解決一例一休管理困擾 聰明決策不再兩難

透過目標設定與限制式輸入的智慧排程優化方案，做出更明智的決策！

一例一休的法令上路引發許多爭議，多家大型企業評估將多出兩至三成的人事成本。此外，對服務業與流通業等來說，因經常需要進行排班、調節、核對及計算員工出勤時間與薪資，將提高難度與挑戰。

傳統的人工排班方式不僅所需時間長，也較難維持公平性與原則一致性，更遑論彈性因應法令的調整。然而新型態的智慧排班(程)優化方案，可以透過最佳邏輯規劃法，讓企業做出更明智、快速且完善的決策，同時兼顧勞工關懷、法律遵循以及營運績效。

服務業的人員排班，是人資部門主管經常需要面對的問題，排班的原則與公平性直接影響了服務人員的士氣，進而衝擊組員的作業績效，影響服務品質。

智慧排班(程)優化方案可修改業務目標與限制式，還可依法規或員工個人等相關因素發生變化，彈性調整參數與控制模擬情境，輕鬆藉由優化引擎計算出最佳的排程建議。系統本身還能收集排程經驗，進一步發展人工智慧。

最佳化之核心邏輯  兼顧法規與企業營運績效

在一例一休的衝擊下，許多企業都面臨合規與業務收益的兩難。要如何在符合法規的前提之下處理複雜的排班問題？有關加班費的計算還涉及人資與薪資系統間的整合性分析，牽一髮動全身。在人力成本控制與收益最大化之間如何取得平衡點，是企業當前急需面對的課題。

IBM Decision Optimization提供了一個可自由配置的平台，透過分析為業務決策者提供最佳支援，解決他們最棘手的計劃和排班(程)難題。

不同的產業可依照其獨特的業務模式和流程來進行客製化的開發與規劃，在不確定或多變的環境中檢驗自行定義的多種假設場景。以一例一休的衝擊為例，企業僅需在優化引擎Cplex Optimizer的平台上設定排班的目標與限制式，就能在各種假設的場景中選擇最適合的調度，迅速找到最佳解決方案，解決複雜的排班問題。

智慧化的排班(程)系統相較於人工作業最大的差異是能隨時調整規則定義，運用程式運算來檢驗多種假設場景，讓企業能提前準備以降低風險。

再者，系統透過數學演算法處理大量變異數，能更迅速找到最佳排班(程)方案。企業若想要進一步解決加班費等問題，還可連結財務系統與流程管理系統的資料，做更複雜的整合分析與預測分析，以有效節省人力成本及提高生產效率。

透過優化引擎與演算規劃  讓企業聰明決策不為難

智慧優化方案的關鍵在於同時具備數學演算規劃(Mathematical Programming)與限制規劃(Constraint Programming)的能力，可以基於一個(或多個)目標，在特定的限制式之下，規劃出企業期待的最佳方案。

與傳統套裝軟體或一般企業自行開發的班表系統相比，IBM所提供的解決方案具有三個關鍵特點：第一，提供使用者一個自由配置的平台，可依照客戶獨特的業務模式和流程進行客製化的開發與規劃；第二，快速部署，透過相同的架構與模組元件可延伸到其他業務單位，擴大經濟規模；第三，在分析技術上，此優化方案可不斷自動化學習，導入一次即可不斷優化。同時能與IBM大數據與分析工具完整結合，並依照產業有不同業務優化的模組範本。

為了方便企業了解如何透過IBM Decision Optimization來解決一例一休的管理問題，IBM與合作夥伴將於3月9日下午一點半假台北威斯丁六福皇宮舉辦一場研討會，主題為『一例一休讓企業左右為難？IBM優化方案助您聰明決策！』議程中包含流通業、製造業與餐飲服務業的案例分享，以及此優化方案的實機展示等精彩內容，有興趣的企業可以進一步進入活動網頁觀看，並報名參加活動。協助企業透過優化引擎與演算規劃，做出更明智、快速且完善的決策，同時兼顧勞工關懷、法律遵循以及營運績效。