一套与业务同频的HR系统,如何支撑安徽本土生鲜巨头的“角马式”扩张

面对“角马式”快速扩张带来的人力资源管理挑战,生鲜传奇携手稳赢云,通过数字化系统实现了灵活考勤的精准管理、薪酬的日清日结激励以及用工风险的智能防控,将人力资源转变为驱动业务增长的战略引擎,有力支撑了其千店目标的稳步前进。

在合肥,如果你问一位居民“最常去的生鲜超市”是哪家,生鲜传奇可能是大多数人的答案。从2015年第一家店开业,到如今坐拥近300家门店、年销售额超15亿元的社区生鲜龙头,这家定位“小区门口的菜市场”的生鲜零售企业正在进行着一场“传奇”的规模化扩张。

与传统零售的收缩形成鲜明对比,生鲜传奇的逆势增长被创始人王卫形容为“角马式”席卷——凭借标准化、可复制的商业模式,形成一股势不可挡的洪流。然而,这种逆势扩张的背后,是极其复杂与严苛的人力资源管理挑战:门店分散、员工结构多样、复杂的考勤与薪酬计算以及门店人员流动带来的高频入离职。为了更好应对这些挑战,生鲜传奇从2019年起便与稳赢云携手,建设弹性灵活的人力资源数字化管理体系,为后续规模化扩张下的人力资本管理提供有力支持。

当“角马”开始奔跑,人力资源管理面临众多挑战

生鲜传奇的扩张并非简单的数量叠加,面对消费者的需求变化,其开设了小鲜店、标准店和食集店三种线下门店,这也导致了管理复杂程度的增加。从人力资源管理层面来看,具体挑战体现为下面三个矛盾:

用工高度灵活性与考勤管理规范性的矛盾

线下门店用工类型多样,岗位班次与考勤规则各异,某些岗位灵活性很强。比如夜班理货员这一岗位可能只需要在门店下班后进行工作,且以工作结果为标准并不严格限制工作时长。如何确保这种“无固定班次”下的考勤真实、工时精准,同时杜绝管理漏洞?

薪酬结构多元化与计算精准透明化的矛盾

用工多样性与灵活性导致员工薪酬结构与计算变得更加复杂。月薪制与时薪制员工的薪酬结构如何构建?特别是时薪制员工,薪资严格按照“出勤时长x时薪”计算,怎样将算薪与考勤联动才能精准高效完成算薪,让数千名员工对每日收入一目了然?

规模快速扩张与严格风险控制的矛盾

线下门店员工流动性大是行业内的共性问题,在快速扩张的同时如何应对频繁的员工入离职与可能存在的“黑名单”人员再度入职问题?如何解决门店遍布全城而纸质劳动合同、入职文件等签署效率低下?

关注个性化需求,打造高度适配的人力资源管理系统

针对以上挑战,稳赢云深入生鲜传奇的实际业务场景,将HR系统与其自研业务运营系统“哪吒”打通,让考勤、排班、薪酬等HR核心数据能够与业务运营数据互联互通,形成“1+1>2”的管理合理。

精准工时管理:让“无固定”变得“有章可循”

针对零售门店复杂的用工场景,在班次、工时与管理逻辑等方面做了很多个性化设定。对于一些兼职/零工岗位(如夜班理货员),我们在系统中设置了“任务窗口期”,比如理货员设定凌晨1:00-3:00的工作窗口,员工在此期间的任意时间打卡完成工作即可,系统将自动记录并核算实际工时,真正实现了无固定班次的精准工时管理。

薪酬核算与数据透传:让“每日进账”驱动“每日奋斗”

在算薪时,系统自动抓取经过核算的实际工时,并根据预设薪酬规则(区分月薪/时薪、计算时薪折算等)进行薪酬计算。同时,薪酬核算的关键结果数据每天自动同步至生鲜传奇的业务运营系统“哪吒”。门店员工登陆自己的账号后,能够清晰地看到今日预估收入。这种日清日结的感知,将薪酬激励的周期从月缩短到天,极大提升了员工投入度与获得感。

电子签与录用黑名单:为高速扩张系好“安全带”

为解决门店分散、纸质合同签署慢管理难的问题,生鲜传奇采用电子签,从入职、合同签署到离职可全部在线上发起、签署与归档。在大大缩短新店开业人员配置周期的同时也保障了流程合规性。

而针对零售门店员工高流动性的特点,系统对员工档案进行统一管理。当办理员工离职时,店长或HR可将风险员工列入“离职黑名单”并标记为永不录用/谨慎录用。此后,该员工在任何门店再次入职时,系统都会自动向HR与门店主管发出醒目提示,有效控制用工风险。

支撑战略扩张,人事效率、用工合规与团队激励的三重提升

通过与稳赢云的深度合作,生鲜传奇完成了人力资源管理数字化的全面迭代升级,为其战略扩张提供了有效支撑。

人事业务提效:排班考勤处理时间大幅缩短,复杂薪酬核算实现自动化,准确率接近100%,让HR团队得以从繁琐事物中解放。

管理风险可控:电子签与“离职黑名单”预警机制,实现了用工风险的主动防控与合规流程的全面提效,确保扩张步伐既快又稳。

员工体验与激励升级:通过系统打通,将精准度HR薪酬计算结果无缝融入员工日常使用的业务系统,形成优秀的透明化激励体验,直接赋能于业务一线人员的战斗力提升。

生鲜传奇的案例证明,在线下零售行业,人力资源管理正从后台支持职能逐渐转变为驱动业务增长的引擎。它帮助生鲜传奇将“人“这一最活跃、最复杂的生产要素,变为了能够精准衡量、高效配置并持续激励的战略资产。

如今,生鲜传奇正朝着覆盖合肥80%小区的千店目标稳步前进。稳赢云也将通过与生鲜传奇的持续合作,为这场“角马式“扩张提供坚实的数字化支持。

基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析仿真验证相结合。
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