در چشم‌انداز صنعتی امروز، بهره‌وری شاه‌کلید شرکت‌ها برای حفظ مزیت رقابتی است. باوجود سرمایه‌گذاری در فناوری و بهبود فرآیندهای آن، همچنان چالش مدیریت موثر منابع انسانی به‌عنوان مشکل اساسی باقی مانده است و بسیاری از شرکت‌ها در سنجش و ارتقای بهره‌وری کارکنان با چالش مواجهند. این موضوع به حوزه‌ای کلیدی تبدیل شده که در آن هوش‌مصنوعی می‌تواند راهکارهای تحول‌آفرین ارائه دهد. در ادامه یک مدل تخصصی هوش‌مصنوعی که برای نظارت، پیش‌بینی و بهینه‌سازی عملکرد کارکنان طراحی‌شده است، معرفی می‌شود.

«بهینه‌ساز بهره‌وری نیروی کار (WPO)» راه‌حل تخصصی مبتنی بر هوش‌مصنوعی برای شرکت‌های صنعتی است. این سیستم یکپارچه با تحلیل داده‌های تاریخی و بلادرنگ مربوط به عملکرد نیروی کار و با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین، عوامل کلیدی موثر بر بهره‌وری را شناسایی می‌کند. باتوجه به زمینه‌های عملیاتی مختلف، این سامانه برای بهینه‌سازی پویای عملکرد فردی و گروهی منابع انسانی در شرکت‌ها عمل می‌کند. WPO از ۳ بخش کلیدی گردآوری داده‌ها، مدل‌سازی بهره‌وری و مکانیسم‌های مداخله در عملکرد تشکیل شده است. این عناصر به‌صورت ترکیبی یک چارچوب جامع برای مقابله بلادرنگ با چالش‌های بهره‌وری ایجاد می‌کنند.

۱) گردآوری داده‌ها: WPO داده‌های مختلفی را از منابع گوناگون جمع‌آوری می‌کند تا تصویری جامع از عوامل موثر بر بهره‌وری ارائه دهد. این سیستم اطلاعات کلیدی مانند زمان‌های تکمیل کار، حجم کار، وضعیت پروژه‌ها و جزییات تخصیص وظایف را از سیستم‌های مدیریت کار مانند ERP (برنامه‌ریزی منابع سازمانی) استخراج می‌کند. همچنین داده‌های عملیاتی از قبیل استفاده از تجهیزات، گزارش‌های حضور، گزارش‌های ایمنی و معیارهای خروجی را جمع‌آوری می‌کند. برای افزایش دقت، این ماژول داده‌های حسگرهای رفتاری و محیطی (مانند دستگاه‌های پوشیدنی و حسگرهای مجاورت) را برای نظارت بر شرایط فیزیکی، الگوهای حرکت و استفاده از فضاهای کاری یکپارچه می‌کند. این داده‌های چندبعدی در بستر امن به انبار داده مرکزی منتقل می‌شوند و تصویری جامع از عوامل بهره‌وری ارائه می‌دهند، ضمن اینکه باتوجه به فرآیند ناشناس‌سازی داده‌ها، حریم خصوصی کارکنان نیز حفظ می‌شود.

۲) هسته اصلی WPO، ماژول مدل‌سازی بهره‌وری است که با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین، داده‌های خام را پردازش و به راهکارهای کاربردی و عملی تبدیل می‌کند. در ابتدا شاخص‌های بهره‌وری مانند نرخ تکمیل وظایف، زمان‌های بیکاری، استفاده از تجهیزات و اختلالات در گردش کار شناسایی می‌شود. در گام بعد، از شبکه‌های عصبی مانند شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) یا حافظه کوتاه‌مدت بلند (LSTM) استفاده می‌شود تا الگوهای رفتاری و شرایط عملیاتی را که بر بهره‌وری تاثیر می‌گذارند، شناسایی و نوسانات بهره‌وری در طول زمان را درک شوند. از الگوریتم‌های خوشه‌بندی برای شناسایی ناهنجاری‌ها در بهره‌وری استفاده شود تا مسائلی مانند حجم کار بیش‌ازحد یا شرایط نامطلوب کاری را شناسایی شوند. این ماژول سپس یک نمره بهره‌وری را به‌صورت زمان واقعی برای افراد و تیم‌ها ارائه می‌دهد که به‌طور پویا عواملی مانند سرعت کار، نرخ خطا و سازگاری کلی را منعکس می‌کند.

