JP2007026361A - Work shift timetable creation device - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は、小売店,飲食店等で用いられる勤務シフト計画表作成装置に関する。 The present invention relates to a work shift plan table creation device used in retail stores, restaurants, and the like.
従来、曜日,特売,催事,天候,気温等のコーザル情報に基づいて勤務シフト計画作成対象日の来客数や売上を予測し、この予測結果に基づいて従業員の出勤スケジュール,作業時間等を調整することによって、勤務シフト計画表を作成するようにした勤務シフト計画表作成装置は知られていた(例えば、特許文献1参照)。
しかしながら、従来の勤務シフト計画表作成装置においては、従業員一人ひとりの稼動実績を考慮して勤務シフト計画表を作成するようなことは行っていなかった。このため、勤務シフト計画作成対象日の売上予測値等から適正な人員を確保できたとしても、個々の稼動実績が伴わないため、従業員の労働力が不足する場合があった。 However, in the conventional work shift plan table creation device, the work shift plan table has not been created in consideration of the operation results of each employee. For this reason, even if it was possible to secure appropriate personnel from the sales forecast value on the day of work shift plan creation, etc., there was a case where the labor force of the employee was insufficient because there was no individual operation record.
本発明はこのような事情に基づいてなされたもので、その目的とするところは、従業員一人ひとりの稼動実績が考慮された勤務シフト計画表を作成することができ、店舗運営の効率化を図ることができる勤務シフト計画表作成装置を提供しようとするものである。 The present invention has been made based on such circumstances, and the purpose of the present invention is to create a work shift plan table that takes into account the actual performance of each employee, thereby improving the efficiency of store operations. It is an object of the present invention to provide a work shift plan table creation device that can perform the above.
本発明は、店舗における勤務シフト計画表を作成する勤務シフト計画表作成装置において、過去日毎にその日に業務に就いた各従業員の識別情報に対応してその従業員の稼動実績情報を蓄積記憶する従業員稼動実績情報記憶手段と、過去日毎にその日の売上実績情報を蓄積記憶する売上実績情報記憶手段と、勤務シフト立案対象日の売上予測情報を取得する売上予測情報取得手段と、この売上予測情報取得手段により得られた売上予測情報を基に売上実績情報記憶手段で記憶された過去日別売上実績情報を参照して勤務シフト立案対象日の売上予測に類似した売上実績が上げられている過去日を2日以上抽出する類似過去日抽出手段と、この類似過去日抽出手段により抽出された過去日毎に従業員稼動実績情報記憶手段で記憶された従業員別稼動実績情報を参照してその過去日の中で従業員の稼動実績が最適な日を選択する最適過去日選択手段と、この最適過去日選択手段により選択された過去日に業務に就いた従業員の識別情報を従業員稼動実績情報記憶手段から読み出す最適従業員取得手段と、この最適従業員取得手段により得られた識別情報で識別される従業員を勤務シフト立案対象日の出勤者として勤務シフト計画表を作成する勤務シフト計画表作成手段と、勤務シフト計画表を出力する出力手段とを備えたものである。 The present invention relates to a work shift plan table creation device for creating a work shift plan table in a store, and stores and stores the operation result information of the employee corresponding to the identification information of each employee who has worked on that day for each past day. Employee performance record information storage means, sales record information storage means for accumulating and storing the sales result information for each day in the past, sales forecast information acquisition means for acquiring the sales forecast information on the work shift planning target day, and the sales Based on the sales forecast information obtained by the forecast information acquisition means, the sales performance information similar to the sales forecast on the work shift planning date is raised with reference to the past day sales performance information stored in the sales performance information storage means. Similar past date extracting means for extracting two or more past days, and for each employee stored in the employee operation result information storage means for each past date extracted by the similar past date extracting means Optimized past date selection means to select the day with the best working performance of the employee in the past day by referring to the performance record information, and the employee who entered the business on the past date selected by this optimal past date selection means The optimum employee acquisition means that reads employee identification information from the employee operation result information storage means, and the employee identified by the identification information obtained by the optimum employee acquisition means work as a sunrise shift target employee A work shift plan table creating means for creating a shift plan table and an output means for outputting the work shift plan table are provided.
かかる手段を講じた本発明によれば、従業員一人ひとりの稼動実績が考慮された勤務シフト計画表を作成することができ、店舗運営の効率化を図ることができる勤務シフト計画表作成装置を提供できる。 According to the present invention in which such measures are taken, it is possible to create a work shift plan table that can create a work shift plan table that takes into account the performance of each employee, and that can improve the efficiency of store operations. it can.
以下、本発明を実施するための最良の形態について、図面を用いて説明する。
なお、この実施の形態は、小売店,飲食店などに構築されているPOS(Point Of Sales)システムのストアコントローラに、本発明の勤務シフト計画表作成機能を設けた場合である。
The best mode for carrying out the present invention will be described below with reference to the drawings.
This embodiment is a case where the store shift control table creation function of the present invention is provided in a store controller of a POS (Point Of Sales) system constructed in a retail store, a restaurant or the like.
図1は本実施の形態のPOSシステムを示すブロック図であり、店舗の会計場所等に設置されているPOS端末11と、その上位コンピュータとして機能するストアコントローラ12とを、LAN(Local Area Network)等の通信回線13で接続することによって、POSシステムを構築している。また、勤務シフト計画表等を印刷するためのプリンタ14を制御するプリンタサーバ15と、キーボード,ポインティングデバイス,ディスプレイ等の入出力機器を備えた例えばパソコン等の端末装置16とを、通信回線13に接続している。なお、図ではPOS端末11を複数台示しているが、POS端末11は1台だけであってもよい。また、通信回線13は有線に限らず、無線であってもよい。
FIG. 1 is a block diagram showing a POS system according to the present embodiment. A
図2は前記ストアコントローラ12の主要なハードウェア構成を示すブロック図である。ストアコントローラ12は、制御部本体としてCPU(Central Processing Unit)21を搭載している。また、プログラム等の固定的データが格納されたROM(Read Only Memory)22、各種データを書換え自在に記憶するRAM(Random Access Memory)23、現在の日付及び時刻を計時する時計部24、不揮発性の大容量記憶装置であるHDD(Hard Disk Drive)装置25及び前記通信回線13を介して接続された各機器とのデータ双方向通信を制御する通信インターフェイス26等を備えている。CPU21と、ROM22,RAM23,時計部24,HDD装置25及び通信インターフェイス26とは、アドレスバス,データバス等のバスライン27で接続している。なお、大容量記憶装置はHDD装置に限定されるものではなく、書込み可能な大容量の不揮発性記憶装置であればよい。
FIG. 2 is a block diagram showing a main hardware configuration of the
かかる構成のストアコントローラ12は、POSシステムに係る商品情報管理,売上情報管理,従業員情報管理等の周知の情報管理機能に加え、本発明に係る勤務シフト計画表作成機能を実現するために、図3に示すように、稼動日基本情報データベース31,従業員基本情報データベース32,売上実績情報データベース33,従業員稼動実績情報データベース34,予測指標値情報データベース35及び評価指標値情報データベース36をHDD装置25に保存している。
In order to realize the work shift plan table creation function according to the present invention, the
また、図4に示すように、売上予測情報テーブル41,従業員評価情報テーブル42,実績誤差情報テーブル43,稼動率評価情報テーブル44,従業員予測情報テーブル45及びシフト計画情報テーブル46をRAM23で記憶するようにしている。
