Gestion des effectifs

Des solutions conçues pour optimiser la main-d'œuvre dans les industries de services.

On observe des améliorations de la productivité de l'ordre de 20 à 30 % grâce à une gestion optimale de la main-d'œuvre, à une meilleure prévision de la charge avec des méthodes de Machine Learning et un ajustement en temps réel du planning.

Planificateur dynamique

Dynamic Scheduler intuitive UI workforce dashboard

Une solution d'optimisation qui améliore considérablement la productivité travail par homme

La solution crée des horaires quotidiens optimisés pour chaque technicien, maximisant le respect des SLA (Service Level Agreement) et réduisant les temps de déplacement et d'inactivité.

  • Optimisation de nuit et en temps réel
  • Centré sur les décisions
  • Facilité d'intégration
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Livre blanc sur la gestion des effectifs

Rapport de gestion du service sur le terrain

Optimisation de la gestion de la main-d'œuvre

Workforce optimization dashboard

Améliorez vos marges de 15 % grâce à une conception optimale avec cette solution d'optimisation stratégique

Exploitation de modèles mathématiques propriétaires pour traiter des questions stratégiques telles que la taille idéale des effectifs, la configuration des équipes et les compétences des employés. Utilisé par une grande société de gestion d'installations pour déterminer les équipes idéales chargées de la prestation de services dans les installations des clients.

  • Transparence de la demande et la capacité
  • Conception optimale de la main-d'œuvre
  • Installations de normalisation et d'évaluation comparative

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Serco Logo
« Le London Cycle Hire Scheme a connu un mois de location record en novembre avec de très bons chiffres de distribution entre les stations vides et les stations pleines. »
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Vélos en libre-service

Bike sharing real time application view

Optimisation du programme de location de vélos de Londres pour Serco

Amélioration de la rotation des vélos entre les stations et de la satisfaction de la clientèle grâce à des prévisions en temps réel et à un inventaire optimisé des stations.

  • Techniques de Machine Learning
  • Distribution et entretien optimum des vélos
  • Suivi en temps réel
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