Syfte– Syftet med denna studie var att finna ett klassificeringsverktyg som kan underlätta beslutsfattande vid reservdelsuppläggning. För att besvara syftet formuleradestre frågeställningar;   Vilket analysverktyg kan användas för att systematiskt klassificera reservdelar i olika    grupper? Hur kan de klassificerade grupperna nyttjas vid reservdelsuppläggning?  Hur kan efterfrågan prognostiseras för de olika klassificerade grupperna med hänsyn till servicenivå? Metod– Studien bedrevs deduktivt genom teoribyggande, med både en empiriskt fallstudie och analytisk konceptuell inriktning. De metoder som studien använts sig av är; litteraturstudier, intervjuer och insamling från dokumentstudien. Litteraturstudien har varit inom områdena; reservdelsklassificering och prognostisering.  Resultat– Studiens resultat är att det krävs en multiklassificeringsmodell för att systematiskt klassificera reservdelar på grund av den komplexa naturen av reservdelshanteringen. Klassificeringsmodellen kan sedan utnyttjas till flera ändamål. De användningsområden som studien funnit är; hjälp vid bestämning av servicenivå, hjälp med val av prognostiseringsmetod för reservdelsgrupperna samt att finna reservdelar som har en skiftande efterfrågetrend.    Implikationer– Klassificeringsmodellen ämnar sig till att underlätta företags reservdelsuppläggning. Med hjälp av modellen ska fallföretaget lättare kunna ta beslut så som vilken servicenivå och prognosmetod som kan användas för deras reservdelar. Begränsningar–  Den här studiens begränsning är att bara ett fallföretag studerades på grund av tidsbegränsningen. Detta medförde att modellen som anpassades blev företagsspecifik och rekommenderas att valideras på andra företag.  Nyckelord– Klassificering, Reservdelsklassificering, Beslutstöd, Prognostisering, Reservdelsprognostisering, Servicenivå / Purpose–The purpose of this study was to find a classification tool that can ease the decision-making process of spare parts planning and forecasting. To accomplish this, three research questions were formulated; Which analysis tools can be used for a systematic classification of spare parts into different groups? How can the classified groups be used when planning and forecasting spare parts? How can the forecasting be done for the different classified groupsconsidering thecustomer service level?  Method– The study was deductively through theory-building, with both an empirical case study and analytical conceptual approach. The methods used were; litterateur research, interviews and collection of secondary data. The litterateur research has been conducted in the areas; spare parts classification and forecasting.  Findings– The finding of this study was that a multi criteria method is needed for a systematic classification of spare parts, because of the complex nature of spare part handling. The classification model can then be used for multiple tasks. The tasks that this study found were; help in deciding the customer service level, help in choosing forecast method for the different spare part groups and finding the spare parts that have shifted in demand trend. Implications– The classification model intends to ease companies spare parts planning and forecasting process. With help from the model the case company should have a more effective process now in choosing which customer service level and forecasting method to use for their spare part.   Limitations– This studies limitation was that only one case company was studied because of time constraints. This makes the modified model very company specific and needs to be further validated on other companies.  Keywords– Classification, Spare parts classification, Decision support, Forecasting, Spare parts forecasting, customer service level

