Hvordan laves prognoser for arbejdskrav i personaleplanlægning?

Planlægning af menneskelige ressourcer kan bruge kvalitative og kvantitative tilgange til prognoser efterspørgsel efter arbejdskraft. Kvantitative metoder er afhængige af statistisk og matematisk vurdering, f.eks. Analyse af arbejdsstyrke eller økonometrisk beregning. Kvalitative prognoser bruger ledelsesmæssig vurdering på et mere individuelt grundlag, opdager behov internt og derefter byder på eller træner de nødvendige færdigheder. I sidste ende kan mange personaleafdelinger bruge de grundlæggende udbuds- og efterspørgselssignaler, der genereres på arbejdsmarkedet, til at estimere efterspørgslen.

I den private sektor er typen og mængden af ​​efterspurgt arbejdskraft en funktion af den samlede efterspørgsel efter produkter og tjenester i økonomien. I denne forstand er det forbrugeren, der kontrollerer arbejdskraft og ikke arbejdsgiveren. Det er op til producenterne at forudsige og anvende efterspurgt arbejdskraft på en rentabel måde. Den primære kilde til information om arbejdskraft kommer fra priser - den lønsats, der er fastsat på markedet, priserne på varer og tjenester og omkostningerne ved alternativer til manuelt arbejde.

Konceptuelt er prognoser for efterspørgsel efter arbejdskraft ikke anderledes end at forudsige den rigtige kombination af enhver kapitaltilførsel. Virksomheder skal med succes forudse forbrugernes efterspørgsel og finde omkostningseffektive måder at bringe varer eller tjenester på markedet. En produktionschef kan spørge: "Hvor mange widgets skal jeg bringe på markedet næste år?" På samme måde kan en personaleansvarlig spørge: "Hvor mange medarbejdere skal vi bruge til at producere disse widgets næste år? På hvilket færdighedsniveau? "

Moderne litteratur om planlægning af menneskelige ressourcer identificerer flere almindelige metoder til at estimere en virksomheds behov for menneskelig kapital. Disse omfatter ledelsesmæssig dømmekraft, arbejdsstudieteknikker (også kendt som arbejdsbelastningsanalyse), trendanalyse, Delphi teknik og modelbaseret regressionsanalyse.