在當前勞動市場缺工問題日益嚴峻的情況下，企業需要更精準地優化人力資源配置，以確保關鍵運營環節不受影響。Process Mining作為一種高效的數據分析工具，能幫助企業透過對流程的深入解析，找出作業瓶頸與人力配置的最佳方案。透過這樣的方式，企業不僅能優化招募與留才策略，還能確保運營順暢，進而提升整體生產力。
企業缺工？從作業流程分析招募職務的優先順序
企業應思考哪些關鍵職務需優先補齊，避免讓重要環節因缺工而導致運營瓶頸。透過Process Mining，我們可以清楚看到企業流程中哪個環節的工作頻率最高、對企業營運至關重要。例如，在一家公司中，「加工處理」和「專案作業」的發生頻率遠高於「報價」、「精密測量」等工作。因此，當面臨缺工問題時，應優先確保負責這些關鍵環節的同仁不因人力不足而影響運營。
即時提供工作指導與協助，降低離職機會
除了招募新人才，企業也應重視如何留住現有員工。當員工面臨挑戰時，是否能獲得即時的指導和協助，對他們的工作滿意度至關重要。透過Process Mining，企業可以找到那些工作時長遠超平均值的環節，這些往往代表該工作環節難度較大或員工不熟悉。例如，某公司「圖片建模」的工時顯著偏長，可能表示員工在此工作中遇到了困難，管理者可以據此提供相應的指導和訓練，幫助員工更好地完成任務。
用數據分析招募策略，創造最大效益
如何用最小成本創造最大效益？企業在選擇招募不同等級的人才時，可以運用Process Mining比較相近職務的工作成效。例如，10萬元的薪資預算是招募1位月薪10萬元的工程師，還是2位5萬元的助理工程師更划算？透過數據分析，企業可以衡量兩者的工作效率及承接案件的能力。若助理工程師每年能承接267個案件，而工程師可承接291個案件，那麼結合薪酬成本後，就能得出最佳的人才招募配置策略。
規劃晉升路徑與精準在職訓練
要有效留才，提供明確的晉升路徑與精準的在職訓練至關重要。透過Process Mining，企業可以比對不同職位在各項工作中的平均作業時間差異，找出助理工程師與工程師之間的能力差距，並針對差異較大的部分提供有針對性的訓練，幫助員工縮短能力差距，實現職涯發展。
精簡人力配置，提升工作效率
面對缺工浪潮，如何以更少的人力成本完成更多的工作，是企業亟需解決的問題。Process Mining可以幫助企業深入了解各個環節中的人員參與度，從而找到可精簡的地方。例如，在某次生產前會議中，如果參與人員過多，企業可進一步分析哪些人不需要參與，以精簡會議並降低人事成本，達到提高效率的效果。
運用Process Mining，企業可以透過數據驅動的方式精準掌握作業流程中的瓶頸與改進機會，實現更加高效的資源配置與人員管理。在缺工的挑戰下，這種基於客觀數據的決策方法，能幫助企業在留才、招募、以及人員精簡方面取得最佳成效，最終提升企業的運營效率與競爭力。
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