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以运营为核心的智能劳动力管理系统，破解连锁零售、制造业排班难题

news 来源：原创 2025/4/25 7:07:42

在连锁零售、制造业、物流等劳动力密集型行业中，排班与考勤管理不仅是人力资源管理的核心环节，更是直接影响企业运营效率、成本控制与合规风险的关键场景。尤其在当前经济环境下，企业面临用工成本攀升、政策合规趋严、业务波动频繁等多重挑战，传统的手工排班模式已难以满足动态业务需求。易路People+中的劳动力管理系统，以智能化、场景化、一体化为核心，为企业提供从排班规则制定、考勤实时管控到人效深度分析的闭环解决方案，助力企业实现劳动力管理的数字化转型与战略升级。

一、行业痛点与易路的核心价值

在连锁零售、制造业等劳动力密集型行业，传统排班与考勤管理面临三大核心挑战：

动态业务需求与静态管理模式的矛盾
门店客流、工厂订单的波动性要求排班系统实时响应，但传统Excel或手工排班无法快速调整，导致闲时人力冗余或忙时人手不足。例如，某连锁餐饮企业因排班滞后，高峰时段顾客等待时间延长30%，直接影响营收。
合规风险与人工校验的局限性
综合工时制下，员工累计工时、夜班次数等需动态监控，但人工统计易遗漏。某制造企业曾因超时加班被劳动部门处罚，年损失超百万。
跨区域管理的复杂性
全国性企业需适配各地劳动政策（如上海月加班上限36小时，深圳特殊行业可放宽），但分散化管理易出现合规漏洞。

易路People+支持班次排班、任务排班、循环排班、弹性排班等多种模式，满足不同业态需求：

班次排班：适用于工厂、职能部门等规律性班次场景，系统自动匹配人员与班次规则。
任务排班：针对零售、物流等动态业务场景，按任务时段精细化管理工时与出勤。
循环排班：自动生成周期性班表，减少重复性人工操作。
弹性排班：结合客流预测与订单波动，动态调整人员配置，避免人力浪费。

此外，针对连锁零售及制造等劳动力密集型产业中的排班考勤痛点，易路People+通过以下3大引擎一一破解：

智能排班引擎：基于历史业务数据（如门店销售额、工厂产能）预测人力需求，自动生成基准班表，支持动态调整。例如，喜家德水饺通过系统将排班耗时从8小时/店缩短至1.5小时，人效提升22%。
实时合规拦截：内置2000+条政策规则（如连续工作6天强制休息），排班时自动触发预警，某客户超时加班事件减少95%。
全球化政策库：覆盖74国劳动法规，跨国企业可一键切换属地规则，确保本地合规。

二、技术架构如何支撑复杂场景

易路系统的竞争力源于其“三引擎”技术架构：

规则引擎：将企业制度与国家政策转化为可执行代码。例如，定义“产线淡季综合工时周期为季度，上限500小时”，系统自动计算并拦截超标排班。
计算引擎：支持百万级考勤数据实时处理。泰森食品中国区日均处理数百人入职，系统3秒完成工时拆分与成本分摊。
AI决策层：
- 智能借调：员工跨门店支援时，自动拆分工时并关联成本中心，某零售企业借调成本核算误差降至0.5%。
- 突发响应：员工临时请假后，算法基于技能、工时余额等维度推荐替岗人员，10秒内生成新班表。

典型案例：制造业的闭环管理
道氏技术（建陶行业龙头）通过易路实现：

排班与产能联动：根据订单量自动匹配产线工人，淡季减少冗余人力20%。
全流程自动化：考勤结果直连算薪模块，错误率从3%降至0.1%，月结效率提升90%。

三、从工具到生态：易路的战略延伸

与业务系统的深度集成
易路People+与ERP、OA等系统打通，形成“排班-考勤-薪酬-绩效”闭环。例如，某乳制品巨头通过数据联动，将绩效奖金核算周期从7天压缩至当天完成核算。
AI赋能的员工体验
- 数字助手“小易”：员工语音查询班次、申请调休，流程耗时从30分钟降至1分钟。
- 个性化发展路径：基于员工绩效数据推荐培训课程，喜家德核心员工保留率提升30%。
全球化扩展
支持多币种薪资发放（如泰森中国员工薪资以人民币结算，美国总部以美元审核），满足跨国企业“全球统一平台，本地化落地”需求。

四、未来方向：从“效率提升”到“战略决策”

易路正通过AI技术深化两大能力：