Facility/Property management blog

Az adatvezérelt takarítás megváltoztatja a facility managementet

Napjainkban a technológiai megoldások sokasága áll a tulajdonosok, a property- és a facility managerek rendelkezésére, beleértve a dolgok internetét (IoT), a mesterséges intelligenciát (MI vagy AI) a gépi tanulást, a felhőalapú megoldásokat és az adatkezelést. Ezen belül az adatvezérelt tisztítás magában foglalja az adatok gyűjtését, elemzését és felhasználását a tisztítási tevékenységekre vonatkozó megalapozott döntések meghozatalához. A tisztítási mérőszámok, például a gyakoriság, az időtartam és a rendelkezésre álló erőforrások nyomon követésével a takarítási szakemberek optimalizálhatják folyamataikat.

A létesítménygazdálkodás minden szervezet működésének kulcsfontosságú eleme, amely számos olyan szolgáltatást foglal magában, amelyek célja az épített környezet funkcionalitásának, kényelmének, biztonságának, biztonságosságának és hatékonyságának biztosítása. A facility management hagyományosan munkaigényes és összetett feladat, amely aprólékos tervezést, koordinációt és végrehajtást igényel.

A technológia megjelenésével a létesítménygazdálkodás mélyreható átalakuláson megy keresztül, amely lehetővé teszi a vezetők számára a műveletek racionalizálását, a szolgáltatásnyújtás javítását és az erőforrások kihasználásának optimalizálását. Számos kulcsfontosságú technológiai fejlesztés feltárásával a managerek nagyobb betekintést nyerhetnek a létesítménygazdálkodási szolgáltatások optimalizálásában betöltött szerepükbe, valamint az intézményi és spekulációs létesítményekre gyakorolt hatásukba.

A technológia felhasználása a létesítménygazdálkodás optimalizálása érdekében 

Ahogy a Facilitiesnet.com nemrégiben megjelent cikke rámutat, a létesítménygazdálkodás az elmúlt években jelentősen átalakult, a manuális és reaktív megközelítésből egy proaktívabb és technológia-alapú modellé vált. A facility managerek hagyományosan nagymértékben támaszkodtak a papíralapú rendszerekre, táblázatokra és a manuális folyamatokra a létesítmények kezelésében. A következmények közé tartoztak a nem hatékony működés, a késedelmek és a pontatlanságok.

Az elmúlt években a technológia a különböző létesítmény-részlegek működési hatékonyságának sarokkövévé vált. A fejlett technológiai megoldások integrálása a létesítményekhez kapcsolódó szolgáltatásokba jelentősen növelte a műveletek hatékonyságát, megbízhatóságát és fenntarthatóságát. A fejlett technológiák megjelenésével a létesítménygazdálkodás alapvetően megváltozott, lehetővé téve a vezetők számára a rutinfeladatok automatizálását, a létesítmények valós idejű nyomon követését és az adatvezérelt döntések meghozatalát.

Ma a technológiai megoldások sokasága áll a tulajdonosok, a property- és a facility managerek rendelkezésére, beleértve a dolgok internetét (IoT), a mesterséges intelligenciát (MI vagy AI) a gépi tanulást, a felhőalapú megoldásokat és az adatkezelést. E hatalmas témakörből válasszuk ki az utolsót, s szűkítsük mostani blogbejegyzésünk tárgyát az adatvezérelt takarításra!

Mi az adatvezérelt tisztítás?

A Tudor Group megfogalmazása szerint adatvezérelt takarítás az adatok és a technológia felhasználásának gyakorlatát jelenti a tisztítási folyamatok optimalizálása érdekében, hogy a lehető legjobb szolgáltatást nyújtsák az ügyfeleknek. Ez lehetővé teszi a takarítás prediktív – és nem csak reagáló – megközelítését, mivel lehetővé teszi annak megértését, hogy a lakók hogyan használják az épületet, ami azt jelenti, hogy a takarítócsapatok az adatok alapján tudják, hogy mikor és hol kell takarítani. Az épületek használatának újonnan szerzett ismerete lehetővé teszi a takarítási ütemtervek és az erőforrások hatékonyabb elosztását.

A Cmmonline.com egyik július 8-i cikke rámutat arra, hogy a takarítóvállalatok egyre inkább alkalmazkodnak az adatvezérelt gyakorlatokhoz, és nem csupán azért, hogy kövessenek egy trendet, hanem azért, mert ez szükségszerűség a működési hatékonyság növelése, a költségek csökkentése és a szolgáltatás minőségének javítása érdekében. A beltéri környezet és az emberi egészség védelme kritikus fontosságú a takarítóipar hatékonysága szempontjából. Többé már nem egyszerűen csak eladjuk a munkaerőt, vagy nem töltjük időnk nagy részét a megjelenés hangsúlyozásával és a tisztaság illúziójának megteremtésével. A szennyeződések kivonására és eltávolítására, valamint az adatok felhasználására összpontosítunk a takarítási rendszerek és folyamatok mérésére és javítására.

