制造业企业用工数据分析在人力资源战略决策中的价值论析

引言

人力资源对企业参与市场竞争、提高市场份额、取得快速发展具有重要作用。随着经济全球化进程的加快，人力资源发挥的作用也越来越重要。在当前知识经济的大背景下，人才成为社会经济发展和企业成长的关键，企业竞争的重心也从对物质资源的占有转移到了对人才的占有上来，人力资源也超越其他资源，成为当之无愧的第一资源。对于制造业企业而言，如何科学管理人力资源、精准配置用工结构，已成为提升组织效率与竞争能力的核心问题。在这一过程中，用工数据的采集、分析与应用为战略决策提供了可量化、可预测的支撑手段，使人力资源从传统管理事务向价值创造转变，推动企业实现从“用人”到“用数管人”的深度转型。

、制造业企业用工数据的特征

（一）用工数据的动态性与周期性

制造业企业的用工数据具有动态性和周期性特征，表明企业各个生产阶段、经营状况及经营机制改变下用工状况的流转，这种用工的流转程度往往会随着产品方案、订单数、季节性需求、项目进度等的大幅变动而转变，使得企业职工始终处于动态流转之中，例如。在销售旺季职工主体和临时工数量增长较快，企业需要随时扩充流水线员额。而反之在淡季或者在设备维修期，全员数量会有所缩减，将整体人员的工种调换自如。人员流动、技术更新、离职比率等等都会随着周期的不断改变而产生起伏，也具有一定的周期性和一定固定的格局，这一动态性要求企业能够实现对企业关键数据进行追踪。

（二）数据内容的多维性与结构复杂性

制造业用工数据涉及大量范畴且结构复杂，不仅包含传统的员工基本资料，如员工人数、职务名称、工资结构、劳动合同期间等，也包含了技能等级、工时记录、出勤异常、培训经历、安全状况、考核评价结果等多种实时数据。这类数据通常来自不同的平台或部分，例如 HR 系统、MES 系统、ERP 系统、工资管理系统，其格式不一致、更新速度不统一，各指标标准也存在差异，这就加大了数据集成和处理、分析的难度。不同类别的数据之间存在着相关的现象，例如，绩效评分决定了工资等级的升降幅度，技能等级能够影响工作的效率，工作时长过大也有可能导致生产过程中的问题。

二、制造业企业用工数据分析在人力资源战略决策中的价值分析

（一）支持人力资源供需预测与组织编制规划

用工数据的动态分析可以帮助企业掌握人力资源供需变动趋势，为编制定岗定编方案提供精准依据。某大型家电企业基于过去3 年的设备工时、订单完成期的变化、季节性用工量的差距等历史数据构建模型，建立人力资源需求预测模型。通过模型，可提前2 个月预测出每个生产单元在高峰期的最大用工人数，并在此基础上考虑离职率和培训期，从而实现每个生产单元的实时空位与补位计划。在2023 年上半年该企业根据预测增长的最高订单量提前完成了技工人数调配和岗位匹配，没有出现突发式的招聘，在生产高峰期及时完成高价值产品的出货。而且其能够将岗位裁员比例分析提供到年度单位机构人员编制计划中，服务于高层对流程的变革。

（二）促进员工结构优化与技能结构调整

员工结构与技能结构是否匹配也是影响产线效率和运营管理灵活度的重要环节，通过了解就业数据，制造型企业可以发现人才冗余、专业技能错位以及岗位晋升桎梏的问题，进而对自身进行结构性的改革。某高端装备型制造企业通过任职期限、职务等级、分工、绩效打分等多维度的数据深度分析，发现部分久居低职务的从业人员是具备提升到更高职务技术能力的能力，因此该企业对这部分 180 人开展有特别技能提升项目，安排其参加数控机床操作、工业机器人代码编写的技能培训，6 个月后有 65% 左右的人成功晋升到高级技术职务，缓解了生产线关键技术岗的瓶颈。将员工的技能重新进行定义不仅提高了个人的价值贡献，企业也可以节省外部的人员成本，形成了“内部挖潜、动态优化”的用工结构升级路径，增强了企业核心制造过程的稳定性及灵活性。

（三）提升人工成本测算与用工效益评估能力

用工数据的精细化处理可用来核算人力成本，与实际产品产出的可比性数据相结合，更加合理有效地衡量投入劳动力的成本效益评价的准确度。在某电子零部件生产企业中，人力资源部门整合了工时、岗位工效、机器利用度、班组产量等要素建立了人工成本分析模型，发现每个班组每工时的人工成本与人员负载度、工效水平关联度很大，例如，SMT 贴片线通过调整排产方式、技术配备，保持人工投入的情况下可实现产量增加 17% 并减少 11% 的人工成本，这样的基于数据的工作效能测评可以让人力成本不只得以控制，并能基于其产生的绩效影响企业的资源配置。

