提供营运的开店/关店计划以及各门店的典型周工时业务与分时段人力需求数据。
基于营运总体策略完成期段内店铺人力规划以及规划时门店、区域以及总部的审核流程。
根据门店/区域人力规划以及实际员工录用状态，智能安排员工的工作以及休假计划。
营运根据上一期段的KPI结果以及业务规划进行门店人力规划总体方案的优化与改进。
提供精准的统计分析数据并实时推送，同时，基于各类预设KPI指标提供综合分析结果。
提供多种考勤方式并结合工作计划自动计算伙伴的考勤结果，作为薪资计算的依据。
规划方案
场景
适应对象
优势
缺点
职责分析法
适合于传统组织或组织变革时期
较适用于工作任务较复杂、灵活的部门
能深入解决许多细节问题准确精细到部门中的每个岗位,跟实际业务结合紧密
工作量大,往往过于复杂和具体
流程分析法
引入新的管理系统或推行业务流程优化
较适用于以流程化管理为主要特点的部门或岗位
注重于新的信息系统对岗位的影响；服从于系统的要求，相对固化
服从于系统容易导致对人员主动性的忽略
工作效率法
生产制造型企业
较适用于生产运营部门和操作型岗位
数据较易于获取
工作量大,需要工作效率标杆
人员配比法
公司业务模式和人员结构相对稳定
业务支持类人员
容易操作，计算较为容易和快速
预测相对比较概括，不够精细，容易与业务需要脱节
标杆对照法
容易获得行业数据
所有部门和人员类型
能够帮助公司向内外部的最佳典范学习，并不断缩小与它们之间的差距
需收集相关数据，且国内此类数据不易获取；规划过程中需考虑多种因素，作起来难度较大
预算控制法
对未来的业务能够进行较为准确的预测；公司有成熟的预算管理程序
所有部门和人员类型
与公司的经营计划联系紧密；有明确的边界约束，同时业务部门有一定自我管理空间
对企业管理成熟度要求较高
回归分析法
业务的历史特点和规律会延续
公司总体人员；核心业务序列人员
预测结果客观、精度较高；适用于在中、短期预测使用
是一种综合性的总量预测，难以进行更细化的人员数量分拆
根据历史期段的交易数据采用加权平均的方式预测当前期段的交易数量。
按单品IPT数值转换分时段的单品交易数量
根据所选项目，确定能够完成订单各项内容的相关工作单元组。
工作站数量 * 时间
工作站数量 * 时间
工作站数量 * 时间
计算生产该产品所需的工时单位和工作站数量。
员工人数
员工人数
员工人数
系统按照分时段业务需求时数的形态来推荐最合理的排班模型
系统支持按照业务需求的高峰和低谷分布，推荐合理的用餐和休息时段
系统支持预生成假期(例如：哺乳期内生成哺乳假)
从工时制和成本角度定义选择员工的优先顺序
选择遵循用工合规性的配置管控
按照技能匹配员工解决方案
系统支持用户自定义选人逻辑及相应的权重
系统默认权重分配条件(支持用户自定义是否启用以及权重比例)
用户自定义条件以及对应的权重占比
按员工属性计算
按日期属性计算
按班次属性计算
员工加权平均后权重
按照首选员工结合员工权重倒排序找到最优员工
若在首选序列未匹配到员工，则继续在优选员工中结合员工权重倒排序找到最优员工
对于全日制合同员工，系统测算工作时数未达到应排班时数的员工属于强制首选排班员工范围。
用户自定义强制选择员工的条件
对于当日已排班或已请假的员工属于默认排除员工，同时包含不满足技能要求或者合规要求的员工。
用户自定义强制排除员工的条件
当前工作单元(站)内未分配至首选员工和禁选员工序列的人自动归入优选员工序列。
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