VYSOKÁ ŠKOLA EKONOMICKÁ V PRAZE FAKULTA MANAGEMENTU V JINDŘICHOVĚ HRADCI
Bakal{řsk{ pr{ce
Michal Smolík
2009
VYSOKÁ ŠKOLA EKONOMICKÁ V PRAZE FAKULTA MANAGEMENTU V JINDŘICHOVĚ HRADCI
Bakal{řsk{ pr{ce
Michal Smolík 2009
2
VYSOKÁ ŠKOLA EKONOMICKÁ V PRAZE FAKULTA MANAGEMENTU V JINDŘICHOVĚ HRADCI KATEDRA MANAGEMENTU PODNIKATELSKÉ SFÉRY
Pl{nov{ní potřeby lidského kapit{lu ve firmě dm drogerie markt s.r.o. Vypracoval:
Michal Smolík Vedoucí práce:
Ing. Tať{na Kozlov{
Stonařov, 2009
3
Prohl{šení
Prohlašuji, že bakal{řskou pr{ci na téma: » Pl{nov{ní potřeby lidského kapit{lu ve firmě dm drogerie markt s.r.o. « jsem vypracoval samostatně.
Použitou literaturu a podkladové materi{ly uv{dím v přiloženém seznamu literatury.
Stonařov, duben 2009
......................................................................... podpis studenta
4
5
Anotace
Pl{nov{ní potřeby lidského kapit{lu ve firmě dm drogerie markt s.r.o. V teoretické č{sti pr{ce pojedn{v{ o analýze pracovních míst a pl{nov{ní potřeby pracovníků v organizaci a použité matematice pro vyhodnocení. V praktické č{sti je toto aplikov{no na centr{lní sklad společnosti dm drogerie markt s.r.o. v Jihlavě. Výsledkem je výpočet ide{lního počtu zaměstnanců.
Planning of human resource requirements in dm drogerie markt s.r.o. The theoretical part of the thesis concerns the analyses of the job opportunities and the planning of human resource requirements in the organization and provides the applied mathematics for the assessment. The practical part applies this within the central warehouse of dm drogerie markt s.r.o. in Jihlava. The outcome is the calculation of the optimal number of staff required.
6
Poděkov{ní
Za cenné rady a trpělivost patří mé díky Jitce Dubové.
7
OBSAH:
1
Úvod ........................................................................................................... 9
2
Teoretická část ........................................................................................ 11 2.1
Analýza pracovních míst a personální plánování ................................................. 11
2.2
Přijímání a řízení pracovníků .................................................................................. 13
2.3
Vzdělávání pracovníků ............................................................................................ 14
3
Základní popis použité matematiky ....................................................... 15
4
Praktická část .......................................................................................... 20 4.1
Úvod .......................................................................................................................... 20
4.2
Popis vstupních dat ................................................................................................. 24
4.3
Odhady ...................................................................................................................... 34
4.4
Pracovníci ................................................................................................................. 36
5
Závěr ......................................................................................................... 39
6
Seznam použité literatury ....................................................................... 43
8
1 Úvod Zjištění optimálního počtu pracovníků je jedním z nejdůležitějších úkolů každého zaměstnavatele. Vzhledem k tomu, že potřeba zaměstnanců se ve velké většině firem průběžně mění, jedná se o problém, který musí personalisté řešit velmi často. Ať už se jedná o změnu očekávanou nebo naopak nečekaný náraz, dlouhodobě zvýšenou potřebu zaměstnanců či pouze krátkodobé navýšení počtu pracovníků. Snahou každého personalisty tak je, pružně reagovat na nastalé změny a promítnout je do počtu zaměstnanců ve firmě. Optimalizace počtu zaměstnanců úzce souvisí především s výší mzdových nákladů, ale také s produktivitou a kvalitou odvedené práce. Neúměrně vysoký počet pracovníků představuje pro firmu značnou finanční zátěž, která není vyvážena odpovídajícím výkonem. Naopak nízký počet zaměstnanců způsobuje jejich přetěžování, což má za následek nekvalitně odvedenou práci příp. nesplnění stanovených úkolů. Pokud však firma zaměstnává odpovídající počet pracovníků, vede tento stav k oboustranné spokojenosti. Mzdové náklady jsou účelně vynakládány, kvalita a produktivita práce jsou na vysoké úrovni a zaměstnanci zvládají svou práci bez zbytečného stresu. Proto je cílem každého zaměstnavatele, obou výše uvedených extrémů se vyvarovat a zajistit takový počet pracovníků, který by průběžně odpovídal potřebám firmy. Tohoto je ovšem možné dosáhnout pouze v případě, že zaměstnavatel počet svých zaměstnanců plánuje v delším časovém horizontu, a to alespoň na jeden rok dopředu, a včas reaguje na výkyvy v oboru své činnosti. Neočekávané výkyvy je třeba řešit operativně, naopak na plánované změny musí být zaměstnavatel připraven s dostatečným předstihem, aby měl dostatek času na výběr a kvalitní zaškolení nových zaměstnanců. K plánování počtu pracovníků je možné využít intuice a znalosti předchozích období, ale i matematické prostředky, které nám nabízí několik komerčních i nekomerčních softwarových programů. Jak je již uvedeno výše, cílem zaměstnavatele je zajistit optimální počet zaměstnanců. Sama tato skutečnost však nezaručuje kvalitně odvedenou práci.
9
Kromě počtu pracovníků je třeba také dbát na jejich dostatečnou kvalifikaci a profesní znalosti. Správně zvolený počet pracovníků bez odpovídajících odborných kvalit rozhodně nezaručí očekávaný výkon pracovního kolektivu. Proto firmy hledají na trhu práce takové zaměstnance, kteří svými profesními předpoklady odpovídají požadavkům konkrétního pracovního místa. I přesto je třeba dbát na kvalitní zaškolení nových zaměstnanců ve všech pozicích a jejich motivaci do další práce. Potřebné je samozřejmě i průběžné proškolování pracovníků, které prohlubuje a rozšiřuje jejich znalosti v konkrétním oboru. Dobře zaškolení a motivovaní pracovníci odvádějí kvalitní práci a mají i větší produktivitu. Při
správném
nastavení
počtu
pracovníků
a
jejich
odborných
předpokladů může zaměstnavatel očekávat včasné a bezchybné plnění zadávaných úkolů, což vede k úspěšnému fungování firmy. To se následně promítá také do přístupu zaměstnavatele k pracovníkům, kteří jsou za svou práci náležitě odměňováni. Na své současné pracovní pozici (vedoucí oddělení výdeje zboží v centrálním skladu dm drogerie markt s.r.o. v Jihlavě) musím velmi často řešit problémy vznikající v souvislosti s měnící se potřebou pracovní síly. Ať už s ohledem na potřebný počet pracovníků nebo jejich odbornou kvalifikaci. Proto jsem se rozhodl zaměřit se právě na tuto problematiku ve své bakalářské práci, která se zabývá plánováním počtu zaměstnanců v centrálním skladě firmy dm drogerie markt, s. r. o.