Abstrakt Bakgrund: Patienter hänvisas idag i större utsträckning till egenvård av sjuksköterskor i ambulanssjukvården och beslutstöd finns för att hjälpa till med hänvisningen. Arbetet innebär att prioritera och bedöma vilken vårdnivå som är optimal för patienterna, vilka patienter som behöver följa med i ambulansen för ytterligare vård på vårdinrättning och vilka som kan hänvisas till egenvård. Att bedöma vad som är optimal vårdnivå ställer krav på att sjuksköterskorna besitter medicinska kunskaper vid olika tillstånd, men också kunskap om helheten i hänvisningsprocessen.Syfte: Syftet var att undersöka sjuksköterskors erfarenheter av ett beslutstöd för hänvisning av patienter från ambulanssjukvård till egenvård. Metod: En kvantitativ tvärsnittsstudie har utförts med hjälp av enkäter. Designen var deskriptiv och explorativ. En totalundersökning av populationen har utförts som innefattade 123 sjuksköterskor i ambulanssjukvården i en region i södra Sverige, fördelat på två länsdelar. Slutligen inkom 95 enkätsvar (77,2 %). Data har analyserats med deskriptiv statistisk och tematisk innehållsanalys. Resultat: Det var 68 (71,5 %) av sjuksköterskorna som höll med om att de alltid använde beslutsstödet och 54 (56,9 %) upplevde att beslutsstödet gav det stöd som behövdes. Det var 84 (88,5 %) som hade uppfattningen att patienter var nöjda med hänvisning till egenvård. Av sjuksköterskorna svarade 77 (81,1 %) att läkare fanns att tillgå vid behov. Dock fanns en önskan om att akutläkare alltid skulle vara tillgängliga vid frågor. Tid på dygnet och geografisk hämtplats påverkade beslutet att lämna patienter hemma. Beslutstödet fokuserade allt för mycket på vitala parametrar och täckte därmed inte andra viktiga aspekter. Konklusion: Resultatet visade att beslutstödet är i behov av förändring. Akutläkare eller läkare med hög kompetens bör finnas tillgängliga vid frågor. Genom att använda sin kliniska blick, hög medicinsk kompetens och erfarenhet, tillsammans med ett väl fungerande beslutsstöd kan sjuksköterskorna i ambulanssjukvården uppleva ökad trygghet när patienter hänvisas till egenvård. / Abstract Background: Today, more and more nurses in the prehospital care are referring patients to self-treatment and there is certain support to help make this decision. The work nurses in the ambulance care do means that assess which level of care that is optimal for the patients. Which patients who need to come along in the ambulance and which patients who can be referred to self-care. To decide what is optimal care requires nurses to possess medical knowledge in different conditions, but also knowledge about the whole process of referring patients. Purpose: The purpose was to examine nurses´ experiences of a decision support for referring patients from ambulance care to self-care. Method: A quantitative study has been made, where the writers used a survey to fulfill the purpose. The design of the survey was descriptive and explorative. A total examination of the population has been done, which was 123 nurses in the Ambulance service in a region in south of Sweden, divided into two counties. Finally, there was 95 replies of the survey (77,2 %). Statistical analysis and thematic analysis of the content were used to present the result. Result: There was 68 (71,5 %) of the nurses who agreed to that they always used the decision support and 54 (56,9 %) experienced that the decision support gave the support that was needed. A bigger part, 84 (88,5 %), had the opinion that patients were satisfied being referred to self-care. Of all nurses, 77 (81,1 %) answered that doctors were available if necessary. However, there was a desire that emergency doctors were always available on questions. Time of day and geographical place of pick up affected the decision to leave the patient in his or her home. There were 84 (88,5%) nurses who had experiences from satisfied patients being referred by the ambulance care to self-care. Decision support focused too much on vital parameters and thus did not cover other important aspects. Conclusion: The result showed that the decision support is in need of change. Emergency doctors or doctors with high competence should be available when needed. By using their clinical eye, with high medical competence and experience, together with a well-functioning decision support - the nurses in the ambulance care can experience increased confidence in referring patients to self-care.