（四）增强企业用工风险预警与管理响应能力

企业用工时可能会碰到一些突发的危机事件，如员工流动、临时性岗位空缺以及隐含的安全风险等。在预先对相关雇员的招聘数据进行建模，进而对我们将来如何处理这类事件更快、更准确，比如员工流失率。该模型运用发生在一家精密度零件制造企业的员工的雇用和解雇数据进行拟合，最后在这个重要的焊接工作中找出存在巨大解雇风险的三位重要雇员，他们之间的共同特征是长工时超出规定、业绩变化大、经常无故缺勤。在人事部门的沟通说服之后，其中两个决定留下来。同时该企业构建了一个动态员工工作使用情况跟踪系统，实时监控重要工作的工作人员的人数波动性和工作量，若达到相应的预警线将发出信号。当突然有大量工作需要员工来完成，而新增工作量又比较高的情况下，它也会发出预警，安排其他部门的人员前往支援，避免因人手不足发生订单的

延误交付或者次品的现象。

三、提升用工数据支撑人力资源战略决策能力的机制路径（一）建立统一规范的用工数据管理平台

确保一致的操作环境，有助于加快员工工作信息的采集与处理速度。某大型机械制造集团在信息化改革中搭建了统一的“用工数据管理平台”，集成了 HR 系统、考勤记录、MES 系统与财务系统，将员工信息、工作时间、绩效考核与工资发放等不同类别、多种信息的数据整合后统一处理。其采用分级的管理模式，分级管理员可分别接入不同人员数据，如职位、人员构成、缺勤问题、使用临时工情况等关键的统计数据，以满足不同层级管理人员的工作需求。例如钣金车间主管可随时查看本周排产时长、实际时长、人员出勤率差值等，系统自动输出结果供 HR 和生产计划组进行调整，并具备数据核查、自动警告等功能，避免人工操作输出的错误数据或者逻辑矛盾数据等，也即提高数据准确性和稳定性。该平台上线以来，企业各部门相互之间共享工作的时间缩短了 40% ，便于应对战略调整和配套资源的需求。

（二）完善数据采集、处理与动态更新机制

高质量的人力资源战略决策依赖于数据的及时性与准确性。某家智能化的制成品生产企业在进行精细化管理的过程中，采用了 RFID 打卡、智能工位终端和移动端报工系统来进行时效工时数据、产量数据和作业状况的实时采集，每一个工友佩戴着一个电子身份牌，每当他进入到工厂区域范围中或变换工作流程或完成某个工作环节时，系统就会自动将此关键数据捕捉下来并与 ERP 系统和人力资源系统同步，如某家自动化组装厂房会每 4 个小时就自动刷新一次人员在岗和每个人的生产效率等数据，人力资源部据此数据可以实时调整排班情况并跟进生产节奏。该系统也具有自我刷新的功能，对于人员变动、职位调动和离职等情况每天都会进行相应的调整，以确保数据的实时性和真实性。

（三）提升人力资源部门数据分析与应用能力

数据分析能力是 HR 部门在战略管理中发挥价值的核心能力。某汽车制造配件生产企业借助专业数据分析软件 PowerBI 以及Python 建模来使人力资源部逐步由数据记录者转向数据解读者。他们在对一条生产线效能下降项目进行探究时，发现了某类工人的工作时长记录与其绩效评估记录有所出入，经过更深层次的模型设计分析后，他们发现了其中产生差异的主要原因是这些工人经常跨岗位工作且胜任此岗位的程度不够，由此导致生产减少。之后该企业对企业培训计划以及调动规划做出相应调整，在两个月的时间内使得企业的生产线效率提升 6.7% 。为了使其产能继续维持此水平，该企业搭建起一个长期运作的“HR 数据分析促进计划”，计划内容包括定期的数据模型设计培训以及有关主管部门间的会议。

（四）推动用工数据与企业战略规划深度融合

将用工数据融入企业的战略管理进程中，能够实现资源分布与企业目标的紧密衔接。一家电子制造企业在编制企业三年智能化改造进程的过程中将企业人力资源资料纳入了作为主要评估因素，重点关注技能分布、自动化取代、培训时间以及对人力资源造成的影响幅度等发生改变的情形。该企业经过建模分析后确认其自动化的威胁受体和岗位，并根据离职占比、工龄长短以及受训能力反应速度采取人员配置战略。在实施该战略的过程中，人力资源部门会定期将相应的关键人力资源数据资料提交给企业战略规划部，比如人员技能储量比重、人员转岗的成功率以及关键岗位人员储备周期等，实施战略活动效果的监测。到 2022 年的时候，该企业在发展自动化生产进程的时候实现了人力资源稳定性提高 12% ，核心岗位的人员成本降幅降低 9.5% 。

结语：制造业企业正处于由传统管理向数据驱动决策转型的关键阶段。用工数据作为人力资源战略管理和执行的基础依据具有较强的动态性、复杂的结构性和显著的颗粒度差异性特征，对它的精细分析以及有效管理有助于提升制造企业劳动力生产力水平、进行人力资源组织结构的调整、节省劳动成本和防范雇佣风险的重要意义。具有统一的平台、完善的数据流程、加大研究力度、对接战略规划，使企业能够做到从“人力跟随战略”向“人力驱动战略”。制造业企业日后要逐渐增强数据管理水平，构建以数据为支撑的智慧人力资源体系，以此促进高质量的发展。

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作者简历：姓名：寇建正 出生年月:1986.9 性别:男 民族：汉 籍贯（精确到市）:江苏省连云港市 当前职务：人力资源经理 当前职称：二级人力资源管理 学历：本科 研究方向：人力资源。