导语

近日，九段科技与深圳中天昊电子科技有限公司（以下简称“中天昊电子”）正式达成合作。中天昊电子将全面引入九段科技自主研发的智能考勤工资一体化系统，通过AI智能免排班、自动化考勤核算及一键工资计算，彻底解决其千人规模工厂中因班次复杂、派遣工管理难、多部门考勤规则不统一导致的手工核算效率低下问题。

此次签约标志着九段科技在制造业复杂考勤工资一体化领域的又一标杆案例落地，也印证了其18年深耕行业、以AI算法驱动劳动力管理升级的核心能力。

01 项目背景：千人电子制造企业深陷“考勤泥潭”

深圳中天昊电子科技有限公司是一家拥有约1000名员工的中型制造企业，其中派遣工占比达30%（约300人）。企业原有考勤基于中控打卡设备及自带软件，仅能记录原始打卡数据，无法支持复杂排班与自动核算。

随着业务扩张和班次细化，中天昊电子人力资源部门面临三大困境：

• 班次繁多且动态变化：白班因食堂分批就餐演变为“白班1”“白班2”两种不同时段的6次打卡模式，同时存在白班3（08:00-20:00）及夜班（20:00-08:00）。每名员工可能上其中任何一个班次，手工排班几乎无法精确执行。

• 纸质单据堆积，2名文员专职核算仍不堪重负：大量请假单、补卡单、加班单依赖人工与打卡记录逐条比对，效率极低。

• 跨部门考勤规则不统一：财务部等为5天工作制，销售部为6天制，原有系统无法按部门/岗位灵活配置，导致考勤数据混乱。

此外，人事、考勤、工资三大模块完全割裂，每月薪资核算需从多个Excel表中手工导入数据，工作量大且易出错。

02 解决方案：AI智能免排班 + 人事考勤工资一体化

针对中天昊电子的复杂场景，九段科技部署了一套高度智能化的考勤工资一体化平台。实施过程分为四个关键步骤：首先，将白班1、白班2、白班3、夜班等所有班次录入系统，明确正班工时、迟到早退规则及加班规则；其次，按部门设置工厂日历，例如财务部执行5天制、销售部执行6天制、生产部按实际生产日历执行；然后，对员工进行分组管理，职员归入固定职员班（08:00-17:30），车间人员归入包含白班1、白班2、白班3及夜班的车间组；最后，系统基于员工所属组别、当日打卡次数（如6次）以及补卡或请假单等单据，通过AI算法自动匹配具体班次并执行考勤计算。

在核心技术能力方面，系统能够自动识别白班1与白班2的细微差异（同为6次打卡但时段不同），自动计算迟到、早退分钟数，并精准拆分正班工时与加班工时。同时，补卡、请假等单据与打卡记录实现联动，大幅减少人工干预。目前系统班次识别准确率已达99%以上，真正实现了“免人工排班”。

在工资核算环节，九段科技系统支持完全自定义薪资公式，用户仅需导入基础数据，即可自动关联人事与考勤结果，实现一键计算工资，显著降低手动操作风险。

03 核心功能亮点：为制造业复杂场景而生

• AI智能免排班：告别每日手工指定班次，系统自动判断白班/夜班/连班类型。

• 全自动考勤核算：迟到、早退、正班、加班分钟数实时生成。

• 多套工作日历 + 员工分组：5天制/6天制自由配置，正式工/派遣工统一管理。

• 单据自动协同：打卡、请假、加班、补卡形成完整证据链，审计无忧。

• 一键工资计算：自定义薪资项，自动关联考勤数据，效率提升80%以上。

04 应用价值：效率提升300%，人力成本减半

据九段科技项目负责人介绍，系统上线后，中天昊电子将实现以下关键改善：

在人力配置方面，原先需要2名专职考勤文员且仍然忙不过来，系统上线后仅需1人即可从容处理全部考勤工作，人力成本直接降低50%。在考勤核算效率上，从原来的全手工逐条比对、月结时压力巨大，转变为自动化实时出结果，整体考勤效率提升了300%。其中，免排班环节效率提升尤为显著，相比手工逐日排班，AI自动识别班次使排班效率提升了200%。在工资核算方面，原先需要手工从多个Excel表中拼接数据，现在只需一键计算，效率提升80%以上。

除此之外，派遣工管理、跨部门考勤统一管理、薪资发放准确率与及时性均得到根本性改善。人力资源部门得以从繁重的数据核对中解放，转向更有价值的员工效能管理工作。

05 关于深圳中天昊电子科技有限公司

深圳中天昊电子科技有限公司成立于2010年，专注于电子元器件及精密结构件的研发与制造，客户覆盖消费电子、汽车电子等领域。公司现有员工约1000人，年产值持续稳定增长。此次引入九段科技系统，是其推动制造数字化、管理精益化的重要举措之一。

06 关于九段科技

九段科技成立于2008年，18年专注制造业复杂考勤工资一体化领域。公司以“AI算法+深度行业Know-How”为核心，为制造企业提供从班次建模、智能排班、自动化考勤到一键算薪的全链路解决方案。

截至目前，九段科技已服务数百家制造企业，覆盖电子、机械、食品、汽配等多个细分行业，尤其在多班次、倒班、派遣工、跨部门异构考勤规则等复杂场景上积累了成熟落地经验。