Oikeat työntekijät oikeassa paikassa oikeaan aikaan – Utopiaa vai todellisuutta varhaiskasvatuksessa?

Artikkeli on julkaistu 29.11.2018

Kuvitellaan tuttu tilanne: Lapseni sairastuu yön aikana. Päivitän päiväkodin käyttämän mobiilisovelluksen kautta tiedon, ettei hän ole huomenna paikalla. Onkin flunssa-aalto ja poissaoloilmoituksen tekevät myös Villen äiti ja Martan isä, sekä lapsia ystävällisellä ja samalla jämäkällä otteella päivästä toiseen ohjaava Vuokko.

Päiväkodin johtaja Maarit saapuu aamuvarhaisella töihin, keittää jokapäiväisen pannullisen vahvaa kahvia ja avaa samalla mobiilisovelluksen, josta näkyy yön aikana ilmoitetut poissaolot. Maaritin verenpaine nousee ainoastaan hiukan, ja sekin johtuu törmäämisestä lattialle jääneeseen leluautoon.

Samaan aikaan paikalle ovatkin jo saapuneet poissaolevan Vuokon kollegat Pirjo ja Mikko, Seuren varahenkilö Tiina sekä viereisestä päiväkodista tuuraamaan tullut Ilpo. Lapsiakin alkaa saapumaan paikalle ja kaikki ovat valmiina päivään. Muutama lapsi sairastuu vielä päivän aikana ja henkilökuntaa onkin jo reippaasti. Ilpolle tulee puhelu, että hän voisikin auttaa loppupäivän lähistön päiväkotia.

Maaritin verenpaine nousee ainoastaan hiukan, ja sekin johtuu törmäämisestä lattialle jääneeseen leluautoon.

Oliko tämä kuvaus utopiaa vai ehkä kohta jo todellisuutta? Me Seuressa uskomme jälkimmäiseen. Tilanne työntekijöiden saatavuuden osalta on todella haastava, niin asiakkaillamme varhaiskasvatuksessa kuin muilla toimialoilla kuten myös meille itsellemme. Uskomme kuitenkin, että tilannetta voidaan parantaa monella tavalla.

Tiedolla saamme oikean määrän henkilöitä oikeaan paikkaan

Data ja analytiikka sekä teknologia ylipäätään on merkittävä ajuri tilanteen parantamisessa. Jo pelkkä tieto päätösten tukena auttaa. Toki tiedon tulee olla myös helposti saatavilla ja päätöstä varten riittävän reaaliaikaista, kuten vaikkapa tiedot poissaoloista. Päätöksiä voidaan myös automatisoida ja vapauttaa aikaa päiväkodin johtaja Maaritilta.

Yhdistämällä tietoja toiminnan volyymistä (lapsimäärät), henkilöstön saatavuudesta eri toimijoilta ja muita ulkoisia tietoja, saamme hyvän pohjan ennakoinnille ja voimme suunnitella henkilöstörakennetta ja muuta toimintaa sen mukaisesti. Muuttujia on kuitenkin valtavasti ja niiden yhteisvaikutusta on vaikea huomioida. Ilman kunnon työvälineitä ei ennusteita saadakaan päivitettyä aina päivätasolle saakka.

Strategisen tai taktisenkin tason päätöksissä tieto voi olla enemmänkin päätöksenteon tukena, mutta toimeenpanon tasolla ja tarkkuustason kasvaessa automatisoidulla päätöksenteolla voi olla merkittävä vaikutus. Kun esimerkiksi tieto poissaoloista on reaaliaikaisesti saatavilla, kone voi sen perusteella sovituissa rajoissa tehdä toimenpiteitä. Yllä olevan esimerkin tapauksessa poissaolot voidaan huomioida sellaisenaan, mutta myös aikaisempien päivien poissaoloista voidaan laskea millä todennäköisyydellä ne jatkuvat, ennen kuin henkilöt edes jatkosta edes ilmoittavat.

Henkilöstön optimointi on automatisoitua työntekijöiden tarpeen mukaista sijoittelua

Esimerkissämme ajantasaisen ennusteen perusteella työvuorot voidaan optimoida uudestaan, ei pelkästään kyseisen päiväkodin, vaan esimerkiksi lähipäiväkotien välillä tai koko alueella. Eli Ilpo sai tässä tapauksessa tiedon päivitetystä työvuorostaan määritellyllä tavalla. Kun henkilömäärässä on vajausta päiväkotien välisen optimoinnin jälkeen, voidaan tilaus Seuren varahenkilöstä myös automatisoida. Mitä aiemmin tieto on saatavilla, sen paremmat mahdollisuudet niin sanotun äkkipuutoksen täyttämiseen meillä on. Toisaalta kun pystymme ennakoimaan äkkipuutosten määrään, voimme varautua tähän etukäteen ja tarjota lyhyemmälläkin varoitusajalla paremmin henkilöitä.

Mitä aiemmin tieto on saatavilla, sen paremmat mahdollisuudet äkkipuutoksen täyttämiseen on.

Tällä hetkellä täytämme jo noin kaksi kolmasosaa keikoista automaattisesti, eli vuokrahenkilöstömme valitsee itse keikkansa. Ja pyrimme lisäämään tätä erilaisilla keinoilla. Keinovalikoiman kehittämisessä teknologia näyttelee merkittävää roolia. Ohjelmistorobotiikan avulla voidaan automatisoida rutiineja ja tehdä niitä kellonajasta riippumatta ja näin vähentää esimerkiksi aamun ruuhkia. Koneoppimista voidaan hyödyntää esimerkiksi ennakoinnissa, optimoinnissa sekä toimenpiteiden kohdistamisessa optimaalisesti, kuten keikkojen ehdottamisen tai henkilöstöreservin aktivoimisessa.

Useat keinot tarvitsevat dataa ja mielellään reaaliaikaista dataa sekä tietojen vaihtamisesta eri osapuolten välillä. Tähän valmistaudumme myös Seuren Peppi-hankkeessa, jossa kehitämme valmiuksia vastata asiakkaidemme tuleviin tarpeisiin. Toki kun henkilöstön saatavuus on rakenteellista niin teknologia ei ole ainoa lääke. Vaaditaan myös muita toimia henkilöstön saatavuuden parantamiseksi, mutta se on jo oma aiheensa josta tässäkin blogissa on kirjoitettu. Uskomme kuitenkin, että järkevällä datan hyödyntämisellä voimme osaltamme edesauttaa päiväkodin johtaja Maaritin verenpaineen pysymistä sopivalla tasolla.

 Seuraa meitä FacebookissaTwitterissä, ja Instagrammissa!