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    物流仓储行业背景
    物流仓储行业员工多且分散,用工形式多样、工时制度多样,集中化统一化管理难度大。
  • 员工工时记录不及时、不完整、不明细,无法准确核定员工的工时利用情况,由于工时利用的不明晰,无法更加准确科学的安排员工的出勤和调度
  • 劳动力成本上涨,用工压力越来越大,对人员的安排配置提出了更高的要求,需要更加有效匹配实际业务需求的资源优化配置建议,实现科学合理用工
  • 人员、特别是小时工的管理以手工为主,手工工作量大,考勤数据统计汇总的时效性和准确性有待改善
  • 数据统计滞后,无法实时掌握一线现场情况,可视性不高,需要更有效的统计维度和指标辅助决策,洞察问题,分析问题
  • 物流仓储行业劳动力管理的挑战
    确保服务品质
    及时响应客户需求
    准确和高质量准备货品
    快速交付订单
    避免安全事故
    产能和设备利用率最大化
    实时可视化以快速响需求,变化和运营环境
    按业务需求实现产能设备和劳动力资源的最佳匹配
    控制人工和运营成本
    更加精确的人工成本核算
    降低缺勤影响、合理控制加班工时
    减少非生产性工时的浪费
    优化工时标准,提高时间利用率
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    仓储物流业整体解决方案
    仓储物流劳动力管理主要价值
  • 智能排班实现资源利用最大化,保障定单高质量及时交付
    ?能够依据业务量波动来进行排班,实现人员均衡,解决部分时段劳动力不匹配的问题
    ?充分考虑员工岗位技能匹配及多技能用工,比如先安排单技能人员,用高素质、多技能员工保障峰值缺口,并且兼顾个人时间可用性
    ?合理预估和使用小时工,确保资源的有效利用
  • 主动实时的考勤跟踪保障计划的落实,人工成本准确可控
    ?统一平台,管理集中化和标准化,数据实时自动上传和计算,避免过多人工干预导致的薪酬失真和错误
    ?针对业务多变的场景,通过快速灵活的班次设置和调整,结合不定工时、综合工时等管理,准确记录员工实际出勤工时,减少考勤异常
    ?通过劳动力数据分析,让缺勤、加班或者休假等对业务的影响可视,从而主动及时决策
  • 现场管理提高人员 时间利用率,实现精益生产
    ?通过跟踪一线员工的活动和时间,分析实际效率,不断优化工时劳效标准,为评估员工绩效、增加或配置人手提供客观依据
    ?减少流水作业中的等待、堵塞时间,提高员工利用率并确保交付及时和准确
    ?实现劳动力从一线管理层到总部管理层的可视性
  • 您可能遇到的物流仓储行业劳动力管理的场景
  • 多人员、多分点、多用工场景下工时追踪管理难
    人员众多、分布分散;正式工、临时工、实习生多用工类型混合;人员、特别是小时工的管理以手工为主,手工工作量大,考勤数据统计汇总的时效性和准确性有待改善。
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    全自动化实时考勤管理,人事,薪酬、快速入离职,排班
    考勤管理
    全自动数据生成
    合规性风险控制
    工时成本控制
  • 缺乏实时准确的工时记录,工时利用率无法评估
    员工工时记录不及时、不完整、不明细,无法准确核定员工的工时利用情况,由于工时利用的不明晰,无法更加准确科学的安排员工的出勤和调度。
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    生产工时管理
    追踪实际任务工时分布
    校准/优化标准工时
    更准确评估物流中心交付能力
    持续改善运营效率
  • 缺乏可视化数据洞察
    数据统计滞后,无法实时掌握一线现场情况,可视性不高,需要更有效的统计维度和指标辅助决策,洞察问题,分析问题。
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    劳动力大数据分析
    提高对一线劳动力管理现状的可视性
    完善和优化工时标准
    实现劳动力资源的优化配置,提高人效
  • 劳动力配置如何与实际业务需求保持同步
    劳动力成本上涨,用工压力越来越大,对人员的安排配置提出了更高的要求,需要更加有效匹配实际业务需求的资源优化配置建议,实现科学合理用工。
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    智能排班
    排班可视化
    更简单直观的排班表
    优化管理方
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    Ian Qiu

    邱伸,劳动力管理高级专家,专注于企业人力资源管理14年,在高端制造、连锁零售和现代服务业有着超过70个人力资源信息化项目经验,在劳动力管理领域拥有丰富的经验,与众多中国劳动力管理实践引领者同行共创,致力于以新科技提升劳动力效率。邱先生毕业于北京交通大学,曾任华美宏大中国首席顾问、明基逐鹿华北顾问经理等。

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