As shown in FIG. 4, the sales prediction information table 41, employee evaluation information table 42, performance error information table 43, operation rate evaluation information table 44, employee prediction information table 45, and shift plan information table 46 are stored in the
さらに、基本情報管理手段51(図17を参照)、売上実績情報管理手段52(図18を参照)、従業員稼動実績情報管理手段53(図19を参照)、売上予測手段54(図20,図25を参照)、従業員評価手段55(図20,図26を参照)、売上実績評価手段56(図21,図27を参照)、従業員稼動率評価手段57(図22,図28を参照)、従業員予測手段58(図23,図29を参照)及びシフト計画表作成手段59(図24,図30を参照)を、CPU21が実現するためのソフトウェアを実装している。
Furthermore, basic information management means 51 (see FIG. 17), sales performance information management means 52 (see FIG. 18), employee operation performance information management means 53 (see FIG. 19), sales prediction means 54 (FIG. 20, FIG. 25), employee evaluation means 55 (see FIGS. 20 and 26), sales performance evaluation means 56 (see FIGS. 21 and 27), employee utilization rate evaluation means 57 (see FIGS. 22 and 28). (Refer to FIG. 23 and FIG. 29) and shift plan table creation means 59 (refer to FIG. 24 and FIG. 30) are implemented with software for the
稼動日基本情報データベース31のデータ構造を図5の模式図で示す。図示するように、稼動日基本情報データベース31は、年月を1単位のブロックとし、その月の日付及び曜日毎に、勤務シフト計画対象の業務に従事する従業員の当該業務開始予定時刻及び終了予定時刻と、開始予定時刻から終了予定時刻までの時間である予定作業時間と、その業務に必要な人数である人員とを記憶するものである。
The data structure of the working day
従業員基本情報データベース32のデータ構造を図6の模式図で示す。図示するように、従業員基本情報データベース32は、年月を1単位のブロックとし、各従業員を識別する従業員コード及び氏名情報にそれぞれ対応して、当該月の日付別に当該従業員が出勤可能か否かを示す出勤可否フラグを記憶するものである。ここに、出勤可否フラグは各従業員の勤務予定情報であり、従業員基本情報データベース32は、従業員基本情報記憶手段を構成する。なお、本実施の形態では、出勤可能を示す出勤可否フラグを“1”とし、出勤不可能を示す出勤可否フラグを“0”として、以下の説明を続ける。
The data structure of the employee
売上実績情報データベース33のデータ構造を図7の模式図で示す。図示するように、売上実績情報データベース33は、年月を1単位のブロックとし、その月の日付及び曜日毎に、その日の総売上である売上金額と来店客数とを順次記憶するものである。ここに、売上実績情報データベース33は、売上実績情報記憶手段を構成する。
The data structure of the sales
従業員稼動実績情報データベース34のデータ構造を図8の模式図で示す。図示するように、従業員稼動実績情報データベース34は、年月日を1単位のブロックとし、その日に勤務シフト計画対象の業務に就いた全従業員の従業員コード別に、その従業員コードで識別される従業員の実作業時間及び稼動率の稼動実績情報と、勤務態度及び作業効率の人的評価情報とを記憶するものである。ここに、従業員稼動実績情報データベース34は、従業員稼動実績情報記憶手段を構成する。なお、稼動率は、当該年月日における勤務シフト計画対象業務の予定作業時間に対する実作業時間の割合であり、したがって、実作業時間が予定作業時間に達すると稼動率が100%となる。勤務態度及び作業効率は、いずれも「良い」・「普通」・「悪い」の3段階で評価されており、「良い」は二重丸の記号で、「普通」は丸の記号で、「悪い」は三角の記号で示されている。
The data structure of the employee operation
予測指標値情報データベース35のデータ構造を図9の模式図で示す。図示するように、予測指標値情報データベース35は、年月を1単位のブロックとし、その月の日付及び曜日毎に、予測指標値を記憶するものである。予測指標値とは、1年前の同月同日に最も近い同一曜日の売上実績に対して予想される該当日の売上実績の比率である。例えば売上実績が前年よりも10%上昇すると見込まれる場合は、予想指標値は110%となる。逆に5%低下すると見込まれる場合は、予想指標値は95%となる。
The data structure of the prediction index
評価指標値情報データベース36のデータ構造を図10の模式図で示す。図示するように、評価指標値情報データベース36は、従業員の評価指標値である3段階の勤務態度評価情報及び作業効率評価情報の各組合わせに対してそれぞれ評価点数を記憶するものである。例えばこの実施の形態では、勤務態度評価情報及び作業効率評価情報の双方が「良い:二重丸記号」の場合には、評価点数を10点としている。また、勤務態度評価情報が「良い:二重丸記号」で作業効率評価情報が「普通:丸記号」の場合には、評価点数を9点としている。以下、図10に示すとおりとなっている。
The data structure of the evaluation index
売上予測情報テーブル41のエリア構造を図11の模式図で示す。図示するように、売上予測情報テーブル41は、勤務シフト立案対象日,曜日,人員,売上予測金額及び来店予測客数の各情報を記憶するエリアで構成されている。 The area structure of the sales forecast information table 41 is shown in the schematic diagram of FIG. As shown in the figure, the sales forecast information table 41 is composed of areas for storing information on work shift planning target date, day of the week, personnel, sales forecast amount, and predicted visit number of customers.
従業員評価情報テーブル42のエリア構造を図12の模式図で示す。図示するように、従業員評価情報テーブル42は、各従業員を識別する従業員コードに対応して、勤務態度評価情報,作業効率評価情報及び評価点数の各情報を記憶するエリアで構成されている。 The area structure of the employee evaluation information table 42 is shown in the schematic diagram of FIG. As shown in the figure, the employee evaluation information table 42 is configured with an area for storing each information of work attitude evaluation information, work efficiency evaluation information, and evaluation score corresponding to an employee code for identifying each employee. Yes.
実績誤差情報テーブル43のエリア構造を図13の模式図で示す。図示するように、実績誤差情報テーブル43は、売上実績のある一定期間の過去日日付情報に対応して、売上誤差率,客数誤差率及びランク情報を記憶するエリアで構成されている。なお、売上誤差率,客数誤差率及びランク情報については後述する。 The area structure of the performance error information table 43 is shown in the schematic diagram of FIG. As shown in the figure, the performance error information table 43 is configured with an area for storing a sales error rate, a customer number error rate, and rank information corresponding to past date date information of a certain period of sales performance. The sales error rate, customer number error rate, and rank information will be described later.
稼動率評価情報テーブル44のエリア構造を図14の模式図で示す。図示するように、稼動率評価情報テーブル44は、ランク情報毎に、売上実績金額,人員,稼動率合計,評価点数合計,平均稼動率及び平均評価点数の各情報を記憶するエリアで構成されている。なお、稼動率合計,評価点数合計,平均稼動率及び平均評価点数については後述する。 The area structure of the operation rate evaluation information table 44 is shown in the schematic diagram of FIG. As shown in the figure, the operation rate evaluation information table 44 is composed of areas for storing information on sales performance amounts, personnel, total operation rates, total evaluation points, average operation rates, and average evaluation points for each rank information. Yes. The total operation rate, the total evaluation score, the average operation rate, and the average evaluation score will be described later.
従業員予測情報テーブル45のエリア構造を図15の模式図で示す。図示するように、従業員予測情報テーブル45は、複数の従業員コードとそれに対応する氏名情報とを対にして記憶するエリアで構成されている。 The area structure of the employee prediction information table 45 is shown in the schematic diagram of FIG. As shown in the figure, the employee prediction information table 45 includes an area for storing a plurality of employee codes and name information corresponding to the employee codes.
シフト計画情報テーブル46のエリア構造を図16の模式図で示す。図示するように、シフト計画情報テーブル46は、勤務シフト立案対象日の日付及び曜日と、その日の勤務シフト計画対象業務に必要な従業員の人員と、その人員分の従業員コード及び氏名情報とを記憶するエリアで構成されている。 The area structure of the shift plan information table 46 is shown in the schematic diagram of FIG. As shown in the figure, the shift plan information table 46 includes the date and day of the week for work shift planning, the number of employees required for the work shift plan work for that day, and the employee code and name information for the staff. It consists of an area that stores
基本情報管理手段51は、図17に示すように、端末装置16を介して入力される情報に基づいて稼動日基本情報データベース31及び従業員基本情報データベース32に保存される情報の追加,変更,削除を行う手段であり、CPU21を主体として実現される。
As shown in FIG. 17, the basic
