Digital nachhaltige Transformation: ein sinnvolles Rezept für die Zukunft
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Prof. Dr. Michael Treier
Fehlzeitenanalyse
Rotes Tuch oder sinnvolles Instrument?
Einige Folien erklären sich erst bei der Lektüre des entsprechenden
Kapitels im Buch.
Sie finden die entsprechenden Informationen im Kapitel 5!
Bitte beachten!
Unsere Zielgröße 2
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Die erweiterte Fehlzeitenanalyse
ergänzt das Datensystem Gesundheit im Sinne des Risikomanagements.
Inhaltsübersicht
1. Ausgangsbasis: Eine endlose Geschichte!
2. Treiber-Indikatoren-Modell und Evidenz
3. Prämissen für eine gute Kennzahl
4. Problemmatrix Fehlzeitenanalyse
5. Modifizierte Kennzahl Fehlzeiten
6. Verknüpfung als Meilenstein modernen Fehlzeitenmanagements
3
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Inhaltsübersicht
1. Ausgangsbasis: Eine endlose Geschichte!
2. Treiber-Indikatoren-Modell und Evidenz
3. Prämissen für eine gute Kennzahl
4. Problemmatrix Fehlzeitenanalyse
5. Modifizierte Kennzahl Fehlzeiten
6. Verknüpfung als Meilenstein modernen Fehlzeitenmanagements
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Ausgangsbasis 5
Aus Angst gesund …Durchschnittlich nur dreieinhalb Tage fehlten die Deutschen im
ersten Halbjahr 2009!Süddeutsche, 13.07.09Gefahr der Verschleppung
Widerspruch zum Präventionsgedanken
Krank, aber im Büro …Seit 1980 ist der Krankenstand in deutschen Firmen von 5,5% auf
3,3% gesunken!Süddeutsche, 21.04.09Präsentismus
Eine kaum kalkulierbare Größe!
Chronische Zukunft …Die Fehlzeitenstatistik wird
chronisch. Akute Erkrankungen nehmen an Bedeutung ab.
Depressive Störungen dauern z.B. im Schnitt laut TKK 50 Tage.
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Ausgangsbasis: Rotes Tuch für die klassische Fehlzeitenanalyse 6
Verursacher sind vor allem Muskel‐ und Skeletterkrankungen und Atemwegsprobleme. Die psychischen Erkrankungen sind eindeutig auf dem Vormarsch. Deren Anteil hat sich seit der
Wiedervereinigung verdoppelt!
Psychische Erkrankungen schwer kalkulierbar!
Chronifizierung stellt klassische Fehlzeiten‐Quote in Frage!
Täuschung durch „innere“ Fehlzeiten und Präsentismus!
Was sagt überhaupt FZ‐Quote aus?
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Ausgangsbasis: Rotes Tuch für die klassische Fehlzeitenanalyse 7
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Eine differenzierte Analyse ist die Voraussetzung zum Erfolg …
Qu a l i t ä t u n d A u s s a g e
B e e i n f l u s s b a r ke i t
Ve r g l e i c h b a r ke i t
S e n s i b i l i t ä t
FehlzeitenmanagementK r a n k h e i t s b e d i n g t e F Z
Mo t i v a t i o n s b e d i n g t e F Z
Ku l t u r b e d i n g t e F Z
T i e f e n s c h ä r f e
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Ausgangsbasis: Korrekturfaktor Konjunkturlage 8
Da die Zusammenhänge teilweise empirisch evident sind, sollte man den Konjunkturfaktor berücksichtigen. Zu empfehlen ist
eine systematische Erfassung.
Krankenstände
Arbeitsmarkt(Arbeitslosenquote)
Aktuelle Konjunktur(Bruttoinlandsprodukt)
Nach Schnabel (1997) erklären allein die Veränderungsrate des realenBruttoinlandsprodukts bereits 63% der jährlichen Schwankungen imKrankenstand von 1970 bis 1995. Bei Verwendung der Arbeitslosenquotebeträgt die Erklärungsleistung immer noch 41% der Krankenstandsentwicklung.