A minőségbiztosítás minden tisztítási művelet kritikus szempontja. A hagyományos ellenőrzési és visszajelzési módszerek szubjektívek és következetlenek lehetnek. Az adatelemzés objektívebb és megbízhatóbb megközelítést biztosíthat a tisztaság ellenőrzéséhez.

Az adatvezérelt tisztítás magában foglalja az adatok gyűjtését, elemzését és felhasználását a tisztítási tevékenységekre vonatkozó megalapozott döntések meghozatalához. A tisztítási mérőszámok, például a gyakoriság, az időtartam és a rendelkezésre álló erőforrások nyomon követésével a takarítási szakemberek optimalizálhatják folyamataikat.

A teljesítmény megértése a mérésen keresztül

A teljesítmény szerves része a sikernek, és a hatékony teljesítményt csak úgy lehet dokumentálni, ha mérjük. A mérés az első lépés, amely a következetességhez és a fejlődéshez vezet. Ha valamit nem tud mérni, nem tudja megérteni. Ha nem tudja megérteni, akkor nem tudja irányítani. Ha nem tudja irányítani, nem tudja javítani.

A mérhető tényezők azonosításával maximalizálni tudja az emberek, a tulajdonuk és a beltéri környezet védelmét. A takarítási műveletek piszkosak, mechanikusak, és átmenetileg létrehozhatnak olyan körülményeket is, amelyek veszélyesek a beltéri környezetet használókra és/vagy a takarítást végzőkre. A berendezések hatékonyságának, az Ön által használt tisztítószerek mennyiségének és a hogy megfelelően használja-e ezeket a vegyszereket, segít a takarítási célok elérésében.

Összehasonlítási referenciaértékek felállítása

Miután meghatározta, hogy mely tényezőket kell mérni, mindenképpen határozza meg a takarítási tevékenységekre vonatkozó kulcsfontosságú teljesítménymutatókat (az úgynevezett KPI-ket). Ezután be kell vezetnie az adatgyűjtéshez szükséges eszközöket, és rutint kell kialakítania az adatok elemzésére. Szerencsére ezekhez a feladatokhoz segítség áll rendelkezésre. Legalábbis a nemzetközi színtéren.

A berendezések, eszközök és technológiák hatékony felhasználása segíthet a takarítás termelékenységének a növelésében. Az ISSA „Cleaning Times & Tasks” („Takarítási idők és feladatok”) nyolcadik kiadása öt összetevőre összpontosít: feladat, eszköz, idő, összesített egységek és képzés. Ezeket az összetevőket viszonyítási alapként használhatja, hogy összehasonlítsa a takarítás módját egy iparági szabványhoz képest; céljuk, hogy iránymutatásként szolgáljanak a munka becsléséhez. költségek és a takarítási kiadások becslésére.

A takarítási idők kiszámításával meghatározhatja, hogy mennyi időbe telik a személyzetének bizonyos feladatok elvégzése, például, hogy hány percig tartana felmosni 2700 négyzetméter vinyl padlót egy moppal és egy kétkamrás vödörrel.

Az adatgyűjtő eszközök egy másik hasznos forrást jelentenek. Valós idejű adatokat szolgáltatnak, amelyek segítségével a facility managerek és a takarítási szakemberek pontosan meghatározhatják a létesítményükben felmerülő konkrét takarítási igényeket, így a személyzet „intelligensebben” dolgozhat.

Az adatvezérelt tisztítás optimalizálása az oktatás révén

Az adatvezérelt takarítás átalakítja az iparágat. Az ISSA a GBAC STAR Service akkreditációs kritériumainak elemeit beolvasztotta az ISSA Cleaning Industry Management Standard (CIMS) szabványba. Az eredmény – a GBAC által továbbfejlesztett ISSA CIMS – meghatározza a sikeres, minőségi takarítószervezetek elsődleges jellemzőit, megújult hangsúlyt fektetve a higiénikus környezet fenntartására a tisztítási, fertőtlenítési és fertőzésmegelőzési protokollok révén. A CIMS Advanced by GBAC leírja azokat az eljárásokat és elveket, amelyeket figyelembe kell venni a takarítás minőségirányítási programjainak megtervezésekor és megvalósításakor, többek között:

– Annak biztosítása, hogy minden érdekelt fél megértse és elfogadja az egyes helyszínekre vonatkozó elvárásokat és eredményeket.

