シフトの最適化 MAGELLAN BLOCKS for 量子コンピュータ
社会や需要の変化に応じて、
限られた人的資源を効果的に配置し、
生産性を向上
量子コンピュータを活用して
従業員の最適配置を実現
- 短時間勤務、テレワーク/リモートワークなどの社会情勢に合わせたシフト作成の実現
- ジョブ型、メンバーシップ型など、働く人材の能力を活かしたプロジェクトアサインの実現
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シフト管理やシフト作成業務の負荷低減、
属人化の解消
社会全体の人口が減少しつつある中、人材の確保は事業の拡大のみならず、
現状ビジネスを維持していく上で欠かせない要素となっています。
社会の変化に伴い、すばやい事業展開をしていくためには、
人員の最適な配置が最重要の課題といえます。
人を適切に配置する… よくある課題
- Example 1
- 需要があり生産量増加が見込まれるが、これ以上製造ラインや人員数の稼働を増やせない。受注にブレーキがかかり、機会損失が起きてしまうかもしれない…
- Example 2
- 働き方、就業形態、就業環境などが変化していく中で、店舗にいる人員の妥当性を判断できず、適切な人員計画になっているかを評価できない…
または、適正コストで店舗運営されているのかが判断できづらくなっている…
- Example 3
- これからの働き方を考えると、「9時～12時」「16時～17時」「20時～21時」など、働く人の価値観や生活環境に応じたシフト管理をしていきたい。ただ、シフト組みの条件が複雑になって既存システムでは対応しきれない…
MAGELLAN BLOCKS が解決 「最も良い答え」を瞬時に解くことができる量子コンピュータを使うことで、 高精度のシフトを超高速に自動作成
これまでやりたくてもできなかった、複雑なシフト条件を考慮した人員配置シミュレーションも
容易に行うことができ、「予算に応じたシフト管理」だけでなく、
生産量を増やす・組織を活性化させるため「KPIや目的達成につながるシフト管理」を支援します。
工場や倉庫、店舗、コールセンター、
プロジェクトアサインなど、
さまざまな人員配置計画で…
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物量変動を加味した
シフト管理で、ロスを削減 -
現状の人員・作業時間で、
生産量を最大化 -
余剰人員を最小化
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新しい働き方への対応、
従業員満足度の向上
MAGELLAN BLOCKS
量子コンピュータ
ソリューションの特長
feature 01 量子コンピュータモデルを標準装備
量子コンピュータマシンを使う上で必要な専用モデルの新規開発は不要。業務上の必要な情報を入力するだけの手軽さで、従来のコンピュータでは得られなかった解を自動で導き出します。
feature 02 AIとの組み合わせで、需給を最適化
「MAGELLAN BLOCKS」のAIとの組み合わせで、受注量の予測に応じたシフト管理をシームレスに実現します。
導入事例
コールセンター
入電予測数に対応した最適シフトを自動作成
「MAGELLAN BLOCKS」のAIを活用して、予測した入電数に応じて必要人員、役割を算出。
その後、個人の能力や対応可能な役割、休暇希望、連続勤務日数の制限など、シフト計画に必要な情報をもとに、「MAGELLAN BLOCKS」の量子コンピュータを活用して最適なシフト表を自動作成。
シフト作成担当者の作業時間の圧縮のほか、入電数に応じて適切なスキルを持つ人員が配置されることで受付体制の過不足が生じにくくなり、KPI改善に寄与。
Quantum computing technology
グルーヴノーツが提供する
量子コンピューティング技術について
従来のコンピュータとは異なる原理で、多くの条件を満たす「最も良い答え」を瞬時に探索できる最新技術です。
