AI驱动的智能排班平台
提升“人效”助力门店降本增效

LABOUR MANGE TOOLS

门店智能排班工具

是小时制排班从 “经验驱动” 升级为 “数据驱动”的关键。通过机器学习、深度学习、时序分析等 AI 技术，结合多源数据，对未来（日 / 周 / 月 / 季度 / 年）的产品 / 服务需求量、营收规模进行精准预估。

根据业务需求预测结果 + 人员约束 + 规则约束 + 成本目标，自动生成最优排班表，并支持动态调整、冲突预警、合规校验。从 “经验驱动、手工试错” 升级为 “数据驱动、算法优化”

对员工在各岗位 / 任务上的能力进行量化分级。基于通岗 + 技能等级的智能工作分配，结合 AI 算法与精细化人员能力模型，实现 “人岗精准匹配、柔性通岗调度、技能分级赋能” 的动态分配

员工端通过自助渠道，提交个人的可工作时段、班次偏好、技能适配岗位、工时上限 / 下限、请假 / 调班申请、替班意愿等信息。实现企业业务需求与员工个人意愿的双向匹配

当某门店（需求店）因客流高峰、员工请假等出现人力短缺时，从其他门店（支援店）调配具备通岗技能的员工临时支援，完成指定班次 / 任务的人力补充，从而实现企业内部人力资源的柔性调度与能力共享

当新店筹备期，由技能成熟的门店（代训店）承接其他门店（受训店）员工的技能培训，或安排受训员工到代训店实操学习，最优化培训成本，实现技能标准化传递，门店技能标准一致，提升服务质量。

广泛兼容不同厂商的考勤产品，并支持钉钉、企业微信、飞书打卡，打通与考勤机的连接和数据自动同步，避免重复录入信息，并自动比对排班和打卡数据的差异形成考勤及工时报告

基于预设维度（如合规性、成本、效率、满意度），对排班方案进行量化打分（如 0-100 分），直观体现排班质量；排班诊断：基于大数据针对评分低的维度，分析根因（如合规分低→工时超限；满意度分低→意愿匹配率不足），并输出优化建议；

自动化分析和统计现状，基于目标制定“人效”目标并基于过程指标追踪达成，自动监控过程指标的波动，预判人效目标的达成情况及时干预，通过智能化技术 “目标拆解 + 过程监控” 实现门店人力价值最大化