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113年實戰議題：人工智慧生成動態119勤務排班表
編輯群2024-10-23
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8產業別：人工智慧應用服務產業
產業痛點：
- 傳統的勤務排班系統常忽略員工的個人需求與偏好，無法靈活調整工作時間，這使得員工在工作中感到不滿意，甚至可能導致離職率上升。這樣的人力流失對於管理層來說是一個嚴峻的挑戰，特別是在需要長期穩定的人力資源配置的環境中，傳統的排班方式顯得僵硬且缺乏彈性，無法有效應對這些問題。
- 由於現行的排班系統無法靈活應對各時段的人力需求變化，特別是在緊急勤務或救援等即時反應要求較高的情境中，可能導致某些時段的人力資源過少，進一步影響救援的速度和服務的品質。此外，排班時還需考慮每位員工的工作時數、技能配對及休息時間等複雜變數，增加了出錯的風險。
- 此外，在應對突發事件或節假日的需求變動時，常常顯得反應不夠迅速，難以及時調整人力配置。這不僅會造成資源配置不足或浪費，還增加了管理層的壓力。同時，手動排班所需的時間長且容易出錯，這無形中降低了排班效率和準確性，對於管理者和前線員工都造成了不必要的負擔，進而影響了工作執行的精準度和準時性。
導入AI效益：
- 透過自動化的排班系統，系統可以根據多種條件進行計算，快速生成符合需求的排班方案，這不僅大幅減少了手動排班所需的時間與成本，還能確保排班過程中的每個步驟符合設定的條件。
- 此外，該系統具備智慧化的規則設定功能，能依照預先設定的工作時數與休息間隔等條件進行公平的勤務分配。這樣的排班方式不僅能提升員工對勤務分配的滿意度，還能有效降低因排班不公而引發的不滿情緒，進一步降低離職率。對於人力資源管理來說，穩定的排班系統有助於長期維持團隊的人力穩定性，特別是在高壓的勤務環境中，公平的排班能夠大幅提升員工的工作滿意度，減少流動率。
- 最重要的是，人工智慧生成的動態排班表能夠即時應對外部條件的變化，例如突發事件、假期或臨時需求變動。系統可以根據這些變化迅速調整勤務分配，確保人力資源的最佳配置，增加排班的靈活性與合理性。
常見AI技術：
- 隨機森林、支援向量機、長短期記憶網路。
- 生成式人工學習，如：OpenAI的GPT、Anthropic的Claude等。