<p>QP Medtech AB är ett företag som utvecklar och marknadsför IT‐system i syfte att bidra till effektivare och säkrare vård. MiniQ är deras senaste produkt. Problemet som företaget har stött på i rådande stund är marknadsföringen av MiniQ, vilket inte har gått som förväntad. Således är syftet med denna uppsats att identifiera och förklara de svårigheter som har uppkommit för marknadsföringen av läkemedelsanalysprogrammet MiniQ. Utöver det redogörs även rekommendationer och förslag på hur marknadsföringen kan förbättras.Studien baseras på kvalitativ undersökning där intervjuer med både användare och inköpare av programmet har genomförts. Urvalet av respondenter består av läkare, distriktsläkare, apotekare och projektledare. Yrkesmän som är verksamma inom kommuner och landsting. Förutom det har även en intervju med QP Medtechs VD genomförts för att granska företagets perspektiv på problemet.Analysen visade att det är flera faktorer som orsakar svårigheter för MiniQs marknadsföring. Dels finns det ingen stor marknad och efterfrågan på produkten för tillfället och dels beror det på vårdens invecklade struktur som verksamhet. En närmare granskning av verksamheten förtydligar att vården agerar på en ”politisk marknad”. En marknad där tjänster tillhandahålls genom många beslut och administrativa system. Det finns flera inblandade parter med olika intressen inom vården som påverkar verksamheten. Beslutsfattningen sker på högre nivåer i verksamhetens hierarki vilket försvårar marknadsföringen av produkten. För att lyckas måste nyckelpersoner påverkas samtidigt som incitament från vårdens sida är nödvändigt. En annan faktor som komplicerar situationen är vårdens bristande IT‐stöd och elektroniska infrastruktur, vilket i sig försvårar implementeringen av MiniQ. Faktorer som företaget bör ta hänsyn till är: mer kunskaps‐ och informationsspridning om produkten och dess förmåner för att skapa incitament, frbättrade relationer med användare och kunder samt uppföljning, förbättring och vidareutveckling av MiniQ. Det bör inte glömmas att det krävs mer tid för att efterfrågan på produkten ska öka och en marknad växa fram.</p>

QP Medtech AB är ett företag som utvecklar och marknadsför IT‐system i syfte att bidra till effektivare och säkrare vård. MiniQ är deras senaste produkt. Problemet som företaget har stött på i rådande stund är marknadsföringen av MiniQ, vilket inte har gått som förväntad. Således är syftet med denna uppsats att identifiera och förklara de svårigheter som har uppkommit för marknadsföringen av läkemedelsanalysprogrammet MiniQ. Utöver det redogörs även rekommendationer och förslag på hur marknadsföringen kan förbättras.Studien baseras på kvalitativ undersökning där intervjuer med både användare och inköpare av programmet har genomförts. Urvalet av respondenter består av läkare, distriktsläkare, apotekare och projektledare. Yrkesmän som är verksamma inom kommuner och landsting. Förutom det har även en intervju med QP Medtechs VD genomförts för att granska företagets perspektiv på problemet.Analysen visade att det är flera faktorer som orsakar svårigheter för MiniQs marknadsföring. Dels finns det ingen stor marknad och efterfrågan på produkten för tillfället och dels beror det på vårdens invecklade struktur som verksamhet. En närmare granskning av verksamheten förtydligar att vården agerar på en ”politisk marknad”. En marknad där tjänster tillhandahålls genom många beslut och administrativa system. Det finns flera inblandade parter med olika intressen inom vården som påverkar verksamheten. Beslutsfattningen sker på högre nivåer i verksamhetens hierarki vilket försvårar marknadsföringen av produkten. För att lyckas måste nyckelpersoner påverkas samtidigt som incitament från vårdens sida är nödvändigt. En annan faktor som komplicerar situationen är vårdens bristande IT‐stöd och elektroniska infrastruktur, vilket i sig försvårar implementeringen av MiniQ. Faktorer som företaget bör ta hänsyn till är: mer kunskaps‐ och informationsspridning om produkten och dess förmåner för att skapa incitament, frbättrade relationer med användare och kunder samt uppföljning, förbättring och vidareutveckling av MiniQ. Det bör inte glömmas att det krävs mer tid för att efterfrågan på produkten ska öka och en marknad växa fram.

