Bench­mar­king / Ana­ly­se de l'ef­fi­ca­ci­té

Connaissez-vous l’efficacité des secteurs de votre organisation? À l’aide de procédés multi-dimensionnels tenant compte d’influences externes, nous évaluons la performance de votre entreprise par rapport au secteur, déterminons de tarifications sensées et vérifions les calculs de benchmarking d’administrations dans le contexte réglementaire.

Bench­mar­king in­ter­ne

Une évaluation objective des succès d’un secteur ou d'une filiale fait clairement apparaître les manquements et les améliorations possibles. Certaines des méthodes utilisées ne sont pas triviales, même si les questions semblent simples au premier abord: quelles sont les causes à une rentabilité différente? Les sites de vente en campagne sont-ils plus rentables que ceux dans les quartiers périphériques des grandes villes? Quelle est la taille idéale de l’entreprise pour maximiser le bénéfice ou minimiser les coûts? Comment devons-nous exploiter les ressources en interne pour que les départements de l’entreprise réduisent d’eux-mêmes les structures inefficaces? Dans quels secteurs y a-t-il des synergies possibles? Grâce à notre pool de données et à nos compétences méthodologiques, nous pouvons vous apporter des réponses pratiques aux questions citées plus haut.

Bench­mar­king ré­gle­men­tai­re

La mesure d’efficacité et le benchmarking dans le secteur réglementaire aident les régulateurs à déterminer les recettes autorisées d'une entreprise réglementée. Dans beaucoup de pays, les réseaux d’électricité et de gaz (monopoles naturels) sont soumis à une réglementation incitative publique qui définit des limites supérieures concernant les rémunérations ou recettes. Ces prescriptions se basent très souvent sur des comparatifs d’efficacité, l’entreprise la moins chère servant alors de référence. Dans le secteur de la santé aussi, les gouvernements utilisent de plus en plus souvent des mesures d’efficacité. L’objectif est avant tout de définir les tarifs pour les prestations dans les secteurs ambulatoire, stationnaire ou des soins.

Not­re ex­per­ti­se

Quand on compare des entreprises, des entités commerciales ou des filiales, les chiffres-clés à une dimension (comme par exemple le chiffre d’affaires par collaborateur, les frais au kilomètre de réseau) amènent vite des résultats trompeurs. Ils donnent certes une bonne vue d’ensemble des différents processus de production, mais ne reflètent pas avec assez de précision l’efficacité de l’entreprise dans sa globalité. Nous pensons que les comparatifs ne peuvent donner des conclusions vraiment fiables qu’en utilisant des méthodes de benchmarking différenciées.

Nous sommes spécialisés dans ces procédés multidimensionnels et les élaborons sur une base mathématique et économétrique fondée. En fonction de la question posée, nous appliquons plusieurs méthodes pour évaluer l’efficacité des entreprises ou entités considérées. Pour accroître la pertinence des résultats, nous examinons aussi la solidité des modèles employés. Sans oublier que nous analysons l’importance des différents facteurs de coûts pour l’entreprise dans son ensemble ou de processus en particulier.

Vot­re avan­ta­ge

Nos calculs d’efficacité et de benchmarking permettent de contrôler les prescriptions énoncées par l’autorité réglementaire, et éventuellement de les remettre en question. Grâce à notre longue expérience pratique, nous mettons en avant les entreprises ou entités supérieures dans certaines caractéristiques, tout en mettant aussi en évidence le potentiel d’amélioration.

Aperçu de nos projets

Mesure d’efficience des réseaux énergétiques

Régulation incitative Allemagne, gestionnaires réseau électrique/gaz, pool données

Mesure d’efficience réseaux énergétiques pour des gestionnaires de réseaux électriques et gaz allemands. Utilisation du pool de données pour l’orientation stratégique et le positionnement des gestionnaires de réseaux et dans le cadre de procédures judiciaires.

Comparaison de l’efficience des réseaux de transport

Courant GRT, benchmarking international, stratégie réglementaire

Accompagnement d’un groupe d’exploitants européens de réseaux de transport dans le cadre de la comparaison d’efficience internationale. Pour avis auprès des autorités réglementaires et pour positionnement.

Méthodes de mesure de l’efficience

Data Envelopment Analysis, Stochastic Frontier Analysis, proc. bayésienne

Perfectionnement de méthodes de mesure de l’efficience (Data Envelopment Analysis et Stochastic Frontier Analysis) avec la procédure bayésienne, sur la base de jeux de données d’exploitants nationaux/internationaux de réseaux d’électricité et de gaz.

