Kronos中国劳动力研究院首席顾问 李品伟
大家可以思考一个问题，如果你是一个厂长或者你是一个生产运营的总监，你的公司可能对你提出了考核指标，让你在三年之内使劳动生产率提高15%，与此同时，人工成本必须降低10%。大家可能会觉得现在人工这么贵，工资在不断的上涨，简直是天方夜谭。我们能想到的办法无非是引入一些自动化的生产设备代替一些重复性劳动力的员工，这可能是见效比较快的方法。还有一些企业把低附加值或者是比较容易生产的部件和非核心的生产线外包出去转到内地去或者转到东南亚去，这样也可以降低我的人工成本。当然还有更简单粗暴的直接裁员，所有车间全部砍掉20%把成本降下来，这都是企业在做的。
除了这些我们还有什么好的办法呢？劳动力管理可以从一个比较新的角度或者帮助大家回答刚才的问题。我相信这是一个非常热门的话题，因为在这样一个环境，这样一个时代，提效已经变成所有生产企业不可回避的问题了，其实劳动力效率的算法和大家以前接触的机器设备的整体效率比较类似，但是它面向的是人，是劳动力。
精益劳动力管理的三个核心指标整体劳动效能（OLE）由三个指标组成，分别是生产效率、时间利用率和良品率。生产效率，简单讲一个小时公司定额能做十件，如果做了十一件效率就是110%，时间利用率一天一个班出勤十个小时，但是工人来了只有真正投入到直接有效产出的时间是八个小时，他的时间利用率是80%，我做一百个产品，如果有五个是坏的就是95%的良品率，这三个指标一乘得到整体劳动力效率，我们很多生产制造企业在不同的层面或者不同的角度，其实都在用这些指标衡量效率。这三个指标可能彼此是孤立的。但我们经过多年的研究发现这三个指标相乘以后得到整体劳动力效率是非常客观全面的衡量我们管理劳动力的指标体系，它很科学，也很全面，也很客观。为什么它能提高我们的生产效率呢？其实通过刚才的计算大家理解的比较透，它和人有直接的关联。比如说从良品率来看，质量的保证其实跟机能和熟练程度相关。如果我生产一个产品安排一个员工，机能和熟练程度没有达到要求很难保证。时间利用率和公司管控、时间出勤和排班紧密相关，生产效率、工时标准，工时定额紧密关联。所以这三个指标都是和我们的劳动力紧密相关。
接下来通过几个例子分享。在生产企业管理当中，目前面临的比较突出的现象是生产一定是有波动的，不是均衡的。很少有企业是持续的生产单一的产品。市场个性化的需求，造成了我们在人员配备方面，需要在岗位和机能的配合度上跟上。这些波动对组织资源来讲造成很大挑战。如果岗位按照高配，会造成浪费，而按低配生产又不能及时交付，所以要和我的生产业态紧密结合起来。
比如说做产品，有ABCDE各个型号，周一到周五生产计划订单是不一样的，当然这里面也包括原材料和机器设备，今天我们只关注劳动力。由于企业生产产品型号不断的变化，如果人员每一个品种，每一个岗位都按照一定数量去配的话，一定会有很多人在很多时候用不上。所以它就走了一岗多能这条路多机能，简单来讲我原来需要五个人，现在三个人就可以掌握五个人的技能。比如说这个员工在岗位一、岗位二、岗位三分别具备不同的机能，因为不同级别的熟练程度他所承担的责任不一样。同时他可以在多个岗位做，这样我在组织人力资源的时候有比较大的灵活性，所以根据生产的计划，他每天可以做出生产计划统一定岗标准和员工技能，可以做出比较好的排版。同时让我的资源利用率达到最优化，这样的话他的效率提升、成本下降才有了可能性。
IT工具最终一定要服务于企业的业务和生产，帮助提升管理，技术只是一个工具和手段而已。同样，作为Kronos，作为劳动力管理专家，我们也是通过一定的IT技术帮助企业实现，通过考虑到你的业务需求，你公司的政策，员工的技能、员工成本的约束、预算等等做一个优化排班。
从生产组织来讲，作为车间的主管，肯定是有压力的。除了按时按质量交付还不能超出成本预算，所以成本要控制住。从员工来讲，这么多兄弟和工人，要开开心心的完成工作，现在技术工人不好招，一旦流失以后真的就是财富的流失。所以对于你的技术工人，他能不能在不同的职位级别上能够进一步的提升，他的个人特长和技能能不能得到最优化的使用，这是需要我们面对的。
智能化排班 —— 劳动力效益提升业务价值体现
人力资源部门
未来工人缺口可预测，更有效制定招聘与培训计划；
为指导现有工人学习新技能，满足填补工人需求空缺目标提供数据支撑；
车间管理部门
提高生产效率、控制人工成本：通过智能、自动化的排班，将现有人员、岗位、技能与生产需求进行最优搭配组合，克服因手工排班考虑不周全而造成的浪费，将最合适的人安排在最合适的岗位。
工厂管理
提高人员、岗位、技能综合利用率：逐步有计划的打通班组间、产线间、分厂间、工厂间人力资源池，通过逐步放大资源池共享、均衡生产波动所对应的人力需求，控制人工成本。
从工时来说更多的是为了让利用率达到最大化，比如说工时做一个切分，分的越细，越容易发现问题。通过一些数据的采集和扫描，结合现在的可穿戴设备，很简单就可以得到数据。比如说时间利用率是70%，加班是20%，这显然不合理，一方面你的加班多，一方面你的利用率不够，肯定在用人方面有问题。通过数据倒推回来看，用人和车间管理这块是不是合理高效。
大数据炙手可热，最近大数据、云计算、工业4.0的股票都翻倍了，劳动力管理也是一样。通过劳动力数据，怎么样支持服务企业的生产管理。如果我是某企业CEO，我把华北、华东、华南总体来看效率是多少，成本是上升的趋势，还是下降的趋势。指标是亮了红灯还是绿灯，再往下到车间这一级，四个工厂里面它的效率有没有达到80%的，如果效率只有65%，那么再细到工厂看，它有四个产线，经过数据的分析，我们发现并不是所有产线效率都不高，是第一条和第三条亮了红灯，我从一个区域到工厂再到产线，他有三个班组，我立刻可以知道是哪个班组，什么时间段效率如何，一天用了多少人，用了多少工时产出多少。大数据就在于通过分析这些数据，能够给企业提供决策的依据，并且能指导企业采取行动，分析出是什么原因造成了产线效率不高。比如说设备坏了或者是原材料不够等，我们通过大数据的分析可以指导我们的生产和管理，希望劳动力管理这些比较新的概念能够给大家带来新的启发和帮助。
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