売上実績情報管理手段52は、図18に示すように、POS端末11から送られてくる売上日計データに基づいて売上実績情報データベース33の該当営業日に対する売上金額及び客数を加算更新する手段であり、CPU21を主体として実現される。因みにPOS端末11では、1日の精算業務が実行されると、その日に売上登録処理された全商品の合計金額(売上金額)と決済処理された商取引の回数(客数)とを含んだ売上日計データが通信回線3を介してストアコントローラ12に伝送されるようになっている。
As shown in FIG. 18, the sales performance information management means 52 is means for adding and updating the sales amount and the number of customers for the corresponding business day in the sales
従業員稼動実績情報管理手段53は、図19に示すように、端末装置16を介して入力される情報に基づき稼動日基本情報データベース31を参照して従業員稼動実績情報データベース34を更新する手段であり、CPU21を主体として実現される。
As shown in FIG. 19, the employee operation result
すなわちCPU21は、端末装置16から勤務シフト計画対象の業務に従事した従業員の従業員コード,業務開始時刻,業務終了時刻,勤務態度評価情報及び作業効率評価情報が入力されると、業務開始時刻と業務終了時刻までの実作業時間を算出する。また、実作業時間と稼動日基本情報データベース31に設定されていると当該日付の作業時間とから稼動率を算出する。しかして、従業員稼動実績情報データベース34に、当該1営業日の日付とともに従業員コード,実作業時間,稼動率,勤務態度評価情報及び作業効率評価情報を追加するものとなっている。
That is, when the employee code, the work start time, the work end time, the work attitude evaluation information, and the work efficiency evaluation information of the employee engaged in the work for the work shift plan are input from the
売上予測手段54は、図20に示すように、端末装置16を介して入力される情報に基づき稼動日基本情報データベース31,売上実績情報データベース33及び予測指標値情報データベース35を参照して売上予測情報テーブル41を作成する手段であり、CPU21を主体として実現される。
As shown in FIG. 20, the
すなわちCPU21は、図25に示すように、先ず、RAM23に売上予測情報テーブル41のエリアを確保する。そして、端末装置16から勤務シフト立案対象日の日付情報が入力されると、稼動日基本情報データベース31を検索して、当該対象日の曜日と人員を取得し、勤務シフト立案対象日とともに売上予測情報テーブル41のシフト立案対象日エリア,曜日エリア及び人員エリアにそれぞれ書き込む。
That is, as shown in FIG. 25, the
次に、CPU21は、売上実績情報データベース33を検索して、当該対象日に対して1年前の同月同日に最も近い日付で当該対象日と同一曜日の日付の売上金額及び客数を取得する。また、予測指標値情報データベース35を検索して、当該対象日の予測指標値を取得する。そして、1年前の同一曜日の売上金額に上記予測指標値を乗算して当該対象日の売上予測金額を算出するとともに、1年前の同一曜日の客数に上記予測指標値を乗算して当該対象日の来店予測客数を算出する(売上予測情報取得手段)。そして、この売上予測金額及び来店予測客数を売上予測情報テーブル41の売上予測金額エリア及び来店予測客数エリアにそれぞれ書き込むものとなっている。かくして、RAM23に売上予測情報テーブル41が作成される。
Next, the
従業員評価手段55は、図20に示すように、売上予測手段54と連動して動作し、従業員基本情報データベース32,従業員稼動実績情報データベース34及び評価指標値情報データベース36を参照して従業員評価情報テーブル42を作成する手段であり、CPU21を主体として実現される。
As shown in FIG. 20, the
すなわちCPU21は、図26に示すように、先ず、RAM23に従業員評価情報テーブル42のエリアを確保する。また、従業員基本情報データベース32に保存されているブロックの中から、時計部24で計時されている現在日付に最も近い年月が設定されたブロックを選択する。そして、このブロックに格納されているレコード(従業員コード,氏名,日別出勤可否フラグ)の数,つまりは従業員数を取得する。
That is, as shown in FIG. 26, the
次に、CPU21は、カウンタAを“0”に一旦リセットした後、上記従業員数を超えるまでカウンタAを“1”ずつカウントアップする。そして、カウントアップする都度、以下のST(ステップ)1〜ST4の処理を繰り返し実行する。
Next, the
ST1では、従業員基本情報データベース32に保存されている各ブロックのうち、現在日付に最も近い年月が設定されたブロックから、A番目(AはカウンタAの値)に登録されているレコード(従業員コード,氏名,日別出勤可否フラグ)の従業員コードを取得する。
In ST1, among the blocks stored in the employee
ST2では、ST1の処理で取得した従業員コードを検索キーとして、従業員稼動実績情報データベース34に保存されている各ブロックを、時計部24で計時されている現在日付に最も近い年月日が設定されたブロックから順に検索する。そして、当該従業員コードが格納されたレコード(従業員コード,実作業時間,稼動率,勤務態度評価情報,作業効率評価情報)を検出したらば、このレコードから勤務態度評価情報と作業効率評価情報の評価指標値を取得する。ST3では、評価指標値情報データベース36を参照して、ST2の処理で取得した評価指標値情報を評価点数に換算する(評価点数導出手段)。
In ST2, using the employee code acquired in the processing of ST1 as a search key, each block stored in the employee operation result
ST4では、ST1の処理で取得した従業員コードと、ST2の処理で取得した勤務態度評価情報及び作業効率評価情報の評価指標値と、ST3の処理で取得した評価点数とを、従業員評価テーブル42の該当エリアに順次書き込む。かくして、カウンタAが従業員数を越えると、RAM23に従業員評価情報テーブル42が作成されることとなる。
In ST4, the employee code acquired in the process of ST1, the evaluation index value of the work attitude evaluation information and work efficiency evaluation information acquired in the process of ST2, and the evaluation score acquired in the process of ST3 are stored in the employee evaluation table. Write sequentially to the corresponding areas of 42. Thus, when the counter A exceeds the number of employees, the employee evaluation information table 42 is created in the
売上実績評価手段56は、図21に示すように、売上予測手段54によって売上予測情報テーブル41が作成されたことを条件に動作し、その売上予測情報テーブル41を基に売上実績情報データベース33を参照して実績誤差情報テーブル43を作成する手段であり、CPU21を主体として実現される。
As shown in FIG. 21, the sales performance evaluation means 56 operates on the condition that the sales prediction information table 41 is created by the sales prediction means 54, and stores the sales
すなわちCPU21は、図27に示すように、先ず、RAM23に実績誤差情報テーブル43のエリアを確保する。また、カウンタBを一旦“0”にリセットする。次に、CPU21は、ST11として売上実績情報データベース33に保存されているブロックの中から時計部24で計時されている現在日付に最も近い年月が設定されたブロックを選択する。そして、このブロックの中から売上日付が最も大きいレコード、すなわち現在日付に対して直近のレコード(売上日付,曜日,売上金額,客数)を取得する。
That is, as shown in FIG. 27, the
次に、CPU21は、ST12として直前の処理で取得した売上実績情報データベース33のレコードから売上日付,売上金額及び客数を取得する。そして、ST13として売上予測情報テーブル41に記憶されている売上予測金額に対するST12の処理で取得した売上金額の誤差率である売上誤差率δmと、売上予測情報テーブル41に記憶されている来店予測客数に対するST12の処理で取得した客数の誤差率である客数誤差率δcとを算出する。そして、ST14としてST12の処理で取得した売上日付と、ST13の処理で算出した売上誤差率δm及び客数誤差率δcとを、実績誤差情報テーブル43の該当エリアに順次書き込む。
Next, the
因みに、売上誤差率δmは、本実施の形態では、売上予測金額をm1,売上金額をm2とすると、
(m1≦m2のとき)
δm=[(m2−m1)/m1]×100%
(m1>m2のとき)
δm=[(m1−m2)/m2]×100%
で算出する。
Incidentally, in the present embodiment, the sales error rate δm is assumed to be m1 for the sales forecast amount and m2 for the sales amount.
(When m1 ≦ m2)
δm = [(m2−m1) / m1] × 100%
(When m1> m2)
δm = [(m1−m2) / m2] × 100%
Calculate with
また、客数誤差率δcは、売上予測金額をc1,売上金額をc2とすると、
(c1≦c2のとき)
δc=[(c2−c1)/c1]×100%
(c1>c2のとき)
δc=[(c1−c2)/c2]×100%
で算出する。
The customer error rate δc is calculated by assuming that the sales forecast amount is c1 and the sales amount is c2.
(When c1 ≦ c2)
δc = [(c2-c1) / c1] × 100%
(When c1> c2)
δc = [(c1−c2) / c2] × 100%
Calculate with
しかる後、CPU21は、ST15としてカウンタBを“1”だけカウントアップし、ST16としてカウンタBが予め設定されている評価日数(例えば31)に達したか否かを判断する。ここで、カウンタBが評価日数に達していない場合には、CPU21は、ST17として売上実績情報データベース33の選択ブロックの中から売上日付がさらに前日のレコード(売上日付,曜日,売上金額,客数)を取得する。なお、選択ブロックの中に前日のレコードが存在しない場合には、選択ブロックよりも1月前の年月が設定されたブロックを選択し、このブロックから売上日付が最も大きいレコード(売上日付,曜日,売上金額,客数)を取得する。しかる後、前記ST12〜ST17の各処理を、ST16にてカウンタBが評価日数に達するまで繰り返し実行する。そして、ST16にてカウンタBが評価日数に達したならば、CPU21は、ST18として実績誤差情報テーブル43に日付別に書き込まれた売上誤差率δmと客数誤差率δcとに基づいて各売上実績日付のランクを決定し、実績誤差情報テーブル43のランクエリアに書き込む。かくして、RAM23に実績誤差情報テーブル43が作成される。
Thereafter, the
因みに、ランク(上位から1,2,3,…)は、本実施の形態では、売上誤差率δmと客数誤差率δcの和が小さい方を上位とする。和が同値の場合には、売上誤差率δmが小さい方を上位とする。売上誤差率δmと客数誤差率δcの双方が同値の場合には、日付の新しい方を上位とする。 Incidentally, in this embodiment, the rank (1, 2, 3,... From the top) is ranked higher when the sum of the sales error rate δm and the customer number error rate δc is smaller. In the case where the sum is the same value, the one with the smaller sales error rate δm is ranked higher. When both the sales error rate δm and the customer number error rate δc are the same value, the newer date is ranked higher.
