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Ressourcenplanung

R&D-Projekte in der Pharmaindustrie sowie klinische Studien erfahren aktuell eine große Aufmerksamkeit, insbesondere bezüglich einer schnellen und erfolgreichen Impfstoffentwicklung. Doch um derartige Entwicklungen und Studien durchführen zu können bedarf es einer ausführlichen Planung und Vorarbeit, denn diese erstrecken sich teilweise über Jahre oder sogar Jahrzehnte. Gerade an die Personalplanung werden hierdurch enorme Herausforderungen. Unzählige Expertenteams mit unterschiedlichsten Fähigkeiten und Spezialisierungen müssen gut koordiniert zusammenarbeiten und verfügbar sein, um ein Medikament oder einen Impfstoff zu entwickeln.

Unser Kunde, ein international agierender Pharmakonzern, erstellt daher für die Entwicklung jedes Wirkstoffes eine umfangreiche Planung. Um diese zu optimieren, haben wir gemeinsam ein Vorhersagemodell für Personalressourcen entwickelt, wobei der Fokus auf einer transparenten und nachvollziehbaren Planung lag. Aufbauend auf einer Historie an bisherigen Projekten bestimmt unser Modell, wie viele Mitarbeiter mit welchen Fähigkeiten wann und in welchen Bereichen benötigt werden. Dadurch können benötigte Kapazitäten über das ganze Portfolio hinweg langfristig geplant werden. Dies ist gerade in der Personalplanung sehr wichtig, da hier Ressourcen nicht beliebig schnell auf- und abgebaut werden können.

Ausgangslage

Regelbasierte Planung der Kapazitäten

Für jede durchzuführende Studie benötigt unser Kunde eine Vielzahl an Mitarbeitern mit unterschiedlichen Spezialisierungen. Die Mitarbeiter werden dazu unter anderem nach ihren Fähigkeiten und Tätigkeiten eingeteilt und anschließend bestmöglich Projekten zugeordnet. Bisher erfolgte die langfristige Planung der benötigten Ressourcen über das gesamte Portfolio hinweg basierend auf von Experten erstellten Regeln. Unser Ziel war es in einem ersten Schritt die Merkmale eines Projekts zu ermitteln, welche aufzeigen, dass bestimmte Mitarbeiterprofile benötigt werden. Darüber hinaus sollte ein Verfahren entwickelt werden, welches für eine Studie vorhersagen kann, welche und wie viele Mitarbeiter benötigt werden, um die Planung weiter zu optimieren und das Risiko von Überkapazitäten oder Personalmängel zu reduzieren.

Lösung

Transparente Vorhersagen mit maschinellem Lernen

Zunächst wurde für jedes Mitarbeiterprofil eine Treiberanalyse durchgeführt. Ziel war es, diejenigen relevanten Eigenschaften von klinischen Studien zu identifizieren, die dazu führen, dass und in welchem Umfang ein bestimmtes Mitarbeiterprofil benötigt wird. Nach Einschränkung der möglichen Merkmale wurden anschließend die Zusammenhänge modelliert. Die Modelle ermöglichten die quantitative Vorhersage des Bedarfs bestimmter Mitarbeiterprofile. Die Vorhersagen wurden sowohl visualisiert als auch in einem geeigneten Format exportiert, um sie in den Bestandssystemen direkt nutzbar zu machen.

Nutzen

Vorausschauende Kapazitätsplanung

Durch unsere Analysen haben wir dem Kunden ein verbessertes Verständnis der Zusammenhänge in der Personalplanung seiner Projekte ermöglicht und die Treiber identifiziert, welche bestimmte Mitarbeitereigenschaften und Fähigkeiten in Projekten bedingen. Unser Kunde hat nun einen umfangreichen Überblick über die im Zeitablauf benötigten Mitarbeiterkapazitäten und hat die Möglichkeit diese zielgenau zu planen. Zudem kann er bei neuen Erkenntnissen oder Veränderungen frühzeitig eingreifen und sicherstellen, dass die Forschungsprojekte jederzeit bestmöglich mit qualifizierten Mitarbeitern besetzt sind.


Letzt­lich tra­gen die im Mit­tel um ca. 40% ge­rin­ge­ren Pla­nungs­dif­fe­ren­zen auch zu ei­ner

deut­li­chen Per­so­nal­kos­ten­ein­spa­rung bei.


 

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