Денис Танков, «Шлюмберже»: «Автоматизация проверки поездок позволяет нам экономить более 650 часов наших сотрудников ежегодно»

Денис Танков,Business Process Improvement Manager, «Шлюмберже», рассказал CFO Russia о том, как была автоматизирована проверка поездок сотрудников в его компании.

Как давно в «Шлюмберже» автоматизировали сравнения и проверки поездок сотрудников с табелем?

Идея создать качественную проверку поездок сотрудников с табелем возникла еще пару лет назад. За это время мы протестировали разные теории и модели сравнения. К работающей модели мы пришли в конце прошлого года и создали МЖП (минимально жизнеспособный продукт) в начале этого года. После успешного тестирования текущая модель проверки была запущена во втором квартале 2021 года.

«Шлюмберже» всегда практиковала философию непрерывного улучшения всех процессов (Kaizen). В рамках этой философии мы cтремимся повысить производительность, снизить расходы и улучшить качество наших продуктов и процессов. В данном случае мы говорим о качестве процессов в HR.

Что послужило толчком к автоматизации этих процессов?

Толчком для автоматизации процессов проверки послужил трудоемкий анализ входных данных, которые поступают в табель сотрудника из разных систем или вносятся вручную. Мы оценили каждый блок данных на предмет их структурированности, отсутствия задвоений, лишних пробелов, опечаток, верхнего регистра и прочих отклонений. Также мы оценили экономическую выгоду от автоматизации. Среди прочих проектов поездки сотрудников оказались наиболее реализуемыми и «выгодными» с точки зрения автоматизации. Здесь я подразумеваю соотношение трудозатрат на внедрение с предполагаемой выгодой от внедрения. Трудозатраты на внедрение были меньше, чем в других проектах. После реализации данной проверки мы экономим более 650 часов наших сотрудников ежегодно.

На какие этапы делилась автоматизация? Расскажите вкратце, что она собой представляет.

Мы реализовали её по классической схеме управления проектами. На этапе планирования нам необходимо было проанализировать текущий процесс и оценить качество входных данных как со стороны оформления поездок, так и со стороны внесения данных в табель.

После этого необходимо было установить критерии проверки и на их основании разработать алгоритмы проверки. На данный момент их 14. Алгоритмы были перенесены в нашу кадровую систему и реализованы в виде автоматической инспекции.

Таким образом, данные от провайдера билетов и электронного табеля попадают в кадровую систему. Даты поездки в билетах сравниваются с данными, указанными в табеле самим сотрудником на основании вышеупомянутых алгоритмов. Если расхождений нет, система пропускает табель дальше. Если присутствуют расхождения в датах, то такие записи попадают в реестр ошибок.

Реестр ошибок доступен специалистам кадрового центра для анализа. Если не найдено исключительных случаев, специалист нашего кадрового центра нажимает кнопку «исправить», и система автоматически исправляет все записи в реестре в течение одной минуты.

С какими основными трудностями вы сталкивались в процессе этой автоматизации? За счет каких подходов удалось их преодолеть?

Как и большинство проектов автоматизации, нас не миновала проблема качества входящих данных и их доступности. Было сложно получить единый консолидированный файл со всеми актуальными поездками за конкретный период. Это в большей степени связано с тем, что данные по авиаперелетам и железнодорожным поездкам находятся в разных базах и доступ к ним ограничен.

Вторая трудность заключалась в формировании критериев проверки. В этом случае мы говорим о множестве графиков работы, типов поездок, времени и места прибытия или убытия. Мы должны были учитывать все перечисленные и другие факторы, которые позволили нам совместить данные с реальным графиком. К примеру, нам необходимо было заложить в алгоритм тот факт, что люди могли прилететь на рабочее место рано и с 9 утра уже приступить к выполнению своих обязанностей. Алгоритм должен понимать, что такое возможно, и совмещение времени в пути и рабочего времени в табеле возможно, но при определенных условиях. Нам это удалось.

Поясните, что было изначально заложено в алгоритм?

Изначально в алгоритме не было заложено разделение времени в пути и работы. Однако после первого тестирования мы выяснили, что некоторые сотрудники прилетают в 7 утра, к 8 добираются до рабочей локации, а в 9 приступают к работе. Чтобы система не срезала такие случаи, мы настроили проверку времени прилета в аэропорт, привязанный к рабочей локации. Таким образом, если алгоритм понимает, что прилет сотрудника согласно билету состоялся на несколько часов раньше, чем начало его рабочего дня, то автоматически его пропускает и не исправляет.

Алиса Попова

Комментарии