従業員稼動率評価手段57は、図22に示すように、売上実績評価手段56によって実績誤差情報テーブル43が作成されたことを条件に動作し、その実績誤差情報テーブル43を基に従業員稼動実績情報データベース34と従業員評価情報テーブル42を参照して稼動率評価情報テーブル44を作成する手段であり、CPU21を主体として実現される。
As shown in FIG. 22, the employee operation rate evaluation means 57 operates on the condition that the result error information table 43 is created by the sales result evaluation means 56, and the employee operation rate evaluation means 57 operates based on the result error information table 43. A means for creating an operation rate evaluation information table 44 with reference to the
すなわちCPU21は、図28に示すように、先ず、RAM23に稼動率評価情報テーブル44のエリアを確保する。また、カウンタCを一旦“0”にリセットする。次に、CPU21は、予め設定されたランク数L(Lは2以上、例えば5)を超えるまでカウンタCを“1”ずつカウントアップする。そして、カウントアップする都度、以下のST21〜ST26の処理を繰り返し実行する。
That is, as shown in FIG. 28, the
ST21では、実績情報誤差テーブル43からランクC(CはカウンタCの値)が設定された売上実績日付を取得する(類似過去日抽出手段)。ST22では、従業員稼動実績情報データベース34を検索して、ST21の処理で取得した日付が設定されたブロックに格納された従業員稼動実績情報のレコードから人員と稼動率合計とを算出する。因みに、人員はレコードの数である。稼動率合計は、各レコードの稼動率を加算した値である。
In ST21, the sales record date with rank C (C is the value of counter C) is acquired from the record information error table 43 (similar past date extraction means). In ST22, the employee operation
ST23では、ST22の処理で取り扱った従業員稼動実績情報データベース34のブロックから、そのブロックに格納されている従業員コードを全て取得する。ST24では、従業員評価情報テーブル42を参照して、ST23の処理で取得した各従業員コードに対する評価点数を取得し、その合計値を算出する。
In ST23, all the employee codes stored in the block are acquired from the block of the employee operation result
ST25では、ST22の処理で算出した稼動率合計を同処理で算出した人員で除算することにより平均稼動率を算出する。また、ST24の処理で算出した評価点数合計を上記人員で除算することにより平均評価点数を算出する。ST26では、実績誤差情報テーブル43のランクCに対応するエリアに、ST21の処理で取得した売上実績日付と、ST22の処理で取得した人員及び稼動率合計と、ST24の処理で取得した評価点数合計と、ST25の処理で算出した平均稼動率及び平均評価点数とをそれぞれ書き込む。かくして、カウンタCがランク数Lを超えると、RAM23に実績誤差情報テーブル43が作成される。
In ST25, the average operating rate is calculated by dividing the total operating rate calculated in the process of ST22 by the number of personnel calculated in the same process. Further, the average evaluation score is calculated by dividing the total evaluation score calculated in the process of ST24 by the above-mentioned personnel. In ST26, in the area corresponding to rank C in the record error information table 43, the sales record date acquired in the process of ST21, the total number of personnel and the operating rate acquired in the process of ST22, and the total evaluation score acquired in the process of ST24 And the average operation rate and the average evaluation score calculated in the process of ST25 are written respectively. Thus, when the counter C exceeds the rank number L, the actual error information table 43 is created in the
従業員予測手段58は、図23に示すように、従業員稼動率評価手段57によって稼動率評価情報テーブル44が作成されたことを条件に動作し、その稼動率評価情報テーブル44を基に従業員稼動実績情報データベース34,従業員基本情報データベース32,売上予測情報テーブル41及び従業員評価情報テーブル42を参照して従業員予測情報テーブル45を作成する手段であり、CPU21を主体として実現される。
As shown in FIG. 23, the
すなわちCPU21は、図29に示すように、先ず、RAM23に従業員予測情報テーブル45のエリアを確保する。次に、稼動率評価情報テーブル44にランク順に記憶された平均稼動率と平均評価点数に基づいて、業務シフト立案対象日の参考日付を決定する(最適過去日選択手段)。因みに、本実施の形態では、平均稼動率と平均評価点数とをそれぞれ数値として合算し、その合算値が最も大きいデータの売上実績日付を参考日付として決定する。なお、合算値が最も大きいデータが複数あった場合には、ランクが上位のデータの売上実績日付を参考日付として決定する。
That is, as shown in FIG. 29, the
次に、CPU21は、参考日付とした売上実績日付を含む稼動率評価情報テーブル44のデータから人員Pを取得する(過去日人員取得手段)。そして、この人員Pと売上予測情報テーブル41に記憶されているシフト立案対象日の人員Qとを比較する(人員過不足判定手段)。
Next, the
ここで、人員Pが人員Qより大きい場合には、CPU21は、従業員稼動実績情報データベース34に保存されている各ブロックのうち、参考日付が設定されたブロックを検索する。そして、このブロックに格納されている各レコードから従業員コードを取得し、その従業員コードに対応して従業員評価情報テーブル42に格納されている評価点数を取得する。そして、評価点数の高い順に、Q人分の従業員コードを選別する。しかる後、このQ人分の従業員コードに対応する氏名情報を従業員基本情報データベース32から取得したならば、この従業員コードと氏名情報を従業員予測情報テーブル45に書き込む(従業員選別手段)。かくして、RAM23に従業員予測情報テーブル45が作成される。
Here, when the staff P is larger than the staff Q, the
一方、人員Pが人員Qと等しい場合、もしくは人員Pが人員Qより小さい場合には、CPU21は、従業員稼動実績情報データベース34に保存されている各ブロックのうち、参考日付が設定されたブロックを検索する。そして、このブロックに格納されている各レコードから従業員コードを取得するとともに、この従業員コードに対応する氏名情報を従業員基本情報データベース32から取得し、この従業員コードと氏名情報を従業員予測情報テーブル45に書き込む(最適従業員取得手段)。
On the other hand, when the staff P is equal to the staff Q or when the staff P is smaller than the staff Q, the
次いで、CPU21は、人員Qから人員Pを減算した値をカウンタRの初期値とする。そして、カウンタRが“0”であった場合、すなわち人員Pが人員Qと等しい場合には、この処理を終了する。かくして、RAM23に従業員予測情報テーブル45が作成される。
Next, the
カウンタRが“0”でない場合、すなわち人員Pが人員Qより小さい場合には、CPU21は、ST31として従業員評価情報テーブル42を参照して、従業員予測情報テーブル45に存在しない従業員コードで評価点数が最大の従業員コードを取得する。次いで、ST32としてこの従業員コードに対応する氏名情報を従業員基本情報データベース32から取得したならば、この従業員コードと氏名情報を従業員予測情報テーブル45に書き込む(従業員追加手段)。
When the counter R is not “0”, that is, when the personnel P is smaller than the personnel Q, the
しかる後、CPU21は、ST33としてカウンタRを“1”だけカウントダウンする。そして再度、カウンタRが“0”か否かを判断する。カウンタRが“0”でない場合には、上記ST31〜ST33の各処理を再度実行する。すなわち、従業員評価情報テーブル42を参照して、従業員予測情報テーブル45に存在しない従業員コードで評価点数が最大の従業員コードを取得し、この従業員コードとそれに対応する氏名情報とを従業員予測情報テーブル45に書き込む。そして、カウンタRを“1”だけ減算する。
Thereafter, the
こうして、カウンタRが“0”になったならば、この処理を終了する。かくして、RAM23に従業員予測情報テーブル45が作成される。
In this way, when the counter R becomes “0”, this processing is terminated. Thus, the employee prediction information table 45 is created in the
シフト計画表作成手段59は、図24に示すように、従業員予測手段58によって従業員予測情報テーブル45が作成されたことを条件に動作し、その従業員予測情報テーブル45を基に従業員基本情報データベース32,売上予測情報テーブル41及び従業員評価情報テーブル42を参照してシフト計画情報テーブル46を作成する手段であり、CPU21を主体として実現される。
As shown in FIG. 24, the shift plan table creating means 59 operates on the condition that the employee prediction information table 45 is created by the employee prediction means 58, and the employee is based on the employee prediction information table 45. A means for creating the shift plan information table 46 with reference to the
すなわちCPU21は、図30に示すように、先ず、RAM23にシフト計画情報テーブル46のエリアを確保する。次に、従業員予測情報テーブル45に格納された従業員コードで、売上予測情報テーブル41に記憶されているシフト立案対象日に出勤不可能な従業員コードの有無を検索する。すなわち、従業員基本情報データベース32に保存されているブロックの中から当該シフト立案対象日の年月が設定されたブロックを検索して、従業員予測情報テーブル45内の各従業員コードに対応する当該シフト立案対象日の出勤可否フラグを調べる(出勤可否判定手段)。ここで、出勤可否フラグが“0”、すなわち出勤不可能な従業員コードを検出する毎に、CPU21は、以下のST41,ST42の処理を実行する。
That is, as shown in FIG. 30, the
ST41では、従業員基本情報データベース32と従業員評価情報テーブル42とを参照して、従業員予測情報テーブル45に存在しない従業員コードでシフト立案対象日の出勤可否フラグが“1”にセットされている従業員コードのうち、評価点数が最大の従業員コードと氏名情報を取得する(出勤従業員抽出手段)。ST42では、出勤不可能なコードとして検出された従業員コードとそれに対応する氏名情報を従業員予測情報テーブル45から削除し、その代わりに、ST41の処理で取得した従業員コード氏名情報を書き込む(従業員欠員補充手段)。
In ST41, with reference to the employee
しかして、従業員予測情報テーブル45に格納された従業員コードで、売上予測情報テーブル41に記憶されているシフト立案対象日に出勤不可能な従業員コードが存在しないことを確認したならば、CPU21は、売上予測情報テーブル41に記憶されているシフト計画立案日,曜日及び人員を、シフト計画情報テーブル46の該当エリアに書き込む。また、従業員予測情報テーブル45に記憶されている各従業員コードとそれに対応した氏名情報を、同じくシフト計画情報テーブル46の該当エリアに書き込む。かくして、RAM23にシフト計画情報テーブル46が作成される。
If it is confirmed that the employee code stored in the employee prediction information table 45 does not include an employee code that cannot be attended on the shift planning date stored in the sales prediction information table 41, The
次にCPU21は、シフト計画情報テーブル46に記憶された情報に基づいてシフト計画表のイメージデータを作成する(勤務シフト計画表作成手段)。そして、このイメージデータを通信回線を介して接続された端末装置16に出力する(出力手段)。これにより、端末装置16のディスプレイにシフト計画表が表示出力される。その後、CPU21は、端末装置16から印刷指令コマンドを受信したならば、上記シフト計画表のイメージデータをプリンタサーバ15に出力する(出力手段)。これにより、シフト計画表がプリンタ14によって記録紙に印刷出力される。
Next, the
次に、本実施の形態の勤務シフト計画表作成機能について、具体例を挙げて説明する。
この具体例では、業務シフト立案対象日を2005年7月3日(日曜日)とする。そして、当該対象日の1年前の年月(2004年7月)が設定された売上実績情報データベース33のブロックデータの要部を図31に示し、当該対象日の年月(2005年7月)が設定された予測指標値情報データベース35のブロックデータの要部を図32に示す。また、稼動日基本情報データベース31には、2005年7月3日に対して曜日[日],開始時刻[13:00],終了時刻[19:00],作業時間[06:00],人員[5]が設定されていたとする。
Next, the work shift plan table creation function of the present embodiment will be described with a specific example.
