Bookigy Banner

Organizace adoptují politiku nulového odpadu Zero Waste. Hnacím motorem této skutečnosti jsou především dva faktory. Zaprvé, zaměstnanci v hybridním a flexibilním prostředím pečlivě zvažují svůj způsob práce a prostory, které během ní využívají. Zadruhé, organizace od svých nemovitostí očekávají lepší návratnost investicí.

Optimalizace pracoviště je pro mnoho Facility Managerů prioritou – balancují mezi požadavky vyššího managementu na snižování nákladů a poskytování adekvátního pracovního prostředí ve kterém mohou zaměstnanci efektivně pracovat. S přechodem mnoha organizací na nové a rozmanité způsoby práce je toto pravdou víc než kdy dříve. Facility Managerům se tak nabízí fantastická možnost přehodnotit způsob řízení svého království. Zastřešující cíl takové optimalizace se však pro Facility Managery může rychle proměnit v polarizující téma, zvlášť bez tvrdých dat, která by podpořila rozhodovací proces.
Určitě je možné informovaně odhadovat, ale tvrdá fakta vyhrávají nad vnitřním pocitem stejně jako ve všech jiných argumentech. V tomto případě data odstraňují proces odhadování a nabízí spolehlivý a objektivní zdroj informací, kterým lze své rozhodnutí podložit. Představují také nenahraditelný důkaz, který můžeme prezentovat svým klientům před tím, než se k činům zavážeme.

OTÁZKA:
Měli bychom data využít ke správnému dimenzování organizace, dělat více s méně a snižovat náklady?

A

Měli bychom hodnotu z existujících prostorů těžit lépe pomocí diversifikace a přizpůsobování potřebám zaměstnanců?

ZAČÍNÁME
Před tím, než si jakýkoliv Facility Manager vyhrne rukávy a začne se potýkat s daty je tu pár věcí, na které by měli dbát:

Čistě softwarové systémy

Systémy založené čistě na softwarovém řešení zpravidla slibují hodně funkcí za málo peněz a bez nutnosti použití hardwaru. Ačkoliv jsou softwarově založená řešení kritickým komponentem při řešení rezervace místností a dalších služeb spojených s řízením prostorů, tak nám hardwarové komponenty mohou nabídnout přidané hodnoty například ve formě sledování chování v reálném čase.

Vezměte si například rezervační systém místností. Zaměstnanec si zarezervuje zasedací místnost se skvělou lokací: je blízko veškerého nejčastěji využívaného vybavení, má několik ergonomických prvků a přístup k bezdrátovému vysoko-rychlostnímu internetu. Co když se zaměstnanec rozmyslí, nepřijde v daný termín do kanceláře a neobtěžuje se se zrušením rezervace? Bez něčeho tak jednoduchého jako je panel napojený na zasedací místnost, který slouží k její kontrole, nelze zjistit, že se zaměstnanec nedostavil a jeho rezervace zůstane v systému až do jejího konce. Na papíře to vypadá skvěle, prostor je dobře využitý; avšak ve skutečnosti je tato vyžadovaná místnost prázdná polovinu pracovního dne.

Správný hardware na podporu Facility Managerů

To nás přirozeně přivedlo k tématu nezbytného hardwaru a sensorů. Jakékoliv moderní pracoviště v sobě skrývá ekosystém hardwaru a dalších zařízení IoT (Internetu Věcí), které spolu komunikují, spolupracují a vykreslují tak z dat složený digitální obraz pracovního prostředí. Hardware jako panely k rezervaci místností nebo zařízení k rezervaci pracovního stolu pomáhají schraňovat data o využití a obsazenosti prostorů.

Mezitím sensory jsou pečlivě navržené k měření jakéhokoliv aspektu fyzického světa a dají se aplikovat na škálu různých potřeb a funkcí. Ty mohou zahrnovat detekci lidské přítomnosti, nebo sběr jiných dat jako údaje o momentální kapacitě, množství návštěvníků, teplota prostředí, množství přírodního světla a další. Každý kus hardwaru nebo sensoru je nenahraditelným bodem pro sběr dat, dat, která sama o sobě velký význam nemají, ale při srovnání s ostatními daty nabízí něco mnohem významnějšího a relevantního.

Proto je vhodné přemýšlet o datech dobrých a datech špatných. Ptáte se, co jsou špatná data? Jednoduše řečeno, data pocházející z jediného zdroje, nekombinovaná s oddělenými daty z dalšího nezávislého zdroje tak, aby bylo možné sledovat trendy a korelace. Dávají nám přehled, ale pouze na povrchní úrovni, nenabízí nic, z čeho by bylo možné vycházet.