10
2 Teoretická část 2.1 Analýza pracovních míst a personální plánování Analýza pracovního místa se skládá ze dvou kroků – otázek týkajících se pracovních úkolů a podmínek a otázek týkajících se pracovníka. V prvním kroku je nutné popsat pracovní místo a to tak, aby popis odpovídal co nejdetailněji vykonávané práci. Ve druhém kroku je nutné odpovědět na několik základních otázek týkajících se pracovníka. Jedná se především o tyto otázky: 1. Fyzické požadavky 2. Duševní požadavky 3. Dovednosti 4. Vzdělání a kvalifikace 5. Pracovní zkušenosti 6. Charakteristiky osobnosti a postojů 1 Odpovědi z druhého kroku je dobré zahrnout také do vypisovaného výběrového řízení spolu se zjednodušeným popisem pracovního místa z prvního kroku. Eliminuje se tím počet přihlášek do výběrového řízení a usnadní výběr vhodného kandidáta na pracovní pozici. Ke zjištění relevantních dat k pracovnímu místu máme k dispozici několik metod. Nejjednodušší metodou je metoda pozorování, kdy osoba analyzující místo přímo pozoruje pracovníka vykonávající pracovní činnost. Tato metoda se hodí k popisu opakujících se činností, které mají krátký čas opakování. Vůbec není vhodný pro složité činnosti s dlouhým časem opakování nebo činnostem bez opakování. Další metodou je pohovor s držitelem pracovního místa nebo se skupinou držitelů. Tento pohovor může být strukturovaný a v tomto případě se drží přesně definovaného postupu otázek, které mají být zodpovězeny. Může
1
Řízení lidských zdrojů, Josef Koubek, Management Press, Praha 2007
11
být také nestrukturovaný, ale zde hrozí riziko vynechání některého důležitého aspektu pracovní pozice. Pokud je zaměstnanců na pracovní pozici více, může být dobrou metodou dotazník, který pracovníci vyplní a poté se statisticky zpracuje.2 Dále je nutné plánovat počty pracovníků na jednotlivých pozicích v organizaci. Je to nutné z důvodu zajištění fungování organizace a plynulého vykrývání zakázek a také z důvodu plánování personálních nákladů a ostatních nákladů s personálem spojeným. Plánovat můžeme v krátkodobém horizontu (cca do 1 roku), ve střednědobém horizontu (cca do 3 let) a v dlouhodobém horizontu (na 3 roky). Je nutné plánovat pracovní síly v dostatečném množství ale i tak, aby zaměstnanec
odpovídal
jak
popisu
pracovního
místa,
tak
základním
požadavkům na zvládnutí místa. Aby bylo personální plánování efektivní, je dobré dodržovat několik zásad. Plánování by mělo vycházet z plánu organizace a mělo by se časově shodovat. Tímto se dosáhne toho, že se potřeba pracovníků plánuje s co možná největší přesností. Je také třeba plánovat, kde nové pracovníky najdeme. Jedna z možností je inzerát v místním tisku nebo požadavek na úřad práce. V těchto případech je většinou počet přihlášených větší, ale určitá část uchazečů neodpovídá požadavkům. Další možností je cílené vyhledávání a oslovování předem vytipovaných kandidátů. Tito kandidáti mohou být jak z mateřské organizace, tak z ostatních organizací. Tento postup se používá především na pozice, které jsou výše v hierarchii organizace nebo jsou velmi specializované – technici, IT odborníci atd. Výhodou je znalost kandidáta a jeho práce, a to především u zaměstnance přecházejícího na nové místo uvnitř organizace. Nevýhodou někdy bývá nutnost motivovat zaměstnance k přechodu z jedné pozice do druhé. Pokud je tento zaměstnanec uvnitř organizace, je možné ho motivovat pomocí personálního vzdělávání a pomocí rozhovorů. Pokud přichází do organizace
2
Řízení lidských zdrojů, Josef Koubek, Management Press, Praha 2007
12
zvenčí, jedná se většinou o jiné druhy motivace – např. finanční nebo hmotné výhody, které jsou vázány k nabízené pracovní pozici3 Při výběru pracovníků pro vyšší a střední management je také velmi častou metodou využívání komerčních zprostředkovatelen. V dnešní době se jedná o specializované internetové portály, kam lze umístit nabídky na obsazovanou nebo zřizovanou pozici.
2.2 Přijímání a řízení pracovníků Nejdůležitější formální stránkou přijetí nového zaměstnance je sepsání a podepsání pracovní smlouvy. V součastné době se v organizacích v České republice většinou používá organizací připravená smlouva, která je pro všechny pozice stejná a je velmi obecná. Individuální záležitosti se potom velmi často řeší dodatky k této základní smlouvě. V zahraničí se sepisuje individuální smlouva pro každého zaměstnance nebo pro každou pozici. Nového pracovníka musí taktéž organizace přihlásit k sociálnímu a zdravotnímu pojištění. Nadřízený pracovník potom nového kolegu seznámí s jeho právy a povinnostmi a provede nebo zajistí všechna potřebná školení. Velmi častá je také vstupní zdravotní prohlídka u závodního nebo obvodního lékaře, která se po předepsaném čase může opakovat. Následujícím krokem je potom zaškolení do pozice, do které jsme nového zaměstnance přijali. Podle složitosti a rozmanitosti plněných úkolů může zaškolení trvat od několika málo dní (činnosti u výrobní linky, manuální činnosti,…) až k několika měsícům (manažeři, správci sítí,…). K této činnosti by měl vždy existovat časový plán, aby nový zaměstnanec měl možnost se v problémech orientovat. Zaškolování je také prvním krokem vzdělávání pracovníků, kterému se budeme více věnovat v následující kapitole. Po zaškolovací fázi nastává část řízení pracovníka nebo kolektivu pracovníků. Velmi často se k hodnocení a řízení používá ukazatel pracovního výkonu. Pro jednotlivé činnosti organizace bývají stanovené normy výkonu na 3
Řízení lidských zdrojů., Armstrong, M., Grada, Praha 2002.
