Quản trị nguồn nhân lực – Dự báo nhu cầu nguồn nhân lực

Các phương pháp phán đoán sử dụng những chuyên gia giỏi để dự báo tương lai. Các phương pháp phán đoán xem xét các dữ liệu định lượng nhưng cho phép trực giác và ý kiến của những người chuyên môn tham gia. Những phương pháp này thường được các tổ chức nhỏ hoặc những người mới dự báo nguồn nhân lực, những tổ chức chưa có các dữ liệu cơ sở hoặc chuyên môn về phương pháp toán học sử dụng đến. Các phương pháp phán đoán cũng có thể được ưu tiên khi một tổ chức hoặc môi trường đang ở trong thời kỳ quá độ hoặc lộn xộn; vào thời gian đó, xu hướng quá khứ và mối liên quan không thể được sử dụng để dự đoán một cách chính xác về tương lai.

Cách phán đoán đơn giản nhất là dự báo từ dưới lên, hoặc đơn vị dự báo: Mỗi đơn vị, chi nhánh hoặc bộ phận ước tính nhu cầu nhân viên tương lai cho bộ phận của mình. Cách tiếp cận hợp lý khi các nhà quản trị nhận được các chỉ dẫn và thông tin, sau đó họ kết hợp những dự liệu này theo cách riêng để ước tính về nhu cầu nhân lực trong thời gian đến. Tổng nhu cầu các đơn vị ước tính là nhu cầu nguồn nhân lực dự báo cho cả tổ chức. Tuy nhiên, nhà hoạch định nguồn nhân lực nên xem lại số liệu dự báo của từng đơn vị một cách kỹ càng trước khi tổng hợp

nhằm kiểm soát khuynh hướng tự nhiên của nhà quản trị là thổi phồng kích cỡ nhu cầu và tầm quan trọng của đơn vị họ.

Một kiểu phương pháp phán đoán là dự báo từ trên xuống được thực hiện bởi nhà quản trị và nhà điều hành cấp cao giàu kinh nghiệm. Những chuyên gia này gặp gỡ để thảo luận về tác động của những yếu tổ môi trường: xu hướng phát triển ngành, kế hoạch kinh doanh, nền kinh tế và các nhân tố khác đến nhu cầu nguồn nhân lực ở các cấp độ khác nhau của tổ chức. Bên cạnh việc dự báo nhu cầu tương lai có khả năng nhất, những chuyên gia này cũng có thể tiến hành các dự báo riêng biệt trên cơ sở phân tích chuỗi sự kiện ở trường hợp tốt nhất và xấu nhất. Ví dụ họ có thể dự báo nhu cầu lao động sẽ như thế nào nếu hầu như mọi việc có thể đi lệch hướng (ví dụ tình trạng suy thoái kinh tế, tổ chức mất đi trách nhiệm pháp lý thích hợp về sản phẩm, công ty không giành được hợp đồng với chính phủ…). Sau khi hoàn thành những bài tập như thế này, các chuyên gia có thể chắc chắn rằng nhu cầu lao động thực sự sẽ rơi vào khoảng giữa trường hợp dự báo tốt nhất và xấu nhất.

Kỹ thuật Delphi được sử dụng để tổng hợp, chắc lọc các ý kiến của các chuyên gia. Trong việc sử dụng kỹ thuật này, các chuyên gia không gặp mặt đối mặt. Điều này rất kinh tế nếu các chuyên gia này ở các vị trí khác nhau; nó cũng có thể cải thiện chất lượng trong việc ra quyết định bằng cách tối thiểu hoá các mâu thuẫn cá tính và ngăn chặn thành viên lấn át, thống trị tiến trình ra quyết định. Bước đầu tiên trong tiến trình Delphi là xây dựng một bản câu hỏi, sau đó yêu cầu các chuyên gia lựa chọn và giải thích tại sao họ chọn ý kiến đó. Kết quả của bản câu hỏi này được biên soạn và trả lại cho các chuyên gia, cùng với một bản câu hỏi nặc danh thứ hai. Theo cách này, các chuyên gia có thể học hỏi từ người khác, sửa đổi hoặc chuẩn bị kỹ lưỡng cho việc lựa chọn và đưa ra ý kiến trong bản câu hỏi thứ hai. Tiến trình tiếp tục thông qua một vài vòng nữa cho đến khi có được sự thống nhất cao của các chuyên gia trong các đánh giá.