Aktuelle Studien Tendenzieller Entkopplungsprozess
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Ausgangsbasis: Gemengelage der denkbaren Ursachen für Fehlzeiten 9
Fehlzeitenmotivational bedingt krankheitsbedingt
Absentismus
RückzugsmodellMotiv, sich zeitweilig von unzufrieden machenden
oder belastenden Seiten der Arbeit zurückzuziehen
Medizin. ModellStressbewältigungs‐
strategie bei realer oder erlebter Beeinträchtigung; Krankheit als kulturell
akzeptierte Entschuldigung
VerhaltensmodellAbweichendes Verhalten mit dem Ziel, Regeln zu
unterlaufen
Ökonomisches Nutzen‐Modell
Eigeninteressen, zweckrationale Kalkulation,
um Ressourcen zu gewinnen
Kultureller AnsatzSpezifische
Absentismuskulturen
KonfliktansatzInformelle Alternative zu
Streik
G u t e o d e r s c h l e c h t e F e h l z e i t e n ? I d e n t i f i k a t i o n s p r o b l em
Ziegler et al. (1996): Ursachen des Absentismus
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Kostenfaktor Fehlzeiten 10
Brandenburg, U. & Nieder, P. (2003): Betriebliches Fehlzeitenmanagement
Fehlzeiten
Kosten-faktor
Direkte Kosten
Indirekte Kosten
Störfaktor
Vorge-setzte Kollegen Arbeit-
nehmende
Hohe Absentis‐musraten
Schlechtes Firmenimage
Umstellungs‐aufwand
Zwang zur Mehrarbeit
Wiedereinglie‐derungsproblem
Sinkende Produktivität
Absentismus‐kultur
Organisator‐ische Probleme
Zusätzliche Belastungen
Konflikte evtl. mit Kollegen
Hohe Fluktuation
Schlechte Arbeitsmoral
Druck zur Fehl‐zeitenreduktion Teamprobleme Rollen‐
verschiebung
Hohe indirekte Personalkosten
Niedrige Zufriedenheit
Unfallversiche‐rungsprämien
Qualitäts‐verluste
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Inhaltsübersicht
1. Ausgangsbasis: Eine endlose Geschichte!
2. Treiber-Indikatoren-Modell und Evidenz
3. Prämissen für eine gute Kennzahl
4. Problemmatrix Fehlzeitenanalyse
5. Modifizierte Kennzahl Fehlzeiten
6. Verknüpfung als Meilenstein modernen Fehlzeitenmanagements
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Das Treiberfaktoren‐ und Indikatoren‐Modell 12
Treiber
ArbeitsbedingungenGesunde Arbeitsumwelt
FachkompetenzGesundheitskompetenz
Qualität sozialer Beziehungen
FührungsqualitätVorbildfunktion
UnternehmenskulturWerte/Überzeugungen
AufgabeHandlungsspielraum
Ergebnisse
Frühindikatoren
CommitmentPsychosoziales Wohlbefinden
Objektiver Gesund-heitszustand
Einstellungen zur Gesundheit
Gesundheitsverhalten
Wahrnehmung von Angeboten
SelbstvertrauenSelbstwertgefühl
Subjekt.Gesund-heitszustand
Work-Life-BalanceSoziale Störungen
ArbeitszufriedenheitVertrauen in Führung
Spätindikatoren
Fehlzeiten
Fluktuation
Arbeitsqualität
Produktivität(Präsentismus)
Innere Kündigung
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Macht es Sinn in die betriebliche Gesundheitsförderung zu investieren? 13
Wichtige Studien kommen zu dem Urteil, dass Unternehmen langfristig aus wirtschaftlicher Sicht von Mehrkomponentenprogrammen profitieren.
Fehlzeiten Medizin.Kosten
Frage nach dem prospektiven ROI
Jedoch hauptsächlich amerikanische Studien! Problem: Krankenversicherungssystem kein Solidarsystem
Die Kosten‐Nutzen‐Verhältnisse (ROI) werden im Schnitt mit Werten zwischen 1:2 und 1:10 für Absentismus
bzw. 1:2 und 1:6 für medizinische Kosten beziffert.
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Macht es Sinn in die betriebliche Gesundheitsförderung zu investieren? 14
Methodisch betrachtet: Sehr fundierte Studien …
14 Studien Maßnahmen führen zur Absentismusreduktion!Kosten‐Nutzen‐Verhältnis im Bereich von 1:2,5 und 1:4,85Aldana (2001)
42 Studien Eindeutige Belege zur Absentismusreduktion!Chapman (2003 und 2005)
Schlussfolgerung: Positive Auswirkungen von Gesundheits‐förderungsprogrammen auf die Fehlzeiten mittlerweile ausreichend empirisch gestützt sind.
Golaszewski (2001)
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4Der Beweis für die wird eingefordert!
-35,4
-21,7
-11
-33,3
-20,8
-13,8
-12,1
-52,4
-33,5
-31,6
-22
-68,2
-19
-23,3
-35,2
-16,3
-49,1
-20,1
-24
-24
-14
-33,4
-20
-80 -70 -60 -50 -40 -30 -20 -10 0
Shimizu 2003
Shi 1993
Shi 1993
Pelletier 2004
Maes 1998
Lynch 1990
Leigh 1992
Lechner 1997
Knight 1994
Jones 1990
Jeffery 1993
Henritze 1992
Gloaszewski 1992
Fries 1998
Fries 1993
Conrad 1990
Chapman 2005
Bowne 1984
Blair 1986
Bertera 1993
Bertera 1990
Baun 1986
Aldana 2005
Veränderung krankheitsbedingter Abwesenheit in %
Mittelwert: -27,6%
Quelle:Metaevaluation von L.S. Chapman (2005)
