Skill Lifecycle Management: Ein angewandtes künstliches neuronales Netz im Projektstaffing

Inhaltsverzeichnis

1 Einleitung

1.1 Zielsetzung

1.2 Gliederung und Aufbau

2 Skill Lifecycle Management

2.1 Die Phasen des Skill Lifecycles

2.2 Definition der betrieblich genutzten Fähigkeiten (Skills)

2.3 Definition Skill Lifecycle Management

2.4 Definitionen und Nutzen einer Skill Matrix Datenbank

2.5 Die Struktur und Pflege der Skill Matrix Datenbank

2.6 Initialisierung der Skill Matrix Datenbank

2.6.1 Ressourcenportfolio

2.6.2 Skillportfolio

2.6.3 Attributbewertung

3 Einführung in die angewandten naturanalogen Verfahren

3.1 Simulation durch ein künstliches neuronales Netz

3.1.1 Typisierungen eines künstlichen neuronalen Netzes

3.1.2 Fuzzifizierung zur Verarbeitung unscharfer Werte

3.1.3 Lernverhalten von künstlichen neuronalen Netzen

3.2 Das Self-Enforcing Network

3.2.1 Parametrisierung des SEN

3.2.2 Ausgaben des SEN

4 Anwendung der Skill Matrix Datenbank

4.1 Modellhafte Implementierung der SMDB

4.1.1 Ressourcenportfolio

4.1.2 Skillportfolio

4.1.3 Attributbewertung

4.2 Beispielprojekt

5 Optimierung des Projektstaffings

5.1 Anforderungsdefinition im Activity Skills Inventory

5.2 Ressourcenvorschläge durch das Self-Enforcing Network

5.3 Ermittlung der Ressourcenvorschläge im Projektstaffing

5.3.1 Parametrisierung des SEN

5.3.2 Erstellung der Ressourcenvorschläge

5.3.3 Nutzung der Ressourcenvorschläge

6 Modellentwurf eines neuronalen Netzwerks für das SLM

6.1 Modifikationseffekt „Projektcontrolling“ (ϕPC)

6.1.1 Die Neuronen des Input Layers

6.1.2 Die Neuronen des Hidden Layers

6.1.3 Anwendungsbeispiel Projektcontrolling

6.2 Modifikationseffekt „Lessons Learned“ (ϕLL)

6.2.1 Neuronen des Input Layers

6.2.2 Neuronen des Hidden Layers

6.2.3 Anwendungsbeispiel Lessons Learned

6.3 Modifikationseffekt „Weiterbildung und Lehrgänge“ (ϕWB)

6.3.1 Neuronen des Input Layers

6.3.2 Anwendungsbeispiel Weiterbildung

6.4 Modifikationseffekt „Alterung von Wissen“ (ϕA)

7 Ergebnisse des SLM-Modells im Output-Layer

7.1 Die Propagierungsfunktionen der Ausgabeneuronen

7.1.1 Projektcontrolling ϕPC

7.1.2 Lessons Learned ϕLL

7.1.3 Weiterbildung ϕWB

7.1.4 Aging ϕAR

7.2 Rekurrente Aktivierung durch σt-1 und ϕAS

7.3 Die Aktivierungsfunktion der Ausgabeneuronen

7.4 Zusammenfassung der Anwendungsbeispiele

8 Das Training der inneren Topologie

8.1 Lernen bei der Initialisierung

8.2 Lernen durch die Mitarbeiterbeurteilung

8.3 Angewandte Prozesse im Training des KNN

9 Resümee und Ausblick

Zielsetzung & Themen

Die Masterarbeit zielt darauf ab, ein intelligentes Expertensystem zur automatisierten Mitarbeiterallokation und Skill-Optimierung zu entwerfen, das den Lebenszyklus von Mitarbeiterkompetenzen technisch abbildet und mittels naturanaloger Verfahren optimiert.

• Entwicklung eines Skill Lifecycle Management (SLM) Modells zur formalisierten Erfassung von Kompetenzänderungen.
• Aufbau und Parametrisierung einer Skill Matrix Datenbank (SMDB) als Datenbasis für die Ressourcenallokation.
• Einsatz von künstlichen neuronalen Netzen (KNN) und Self-Enforcing Networks (SEN) zur Optimierung des Projektstaffings.
• Integration von Modifikationseffekten wie Projektcontrolling, Weiterbildung, Lessons Learned und Wissensalterung.

Auszug aus dem Buch

Zusammenfassung der Kapitel

1 Einleitung: Diese Einleitung führt in die Notwendigkeit der Effizienzsteigerung bei der Mitarbeiterallokation ein und definiert die grundlegende Zielsetzung zur technischen Abbildung des Skill-Lebenszyklus mittels Datenbanken und KI-Verfahren.

2 Skill Lifecycle Management: In diesem Kapitel werden die Phasen des Kompetenz-Lebenszyklus (Ausbildung, Anwendung, Austausch, Alterung) definiert und der Aufbau einer Skill Matrix Datenbank als Basis für das Management betrieblicher Fähigkeiten erläutert.