Data warehouse system är något som har växt fram under 1990-talet och det har implementeras hos flera verksamheter. De källsystem som en verksamhet har kan integreras ihop med ett data warehouse system för att skapa en version av verkligheten och ta fram rapporter för beslutsunderlag. Med en version av verkligheten menas att det skapas en gemensam bild som visar hur verksamhetens dagliga arbete sker och utgör grundinformation för de framtagna analyserna från data warehouse systemet. Det blir därför väsenligt för verksamheten att de framtagna rapporterna håller en, enligt verksamheten, tillfredställande god datakvalitet. Detta leder till att datakvaliteten hos data warehouse systemet behöver hålla en tillräckligt hög kvalitetsnivå. Om datakvaliteten hos beslutsunderlaget brister kommer verksamheten inte att ta de optimala besluten för verksamheten utan det kan förekomma att beslut tas som annars inte hade tagits. Att förbättra datakvaliteten hos data warehouse systemet blir därför centralt för verksamheten. Med hjälp av kvalitetsfilosofin Total Quality Management, TQM, har verksamheten ett stöd för att kunna förbättra datakvaliteten eftersom det möjliggör att ett helhetsgrepp om kvaliteten kan tas. Anledningen till att ta ett helhetsperspektiv angående datakvaliteten är att orsakerna till bristande datakvalitet inte enbart beror på orsaker inom själva data warehouse systemet utan beror även på andra orsaker. De kvalitetsförbättrande åtgärder som behöver utföras inom verksamheter varierar eftersom de är situationsanpassade beroende på hur verksamheten fungerar även om det finns mer övergripande gemensamma åtgärder. Det som kommuniceras i form av exempelvis rapporter från data warehouse systemet behöver anses av verksamhetens aktörer som förståeligt och trovärdigt. Anledningen till det är att de framtagna beslutunderlagen behöver vara förståliga och trovärdiga för mottagaren av informationen. Om exempelvis det som kommuniceras i form av rapporter innehåller skräptecken bli det svårt för mottagaren att anse informationen som trovärdig och förståelig. Förbättras kvaliteten hos det kommunikativa budskapet, det vill säga om kommunikationskvaliteten förbättras, kommer datakvaliteten hos data warehouse systemet i slutändan också förbättras. Inom uppsatsen har det tagits fram riktlinjer för att kunna förbättra datakvaliteten hos data warehouse system med hjälp av kommunikationskvaliteten samt TQM. Riktlinjernas syfte är att förbättra datakvaliteten genom att förbättra kvaliteten hos det som kommuniceras inom företagets data warehouse system. Det finns olika åtgärder som är situationsanpassade för att förbättra datakvaliteten med hjälp av kommunikationskvalitet. Ett exempel är att införa en möjlighet för mottagaren att få reda på vem som är sändaren av informationsinnehållet hos de framtagna rapporterna. Detta för att mottagaren bör ha möjlighet att kritisera och kontrollera den kommunikativa handlingen med sändaren, som i sin tur har möjlighet att försvara budskapet. Detta leder till att öka trovärdigheten hos den kommunikativa handlingen. Ett annat exempel är att införa inmatningskontroller hos källsystemen för att undvika att aktörer matar in skräptecken som sedan hamnar i data warehouse systemet. Detta leder till att mottagarens förståelse av det som kommuniceras förbättras. / The data warehouse system is something that has grown during the 1990s and has been implemented in many companies. The operative information system that a company has, can be integrated with a data warehouse system to build one version of the reality and take forward the decision basis. This means that a version of the reality creates a common picture that show how the company’s daily work occurs and constitutes the base of information for the created analysis reports from the data warehouse system. It is therefore important for a company that the reports have an acceptable data quality. This leads to that the data quality in the data warehouse system needs to hold an acceptable level of high quality. If data quality at the decision basis falls short, the company will not take the optimal decision for the company. Instead the company will take decision that normally would not have been taken. To improve the data quality in the data warehouse system would therefore be central for the company. With help from a quality philosophy, like TQM, the company have support to improve the data quality since it makes it possible for wholeness about the quality to be taken. The reason to take a holistic perspective about the data quality is because lacking of the data quality not only depends on reasons in the data warehouse system, but also on other reasons. The measurement of the quality improvement which needs to perform in the company depends on the situation on how the company works even in the more overall actions. The communication in form of for example reports from the data warehouse system needs to be understandable and trustworthy for the company’s actors. The reason is that the decision basis needs to be understandable and trustworthy for the receiver of the information. If for example the communication in form of reports contains junk characters it gets difficulty for the receiver of the information to consider if it is trustworthy and understandable. If the quality in the communication message is improving, videlicet that the communication quality improves, the data quality in the data warehouse will also improve in the end. In the thesis has guiding principles been created with the purpose to improve data quality in a data warehouse system with help of communication quality and TQM. Improving the quality in the communication, which is performed at the company’s data warehouse to improve the data quality, does this. There are different measures that are depending on the situations to improve the data quality with help of communication quality. One example is to introduce a possibility for the receiver to get information about who the sender of the information content in the reports is. This is because the receiver needs to have the option to criticize and control the communication acts with the sender, which will have the possibility to defend the message. This leads to a more improved trustworthy in the communication act. Another example is to introduce input controls in the operative system to avoid the actors to feed junk characters that land in the data warehouse system. This leads to that the receivers understanding of the communication improves.