Các phương pháp toán học đơn giản nhất về dự báo chỉ sử dụng một nhân tố để dự báo nhu cầu. Lấy ví dụ, để dự báo nhu cầu lao động, nhà hoạch định có thể đánh giá nhu cầu nguồn nhân lực (số lượng và chất lượng) trong khoảng thời gian một vài năm qua, dựa trên phân tích xu hướng, người thực hiện dự báo mở rộng cho năm tiếp theo. Trên cơ sở các thông tin về kế hoạch kinh doanh, cụ thể hơn là doanh thu dự báo, tình hình sản xuất…, nhà hoạch định kết hợp với các yếu tổ dự báo như tỷ lệ hiệu suất, tỷ lệ nhân viên để tiến hành dự báo nhu cầu nhân lực trực tiếp cần.

Năng suất là số bình quân các đơn vị sản phẩm mà mỗi nhân viên sản xuất ra trong năm. Giả sử một công ty sản xuất ghế sofa và dữ liệu quá khứ cho biết rằng tỷ lệ hiệu suất vào khoảng

50 ghế sofa cho mỗi người lắp ráp mỗi năm. Nếu phòng marketing kỳ vọng bán được 10.000 ghế

sofa trong năm đến, khi đó công ty cần 10.000/50= 200 công nhân lắp ráp.

Tỷ lệ nhân viên trực tiếp trên lao động gián tiếp được sử dụng để tính toán số lượng nhân viên cần thiết ở các công việc khác nhau. Lấy ví dụ, nếu công ty sản xuất sofa thường có một nhà giám sát cho 25 nhân viên lắp ráp, khi đó 8 giám sát viên sẽ cần cho 200 công nhân lắp ráp. Kinh nghiệm quá khứ cũng chỉ ra rằng trung bình cứ 50 công nhân lắp ráp, cần có 3 nhân viên làm công tác giao nhận. Điều này có nghĩa là công ty cần tổng số 12 nhân viên giao nhận.

Dự báo với năng suất và tỷ lệ nhân viên dựa trên giả định rằng số lượng nhân viên cần thiết sẽ gia tăng tuyến tính với khối lượng công việc phải hoàn thành. Giả định này không luôn đúng. Ví dụ thử hình dung một công ty đối phó với việc tăng cầu về sản phẩm của công ty bằng cách cho nhân viên làm thêm giờ. Theo một vài khía cạnh, công ty sẽ không thể đối phó với việc gia tăng sản lượng theo cách này mà có thể quyết định tạo thêm ca làm việc thứ hai hoặc mở ra một nhà máy mới. Vào lúc này, sự nhảy vọt về nhân viên sẽ xảy ra, kết quả là tạo ra quan hệ gián đoạn giữa đầu ra và nhu cầu lao động.

Dự báo dựa trên tỷ lệ hiệu suất liên quan đến việc sử dụng đường cong kinh nghiệm. Giả định cơ bản của đường cong kinh nghiệm là tỷ lệ hiệu suất sẽ thay đổi với kinh nghiệm tích lũy. Đó là số sản phẩm được sản xuất sẽ gia tăng sau giai đoạn khởi động ban đầu. Việc gia tăng này xảy ra vì công nhân học được cách lặp đi lặp lại hoạt động một cách hữu hiệu hơn, tổ chức lập kế hoạch tiến độ chi tiết và hiệu quả hơn cũng như những tiến triển trong việc giải quyết vấn đề về sản phẩm mới.

