Toewijzen van use cases
Updated
by
Leigh Hutchens
Use Case: Personeelsbezetting voor seizoensveranderingen in de horeca
Scenario
Een hotelketen ervaart seizoensgebonden vraagfluctuaties, met hogere bezettingsgraden tijdens de zomer en feestdagen en lagere tarieven tijdens het laagseizoen. Het optimale aantal receptiemedewerkers, schoonmaakpersoneel en keukenpersoneel moet in lijn zijn met de boekingen van gasten.
Oplossing
- Definieer Optimale Personeelbezetting Variabelen voor elke afdeling (bijv. receptie, schoonmaak, keuken) op basis van de prognose van gastenaankomsten en kamerbezetting.
- Pas Statische Regels toe om ervoor te zorgen dat kritieke rollen, zoals één receptiemedewerker per dienst, altijd gedekt zijn.
- Gebruik Statische Regels voor schoonmakers, waarbij het personeel wordt opgeschaald op basis van het aantal bezette kamers, wat flexibiliteit mogelijk maakt tijdens piek- en dalperiodes.
Resultaat
Het hotel opereert efficiënt met het juiste aantal medewerkers om uitstekende gastervaringen te leveren, waarbij zowel overbezetting als onderbezetting wordt vermeden.
Use Case: Beheer van personeelbezetting in een productiebedrijf
Scenario
Een productiebedrijf produceert goederen op basis van vraagprognoses. Naarmate de productie toeneemt of afneemt, moet het aantal machine-operators, kwaliteitsinspecteurs en assemblagelijnmedewerkers in lijn zijn met de productieplanning.
Oplossing
- Creëer Optimal Headcount Variables voor elke rol die gekoppeld is aan productieprognoses, zoals eenheden geproduceerd per uur.
- Gebruik Min/Max-regels om minimale personeelsniveaus in te stellen voor kritieke rollen zoals machine-operators om continue productie te garanderen, terwijl het maximale personeelsbestand wordt beperkt voor rollen met fysieke ruimtebeperkingen op de assemblagelijn.
- Integreer Arbeidsnormen met Lineaire Regels om de personeelsbehoefte te berekenen op basis van het aantal eenheden dat per uur wordt voorspeld.
Resultaat
De fabriek behoudt een hoge productie-efficiëntie, waarborgt de productkwaliteit en optimaliseert de arbeidskosten door personeelsniveaus in real-time aan te passen aan de vraag.
Aanvullende informatie
Over het algemeen worden dynamische regels gebruikt wanneer verhoogde prognoseniveaus resulteren in hogere productiviteit. Bijvoorbeeld wanneer werknemers taken efficiënter kunnen uitvoeren naarmate de vraag groeit. Aan de andere kant worden lineaire regels toegepast wanneer verhoogde prognoses niet leiden tot hogere productiviteit, zoals wanneer het evenveel tijd kost om een product op een plank te plaatsen, ongeacht de vraag.
Het is ongebruikelijk om beide soorten regels voor dezelfde rol te combineren.
Dynamische regels worden ook vaak geprefereerd door minder "volwassen" organisaties—degenen die nog geen precieze taakuren hebben geanalyseerd. Bijvoorbeeld, in plaats van de gemiddelde tijd te berekenen die een barista nodig heeft om een koffie te bereiden, kunnen ze vertrouwen op algemene kennis of ervaring. Ze weten bijvoorbeeld dat op een drukke dag (gedefinieerd als 100+ bezoekers per uur), ze drie kassiers ingepland moeten hebben om overwerk te voorkomen en redelijke wachtrijen te garanderen.
