Page 349 - 《软件学报》2024年第4期

吴信东 等: HAO 打卡系统: 以组织智能成就智能组织 1927

反馈循环. 因此, 对于员工打卡产生的数据, 要从多个维度考虑, 除了关注负向数据, 还要考虑正向数据, 而它们之
间的此消彼长, 不仅反映了员工的工作状态, 对工作的投入程度, 更反映了一个企业的活力. 通过考勤系统收集的
信息有助于确定一个组织是否在正确的轨道上, 以及是否朝着成功的未来前进 [37] .

绩效

量化得分 优秀员工
异常打卡指数 工作时长分析

满勤正常指数 异常状态分析
四要素得分法 四要素报表法
缺额工作时长
指数 打卡时间分析

超额工作时长
指数 优秀员工推荐

打卡数据
图 10 HAO 打卡数据利用示意图

HAO 打卡系统针对员工打卡数据的特点, 提出一种“四要素”的计算方式. 我们认为员工最终的考勤得分由 4
个要素组成, 这 4 个要素又分为两个负向 (减分) 要素、两个正向 (加分) 要素, 分别为异常打卡指数、缺额工作时
长指数、满勤正常打卡指数、超额工作时长指数, 如表 2 所示.

表 2 四要素得分法

减分项 (40分) 加分项 (40分)
Abnormal = 异常打卡指数 (20分) Full_normal = 满勤正常打卡指数 (20分)
Less_time = 缺额工作时长指数 (20分) More_time = 超额工作时长指数 (20分)

这里企业负责人可以指定本企业员工打卡的基础分 B.
首先我们员工的打卡基础得分默认为 60 分, 满分 100 分. 这里企业负责人可以修改本企业员工打卡的基础得
分为 B. 对 4 项指标的得分进行计算, 结合基础得分, 得到员工最终的打卡得分, 见公式 (2). 得分越高, 则认为员工
的考勤打卡状态越好.
Score = B−Abnormal−Less_time+Full_normal+More_time (2)
需要说明的是, 表 2 中的加分、减分项的分值仅为默认值, 企业负责人可以自定义这些默认值.
3.1.1 异常打卡指数
HAO 打卡系统中, 打卡状态共有 6 种: 正常、迟到、早退、未打上班卡、未打下班卡、旷工. 其中, 除“正常”
外, 其余均为异常状态. 异常打卡指数必然要综合考虑这 5 种异常状态. 为此, 我们提出一个计算公式, 见公式 (3),
参考值如表 3 所示.
( )
P 1 P 2 P 3 P 4 P 5
Abnormal = 20× W 1 × +W 2 × +W 3 × +W 4 × +W 5 × (3)
N N N N N
其中, W i 代表状态的权重, P i 代表相应异常状态次数, N 代表应有正常次数. W i 所代表的 5 种状态的权重可由企业
负责人自行制定, 上述 W i 值和 20 仅为示例.

表 3 异常打卡指数权重表

情况 迟到 (W 1 ) 早退 (W 2 ) 未打上班卡 (W 3 ) 未打下班卡 (W 4 ) 旷工 (W 5 ) 总和
权重 0.2 0.2 0.1 0.1 0.4 1