Pool de données Nemo pour les réseaux de distribution de gaz

Fournisseur de gaz suisse, réglementation, pool de données

Le pool de données Nemo pour les gestionnaires du réseau de distribution de gaz en Suisse leur donne la possibilité de vérifier la plausibilité de leurs données dans l’outil «Nemo Coûts». Cette démarche leur permet d’identifier les erreurs de données et les suspicions dans leur comptabilité analytique et dans leur tarification. Le rapport sur la comparaison des indicateurs clés et tarifs leur donne des informations sur les spécificités structurelles et leur potentiel d’amélioration. Ils obtiennent des réponses aux questions de calcul des coûts (structure des coûts et code tarifaire) et une proposition d’analyse stratégique et de pilotage de l’entreprise (gestion des actifs, évaluation, développement). Avec les comparaisons de tarifs, ils peuvent évaluer le montant des prix de réseau et la différence en les comparant à ceux d’autres gestionnaires de réseau local.

Plateforme de benchmarking Spitex

Pool de données, prestataire de services, mesures de réduction des coûts

La plateforme de benchmarking Spitex crée la base de données pour un approvisionnement conforme aux besoins. Elle contribue à la gestion de l’entreprise en fournissant des indicateurs intuitifs et en se basant sur une meilleure transparence des coûts, renforce la position de négociation par rapport aux assurances sociales et partenaires de financement de la part restante. Elle est développée dans le cadre d'un projet Innosuisse de Polynomics en collaboration avec la Haute Ecole de Lucerne, la société Heyde AG et des cabinets partenaires. À partir de janvier 2022, les contenus seront disponibles sous forme de portail web.

Pool de données VSE/AES pour les réseaux de distribution d’électricité

Fournisseurs d’électricité suisses, réglementation Sunshine, approvisionnement de base, pool de données

Le projet VSE/AES Datenpool© a permis d’élaborer des analyses étendues d’indicateurs clés pour les gestionnaires de réseau de distribution d’électricité en Suisse. En participant à ce pool de données, vous pouvez contrôler et optimiser vos propres coûts dans les secteurs réseau et approvisionnement de base en énergie. Il vous permet de déterminer votre position par rapport aux entreprises comparables et de la comprendre (par ex. aussi pour la réglementation Sunshine), ainsi que de justifier de votre propre situation auprès de la Commission fédérale de l’électricité (EICom) et d’autres groupes cibles.

Dr. Stephan Vaterlaus

Andreas Hauck

Partenaires

Prof. Dr. Gert Brunekreeft, Jacobs University Bremen, Allemagne - Prof. Dr. Klaus Gugler, Université d'économie de Vienne, Autriche - Prof. Dr. Mario Liebensteiner, Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg, Allemagne

Publications

Po­ly­no­mics Fall­pau­scha­len­mo­dell

Près de dix ans après l'introduction du système   SwissDRG, il existe encore parfois de grandes différences entre les hôpitaux   au niveau des coûts par cas ajustés selon le degré de gravité. Celles-ci ne sont pas seulement dues à une efficacité différente des hôpitaux, mais peuvent également reposer sur des prestations de réserve plus ou moins élevées ou sur une structure de patients plus ou moins complexe.Le « Fallpauschalenmodell » de Polynomics détermine,   à l'aide des cas stationnaires de la statistique des données économiques par  cas de l'OFS, les influences moyennes sur les coûts pour certaines caractéristiques des patients et structures de prestations des hôpitaux. Ces influences moyennes sur les coûts permettent de déterminer, pour un hôpital quelconque, les coûts supplémentaires ou inférieurs liés aux prestations par rapport à la moyenne suisse, qui sont générés en raison des caractéristiques des patients et des structures de direction propres à l'hôpital, mais qui ne sont pas suffisamment représentés dans le système SwissDRG. Les écarts calculés peuvent être utilisés pour les négociations du baserate.Lien vers la publication

Ef­fet du choix du per­cen­ti­le dans l’ana­ly­se com­pa­ra­ti­ve des hôpi­taux, 2020.

Sur mandat du VZK nous examinons les effets du choix du percentile dans l’analyse comparative des hôpitaux de soins somatiques aigus. Nos analyses basées sur le benchmarking existant montrent qu’en dessous d’un faible percentile, les hôpitaux ayant des caractéristiques spécifiques sont systématiquement sous- et surreprésentés. Cela augmente le risque que le benchmark ne soit pas établi par un hôpital efficace, mais par un hôpital dont les coûts sont inférieurs en raison de la sélection des patients et / ou des services. Cela pourrait compromettre la sécurité d'approvisionnement à moyen terme, car même les hôpitaux efficaces seraient sous-financés et devraient donc fermer ou au moins réduire leurs services. Une base de données plus homogène ou le choix d'un percentile plus élevé résolvent partiellement ce problème. Pour un paysage hospitalier durable, il est également important que les hôpitaux aient suffisamment de temps pour ajuster leurs coûts à de nouveaux benchmarks. Cela doit être pris en compte lors de la définition du percentile

Fai­re Ab­gel­tung von Hoch­kos­ten­fäl­len in DRG-Sys­te­men - In­ter­na­tio­na­le Er­fah­run­gen und Lö­sungs­kon­zep­te

In der Studie im Auftrag des UniversitätsSpital Zürich (USZ) zeigen wir Lösungskonzepte in sechzehn Ländern im Umgang mit Hochkostenfällen in DRG-Vergütungssystemen auf.