ROI
Streuung: 14,02
15,6
2,05
6,522,90
5,966,003,40
4,73
3,07
%
doppelte Rendite
Inhaltsübersicht
1. Ausgangsbasis: Eine endlose Geschichte!
2. Treiber-Indikatoren-Modell und Evidenz
3. Prämissen für eine gute Kennzahl
4. Problemmatrix Fehlzeitenanalyse
5. Modifizierte Kennzahl Fehlzeiten
6. Verknüpfung als Meilenstein modernen Fehlzeitenmanagements
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Vier Gebote zu Kennzahlen im BGM
KEINE ZIELLOSEN KENNWERTEFehlt die klare Zielsetzung und Beantwortung der Frage nach dem „Wozu“ und damit einhergehend die Auseinandersetzung mit dem „Was“, „Womit“ und „Wie“, ist jeder Kennzahlenvergleich zum Scheitern verurteilt.
1
KEINE TRÄGEN KENNWERTEKennzahlen müssen dynamische Zusammenhänge bewerten können. Viele Kennzahlen sind niveauorientiert und statisch. Genauso wichtig im Bereich BGM sind aber gerade die dynamische Kennzahlen.
2
KEINE VERGLEICHSLOSEN KENNWERTE Ohne Kennzahlen oder Standards kann es auch keinen Vergleich geben. Gerade diese Kennzahlen bilden aber oft selber wieder ein Kennzahlensystem.
3
KEINE ÜBERVEREINFACHTEN KENNWERTEMan begnügt sich mit einfachen Quotienten, Steigerungsraten und Mittelwerten. Solche „einfachen“ Kennzahlen verleiten zu Fehlentscheidungen, da sie von einer Linearität ausgehen und die ihnen zugrunde liegende Multikausalität verleugnen.
4
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Kennzahlendifferenzierung am Beispiel der Fehlzeiten 18
KommunikationsfunktionW
ahrn
ehm
ungs
-fu
nktio
n
Aktivierungs-
funktion
Controllin
gfunktionMarketingfunktion
Legitimation Evaluati
on
DokumentationBest P
ractic
eKenn-zahlen
Situationen bewusst machen! Diskussion ermöglichen! Diskussion versachlichen! Verbesserungen anregen! Zielerreichungsgrad überprüfen! Erfolge sichtbar machen!
F u n k t i o n e n
D a t e n s p r e c h e n n i c h t ! Sie bedürfen stets der Interpretation. Wird dies missachtet, handelt es sich um eine unbedachte Verwendung der Kennzahlen. Kennzahlen sind verdichtete, quantifizierte Indikaktoren, die für etwas stehen.
A t t r i b u t e
Modalitätbefragungsbasiert
nicht befragungsbasiert
Qualität
harte Daten
direkte Messung
weiche Daten
indirekte Messung
Zeit
Zahlenart
Streuungs-maße
Mittelwerts-maße
Absolute Zahlen
Verhältnis-zahlen
Quoten-zahlen
Indexzahlen (Basiswert)
Zeitraum Zeitpunkt
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Inhaltsübersicht
1. Ausgangsbasis: Eine endlose Geschichte!
2. Treiber-Indikatoren-Modell und Evidenz
3. Prämissen für eine gute Kennzahl
4. Problemmatrix Fehlzeitenanalyse
5. Modifizierte Kennzahl Fehlzeiten
6. Verknüpfung als Meilenstein modernen Fehlzeitenmanagements
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Befragung bei Gesundheitscontrollern 20
Steuerung ist notwendig …Gesundheitskosten sind wesentlicher Bestandteil der Arbeitskosten! Hauptfokus …Kostenorientierung bei festgelegtem Budgetdeckel (verschiedene Kostenarten)Angebotsmengen: Fallzahlen, Betriebsbegehungen usw.Rückfinanzierung im Verhältnis zu Kosten (Quote)Fehlzeiten im Verhältnis zu Finanzkennziffern (EBIT usw.) und zu Strukturvariablen wie Altersklassen oder Organisationseinheiten; meistens nur DurchschnittswerteRetrospektive Sichtweise (meistens 1 Jahr zurückblickend)
Defizite und Bedarf …Markt‐ und Außenorientierung (Benchmarking usw.)Dynamische Verfolgung (z.B. Fehlzeiten betreffend)Aufwandsparameter (Kosten‐Nutzen‐Reflexion, ROI)Kundenorientierung als Steuerungsgröße (Bedarfsmessung)Parameter, die gestaltungsorientiert sind (Stichwort Gesundheitsbefragung)Positiver Trend: Über 30% der Befragten geben an, Gesundheitsbefragungen durchzuführen oder ernsthaft in Betracht zu ziehen!
