近年来,随着大数据、人工智能和云计算等信息技术不断升级与渗透,处在数字化变革的劳动力密集型企业希望利用更加智能化的劳动力管理软件,帮助企业实现规范化的管理。 面对企业劳动力管理理念的变化,以及数字化转型的发展渗透,盖雅劳动力管理系统也持续迭代升级,无论是工作台的各项配置,还是各个模块的功能优化都有着质的飞跃。 以下整理了五大产品功能优化亮点,结合客户应用场景及效果,以科技手段助力企业优化人员管理配置,提升人员效能。

个性化人员管理配置

满足企业多样化管理需求

定制化工作台界面

提升操作体验

企业在选择劳动力管理系统时,不仅考虑其功能是否满足企业的管理需求,还会考虑使用者的操作体验,以及管理界面能否根据企业的个性化需求进行自定义修改。然而,市面上大多数标准化的劳动力管理系统界面,无法根据用户的使用习惯或公司的管理需求做出相应调整,导致管理人员难以快速上手,也无形中降低了管理人员的办公效率。 为了提升管理效率,优化管理人员操作体验,盖雅推出了 「千企千面工作台」全新的工作台可支持自定义应用分类、排序、应用布局以及应用名称 。例如,可以 将排班计划、考勤异常、请销假申请、假期余额查询、审核等应用根据功能性质分类,或根据流程排序显示。 方便管理人员快速上手,操作体验也会大幅提升。 △ 千企千面工作台

盖雅劳动力管理系统Web端 还可以根据使用者喜好配置首页的显示内容,操作起来更加便捷。不同于前篇一律的系统界面, 盖雅劳动力管理系统可支持用户根据自身的查看习惯自由增删首页显示的功能版块。 例如,管理者可将审批、个人异常、组织架构等日常常用按钮配置在首页,操作更加便捷高效。

多语言系统配置

满足国际化管理需求

跨国企业往往需要对人员进行集团化,统一化管理,这也意味着采用的劳动力管理系统需要在多语言环境下使用。因此,跨国企业在选择劳动力管理系统时,会优先考虑该系统是否可以实现多语言配置。 盖雅是一家提供全球劳动力管理云服务的中国公司,目 前已支持 9 种语言,在全球 24 个国家和地区服务 1,700 余家行业头部企业。 盖雅劳动力管理系统 可支持多语言配置 ,满足跨国企业对于不同功能名称、应用名称等等配置的多语言显示需求,方便企业在不同国家使用统一的劳动力管理系统。 △ 多语言配置

人性化的排班考勤方式

助力企业提升运营效率

一键多周多人排班

降本增效确保合规
企业人数多,员工不同的可用时间和复杂的排班规则都会增加排班难度,致使手工排班耗时长效率低。许多关键岗位对员工技能还有一定要求,而人工手动排班无法确保安排的员工符合岗位的技能要求。同时,业务量的波动也会提升人工排班难度,容易出现人员浪费或人员缺失。

针对连锁零售餐饮以及服务这些可预测业务量(如销售额、客流量)的行业,盖雅的一键排班功能可以支持一次性排单周或多周班,真正实现从业务预测、人力需求计算、到人员和技能规则匹配一键搞定。精简人员排班操作步骤,减少人工干预,以及排班工作本身的耗时,排班流程从开始到结果生成一气呵成,让排班人员有更多时间去处理其他工作事项,达成更多工作目标。盖雅一键排班功能可以充分运用多技能员工,助力员工多岗位发展。


一天多段班次

实现精细化工时管理
现代用工方式灵活多样,越来越多企业希望通过智能化排班系统优化人员配置。传统的一天一班已无法满足此类需求,如果可以根据任务需求为员工在一天内安排多段班次,或在一个班次内安排多个任务。这样以任务驱动的排班方式可以将工时分类,并将员工工时成本进行分摊。

基于盖雅排班系统的劳动力账户功能,企业可制定多班次、多时段、多任务的排班计划。员工一天可排多段班次并采集多笔打卡数据,企业可根据详细的工时数据进行准确的工时成本分析,准确算出不同任务的工时费用。盖雅排班系统还可以支持一个班次可以跨多天,且可以满足同一员工同一天去不同门店上班,从而帮助企业优化排班资源配置,提高用工效率,节省人力成本。

△ 劳动力账户

考勤日清日结

统筹管理更高效

外部环境变化大,人员流动性高,月末集中处理不同类型的考勤数据,操作繁琐,耗时长,效率低。不仅如此,许多企业采用人工月末结算考勤数据的方式,校验过程繁琐,难以统筹管理。因此,企业希望将排班与考勤数据衔接,实现考勤数据日清日结。

△ 考勤日结功能

主管可通过盖雅考勤日结功能每日手动锁定员工的考勤数据,或在系统中定时锁定员工每日考勤数据,完成考勤日清日结。如果锁定后出现问题,还可以解锁修改后在进行锁定。考勤数据看板会以工时柱状图形式将排班打卡工时并列比较,可高效识别考勤异常人员。

该功能把「待处理人员」和「无需处理人员」清晰划分,方便主管选择需优先处理的人员。系统同一界面显示请假、加班、考勤异常等事项,关键考勤数据可视化呈现,不用切换页面繁复比对,提升主管审批效率。

2023年,盖雅将结合更多客户需求,提供更多优质的劳动力管理解决方案,帮助解决企业常见的劳动力管理难题,助力企业真正实现人力资源数字化转型。

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