– Olyan minőségügyi terv kidolgozása és dokumentálása, amely magában foglalja a teljesítmény nyomon követésére, a korrekciós intézkedések megtételére és a folyamatos fejlesztés biztosítására szolgáló eljárásokat.

– Eszközök és módszerek alkalmazása a takarítási szolgáltatások minőségének mérésére. A felügyeleti eszközökre példák találhatók az ISSA Clean Standard és a GBAC Process Verification and Auditing Tools for the Cleaning Industry Guide (Folyamatellenőrzési és auditálási eszközök a tisztítóipar számára) című útmutatójában.

– A folyamatos fejlesztés iránti elkötelezettség a teljesítményadatok rendszeres felülvizsgálatával, a korrekciós intézkedések végrehajtásával és a folyamatok frissítésével a változó ügyféligényeknek és az iparági szabványoknak való megfelelés érdekében.

Milyen előnyökkel jár az adatvezérelt takarítás bevezetése?

1. Hatékonyság és költségmegtakarítás

Az adatvezérelt takarítás egyik legnagyobb előnye a hatékonyság növelése és a költségek csökkentése. Az adatok alapján pontosan meghatározható, hogy mely területek igényelnek gyakrabban takarítást, és melyek kevésbé. Ezáltal elkerülhető a felesleges takarítás, és a takarítószemélyzet ideje és energiája is jobban kihasználható. Emellett a takarítószerek és eszközök felhasználása is optimalizálható, ami további költségmegtakarítást eredményez.

A mesterséges intelligenciával működő robotok is programozhatók úgy, hogy a foglaltsági adatok alapján meghatározott területeket meghatározott időpontokban takarítsanak. Ez kiküszöböli a kézi ütemezés szükségességét, és értékes időt és erőforrásokat takaríthat meg.

2. Környezetbarát megoldások

Az adatvezérelt takarítás hozzájárulhat a fenntarthatósághoz is. Az optimalizált takarítási folyamatok révén csökkenthető a víz- és vegyszerfelhasználás, ami környezetbarátabbá teszi a takarítást. Emellett az energiafelhasználás is csökkenthető, például azáltal, hogy a takarítógépek csak akkor működnek, amikor valóban szükség van rájuk.

3. Javuló munkakörülmények

Az adatvezérelt takarítás nemcsak a hatékonyságot növeli, hanem a takarítók munkakörülményeit is javítja. Az adatok alapján pontosabban meghatározható, hogy mely területeken van szükség takarításra, így a dolgozók elkerülhetik a felesleges munkát és a túlterhelést. Emellett a valós idejű adatok segítségével gyorsabban reagálhatnak a problémákra, ami növeli a munkavégzés hatékonyságát és az elégedettséget.

Ugyanez a Tork útmutatója szerint:

1. A maximális takarítási hatékonyság elérése
2. A munkatársak elkötelezettségének fokozása
3. Az ügyfél-elégedettség új szabványának felállítása

Mint láthatta, az adatvezérelt takarítás egy olyan innovatív megközelítés, amely a technológia és az adatelemzés segítségével forradalmasítja a takarítási iparágat. Az adatok gyűjtése és elemzése révén hatékonyabb, költséghatékonyabb és környezetbarátabb takarítási folyamatok alakíthatók ki, amelyek javítják a munkakörülményeket és hozzájárulnak a fenntarthatósághoz.

Ahogy Jean Dussaix, a Sodexo egyik vezető munkatársa megfogalmazta:

„Az adatvezérelt takarítás megváltoztatja az iparágat. Először is, drámaian javítja a hatékonyságot. Másodszor, növeli a személyzet motivációját. Láthatjuk, hogy növeli a munkatársaink elkötelezettségét. Harmadszor, új és magasabb színvonalú takarítást teremt ügyfeleink számára. A valós idejű adatokkal növelni fogjuk az egész piac teljesítményét.”

Tisztítási, takarítási feladatainak megoldásához (is) forduljon bizalommal „a sikeres munkahelyek gondos gazdáihoz”, a BIG-HAUSE Kft. a szakembereihez!

A címlapkép forrása: Freepik.com
Közzététel: 2024. július 23.
© Kérjük a szerkesztőségeket, hogy bejegyzésünk átvételekor hitvatkozásként jelöljék meg (linkkel) a Property/Facility Management Blog-ot és/vagy a BIG-HAUSE Kft-t!

Data-driven cleaning is changing facility management

Today, there is a multitude of technological solutions available to owners, property and facility managers, including the Internet of Things (IoT), Artificial Intelligence (AI), machine learning, cloud-based solutions and data management. Within this, data-driven cleaning involves the collection, analysis and use of data to make informed decisions about cleaning activities. By tracking cleaning metrics such as frequency, duration and available resources, cleaning professionals can optimise their processes.