13
hodinu práce nebo za jinou časovou jednotku (např. směnu). Tyto normy vycházejí z výkonu průměrného pracovníka. V organizaci pracuje mnoho jednotlivců s určitými schopnostmi, ale žádný průměrný pracovník. Pokud pracovník má problém normu splnit, může to potom vyvolávat nespokojenost s vykonávanou prací a pokud naopak výrazně normu překračuje objevuje se závist a osočování. Z tohoto důvodu je vždy nutné přistupovat k hodnocení pracovníka individuálně a zohlednit ve výsledcích i další faktory ovlivňující jeho výkonnost. Individuální přístup k hodnocení a odměňování zvyšuje efektivnost a zlepšuje atmosféru na pracovišti.
2.3 Vzdělávání pracovníků K motivování zaměstnanců pomáhá též personální vzdělávání. Toto vzdělávání si může organizace zajišťovat sama, pokud k tomu má prostředky, nebo může využít specializovaných firem zabývajících se touto tématikou. Je taktéž
nutné
vzdělávat
zaměstnance
odborně,
podle
jejich
zařazení
v organizaci. Tyto odborné kurzy zajišťují většinou specializované organizace a nejvíce se týkají oddělení finanční a mzdové účtárny, protože se zde nejvíce a nejčastěji mění legislativa. Základní metodou vzdělávání je instruktáž při výkonu práce. Tato metoda se používá nejčastěji v dělnických profesích, kde je velký počet opakování stejné činnosti. Vzdělávaný pracovník pracuje po určitou dobu spolu s již zaučeným pracovníkem a poté pod jeho vedením začíná pracovat samostatně. Úspěch této metody závisí také na výběru školitele, protože se může stát, že školitel přenese na vzdělávaného nejenom pracovní postupy, ale i svoje návyky. Tento prvek je většinou nežádoucí a je potřeba tento přenos co nejvíce omezit. 4 Další často využívanou metodou je coaching, který je vhodný spíše pro směrování
pracovníka
a
pro
poskytování
neustálé
zpětné
vazby
ke vzdělávanému pracovníkovi. Tato metoda se spíše používá pro pracovníka, který bude pracovat a rozhodovat po zaškolení samostatně a je nutné, aby si
4
Řízení lidských zdrojů, Josef Koubek, Management Press, Praha 2007
14
tyto pravomoci uvědomoval již při zaškolování. Mentoring je metodou, kde se ještě více iniciativy přenáší na vzdělávaného pracovníka a od mentora se mu spíše dostává rad a doporučení. Pokud je v organizaci více pozic, které se od sebe jen málo liší a je potřeba aby pracovník zvládl postupně všechny tyto pozice, je nejlepší rotace práce. Tento postup je také dobré využít pro zaškolení vedoucích pracovníků tak, aby získali přehled o rozsahu činností vykonávaných v organizaci nebo o rozsahu činností budoucích podřízených pracovníků. Pracovník je po určitém období pověřován úkoly spadajícími do kompetence jiného pracovníka a tímto pracovníkem je potom kontrolován, opravován a učen novým postupům. Nevýhodou je, že pokud vzdělávaný pracovník neuspěje v některém z oborů, může tato skutečnost ovlivnit sebevědomí dotyčného a negativně ovlivnit průběh zaškolovacího procesu.5 Pracovní porady mohou dále udržovat informovanost všech kolegů o aktuálních činnostech a problémech, které se v organizaci řeší. Na těchto setkáních mohou padnout připomínky od kolegů, které povedou k lepšímu řešení problému. Mohou se zde také diskutovat problémy, které zasahují více oborů nebo oddělení. Problémem je časové umístění porad, protože pokud je porada konána mimo pracovní dobu, mají účastníci tendenci jí co nejvíce zkrátit a problémy vynechávat a přeskakovat. Z tohoto důvodu je podle mého názoru lepší pracovní porady konat v pracovní době, i když se tím zkracuje čas potřebný k vykonávání svěřených úkolů.
3 Základní popis použité matematiky Jedním z hlavních úkolů matematické statistiky je hledání a studium závislostí mezi dvěma či více proměnnými. Závisle proměnná se zpravidla označuje Y a nezávisle proměnné X1,…,Xi, i ≥ 1. Závislosti mezi Y a skupinou proměnných X mohou být funkční nebo statistické. V případě přímé funkční závislosti je náhodná část ve vyjádření této závislosti nulová, proto se jí nebudeme samozřejmě zabývat. V běžných 5
Řízení lidských zdrojů, Josef Koubek, Management Press, Praha 2007
15
situacích však nastává situace, kdy Y má povahu náhodné veličiny. Nezávisle proměnné X1,…,Xi mohou být nenáhodnými (pevnými) veličinami nebo náhodnými veličinami. Statistickou závislostí mezi náhodnou veličinou Y a veličinami X 1,…,Xi rozumíme předpis, který každé uspořádané i – tici x1,…,xi přiřazuje právě jedno podmíněné rozdělení náhodné veličiny Y. Náhodná veličina Y je tedy statisticky závislá na veličinách X1,…,Xi, jestliže změny v hodnotách x1,…,xi mají za následek změnu podmíněného rozdělení náhodné veličiny Y. Pro popis a predikci budoucích hodnot na základě již známých údajů se velmi často v matematice používá regresní analýza. V praxi není většinou zákon rozdělení (typ náhodné veličiny Y) znám. Máme většinou k dispozici pouze data ve formě uspořádaných i+1 – tic, kde prvních i složek odpovídá hodnotám x a poslední složka odpovídá hodnotě y. Na základě experimentálních údajů se provede výběr funkce, která má co nejlépe vystihovat rozložení skutečných údajů, tuto funkci nazýváme teoretickou regresní funkcí a je uváděna ve tvaru: y = f (x1,…,xi;γ0,…,γp), kde hodnoty γ0,…,γp jsou nazývány teoretickými regresními parametry (koeficienty). Tyto parametry mají povahu konstant, které nejsou známy. V modelovaných vztazích je budeme nahrazovat jejich bodovými odhady a0,…,ap tak, aby funkce Ŷ = f(x1,…,xi;a0,…,ap ) co nejlépe aproximovala naměřené hodnoty Y. Tato funkce se nazývá empirickou regresní funkcí a veličiny a0,…,ap empirickými regresními parametry. Empirické regresní parametry jsou náhodné veličiny. Jednou z metod jak je určit je použít metodu nejmenších čtverců. V dalším textu bude dále závisle proměnná Y (vysvětlovaná proměnná) náhodnou veličinou, naopak nezávisle proměnné (vysvětlující proměnné) X1,…,Xi jsou nenáhodnými (pevnými) veličinami.
