Hoe voorspellende analyses en de gig-economie de kloof tussen supply chain-vaardigheden kunnen overbruggen

De toeleveringsketen van de automobielindustrie is bijna te omvangrijk geworden om te beheren, waardoor fabrikanten en leveranciers voor de uitdaging staan ​​om gekwalificeerde werknemers te vinden met de vaardigheden om kwaliteitsrisico's te identificeren en te voorkomen.

Nu verspreide fabrieken en locaties in aantal toenemen, is het moeilijk geworden om defecten te meten, zowel geïsoleerd als verspreid over de toeleveringsketen, tussen de meer dan 20.000 bewegende delen die in een voertuig gaan. Om optimale efficiëntie, productiviteit en winstgevendheid in de hele toeleveringsketen te garanderen, vinden fabrikanten en leveranciers het van cruciaal belang om de juiste werknemer met de juiste vaardigheden voor de klus te vinden.

Helaas hebben autofabrikanten van oudsher moeite met toegang tot gekwalificeerd personeel, maar er bestaan ​​wel degelijk technologische oplossingen. Voorspellende analyses en machine learning worden tegenwoordig gebruikt voor een breed scala aan bedrijfsprocessen, dus waarom zou u ze niet inzetten voor efficiënte werving en plaatsing van werknemers in de automobielindustrie? Dergelijke processen kunnen het giswerk elimineren bij het tijdig vinden van de meest gekwalificeerde persoon voor de baan. Deze aanpak, in combinatie met de mogelijkheden van de gig-economie, kan fabrikanten en leveranciers waardevolle energie en middelen besparen, de logistiek stroomlijnen en uiteindelijk de winstgevendheid verhogen.

De kluseconomie maakt gebruik van tijdelijke arbeidskrachten voor kortetermijnopdrachten. Het concept dat kan worden geschaald om te voldoen aan de behoeften van de meeste bedrijven van vandaag. Momenteel zijn meer dan een derde van de Amerikaanse werknemers gig-arbeiders, wat neerkomt op bijna 57 miljoen Amerikanen. De hoge kosten van gezondheidszorg en andere voordelen voor voltijdse werknemers, constante fluctuatie in de vraag naar producten en diensten en hogere overheadkosten zijn de drijvende krachten achter deze groei.

De auto-industrie is geen onbekende in deze problemen, waardoor het een sterke kandidaat is om de principes van de gig-economie te benutten om de lacunes in het personeelsbestand op te vullen. Koppel dit aan sets met technologische oplossingen die het creëren van digitaal personeel mogelijk maken, en managers van fabrikanten en leveranciers kunnen de meest gekwalificeerde kandidaten identificeren, vacatures invullen op basis van geografie en demografie, en het trainingsproces van werknemers en de prestaties op het werk volgen via geautomatiseerde systemen.

Operations en personeelsbeheer kunnen op twee manieren worden gestroomlijnd:

Voorspellende analyses. Door de prestatiestatistieken van hun bestaande personeelsbestand te onderzoeken, kunnen autofabrikanten en leveranciers beoordelen welke werknemersfactoren de productiviteit het meest beïnvloeden. Dit soort datagestuurde besluitvorming helpt om gig-werkers te targeten en aan te nemen die over de nodige ervaring en vaardigheden beschikken. Bedrijven die grote talentpools van freelancers voor fabrikanten leveren en screenen, kunnen voorspellende analyses gebruiken om de kandidaten te identificeren die het meest waarschijnlijk uitblinken in de unieke eisen van elke fabriek.

Het vermogen om op het juiste moment de juiste medewerker voor de juiste baan te vinden is van onschatbare waarde. Door verder te kijken dan de traditionele talentenpools die niet langer voldoende werknemers met de juiste vaardigheden opleveren, kunnen autofabrikanten de gig-economie benutten om werknemers te vinden met de analytische, technologische en probleemoplossende vaardigheden die nodig zijn voor veeleisende banen. Door de belangrijkste prestatiestatistieken te bekijken, kan ook worden bepaald hoeveel freelancers nodig zijn om de productiedoelen te halen.

Kwaliteit digitale platforms. Om de personeelsactiviteiten te maximaliseren en de logistiek te verfijnen, moeten autofabrikanten een digitaal technologieplatform gebruiken dat alle gegevens en logistiek samenvoegt, de tweerichtingscommunicatie tussen werkgever en werknemer ondersteunt en werknemers de training, voortgezette opleiding en werkplekinformatie biedt die ze nodig hebben om succesvol te zijn. De mogelijkheid om werknemers te selecteren, te screenen en te plaatsen via een platform dat voorspellende analyses gebruikt, stelt fabrikanten en leveranciers in staat de meest gekwalificeerde kandidaten te matchen met de banen die het beste bij hun vaardigheden passen.

Eenmaal in dienst zijn gig-werkers het beste betrokken via mobiel. Deze apps kunnen een trainingscomponent bevatten waarmee freelance-medewerkers op het werk kunnen komen met een goed begrip van hun taken en kennis van werkveiligheid. Mobiele technologie kan werkgevers ook voorzien van realtime analyses zoals ambtstermijn, aanwezigheid, prestatiebeoordelingen en identificatie van problemen in de hele toeleveringsketen om de personeelsbehoeften te informeren. Het integreren van deze elementen in één samenhangend platform is de sleutel tot het optimaliseren van operaties, van plaatsing tot productie en verder.

Autofabrikanten die profiteren van de kracht van de gig-economie, gecombineerd met innovatieve voorspellende analyses en mobiele platforms, zullen goed gepositioneerd zijn om de productiviteit te verbeteren, beter te voldoen aan de vraag van de klant en de inkomsten te verhogen. Complete personeelsoplossingen waarmee fabrikanten en leveranciers hun zakelijke en operationele kaders kunnen afstemmen op toegang tot gekwalificeerd, flexibel personeel, zullen niet alleen het succes van de toeleveringsketen stimuleren, maar ook een realtime communicatienetwerk creëren met gekwalificeerd personeel. In het steeds competitievere en complexere personeelslandschap van vandaag biedt de kluseconomie fabrikanten en leveranciers een schaalbare oplossing om het personeelstekort te bestrijden en hun bedrijf voort te stuwen.

Dave Kmita is executive vice president of operations bij MS Companies, een leverancier van personeelstechnologie aan fabrikanten en leveranciers.