Anwendungsfall 1: Optimierung der Personalbesetzung für Spitzenzeiten im Einzelhandel
Szenario
Eine große Einzelhandelskette erlebt im Laufe des Tages schwankende Kundenaufkommen. Während der Hauptverkehrszeiten, wie Mittagspausen oder Abende, steigen die Kunden deutlich an, was mehr Kassierer und Bodenpersonal erfordert. Allerdings werden in den Nebenzeiten weniger Mitarbeiter benötigt, um die Arbeitskosten zu senken.
Lösung
Verwenden Sie Arbeitsstandards mit linearen Regeln, um die Anzahl der benötigten Kassierer basierend auf prognostizierten Verkaufstransaktionen während der Hauptverkehrszeiten vorherzusagen.*
Konfigurieren Sie dynamische Regeln, die unterschiedliche Produktivitätsniveaus berücksichtigen (z. B. schnellere Transaktionsverarbeitung während der Hauptverkehrszeiten).
Typischerweise verwendet man entweder lineare oder dynamische Regeln, nicht beide, da die Kombination dazu führen kann, dass die Anzahl der Mitarbeiter durch die Summe des Bedarfs aus jeder Regel überschätzt wird.
Lineare Regeln funktionieren möglicherweise am besten für Kassierer, da ihre Transaktionsgeschwindigkeit in der Regel unabhängig von der Wartelangenlänge konstant bleibt.
Dynamische Regeln hingegen könnten für Floorarbeiter besser geeignet sein, da sie bei steigender Kundenzahl meist weniger Zeit pro Kunde aufwenden.
Setzen Sie Mindestregeln um, um sicherzustellen, dass während der Geschäftszeiten immer mindestens ein Manager anwesend ist.
In Einzelhandelsgeschäften können Mindestregeln oder statische Regeln verwendet werden, um sicherzustellen, dass jemand 15 Minuten vor und nach der Öffnungszeit arbeitet, um den Laden zu öffnen und zu schließen, was ein sehr häufiges Szenario ist.
Ergebnis
Die optimale Personalstärke sorgt während der Hauptverkehrszeiten für ausreichend Personal, minimiert Überbesetzung in ruhigeren Zeiten und verbessert den Kundenservice sowie die Arbeitseffizienz.
* Wir verwenden historische Verkaufsdaten, um zukünftige Verkäufe vorherzusagen, aber für Arbeitsstandards wenden wir lineare Regeln an, die auf den prognostizierten zukünftigen Verkäufen basieren.
Anwendungsfall 2: Verwaltung von Arbeitsstandards an mehreren Standorten
Szenario
Ein Fast-Food-Franchise arbeitet an verschiedenen Standorten mit unterschiedlichen Produktivitätsniveaus aufgrund von Ausrüstungsunterschieden (z. B. benötigen ältere Maschinen in einer Filiale länger für die Zubereitung).
Lösung
Konfigurieren Sie standortspezifische Arbeitsstandards, um Produktivitätsunterschiede pro Einheit widerzuspiegeln.
Zum Beispiel einen anderen Arbeitsstandard für eine Filiale mit langsamerer Kaffeemaschine verwenden und die Anzahl der benötigten Baristas anpassen.
Verwenden Sie statische Regeln, um sicherzustellen, dass immer eine feste Anzahl von Schlüsselrollen (z. B. ein Manager und zwei Kassierer) an allen Standorten besetzt ist.
Ergebnis
Jeder Standort arbeitet effizient nach seinen individuellen Bedürfnissen, und die Arbeitskosten werden optimiert, ohne die Servicequalität zu beeinträchtigen.
Anwendungsfall 3: Automatisierung der Zeitplanerstellung für ein Callcenter
Szenario
Ein Kundenservice-Callcenter muss die Personalstärke mit Anrufvolumenprognosen abstimmen, um Service-Level-Vereinbarungen (SLA) aufrechtzuerhalten. Während der Stoßzeiten werden mehr Agenten benötigt, während in Zeiten geringer Nachfrage weniger Agenten benötigt werden.
Lösung
Verwenden Sie Dynamische Regeln, um prognostizierte Anrufvolumina mit der erforderlichen Anzahl von Agenten pro Stunde abzugleichen.
Wenden Sie Min/Max-Regeln an, um sicherzustellen, dass eine Mindestanzahl von Agenten zur Verfügung steht, um unerwartete Anrufausbrüche zu bewältigen, aber die maximale Kapazität aufgrund begrenzter Sitzplätze nicht überschreitet.
Nutzen Sie die Funktion Auto Schedule, um Schichten basierend auf optimaler Personalstärke und Verfügbarkeit zu generieren.
Ergebnis
Das Callcenter erreicht eine einheitliche SLA, reduziert die Leerlaufzeit der Mitarbeiter und vermeidet Überbesetzung in Zeiten mit geringem Umsatz, wodurch Kosten gespart und gleichzeitig die Servicequalität erhalten bleibt.