendance, Performance Reviews und Issue Identification über die gesamte Supply Chain –, um Personalbedarf zu steuern. Die Integration dieser Elemente in eine kohäsive Plattform ist der Schlüssel zur Optimierung der Operationen, von der Platzierung bis zur Produktion und darüber hinaus.

Autohersteller, die die Kraft der Gig Economy mit innovativen Predictive Analytics und mobilen Plattformen nutzen, sind gut positioniert, um Produktivität zu steigern, Kundenbedarf besser zu erfüllen und Gewinne zu erhöhen. Komplette Workforce-Lösungen, die Herstellern und Zulieferern ermöglichen, ihre Geschäfts- und Operations-Frameworks mit Zugang zu qualifizierten, agilen Belegschaften abzugleichen, werden nicht nur den Supply-Chain-Erfolg vorantreiben, sondern auch ein Echtzeit-Kommunikationsnetzwerk mit einer qualifizierten Belegschaft schaffen. In der heutigen zunehmend wettbewerbsintensiven und komplexen Arbeitsmarktlandschaft bietet die Gig Economy Herstellern und Zulieferern eine skalierbare Lösung, um den Fachkräftemangel zu bekämpfen und ihre Geschäfte voranzutreiben.

Dave Kmita ist Executive Vice President of Operations bei MS Companies, einem Anbieter von Workforce-Technologie für Hersteller und Zulieferer.