Naproti tomu dobrá data, jsou kombinovaná se škálou jiných dat z různých zdrojů. Například data o rezervacích, kapacitě, obsazenosti, teplotě a osvětlení mohou být společně skloubena a vytváří tak pronikavý a přesný přehled pracoviště, který je rozmanitý a bohatý na informace.

Kontrolní seznam před nasazením

Zde je několik kroků, které je třeba splnit před nasazením IoT a adoptování rozhodovacího procesu založeném na tvrdých datech:

Zmapujte cíle a data, o které bude Váš tým usilovat. Ujistěte se, že všichni jasně rozumí obchodním cílům. Tím pomůžete svému týmu zvolit správné nástroje, upřednostňovat potřebné projekty a soustředit se na nutné datové vstupy.

Vysvětlete svým zaměstnancům, o co Váš tým usiluje s předstihem. I když mohou být úmysly dobré, je snadné si je špatně vyložit. Zaměstnanci si mohou říkat, „Jsou tyto zařízení instalována, abych byl špehován kdykoliv jdu na schůzku?“ nebo „Sledují mě?“. Takové myšlenky zanechávají pachuť nervozity a nedůvěry. Je důležité zaměstnancům vysvětlit benefity nových zařízení a jak přesně fungují (například: anonymita dat, kam data putují, kdo má přístup).

Zapojte IT oddělení. I nejpromyšlenější plány mohou ztroskotat, pokud pečlivě nezvážíme základy, například jestli je možné nová IoT zařízení napájet a jestli ano, jakou infrastrukturu bude nutné pro tyto zařízení využívající Power over Ethernet (PoE) vybudovat. IT oddělení je sázkou na jistotu, co se logistických problémů týče. Zajistěte, aby jakákoliv nová integrace byla úspěšná a zapadla do strategického plánu organizace v rámci existujících technologií.

Průmyslová oproti spotřebitelské třídě. Vždy bychom měli prosazovat hardware průmyslové třídy nad třídou spotřebitelskou. Je zkrátka lépe stavěná pro splnění daného úkolu a nabízí snížení nákladů na vlastnictví.

Vyhýbejte se rozdílným systémům. Zvolte si IWMS (systém řízení integrovaného pracoviště), který zredukuje organizační sila a zaznamenává všechna data v jednom integrovaném systému. Zaznamenaná data potřebují úložiště, kde mohou být analyzována a využita ke zlepšení procesu rozhodování. Zavedení jednoho systému v celé FM organizaci všem ušetří peníze, námahu a čas.

Rozhodněte, kdo je šéf. Zvolení dobrého vůdce, který bude projekt řídit a zodpovídat za jeho úspěchy i zklamání je klíčové pro jakoukoliv iniciativu. Je třeba, aby v projekt věřil a byl schopný za ním stát.

TYPICKÉ UKAZATELE, KTERÉ NA PRACOVIŠTI SLEDOVAT

Zdaleka nejsnazší na sledování jsou data z rezervací. Tyto data nám ukazují kde, kdy a jak často zaměstnanci rezervují prostory, ukazují také zrušené a nevyužité rezervace, mohou být snadno shromažďována díky rezervačním systémům a hardwaru.

Skutečné využití versus rezervační data

Jednoduchá metrika na porovnávání je, čas, kdy lidé skutečně využívají zarezervovaný prostor s délkou rezervace. Toho lze dosáhnout srovnáním délky rezervace zasedací místnosti s časem check-outu uživatelů.

Data obsazenosti versus lokace

Tyto data ukazují skutečný čas, kdy se Vaše zdroje pracoviště využívají. Jak dlouhá byla schůzka v zasedací místnosti číslo 203, kolik času strávili zaměstnanci mimo místnost během rezervace a tak dále.

Procento využití plné kapacity

Jak často jsou prostory plně obsazené, jestli vůbec.

Data využití různých typů prostorů

Tento vzorový ukazatel ukazuje, do jaké míry se prostory využívají, to je užitečné především pokud existují různé typy prostorů, zasedací místnosti, shromažďovací prostory, salónky, tiché kóje a jiné. Zhodnocení vychází z dat přihlášení do místnosti.

