Kronos中國勞動力研究院首席顧問 李品偉
大家可以思考一個問題，如果你是一個廠長或者你是一個生產運營的總監，你的公司可能對你提出了考核指標，讓你在三年之內使勞動生產率提高15%，與此同時，人工成本必須降低10%。大家可能會覺得現在人工這么貴，工資在不斷的上漲，簡直是天方夜譚。我們能想到的辦法無非是引入一些自動化的生產設備代替一些重復性勞動力的員工，這可能是見效比較快的方法。還有一些企業把低附加值或者是比較容易生產的部件和非核心的生產線外包出去轉到內地去或者轉到東南亞去，這樣也可以降低我的人工成本。當然還有更簡單粗暴的直接裁員，所有車間全部砍掉20%把成本降下來，這都是企業在做的。
除了這些我們還有什么好的辦法呢？勞動力管理可以從一個比較新的角度或者幫助大家回答剛才的問題。我相信這是一個非常熱門的話題，因為在這樣一個環境，這樣一個時代，提效已經變成所有生產企業不可回避的問題了，其實勞動力效率的算法和大家以前接觸的機器設備的整體效率比較類似，但是它面向的是人，是勞動力。
精益勞動力管理的三個核心指標整體勞動效能（OLE）由三個指標組成，分別是生產效率、時間利用率和良品率。生產效率，簡單講一個小時公司定額能做十件，如果做了十一件效率就是110%，時間利用率一天一個班出勤十個小時，但是工人來了只有真正投入到直接有效產出的時間是八個小時，他的時間利用率是80%，我做一百個產品，如果有五個是壞的就是95%的良品率，這三個指標一乘得到整體勞動力效率，我們很多生產制造企業在不同的層面或者不同的角度，其實都在用這些指標衡量效率。這三個指標可能彼此是孤立的。但我們經過多年的研究發現這三個指標相乘以后得到整體勞動力效率是非常客觀全面的衡量我們管理勞動力的指標體系，它很科學，也很全面，也很客觀。為什么它能提高我們的生產效率呢？其實通過剛才的計算大家理解的比較透，它和人有直接的關聯。比如說從良品率來看，質量的保證其實跟機能和熟練程度相關。如果我生產一個產品安排一個員工，機能和熟練程度沒有達到要求很難保證。時間利用率和公司管控、時間出勤和排班緊密相關，生產效率、工時標準，工時定額緊密關聯。所以這三個指標都是和我們的勞動力緊密相關。
接下來通過幾個例子分享。在生產企業管理當中，目前面臨的比較突出的現象是生產一定是有波動的，不是均衡的。很少有企業是持續的生產單一的產品。市場個性化的需求，造成了我們在人員配備方面，需要在崗位和機能的配合度上跟上。這些波動對組織資源來講造成很大挑戰。如果崗位按照高配，會造成浪費，而按低配生產又不能及時交付，所以要和我的生產業態緊密結合起來。
比如說做產品，有ABCDE各個型號，周一到周五生產計劃訂單是不一樣的，當然這里面也包括原材料和機器設備，今天我們只關注勞動力。由于企業生產產品型號不斷的變化，如果人員每一個品種，每一個崗位都按照一定數量去配的話，一定會有很多人在很多時候用不上。所以它就走了一崗多能這條路多機能，簡單來講我原來需要五個人，現在三個人就可以掌握五個人的技能。比如說這個員工在崗位一、崗位二、崗位三分別具備不同的機能，因為不同級別的熟練程度他所承擔的責任不一樣。同時他可以在多個崗位做，這樣我在組織人力資源的時候有比較大的靈活性，所以根據生產的計劃，他每天可以做出生產計劃統一定崗標準和員工技能，可以做出比較好的排版。同時讓我的資源利用率達到最優化，這樣的話他的效率提升、成本下降才有了可能性。
IT工具最終一定要服務于企業的業務和生產，幫助提升管理，技術只是一個工具和手段而已。同樣，作為Kronos，作為勞動力管理專家，我們也是通過一定的IT技術幫助企業實現，通過考慮到你的業務需求，你公司的政策，員工的技能、員工成本的約束、預算等等做一個優化排班。
從生產組織來講，作為車間的主管，肯定是有壓力的。除了按時按質量交付還不能超出成本預算，所以成本要控制住。從員工來講，這么多兄弟和工人，要開開心心的完成工作，現在技術工人不好招，一旦流失以后真的就是財富的流失。所以對于你的技術工人，他能不能在不同的職位級別上能夠進一步的提升，他的個人特長和技能能不能得到最優化的使用，這是需要我們面對的。
智能化排班 —— 勞動力效益提升業務價值體現
人力資源部門
未來工人缺口可預測，更有效制定招聘與培訓計劃；
為指導現有工人學習新技能，滿足填補工人需求空缺目標提供數據支撐；
車間管理部門
提高生產效率、控制人工成本：通過智能、自動化的排班，將現有人員、崗位、技能與生產需求進行最優搭配組合，克服因手工排班考慮不周全而造成的浪費，將最合適的人安排在最合適的崗位。
工廠管理
提高人員、崗位、技能綜合利用率：逐步有計劃的打通班組間、產線間、分廠間、工廠間人力資源池，通過逐步放大資源池共享、均衡生產波動所對應的人力需求，控制人工成本。
從工時來說更多的是為了讓利用率達到最大化，比如說工時做一個切分，分的越細，越容易發現問題。通過一些數據的采集和掃描，結合現在的可穿戴設備，很簡單就可以得到數據。比如說時間利用率是70%，加班是20%，這顯然不合理，一方面你的加班多，一方面你的利用率不夠，肯定在用人方面有問題。通過數據倒推回來看，用人和車間管理這塊是不是合理高效。
大數據炙手可熱，最近大數據、云計算、工業4.0的股票都翻倍了，勞動力管理也是一樣。通過勞動力數據，怎么樣支持服務企業的生產管理。如果我是某企業CEO，我把華北、華東、華南總體來看效率是多少，成本是上升的趨勢，還是下降的趨勢。指標是亮了紅燈還是綠燈，再往下到車間這一級，四個工廠里面它的效率有沒有達到80%的，如果效率只有65%，那么再細到工廠看，它有四個產線，經過數據的分析，我們發現并不是所有產線效率都不高，是第一條和第三條亮了紅燈，我從一個區域到工廠再到產線，他有三個班組，我立刻可以知道是哪個班組，什么時間段效率如何，一天用了多少人，用了多少工時產出多少。大數據就在于通過分析這些數據，能夠給企業提供決策的依據，并且能指導企業采取行動，分析出是什么原因造成了產線效率不高。比如說設備壞了或者是原材料不夠等，我們通過大數據的分析可以指導我們的生產和管理，希望勞動力管理這些比較新的概念能夠給大家帶來新的啟發和幫助。
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