Securitas pilotiert in mehreren europäischen Ländern ein KI-System, um die Disposition und Einsatzplanung von Sicherheitskräften gezielt zu optimieren. Die Software gleicht Wohnorte, persönliche Arbeitspräferenzen, Qualifikationsprofile und Anforderungen an Einsatzorten algorithmisch ab, um Arbeitswege zu verkürzen. Dadurch werden operative Schichtpläne effizienter gestaltet und Kundenanforderungen verlässlicher erfüllt.
KI-gestützte Einsatzoptimierung hilft Sicherheitsunternehmen, Dienstpläne datenbasiert zu erstellen und Pendeldistanzen gezielt zu verkürzen. Securitas erprobt diesen Ansatz in mehreren europäischen Ländern, um operative Ressourcen nachhaltiger und wirtschaftlicher zu disponieren.
Die manuelle Einsatzplanung im Sicherheitsgewerbe steht vor der Herausforderung, komplexe Schichtanforderungen, Standortvorgaben und Mitarbeiterqualifikationen miteinander in Einklang zu bringen. Künstliche Intelligenz analysiert Standortdaten, Kundenbedürfnisse und Qualifikationen der Sicherheitskräfte, um daraus optimierte Dienstpläne und Routen zu berechnen. Das System gleicht Wohnorte und Einsatzorte ab, wodurch lange Pendelstrecken und Fahrtzeiten des Personals spürbar reduziert werden. Gleichzeitig stellt die KI sicher, dass spezifische Anforderungen der Kunden an Objekt- und Standortsicherheit exakt mit den Profilen der eingesetzten Sicherheitskräfte übereinstimmen. Disponenten werden von zeitaufwendigen manuellen Zuordnungen entlastet und erhalten verlässliche Entscheidungshilfen für den täglichen Schichtbetrieb. Auf diese Weise verbindet die KI-gestützte Disposition operative Produktivitätsgewinne mit verbesserten Arbeitsbedingungen für das Sicherheitspersonal vor Ort.
Herkömmliche regelbasierte Software kann starre Zeitraster prüfen, scheitert jedoch an der dynamischen Optimierung hochdimensionaler Zuweisungsprobleme unter wechselnden Rahmenbedingungen. Maschinelle Lern- und Optimierungsverfahren verarbeiten komplexe Geodaten, Qualifikationsmatrizen und historische Dispositionsdaten simultan, um das globale Optimum aus minimaler Pendelzeit und maximaler Profilübereinstimmung zu finden. Zudem passen sich KI-Modelle kontinuierlich an operative Verschiebungen und veränderliche Standortanforderungen an.
Sicherheitsunternehmen, die ihre Einsatzplanung algorithmisch steuern, können flexibler auf kurzfristige Kundenbedarfe reagieren. Eine verlässliche Zuweisung exakt passender Qualifikationen schafft ein wichtiges Differenzierungsmerkmal gegenüber konventionell disponierenden Wettbewerbern.
Die KI-gestützte Routen- und Einsatzplanung senkt unproduktive Fahrtzeiten und Reisekosten im Sicherheitsbetrieb. Dies ermöglicht Dienstleistern eine höhere Auslastung vorhandener Mitarbeiterressourcen ohne übermäßige Überstundenbelastung.
Dispositionsabteilungen automatisieren den Abgleich von Wohnorten, Arbeitszeitvorgaben und Standortqualifikationen. Dies beschleunigt die tägliche Schichtplanung erheblich und verringert Planungsfehler bei komplexen multi-nationalen Einsätzen.
Sicherheitskräfte verbringen weniger Zeit auf langwierigen Anfahrtswegen, was die tägliche Belastung spürbar reduziert. Disponenten werden von repetitiven Zuordnungsarbeiten befreit und können sich auf unvorhergesehene Sonderlagen und die Mitarbeiterbetreuung konzentrieren.
Die Tätigkeit des Disponenten verschiebt sich von manueller Schichtzuteilung hin zur strategischen Steuerung von Ausnahme- und Eskalationsfällen. Die Rolle der Sicherheitskraft vor Ort gewinnt an Zuverlässigkeit und Zufriedenheit durch wohnortnähere Zuweisungen.
Disponenten erlernen den kompetenten Umgang mit KI-Planungstools und die Beurteilung algorithmischer Routenvorschläge. Sicherheitskräfte interagieren über digitale Plattformen zur Erfassung von Schichtwünschen und Standortpräferenzen.
Kunden und Liegenschaftsbetreiber erleben eine zuverlässigere Besetzung ihrer Liegenschaften durch Personal, das exakt den vereinbarten Sicherheitsanforderungen entspricht.
Kürzere Pendelstrecken des Personals tragen zur Entlastung des Verkehrsnetzes und zur Reduzierung betriebsbedingter Fahrzeugemissionen im urbanen Raum bei.