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文档简介

1、零售业智能排班解决方案技术创新 变革未来网页移动AppHRISERPPOSPayroll考勤终端员工接入服务客户云端实现人工智能基础架构：智能算法云云服务运维：Gaia I/O 平台智能排班云自动考勤云销售绩效云精益工时云智能分析云钉钉How Gaia WorksSteven JimJoyLucyNancyJohn JackTom预测算法劳动力标准算法运筹优化算法智能算法云销售、客流等历史数据销售、客流预测劳动力需求最优班次建议员工排班表智能排班的业务逻辑优化方案 A效益优先6,224排班总时数112,104排班总成本777排班总数115休息总数5,824全职工时数400小时工时数优化方案 B

2、成本优先2,860排班总时数73,840排班总成本357排班总数178休息总数2,700全职工时数160小时工时数优化方案 C员工满意度优先5,712排班总时数90,883排班总成本713排班总数179休息总数5,392全职工时数160小时工时数同时提供多个排班优化目标帮助门店找到个性更优选择以区域为资源池调 度员工减少浪费两个班表总人数总工时一致，蓝色是白班，红色是晚班优化后的班表2工时分布和晚班分配更均衡，员工公平满意度提高班表1班表2排班优化结果对比分析多维度规则特殊干预最优结果多维度规则系统级约束：全部人员需要满足的条件组织级约束：某组织需要满足的条件人员级约束：每个员工的能力与偏好特殊干预针对某些特殊情况，人为对系统生成的预测需求进行偏好调整。最优结果部署在阿里云端的算法平台，综合不同维 度规则、特殊需求干预，进行

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