Introduktion
Hemtjänstens schemaläggning står inför en dubbel utmaning: att maximera kontinuiteten i vårdrelationen samtidigt som verksamheten måste drivas kostnadseffektivt. Manuell schemaläggning leder ofta till att dessa mål hamnar i konflikt – färre unika vårdgivare per klient kostar mer i restid, medan optimal ruttplanering skapar fragmenterade vårdrelationer.
Denna forskningsartikel presenterar resultat från en AI-baserad pilotstudie av hemtjänstschemaläggning i en svensk kommun under 2026. Genom att tillämpa vetenskapligt beprövade metoder från forskningen om Home Health Care Routing and Scheduling Problem (HHCRSP) visas att kontinuitet och effektivitet inte behöver stå i motsatsförhållande.
Vetenskaplig Bakgrund
HHCRSP (Home Health Care Routing and Scheduling Problem) är ett komplext optimeringsproblem som integrerar ruttplanering och schemaläggning för vårdpersonal. Det är en utvidgning av det klassiska fordonsruttproblemet (VRP) men med vårdsektorsspecifika begränsningar och mål.
HHCRSP: Forskning och Praktik
HHCRSP erkänt som en betydande variant inom kategorin Workforce Scheduling and Routing Problems (WSRP) och har varit föremål för omfattande akademisk forskning sedan mitten av 2000-talet. För att optimera kontinuitet krävs flerperiodmodeller eftersom målet att behålla samma vårdgivare hos samma klient nödvändigtvis sträcker sig över flera dagar.
Kontinuitetsmått
- • Antal unika vårdgivare per klient (enklast, men skalär inte med besöksfrekvens)
- • Continuity of Care Index (CCI) – mer sofistikerat mått som tar hänsyn till besöksfördelning
- • Kolada N00941 – svensk standard som rekommenderar <11 unika vårdgivare per klient
Metod
Pilotstudien genomfördes i en svensk kommun under våren 2026 med AI-driven schemaläggningsplattform baserad på avancerad metaheuristik.
Pilotstudiedata
- • ~100 hemtjänsttagare
- • ~4000 planerade besök under 2 veckor
- • ~40 tillgängliga medarbetare
- • 14 dagar planeringshorisont
Algoritmer Testade
Tre olika algoritmer testades: Från Begäran (request-centrerad, balanserad), Minimera Väntetid (fälteffektivitetsfokus), och Lång Lösning (utökad beräkningstid). Från Begäran-algoritmen dominerade de bästa resultaten.
Huvudfynd
Kontinuitet: ~7 unika vårdgivare
Rekommenderad lösning uppnådde 6,92 unika vårdgivare per klient (avrundas till ~7), väl under Kolada-målet på 11 (jämfört med riksgenomsnitt ~15).
Fälteffektivitet: 79%
Fälteffektivitet (besökstid/(besökstid+restid)) uppnådde 79,06%, vilket innebär att 79% av arbetstiden i fält går till faktiska besök.
Tilldelning: 99%
98,93% av alla besök (3 791 av 3 832) kunde schemaläggas framgångsrikt, vilket visar att lösningen är praktiskt genomförbar.
Jämfört med riksgenomsnittet på 15 unika vårdgivare representerar detta en förbättring med över 50% i kontinuitet samtidigt som hög effektivitet bibehålls.
Resultaten visar tydligt att kontinuitet och effektivitet inte är ett nollsummespel när intelligent AI-optimering tillämpas.
Diskussion
Resultaten har praktiska implikationer för alla intressenter i hemtjänsten:
För Kommuner
- • Jämför restid mot samma källschema för varje scenario
- • Systematiskt uppnå Kolada N00941-mål (<11 unika vårdgivare)
- • Högre verksamhetseffektivitet (70%+) innebär bättre resursutnyttjande
För Vårdgivare
- • Mer förutsägbara scheman med färre ad-hoc-ändringar
- • Möjlighet att bygga kontinuerliga klientrelationer
För Klienter
- • Från riksgenomsnitt 15 ner till 4–7 unika vårdgivare
- • Forskning visar att kontinuitet leder till bättre hälsoutfall
Referenser
- [1] Socialstyrelsen & Kolada (2025). Kvalitetsindikatorer för hemtjänst: N00941
- [2] Rasmussen, M. S., et al. (2012). The Home Care Crew Scheduling Problem. European Journal of Operational Research
- [3] Braekers, K., et al. (2016). A bi-objective home care scheduling problem. European Journal of Operational Research
- [4] Fikar, C., & Hirsch, P. (2017). Home health care routing and scheduling: A review. Computers & Operations Research
Slutsats
AI-baserad optimering av hemtjänstschemaläggning kan samtidigt uppnå hög kontinuitet och hög effektivitet. Pilotstudien visar att ~7 unika vårdgivare per klient (väl under Kolada-målet på 11), 79% fälteffektivitet och 99% tilldelningsgrad är uppnåeligt. Request-centrerad algoritm (Från Begäran) ger bäst resultat.
För kommuner som vill starta en pilotstudie med AI-optimerad schemaläggning, genomföra kostnads-nyttoanalys eller diskutera implementation – kontakta Caire.se.
Intresserad av AI-optimering?
Kontakta oss för att diskutera hur AI-schemaläggning kan förbättra både kontinuitet och effektivitet i er verksamhet.
Kontakta oss