17 befragte Experten im Gesundheitscontrolling, Rücklaufquote: 65% (N=11); Juli/August 2008; Nacherhebung
2012 mit insg. 38 Befragten (9 davon schon 2008 befragt)
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Stabile Gesetzmäßigkeiten 21
Der Krankenstand sinkt mit steigender Qualifikation der Mitarbeiter.Mit steigender Einrichtungsgröße nehmen die Fehlzeiten zu. Die Fehlzeiten werden von einem relativ kleinen Teil der Mitarbeiter
verursacht. Bei etwa 20% bis 30% der Mitarbeiter treten ca. 80% der Arbeitsunfähigkeit auf.
Statistisch gibt es den blauen Montag nicht. Die Fehlzeiten verteilen sich fast gleichmäßig über alle Wochentage.
Die Altersvariable beeinflusst vor allem die durchschnittliche Länge der Fehlzeiten (Chronifizierung), aber weniger die absolute Menge an Fehltagen.
Geschlecht und Alter müssen als interagierende Strukturvariablen betrachtet werden.
Ge s e t zmäß i g ke i t e n
Jeder Arbeitnehmer steht im Durchschnitt 17 Tage von 225 Arbeitstagen im Jahr wegen Krankheit oder anderen Fehlzeiten nicht zur Verfügung!
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Vor‐ und Nachteile der Fehlzeitenphilosophie 22
Vorteile … Einfaches Kennzahlenmaß Leicht bestimmbar Flexibilität in Bezug auf Verhältnisbildung (z.B. Finanzkennzahlen) Verknüpfung mit Personalstrukturdaten (Alter, Geschlecht usw.) Pekuniäre Abbildung (Durchschnittskosten pro Abwesenheitstag in Deutschland wird auf 750 € derzeit geschätzt) Gutes Überzeugungsmaß für betriebliche Gesundheitsinvestitionen
Nachteile bzw. kritische Aspekte … Spätindikator Nicht kausalitätsbezogen Nicht immer standardisierte Erfassung Unzureichende Erfassung realer Kosten (Präsentismus; Annahme ca. 65%), also keine Lösung für das Dilemma BGM Keine Erfassung der durch Gesundheitsinvestitionen erzielbaren Nutzen Träges Maß und wenig Information, da oft nur als statische Quote betrachtet, dadurch nur bedingt als Steuerungsmaß geeignet Willkürlicher Einsatz von Relationswerten!
Vorteile … Einfaches Kennzahlenmaß Leicht bestimmbar Flexibilität in Bezug auf Verhältnisbildung (z.B. Finanzkennzahlen) Verknüpfung mit Personalstrukturdaten (Alter, Geschlecht usw.) Pekuniäre Abbildung (Durchschnittskosten pro Abwesenheitstag in Deutschland wird auf 750 € derzeit geschätzt) Gutes Überzeugungsmaß für betriebliche Gesundheitsinvestitionen
Vorteile … Einfaches Kennzahlenmaß Leicht bestimmbar Flexibilität in Bezug auf Verhältnisbildung (z.B. Finanzkennzahlen) Verknüpfung mit Personalstrukturdaten (Alter, Geschlecht usw.) Pekuniäre Abbildung (Durchschnittskosten pro Abwesenheitstag in Deutschland wird auf 750 € derzeit geschätzt) Gutes Überzeugungsmaß für betriebliche Gesundheitsinvestitionen
Vorteile … Einfaches Kennzahlenmaß Leicht bestimmbar Flexibilität in Bezug auf Verhältnisbildung (z.B. Finanzkennzahlen) Verknüpfung mit Personalstrukturdaten (Alter, Geschlecht usw.) Pekuniäre Abbildung (Durchschnittskosten pro Abwesenheitstag in Deutschland wird auf 750 € derzeit geschätzt) Gutes Überzeugungsmaß für betriebliche Gesundheitsinvestitionen
Vorteile … Einfaches Kennzahlenmaß Leicht bestimmbar Flexibilität in Bezug auf Verhältnisbildung (z.B. Finanzkennzahlen) Verknüpfung mit Personalstrukturdaten (Alter, Geschlecht usw.) Pekuniäre Abbildung (Durchschnittskosten pro Abwesenheitstag in Deutschland wird auf 750 € derzeit geschätzt) Gutes Überzeugungsmaß für betriebliche Gesundheitsinvestitionen
Vorteile … Einfaches Kennzahlenmaß Leicht bestimmbar Flexibilität in Bezug auf Verhältnisbildung (z.B. Finanzkennzahlen) Verknüpfung mit Personalstrukturdaten (Alter, Geschlecht usw.) Pekuniäre Abbildung (Durchschnittskosten pro Abwesenheitstag in Deutschland wird auf 750 € derzeit geschätzt) Gutes Überzeugungsmaß für betriebliche Gesundheitsinvestitionen
