Прогнозная аналитика и гиг-экономика: закрываем кадровый разрыв в автопроизводстве

Цепочка поставок автопроизводства стала почти неудобоваримой для управления, оставляя производителей и поставщиков с задачей найти квалифицированных работников, способных выявлять и предотвращать риски качества.

С ростом числа распределенных заводов и локаций стало сложно отслеживать дефекты — изолированные или пронизывающие всю цепочку поставок — среди более чем 20 000 движущихся деталей, входящих в автомобиль. Для обеспечения оптимальной эффективности, производительности и рентабельности по всей цепочке поставок производители и поставщики считают критически важным найти правильного сотрудника с нужным набором навыков для конкретной задачи.

К сожалению, автопроизводители традиционно сталкиваются с дефицитом квалифицированных кадров, но технологические решения существуют. Прогнозная аналитика и машинное обучение сегодня используются для широкого спектра бизнес-процессов — почему не применить их для эффективного найма и размещения персонала в автопромы? Такой подход устраняет догадки в поиске наиболее квалифицированного человека для работы в сжатые сроки. В сочетании с возможностями гиг-экономики это может сэкономить производителям и поставщикам ценные ресурсы, оптимизировать логистику и в конечном счете повысить рентабельность.

Гиг-экономика использует временную рабочую силу для краткосрочных заданий. Концепция масштабируема под потребности большинства бизнесов сегодня. Сейчас более трети американских работников — гиг-работники, почти 57 млн человек. Рост движат высокая стоимость здравоохранения и других бенефитов для штатных сотрудников, постоянные колебания спроса на продукты и услуги, растущие накладные расходы.

Автопром не чужд этим проблемам, что делает его сильным кандидатом для использования принципов гиг-экономики для заполнения кадровых пробелов. Сочетая это с технологическими решениями для создания цифровой рабочей силы, менеджеры производителей и поставщиков могут идентифицировать наиболее квалифицированных кандидатов, заполнять вакансии с учетом географии и демографии, отслеживать обучение и эффективность на рабочем месте через автоматизированные системы.

Операционное и кадровое управление можно оптимизировать через два направления:

Прогнозная аналитика

Анализируя метрики эффективности существующей рабочей силы, автопроизводители и поставщики могут оценить, какие факторы сотрудников сильнее влияют на продуктивность. Такое дата-драйвенное принятие решений помогает таргетировать и нанимать гиг-работников с необходимым опытом и навыками. Компании, предоставляющие и скрининговые большие пулы фриланс-талентов для производителей, могут использовать прогнозную аналитику для выявления кандидатов, наиболее вероятно преуспеющих при уникальных требованиях каждого завода.

Способность найти правильного сотрудника для правильной работы в правильное время бесценна. Глядя за пределы традиционных талантовых пулов, больше не дающих достаточно работников с нужными навыками, автопроизводители могут использовать гиг-экономику для поиска сотрудников с аналитическими, технологическими и проблемами-решающими навыками для высокоспросных вакансий. Анализ ключевых метрик эффективности также определяет необходимое количество фрилансеров для достижения производственных целей.

Качественные цифровые платформы

Для максимизации кадровых операций и уточнения логистики автопроизводителям следует использовать цифровую технологическую платформу, агрегирующую все данные и логистику, поддерживающую двустороннюю коммуникацию работодатель-сотрудник и предоставляющую сотрудникам обучение, непрерывное образование и информацию о рабочей зоне для успеха. Возможность отбора, скрининга и размещения сотрудников через платформу с прогнозной аналитикой позволяет производителям и поставщикам 매чить наиболее квалифицированных кандидатов с работами, лучше всего подходящими их набору навыков.

После найма гиг-работников лучше всего вовлекать через мобильные приложения. Они могут включать обучающий компонент, позволяющий фрилансерам выходить на работу с твердым пониманием задач и знаний о безопасности. Мобильные технологии также дают работодателям аналитику в реальном времени: стаж, посещаемость, оценки эффективности, выявление проблем по всей цепочке поставок для информирования кадровых потребностей. Интеграция этих элементов в единую связную платформу — ключ к оптимизации операций, от размещения до производства и далее.

Автопроизводители, использующие силу гиг-экономики в паре с инновационной прогнозной аналитикой и мобильными платформами, будут хорошо позиционированы для повышения продуктивности, лучшего удовлетворения клиентского спроса и роста доходов. Комплексные кадровые решения, позволяющие производителям и поставщикам выравнивать бизнес-операционные рамки с доступом к квалифицированным, гибким рабочим силам, не только обеспечат успех цепочки поставок, но создадут сеть коммуникации в реальном времени с квалифицированной рабочей силой. В сегодняшнем все более конкурентном и сложном кадровом ландшафте гиг-экономика дает производителям и поставщикам масштабируемое решение для борьбы с кадровым дефицитом и прогресса бизнеса.

Дейв Кмита — исполнительный вице-президент по операциям в MS Companies, провайдере технологий рабочей силы для производителей и поставщиков.