3 Einführung in die angewandten naturanalogen Verfahren: Das Kapitel stellt theoretische Grundlagen zu künstlichen neuronalen Netzen (KNN) und dem Self-Enforcing Network (SEN) bereit, die zur Klassifikation und Abfrage von Mitarbeiterprofilen genutzt werden.

4 Anwendung der Skill Matrix Datenbank: Hier erfolgt die modellhafte Implementierung und Initialisierung der Datenbank anhand von Mitarbeiterprofilen und Kompetenzclustern für ein konkretes Beispielprojekt.

5 Optimierung des Projektstaffings: Das Kapitel beschreibt den Prozess des "Activity Skills Inventory" zur Anforderungsdefinition und wie das SEN genutzt wird, um passende Ressourcen für Projekte automatisch vorzuschlagen.

6 Modellentwurf eines neuronalen Netzwerks für das SLM: Es werden spezifische Modifikationseffekte wie Projektcontrolling, Lessons Learned, Weiterbildung und Wissensalterung formalisiert und als neuronales Netzwerkmodell für das SLM-System aufbereitet.

7 Ergebnisse des SLM-Modells im Output-Layer: Dieses Kapitel liefert die mathematischen Herleitungen für die Propagierungs- und Aktivierungsfunktionen, mit denen die Skillwerte in der Datenbank basierend auf den Modifikationseffekten in Echtzeit aktualisiert werden.

8 Das Training der inneren Topologie: Das Kapitel erläutert die Trainingsphasen des neuronalen Netzes, inklusive initialer Konfiguration und kontinuierlicher Anpassung durch Mitarbeiterbeurteilungen mittels Backpropagation-Verfahren.

9 Resümee und Ausblick: Diese abschließende Betrachtung fasst die Ergebnisse zusammen und diskutiert die Machbarkeit sowie notwendige weiterführende Forschungsaspekte für eine praktische Implementierung in Unternehmen.

Schlüsselwörter

Skill Lifecycle Management, Projektstaffing, künstliche neuronale Netze, Skill Matrix Datenbank, Self-Enforcing Network, Kompetenzmanagement, Projektcontrolling, Wissensmanagement, Fuzzy-Logik, Humanressourcen, Backpropagation, Weiterbildung, Mitarbeiterbeurteilung, Wissensalterung, Expertenmodell

Häufig gestellte Fragen

Worum geht es in dieser Masterarbeit grundsätzlich?

Die Arbeit beschäftigt sich mit der Entwicklung eines Modells zur automatisierten Optimierung der Personaleinsatzplanung (Projektstaffing) durch die digitale Abbildung des gesamten Lebenszyklus von Mitarbeiterfähigkeiten.

Welche zentralen Themenfelder behandelt die Arbeit?

Die zentralen Themen sind das Skill Lifecycle Management, der Einsatz von künstlicher Intelligenz (neuronale Netze) zur Bewertung von Kompetenzentwicklungen und die praktische Anwendung von Skill-Datenbanken.

Was ist das primäre Ziel oder die Forschungsfrage?

Das primäre Ziel ist die Entwicklung eines Modells, das die qualitativen Veränderungen von Mitarbeiterkompetenzen formalisiert und technisch verarbeitet, um eine effizientere Zuordnung von Ressourcen zu Projektanforderungen zu ermöglichen.

Welche wissenschaftlichen Methoden werden verwendet?

Die Arbeit nutzt Methoden der Informatik, insbesondere künstliche neuronale Netze (KNN), Fuzzy-Logik für unscharfe Bewertungen sowie das Self-Enforcing Network (SEN) zur Klassifikation von Daten.

Was wird im Hauptteil der Arbeit behandelt?

Der Hauptteil gliedert sich in die theoretische Einführung naturanaloger Verfahren, die Implementierung einer Skill-Datenbank, die mathematische Herleitung von Modifikationseffekten (z.B. Wissensalterung) und das Training des KNN-Modells.

Welche Schlüsselwörter charakterisieren die Arbeit?

Die Arbeit wird primär durch Begriffe wie Skill Lifecycle Management, Projektstaffing, künstliche neuronale Netze und Skill Matrix Datenbank charakterisiert.

Wie unterscheidet sich dieser Ansatz von klassischen Systemen?

Im Gegensatz zu statischen Systemen berücksichtigt dieses Modell durch den Einsatz neuronaler Netze kontinuierliche Lern- und Alterungsprozesse von Wissen, was eine dynamische und realitätsnahe Anpassung der Mitarbeiterprofile ermöglicht.

Welche Rolle spielt das "Self-Enforcing Network" in diesem Kontext?

Das SEN fungiert als Expertensystem, das basierend auf den in der Skill-Datenbank hinterlegten Werten und den aktuellen Projektanforderungen eine Klassifikation vornimmt, um die geeignetsten Mitarbeiter für ein spezifisches Aufgabenpaket zu identifizieren.