Vorteile … Einfaches Kennzahlenmaß Leicht bestimmbar Flexibilität in Bezug auf Verhältnisbildung (z.B. Finanzkennzahlen) Verknüpfung mit Personalstrukturdaten (Alter, Geschlecht usw.) Pekuniäre Abbildung (Durchschnittskosten pro Abwesenheitstag in Deutschland wird auf 750 € derzeit geschätzt) Gutes Überzeugungsmaß für betriebliche Gesundheitsinvestitionen
Vorteile … Einfaches Kennzahlenmaß Leicht bestimmbar Flexibilität in Bezug auf Verhältnisbildung (z.B. Finanzkennzahlen) Verknüpfung mit Personalstrukturdaten (Alter, Geschlecht usw.) Pekuniäre Abbildung (Durchschnittskosten pro Abwesenheitstag in Deutschland wird auf 750 € derzeit geschätzt) Gutes Überzeugungsmaß für betriebliche Gesundheitsinvestitionen
Vorteile … Einfaches Kennzahlenmaß Leicht bestimmbar Flexibilität in Bezug auf Verhältnisbildung (z.B. Finanzkennzahlen) Verknüpfung mit Personalstrukturdaten (Alter, Geschlecht usw.) Pekuniäre Abbildung (Durchschnittskosten pro Abwesenheitstag in Deutschland wird auf 750 € derzeit geschätzt) Gutes Überzeugungsmaß für betriebliche Gesundheitsinvestitionen
Vorteile … Einfaches Kennzahlenmaß Leicht bestimmbar Flexibilität in Bezug auf Verhältnisbildung (z.B. Finanzkennzahlen) Verknüpfung mit Personalstrukturdaten (Alter, Geschlecht usw.) Pekuniäre Abbildung (Durchschnittskosten pro Abwesenheitstag in Deutschland wird auf 750 € derzeit geschätzt) Gutes Überzeugungsmaß für betriebliche Gesundheitsinvestitionen
Vorteile … Einfaches Kennzahlenmaß Leicht bestimmbar Flexibilität in Bezug auf Verhältnisbildung (z.B. Finanzkennzahlen) Verknüpfung mit Personalstrukturdaten (Alter, Geschlecht usw.) Pekuniäre Abbildung (Durchschnittskosten pro Abwesenheitstag in Deutschland wird auf 750 € derzeit geschätzt) Gutes Überzeugungsmaß für betriebliche Gesundheitsinvestitionen
Vorteile … Einfaches Kennzahlenmaß Leicht bestimmbar Flexibilität in Bezug auf Verhältnisbildung (z.B. Finanzkennzahlen) Verknüpfung mit Personalstrukturdaten (Alter, Geschlecht usw.) Pekuniäre Abbildung (Durchschnittskosten pro Abwesenheitstag in Deutschland wird zwischen 400 und 800 € derzeit geschätzt) Gutes Überzeugungsmaß für betriebliche Gesundheitsinvestitionen
Nachteile bzw. kritische Aspekte … Spätindikator Nicht kausalitätsbezogen Nicht immer standardisierte Erfassung Unzureichende Erfassung realer Kosten (Präsentismus; Annahme ca. 65%), also keine Lösung für das Dilemma BGM Keine Erfassung der durch Gesundheitsinvestitionen erzielbaren Nutzen Träges Maß und wenig Information, da oft nur als statische Quote betrachtet, dadurch nur bedingt als Steuerungsmaß geeignet Willkürlicher Einsatz von Relationswerten!
Nachteile bzw. kritische Aspekte … Spätindikator Nicht kausalitätsbezogen Nicht immer standardisierte Erfassung Unzureichende Erfassung realer Kosten (Präsentismus; Annahme ca. 65%), also keine Lösung für das Dilemma BGM Keine Erfassung der durch Gesundheitsinvestitionen erzielbaren Nutzen Träges Maß und wenig Information, da oft nur als statische Quote betrachtet, dadurch nur bedingt als Steuerungsmaß geeignet Willkürlicher Einsatz von Relationswerten!
Nachteile bzw. kritische Aspekte … Spätindikator Nicht kausalitätsbezogen Nicht immer standardisierte Erfassung Unzureichende Erfassung realer Kosten (Präsentismus; Annahme ca. 65%), also keine Lösung für das Dilemma BGM Keine Erfassung der durch Gesundheitsinvestitionen erzielbaren Nutzen Träges Maß und wenig Information, da oft nur als statische Quote betrachtet, dadurch nur bedingt als Steuerungsmaß geeignet Willkürlicher Einsatz von Relationswerten!
Nachteile bzw. kritische Aspekte … Spätindikator Nicht kausalitätsbezogen Nicht immer standardisierte Erfassung Unzureichende Erfassung realer Kosten (Präsentismus; Annahme ca. 65%), also keine Lösung für das Dilemma BGM Keine Erfassung der durch Gesundheitsinvestitionen erzielbaren Nutzen Träges Maß und wenig Information, da oft nur als statische Quote betrachtet, dadurch nur bedingt als Steuerungsmaß geeignet Willkürlicher Einsatz von Relationswerten!
