Forecasting is het voorspellen van het toekomstige werkaanbod. Je onderzoekt hoeveel werk je verwacht, wanneer dit werk plaatsvindt en welke ontwikkelingen hier invloed op hebben. Denk aan klantvragen, zorgmomenten, afspraken, bestellingen, dossiers of andere werkzaamheden.
Binnen de kwaliteitscirkel van Spril valt forecasting onder Prognose maken. Dit is het vertrekpunt van het Workforce Management en Personeelsplanningsproces.
Het doel van een prognose is voorspelbaarheid. Hoe beter je vooruitkijkt, hoe beter je beslissingen kunt nemen over de benodigde capaciteit, roosters en dagelijkse bijsturing.
Zonder een goede prognose weet je niet hoeveel medewerkers je op welk moment nodig hebt. Je loopt dan het risico dat er te weinig mensen beschikbaar zijn of juist meer mensen worden ingepland dan nodig.
Een goede prognose helpt je om:
Een prognose is geen garantie dat de toekomst precies zo verloopt. Het geeft een onderbouwde verwachting waarmee je eerder en beter kunt handelen.
Historische gegevens vormen vaak de basis van een prognose. Ze laten zien hoeveel werk er in eerdere weken, maanden of jaren was. Alleen naar het verleden kijken is niet genoeg.
Het werkaanbod kan veranderen door bijvoorbeeld:
Een betrouwbare prognose combineert daarom data met kennis uit de organisatie. De planner of forecaster moet weten welke ontwikkelingen eraan komen.
Dat vraagt om regelmatig overleg met bijvoorbeeld de operatie, HR, marketing, financiën en het management.
Prognose maken is één van de zes onderdelen van de kwaliteitscirkel.
De uitkomst van de prognose wordt gebruikt bij Capaciteit beheren. Daar bepaal je hoeveel medewerkers, uren en vaardigheden nodig zijn om het verwachte werk uit te voeren.
Vervolgens gebruik je deze informatie om een passend rooster te maken en gedurende de dag bij te sturen. Via Rapportage opstellen en Optimalisatie adviseren leer je van de resultaten. Die inzichten gebruik je weer om een volgende prognose te verbeteren.
De onderdelen van de kwaliteitscirkel zijn nauw met elkaar verbonden. Een onbetrouwbare prognose werkt door in de capaciteit, de roosters en de dagelijkse uitvoering.
Binnen de kwaliteitscirkel kijken we op strategisch, tactisch en operationeel niveau naar de prognose.
Op strategisch niveau kijk je meerdere jaren vooruit. Je onderzoekt hoe de organisatie, dienstverlening en klant, zorg of werkvraag zich kunnen ontwikkelen.
Vragen die hierbij passen zijn:
Welke ontwikkelingen veranderen het werkaanbod? Welke diensten gaan groeien of afnemen? Welke bedrijfsprocessen veroorzaken schommelingen? Welke vaardigheden zijn in de toekomst nodig?
Een strategische prognose helpt bij keuzes over groei, technologie, locaties, functies en de inrichting van de organisatie.
Op tactisch niveau kijk je meestal enkele maanden tot ongeveer een jaar vooruit. Je maakt inzichtelijk hoeveel werk je per periode verwacht en welke patronen daarin voorkomen.
Je onderzoekt bijvoorbeeld verschillen tussen maanden, weken, dagen, locaties, afdelingen, werkzaamheden en vaardigheden.
Deze prognose vormt de basis voor keuzes over formatie, contracten, verlof, werving, opleidingen en flexibele capaciteit.
Op operationeel niveau kijk je naar de korte termijn. Je vergelijkt het verwachte werkaanbod met de actuele situatie.
Je onderzoekt waarom het werk anders verloopt dan verwacht en bepaalt of bijsturing nodig is. Bijvoorbeeld doordat er meer klantvragen binnenkomen, afspraken uitvallen, werkzaamheden langer duren of een systeem niet beschikbaar is.
Een goed forecastproces bestaat uit een aantal vaste stappen.
Begin met een duidelijke vraag. Wil je het aantal klantvragen, zorgmomenten, afspraken, dossiers of benodigde werkuren voorspellen?
Bepaal ook voor welke periode en op welk detailniveau je dit wilt doen. Voorspel alleen op een niveau waarop je voldoende betrouwbare gegevens hebt én waarop je daadwerkelijk kunt sturen.
