Arbeitszeitmanagement: Auf die Datengrundlage kommt es an

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Die wertvolle Ressource Arbeitszeit wird immer knapper. Unternehmen sollten also vorhandene Daten unbedingt nutzen, um ihre Dienstplanung möglichst produktiv und im Sinne von Kunden und Mitarbeitenden zu gestalten. Damit die Datenqualität rund um das Arbeitszeitmanagement auch stimmt, sollten die umliegenden Prozesse weitestgehend digital sein.

Arbeitszeitmanagement in der Praxis: Möchten Unternehmen aus Arbeitszeitdaten Wertschöpfung generieren, sollten Zeitwirtschaft und Personaleinsatzplanung auf einer integrierten Workforce Management Plattform laufen. Ist das nicht so, fehlen oft Echtzeit-Informationen wie der kurzfristige Ausfall einer Fachkraft durch Krankheit. Bis diese planungsrelevante Information beim Disponenten ankommt, geht wertvolle Zeit für die Suche nach einer geeigneten Ersatzkraft verloren. Stehen die Daten hingegen in Echtzeit, DSGVO-konform und revisionssicher in einer Software zur Verfügung, dienen sie als fundierte Planungs- und Entscheidungsbasis.

1. Ebene: Personal Data – Stammdaten bilden die Basis im Arbeitszeitmanagement

Am Anfang der Wertschöpfungskette rund um die Arbeitszeit stehen persönliche oder mitarbeiterbezogene Daten. Dazu gehört der Personalstamm wie Name, Personalnummer, wöchentliche Arbeitszeit, Arbeits- und Urlaubstage oder die jeweils gültigen Tarife. Stammdaten, die für die Bewirtschaftung der Arbeitszeit und die Personaleinsatzplanung benötigt werden, fließen über eine im besten Fall zertifizierte Online-Schnittstelle, zum Beispiel zum HR-Core System SAP SuccessFactors HCM, in die Workforce Management Software ein.

Arbeitszeiten digital erfassen, bewerten und analysieren

Den Mitarbeitenden werden dann die jeweils gültigen Soll-Arbeitszeiten und die tatsächlichen Ist-Zeitdaten zugeordnet. Werden diese digital, zum Beispiel über Apps und Self Services, erfasst, stehen sie in der Regel lückenlos zur Weiterverarbeitung zur Verfügung. Davon profitieren alle im Unternehmen. Mitarbeitende erhalten gearbeitete Stunden und allfällige Zuschläge korrekt ausbezahlt.

Aus zeitwirtschaftlichen Daten lassen sich wertvolle Analysen generieren, etwa welche Art von Arbeitszeit vorliegt, und wie sich die Lohnart entwickelt. Auch Überstunden- und Saldenverlaufsanalysen spielen eine Rolle. Ebenfalls möglich ist es herauszufinden, ob Mehrarbeit aufgrund bestimmter Arbeitsmuster oder Saisonzeiten anfällt. In Bezug auf die Personalkosten sind Kontierungs-Analysen von Interesse. Werden Arbeitsstunden auf Projekte, Kostenträger oder Kostenstellen gebucht, können Unternehmen diese Entwicklungen differenziert betrachten.

2. Ebene: Demand Data – Arbeitszeiten am Personalbedarf ausrichten

Bei den für den Personalbedarf relevanten Daten handelt es sich je nach Branche um Umsätze, Absatz- oder Produktionsmengen, Bon- oder Losgrößen, Kundenfrequenzen oder Patientenzahlen. Diese fließen aus Kassen-, Krankenhausinformations-, Produktionsplanungs- oder ERP-Systemen in die Software ein. Das setzt eine konsequente Digitalisierung aller beteiligten Prozesse voraus. Echte Wertschöpfung entsteht, wenn diese aus verschiedenen Systemen entnommenen Personalbedarfsdaten für die operative und strategische Einsatzplanung genutzt werden. Obwohl die meisten Produktionsfirmen über für den Personalbedarf relevante Daten in verschiedenen Anwendungen verfügen, werden sie laut einer aktuellen ATOSS Umfrage bisher nur von rund fünf Prozent genutzt. Damit vergeben sie eine reelle Chance, wertschöpfender zu produzieren.