Nachteile bzw. kritische Aspekte … Spätindikator Nicht kausalitätsbezogen Nicht immer standardisierte Erfassung Unzureichende Erfassung realer Kosten (Präsentismus; Annahme ca. 65%), also keine Lösung für das Dilemma BGM Keine Erfassung der durch Gesundheitsinvestitionen erzielbaren Nutzen Träges Maß und wenig Information, da oft nur als statische Quote betrachtet, dadurch nur bedingt als Steuerungsmaß geeignet Willkürlicher Einsatz von Relationswerten!
Nachteile bzw. kritische Aspekte … Spätindikator Nicht kausalitätsbezogen Nicht immer standardisierte Erfassung Unzureichende Erfassung realer Kosten (Präsentismus; Annahme ca. 65%), also keine Lösung für das Dilemma BGM Keine Erfassung der durch Gesundheitsinvestitionen erzielbaren Nutzen Träges Maß und wenig Information, da oft nur als statische Quote betrachtet, dadurch nur bedingt als Steuerungsmaß geeignet Willkürlicher Einsatz von Relationswerten!
Nachteile bzw. kritische Aspekte … Spätindikator Nicht kausalitätsbezogen Nicht immer standardisierte Erfassung Unzureichende Erfassung realer Kosten (Präsentismus; Annahme ca. 65%), also keine Lösung für das Dilemma BGM Keine Erfassung der durch Gesundheitsinvestitionen erzielbaren Nutzen Träges Maß und wenig Information, da oft nur als statische Quote betrachtet, dadurch nur bedingt als Steuerungsmaß geeignet Willkürlicher Einsatz von Relationswerten!
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Was messen wir eigentlich? 23
Welche Fehlzeiten werden als Krankheit betrachtet? (auch Kur,
Mutterschutz, Arztbesuche, Reha‐Maßnahmen…)
Welcher Zeitraum soll bei den Soll‐Arbeitstagen
zugrunde gelegt werden?
Welche Zeiten sollen als Fehlzeiten zugrunde gelegt werden? (tageweise oder stundenweise)
Wer wird berücksichtigt? (Stammbelegschaft, freie
Mitarbeiter, Zeitarbeitskräfte)
Anzahl Krankentage×100Krankenstandquote = Summe Soll-Arbeitstage
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5. Modifizierte Kennzahl Fehlzeiten
6. Verknüpfung als Meilenstein modernen Fehlzeitenmanagements
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Modifizierte Kennzahlen … Vernachlässigte Werte 25
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Standardisierte Werte
Sensibilität steigern
Qualitätsindex
Aufwandsberechnung
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Modifizierte Kennzahlen … Vernachlässigte Werte 26
Am Beispiel der Fehlzeiten als zentraler Spätindikator wird nachfolgend aufgezeigt, wie dieser Wert als Steuerungsgröße optimaler als bisher genutzt werden kann!
D i e We r t e we r d e n s t a n d a r d i s i e r t o h n e L i n e a r i t ä t s a n n a hm e .
D y n am i k ‐ / N i v e a u p a r am e t e r we r d e n b e r ü c k s i c h t i g t .
D i e Q u a l i t ä t d e r F e h l z e i t e n w i r d b e r ü c k s i c h t i g t .
D i e Em p f i n d s am ke i t d e s P a r a m e t e r s w i r d e r h ö h t .
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Modifizierte Kennzahlen … Vernachlässigte Werte 27
Am Beispiel der Fehlzeiten als zentraler Spätindikator wird nachfolgend aufgezeigt, wie dieser Wert als Steuerungsgröße optimaler als bisher genutzt werden kann!
D i e We r t e we r d e n s t a n d a r d i s i e r t o h n e L i n e a r i t ä t s a n n a hm e .
D y n am i k ‐ / N i v e a u p a r am e t e r we r d e n b e r ü c k s i c h t i g t .
D i e Q u a l i t ä t d e r F e h l z e i t e n w i r d b e r ü c k s i c h t i g t .
D i e Em p f i n d s am ke i t d e s P a r a m e t e r s w i r d e r h ö h t .
© Prof. Dr. Michael Treier
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Standardisierung von Kennwerten rund um Fehlzeiten 28
Standardisierung in Bezug auf Strukturvariablen wie Alter (oft werden Verteilungen miteinander verglichen, die nicht standardisiert sind!). Daher empfiehlt sich eine Standardisierung mit Hilfe einer z-Transformation.
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x = aktueller Jahreswert (Fehlzeiten) einer Personm = Mittelwert und s = Streuung der betrachteten Einheit
≠
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Mit Hilfe der Standardisierung lassen sich auch Ausreißer ermitteln.
Aufwandsfunktion Fehlzeiten aus Sicht der Hyperbel … 29
Hyperbelfunktion 1/x
Bereich: 0% bis 25%
Normierung 100 (Gesamtfläche)
f(x) = 5/x
Stamm: F(x) = 10*x
A = F(x1)–F(x2)
Welche Hyperbel man verwendet, wird durch eine retrospektive Analyse ermittelt!
