Prognose for optimal bemanding er et solidt udgangspunkt, når du skal tage beslutninger, der vedrører den daglige drift. Fx beslutninger om planlægning af distribution og produktion, lagerstyring og strategisk bemanding. Med nøjagtige prognoser bliver kundeservicen bedre, omkostningerne lavere og medarbejdertilfredsheden højere. Læs mere om, hvad prognose for optimal bemanding er, hvordan det virker, og hvorfor du skal bruge det.
Hvad er prognose for optimal bemanding?
Prognose for optimal bemanding er baseret på dataanalyser, der bruger algoritmer til forudsige fremtidig efterspørgsel. Den fremtidige efterspørgsel kan tilpasses den enkelte virksomhed. Fx kan detailhandlen - udover nøglefaktorer som forventet omsætning, salg og transaktioner - have gavn af at kende det forventede antal kunder i forretningen, mens det kan hjælpe call-centre at kende det forventede antal opkald og fødevareleverandører det forventede antal bestillinger.
Hvordan laver man en prognose for optimal bemanding?
Prognose for optimal bemanding genkender mønstre i historiske data og fortsætter disse mønstre for at anslå den fremtidige efterspørgsel. Jo flere historiske data, der er til rådighed, desto mere nøjagtig prognose får man. Det kan gøres på forskellige måder. Prognoserne kan laves i regneark ved hjælp af eksponentiel udjævning og lineær regression, og det kan give gode resultater. Men forholdene ændrer sig. Tænk fx på events, tendenser, vejret og årstiderne, som har forskellig indflydelse på efterspørgslen og datasættets kontekst. Prognoser, der fungerer i én kontekst, fungerer ikke nødvendigvis i en anden. For at inddrage disse faktorers indflydelse på efterspørgslen og skabe en mere nøjagtig prognose for optimal bemanding skal du bruge mere avancerede metoder. Gerne metoder baseret på kunstig intelligens (AI). En anden fordel ved at bruge AI-drevne prognosemetoder er, at mere traditionelle prognosemetoder som historiske gennemsnit ofte kræver manuelle justeringer eller nye procedurer, når de skal indføres, og det kan være et mareridt, når man laver prognoser for forskellige forhold, der har indflydelse på efterspørgslen. Det er jo sådan, at jo flere forhold, du inddrager, desto mere nøjagtig prognose for optimal bemanding.
FORDELENE VED PROGNOSE FOR OPTIMAL BEMANDING
Prognoser for efterspørgslen giver et godt indblik i hvor mange, hvornår og hvilke produkter, du skal have på lager. Du kan bruge prognoserne til at tilpasse salgs- og markedsføringsaktiviteter, så du reducerer risikoen for ikke at have de efterspurgte varer på lager. Ved at have det antal rigtige varer på lager får du lavere lageromkostninger og højere omsætningsrate.
Prognose for optimal bemanding giver mulighed for at tilpasse logistik og bemanding. Ved at kende den nøjagtige efterspørgsel får planlæggerne mulighed for at koordinere logistik og distribution med det rette antal varebiler, optimere ruter og strømline lageraktiviteterne. Det reducerer logistikomkostningerne og maksimerer indtjeningen på aktivet.
Et andet område, hvor prognose for optimal bemanding kan være en stor hjælp, er i workforce management. Efterspørgslen er det perfekte grundlag at bygge vagtplaner på. Prognose for optimal bemanding udpeger spidsbelastninger og mere stille perioder og oversætter det til det nødvendige antal medarbejdere. Ved at inkludere overenskomster og arbejdsregler kan du skabe optimerede vagtplaner og bemande vagterne. Du kan arbejde med lettere underbemanding, når omkostningerne skal reduceres og lettere overbemanding, når du vil have garanti for en høj kundeservice. Den rette bemanding i forhold til efterspørgslen tager presset fra dine medarbejdere i spidsbelastningsperioder og reducerer overarbejde. Med prognose for optimal bemanding vil omkostningerne falde, serviceniveauet stige og medarbejdertilfredsheden øges.
Prognose for optimal bemanding har altid været interessant, men med de nyeste teknologier er prognoserne mere nøjagtige end nogensinde før. Det er blevet nemmere at generere disse prognoser hyppigere og at beregne interne og eksterne faktorers indflydelse. Prognose for optimal bemanding giver en bedre forståelse for de tilgængelige efterspørgselsdata og skaber et stærkt værktøj til at optimere driften i hele processen.
