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大数据如何在劳动力管理上创造价值

当前,中国经济已经进入转型升级的新常态,人力资源结构也随之发生变化,其中老龄化导致劳动力结构性短缺,大量、廉价劳动力的时代已经结束。“90后”、“00后”步入职场并且开始担任管理岗位,企业开始寻求多元化的用工模式和更有效的管理策略。

    企业如何通过信息化方案解决劳动力管理突出问题?

   一个是说人工的成本,就发达国家来讲,像英国,法国还有其他几个国家都会有人工成本上的一个考虑。第二个是指人工效率,比如像菲律宾。

   从i-labor产品来看,可以很好的解决这些问题,我们有两个Model,一个是考勤管理,一个是排班。其实人工效率是大家关注最多的一个部分,i-labor产品三个功能可以帮助到大家,一个是排班、排班预测,另外是做一个活动管理,作业活动管理,最后一个是大数据的分析。

   到最后,所有企业都会关注在人工效率上,如果中国不能把人工陈本降低的话会造成企业向其他城市或国家转移,比如菲律宾、墨西哥,他们可以从那边找到低廉的制造厂商或生产厂商来协助他们以便降低他们的生产成本。

   其中大数据分析师非常重要的一块:

 传统的做法是,有一堆数据然后有一堆聪明的人,对这些数据,希望找出有用的数据能够来帮助企业业务。这种方式是不行的,我拜访过50家这样的客户,花了上千万的美金来做这个事情,建立数据仓库,做出两个数据报表,这两个表也没人看,纯粹是浪费钱。

   我们的解决方案和他们是完全颠倒过来的,我们是先问客户有什么业务问题,业务大概会存在哪些问题,通过研究那些问题,把问题简单化,哪些数据会对这些业务会有影响,然后把这些数据找出来。

 

  在制造业、零售业存在超额加班、缺勤等问题,管理者通常到最后才发现员工的加班工时超出了原来的劳动力预算。我们帮他做的分析,可以得出为什么有这些加班,为什么会超出劳动力预算,是什么类型的加班,是哪个部门哪个人,甚至可以追溯到考勤时间,什么时候进来,什么时候出去。

   往往我们有了这些大数据的展示之后,这种滥用加班和缺勤的情况会迅速降低,因为管理层会随时看到那些员工什么原因。

   i-labor的解决方案使得员工的考勤数据时间数据和订单数据挂起钩来,能够找出劳动力成本的差异,和订单对比,订单有假设预算,及时的展露在管理层面前,对于企业而言不用等到期末,你就知道劳动力成本是高于还是低于你的劳动力预算。

    相关人士分析现在很多制造业都在做无人工厂,机器人越来越多,我们的劳动力成本一方面在增加,另一方面劳动力需求貌似又在变少

 其实关于第一个问题,i-labor不同意,2000年以来,企业就不断用自动化工具替代人力,实际上是增加了价值,中美原来都是农业大国,人们种粮食种谷子,然后自动化设备的使用,使得这部分人群就转移到工业领域去了,制造业又用了很多自动化的设备,这批人又到服务性行业去了。

   我并不清楚最新的技术会使劳动力会怎样被重新被部署。但是我相信根据这2000年的变化趋势,劳动力被重新分配,会有新的机会出现。比较好的地方,i-labor服务几乎所有行业,即便劳动力从某一个行业转到另一个行业,我们还是能帮助他们提高效率,这一点我们很有信心。

   几年前,我们就已经发现远程现场工作人员有这个需求,而且越来越多,我们也有移动解决方案,类似GPS,移动打卡。

 另外,我们也在研究可穿戴设备,比如说Apple Watch,甚至不要你签到,只要你到了那个地方,就会自动连接到设备上,开始记录工作时间,完全自动化,连签到的时间都不需要。

 


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