Tre sentrale utfordringer ved vaktlister for hjemmetjenester

Hvordan kan AI-baserte vaktlister effektivisere driften betydelig for hjemmetjenestevirksomheter?

Andrew Kith er ekspert på kunstig intelligens (AI). Han besvarer alle spørsmålene våre om utfordringene som leverandører av hjemmetjenester står overfor i forbindelse med vaktlister, og forklarer hvordan AI kan forenkle arbeidet, spare tid og kostnader og effektivisere driften betydelig.

Hva er de viktigste utfordringene leverandører av hjemmetjenester forteller om?

Min erfaring er at alle hjemmetjenesteleverandører står overfor lignende problemer med å organisere vaktlistene sine. Problemene er ikke nødvendigvis spesifikke for bransjen, men de er spesielt fremtredende innenfor hjemmetjenester, på grunn av den komplekse sammensetningen av kompetanse, behov for kontinuerlig omsorg og bransjespesifikke regler. 

1. Manuelt utarbeidede vaktlister kan ikke ta tilstrekkelig høyde for den nødvendige kompleksiteten

På grunn av hjemmetjenestebransjens karakter rapporterer alle våre kunder og potensielle kunder et høyt kompleksitetsnivå når det gjelder utarbeidelse av vaktlister: De ansvarlige må planlegge for et bredt spekter av besøkstyper med ulike kvalifikasjoner, ferdigheter og pasientpreferanser, og samtidig ta hensyn til medarbeidernes tariffavtaler, tilgjengelighet, kostnader og reisetid. Dette er svært komplisert og tidkrevende for planleggerne, og for en voksende eller stor organisasjon er det ganske enkelt ikke hensiktsmessig å håndtere prosessen manuelt.

2. Kostnads- og effektivitetslekkasjer

Ikke-optimaliserte, manuelle vaktlister fører alltid til kostnadslekkasjer, de fleste i form av unødvendig reisetid og tillegg for delt dagsverk. For mye reisetid og lange, ubetalte pauser reduserer også medarbeidertilfredsheten, noe som fører til høyere turnover blant ansatte.

3. Øyeblikkelig utdaterte vaktlister

Vaktlister er ofte utdaterte like etter publisering, på grunn av endringer i bestillinger, sykemeldte medarbeidere eller varierende etterspørsel. Derfor går det med mye tid til å utarbeide og omarbeide vaktlister, noe som fører til frustrasjon blant både ledere og pleiere. Dette påvirker selvfølgelig også omsorgsnivået, siden den «perfekte vaktlisten» aldri kan oppnås. 

Hvordan lage en perfekt vaktliste for hjemmetjenester?

Den beste måten å optimalisere vaktlister på, er å bruke AI. Vi ser at kundene våre oppnår betydelige besparelser ved hjelp av optimaliserte vaktlister for hjemmepleie. De rapporterer typisk følgende gjennomsnitt per avdeling per uke:

• 4,3 % lavere lønnskostnader

• 3,2 % redusert reisetid og 13,6 % redusert reiseavstand

• 100 % kompatible vaktlister

Algoritmen vår for planlegging av felttjenester genererer en globalt optimalisert vaktliste som overholder samtlige tariffavtaler (inkludert overtidssatser og andre lønnsvariasjoner), mens vi tar hensyn til medarbeidernes tilgjengelighet, pasientenes preferanser og de nødvendige ferdighetene og kvalifikasjonene for å utføre oppgavene. Det er mulig å prioritere ulike forretningsmål, for eksempel kontinuitet i omsorgen for pasientene og minst mulig reisetid og delte dagsverk for pleierne, noe som øker tilfredsheten blant både kunder og medarbeidere.

Er Quinyx annerledes enn andre AI-løsninger?
Det er tre hovedfaktorer som skiller Quinyx fra andre løsninger basert på kunstig intelligens.

1. De fleste andre AI-løsninger er «ut av esken-løsninger» med begrenset installasjons- og konfigurasjonsstøtte. Vi samarbeider med kundene og gir løpende støtte til finjustering av algoritmekonfigurasjonen. Det sikrer at vi produserer driftsmessig sunne vaktlister som er optimalisert for å oppfylle dine individuelle forretningsprioriteringer.

2. De fleste løsningene er utviklet for å erstatte vaktlistesystemet du bruker i dag, som krever betydelige investeringer i form av både tid og ressurser. AI-løsningene våre integreres sømløst i systemene dine for personalplanlegging. Det betyr at implementering av Quinyx AI ikke forstyrrer virksomheten eller arbeidsflyten, og alle eksisterende data kan brukes til å produsere optimaliserte vaktlister.

3. Sist, men ikke minst begynner vi prosessen med alle kundene våre med en verdianalyse. Vi bruker organisasjonens egne data til å identifisere områdene i virksomheten der algoritmene våre kan skape verdi, og til å tallfeste fordelene nøyaktig. Denne prosessen varer vanligvis i fire uker.

I den nyeste verdianalysen vår, til en hjemmetjenesteleverandør med 350 pleiere, identifiserte vi en besparelse på NOK 6,3 millioner ved å optimalisere vaktlistene deres og samtidig opprettholde den driftsmessige anvendeligheten. Hvis du vil vite hvor mye du kan spare og forbedre driften din med Quinyx, er det bare å ta kontakt.

Om Andrew

Andrew er lidenskapelig opptatt av kunstig intelligens og hvordan algoritmer kan brukes til å gjøre hverdagen enklere og bedre. Han har omfattende kunnskap om pleie- og omsorgssektoren. Andrew var en verdsatt medarbeider i Widget Brain, en ledende leverandør av AI-løsninger, og kom til Quinyx da virksomheten ble kjøpt opp i oktober 2020.