16
Regresní závislostí bude pro naše potřeby jednostranná závislost dané náhodné veličiny (např. Y) na jiné veličině – ne nutně náhodné veličině (např. X1,…,Xi). Pro další účely třídění a studování regresních závislostí se rozlišují následující situace:
a) Náhodná veličina závisí na jedné další veličině – párová regrese. Například: y = γ0*x + γ1/(x+ γ2) b) Náhodná veličina závisí na dvou a více veličinách – mnohonásobná regrese. Například: y = γ1*x1 + γ2*x2/(x3+ γ3) + γ0 Z pohledu tvaru funkce y = f(x1,…,xi;γ0,…,γp) můžeme dále dělit jednotlivé případy regresních závislostí na: 1. Lineární regresi – uvažovaná funkce f je lineární vzhledem k parametrům γ0,…,γp. Například : y = γ1.x1 + γ2 .x2 + γ0 2. Nelineární regresi – uvažovaná funkce f je nelineární funkcí vzhledem k parametrům γ0,…,γp. Například : y = (γ1.x1 + γ2 .x2)/( γ3.x3 + γ4 .x4) Regresní analýzou nazveme tedy tu část matematické statistiky, která se zabývá studiem a konstrukcí regrese. Nejdříve určíme podmínky regresního modelu: určujeme regresi Y na i nenáhodných veličinách x1, …,xi . Nechť je dále dáno n (n > p+1) uspořádaných i+1 – tic (x1k,…xik,yk), kde k = 1, …,n . Tyto údaje byly postupně získány empiricky. Na základě těchto údajů byla zvolena teoretická
regresní
funkce
s
neznámými
parametry
předpokládejme, že pro náhodné veličiny Yk, k=1,…,n platí: Yk = f(x1,…,xi;γ0,…,γp ) + ek
17
γ0,…,γp.
Dále
Veličiny ek představují náhodné chyby měření a jsou také náhodnými veličinami. Tyto náhodné veličiny musí splňovat následující podmínky: E (ek) = 0 Var (ek) = σ2 cov (ek, el) = 0
Dále platí: E(Yk) = f( x1k,…,xik;γ0,…,γp) VAR(Yk) = σ2 .
K řešení výše popsaného modelu používáme nejčastěji metodu nejmenších čtverců. Součástí řešení je nalezení odhadů parametrů γ 0,…,γp. Tyto odhady budeme dále označovat symboly c1,…,cp. Metoda spočívá v nalezení minima čtverců hodnot ek. Obecněji budeme studovat tuto metodu aplikovanou na případ lineární regrese. Hledáme tedy minimum funkce
Sr (γ0 ,… , γp) = ∑nk=1 e2k = ∑nk=1 (Yk − f(x1,…,xi;γ0,…,γp))2
požadujeme tedy, aby součet čtverců odchylek naměřených hodnot Yk od teoretických hodnot f(x1,…,xi;γ0,…,γp) byl minimální. Najdeme tedy nejdříve podezřelé body (stacionární body S) ∂S (γ0,…,γp )/ ∂γk = 0,
k = 0,… , p
18
Poté ověříme pomocí klasických metod, zda v nalezených bodech se nachází minimum. Soustava rovnic se nazývá soustavou normálních rovnic. Řešení této soustavy je jednoznačné, jestliže alespoň p + 1 z uspořádaných k – tic [ x1k ,..., xik ] , k=1,…,n je navzájem různých. Řešením soustavy budou potom hodnoty a1,…, ap, které budou bodovým odhadem parametrů γ0 ,… , γp.
Odtud tedy získáme bodové odhady teoretické regresní funkce ve tvaru: Ŷ= f(x1k,…,xik;a0,…,ap) Rozdíly
êk = Ŷk − Yk,
k = 1,..., n
se nazývají rezidui a veličina Sr (γ0 ,… , γp) = ∑nk=1 ê2k = ∑nk=1 (Yk − Ŷk)2 se nazývá reziduálním součtem čtverců. 6
Vzhledem k historickým zkušenostem, kdy chování zákazníků je celkem stabilní a jednotlivé roky se od sebe liší pouze absolutním členem polynomické funkce, využijeme této podobnosti a budeme vycházet z dat roku 2007. Použijeme regresní analýzu v praktické části pro odhad pozic v roce 2008. Na této hodnotě potom závisí další hodnoty v centrálním skladě dm v Jihlavě.