Historická versus současná data obsazenosti

Nezbytné pro identifikování trendů nebo zvyků zaměstnanců a toho, jak se mění v čase, ať už v reakci na počínání Facility Managementu, nebo jiných vnějších vlivů.

Zasedací versus pracovní versus další typy prostorů

Při úpravě půdorysu a navyšování či snižování kapacity prostoru lze tento ukazatel porovnat s ostatními daty ke zhodnocení účinnosti.

MÁTE DATA Z NĚKOLIKA ZDROJŮ, CO TEĎ?

Nyní je otázkou, jak se všemi těmito čerstvými daty naložit. Jaké trendy hledáme? Co je nutné na pracovišti zlepšit a jak ho poupravit, aby lépe sloužilo potřebám zaměstnanců? Kde můžeme ušetřit náklady? Jak vyřešit dilema, zda se vydat cestou redukování prostoru, který si organizace momentálně pronajímá nebo maximalizací využití prostoru, kterým momentálně disponuje anebo nalezení rovnováhy mezi těmito dvěma možnostmi?

Data sama o sobě jsou hrubá surovina. Nyní je čas produkovat vhledy, které nám umožní činit rozhodnutí ohledně našeho prostoru. Facility Manageři nechtějí navigovat několik rozdílných systému na cestě k těmto vhledům. S využitím IWMS zkombinovaným s daty z různých zdrojů a analyzovaných pomocí umělé inteligence (AI), mohou Facility Manageři data o využití a obsazenosti spojit a vytvořit tak moderní systém, který bude doručovat data vizualizace jednoduché na uchopení – to vše na jednom místě. Tyto náhledy jsou lze využít při zvažování obnovování nájmů, rozšiřování či uskromnění prostoru a poskytování různých typů pracovnách míst uživatelům tak, jak je potřebují.

Vezměme si například již dříve zmiňovaný problém systému horkých stolů. Zaměstnanci si místo zarezervují a poté se nedostaví, aniž by rezervaci zrušili, čímž blokují ostatní od jeho využití. Pokud se podíváme na data obsazenosti v reálném čase, ukážou nám, že je více jak 90 procent stolů využitých; nicméně zaměstnanci si již dříve stěžovali, že nemohou vytvořit rezervaci, ačkoliv volná místa stále jsou. To je problém. Když vyšší vedení uvidí několik prázdných stolů, může je to vést k mylnému předpokladu, že mají nadbytek místa. Začnou se ptát, zda je tolik kancelářského prostoru doopravdy potřeba. Takové problémy se mohou začít rychle zhoršovat.

ZÁVĚR

Správně nastavit prostor organizace, maximalizovat jeho využití, nebo zlatá střední cesta? Na tuto otázku neexistuje univerzální odpověď. Za pomoci množství sesbíraných dat a vhledů je pro Facility Managery snadné udělat správné rozhodnutí. Data mohou potvrdit to, co už dříve tušili, nebo přinést na světlo nové skutečnosti. Ať tak, nebo tak, poskytují nám novou úroveň sebedůvěry v rozhodování na základě tvrdých dat namísto pouhého pocitu.

—-

PŘÍBĚH ÚSPĚCHU

Organizace IBM Global Real Estate (GRE) důsledně využívá data a náhledy z nich vyplývající k tomu, aby se stala realitní organizací poháněnou umělou inteligencí. Před pandemií COVID-19 dramaticky zlepšila svůj management pronájmů a prostorů pomocí vhledů vygenerovaných IWMS, tím docílila ušetření nákladů. Když udeřila pandemie, vznikla potřeba ještě lépe porozumět obsazenosti a využití prostorů, aby organizace věděla, jak se její prostory užívají.

Podařilo se jim generovat data obsazenosti v reálném čase, překrytá s daty z pracoviště. Organizace toto řešení nadále zlepšuje pomocí sensorů IoT, Wi-Fi přístupových bodů a technologií heat-mapping, které doručují kritické informace využití prostor, včetně přelidňování.

Výsledkem je, že týmu společnosti GRE podařilo redukovat čas potřebný na vypracování analýzy využití prostoru o 99 %, z 10 dnů na pouhých 10 minut. Navíc jsou takto vygenerovaná data vysoce přesná, vedoucí GRE mohou optimalizovat využívání i výdaj napříč svého globálního portfolia.

Z článku With Confidence, Finding answers in the office metrics, Lisa Barclay, John Wang (FMJ IFMA May/June 2022), přeložil David Domalíp

Přihlášení k newsletteru Ifma.cz