Auto-tilldelning användningsfall
Uppdaterad
av
Leigh Hutchens
Användningsfall: Bemanning för säsongsförändringar inom hotellbranschen
Scenario
En hotellkedja upplever säsongsbetonade efterfrågefluktuationer, med högre beläggningsgrader under sommaren och helgdagar och lägre under lågsäsong. Den optimala bemanningen av receptionister, städpersonal och kökspersonal måste anpassas efter gästbokningar.
Lösning
- Definiera Optimala Bemannings Variabler för varje avdelning (t.ex. reception, städning, kök) baserat på prognostiserade gästankomster och rumsbeläggning.
- Tillämpa Statiska Regler för att säkerställa att kritiska roller, såsom en receptionist per skift, alltid är täckta.
- Använd Statiska Regler för städpersonal, skala personalen baserat på antalet belagda rum, vilket möjliggör flexibilitet under hög- och lågsäsong.
Resultat
Hotellet fungerar effektivt med rätt antal personal för att leverera utmärkta gästupplevelser, och undviker både överbemanning och underbemanning.
Användningsfall: Hantering av bemanning i en tillverkningsanläggning
Scenario
En tillverkningsanläggning producerar varor baserat på efterfrågeprognoser. När produktionen ökar eller minskar behöver antalet maskinoperatörer, kvalitetsinspektörer och monteringslinjearbetare anpassas till produktionsschemat.
Lösning
- Skapa Optimala bemannings-variabler för varje roll kopplad till produktionsprognoser, såsom enheter producerade per timme.
- Använd Min/Max-regler för att ställa in minimibemanningsnivåer för kritiska roller som maskinoperatörer för att säkerställa kontinuerlig produktion, samtidigt som du begränsar maximal bemanning för roller med fysiska utrymmesbegränsningar på monteringslinjen.
- Inkorporera arbetsstandarder med Linjära regler för att beräkna personalbehov baserat på antalet enheter prognostiserade per timme.
Resultat
Anläggningen upprätthåller hög produktionseffektivitet, säkerställer produktkvalitet och optimerar arbetskostnader genom att justera personalnivåer i realtid för att möta efterfrågan.
Ytterligare information
Generellt används dynamiska regler när ökade prognosnivåer resulterar i högre produktivitet. Till exempel när anställda kan hantera uppgifter mer effektivt när efterfrågan ökar. Å andra sidan tillämpas linjära regler när ökade prognoser inte leder till högre produktivitet, såsom när det tar samma tid att placera en produkt på en hylla, oavsett efterfrågan.
Det är ovanligt att kombinera båda typerna av regler för samma roll.
Dynamiska regler föredras ofta av mindre "mogna" organisationer—de som ännu inte har analyserat exakta tidpunkter för uppgifter. Till exempel, istället för att beräkna den genomsnittliga tiden det tar för en barista att förbereda en kaffe, kan de förlita sig på allmän kunskap eller erfarenhet. Till exempel vet de att under en hektisk dag (definierad som 100+ besökare per timme) behöver de tre kassörer schemalagda för att förhindra överarbete och säkerställa rimliga kölängder.