<p>Data warehouse system är något som har växt fram under 1990-talet och det har implementeras hos flera verksamheter. De källsystem som en verksamhet har kan integreras ihop med ett data warehouse system för att skapa en version av verkligheten och ta fram rapporter för beslutsunderlag. Med en version av verkligheten menas att det skapas en gemensam bild som visar hur verksamhetens dagliga arbete sker och utgör grundinformation för de framtagna analyserna från data warehouse systemet. Det blir därför väsenligt för verksamheten att de framtagna rapporterna håller en, enligt verksamheten, tillfredställande god datakvalitet. Detta leder till att datakvaliteten hos data warehouse systemet behöver hålla en tillräckligt hög kvalitetsnivå. Om datakvaliteten hos beslutsunderlaget brister kommer verksamheten inte att ta de optimala besluten för verksamheten utan det kan förekomma att beslut tas som annars inte hade tagits.</p><p>Att förbättra datakvaliteten hos data warehouse systemet blir därför centralt för verksamheten. Med hjälp av kvalitetsfilosofin Total Quality Management, TQM, har verksamheten ett stöd för att kunna förbättra datakvaliteten eftersom det möjliggör att ett helhetsgrepp om kvaliteten kan tas. Anledningen till att ta ett helhetsperspektiv angående datakvaliteten är att orsakerna till bristande datakvalitet inte enbart beror på orsaker inom själva data warehouse systemet utan beror även på andra orsaker. De kvalitetsförbättrande åtgärder som behöver utföras inom verksamheter varierar eftersom de är situationsanpassade beroende på hur verksamheten fungerar även om det finns mer övergripande gemensamma åtgärder.</p><p>Det som kommuniceras i form av exempelvis rapporter från data warehouse systemet behöver anses av verksamhetens aktörer som förståeligt och trovärdigt. Anledningen till det är att de framtagna beslutunderlagen behöver vara förståliga och trovärdiga för mottagaren av informationen. Om exempelvis det som kommuniceras i form av rapporter innehåller skräptecken bli det svårt för mottagaren att anse informationen som trovärdig och förståelig. Förbättras kvaliteten hos det kommunikativa budskapet, det vill säga om kommunikationskvaliteten förbättras, kommer datakvaliteten hos data warehouse systemet i slutändan också förbättras. Inom uppsatsen har det tagits fram riktlinjer för att kunna förbättra datakvaliteten hos data warehouse system med hjälp av kommunikationskvaliteten samt TQM. Riktlinjernas syfte är att förbättra datakvaliteten genom att förbättra kvaliteten hos det som kommuniceras inom företagets data warehouse system.</p><p>Det finns olika åtgärder som är situationsanpassade för att förbättra datakvaliteten med hjälp av kommunikationskvalitet. Ett exempel är att införa en möjlighet för mottagaren att få reda på vem som är sändaren av informationsinnehållet hos de framtagna rapporterna. Detta för att mottagaren bör ha möjlighet att kritisera och kontrollera den kommunikativa handlingen med sändaren, som i sin tur har möjlighet att försvara budskapet. Detta leder till att öka trovärdigheten hos den kommunikativa handlingen. Ett annat exempel är att införa inmatningskontroller hos källsystemen för att undvika att aktörer matar in skräptecken som sedan hamnar i data warehouse systemet. Detta leder till att mottagarens förståelse av det som kommuniceras förbättras.</p> / <p>The data warehouse system is something that has grown during the 1990s and has been implemented in many companies. The operative information system that a company has, can be integrated with a data warehouse system to build one version of the reality and take forward the decision basis. This means that a version of the reality creates a common picture that show how the company’s daily work occurs and constitutes the base of information for the created analysis reports from the data warehouse system. It is therefore important for a company that the reports have an acceptable data quality. This leads to that the data quality in the data warehouse system needs to hold an acceptable level of high quality. If data quality at the decision basis falls short, the company will not take the optimal decision for the company. Instead the company will take decision that normally would not have been taken.