Im Rahmen des Innosuisse Projektes wurde eine künstliche Intelligenz (KI) für die Allokation und Planung des Reinigungspersonals von Ferienimmobilen basierend auf identifizierten Einflussfaktoren auf das Verhalten sowie erforschten Verhaltensmustern von Gästen der FH Graubünden zusammen mit der Weisse Arena Gruppe und LAAX Home entwickelt.
Die Reinigung von vermieteten Feriendomizilen stellt das Immobilienmanagement im Tourismus vor grosse Herausforderungen. Die in der Schweiz zur Vermietung bereitgestellten Immobilien müssen vor jeder neuen Ankunft (mehr als 1.12 Mio. im Jahr 2019) während eines kurzen Zeitraums gereinigt werden. Die Planung von Reinigungen ist deshalb für Unternehmen hochkomplex und bietet viel Potential an Optimierungen.
Die Anzahl möglicher Lösungsvarianten sind schon bei einer kleinen Anzahl an Immobilien gross: Welche Einheit einer Immobilie soll in welcher Reihenfolge durch welches Reinigungsteam gereinigt werden?
Datengetriebene Ansätze mit Fachwissen vereinen
Nach der Modellierung der Übernachtungsangebote und Personalstrukturdaten wurde in der ersten Projektphase die KI für die Personalallokation durch das Institut für Photonics und ICT (IPI) entwickelt. Parallel dazu wurden die Einflussfaktoren auf die Buchungs-, Anreise- sowie Abreisezeitpunkte von Ferienwohnungsgästen anhand maschinellen Lernens durch das Institut für Tourismus und Freizeit (ITF) erforscht. Darauf aufbauend wurden Verhaltensmuster der Gäste eruiert. Dabei zeigte sich, dass sich das Verhalten vor- und während der Reise aufgrund der Reisemotive (z.B. Ausübung von Sport, Geselligkeit oder Natur und Umwelt) unterscheidet.
Anschliessend wurde mit Methoden des maschinellen Lernens und der Datenanalyse ein Modell zur Vorehrsage der Abreisen von Ferienwohnungsgästen durch das IPI entwickelt. Die Grundlage dazu bildeten die Erkenntnisse der touristischen Forschung. Durch eine agile Vorgehensweise konnte der Forschungsprototyp früh getestet und in die Systemlandschaft der Weisse Arena Gruppe integriert werden.
Unterstützung in der Allokation und Planung
Der Einsatz der Reinigungsteams wird aus betriebswirtschaftlicher Sicht mittels KI erkenntnisgetrieben eingeplant und für die nächsten Monate abgeschätzt. Entsprechend werden nur so viele Reinigungsteams wie nötig eingesetzt. Dies reduziert die entsprechenden Lohnkosten und zeigt auf, in welchem Rahmen weitere Ferienimmobilien für die nächsten Monate vermietet und gereinigt werden können.
Der entwickelte Forschungsprototyp für die Personalallokation unterstützt LAAX Homes bereits operativ bei der Planung der Reinigungen von bewirtschafteten Immobilien. Durch die hohe Integrationsfähigkeit konnte dieser in das Personalplanungssystem integriert werden. Die Mitarbeitenden von LAAX Homes erhalten jeweils eine Tabelle mit dem jeweiligen Reinigungsplan. Dieser kann bei Bedarf weiterentwickelt werden, um auf kurzfristige Anpassungen reagieren zu können.
Die Vorhersage der Anzahl Abreisen zur Erhöhung der Planungssicherheit der Reinigungsteams wurde im Laufe der ersten Jahreshälfte abgeschlossen und bei der Weisse Arena Gruppe integriert. Die erfolgreiche Reinigungsplanung der Immobilien hat nicht nur einen direkten Einfluss auf die Zufriedenheit der Gäste, sondern auch auf jene des Reinigungspersonals. Das Personal kann bereits Tage vor dem Einsatz den (vorläufigen) Arbeitsplan für einen bestimmten Tag einsehen und somit das Arbeits- und Privatleben besser miteinander vereinbaren. Durch eine Standardisierung des Prozesses können zudem neue Mitarbeitende rasch eingearbeitet werden, um auch auf saisonale Schwankungen reagieren zu können.
Mehr zum Forschungsprojekt gibt es hier.
Christopher Jacobson ist Forschungsprojektleiter am Institut für Tourismus und Freizeit Tourismus und verantwortet die touristischen Arbeitspakete des Projekts.
Corsin Capol ist Professor und Studienleiter des Bachelorstudiums Computational and Data Science am Institut für Photonics und ICT sowie Projektleiter des beschriebenen Forschungsprojektes.