Voorspellende analyse en gig-talent benutten om de toeleveringsketen vaardigheden kloof in auto-productie te dichten

De toeleveringsketen van de auto-productie is bijna te massaal om te managen, wat fabrikanten en leveranciers voor de uitdaging stelt gekwalificeerde werknemers te vinden met de vaardigheden om kwaliteitsrisico's te identificeren en te voorkomen.

Met gedistribueerde fabrieken en locaties die in aantal toenemen, is het moeilijk geworden om defecten te beoordelen, of geïsoleerd of de toeleveringsketen overspannend, onder de meer dan 20.000 bewegende onderdelen die in een voertuig gaan. Om optimale efficiëntie, productiviteit en winstgevendheid over de toeleveringsketen te garanderen, beschouwen fabrikanten en leveranciers het als kritiek om de juiste werknemer met de juiste vaardigheidenset voor de hand te vinden.

Helaas hebben auto-fabrikanten traditioneel worsteld met toegang tot een gekwalificeerde werkkracht, maar technologische oplossingen bestaan wel. Voorspellende analyse en machine learning worden vandaag de dag gebruikt voor een breed scala aan zakelijke processen, waarom zou men ze niet inzetten voor efficiënte werknemerswerving en -plaatsing in de auto-productie-industrie? Zulke processen kunnen de gisswerk in het vinden van de meest gekwalificeerde individu voor de baan op tijd elimineren. Deze aanpak, gecombineerd met de mogelijkheid van de gig-economie, kan fabrikanten en leveranciers waardevolle energie en middelen besparen, logistiek stroomlijnen, en uiteindelijk winstgevendheid verhogen.

De gig-economie gebruikt een tijdelijke werkkracht voor korte-engagements. Het concept kan geschaald worden om aan de behoeften van de meeste bedrijven vandaag te voldoen. Momenteel zijn meer dan een derde van de Amerikaanse werknemers gig-werkers, wat neerkomt op bijna 57 miljoen Amerikanen. De hoge kosten van gezondheidszorg en andere voordelen voor voltijdse werknemers, constante fluctuaties in vraag naar producten en diensten, en verhoogde overheadkosten drijven deze groei.

De auto-industrie is geen vreemde voor deze kwesties, wat het een sterke kandidaat maakt voor het benutten van gig-economie principes om werkkrachtgaten te vullen. Combineer dit met technologische oplossingensets die digitale werkkrachtcreatie mogelijk maken, en fabrikanten en leveranciers managers kunnen de meest gekwalificeerde kandidaten identificeren, open posities vullen op basis van geografie en demografie, en het werknemerstrainingproces en on-the-job prestaties monitoren via geautomatiseerde systemen.

Operaties en werkkrachtmanagement kunnen gestroomlijnd worden via twee wegen:

Voorspellende analyse. Door de prestatiemetrieken van hun bestaande werkkracht te onderzoeken, kunnen auto-fabrikanten en leveranciers beoordelen welke werknemersfactoren productiviteit het meest beïnvloeden. Dit type data-gedreven besluitvorming helpt om gig-werkers te targeten en aan te werven die over de benodigde ervaring en vaardigheden beschikken. Bedrijven die grote talentenpools van freelance werkers voor fabrikanten leveren en screenen, kunnen voorspellende analyse gebruiken om de kandidaten te identificeren die het meest waarschijnlijk zullen excelleren in de unieke eisen van elk productiefabriek.

Het vermogen om de juiste werknemer voor de juiste baan op het juiste moment te vinden, is onschatbaar. Kijken verder dan de traditionele talentenpools die niet meer genoeg werknemers met de juiste vaardigheden opleveren, kunnen auto-fabrikanten de gig-economie benutten om werknemers te lokaliseren met de analytische, technologische en probleemoplossende vaardigheden die vereist zijn voor hoog-vraag banen. Het herzien van sleutelprestatiemetrieken kan ook het aantal freelance werknemers bepalen dat nodig is om productiedoelen te halen.

Kwaliteit digitale platforms. Om werkkrachtoperaties te maximaliseren en logistiek te verfijnen, moeten auto-fabrikanten een digitaal technologieplatform gebruiken dat alle data en logistiek aggregeert, tweerichting communicatie tussen werkgever-werknemer ondersteunt, en werknemers voorziet in de training, voortgezette educatie en werklocatie-informatie die ze nodig hebben om succesvol te zijn. Het vermogen om werknemers te selecteren, screenen en plaatsen via een platform dat voorspellende analyse gebruikt, stelt fabrikanten en leveranciers in staat de meest gekwalificeerde kandidaten te matchen met de banen die het beste passen bij hun vaardigheidenset.

Eenmaal in dienst, zijn gig-werkers het beste betrokken via mobiel. Deze apps kunnen een trainingscomponent omvatten die freelance werknemers in staat stelt op de job te komen met een solide begrip van hun taken en werkveiligheidskennis. Mobiele technologie kan werkgevers ook real-time analytics bieden zoals tenure, aanwezigheid, prestatiebeoordelingen, en issue-identificatie over de toeleveringsketen om werkkrachtbehoefte te informeren. Deze elementen te integreren in één cohesief platform is de sleutel tot het optimaliseren van operaties, van plaatsing tot productie en daarbuiten.

Auto-fabrikanten die kapitaliseren op de kracht van de gig-economie, gecombineerd met innovatieve voorspellende analyse en mobiele platforms, zullen goed gepositioneerd zijn om productiviteit te verbeteren, klantvraag beter te bevredigen en inkomsten te verhogen. Complete werkkrachtoplossingen die fabrikanten en leveranciers in staat stellen hun zakelijke en operationele frameworks af te stemmen met toegang tot gekwalificeerde, agile werkkrachten, zullen niet alleen toeleveringsketensucces drijven, maar een real-time communicatienetwerk creëren met een gekwalificeerde werkkracht. In de hedendaagse steeds meer competitieve en complexe werkkrachtlandschap, biedt de gig-economie fabrikanten en leveranciers een schaalbare oplossing om de werkkortage te bestrijden en hun bedrijven vooruit te drijven.

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