In this specific example, the business shift planning target date is July 3, 2005 (Sunday). And the principal part of the block data of the sales
この場合において、オペレータが端末装置16から勤務シフト立案対象日の日付情報(2005年7月3日)を入力すると、先ず、売上予測手段54が実行される。これにより、2004年7月3日に最も近い1年前の日曜日として7月4日が選択され、売上実績情報データベース33からこの日の売上金額[¥1,500,000]と客数[1,200]が取得される。また、予測指標値情報データベース35からは勤務シフト立案対象日の予測指標値[110%]が取得される。しかして、図33に示すように、シフト立案対象日[2005−07−03]と、曜日[日]と、人員[5]と、売上予測金額[¥1,650,000(=1,500,000×1.10)]と、来店予測客数[1,320(=1,200×1,10)]が格納された売上予測情報テーブル41が作成される。
In this case, when the operator inputs the date information (July 3, 2005) of the work shift planning target date from the
また、これと連動して従業員評価手段55が実行される。今、この従業員評価手段55によって、図34に示すデータ内容の従業員評価情報テーブル42が作成されたとする。 In conjunction with this, employee evaluation means 55 is executed. Now, it is assumed that the employee evaluation information table 42 having the data contents shown in FIG.
次に、売上実績評価手段56が実行される。今、現在日付に最も近い売上実績情報が格納された売上実績情報データベース33のブロックデータの要部を図35に示す。なお、評価日数の設定値を31とする。この場合、売上実績評価手段56によって、図36に示す実績誤差情報テーブル43が作成される。
Next, sales performance evaluation means 56 is executed. The main part of the block data of the sales
例えば、現在日付に直近の売上実績日付(2005年5月31日)は、売上金額が¥800,000なので、売上予測金額¥1,650,000に対する誤差率δmは、下記(1)式により106%と算出される。 For example, since the sales amount date closest to the current date (May 31, 2005) is ¥ 800,000, the error rate δm with respect to the estimated sales amount ¥ 1,650,000 is given by the following equation (1). It is calculated as 106%.
δm=[(1650000−800000)/800000]×100% …(1)
また、客数は800人なので、来店予測客数1320人に対する誤差率δcは、下記(2)式により65%と算出される。
δm = [(1650000-800000) / 800000] × 100% (1)
Since the number of customers is 800, the error rate δc for the predicted number of customers visiting the store of 1320 is calculated as 65% by the following equation (2).
δc=[(1320−800)/800]×100% …(2)
以後、1日ずつ過去に遡り、31日分の売上誤差率δmと客数誤差率δcが算出されて、実績誤差情報テーブル43に格納される。そして、日付毎に売上誤差率δmと客数誤差率δcに基づいてランクが決定される。
δc = [(1320−800) / 800] × 100% (2)
Thereafter, the sales error rate δm and the customer number error rate δc for 31 days are calculated by going back in the past by one day, and stored in the performance error information table 43. The rank is determined for each date based on the sales error rate δm and the customer number error rate δc.
図36に示した実績誤差情報テーブル43の場合、2005年5月14日の売上誤差率δmと客数誤差率δcの和が16で最も小さいので、ランク[1]となる。次いで、5月5日の売上誤差率δmと客数誤差率δcの和が23で次に小さいので、ランク[2]となる。 In the case of the performance error information table 43 shown in FIG. 36, the sum of the sales error rate δm and the customer number error rate δc on May 14, 2005 is 16, which is the smallest, so rank [1]. Next, since the sum of the sales error rate δm and the customer number error rate δc on May 5 is 23, which is the next smallest, rank [2].
こうして、実績誤差情報テーブル43が作成されると、次に、従業員稼動率評価手段が実行される。今、ランク[1]の2005年5月14日が設定された従業員稼動実績情報データベース34のデータ内容を図37に示すものとする。この場合、人員は4名と認識される。また、稼動率合計は320%であり、評価点数合計は32であるので、平均稼動率が80.0%と算出され、平均評価点数が8.0と算出される。これにより、稼動率評価情報テーブル44にはランク[1]のデータとして、売上実績日付[2005−05−14]、人員[5]、稼動率合計[320%]、評価点数合計[32]、平均稼動率[80.0%]、平均評価点数[8.0]が格納される。
In this way, when the performance error information table 43 is created, the employee utilization rate evaluation means is executed next. FIG. 37 shows the data contents of the employee operation result
こうして、稼動率評価情報テーブル44が作成されると、次に、従業員予測手段58が実行される。今、図38に示すデータ内容の稼動率評価情報テーブル44が作成されたとする。そうすると、平均稼動率と平均評価点数を数値化して合算した和が最も大きいのはランク[3]なので、その売上実績日付[2005年5月22日]が参考日付として決定される。そしてこの場合は、2005年5月22日の人員Pが5名であり、シフト立案対象日の人員Qと一致するので、従業員稼動実績情報データベース34の2005年5月22日が設定されたブロックに格納されている5名分の従業員コードとそれに対応する氏名情報が従業員予測情報テーブル45に書き込まれて、例えば図39に示すデータ内容の従業員予測情報テーブル45が作成される。
When the operation rate evaluation information table 44 is thus created, the employee prediction means 58 is executed next. Now, it is assumed that an operation rate evaluation information table 44 having data contents shown in FIG. 38 is created. As a result, the sum of the average operation rate and the average evaluation score obtained by quantifying the sum is rank [3], so the sales performance date [May 22, 2005] is determined as the reference date. In this case, since the number of personnel P on May 22, 2005 is five and coincides with the personnel Q on the shift planning target date, May 22, 2005 of the employee operation
なお、仮に、ランク[2]の2005年5月5日が参考日付として決定された場合には、この日の人員Pは6名でシフト立案対象日の人員Qより多いので、従業員稼動実績情報データベース34の2005年5月5日が設定されたブロックに格納されている6名分の従業員コードのなかから、従業員評価情報テーブル42に設定されている評価点数が大きい順に5名分の従業員コードが選別され、それに対応する氏名情報とともに従業員予測情報テーブル45に書き込まれて従業員予測情報テーブル45が作成される。
If rank 5 [May 5, 2005] is determined as the reference date, the number of employees P on this day is six, and the number of employees Q is greater than the number Q of shift planning dates. From the employee code for 6 persons stored in the block in which May 5th, 2005 is set in the
また、ランク[1]の2005年5月14日が参考日付として決定された場合には、この日の人員Pは4名でシフト立案対象日の人員Qより少ないので、従業員稼動実績情報データベース34の2005年5月14日が設定されたブロックに格納されている4名分の従業員コードに加え、それ以外で従業員評価情報テーブル42に設定されている評価点数が最も大きい1名の従業員コードが追加される。そして、これら5名分の商品コードと氏名情報が従業員予測情報テーブル45に書き込まれて従業員予測情報テーブル45が作成される。 Also, when rank 14 [May 14, 2005] is determined as the reference date, the number of personnel P on this day is four, which is less than the number of personnel Q on the shift planning date, so the employee performance record database In addition to the employee code for four persons stored in the block in which 34 May 2005 is set, one person with the highest evaluation score set in the employee evaluation information table 42 is used. Employee code is added. Then, the product code and the name information for these five persons are written in the employee prediction information table 45, and the employee prediction information table 45 is created.
こうして、従業員予測情報テーブル45が作成されると、最後にシフト計画表作成手段59が実行される。今、図39に示す従業員予測情報テーブル45が作成された場合において、従業員基本情報データベース32のシフト立案対象日[2005年7月3日]の年月が設定されたブロックのデータにより、従業員コード[0006]に対する3日の出勤可否フラグが“0”、すなわち当該従業員がシフト立案対象日に出勤不可能であるとすると、従業員予測情報テーブル45に存在しない従業員コードでシフト立案対象日に出勤可能(3日の出勤可否フラグが“1”)な従業員コードのうち、評価点数が最大の従業員コードが選択される。そして、この従業員コードとそれに対応する氏名情報が、従業員予測情報テーブル45の従業員コード[0006]とそれに対応する氏名情報に代わって格納される。今、当該従業員コードが[0009]であったとする。この場合には、図40に示すデータ内容のシフト計画情報テーブル46が作成される。
Thus, when the employee prediction information table 45 is created, the shift plan table creating means 59 is finally executed. Now, when the employee prediction information table 45 shown in FIG. 39 is created, the data of the block in which the date of the shift planning target date [July 3, 2005] in the employee
しかして、このシフト計画情報テーブル46のデータ内容に基づいてシフト計画表のイメージデータが生成され、端末装置16に表示される。これにより、オペレータは、2005年7月3日の対象業務に対する勤務シフトの雛形を得ることができる。
Therefore, image data of the shift plan table is generated based on the data content of the shift plan information table 46 and displayed on the
この勤務シフト計画表は、従業員一人ひとりの稼動実績が考慮されているので、売上予測値等から適正な人員を確保できるのみならず、従業員の労働力も適正なものであり、店舗運営の効率化を図ることができる。 Since this work shift plan table takes into account the operational performance of each employee, not only can the appropriate personnel be secured based on sales forecasts, etc., but also the workforce of employees is appropriate, and the efficiency of store operations Can be achieved.
