一、制造业排班长期面临三大难题，严重制约生产效率与员工满意度：
（1）产线忙闲不均：部分产线（如 A 产线）员工频繁加班，另一部分产线（如 B 产线）员工工时不足，人力配置失衡。
（2）关键岗位风险高：核心岗位依赖单一员工，一旦出现离职、请假等情况，产线易陷入停滞。
（3）加班补偿不到位：加班激励机制不完善，员工抱怨多、投诉频繁，反致产能受影响。
二、盖雅 AI 智能排班系统聚焦制造业排班痛点，结合 1800 + 家企业服务经验，推出 “跨产线共享调度”“技能标签管理”“智能津贴计算” 等功能，助力工厂实现 “降本、增效、减投诉”。
（1）跨产线共享调度：解决 “忙闲不均”
功能逻辑：当某条产线出现人力缺口时，系统自动筛选工时偏少且具备对应技能的其他产线员工，实现跨产线自动借调，无需人工协调。
核心价值：实现人力 “旱涝互济”，在不增加人员的前提下优化配置。
（2）技能标签管理：解决 “关键岗位风险”
功能逻辑：
HR 与业务部门联合推行师徒制及技能认证考试；
员工通过认证后，系统自动添加对应 “技能标签”；
排班时优先分配具备对应技能标签的员工至目标岗位。
核心价值：建立关键岗位多技能储备，降低人员流动风险。
（3）智能津贴计算：解决 “加班补偿” 问题
功能逻辑：系统根据夜班时长、节假日值班、跨产线支援时间等维度，自动计算并生成支援奖金，无需额外审批。
核心价值：明确加班激励，提升员工主动参与度。
三、实战案例：企业应用成效
（1）太古可口可乐上海申美工厂：跨产线调度显成效
应用功能：全线部署 “跨产线共享调度”；
核心成果：6 条产线实现共享用工，产能提升 2%，“加班不均” 投诉归零，达成 “产能提升不加人，员工轻松不熬夜”。
（2）某 F 工厂：技能储备与津贴计算双突破
技能标签管理成效：关键岗位多技能储备率从 10% 提升至 30%，员工临时请假时可快速补位，避免产线停工；
智能津贴计算成效：夜班填补率从 70% 提升至 95%，员工支援积极性显著提高，夜间产能稳定保障。
四、系统核心价值总结
盖雅 AI 智能排班系统推动制造业从 “被动应对排班问题” 转向 “主动优化人力配置”，通过算法驱动实现三大核心目标：
降本：不增加人员成本，通过人力优化提升资源利用率；
增效：解决产线停滞风险，提升整体产能与调度效率；
减投诉：完善加班补偿机制，提升员工满意度，减少劳资纠纷。