</p><p>To improve the data quality in the data warehouse system would therefore be central for the company. With help from a quality philosophy, like TQM, the company have support to improve the data quality since it makes it possible for wholeness about the quality to be taken. The reason to take a holistic perspective about the data quality is because lacking of the data quality not only depends on reasons in the data warehouse system, but also on other reasons. The measurement of the quality improvement which needs to perform in the company depends on the situation on how the company works even in the more overall actions.</p><p>The communication in form of for example reports from the data warehouse system needs to be understandable and trustworthy for the company’s actors. The reason is that the decision basis needs to be understandable and trustworthy for the receiver of the information. If for example the communication in form of reports contains junk characters it gets difficulty for the receiver of the information to consider if it is trustworthy and understandable. If the quality in the communication message is improving, videlicet that the communication quality improves, the data quality in the data warehouse will also improve in the end. In the thesis has guiding principles been created with the purpose to improve data quality in a data warehouse system with help of communication quality and TQM. Improving the quality in the communication, which is performed at the company’s data warehouse to improve the data quality, does this.</p><p>There are different measures that are depending on the situations to improve the data quality with help of communication quality. One example is to introduce a possibility for the receiver to get information about who the sender of the information content in the reports is. This is because the receiver needs to have the option to criticize and control the communication acts with the sender, which will have the possibility to defend the message. This leads to a more improved trustworthy in the communication act. Another example is to introduce input controls in the operative system to avoid the actors to feed junk characters that land in the data warehouse system. This leads to that the receivers understanding of the communication improves.</p>

Denna rapports frågeställning är: hur lämpar sig psykiatrins data för en datalagerstruktur och inleds med en bakgrund där en litteraturstudie genomförs. Efter detta kommer en metod del och en genomförande del där intervjuer med avdelningschefer, verksamhetschefen, samt en verksamhetsutvecklare på ett svenskt universitetssjukhus psykiatriavdelning beskrivs. Genom observationer och analys av sjukhusets data samt svaren från respondenterna sammanställdes ett resultat som visar emot att detta sjukhus inte har en god grund för en datalagerstruktur, men genom omprioriteringar kan detta förbättras. Resultatet baserades på forskning gjord av Inmon (2005) och fyra av de kategorier som han anser är mest relevanta för en datalagerstruktur, samt insamlad data från universitetssjukhuset. Det framkom även att alla svenska sjukhus verkar ha problem med sina system och att hela svenska vården är i en uppgraderingsfas där det vid en sådan investering bör prioriteras att skapa fungerande datalagerstrukturer för att kunna analysera vilka resultat vården ger. Just nu fattas beslut i blindo och detta kommer inte förändras om inte förändring sker. / This report's question is: how does psychiatry's data fit into a data warehouse structure and starts with a background in which a literature study is carried out. After this, a method part and an implementation part will be described in which interviews with department heads, the operations manager, as well as an operations developer at a Swedish university hospital's psychiatry department are described. Through observations and analysis of the hospital data and the responses of the respondents, a result was compiled which shows that this hospital does not have a good basis for a data warehouse structure, but through re-prioritization this can be improved. The result was based on research done by Inmon (2005) and four of the categories that he considers to be most relevant to a data warehouse structure, as well as data collected from the university hospital. It also emerged that all Swedish hospitals seem to have problems with their systems and that the entire Swedish healthcare system is in an upgrade phase where it should be prioritized in such an investment to create functioning data warehouse structures in order to be able to analyze the results the health care gives. Right now, decisions are being made blindly and this will not change unless change is made.