6
http://www.kmt.zcu.cz/person/Kohout/info_soubory/letnisem/SS/stat13.pdf str. 1-3
19
4 Praktická část 4.1 Úvod Společnost dm drogerie markt byla založena v Německu v roce 1973. O tři roky později v roce 1976 expandovala do Rakouska. Rakouská část dm se rozšířila v roce 1992 do České republiky a v roce 1993 byla založena první filiálka v Českých Budějovicích. Tato expanze se netýkala pouze České republiky, ale i dalších států střední Evropy. A tak dnes najdeme dm na Slovensku, v Maďarsku, ve Slovinsku, v Chorvatsku a nyní proniká i na trhy v Srbsku, Rumunsku, Bosně a Hercegovině a Bulharsku. V roce 2003 byla v České republice slavnostně otevřena 100. filiálka a od roku 2008 disponuje dm u nás již 150 filiálkami. V součastné době je v České republice otevřeno 155 filiálek. V roce 2008 bylo v celém koncernu dm více než 2000 otevřených filiálek v Evropě, a to dm Německo 1012, dm Rakousko 354, dm Maďarsko 225, dm Česká republika 150, dm Chorvatko 104, dm Slovensko 71, dm Slovinsko 61, dm Srbsko 23, dm Bosna a Hercegovina 17 a dm Rumunsko 7. Dále se plánuje otevření poboček také v Bulharsku. Celý koncern dosáhl za obchodní rok začínající 1.10.2007 a končící 30.9.2008 obrat 4,705 mld. €. Dm Česká republika se na celkovém obratu podílela 4 mld. Kč Vedení dm drogerie v ČR sídlí v Českých Budějovicích, v Jihlavě se nachází centrální sklad. Vzhledem k tomu, že kapacita skladu je s ohledem na očekávaný nárůst prodeje nedostačující, probíhá v současné době dostavba druhé časti skladu. Po jejím dokončení bude zajištěno bezproblémové zásobování všech filiálek, přičemž je počítáno s rozšíření prodejní sítě na cca 200 filiálek v následujících 3 letech. Stávající budova centrálního skladu byla dokončena v roce 2006 a v témže roce získala 2. místo v soutěži Stavba Vysočiny. Je zde k dispozici přes 9.000 m² skladové plochy, která je rozdělena do 2 podlaží. V 1. patře je výška skladování 7 m, ve 2. patře 4 m. V centrálním
20
skladu jsou zastoupena tato oddělení: příjem zboží, výdej zboží, dispozice, ISL, zbožové hospodářství filiálek a zbožové účtárny. Oddělení příjmu zboží, které je umístěno v 1. patře, má na starosti přijímání zboží do skladu, a to jak od tuzemských tak i zahraničních dodavatelů a jeho naskladnění. Dále se stará o etiketování zboží vlastní značky, která je vyráběna speciálně pro koncern dm a část tohoto zboží je opatřena pouze etiketami v němčině. Tento text se musí podle českých zákonů doplnit českou etiketou. Toto oddělení také připravuje (komisionuje) pro filiálky zboží, které je uloženo v 1. patře skladu. Oddělení výdeje zboží je odpovědné za přípravu zboží pro filiálky ve 2. patře skladu, naskladnění zboží z příjmu ve 2. patře skladu a za kompletaci túr pro dopravce. Oddělení dispozice objednává zboží, a to v takovém množství, aby centrální sklad byl schopen plynule vykrývat objednávky filiálek. Toto oddělení také odpovídá za výši zásob v centrálním skladě. Oddělení zbožového hospodářství filiálek spravuje minimální stavy výrobků na filiálkách, účtuje objednávky filiálek a řeší problémy, které se týkají objednávek zboží z filiálek. Oddělení ISL je technické oddělení, které zajišťuje bezproblémový chod všech informačních technologií v celém centrálním skladě. Informační systém skladu běží on-line na serverech, které jsou umístěny v Německu a Rakousku. Z tohoto důvodu je kladen velký důraz na připojení a bezpečnost přenosů dat. Oddělení zbožové účtárny zajišťuje kontrolu a zpracování faktur, které jsou jednotlivými dodavateli zasílány přímo do centrálního skladu nebo na jednotlivé filiálky. Jedná se především o prověřování správnosti po finanční stránce tak i po kusové stránce. Toto oddělení má na starosti také kontrolu správnosti používání účtovacích pohybů na filiálkách. Z uvedených oddělení jsou největšími zaměstnavateli příjem a výdej zboží. Práce probíhá ve dvousměnném provozu. Na jednotlivých směnách vedou zaměstnance směnové vedoucí, které podléhají skupinové vedoucí. Ty
21
mají na starosti především personální záležitosti. Oddělení jsou pak řízena vedoucím
oddělení.
Ostatní
oddělení
centrálního
skladu
pracují
v jednosměnném provozu a vedoucí oddělení přímo řídí všechny své podřízené. Celý centrální sklad potom řídí vedoucí logistiky, která je zároveň členem vedení společnosti a prokuristkou společnosti. Většinu zaměstnanců v celé dm Česká republika tvoří ženy a toto platí i v centrálním skladě v Jihlavě. Zaměstnanci oddělení příjmu a výdeje zboží mají na starosti především přípravu zboží podle objednávek jednotlivých filiálek – komisionování. Podle toho se tato pracovní pozice nazývá komisionářka. Veškeré operace se provádí elektronicky v systému LVS (Lagerverwaltungssystem = skladový správní systém). Jedná se o skladový systém který je vyvíjen speciálně pro potřeby dm. Ve skladě je rozvedena bezdrátová síť, která umožňuje všem zaměstnancům prostřednictvím osobních terminálů komunikaci přímo s datovým serverem. Kromě těchto terminálů, které slouží ke komisionování zboží, mají zaměstnanci k dispozici ještě další techniku, především elektrické vozíky. Vyskladněné zboží je na filiálky dopravováno na paletách. Každá paleta, kterou zaměstnanci připravují, má svoje jednoznačné označení (LE), které je paletě
přiděleno
před
začátkem
komisionování.
Toto
označení
vidí
komisionářky na svém osobním terminálu spolu s číslem komisionářského místa ve skladu, ze kterého se má zboží odebrat. Každé místo má přidělený čárový kód, po jehož načtení pomocí skeneru terminálu se objeví počet kusů, které filiálka objednala. Kapacita komisionářských míst však nestačí na veškeré skladové zásoby, protože se plánuje na cca 10 dní. Zboží se pro filiálky připravuje ručně a z tohoto důvodu není nikdy zboží na komisionářském místě výše než 2 m. Tato výška se využívá především v 1. patře skladu, kde jsou vozíky vybaveny výsuvnou plošinou. Zbylá zásoba je uložena v rezervních místech. Z těchto rezervních míst se zboží doplňuje na komisionářská místa. Tuto činnost provádějí řidiči VZV (vysokozdvižný vozík). Rovněž systém doplňování komisionářských míst je zcela automatický. V okamžiku, kdy počet kusů klesne pod minimální zadanou hranici, vyvolává nutnost doplnění. Takto vyvolané doplnění se objeví na terminálu řidiče VZV a ten po načtení čárového kódu rezervního místa dostane informaci, na které komisionářské místo má
