排班管理 SaaS「R-Shift」刷新日別自動分配演算法，計算時間大幅縮短最高達 90%
針對零售與服務業市佔第一的排班管理 SaaS「R-Shift」對其核心自動分配引擎進行大幅高速化升級，顯著提升大店舖管理效率。
📋 文章處理履歷
- 📰 發表: 2026年5月28日 18:26
- 🔍 收集: 2026年5月28日 09:40
- 🤖 AI分析完成: 2026年5月28日 09:40（收集後0分鐘）
由 OM Network 開發、在零售與流通業擁有高市佔率的排班管理 SaaS「R-Shift」宣佈，針對其核心的「日別排班自動分配」功能進行演算法大幅更新。經測試，在維持既有排班品質的前提下，計算時間平均縮短約 30%，最大縮短幅度超過 90%。
零售與服務業正面臨人力短缺及多樣化工作型態的挑戰，提升排班效率已成為經營重點。相較於決定出勤日期的「月排班」，「日別排班」需細化至每小時的工作內容（如收銀、補貨、休息分配）。由於排班涉及人員技能、設備上限與勞基法規等複雜約束，當店舖規模擴大時，計算量會因「組合爆炸」而急劇增加，導致管理人員過去需花費較長的時間等待系統產出結果。
此次更新透過優化「數理優化」技術，顯著解決了大規模店舖在自動分配時的運算延遲問題。計算時間的大幅縮減，意味著現場管理者能針對突發缺勤或客流變化進行「即時重新計算」，並嘗試多種排班方案以達最佳配置。這項技術演進讓排班系統從單純的行政工具，轉變為支撐零售業數位轉型（DX）的重要基礎設施。
零售與服務業正面臨人力短缺及多樣化工作型態的挑戰，提升排班效率已成為經營重點。相較於決定出勤日期的「月排班」，「日別排班」需細化至每小時的工作內容（如收銀、補貨、休息分配）。由於排班涉及人員技能、設備上限與勞基法規等複雜約束，當店舖規模擴大時，計算量會因「組合爆炸」而急劇增加，導致管理人員過去需花費較長的時間等待系統產出結果。
此次更新透過優化「數理優化」技術，顯著解決了大規模店舖在自動分配時的運算延遲問題。計算時間的大幅縮減，意味著現場管理者能針對突發缺勤或客流變化進行「即時重新計算」，並嘗試多種排班方案以達最佳配置。這項技術演進讓排班系統從單純的行政工具，轉變為支撐零售業數位轉型（DX）的重要基礎設施。
常見問題
「月排班」與「日別排班」有何不同？
月排班決定員工在哪些日期與時段上班；日別排班則進一步決定員工在上班時段內，每一小時具體負責哪項作業或櫃檯任務。
縮短計算時間會影響排班結果的準確度嗎？
不會。本次更新在大幅提升計算速度的同時，仍維持了人員充裕度、作業優先順序及工作量分散程度等關鍵指標的品質水準。
哪些店舖會對這次更新最有感？
員工人數較多、作業項目複雜的大型店舖。過去這類場景的計算負擔較重，此次演算法優化在規模愈大的場景下，縮短時間的效果愈明顯。