Để phân tích đường cong kinh nghiệm, nhà hoạch định phải tính toán chỉ số kinh nghiệm (PI: Process Index) của thời điểm phân tích so với thời điểm ban đầu. PI chính là tỷ lệ phần trăm của mức độ hao phí thời gian sản xuất ra sản phẩm hoặc dịch vụ khi sản lượng tích lũy gấp đôi. Chỉ số PI thường rơi vào khoảng giữa 80 và 90%; các chỉ số PI như thế chỉ ra rằng mỗi thời gian mà số lượng sản phẩm hoặc dịch vụ được sản xuất tăng gấp đôi, số lượng giờ lao động cho ca hai của thời gian sản xuất giảm xuống 80 đến 90% tổng thời gian cần thiết cho thời gian sản xuất ở ca nhất.

Phương pháp dự báo theo xác suất thích hợp cho các công ty có số lượng lớn các hợp đồng hoặc công việc dự án. Đối với những công ty này, tổng số lao động cần thiết lệ thuộc một cách trực tiếp vào số lượng hợp đồng dự án mà họ thực hiện hoặc bao nhiêu dự án đang thực hiện. Nếu các hãng có thể tính toán số lượng nhân viên hoặc giờ lao động cần thiết cho mỗi hợp đồng, các số liệu này có thể được nhân với xác suất dự đoán của việc nhận được hợp đồng và sau đó tổng hợp lại con số dự báo nhu cầu lao động tổng hợp.  Số lượng, loại kỹ sư và nhà khoa học cần thiết cho mỗi giai đoạn của dự án được ước tính, cùng với thời gian cho mỗi giai đoạn và xác suất mà dự án sẽ tiến triển cho mỗi giai đoạn. Tổng hợp tất cả các dự án cung cấp ước tính nhu cầu về các loại nhân viên nghiên cứu và phát triển khác nhau cho mỗi giai đoạn tương lai.

Các phương pháp toán học đơn giản tiến hành dự báo nhu cầu nguồn nhân lực dựa trên giả định nhu cầu là hàm tuyến tính hoặc là tổng hợp của các hàm dự báo đơn biến. Tuy nhiên trên thực tế, nhu cầu về số lượng và chất lượng nhân viên cho tương lai bị ràng buộc bởi nhiều biến số: tác động từ môi trường bên trong và bên ngoài. Các tổ chức lớn có bề dày lịch sử về công tác

hoạch định nguồn nhân lực thường sử dụng kỹ thuật thống kê phức tạp trong dự báo nhu cầu nguồn nhân lực. Phương pháp này được gọi là hồi quy đa biến, sử dụng một số nhân tố tương quan với cầu lao động cho việc dự báo nhu cầu lao động trong tương lai. Trên cơ sở tổng hợp các nhân tố tác động vào phương trình dự báo, nhà hoạch định tiến hành dự báo nhu cầu lao động. Phương pháp này chỉ có thể được áp dụng khi chuỗi dữ liệu quá khứ cho phép đạt được phương trình hồi quy ổn định, khi có mối quan hệ chặt chẽ giữa các nhân tố và cầu lao động, và khi không có sự thay đổi lớn về năng suất hoặc sản phẩm.

Phương pháp khác có thể áp dụng để dự báo là quy hoạch tuyến tính và quy hoạch đa mục tiêu để xác định số lượng nhân viên tối ưu trên cơ sở các ràng buộc. Các ràng buộc có thể bao gồm ngân sách về lương, tỷ lệ tối đa hoặc tối thiểu giữa các công việc khác nhau…Số lượng nhân viên kỳ vọng (tối thiểu hoặc tối đa) có được khi giải hàm mục tiêu với điều kiện thỏa mãn các ràng buộc.

Download toàn bộ bài viết tại đây