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Je geringer die FZ‐Quote, desto mehr Aufwand muss man investieren,
um eine weitere Verringerung zu erzielen!
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Aufwandsfunktion Fehlzeiten aus linearer Sicht … 30
Funktion F(x): Sie ist die Stammfunktion von f(x), zugleich aber auch das Integral über f(x) von 0 bis x, also kurz die Fläche unter der Kurve f(x) von 0 bis x. Also den Aufwand, den man zur Veränderung der Fehlzeiten benötigt, stellt die Fläche (A) unter der Kurve dar!
Aufwandsfunktion für Fehlzeiten:
y = Veränderunga = AusgangswertK = Normierungswert
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Modifizierte Kennzahlen … Vernachlässigte Werte 31
Am Beispiel der Fehlzeiten als zentraler Spätindikator wird nachfolgend aufgezeigt, wie dieser Wert als Steuerungsgröße optimaler als bisher genutzt werden kann!
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Qualität und Dynamik Parameter der Verteilung 32
Durchschnittswerte und Quotenwerte dominieren, dadurch werden Streuungsmaße und Distanzmaße vernachlässigt Letztere sind aber steuerungsrelevanter!
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Was sagen Ihnen 6% Fehlzeitenquote?
Wer verursacht diese Fehlzeiten?
Gibt es eine kulturell akzeptierte Fehlzeitenmenge?
Wie viel Episoden sind in der Quote versteckt?
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Qualitätswerte der Fehlzeitenanalyse 33
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Verursacher
Episoden
Ausreißer
Verteilung
Streuung
Extremwerte
Qualität
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Qualitätswerte der Fehlzeitenanalyse 34
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Streuungsmaß: sehr robust, automatische Bereinigung der Ausreißer!
∗ 100
Verhältniszahl: Anzahl der Ausreißer zu Verursachern
% ∗ 100
Verhältniszahl: Anzahl der Verursacher zur Gesamtzahl der Mitarbeiter
∅ /
Durchschnittliche Episodenzahl: Nur in Bezug auf die Verursacher berechnen!
N o r m w e r t e
N o r m w e r t e
N o r m w e r t e
N o r m w e r t e
Perzentilkurven analog wie bei Wachstumskurven
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Am Beispiel der Fehlzeiten als zentraler Spätindikator wird nachfolgend aufgezeigt, wie dieser Wert als Steuerungsgröße optimaler als bisher genutzt werden kann!
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Steuerung mit sensitiven Kennzahlen 36
Hinweis zum Sensibilitätsindex
Fehlzeiten werden gerne als statische Quotenwerte abgebildet. Damit eignen sie sich aber nicht zur Steuerung. Entscheidend ist, dass sich Fehlzeiten nicht linear verhalten. Durch
eine mathematische Annäherung kann man von einer hyperbelähnlichen Abbildung ausgehen.
Modell: Die Steuerungsgröße baut auf einer Hyperbelfunktion analog zur Aufwandsfunktion. Sie wird auf 100 normiert, wobei absichtlich 100 als bester Wert einzustufen ist, damit keine Verwechslung zwischen Fehlzeitenquote und Steuerungsfunktion erfolgen kann! Die Steuerungsfunktion beschränkt sich auf den Wertebereich von 1% bis 25% Fehlzeitenquote!
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Steuerungsfunktion Fehlzeiten 37
Wertebereich Ampel
0-40
41-60
61-100
Hinweis zum Ampelsystem: erst nach Perzentilbildung auf Basis eigener Daten endgültig festlegbar!
Hier Strukturvariablen wie Produktion beachten!
Der Wertebereich muss auf Basis der eigenen Daten perzentilisiert werden. Derzeit erhält man den Wert 50 bei etwa 4% Fehlzeitenquote. Kritisch wird es bei
den aktuellen Wertebereichen etwa bei 6% Fehlzeitenquote. Im grünen Bereich liegt man bei etwa 2,5% Fehlzeitenquote. Wichtig: die Formel ist nicht linear!!!
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100 ln( ) 31QuoteST FZ
230ges
Quote
FZFZ
FTE
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Sensibilitätsindex
Steuerungsfunktion Fehlzeiten = Sensibilitätsindex 38
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0
10
20
30
40
50
60
70
80
90
100
1 6 11 16 21 26
Sensibilitätsmaß
Formel:Sensib
ilit
ätsm
aß (
Be
re
ich
0
‐1
00
)
F e h l z e i t e n q u o t e ( B e r e i c h 1 % b i s 2 5 % )
*100gesamtQuote
FehlzeitentageFZ
Sollarbeitstage
100 ln( ) 31QuoteST FZ
Die Formel ist für den Bereich 1 bis 25 Prozent optimiert.
Wir betrachten die Realität der Fehlzeitendarstellung!
Linearitätsannahme verführt zu
falschem Kausaldenken!
