Planification stratégique des ressources pour un leader du facility management et des services aux entreprises

Le leader mondial du facility management et des services aux entreprises

Basée à Copenhague, cette société de facility management est présente dans plus de 65 pays, et compte 500 000 employés et plus de 5 000 sites clients. Son engagement en faveur de l’excellence des services lui a permis de s’imposer comme le leader mondial du secteur. Afin de mieux exploiter les synergies entre les services et de renforcer son leadership en matière d’excellence, le client cherchait à adopter un outil d’aide à la décision basé sur les données pour l’aider à concevoir la main-d’œuvre optimale pour chaque site client.

Une solution conçue pour relever les principaux challenges en matière de planification de la main-d’œuvre

Il est important pour les sociétés qui ont un grand nombre de ressources qui délivrent les services de vérifier que les accords de niveau de services sont respectés et que la main d’œuvre est vraiment productive. Pour y parvenir, les leaders du marché ont embarqué de l’analytics dans leurs logiciels. Ces solutions se concentrent généralement sur la planification à court terme, mais ne débloquent pas les améliorations potentielles découlant de la conception optimale de la main-d’œuvre. En s’appuyant sur des techniques d’optimisation mathématique, DecisionBrain a mis au point une solution qui répond aux questions de conception de la main-d’œuvre telles que :

• Quel est le nombre idéal de ressources ?
• Quelles sont les compétences que les employés doivent posséder ?
• Quelle est la structure d’équipe idéale ?
• Quelles synergies entre les services devraient être étudiée ?
• Quelle charge de travail sous-traitée peut être internalisée et comment ?

La solution est appliquée au niveau du site et propose des recommandations spécifiques à chaque site. Les meilleurs résultats sont généralement obtenus sur les sites clients qui comptent plus de 50 employés et qui fournissent au moins trois services.

Une approche structurée et modulable sur tous les sites des clients

La première étape dans l’élaboration de la solution a été de créer une standardisation et une visibilité des performances des ressources, tant du côté de la demande que de celui des capacités. Pour ce faire, une taxonomie spécifique (services, compétences, activités et rôles professionnels) et un modèle de données détaillé ont été mis au point pour représenter la charge de travail effectuée au cours d’une semaine type.

En examinant simplement une semaine type de demande et de capacité, les superviseurs ont souvent pu identifier les possibilités d’amélioration en réaffectant les tâches ou en réattribuant les ressources entre les équipes.

Gagnez en transparence sur la structure détaillée de la demande et la disponibilité de la main-d’œuvre. Identifiez les employés/équipes en periode d’inactivité.

En outre, en imposant une normalisation entre les sites et les zones géographiques, l’application a permis de réaliser des analyses comparatives et d’identifier les meilleures pratiques, favorisant ainsi l’excellence opérationnelle.

Application de techniques d’optimisation mathématique pour améliorer la productivité

Nous avons rendu visible la charge de travail et la capacité. Puis, nous avons appliqué des techniques d’optimisation mathématique à différentes dimensions de l’entreprise afin d’améliorer la productivité du personnel. L’objectif de ces optimisations est de minimiser le coût de la prestation des services sous contrat, calculé comme le coût de la main-d’œuvre plus le coût des heures supplémentaires plus le coût des sous-traitants.

Dans la première démarche, on applique un planificateur de capacité optimisé dans lequel les tâches sont redistribuées dans le temps et entre les équipes afin de fournir la charge de travail requise avec un effectif réduit.

Une deuxième approche définit le
schéma d’affectation optimal des employés afin de mieux faire correspondre les profils et la demande.

Une troisième approche, appelée upskilling (Mise à niveau des compétences), ajoute de nouvelles compétences aux employés selon des critères d’acquisition de compétences prédéfinis, de sorte que le coût hebdomadaire du service est réduit. Cette optimisation est destinée à exploiter pleinement les synergies entre les services et à permettre à cette société de tirer parti de son approche de services et d’auto-prestation.

Une quatrième approche définit la charge de travail optimale sous-traitée qui répond à la politique de tiers et réduit le coût du service.

La dernière approche d’optimisation, SLA optimizer, aide à proposer à ses clients des modifications spécifiques de ses SLA qui seraient bénéfiques pour tous et qui maintiendraient le niveau de service tout en réduisant le coût du service.

Réaffecter la charge de travail aux équipes et redéfinir la taille et la structure des effectifs pour augmenter le taux d’utilisation.

Des améliorations notables dans un secteur à faible marge bénéficiaire

La solution a été fournie avec une interface web utilisateur intuitive, où les analystes pouvaient facilement analyser les données, expérimenter différentes approches d’optimisation, explorer plusieurs scénarios et discuter avec la direction du site des actions les plus appropriées qui permettraient d’améliorer l’efficacité globale du personnel et de réduire le coût des services.

Les résultats ont réduit le coût des services de l’ordre de 10% à 15% pour les sites de plus de 50 employés fournissant au moins trois services. La productivité de la main-d’œuvre s’améliore jusqu’à 20 %, la part de la charge de travail à réaliser soi-même augmente et les employés ont la possibilité d’accroître leurs compétences et d’effectuer des tâches dans l’ensemble des services.