22
zboží doplnit. Pokud je na paletě více druhů zboží rozliší je pomocí EAN kódu (jedinečný čárový kód výrobku). Další pozicí oddělení výdeje je balič – tito zaměstnanci provádějí balení palet na balícím stroji a zajišťují vyskladňování palet na auta smluvního přepravce, který je zaveze na jednotlivé filiálky. Dále jsou v oddělení příjmu zboží centrálního skladu zaměstnáni pracovníci, kteří evidují přijaté zboží v systému a přidělují každé naskladněné paletě jednoznačné číslo (LE). Podle tohoto čísla potom systém určuje, do kterého rezervního místa se má paleta uskladnit. Uskladnění opět provádí řidič VZV, který po načtení LE vidí na terminálu cílové místo ve skladě. Jak je již uvedeno výše, některé druhy výrobků je nutné etiketovat. Zaměstnanci oddělení etikety jsou rozděleni do dvou skupin. Část zaměstnanců pracuje s počítačem – doopravují a tisknou etikety, které jsou připravovány na centrále v Českých Budějovicích. Ostatní zaměstnanci lepí etikety na výrobky. V době špiček a o prázdninách jsou na ručním lepení etiket přijímáni také brigádníci. V Centrálním skladu také průběžně probíhá kontrola vyskladněného zboží a neustále je také kontrolována vhodnost přidělení komisionářského místa výrobku. Počet míst na těchto pozicích je však velmi stabilní. Počet zaměstnanců na oddělení příjmu a výdeje je závislý na počtu otevřených filiálek a na jejich obratu. Řídí se především počtem objednaných pozic (výrobků) filiálkami. Od tohoto čísla se odvíjí objem jak vyskladnění tak i příjem zboží do skladu. Ostatní oddělení – mimo ISL – jsou závislá na počtu otevřených filiálek. Oddělení ISL je závislé na počtu zaměstnanců centrálního skladu. Především z odhadu objednávek filiálek na další měsíce se odhaduje potřeba zaměstnanců skladu. Ostatní zaměstnanci (tj. především pracovníci na jednotlivých filiálkách) se plánují podle předpokládané expanze, tedy podle počtu nově otevřených filiálek daný obchodní rok. Společnost dm Česká republika nyní prochází rychlou expanzí, protože se otevírá 15 až 20 nových filiálek po celém území, ale v poslední době především v Praze a na Ostravsku. Toto rozšiřování obchodní sítě klade velké nároky na logistiku. Velmi náročný je především odhad počtu pracovníků centrálního skladu. Tento odhad je velice
23
důležitý pro zajištění plynulého vyskladňování zboží na jednotlivé filiálky v průběhu celého roku. Nejvyšší potřeba zaměstnanců pak každoročně vzniká v období vánočního prodeje, kdy jsou objednávky filiálek v porovnání s jinými obdobími roku velmi vysoké. Toto období je stěžejní pro celý obchodní rok a klade tak velké nároky na správnost odhadu počtu pracovníků. Především na odhad pracovníků pro vánoční období roku 2008 je zaměřena praktická část této práce.
4.2 Popis vstupních dat Pro výpočet použijeme přiložený soubor dat. Data jsou reálná data objednávaných pozic všech prodejen, které během týdne objednávají. Vychází se z přesně stanoveného plánu objednávek, který je zadán v objednacím systému prodejen. Tento plán objednávek se stanovuje v závislosti na velikosti obratu a na velikosti skladových prostor dané prodejny. Každá prodejna musí objednat minimálně 1x týdně. Počet objednávek s obratem roste a obratově nejsilnější prodejny objednávají každý den. Objednacím dnem nemůže být sobota nebo neděle a také dny státních svátků. Dále se každý rok ruší jeden objednací den, aby bylo možno provést kompletní inventuru centrálního skladu dm. Objednací systém na prodejnách ve stanoveném termínu objednávky navrhne podle nastavených minimálních stavů a podle historie odprodejů potřebnou zásobu výrobků k prodeji do další objednávky. Takto vytvořený návrh je personálem prodejny upraven a odeslán do centrálního skladu. Každý objednaný výrobek z každé prodejny se potom nazývá pozicí. Abychom vyloučili vliv svátků a dnů pracovního klidu použijeme přepočtený počet pozic tak, aby odpovídal 5 pracovním dnům v týdnu. Tímto postupem odstraníme vliv svátků, které se posouvají mezi roky i do jiných kalendářních týdnů nebo na víkendy viz Graf 1.
24
Graf 1: Počty pozic
350000
300000
Počet pozic v týdnu
250000
200000
150000
100000
50000
0 1
3
5
7
9 11 13 15 17 19 21 23 25 27 29 31 33 35 37 39 41 43 45 47 49 51 Kalendářní týden
2007
2007 přepočteno
2008
25
2008 přepočteno
Pro odhady budoucích hodnot se používá regresní analýza, kde pomocí rovnice trendu potom můžeme predikovat budoucí hodnoty. Použijeme tedy regresní analýzu i v tomto případě a využijeme k tomu podobnost vývoje v obou letech. Společnost dm otevírala v obou letech přibližně stejné množství prodejen a to 20 a tyto nově otevřené prodejny jsou situovány do stejných čtvrtletí. To omezuje možnou chybu při použití tohoto postupu. Dále i na prodejnách, které byly otevřeny v roce 2007 i v roce 2008 roste obrat a s tím spojený objem vyskladněných palet konstantním tempem. Pokud oba trendy spojíme dohromady, dostaneme se k celkovému růstu obratů o cca 30%. Závislost růstu obratů a růstu objemů vyskladňovaného zboží není lineární. Růst obratu o 30% znamená růst objemu o 40% až 50%. Pro data roku 2007 určíme nejvhodnější regresní spojnici trendu. Otestujeme tedy několik různých metod, které popisují následující grafy: 7
Statistická analýza závislosti s příklady v R, Komárková L., Komárek, A., Oeconomica, Praha 2007 7
26
Graf 2: 2007 Lineární trend
350 000
300 000
Počet pozic (přepočtené)
250 000
200 000
150 000
100 000 y = 2080,1x + 111321 R2 = 0,5827 50 000
0 1
3
5
7
9 11 13 15 17 19 21 23 25 27 29 31 33 35 37 39 41 43 45 47 49 51 Kalendářní týden
Lineární (2007)
