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7月7日，零跑汽车与盖雅工场正式启动考勤工时管理项目。

基于一场来自制造、零售、服务业及精益咨询领域的多位实战管理者，围绕"智能排班如何真正落地、真正创造价值"展开的一场跨行业的深度对话，《智能排班白皮书》正式发布，内含10多家企业的落地实践。 它不是产品说明，而是来自一些企业走过的弯路、踩过的坑，以及那些真正让事情转动起来的关键动作。希望能为您带来具体的参照。

2026年7月，很多大厂陆续发布了下半年的人力资源政策调整,这些调整不约而同指向了一个方向：向中层管理者开刀。调整背后，是AI正在快速打破企业传统的组织运转方式。 管理职和专业职的界限正在变得模糊，只会管人不会做事的管理者，变得很危险。如果你对HR进阶学习AI应用感兴趣，欢迎了解8月13日、苏州举办的《HR AI工作坊：1天做出你的专属智能体》。

前言业务量随工单波动，早晚高峰人力需求不一样，员工的班次偏好、休假安排、培训占用全要提前消化，换班请假随时插进来……随着变量一多，排班师花好几个小时排出来的班表，可能还没发布，相关变量又更新了。这是千人规模客服中心的排班管理面临的普遍处境。本文记录的是一家全球领先的信息与通信技术企业客户服务部门的实践，在引入盖雅智能排班后，他们排班操作时间从340分钟压缩至90分钟，换班率下降29%，调度响应从1小时缩短至10分钟。

随着AI的迅猛发展，一些企业内部的IT同仁，也多了一层新的困扰。近期跟几位客户聊下来，听到一个挺一致的说法：老板觉得现在AI写代码很厉害，两周就能跑出一个能看的demo，何必花大价钱外采。可是，AI虽然确实降低了写代码的门槛，但没降低懂业务的门槛。

制造业工厂普遍存在考勤与工时核算脱节的问题，导致薪资计算错误频发，HR每月耗费大量时间核对。本文从实际业务场景出发，分析考勤数据到薪酬自动化的关键断点，并给出可落地的闭环方案，帮助制造企业提升算薪效率与准确率。

当员工分布在多国办公室、工厂和门店，总部HR与CFO常因工时数据碎片化而无法实时掌握全球劳动力效能。本文基于真实业务场景，拆解跨国工时数据管理的四大断层，并给出从设备层到报表层的统一数据中台构建路径，助力企业像看国内业务一样一键生成全球出勤率、加班时长与休假余额等关键报表。

本文聚焦酒店行业旺季大量使用兼职工和临时工时面临的排班、考勤与薪酬合规难题，尤其是非全日制用工的时长限制和社保规定。我们结合行业实践，探讨如何通过智能排班系统自动识别用工类型、内置合规规则，实现违规排班预警与全流程闭环管理，帮助企业在灵活用工与合规运营间找到平衡点。