このように本実施の形態によれば、勤務シフト立案対象日の売上予測情報を取得し、この売上予測情報を基に過去日別売上実績情報を参照して勤務シフト立案対象日の売上予測に類似した売上実績が上げられている過去日を2日以上抽出し、この抽出された過去日毎に従業員別稼動実績情報を参照してその過去日の中で従業員の稼動実績が最適な日を選択し、この選択された過去日に業務に就いた従業員を勤務シフト立案対象日の出勤者として勤務シフト計画表を作成して出力するようにしたので、従業員一人ひとりの稼動実績が考慮された勤務シフト計画表を容易に得ることができる。 As described above, according to the present embodiment, the sales forecast information on the work shift planning target date is acquired, and the sales forecast information on the work shift planning target date is referred to based on the sales forecast information on the past day based on the sales forecast information. Extract two or more past days with similar sales results, refer to the operation result information by employee for each of the extracted past days, and select the best day for the employee's operation results. The work shift plan table was created and output as the employee who worked on this shift in the selected past days, and the work shift plan of each employee was taken into account. The obtained work shift schedule can be easily obtained.
また、各従業員に対する人的評価情報に基づいて従業員毎に評価点数を導出し、抽出された2日以上の過去日毎に各従業員の稼動実績情報を取得するとともにその従業員の評価点数を取得し、これら従業員別の稼動実績情報及び評価点数を基に抽出された過去日の中で従業員の稼動実績が最適な日を選択し、この選択された過去日に業務に就いた従業員を勤務シフト立案対象日の出勤者として勤務シフト計画表を作成して出力するようにしたので、従業員一人ひとりの稼動実績だけでなく人的評価も考慮された勤務シフト計画表を容易に得ることができる。 In addition, an evaluation score is derived for each employee based on the human evaluation information for each employee, and the operation performance information of each employee is obtained for each of the extracted past two days or more, and the evaluation score of the employee is obtained. , Select the day with the best employee performance from the past days extracted based on these employee performance information and evaluation scores, and enter work on this selected past day. The work shift plan table was created and output as a hiring worker who was the employee who was the target of work shift planning, so it was easy to create a work shift plan table that considered not only the performance of each employee but also human evaluation. Obtainable.
また、各従業員の識別情報に対応して勤務予定情報を記憶し、この記憶された従業員別勤務予定情報を参照して、勤務シフト立案対象日に出勤可能な従業員の識別情報を抽出するようにしたので、勤務シフト立案対象日に出勤の予定がない従業員を当該対象日の勤務シフト計画表から自動的に除くことができる。したがって、より確実性の高い勤務シフト計画表を容易に得ることができる。 Also, work schedule information is stored corresponding to each employee's identification information, and the employee's identification information of employees who can attend work on the work shift planning date is extracted with reference to the stored work schedule information by employee. As a result, employees who are not scheduled to work on the work shift planning target day can be automatically removed from the work shift plan table for the target day. Therefore, it is possible to easily obtain a work shift schedule with higher certainty.
また、勤務シフト立案対象日に出勤不可能な従業員の識別情報を抽出した場合には、その代わりとして、勤務シフト立案対象日に出勤可能な従業員の中で評価点数が最も高い従業員が補充されるので、出勤不可能な従業員がいても勤務シフト計画表の信頼性が損ねられるものではない。 In addition, if the identification information of employees who are unable to attend work on the work shift planning date is extracted, the employee with the highest evaluation score among the employees who can work on the work shift planning date will be used instead. Since it is replenished, the reliability of the work shift schedule is not impaired even if there are employees who are unable to attend work.
なお、この発明は前記実施形態そのままに限定されるものではなく、実施段階ではその要旨を逸脱しない範囲で構成要素を変形して具体化できる。 The present invention is not limited to the above-described embodiment as it is, and can be embodied by modifying the constituent elements without departing from the scope of the invention in the implementation stage.
例えば前記実施の形態では、稼動日基本情報データベース31,従業員基本情報データベース32,売上実績情報データベース33,従業員稼動実績情報データベース34,予測指標値情報データベース35及び評価指標値情報データベース36のデータ構造をそれぞれ図5〜図10で示したが、各データ構造は当該図のものに限定されるものではない。また、売上予測情報テーブル41,従業員評価情報テーブル42,実績誤差情報テーブル43,稼動率評価情報テーブル44,従業員予測情報テーブル45及びシフト計画情報テーブル46のエリア構成をそれぞれ図11〜図16で示したが、各エリア構成は当該図のものに限定されるものではない。
For example, in the above embodiment, the data of the work day
また、前記実施の形態では、売上予測情報取得手段を1年前の同一曜日の売上情報を基に自動的に得るようにしたが、端末装置16からシフト計画立案日を入力する際に同時に売上予測情報も手入力するようにしてもよい。すなわち、売上予測情報取得手段を外部からの入力情報取得手段としてもよい。
In the above embodiment, the sales forecast information acquisition means is automatically obtained based on the sales information of the same day of the year before. However, when the shift planning date is input from the
また、本発明はPOSシステムのストアコントローラ12に限定されるものではなく、POSシステムを介して日々の売上実績情報を取得できるのであれば一般的なパソコンやワークステーション等であってもよい。
In addition, the present invention is not limited to the
この他、前記実施形態に開示されている複数の構成要素の適宜な組合せにより種々の発明を形成できる。例えば、実施形態に示される全構成要素から幾つかの構成要素を削除してもよい。さらに、異なる実施形態に亘る構成要素を組合わせてもよい。 In addition, various inventions can be formed by appropriately combining a plurality of constituent elements disclosed in the embodiment. For example, some components may be deleted from all the components shown in the embodiment. Furthermore, the constituent elements over different embodiments may be combined.
11…POS端末、12…ストアコントローラ、14…プリンタ、15…プリンタサーバ、16…端末装置、21…CPU、22…ROM、23…RAM、24…時計部、25…HDD装置、26…通信インターフェイス、31…稼動日基本情報データベース、32…従業員基本情報データベース、33…売上実績情報データベース、34…従業員稼動実績情報データベース、35…予測指標値情報データベース、36…評価指標値情報データベース、41…売上予測情報テーブル、42…従業員評価情報テーブル、43…実績誤差情報テーブル、44…稼動率評価情報テーブル、45…従業員予測情報テーブル、46…シフト計画情報テーブル、51…基本情報管理手段、52…売上実績情報管理手段、53…従業員稼動実績情報管理手段、54…売上予測手段、55…従業員評価手段、56…売上実績評価手段、57…従業員稼動率評価手段、58…従業員予測手段、59…シフト計画表作成手段。
DESCRIPTION OF
Claims (7)
過去日毎にその日に業務に就いた各従業員の識別情報に対応してその従業員の稼動実績情報を蓄積記憶する従業員稼動実績情報記憶手段と、
過去日毎にその日の売上実績情報を蓄積記憶する売上実績情報記憶手段と、
勤務シフト立案対象日の売上予測情報を取得する売上予測情報取得手段と、
この売上予測情報取得手段により得られた売上予測情報を基に前記売上実績情報記憶手段で記憶された過去日別売上実績情報を参照して前記勤務シフト立案対象日の売上予測に類似した売上実績が上げられている過去日を2日以上抽出する類似過去日抽出手段と、
この類似過去日抽出手段により抽出された過去日毎に前記従業員稼動実績情報記憶手段で記憶された従業員別稼動実績情報を参照してその過去日の中で従業員の稼動実績が最適な日を選択する最適過去日選択手段と、
この最適過去日選択手段により選択された過去日に業務に就いた従業員の識別情報を前記従業員稼動実績情報記憶手段から読み出す最適従業員取得手段と、
この最適従業員取得手段により得られた識別情報で識別される従業員を前記勤務シフト立案対象日の出勤者として勤務シフト計画表を作成する勤務シフト計画表作成手段と、
前記勤務シフト計画表を出力する出力手段と、
を具備したことを特徴とする勤務シフト計画表作成装置。 In the work shift plan table creation device that creates the work shift plan table in the store,
Employee operation result information storage means for accumulating and storing the operation result information of the employee corresponding to the identification information of each employee who worked on the day for each past day,
Sales performance information storage means for accumulating and storing sales performance information for the day for each past day;
Sales forecast information acquisition means for acquiring sales forecast information on a work shift planning target day;
Based on the sales forecast information obtained by the sales forecast information acquisition means, referring to the past day sales record information stored in the sales record information storage means, sales results similar to the sales forecast on the work shift planning target date A similar past date extracting means for extracting two or more days in the past,
