Беседуем с Дмитрием Степановым, руководителем группы R&D WFM-решения Goodt Time, о том, как за последние пять лет изменился взгляд бизнеса на управление временем персонала, как эти изменения учитываются в WFM-системе и какими задачами заняты разработчики и датасаентисты компании.
Какие задачи бизнес может решить с помощью WFM?
Goodt Time — решение для расстановки смен, внутри которого много продвинутой математики. Основной сценарий это гибкая расстановка графиков под определенную потребность. Система агрегирует ключевые показатели компании, потом по этим ключевым показателям рассчитывает количество людей, которое требуется каждый час. Например, система может посчитать, сколько людей ходит в магазин и исходя из этого определить, сколько надо продавцов, чтобы обслужить этот поток. И уже по результатам WFM строит график. На всех этих этапах используются довольно интересные алгоритмы.
Изменилось ли что-то в запросах клиентов, которые хотят себе WFM сейчас в сравнении с 2016-2017 годом, когда вы только вывели свою систему на рынок?
Когда мы в Goodt запускали WFM 5-6 лет назад, основной спрос был сразу на оптимизацию, а сегодня многие новые клиенты начинают с автоматизации. Это связано в первую очередь с человеческим фактором. Нельзя просто сказать своим сотрудникам “Ребята, вы работали в графике 5/2, а с завтрашнего дня у вас будут выходные плавать по неделе”. Для бизнеса распределение людей гибко по часам несет массу выгод, но изменения лучше внедрять постепенно.
Если говорить о ритейле, то практически все самые крупные российские торговые сети сейчас либо работают с нашей системой, либо находятся в поиске WFM из-за того, что ушли зарубежные вендоры. Мы также видим очень большой спрос на WFM со стороны производственных компаний.
Как это отражается на задачах, которые решает твоя команда?
У нас собралось много сильных экспертов по разработке и data science с бэкграундом в матмоделировании и статистике. За годы работы мы накопили солидную экспертизу по работе с данными компаний из разных отраслей (розница, сервисные компании, производство, банковский сектор). Сейчас мы исследуем довольно нетривиальную задачу, которая актуальна как раз для производств. Часто там не требуется оптимизировать сами графики, но зато есть острая потребность правильно раздать задания людям и распределить рабочие места внутри смены.
Предположим, у нас есть какое-то производство, и люди работают на линиях. Человек пришел на 8-часовую смену, но на самом деле он не обязан работать все 8 часов именно на этой линии. Если он способен выполнить план за 3-4 часа, то на оставшееся время смены мы можем отправить его на другую линию.
Тут появляется довольно много всяких вводных и ограничений. Иногда невозможно с одной линии переводить сотрудника на другую. Где-то это не позволяют санитарные нормы, где-то условия труда. А там, где такая возможность существует, нужно учитывать разную производительность в зависимости от линии и разный характер работы. Еще заложить, например, время на переход и переодевание; систему разрешений и допусков, которые нужно учитывать. Мы стараемся разобраться, как сделать так, чтобы переходить с линии на линию было удобно самим работникам. Это все довольно интересные задачи.
Что еще сейчас интересует заказчиков WFM?
У всех есть большая необходимость в правильной оценке производительности: сколько операций в час делает человек. К нам приходят исторические данные по операциям, а спустя какое-то время работы в системе у нас появляется табель, история операций. По этим данным технически можно высчитать производительность по каждой операции. Математически эта задача не сложная, но на объемах производства и в рамках постоянно меняющихся процессов решить ее “руками” оперативно нельзя, и это как раз умеет наша система.
Еще интересный момент: на самом деле люди не работают с одинаковой производительностью каждый час внутри дня, она меняется в зависимости от нагрузки. В пиковые часы сотрудники работают более интенсивно, в часы с меньшей нагрузкой работа более размеренная. И вот такая смешанная модель с плавающим значением оптимальной производительности внутри дня — тоже довольно интересная задача, которую мы решаем, чтобы правильно оценить потребность в людях в течение дня.
А как в целом оценить качество построенного графика?
Это как раз еще один актуальный вопрос, над которым мы работаем. Бывает так, что график наилучшим образом покрывает спрос на количество людей, но при этом противоречит запросам сотрудников. Например, сотрудник просил: “Хочу работать 2/2”, но в компании его вывели в графике 5/2, потому что так спрос будет покрыт оптимально. Сотрудник, конечно, будет не очень доволен. В таких случаях всегда возникает вопрос: а что приоритетнее?
Часто строгую математику пытаются оценить не строго математическими метриками, но этот подход не вполне корректный. Мы можем построить много качественных и объективных метрик: допустим, насколько график сбалансированный — сколько перепокрыто или недопокрыто часов относительно рабочей потребности; сколько люди перерабатывают или недорабатывают и так далее.
Но единой метрики, какой из графиков лучше, на данный момент не существует. Не только у нас, но и вообще нигде в мире. Нужно создать универсальную метрику, и мы её ищем. Нам необходимо по сути заложить туда “надо” и “хочу”. Возможно, это решится построением системы приоритетов рейтингов между подобными метриками.
Что еще планируете на ближайший год?
Одна из перспективных задач — сделать внутри Goodt Time рекомендательную систему. Буквально чтобы менеджер садился поправить график, а система сама давала ему рекомендации: “в текущей ситуации вот эту смену было бы более эффективно подвинуть сюда, увеличить или наоборот уменьшить ее продолжительность”. То есть мы намерены создать интеллектуальную систему подсказок для пользователя, направленную на то, чтобы уменьшить число конфликтов в графике и повысить его качество.
***
Во второй части интервью вы узнаете, какие математические модели используются внутри системы и как разработчики борются с аномалиями во временных рядах, чтобы улучшить качество прогнозов. Читайте с 16 декабря в нашем блоге на Дзен!
Полезные ссылки:
https://goodt.me/ - официальный сайт компании Goodt
https://goodt.me/wfm/ - подробнее про Goodt WFM
https://t.me/goodt_official - читайте нас в Телеграм!
Спасибо за ваше внимание!
