Tre utmaningar för scheman i hemtjänsten

Hur kan vi dra nytta av AI för att skapa bättre scheman för hemtjänstpersonal? 

Quinyx AI-expert, Andrew Kith, har full koll på vilka utmaningar som chefer inom hemtjänsten står inför när det gäller att schemalägga sin personal. Här berättar Andrew hur  man med hjälp av AI kan skapa bättre scheman för att spara tid, minska kostnader och effektivisera verksamheten.

Utmaningar när man lägger scheman inom hemtjänsten.

Alla aktörer som tar hand personer i hemmet står inför ungefär samma utmaningar när det gäller schemaläggning. Utöver de som är specifika för vården i allmänhet behöver de också ta hänsyn till att patienterna finns på olika platser. 

1. Komplext med manuell schemaläggning

Våra kunder berättar att det är väldigt komplext att bemanna på ett bra sätt. Den som lägger schemat behöver ta hänsyn till många olika saker, som personalens kompetens och tillgänglighet och patientens egna önskemål. Man behöver även ta hänsyn till kostnader och restid. Det är ett stort pussel som tar lång tid att lägga och som är svårt att få till på ett bra sätt. I en större organisation är det nästan omöjligt att ta hänsyn till alla faktorer och göra alla nöjda. 

2. Onödiga kostnader och mindre effektivitet

Manuella scheman genererar alltid i ineffektivitet på grund av onödigt långa restider och skift som behöver delas upp. Långa avstånd och obetalda raster leder dessutom till missnöjd personal, vilket i sin tur leder till en högre personalomsättning. 

3. Scheman har en kort livslängd

Scheman når ofta sitt bäst före-datum redan innan de publicerats eftersom bokningar ändras, medarbetare blir sjuka och patienternas behov förändras. På många håll lägger chefer mycket tid på att uppdatera scheman, vilket leder till frustration både hos ledare och vårdpersonal. Både effektivitet och nöjdhet påverkas. 

Finns det perfekta schemat?

AI är ett effektivt sätt att optimera scheman, och vi har sett att smarta scheman för hemtjänsten ger stora besparingar.

Exempel på hur mycket man kan spara med AI:

• 4,3 procents besparing på lönekostnader

• 3,2 procent minskad restid 

• 13,6 procent minskad resväg 

• ALLA scheman följer lagar och avtal för medarbetarna

Quinyx har en algoritm som är designad för schemaläggning av just personal som arbetar under skift. Den levererar kostnadsoptimerade scheman samtidigt som den tar hänsyn till önskemål från patienten, personalens tillgänglighet och vilka kompetenser samt utbildningar som krävs för att utföra olika moment. Lösningen gör det också möjligt att prioritera vilka mål ni vill styra mot, som till exempel att patienterna får träffa samma vårdgivare så ofta som möjligt, eller att minimera vårdpersonalens restid. Det leder både till gladare kunder och medarbetare. 

Skiljer sig Quinyx lösning från andra AI-lösningar? 

Svaret är ja, och det är tre saker som gör att att Quinyx lösning är unik: 

1. De flesta andra AI-lösningar kommer i en färdig paketering med begränsade möjligheter till anpassning vid installation och konfiguration. På Quinyx arbetar vi tillsammans med våra kunder och erbjuder support under resans gång för att finjustera lösningen. Det gör att vi levererar scheman som är optimerade för varje verksamhets unika mål.

2. De flesta lösningar är designade för att ersätta ett befintligt system, vilket innebär en stor investering i tid och pengar. Quinyx kopplas sömlöst in i ert befintliga system för bemanningsplanering. En implementation av Quinyx AI påverkar inte vare sig er verksamhet eller era arbetsflöden, och all data kan användas för att optimera era scheman.

3. Sist men inte minst så inleder vi alla kundsamarbeten med att utvärdera om det går att räkna hem lösningen. Vi använder kundens data för att identifiera områden i verksamheten där algoritmen kan skapa värde och för att uppskatta hur stor nyttan blir. 

När vi nyligen utvärderade om en vårdgivare med 350 medarbetare kunde ha nytta av vår lösning upptäckte vi en möjlighet för dem att spara upp till ca 5,8 miljoner kronor. Vill du veta hur mycket ni kan spara, och hur just er verksamhet kan förbättras tillsammans med oss? 

Om Andrew

Andrew har en lång erfarenhet inom Workforce Management. Det bästa han vet är att få omsätta sin kunskap inom AI och algoritmer för att göra livet bättre för personal och patienter.