For each past day extracted by the similar past date extraction means, the operation result information by employee stored in the employee operation result information storage means is referred to, and the operation result of the employee is the best in the past days. An optimal past date selection means for selecting
Optimal employee acquisition means for reading out identification information of employees who have worked on the past day selected by the optimal past date selection means from the employee operation result information storage means,
A work shift plan table creating means for creating a work shift plan table with the employee identified by the identification information obtained by the optimum employee acquisition means as a work shift planning target sunrise worker;
An output means for outputting the work shift schedule table;
A work shift plan table creation device characterized by comprising:
過去日毎にその日に業務に就いた各従業員の識別情報に対応してその従業員の稼動実績情報及び人的評価情報を蓄積記憶する従業員稼動実績情報記憶手段と、
過去日毎にその日の売上実績情報を蓄積記憶する売上実績情報記憶手段と、
勤務シフト立案対象日の売上予測情報を取得する売上予測情報取得手段と、
この売上予測情報取得手段により得られた売上予測情報を基に前記売上実績情報記憶手段で記憶された過去日別売上実績情報を参照して前記勤務シフト立案対象日の売上予測に類似した売上実績が上げられている過去日を2日以上抽出する類似過去日抽出手段と、
前記従業員稼動実績情報記憶手段で記憶された各従業員に対する人的評価情報に基づいて従業員毎に評価点数を導出する評価点数導出手段と、
前記類似過去日抽出手段により抽出された過去日毎に前記従業員稼動実績情報記憶手段で記憶された各従業員の稼動実績情報を取得するとともにその従業員の前記評価点数導出手段により導出された評価点数を取得し、これら従業員別の稼動実績情報及び評価点数を基に前記類似過去日抽出手段により抽出された過去日の中で従業員の稼動実績が最適な日を選択する最適過去日選択手段と、
この最適過去日選択手段により選択された過去日に業務に就いた従業員の識別情報を前記従業員稼動実績情報記憶手段から読み出す最適従業員取得手段と、
この最適従業員取得手段により得られた識別情報で識別される従業員を前記勤務シフト立案対象日の出勤者として勤務シフト計画表を作成する勤務シフト計画表作成手段と、
前記勤務シフト計画表を出力する出力手段と、
を具備したことを特徴とする勤務シフト計画表作成装置。 In the work shift plan table creation device that creates the work shift plan table in the store,
Employee operation result information storage means for accumulating and storing the operation result information and human evaluation information of the employee corresponding to the identification information of each employee who worked on that day for each past day;
Sales performance information storage means for accumulating and storing sales performance information for the day for each past day;
Sales forecast information acquisition means for acquiring sales forecast information on a work shift planning target day;
Based on the sales forecast information obtained by the sales forecast information acquisition means, referring to the past day sales record information stored in the sales record information storage means, sales results similar to the sales forecast on the work shift planning target date A similar past date extracting means for extracting two or more days in the past,
Evaluation score deriving means for deriving an evaluation score for each employee based on the human evaluation information for each employee stored in the employee operation result information storage means;
For each past date extracted by the similar past date extraction means, the operation result information of each employee stored in the employee operation result information storage means is acquired and the evaluation derived by the evaluation score deriving means for the employee is obtained. Optimal past day selection that acquires points and selects the day with the best operating results of employees among the past days extracted by the similar past date extraction means based on the operating performance information and evaluation scores for each employee Means,
Optimal employee acquisition means for reading out identification information of employees who have worked on the past day selected by the optimal past date selection means from the employee operation result information storage means,
A work shift plan table creating means for creating a work shift plan table with the employee identified by the identification information obtained by the optimum employee acquisition means as a work shift planning target sunrise worker;
An output means for outputting the work shift schedule table;
A work shift plan table creation device characterized by comprising:
この従業員基本情報記憶手段で記憶された従業員別勤務予定情報を参照して、前記最適従業員取得手段により得られた識別情報のうち前記勤務シフト立案対象日に出勤可能な従業員の識別情報を抽出する出勤従業員抽出手段と、をさらに具備し、
前記勤務シフト計画表作成手段は、前記出勤従業員抽出手段により抽出された識別情報で識別される従業員を前記勤務シフト立案対象日の出勤者として勤務シフト計画表を作成することを特徴とする請求項1または2記載の勤務シフト計画表作成装置。 Employee basic information storage means for storing work schedule information corresponding to identification information of each employee;
Referring to the work schedule information by employee stored in the employee basic information storage means, identification of employees who can attend work on the work shift planning target day among the identification information obtained by the optimum employee acquisition means And an attending employee extracting means for extracting information,
The work shift plan table creation means creates a work shift plan table with the employee identified by the identification information extracted by the attendance employee extraction means as the work shift planning target sunrise worker. The work shift plan table preparation apparatus according to claim 1 or 2.
この従業員基本情報記憶手段で記憶された従業員別勤務予定情報を参照して、前記最適従業員取得手段により得られた識別情報の中に前記勤務シフト立案対象日に出勤不可能な従業員の識別情報が存在するか否かを判定する出勤可否判定手段と、
この出勤可否判定手段により出勤不可能な従業員の識別情報が存在すると判定されると、その出勤不可能な従業員識別情報の数だけ、前記最適従業員取得手段により得られた識別情報を除き前記勤務シフト立案対象日に出勤可能な従業員の識別情報の中で前記評価点数導出手段により算出された評価点数が高い従業員の識別情報を選択する従業員欠員補充手段と、
をさらに具備し、
前記勤務シフト計画表作成手段は、前記出勤従業員抽出手段により抽出された識別情報及び従業員欠員補充手段により選択された識別情報で識別される従業員を前記勤務シフト立案対象日の出勤者として勤務シフト計画表を作成することを特徴とする請求項2記載の勤務シフト計画表作成装置。 Employee basic information storage means for storing work schedule information corresponding to identification information of each employee;
Employees who are unable to attend the work shift planning target date in the identification information obtained by the optimum employee acquisition means with reference to the work schedule information by employee stored in the basic employee information storage means Attendance determination means for determining whether or not the identification information of
If it is determined by the attendance determination means that there is employee identification information that cannot be attended, the identification information obtained by the optimum employee acquisition means is excluded by the number of employee identification information that cannot be attended. Employee vacancy supplementing means for selecting employee identification information having a high evaluation score calculated by the evaluation score deriving means among identification information of employees who can attend work on the work shift planning target day;
Further comprising
The work shift plan table creation means sets the employee identified by the identification information extracted by the attendance employee extraction means and the identification information selected by the employee vacancy supplement means as the sunrise worker to be the work shift planning target. 3. The work shift plan table creation apparatus according to claim 2, wherein a work shift plan table is created.
