DynamikDynamikDynamikDynamikDynamikDynamikDynamikDynamikDynamikDynamikDynamikDynamikDynamikDynamikDynamikDynamikDynamikDynamikDynamikDynamikDynamikDynamikDynamikDynamikDynamikDynamikDynamikDynamikDynamikDynamik
DynamikDynamikDynamikDynamikDynamikDynamikDynamikDynamikDynamikDynamikDynamikDynamikDynamikDynamikDynamikDynamikDynamikDynamikDynamikDynamikDynamikDynamikDynamikDynamikDynamikDynamikDynamikDynamikDynamikDynamik

Mitä eroa on reittioptimoinnilla ja liikkuvan työn optimoinnilla?

Oletteko ehkä jo kokeilleet optimointia yrityksessänne, mutta pettyneet tuloksiin?

Saatoitte todeta, että reittioptimointi luo kyllä tehokkaita reittejä, mutta töiden automaattinen suunnittelu silti takkuaa? Tehtäviä jää yli, aikataulut venyvät ja kokeneimmille työntekijöille kasaantuu liikaa helppoja tehtäviä. Tämä johtuu usein siitä, että perinteiset reittioptimointityökalut eivät huomioi liikkuvan työn erityispiirteitä.

Mutta mitä eroa näillä kahdella optimointimuodolla oikeastaan on?

Reittioptimoinnin rajat: pelkät reitit eivät riitä

Reittioptimointi on teknologia, joka pyrkii löytämään lyhimmän tai nopeimman reitin ennalta määritellyille tehtäville. Optimoinnissa hyödynnetään heuristisia malleja, jotka ovat päätöksentekomenetelmiä, joiden avulla voidaan löytää nopeasti riittävän hyviä ratkaisuja monimutkaisiin ongelmiin. Näitä malleja sovelletaan erityisesti tilanteissa, joissa laskentatehon rajallisuus tai aikarajoitteet estävät täydellisten ratkaisujen etsimisen.

Reittioptimoinnin tehokkuutta voidaan parantaa rikastamalla käytettävää dataa esimerkiksi huomioimalla reaaliaikainen liikennetilanne ja polttoaineenkulutus. Tällainen datan hyödyntäminen mahdollistaa entistä tarkempien ja käytännössä toimivampien reittien suunnittelun. Esimerkiksi kuljetuslogistiikassa reittioptimointi voi vähentää merkittävästi kustannuksia ja parantaa toimitusnopeutta.

Kuitenkin reittioptimoinnin fokus on kapeasti reittien suunnittelussa. Se ei ratkaise, mitkä tehtävät priorisoidaan, kenelle ne jaetaan tai miten aikatauluja sovitetaan työntekijöiden erilaisiin taitoihin ja asiakkaiden tarpeisiin.

Dynamik
Dynamik

Liikkuvan työn optimointi: kokonaisvaltainen ratkaisu

  1. Tehtävien priorisointi: Tekoäly arvioi tehtävien kiireellisyyden ja taloudellisen arvon, varmistaen tärkeimpien töiden valmistumisen ajoissa.
  2. Resurssien jakaminen: Tehtävät jaetaan tehokkaasti työntekijöiden osaamisen, sijainnin ja työajan perusteella.
  3. Aikataulujen optimointi: Kiireelliset ja monimutkaiset työt sovitetaan saumattomasti muiden tehtävien lomaan, vähentäen hukka-aikaa.
  4. Dynaaminen reagointi: Muutoksiin, kuten poissaoloihin tai uusien tehtävien lisäyksiin, voidaan reagoida sekunneissa tekoälyn avulla.

Näiden avulla liikkuvan työn optimointi maksimoi liiketoiminnan tuottavuuden ja vähentää manuaalista suunnittelutyötä.

Miten Dynamik ja Allocator ratkaisevat ongelman?

Allocator on suunniteltu erityisesti liikkuvan työn haasteisiin. Se yhdistää reittioptimoinnin ja älykkään resurssien hallinnan yhdeksi ratkaisuksi, joka mukautuu asiakkaan liiketoiminnan tarpeisiin.

Uniikki tulonmuodostusmalli: Allocatorin avulla jokaiselle työlle, tekijälle ja siirtymälle voidaan asettaa yksilöllinen taloudellinen painoarvo. Tämä mahdollistaa optimoinnin, joka painottaa juuri niitä tekijöitä, jotka ovat tärkeimpiä teidän liiketoiminnallanne.

Nopea reagointi: Muutokset aikatauluissa tai työjonoissa hoidetaan sekunneissa. Tekoäly tarjoaa valmiita suunnitelmia, mutta antaa aina mahdollisuuden manuaaliseen muokkaukseen.

Asiakkaillemme mitattua hyötyä: Allocatorin käyttäjät ovat raportoineet jopa 20 % parannuksia resurssitehokkuudessa ja laskuttavan työn määrässä.

Kun haluat liikkuvan työn optimoinnin, joka todella toimii, ota yhteyttä Dynamikiin. Autamme sinua saavuttamaan enemmän vähemmällä.

Dynamik