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Inhaltsübersicht
1. Ausgangsbasis: Eine endlose Geschichte!
2. Treiber-Indikatoren-Modell und Evidenz
3. Prämissen für eine gute Kennzahl
4. Problemmatrix Fehlzeitenanalyse
5. Modifizierte Kennzahl Fehlzeiten
6. Verknüpfung als Meilenstein modernen Fehlzeitenmanagements
39
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Wege zur Interpretation 40
1
2
3
Aussagekraft und Steuerungsrelevanz des „goldenen Kalbs“ im Gesundheitscontrolling erhöhen und
Fehlerwerte minimieren (Datenqualität)
Wirksamkeitsnachweis von Maßnahmen in Bezug auf Fehlzeiten und Risikoreduktion
(Veränderungsmessung + prospektiver ROI)
Fehlzeitenqualität in ein heuristisches Kausalmodell unter Berücksichtigung eigener Gesundheitsanalysen
als Wirk‐ bzw. Erfolgsvariable integrieren
Fehlzeiten sind für sich alleine genommen blind. 41
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Wir benötigen daher eine Interpretationsschablone als heuristisches Modell. 42
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Hinweise auf Auffälligkeiten
Erhöhung der Steuerungsfähigkeit
Ausdehnung der Inhaltsbreite
Interpretations‐modell/schablone
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Kennzahlen Fehlzeiten
Moderne Reflexion des Fehlzeitenparameters 43
Parameter Beschreibung
FZ‐Quote Klassische Berechnung (Hinweise Definitionsspielraum!)
Mittelwert Organisation Arithmetischer Mittelwert
Mittelwert Organisationseinheit Gewichteter Mittelwert (Kollektivgröße beachtend!)
Streuung Fehlzeiten Wichtiger Wert zur Beurteilung der FZ‐Verteilung
Abwesenheitslänge (Kohärenz) Arithmetischer Mittelwert
Episodenzahl Durchschnittliche Anzahl der Einzelfragmente Fehlzeiten
Diverse Qualitätswerte Erweiterter Kennwert
Sensibilitätsindex FZ Erweiterter Kennwert
Aufwandswert FZ Erweiterter Kennwert
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Doch die klassische Fehlzeitenquote reicht hier nicht aus. 44
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Verursacher zur Gesamtzahl
Fehlerbereinigte FZ‐Quote
Durchschnittliche Episodenzahl
Streuungsmaß Qualität
Ausreißer‐Logiken
Sensibilitätsindex
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Wir benötigen daher eine Interpretationsschablone als heuristisches Modell. 45
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AktivitätenEffizienz
Effektivität
StrukturdatenAltersstrukturRisikokataster
MaßnahmenBewertung
Gesundheits-daten
Frühindikatoren
Fehlzeiten mit höherer
Tiefenschärfe
Korrelation mit den Gesundheitsdaten:Wir empfehlen, die Veränderungen dieser Gesundheitsdaten mit der Fehlzeitenentwicklung auf Basis der erweiterten Fehlzeitenanalyse zu korrelieren.
Differenzanalysen: Bei der Reflexion der Fehlzeiten geht es weniger um die Absolut‐ als vielmehr um die Differenzwerte.
Bedingungsbezogene Analysen: Zusätzlich können regressions‐ und varianzanalytische Verfahren helfen, bedingungsbezogene Analysen durchzuführen Abbildung von Ursache‐Wirkungsnachweisen
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FZ
Fehlzeiten gehören im Datenpool Gesundheit zu den Erfolgskennzahlen. 46
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Maßnahmen
(Men
gengerüst +
Halbw
ert‐
zeit+ Teilnahmestabilität)
Wirts
chaftlich
keit
(Zuschreibun
gskosten
+ M
arktpreis +
Transaktionskosten
+ prospektiver ROI)
Gesu
ndheitsk
ennza
hle
n(Belastungsfaktoren + internale& externale
Ressou
rcen
+ W
irksamkeitsnachweis)
Erfolg
skennza
hle
n(Feh
lzeite
nquo
te + FZ‐Qualität
+ Zufriede
nheit +
Ak
zeptanz + Im
age + Co
mmitm
ent +
Risikoredu
ktion) ©
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Treier, M. (2013). Betriebliches G
esundheitsmanagem
ent. Gesundheitsförderung in der
Arbeitswelt –
Mitarbeiter einbinden, Prozesse gestalten, Erfolge m
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Rotes Tuch oder sinnvolles Instrument? 47
Fehlzeitenanalysen sind sinnvoll, …
wenn Sie nicht nur die statische Quote berücksichtigen,
wenn Sie die Kennwerte mit anderen Befunden (Gesundheitsbefragung, Gefährdungsanalyse) kombinieren,
wenn Sie einen prospektiven Ansatz der Fehlzeiteninterpretation wählen.
Der Aufwand, Fehlzeiten richtig zu analysieren, ist vergleichsweise gering, denn Sie müssen keine
neuen Daten erfassen oder abfragen.
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