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从百万变数找出优化调度关键,长荣靠AI打造智慧班表

02-19,IT资讯从百万变数找出优化调度关键,长荣靠AI打造智慧班表最新消息报导,口袋科技网(http://www.kotoo.com)IT资讯
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长荣航空

一例一休新制上路,排班问题再度成了企业资讯部门的新任务之一,尤其对于上千名员工的航空公司而言,要在短短几天内重新调整班表规则来符合法规,更是一个複杂的数学难题。

不过,对长荣航空电算本部应用程式三部经理李建武而言,这个问题并不难,因为长荣早在一年前就导入了一套智慧排班系统,只要重新调整规则,就很快地产生调度上千名地勤的合规新班表。

长荣为了支援70多架飞机的全天候维修勤务,加上机场第一线服务顾客的人力,累计超过1千多名人力,不同类型的职务角色更多达13种,为了安排每月班表,过去往往得提早2个月开始规划才行,但仍会遇到不少情况来不及调度人力。例如机场暴雨或大雪时,航班大乱的时候,对航空公司最大的挑战,不只是安抚旅客的情绪,更关键是得紧急调派人手,支援各种航班异动衍生的维修人力需求。

原本长荣就有一套班表系统,但只能用于桃园机场的柜台、出入境服务两大运务系统的月班表,甚至排班耗时甚久,李建武表示,地勤班表时,得在2个月前蒐集各类勤务需求、人力动态,再花上3~4周彙整、规划才能顺利安排上千名地勤人员每月班表,来满足70多架飞机的勤务支援需求,但长荣仍然觉得耗时太久,尤其遇到紧急人力调度,或人员临时请假,甚至是遇到机场暴雨或大雪时,航班大乱时,航空公司得调派人手,安抚顾客,还要重新调度后端维修人力来支援延误航班衍生的维修任务。

随着北高两地机场航班数和服务旅客人数越来越多,所以,在2015年时,长荣决定重新拟定机场运务人力的管理策略,一併也打造更优化的排班系统。最后花了一年,採用IBM iLog CPLEX最佳化分析引擎工具,利用AI技术中的类神经演算法,来分析关键变数,搭配数学最佳化计算,打造出新的智慧型排班系统,在2016年一月正式上线,也不只用于桃园机场,还扩大纳入了松山和高雄等三地人力和勤务的排班。

因为最佳化分析引擎只是一个通用型的工具,得将完整的规则和判断条件转换成数值资料,才能利用分析引擎来找出最佳作法。长荣委外给顾问来将排班义务规则转换成合适的数学规则。

负责导入的育学云端资深技术顾问黄士峰表示,长荣排班最高原则是「班表作业时间最小化」,也就是要可以尽量减少重複人力或闲置等待的时间。主要从勤务和人力两个向度来建立规则,列出了上百个基础的参数,例如得考虑13种不同勤务角色的需求、人员职能、航班资料、旅客人数、劳基法要求、工时、其他业务流程需要排班规则等。

例如若有一名资深维修技师请假,系统不只是安排时间,还得分析他负责工作所需的职能,哪些可支援的技师具备这些职能,但还得要有和请假技师相当的年资才能胜任,最后还得加上这些支援技师原有班表,不能超时工作,或得额外支付加班费等进行综合调度才行。

黄士峰表示,光是其中有一组地勤维修小组,将各项参考参数和规则排列组合后,产生了上百万个可以放入排班最佳化数学模型计算用的变数。不过,多达百万等级的变数量,複杂性太高,所以,长荣进一步使用了类神经演算法,比较不同班表规划决策树的优劣,来找出关键变数,来减少庞大数学运算的负担。

长荣智慧系统上线后,最明显的好处,李建武表示,事前蒐集蒐集勤务需求和人力资讯的时间从2个月缩短到1个月,班表製作时间也从3~4周缩短到2周。也因排班规则模型化和系统化,新系统还增加了线上调班和即时审查的机制,遇到有人临时要请假,不是由主管先指派,而是排班系统能自动找出该时段合适能力也有空轮班的人手,再由主管定夺。

遇到向机场因天气关闭而航班延误,需要大量紧急人手时,智慧排班系统还能列出一个「战斗班表」,通知目前闲置有空的人力,到特定机门紧急支援。所以,向一例一休这类新法规要求的异动,也只需重新增加更多规则,再落实到下一次排班表作业时即可。

不只用于当下调度,李建武透露,掌握整体人员调度和勤务轮班的实际资料后,就可以用来预测未来,航班增加或飞机数量成长后的需求,例如可以预测当长荣飞机数量成长到100台时,哪一类勤务角色,需要增加多少人力,就足以因应。让真实的历史排班资料成为企业预估未来人力需求的规划参考之一。

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