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确保工时数据精准合规,从源头控制成本
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量化人效,精准激励
精益工时云
将工时追踪到产线与任务,实现成本的精准分摊
激励性薪酬 (ICM)
自动核算计件与佣金,让“多劳多得”透明可见
人效洞察
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智能排班云
AI驱动预测与排班,敏捷响应业务波动
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盘点员工技能、弥补人才缺口,实现人岗精准配置
灵活用工,人力外包
零工管家云
四流合一,智能匹配,支持企业自有零工和劳务公司零工管理
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用日薪、周薪等创新方式,即时兑现员工激励
场景化解决方案
现有人力系统的排班考勤增强
与您现有的HCM系统无缝集成,解决核心人力系统无法覆盖的复杂一线工时管理难题
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智能排班价值验证(ROI)试点方案
针对部分门店或产线进行短期试点,用真实数据测算全面上线后的人效提升ROI
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工时成本精益管理方案
针对已有基础考勤,希望将工时与成本、产出深度挂钩,实现精细化运营的企业
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时间、技能、动能三大AI助手,主动提供优化建议
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人力成本直降17%!从合规风控到人效提升重构物流排班价值链
针对物流高人力成本痛点,盖雅工场凭借精益工时管理、AI算法及动态合规体系,实现全场景降本提效。实战证明,该方案助企业降低17%人力成本、提升40%排班效率,重构物流排班核心价值。
盖雅工场
2025 年 12 月 12 日
排班
仓储物流
物流排班到底该自研还是采购SaaS?4大核心维度揭示最佳解法
对比物流排班“自研与外采”,盖雅工场凭AI场景适配与数据闭环优势完胜。其SaaS方案助企业提升40%效率、降低60%综合成本,是物流行业避开自研风险、降本增效的优选路径。
盖雅工场
2025 年 12 月 12 日
排班
仓储物流
物流排班“自研”陷阱?如何破解物流行业排班与合规难题?
针对物流排班痛点与自研系统困局,盖雅工场凭AI引擎与全球合规库,实现千人极速调度与合规风险拦截。相比自研,其SaaS模式助企业降低15%人力成本,是物流行业降本增效的优选方案。
盖雅工场
2025 年 12 月 12 日
排班
仓储物流
大华股份的人效变革:当“价值工时”取代“职级工资”,发生了什么?
在利润收窄的当下,制造业如何通过数字化手段提升人效?本文以大华股份及某仓储物流中心为例,展示了引入“阳光绩效”后的真实数据:同出勤时长下,高价值任务执行者的收入可高出20%。这种透明化的激励机制,不仅降低了核心技术工人的流失率,更实现了“多劳多得”的良性生态。
盖雅工场
2025 年 12 月 10 日
精细化
拒绝“大锅饭”:如何构建一套基于“任务价值”的阳光绩效体系?
面对制造业“同工不同酬”的公平性质疑,盖雅工场提出“5 Rights阳光绩效”变革路径。本文详解了如何通过建立技能矩阵、精准记录工时与产出、动态结算三个关键步骤,将模糊的“人情管理”转化为客观的“数据管理”,实现从“论资排辈”到“按任务难度付薪”的数字化转型。
盖雅工场
2025 年 12 月 10 日
精细化
制造业薪酬“内卷”:为什么每年数百万的技能津贴,反而养了“闲人”?
许多制造企业面临“技能津贴失效”的困局:投入数百万鼓励考证,结果却导致高技能人才“高薪低产”,低技能新人“低薪高产”。本文剖析了这种基于“身份”而非“价值”的激励错位,指出企业必须打破S1-S9的静态职级固化,转向基于“实际任务价值”的动态薪酬体系,以解决激励倒挂难题。
盖雅工场
2025 年 12 月 10 日
精细化
从成本中心到利润中心:清晰数据如何驱动企业盈利能力?
精准报价是企业竞争力的关键。本文阐述企业如何利用「盖雅劳动力账户」建立多层级成本中心,综合考量计划、人数、技能及加班因素,仿真每月工资额度。这使得企业能准确预测生产计划所需的工时成本,从而在报价时既保利润又具竞争力。
盖雅工场
2025 年 12 月 09 日
工时管理
精细化
制造业财务难题破解:跨车间与多任务场景下的人工成本分摊
面对员工在不同车间、产线及岗位间流动的复杂场景,传统核算方式往往失真。本文介绍如何利用「盖雅劳动力账户」追踪员工“何时、何地、做何事”,实现按来源和去向分摊工时及成本,帮助企业精准掌握各产线的真实投入,提升成本管控精度。
盖雅工场
2025 年 12 月 09 日
精细化
工时管理
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盖雅工场
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