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从数据指标到管理优化,制造业、零售业如何用OLE模型做好人效管理?
盖雅2023 年 12 月 27 日

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回复“4”领行业案例集
经济环境下行,外部增长空间缩水,组织效能管理无形中又被「旧事重提」,人效管理也当仁不让地成为企业经营和人力资源领域的要事。
世界知名管理咨询公司麦肯锡将人效转化为「劳动生产率(Workforce Productivity),并将其定义为劳动者投入在单位生产时间内创造价值的效率。
在今年盖雅工场旗下人效研究院(Workforce Productivity Institute,简称 WPI)发布的《人效九宫格:劳动力效能提升指引白皮书》(点击查看白皮书)中,我们遵从的定义也是「劳动生产率」。
本质上,人效是除法公式,分子是产出和收益,分母是投入和成本。人力资源效能的定义中,分子是经营贡献,分母是人力单位的成本属性,比如费用、人头数等。
在麦肯锡的定义中,分子用价值来代替财务贡献,用工时来代替人力单位的成本属性。实质上要计算的都是单位产出的效率和效益。
有了上述理解,同时基于对国外一些管理理念和行业实践的学习,我们再推出人效管理过程中的另一个效能指标体系,即整体劳动效能指标体系

什么是整体劳动力效能?
整体劳动力效能即Overall Labor Effectiveness,简称OLE

这个体系由三个指标组成,即时间利用率乘以生产效率,再乘以质量合格率

首先,时间利用率是指员工在出勤时间之内,即上下班打卡时间的产出价值,比如员工一个班次是十个小时,如果员工有1.5个小时是开会培训,或是无所事事,那么他从事和工作价值相关时间只有8.5个小时,时间利用率就是85%,所以时间利用率不可能高于100%。

第二个指标是生产效率,假如工作时间以一个小时产出10件为标准,一个小时内某个员工生产了9个产品,那么它的生产效率就是90%;如果生产了11个产品,那么生产效率就是百分之一百一十。所以,生产效率可以高于100%,也可以低于100%,取决于制定的标准。
第三个指标,合格率更容易理解了,一批产品生产出来后,经过规范检测,检测出来的合格产品占产品总数百分比。合格率会直接关系到我们的生产成本。
尽管有时候我们发现合作客户企业的三个指标独立来看都非常不错,但当把它们相乘后,你会发现会变得很低,因为这三个指标彼此关联,互相影响。这也是很多企业特别关注OLE的根因。因为它能使问题显性化,让我们对潜在的问题更敏感。
据我们了解,这个指标在行业内或在制造行业内的平均水平是75%-80%之间,大家也可以和企业的内部的情况进行对比。
以下我们以制造和零售两个行业行业客户为案例,具体看看企业在实际的人效管理中如何利用OLE模型的。
△ 点击视频号,一起拆解OLE


行业视角下,如何利用好OLE模型?
制造业
众所周知,制造业非常注重效率指标和损耗,比如生产效率、质量合格率和时间利用率。那么,如何把这些指标都关联起来,成为一个综合的指标?以及如何把这三个指标层层分解下去呢?
这意味着,我们需要从公司层面去看,要知道每个业务单元,每条生产线,每个班组,甚至每个个体员工在这三个层面的数据。企业有足够的数据,就可以分析出整体的指标值,才能对人效有最客观全面的评价。分析的颗粒度越细,就越能找到影响效率的权重因素是什么、哪个是最关键的,进而采取针对性的这个解决方案。
所以,如果我们能根据指标体系和业务特征,来梳理企业的数据,建立起整体的指标体系,就是提高员工效能的第一步。
举个例子,看看这个体系如何对企业的收入产生影响。
当整体效能指标是100%的时候,我可以生产160件产品,这个时候如果每件毛利是500的话,利润是8万元。那如果整体效能是79.6%,这个时候利润是63500元。假如把时间利用率从87.5%提高到90%,整体效能指标变成了81.9%,这个时候可以做131件产品,那他的利润是65500元,增加了2000元,也就是1.5%的时间利用率的提升带来了3.1%的利润增长。
我们将这种影响和变化叫做「小变化带来大改观」,通过效能指标带动经营指标。在整体效能指标体系里,时间利用率首要的影响指标,也是最容易去改善的一个指标。
就这个案例而言,82%的时间利用率背后其实还对应着21.88%的加班,也就是说正因为他时间利用得不够好,他不得不以更多的加班来完成工作任务,进而导致企业要花更多的人力成本。


零售业
再来看零售行业常利用的指标,比如时效,比如每小时人工成本。

OLE不仅仅是制造业独有的劳动力效能指标体系,我们同样可以复用到零售业,涵盖了时间利用率、人效和成本三个维度,这三个维度是对零售业最客观全面的评价指标。基于这三个维度,企业可以再与其他业务数据关联分析。

举一个例子,某家公司的A门店和B门店,我们全方位地对它的营业额、排班工时、实际出勤工时、实际人工成本等做了对比分析,很明显可以看出差异,A门店显然好于B店。所以,当我们建立这样效率指标体系,就能够指引和评判管理差异,哪个门店做得好,为什么?进而可以看这个门店的管理水平,在企业内部建立标杆,才能推动企业整体的管理水平向前推进。

有人可能会问,如何知道A门店的管理水平最终会促进业绩水平的提升呢?我们需要将人效的数据和零售行业的销售转化率结合来分析。
销售转化率和门店投入了多少服务员、营业员去服务客户紧密相关,顾客多的时候我们需要安排更多服务员,推动更多消费,如果缺人很可能导致客户流失;也可能会给客户留下不好的印象和体验,影响品牌和整体销售。那么,我们就需要根据客流高低峰波动情况来判断投入的人力,进行规划和排班。
所以不仅制造业需要用到OLE,零售业同样需要,我们需要收集与劳动力相关的数据,比如说考勤、排班、工时、加班、休假等数据,当然也需要业务方面的数据,比如生产数据、销售数据,形成完整的效能指标体系。不管怎么样,所有的这些东西,如果你把它整合在一起,它就形成了一个非常好的指标体系,进而提升企业销售业绩,或是利润。
数据牵引,管理优化,效能提升
劳动力管理能力是企业的核心竞争力。通过数据牵引优化管理,进而促进企业效能提升。
企业可以借助OLE模型建立自己的数据指标体系,再去梳理、治理或是收集相关劳动力数据。不要小看每一个数据,包括考勤数据,不要将企业已经收集好的数据视为电话号码,要利用起来,去制定智能化劳动力管理解决方案,最终实现效能提升或是业绩改善,打造企业的核心竞争力。



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