2007
27
Graf 3: 2007 Logaritm ický trend
350 000
300 000
Počet pozic (přepočtené)
250 000
200 000
150 000
100 000 y = 28962Ln(x) + 79356 R2 = 0,3912
50 000
0 1
3
5
7
9
11 13 15 17 19 21 23 25 27 29 31 33 35 37 39 41 43 45 47 49 51 Kalendářní týden Logaritmický (2007)
2007
28
Graf 4: 2007 Exponenciální trend
350 000
300 000
Počet pozic (přepočtené)
250 000
200 000
150 000
y = 119330e0,0116x R2 = 0,6912
100 000
50 000
0 1
3
5
7
9
11 13 15 17 19 21 23 25 27 29 31 33 35 37 39 41 43 45 47 49 51 Kalendářní týden Exponenciální (2007)
2007
29
Graf 5: 2007 Mocninný trend
350 000
300 000
Počet pozic (přepočtené)
250 000
200 000
150 000
100 000
y = 97555x 0,1696 R2 = 0,5079
50 000
0 1
3
5
7
9
11 13 15 17 19 21 23 25 27 29 31 33 35 37 39 41 43 45 47 49 51 Kalendářní týden Mocninný (2007)
2007
30
Graf 6: 2007 Polynom ický trend
350 000
300 000
Počet pozic (přepočtené)
250 000
200 000
150 000
100 000
y = 0,014x 5 - 1,416x 4 + 46,965x 3 - 554,25x 2 + 2967,7x + 123506 R2 = 0,9256 50 000
0 1
3
5
7
9
11 13 15 17 19 21 23 25 27 29 31 33 35 37 39 41 43 45 47 49 51 Kalendářní týden Polynomický (2007)
2007
31
Jako nejlepší se jeví polynomický trend, který je zobrazen na Grafu 6 a to i podle koeficientu determinace viz Tabulka 1. Tabulka 1: Typ trendu Typ trendu Lineární Logaritmický Exponenciální Mocninný Polynomický
R2 0,5827 0,3912 0,6912 0,5019 0,9267
Vzhledem k podobnosti vývoje v roce 2008 a v roce 2007 použijeme i pro rok 2008 stejnou rovnici trendu. Pouze provedeme korekci absolutního členu tak, aby odpovídal většímu počtu pozic v roce 2008. Pro tento krok použijeme v programu MS Excel dostupnou funkci řešitel. Do této funkce zadáme stejnou rovnici jakou jsme získali z regresní analýzy roku 2007 a necháme upravit absolutní člen tak, aby rozdíl mezi pozorovanými a vypočtenými daty byl roven nebo se limitně blížil k nule. Vycházíme z dat za prvních 35 týdnů roku 2008. Z tohoto postupu nám vychází zvýšení absolutního členu ze 123 506 na 183 461. Výsledné koeficienty máme v tabulce Tabulka 2 a rozdíly vypočtených a pozorovaných hodnot v tabulce Tabulka 3. Tabulka 2: Koeficienty regresní funkce Koeficient ß5 ß4 ß3 ß2 ß1 ß0
Hodnota koeficientu 0,014 -1,416 46,965 -554,250 2 967,700 183 461,000
32
Tabulka 3: Rozdíl mezi pozorovanými a vypočtenými hodnotami Kalendářní týden roku 2008 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35
Počet přepočtených pozic 222 464 210 669 195 909 193 513 183 504 167 109 180 487 189 880 180 875 160 476 166 455 195 754 186 701 168 408 194 285 223 319 225 774 236 320 229 900 207 620 225 112 214 335 221 863 225 105 243 941 219 243 213 852 208 233 232 765 236 414 232 491 241 823 238 166 255 416 247 978
Počet vypočtených pozic 185 920 187 533 188 533 189 122 189 473 189 733 190 022 190 436 191 050 191 918 193 075 194 539 196 311 198 381 200 724 203 306 206 085 209 011 212 027 215 075 218 094 221 021 223 797 226 364 228 670 230 667 232 317 233 593 234 476 234 962 235 063 234 803 234 230 233 407 232 420
Rozdíl pozorované vypočtené hodnoty 36 544 23 136 7 376 4 391 -5 969 -22 624 -9 535 -556 -10 175 -31 442 -26 620 1 215 -9 610 -29 973 -6 439 20 013 19 689 27 309 17 873 -7 455 7 018 -6 686 -1 934 -1 259 15 271 -11 424 -18 465 -25 360 -1 711 1 452 -2 572 7 020 3 936 22 009 15 558
Součet
7 376 159
7 376 159
0
33
a
4.3 Odhady
Po korekci absolutního členu tak, aby trend popisoval data v roce 2008 viz Graf 7, můžeme provést odhad počtu přepočtených pozic v jednotlivých týdnech roku 2008. Graf 7: Závislost počtu pozic na kalendářním týdnu
450 000
400 000
350 000 y2008 = 0,014x5 - 1,416x4 + 46,965x3 - 554,25x2 + 2967,7x + 183461
Počet pozic (přepočtené)
300 000
250 000
200 000
150 000
100 000 5
4
3
2
y2007 = 0,014x - 1,416x + 46,965x - 554,25x + 2967,7x + 123506 50 000
0 1
3
5
7
9 11 13 15 17 19 21 23 25 27 29 31 33 35 37 39 41 43 45 47 49 51 Kalendářní týden
2007
2008
Polynomický 2008
34
Polynomický 2007
Nám známá data jsou do 35. týdne roku 2008 a podle rovnice trendu: y2008 = 0,014x5 - 1,416x4 + 46,965x3 - 554,25x2 + 2967,7x + 183461 odhadneme počty pozic v týdnech od 36. kalendářního týdne včetně viz. Tabulka 4.
Tabulka 4: Odhadovaný počet pozic Kalendářní 2008 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52
týden
roku Odhadovaný pozic 231 380 230 420 229 700 229 411 229 769 231 027 233 466 237 406 243 202 251 246 261 972 275 854 293 411 315 205 341 846 373 993 412 353
počet
Takto odhadnutý počet pracovníků nám bude sloužit k odhadu počtu pracovníků v jednotlivých týdnech roku 2008.
35
4.4 Pracovníci
Odhady počtu pozic z minulé tabulky použijeme pro výpočet počtu zaměstnanců potřebných pro vyskladnění pozic, který určíme pomocí hodinového výkonu, který je dán interní směrnicí dm. Tento výkon je stanoven na průměrně 120 pozic za hodinu8. Dále je pracovním řádem stanovena pracovní doba na 7,5 hodiny na směnu plus 0,5 hodiny přestávka na oběd ve dvousměnném provoze. Objednávky prodejen je vždy nutné zpracovat za dvě po sobě jdoucí směny9. Z toho vyplývá minimální počet pracovníků pro dvě směny viz Tabulka 5. Tabulka 5: Počet pracovníků Kalendářní 2008 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52
týden
roku Odhadovaný pozic 231 380 230 420 229 700 229 411 229 769 231 027 233 466 237 406 243 202 251 246 261 972 275 854 293 411 315 205 341 846 373 993 412 353
počet Počet pracovníků 25 25 25 25 25 25 25 26 26 27 28 30 32 34 37 40 44
Tento počet je nutný pro vychystání všech pozic a nepočítá s nemocností a pracovníky čerpajícími dovolenou. Z tohoto důvodu musíme provést ještě korekci počtu zaměstnanců na tyto jevy. Z dlouhodobých dat vychází, že 8 9
Interní směrnice dm drogerie markt s.r.o. o výkonu Pracovní řád centrálního skladu dm drogerie markt s.r.o
36
rezerva na tyto případy je minimálně 10% na každou směnu. Vzhledem k dvousměnnému provozu skladu tedy budeme celkový počet pracovníků násobit koeficientem 1,1, poté dělit dvěma a nakonec zaokrouhlovat na celá čísla viz Tabulka 6.