過去日毎にその日に業務に就いた各従業員の識別情報に対応してその従業員の稼動実績情報及び人的評価情報を蓄積記憶する従業員稼動実績情報記憶手段と、
過去日毎にその日の売上実績情報を蓄積記憶する売上実績情報記憶手段と、
勤務シフト立案対象日の売上予測情報及び必要人員を取得する売上予測情報取得手段と、
この売上予測情報取得手段により得られた売上予測情報を基に前記売上実績情報記憶手段で記憶された過去日別売上実績情報を参照して前記勤務シフト立案対象日の売上予測に類似した売上実績が上げられている過去日を2日以上抽出する類似過去日抽出手段と、
前記従業員稼動実績情報記憶手段で記憶された各従業員に対する人的評価情報に基づいて従業員毎に評価点数を導出する評価点数導出手段と、
前記類似過去日抽出手段により抽出された過去日毎に前記従業員稼動実績情報記憶手段で記憶された各従業員の稼動実績情報を取得するとともにその従業員の前記評価点数導出手段により導出された評価点数を取得し、これら従業員別の稼動実績情報及び評価点数を基に前記類似過去日抽出手段により抽出された過去日の中で従業員の稼動実績が最適な日を選択する最適過去日選択手段と、
この最適過去日選択手段により選択された過去日に業務に就いた従業員の識別情報を前記従業員稼動実績情報記憶手段から読み出す最適従業員取得手段と、
この最適従業員取得手段により得られた従業員識別情報に基づいて前記最適過去日選択手段により選択された過去日の人員を取得する過去日人員取得手段と、
この過去日人員取得手段により得られた過去日の人員と前記売上予測情報取得手段により得られた前記勤務シフト立案対象日の必要人員とを比較し人員の過不足を判定する人員過不足判定手段と、
この人員過不足判定手段により前記過去日の人員の方が前記勤務シフト立案対象日の必要人員より多いと判定されたことを条件に、前記最適従業員取得手段により得られた識別情報で識別される各従業員の前記評価点数導出手段により導出された評価点数を比較し、評価点数が高い順に前記必要人員まで従業員の識別情報を選択する従業員選別手段と、
前記人員過不足判定手段により前記過去日の人員の方が前記勤務シフト立案対象日の必要人員より少ないと判定されたことを条件に、前記最適従業員取得手段により得られた識別情報で識別される従業員以外の従業員の前記評価点数導出手段により導出された評価点数を比較し、評価点数が高い順に不足人数分の従業員識別情報を選択する従業員追加手段と、
前記人員過不足判定手段により人員の過不足なしと判定された場合には前記最適従業員取得手段により得られた識別情報で識別される従業員を前記勤務シフト立案対象日の出勤者として、前記過去日の人員の方が前記勤務シフト立案対象日の必要人員より多いと判定された場合には前記従業員選別手段により選択された識別情報で識別される従業員を前記勤務シフト立案対象日の出勤者として、前記過去日の人員の方が前記勤務シフト立案対象日の必要人員より少ないと判定された場合には前記最適従業員取得手段により得られた識別情報で識別される従業員と前記従業員追加手段により選択された識別情報で識別される従業員とを前記勤務シフト立案対象日の出勤者として、勤務シフト計画表を作成する勤務シフト計画表作成手段と、
前記勤務シフト計画表を出力する出力手段と、
を具備したことを特徴とする勤務シフト計画表作成装置。 In the work shift plan table creation device that creates the work shift plan table in the store,
Employee operation result information storage means for accumulating and storing the operation result information and human evaluation information of the employee corresponding to the identification information of each employee who worked on that day for each past day;
Sales performance information storage means for accumulating and storing sales performance information for the day for each past day;
Sales forecast information acquisition means for acquiring sales forecast information and necessary personnel for the work shift planning date,
Based on the sales forecast information obtained by the sales forecast information acquisition means, referring to the past day sales record information stored in the sales record information storage means, sales results similar to the sales forecast on the work shift planning target date A similar past date extracting means for extracting two or more days in the past,
Evaluation score deriving means for deriving an evaluation score for each employee based on the human evaluation information for each employee stored in the employee operation result information storage means;
For each past date extracted by the similar past date extraction means, the operation result information of each employee stored in the employee operation result information storage means is acquired and the evaluation derived by the evaluation score deriving means for the employee is obtained. Optimal past day selection that acquires points and selects the day with the best operating results of employees among the past days extracted by the similar past date extraction means based on the operating performance information and evaluation scores for each employee Means,
Optimal employee acquisition means for reading out identification information of employees who have worked on the past day selected by the optimal past date selection means from the employee operation result information storage means,
Past day personnel acquisition means for acquiring a past day personnel selected by the optimum past day selection means based on the employee identification information obtained by the optimum employee acquisition means;
Personnel excess / deficiency determination means for comparing the number of employees on the past day obtained by the previous day personnel acquisition means with the necessary personnel on the work shift planning target date obtained by the sales prediction information acquisition means, When,
It is identified by the identification information obtained by the optimum employee acquisition unit on the condition that the past day's personnel are determined to be more than the necessary personnel on the work shift planning target date by the personnel excess / deficiency determination unit. Comparing the evaluation score derived by the evaluation score deriving means of each employee, and selecting employee identification information up to the necessary personnel in order of the evaluation score,
It is identified by the identification information obtained by the optimum employee acquisition means on the condition that the number of employees on the past day is determined to be less than the required personnel on the work shift planning target date by the employee excess / deficiency determination means. An employee adding means for comparing the evaluation scores derived by the evaluation score deriving means for employees other than the employee, and selecting employee identification information for the shortage in descending order of evaluation scores;
If it is determined that there is no excess or deficiency of personnel by the personnel excess / deficiency determination means, the employee identified by the identification information obtained by the optimum employee acquisition means is the sunrise shift worker for the work shift planning, If it is determined that the number of employees on the past day is greater than the required personnel on the work shift planning date, the employee identified by the identification information selected by the employee selection means is assigned to the work shift planning date. When it is determined that the number of employees on the past day is less than the required personnel on the work shift planning target day, the employee identified by the identification information obtained by the optimum employee acquisition means and the employee A work shift plan table creating means for creating a work shift plan table with the employee identified by the identification information selected by the employee addition means as the sunrise worker who is the work shift planning target;
An output means for outputting the work shift schedule table;
A work shift plan table creation device characterized by comprising:
この従業員基本情報記憶手段で記憶された従業員別勤務予定情報を参照して、前記最適従業員取得手段により得られた識別情報の中から前記勤務シフト立案対象日に出勤可能な従業員の識別情報を抽出する出勤従業員抽出手段と、をさらに具備し、
前記過去日人員取得手段は、前記出勤従業員抽出手段により抽出された従業員識別情報に基づいて前記最適過去日選択手段により選択された過去日の人員を取得し、
前記従業員追加手段は、前記人員過不足判定手段により前記過去日の人員の方が前記勤務シフト立案対象日の必要人員より少ないと判定されたことを条件に、前記最適従業員取得手段により得られた識別情報で識別される従業員以外でかつ前記勤務シフト立案対象日に出勤が可能な従業員の前記評価点数導出手段により導出された評価点数を比較し、評価点数が高い順に不足人数分の従業員識別情報を選択することを特徴とする請求項5記載の勤務シフト計画表作成装置。 Employee basic information storage means for storing work schedule information corresponding to identification information of each employee;
Referring to the work schedule information for each employee stored in the basic employee information storage means, the identification information obtained by the optimum employee acquisition means includes information on the employees who can attend the work shift planning date. And an attending employee extracting means for extracting identification information,
The past day personnel acquisition means acquires the past day personnel selected by the optimum past day selection means based on the employee identification information extracted by the attendance employee extraction means,
The employee addition means is obtained by the optimum employee acquisition means on the condition that the employee excess / deficiency determination means determines that the number of employees on the past day is less than the required personnel on the work shift planning target date. Compare the evaluation scores derived by the evaluation score deriving means for employees who are not identified by the identified identification information and are able to work on the work shift planning target day, 6. The work shift plan table creating apparatus according to claim 5, wherein the employee identification information is selected.
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Cited By (11)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
WO2008117687A1 (en) * | 2007-03-24 | 2008-10-02 | Arix Kabushiki Kaisha | Competency action system |
JP2014092839A (en) * | 2012-11-01 | 2014-05-19 | Nec Fielding Ltd | Duty management system, server device, duty management method |
JP2016038633A (en) * | 2014-08-05 | 2016-03-22 | Mxモバイリング株式会社 | Shift table creation support method, customer number prediction arithmetic method, shift work support system, shift table creation support device, customer number prediction arithmetic device, and programs thereof |
JP2017130081A (en) * | 2016-01-21 | 2017-07-27 | 富士電機株式会社 | Setting support device and program |
CN108132650A (en) * | 2016-12-01 | 2018-06-08 | 北京理工大学 | A kind of Flow Shop control method and device |
JP2018160113A (en) * | 2017-03-23 | 2018-10-11 | カシオ計算機株式会社 | Work shift management device and program |
JP2019080751A (en) * | 2017-10-30 | 2019-05-30 | 東レエンジニアリング株式会社 | Work shift management system and method of making work shift using the same |
JP2019139532A (en) * | 2018-02-13 | 2019-08-22 | 東京瓦斯株式会社 | Work management system, work management program, work management device and work management method |
US20220222689A1 (en) * | 2020-12-11 | 2022-07-14 | Walmart Apollo, Llc | Methods and apparatus for surge-adjusted forecasting |
CN115222209A (en) * | 2022-06-21 | 2022-10-21 | 北京伽睿智能科技集团有限公司 | Multidimensional scheduling rationality evaluation method and system |
WO2023223566A1 (en) * | 2022-05-20 | 2023-11-23 | 株式会社シナプスイノベーション | Shift table creation method and system |
-
2005
- 2005-07-21 JP JP2005211396A patent/JP2007026361A/en active Pending
Cited By (13)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
WO2008117687A1 (en) * | 2007-03-24 | 2008-10-02 | Arix Kabushiki Kaisha | Competency action system |
JP2014092839A (en) * | 2012-11-01 | 2014-05-19 | Nec Fielding Ltd | Duty management system, server device, duty management method |
JP2016038633A (en) * | 2014-08-05 | 2016-03-22 | Mxモバイリング株式会社 | Shift table creation support method, customer number prediction arithmetic method, shift work support system, shift table creation support device, customer number prediction arithmetic device, and programs thereof |
JP2017130081A (en) * | 2016-01-21 | 2017-07-27 | 富士電機株式会社 | Setting support device and program |
CN108132650A (en) * | 2016-12-01 | 2018-06-08 | 北京理工大学 | A kind of Flow Shop control method and device |
JP2018160113A (en) * | 2017-03-23 | 2018-10-11 | カシオ計算機株式会社 | Work shift management device and program |
JP2019080751A (en) * | 2017-10-30 | 2019-05-30 | 東レエンジニアリング株式会社 | Work shift management system and method of making work shift using the same |
JP7007860B2 (en) | 2017-10-30 | 2022-01-25 | 東レエンジニアリング株式会社 | Work shift management system and work shift creation method using it |
JP2019139532A (en) * | 2018-02-13 | 2019-08-22 | 東京瓦斯株式会社 | Work management system, work management program, work management device and work management method |
US20220222689A1 (en) * | 2020-12-11 | 2022-07-14 | Walmart Apollo, Llc | Methods and apparatus for surge-adjusted forecasting |
WO2023223566A1 (en) * | 2022-05-20 | 2023-11-23 | 株式会社シナプスイノベーション | Shift table creation method and system |
CN115222209A (en) * | 2022-06-21 | 2022-10-21 | 北京伽睿智能科技集团有限公司 | Multidimensional scheduling rationality evaluation method and system |
CN115222209B (en) * | 2022-06-21 | 2023-11-10 | 北京伽睿智能科技集团有限公司 | Multidimensional scheduling rationality evaluation method and system |
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