Verzamel historische gegevens over het gerealiseerde werkaanbod. Controleer of de gegevens volledig en betrouwbaar zijn.
Onderzoek opvallende afwijkingen. Een storing, registratieprobleem of eenmalige gebeurtenis kan het beeld verstoren.
Verwijder deze gegevens niet zomaar. Leg vast wat er is gebeurd en bepaal hoe je ermee omgaat.
Onderzoek of er vaste patronen in het werkaanbod zitten. Denk aan verschillen per dag van de week, maand of seizoen.
Kijk ook naar een mogelijke stijging of daling over een langere periode. Niet ieder patroon blijft bestaan. Controleer daarom regelmatig of eerdere aannames nog kloppen.
Verrijk de historische gegevens met informatie over wat eraan komt. Bespreek geplande veranderingen met de betrokken afdelingen.
Denk aan marketingcampagnes, nieuwe klanten, veranderende openingstijden, projecten, feestdagen en wijzigingen in werkprocessen.
Maak duidelijk welke aanpassingen onderbouwd zijn en welke gebaseerd zijn op een inschatting. Zo blijft zichtbaar hoe de prognose tot stand is gekomen.
Er zijn verschillende manieren om een prognose te berekenen. Welke methode het beste werkt, hangt af van de beschikbare gegevens en de patronen in het werkaanbod.
Een eenvoudig gemiddelde kan voldoende zijn bij een stabiel werkaanbod. Bij trends of seizoenspatronen zijn andere berekeningen nodig.
In het artikel 9 Forecast Methoden lees je meer over onder andere lineaire trends, voortschrijdende gemiddelden, regressie en exponential smoothing.
De toekomst laat zich niet terugbrengen tot één exact getal. Maak daarom naast een meest waarschijnlijke prognose ook inzichtelijk wat er gebeurt als het werkaanbod hoger of lager uitvalt.
Met scenario’s kun je vooraf bepalen welke maatregelen mogelijk zijn. Zo hoef je niet pas te handelen wanneer een afwijking al is ontstaan.
Vergelijk de prognose regelmatig met het werkelijk gerealiseerde werkaanbod.
Kijk niet alleen naar de grootte van de afwijking, maar ook naar de richting en oorzaak.
Was de verwachting structureel te hoog of te laag? Is een ontwikkeling gemist? Waren de gebruikte gegevens onjuist? Of is het werkproces veranderd?
Leg deze inzichten vast. Forecasting wordt beter door iedere periode opnieuw te meten, te bespreken en bij te stellen.
Je kunt verschillende meetmethoden gebruiken om te bepalen hoe nauwkeurig een prognose was.
Een bekende methode is de Mean Absolute Percentage Error, afgekort MAPE. Deze methode laat het gemiddelde procentuele verschil zien tussen de prognose en het werkelijke werkaanbod.
MAPE is niet in iedere situatie de beste meetmethode. Bij kleine of sterk wisselende aantallen kan de uitkomst een vertekend beeld geven.
Kijk daarom ook naar:
De gekozen meetmethode moet passen bij het werkaanbod én bij de beslissingen die je met de prognose wilt nemen.
De meest ingewikkelde methode is niet automatisch de beste.
Een goede forecastmethode:
Software en AI kunnen helpen om patronen te herkennen en verschillende berekeningen te vergelijken. Kennis uit de organisatie blijft nodig om ontwikkelingen te beoordelen en de uitkomst goed te gebruiken.
Een prognose wordt minder betrouwbaar wanneer:
Forecasting is daarom geen taak van één persoon. Een goede prognose vraagt om duidelijke afspraken, betrouwbare gegevens en samenwerking tussen verschillende onderdelen van de organisatie.
Een prognose laat zien hoeveel werk je verwacht. Daarmee weet je nog niet direct hoeveel medewerkers nodig zijn.
Daarvoor moet je het werkaanbod vertalen naar benodigde uren en vaardigheden. Je houdt hierbij rekening met onder andere:
Deze vertaling vindt plaats bij de volgende stap van de kwaliteitscirkel: Capaciteit beheren.
Spril helpt organisaties om hun prognoseproces goed in te richten en continu te verbeteren.
We ondersteunen onder andere bij:
Wil je weten hoe betrouwbaar jullie huidige prognose is of waar verbeteringen mogelijk zijn? Neem contact met ons op. Samen zorgen we voor meer voorspelbaarheid en goed georganiseerd werk.