Tabulka 6: Počet pracovníků s korekcí Kalendářní týden roku 2008 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52
Odhadovaný počet pozic 231 380 230 420 229 700 229 411 229 769 231 027 233 466 237 406 243 202 251 246 261 972 275 854 293 411 315 205 341 846 373 993 412 353
Počet pracovníků 25 25 25 25 25 25 25 26 26 27 28 30 32 34 37 40 44
Počet pracovníků zvýšený o rezervu na směnu 14 14 14 14 14 14 14 15 15 15 16 17 18 19 21 22 24
Vývoj počtu pracovníků v jednotlivých týdnech v obou letech ukazuje Graf 8. Vzhledem k tomu, že ve firmě dm drogerie markt s.r.o., jsou výše platu v centrálním skladě navázány fixně k pozici, je potom výpočet nákladů na pracovní sílu velmi jednoduchý.
37
Graf 8: Počet pracovníků 50
45
40
Počet pracovníků
35
30
25
20
15
10 1
3
5
7
9 11 13 15 17 19 21 23 25 27 29 31 33 35 37 39 41 43 45 47 49 51
Kalendářní týden počty plánovaných zaměstnanců 2007
38
počty plánovaných zaměstnanců 2008
5 Závěr Závěry této práce byly použity především pro odhad počtu pracovníků pro vyskladňování zboží dle objednávek prodejen dm. Z těchto údajů dále vyplývají minimální počty techniky, nejen pro tuto pracovní činnost, ale i pro ostatní činnosti, jako je příjem zboží do centrálního skladu a dále také počet pracovníků a techniky nutné k zajištění dostatku zboží na vyskladňovacích místech určených pro jednotlivé výrobky. Pro lepší zhodnocení uvádím v Tabulce 7 počty pozic od 36. do 52. kalendářního týdne v letech 2007, 2008 a původně odhadované pozice pro rok 2008. Tabulka 7: Odhad versus skutečnost Kalendářní týden 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52
Rok 2007
Rok 2008
160 165 180 179 162 162 179 170 166 177 191 207 193 209 265 310 332
260 270 289 276 215 195 220 332 297 229 229 282 246 287 323 436 422
307 382 881 826 492 619 881 692 042 429 893 561 281 039 431 976 103
671 105 581 047 958 451 900 686 235 194 211 567 795 567 461 177 762
39
Odhadovaný počet pozic 2008 231 380 230 420 229 700 229 411 229 769 231 027 233 466 237 406 243 202 251 246 261 972 275 854 293 411 315 205 341 846 373 993 412 353
Následující Graf 9 ukazuje přesnost odhadu v porovnání se skutečností na konci roku 2008.
Graf 9: Porovnání Odhad versus Skutečnost
420000
Počet přepočtených pozic
370000
320000
270000
220000
170000 35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
Kalendářní týden Skutečnost
40
Odhad
47
48
49
50
51
52
Následující Graf 9 ukazuje přesnost odhadu v porovnání se skutečností na konci roku 2008.
Graf 10: Porovnání let 2007 a 2008
450000
400000
Počet přepočtených pozic
350000
300000
250000
200000
150000 35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
Kalendářní týden Rok 2007
rok 2008
Jak už bývá v naší zemi zvykem, je drogerie jedním z okruhů zboží, které se poměrně ve velkém objevuje jako vánoční dárky. Toto jednání zákazníků způsobuje razantní zvýšení objemu vyskladňovaného zboží v předvánočním období a to až na dvojnásobek běžného objemu vyskladnění – viz přiložené grafy.
41
Celkem pro kalendářní týdny 36 – 52 bylo odhadováno 4 621 661 pozic a skutečně bylo vyskladněno 4 816 368 pozic – tj. chyba odhadu za toto období byla +4,21%. Nárůst počtu zaměstnanců v tomto období byl v menší míře řešen přijímáním pracovníků do hlavního pracovního poměru, ale také najímáním brigádníků a prodlužováním směn stávajícím pracovníkům. V tomto období bylo na trhu práce více brigádníků než v minulých letech, vzhledem k začínající krizi v automobilovém průmyslu, která měla za následek propouštění sezónních pracovníků u dvou velkých zaměstnavatelů v Jihlavě – firem Bosch Diesel a AL automotive lighting. Technika se řeší krátkodobými zápůjčkami, jak pro vyskladňování zboží, tak pro doplňování zboží na vyskladňovací místa. Jak je dále vidět z grafů následný pokles vyskladňovaného objemu v lednu by neospravedlňoval nárůst počtu zaměstnanců v hlavním pracovním poměru a nákup nové techniky. Z tohoto důvodu je nutné vždy pečlivě zkalkulovat počet zaměstnanců v tomto kritickém období a také dostatečně informovat a motivovat zaměstnance. K informování
se
používají
schůzky
směnových
vedoucích
se
zaměstnanci a předávání potřebných informací o průběhu práce a výhledu do dalších dní. Je velmi obtížné provádět odhady, byť i jen na týden dopředu, a proto se velmi často reaguje až na konečnou hodnotu počtu pozic po zaúčtování všech objednávek filiálek. V tomto období se běžně pracuje i 20 hodin denně nebo se využívají soboty a neděle. Díky přesnosti odhadu pozic, který vycházel z výpočtů uvedených v této práci a historických zkušeností o chování zákazníků v předvánočním období, jsme vánoční nápor našich zákazníků zvládli bez větších problémů a naše servisní úroveň nepoklesla pod 95% (tj. 95% objednaného zboží bylo doručeno na naše prodejny).
42
6 Seznam použité literatury [1] Řízení lidských zdrojů, Josef Koubek, Management Press, Praha 2007 [2] Interní směrnice dm drogerie markt s.r.o. o výkonu [3] Pracovní řád centrálního skladu dm drogerie markt s.r.o. [4] http://www.kmt.zcu.cz/person/Kohout/info_soubory/letnisem/SS/stat13.pdf [5] Statistická analýza závislosti s příklady v R, Komárková L., Komárek, A., Oeconomica, Praha 2007 [6] Řízení lidských zdrojů., Armstrong, M., Grada, Praha 2002. [7] Řízení lidských zdrojů: nejnovější trendy a postupy., Armstrong, M., Grada Praha 2007
43