Workforce Management Software erstellt auf Basis von Auftrags-, Kunden- oder Patientenzahlen eine mengenbasierte Bedarfsplanung in einem bestimmten Zeitintervall. Logistikbetriebe etwa leiten ihren Personalbedarf häufig von Vorprozessen oder Absatzmengen ab. Die Berechnung erfolgt anhand relevanter Bedarfstreiber, Minimal- oder Maximalbesetzungen und der zur Ver­fügung stehenden Netto-Kapazität. Je feingranularer der Personalbedarf vorgegeben wird, desto besser werden die Ergebnisse der Einsatzplanung ausfallen. Sind die Bedarfstreiber nicht bekannt, erfolgt eine analytisch-statistische Prognose anhand von Vergangenheitsdaten. Auch eine langfristige Kapazitätsplanung ist auf dieser Basis möglich. Die Datenbasis bilden der existierende Mitarbeiterpool und die Vertragsdaten der Belegschaft. Daraus wird ersichtlich, wie viele Mitarbeitende in einem bestimmten Zeitraum verfügbar sind, und wie ihre Arbeitszeitmodelle aufgebaut sind. Aus diesen Daten ergibt sich die Kapazität, die jede einzelne Arbeitskraft zur Verfügung stellt.

3. Ebene: Compliance Data – Regelkonformität beim Arbeitszeitmanagement sicherstellen

Die dritte Daten-Dimension sind Tarife, Gesetze, Betriebsvereinbarungen und interne Arbeitszeitregeln. Digitales Workforce Management und Arbeitszeitmanagement berücksichtigen all diese Faktoren und warnen bei drohenden Verstößen. Das System generiert eine automatische Benachrichtigung, etwa wenn eine Stempelung vergessen, Regeln bzw. Gesetze nicht eingehalten wurden oder eine Arbeitsunfähigkeitsbescheinigung fällig ist. Eine Definition von Soll-Prozessen, Regeln und Vereinbarungen vor der Software-Einführung hilft dabei, Ziel-Prozesse und die entsprechenden digitalen Workflows rechtzeitig zu definieren. Damit geht die Aus- bzw. Neugestaltung von Regelwerken, beispielsweise Betriebsvereinbarungen, einher. So ist eine rechtskonforme Arbeitszeitgestaltung sichergestellt, auch über Ländergrenzen hinweg. Nutzen HR-Abteilungen alle der oben genannten Daten-Ebenen rund um die Arbeitszeit, steht am Ende der Daten-Wertschöpfungskette eine Dienstplanung, die den Interessen aller Stakeholder entspricht. Das führt zu einer regelkonformen, produktiven Arbeitszeitgestaltung und gleichzeitig zu einer zufriedenen, motivierten Belegschaft.

Projektergebnisse Workforce Management in der Produktion

A. Produktionsbereich mit 450 Mitarbeitenden

• 57 Prozent weniger Aufwand für die Zeiterfassung durch den systemseitigen Abgleich von Plan- und Ist-Stunden sowie Kostenstellen

• 63 Prozent weniger Aufwand für die Schichtplanung durch die automatische Prüfung der Regelkonformität sowie den Wegfall von Daten-Doppelpflege

B. Produktionsbereich mit 500 Mitarbeitenden

• 72 Prozent weniger Aufwand für die Personaleinsatzplanung durch mehr Transparenz über Überstundenkonten und Qualifikationen

• 61 Prozent weniger Aufwand bei der Urlaubs- und Abwesenheitsplanung durch weniger Prozessbeteiligte und automatische Hinweise zu Urlaubsständen

Der Autor Dirk Häußermann ist Co-CEO der ATOSS Software AG.