۳) مکانیسم‌های مداخله در عملکرد: توانایی عملکردی سامانه WPO فراتر از نظارت و بهبود بهره‌وری است. این سیستم به‌صورت بلادرنگ توصیه‌هایی برای تخصیص مجدد وظایف ارائه می‌دهد و در صورتی که تشخیص دهد برخی کارکنان تحت‌فشار کاری قرار گرفته‌اند، کارآیی تیم را بهینه می‌کند. مدل با یادگیری دنباله‌های موثر کار، پیشنهادهایی برای تغییرات در جریان کار ارائه می‌دهد تا تیم‌ها را در مسیر درست نگه دارد. با استفاده از داده‌های حسگرهای محیطی، WPO شرایط نامطلوبی نظیر نورپردازی ناکافی یا دمای نامناسب را شناسایی و تنظیمات لازم را برای بهبود بهره‌وری به‌صورت خودکار اعمال می‌کند. علاوه بر این، با ارائه پیشنهادهای ظریف مانند توصیه به استراحت یا تغییر وظیفه، به حفظ تمرکز و جلوگیری از فرسودگی شغلی کمک می‌کند.

پیاده‌سازی و چالش‌ها

برای پیاده‌سازی WPO، شرکت‌ها به زیرساخت داده قوی نیاز دارند که قادر به مدیریت منابع داده متنوع باشد. یک تیم چندرشته‌ای متشکل از دانشمندان داده، متخصصان منابع انسانی و مدیران عملیاتی باید با همکاری یکدیگر معیارهای بهره‌وری را طراحی کنند که با اهداف شرکت هماهنگ باشد. آموزش مدل با داده‌های تاریخی، به‌عنوان مبنایی برای شناسایی الگوهای بهره‌وری عمل می‌کند. می‌توان بیان کرد که یکی از چالش‌های اساسی در اجرای WPO، جلب پذیرش کارکنان است. همچنین شفافیت و مدیریت اخلاقی داده‌ها بسیار مهم است. با ناشناس‌سازی داده‌ها و ارائه بینش‌ها بدون اعمال کنترل‌های دقیق، WPO به ترویج فرهنگ بهبود بهره‌وری، به‌جای نظارت محض، کمک می‌کند.

یک شرکت تولیدی برجسته با اجرای WPO، طی ۶ ماه افزایش ۲۵ درصدی در بهره‌وری را گزارش داد. این سیستم با تحلیل الگوهای کاری، گلوگاه‌ها را شناسایی کرد و وظایف را به شکل استراتژیک بازتخصیص داد. همچنین، حسگرهای محیطی نشان دادند که تغییرات جزئی در نورپردازی و دما، تمرکز و کارآیی کارکنان را ۱۵درصد بهبود بخشید. کارکنان کاهش فرسودگی شغلی و افزایش مشارکت را گزارش کردند که نشان‌دهنده نقش مداخلات مبتنی بر هوش‌مصنوعی در ایجاد نیروی کاری پاسخگو و کارآمد است. این نتایج نشان می‌دهد که هوش‌مصنوعی نه‌تنها بهره‌وری را پایش می‌کند، بلکه آن را بهبود می‌بخشد. WPO، خلاف ابزارهای عمومی، چارچوبی پویا و بلادرنگ ارائه می‌دهد که با استفاده از گردآوری داده‌ها و یادگیری ماشین، به‌طورهدفمند چالش‌های بهره‌وری را حل می‌کند. این رویکرد به شرکت‌ها قدرت شناسایی عوامل کلیدی بهره‌وری، بهینه‌سازی جریان‌های کاری و ایجاد شرایط کاری ایده‌آل را می‌دهد. در دنیای امروز که رقابت‌پذیری اهمیت فراوانی دارد، پذیرش هوش‌مصنوعی در مدیریت منابع انسانی دیگر یک انتخاب نیست؛ بلکه ضرورتی برای پیشرفت است. WPO با ارائه نقشه‌راهی روشن برای ارتقای بهره‌وری، قادر است نحوه مدیریت منابع انسانی را متحول کرده و به رشد و موفقیت پایدار شرکت‌ها در صنعت کمک کند.