Effiziente Mitarbeitendenplanung in nur einer Woche – Unser PoC-Projekt mit Timefold
Anfang des Jahres hatten wir die spannende Aufgabe, einen Kunden bei der Optimierung der Mitarbeitendenplanung zu unterstützen. Ziel war es, innerhalb einer Woche erste Lösungsansätze zu evaluieren und einen lauffähigen Proof of Concept (PoC) zu erstellen – inklusive einer Schnittstelle, die später direkt in die bestehende Applikation integriert werden kann. In diesem Blogpost berichten wir, wie wir in kurzer Zeit ein System entwickelt haben, das den manuellen Planungsaufwand drastisch reduziert und dabei komplexe Rahmenbedingungen berücksichtigt.
Die Applikation socialweb der GLAUX GROUP AG ist eine umfassende Branchenlösung für die Soziale Arbeit. Integriert ist eine vollständige Arbeitsplanung. Pro Plan und Monat investieren die Institutionen rund vier bis sechs Stunden – ein Aufwand, der sich bei mehreren Teams rasch vervielfacht. Zudem gilt es, diverse Aspekte wie Ferien, Überzeiten, gesetzliche Arbeitszeitregelungen und individuelle Wünsche zu berücksichtigen. Aus diesem Grund verfolgen wir die Vision einer automatisierter, intelligenten Planung, die nicht nur Zeit spart, sondern auch eine faire und regelkonforme Einsatzverteilung ermöglicht.
Entscheidungsgrundlage
Zu Beginn wurden drei Varianten diskutiert:
- Variante a: Komplett from Scratch implementieren
Pro: Maximale Flexibilität
Contra: Hoher Aufwand und Komplexität, Budgetrisiko - Variante b: Integration eines OpenSource-Projekts
Pro: Schnelle Implementierung, bewährte Algorithmen
Contra: Abhängigkeit von externer Software (bei entsprechender Lizenzregelung meist unproblematisch) - Variante c: Kauf eines fertigen Produkts
Pro: Outsourcing der Entwicklung
Contra: Langfristige Abhängigkeiten und eingeschränkte Anpassungsmöglichkeiten
Unsere Empfehlung fiel schnell auf Variante b: Open-Source-Integration. Denn damit blieben wir flexibel, konnten auf bestehende Optimierungsalgorithmen zurückgreifen und gleichzeitig den Entwicklungsaufwand gering halten.
Im Kern handelt es sich um ein Constraint-Satisfaction-Problem:
Ziel: Jedem Dienst (Schicht) muss ein:e Mitarbeitende:r zugewiesen werden, sodass alle Hard-Constraints (z. B. gesetzliche Arbeitszeiten, Pausen) zwingend erfüllt werden und Soft-Constraints (z. B. Wünsche, Überstundenregelungen) bestmöglich berücksichtigt werden.
Ein bekanntes Beispiel für derartige Probleme sind das Damenproblem, Sudoku oder das Nurse Scheduling Problem. Die Komplexität – insbesondere durch die exponentiell wachsende Zahl möglicher Kombinationen – macht eine exakte Lösung oft unpraktikabel. Stattdessen setzen moderne Verfahren auf metaheuristische Algorithmen, die in der Praxis schnelle und nahezu optimale Lösungen liefern.
Warum nicht ChatGPT zur Planung nutzen?
Grosse Sprachmodelle wie ChatGPT sind für viele Dinge nützlich – allerdings nicht für exakte mathematische Optimierungen. Eine regelkonforme, planbare Lösung benötigt spezialisierte Algorithmen, wie sie in Timefold verfügbar sind.
Die Lösung: Timefold als leistungsstarker Solver
Unser Team stiess auf einen Vortrag von Geoffrey De Smet, dem Gründer von Timefold. Timefold ist ein leistungsfähiges Open-Source-Framework für Planungsprobleme und entstand aus OptaPlanner, einem etablierten Open-Source-Projekt.
🎯 Vorteile von Timefold für unseren PoC:
✔ Open Source (Apache License 2.0, passt perfekt zur Puzzle-Philosophie)
✔ Erprobte Algorithmen, schnelle Integration
✔ Skalierbar für künftige Erweiterungen
PoC-Umsetzung in nur einer Woche
Unser iterativer Ansatz in dieser Woche bestand aus mehreren Schritten:
📌 Auftragsklärung & erste Diskussionen
- Gemeinsame Abstimmung mit dem Kunden und Festlegung der Ziele.
📚 Literatur- und Marktanalyse
- Identifikation geeigneter Technologien und Lösungsansätze.
🔎 Data Exploration
- Analyse der anonymisierten Planungsdaten (2020–2024)
- Identifikation aller Schichtmodelle, Wünsche der Mitarbeitenden & Einschränkungen
🛠 Entwicklung & Testing
- Integration des Timefold-Quickstarts (Employee Scheduling)
- Definition der Planungsregeln & Constraints
- Testen mit realistischen Daten
🚀 Präsentation & nächste Schritte
- Erfolgreiche Demo mit funktionierendem Prototyp
- Bereit zur Integration in die bestehende Applikation
Fazit
Unser One-Week-Projekt zeigt eindrucksvoll, wie durch den gezielten Einsatz moderner OpenSource-Technologien und einem iterativen Vorgehen in kurzer Zeit beeindruckende Ergebnisse erzielt werden können. Der entwickelte PoC bildet die Basis für eine automatisierte, regelkonforme Planung. Das heisst wiederum, das der administrative Aufwand reduziert wird und langfristig die Zufriedenheit der Mitarbeitenden steigert.
Coming soon: Unsere Success Story!
Dieser PoC war erst der Anfang. Sobald das Projekt implementiert ist, werden wir euch in einer Succes Story erzählen, wie sich die Lösung in der Praxis bewährt hat, welche Herausforderungen wir gemeistert haben und welche Erkenntnisse wir aus der Umsetzung gewonnen haben.
