Giải pháp quản lý nhân sự từ xa trong mùa dịch COVID-19
Chức năng Work from home giúp các tổ chức tháo gỡ được bài toán quản lý nhân sự khi đưa ra chính sách hỗ trợ người lao động làm việc tại nhà trong mùa dịch.
Mặc dù trong những tuần gần đây, có nhiều tín hiệu khả quan hơn nhưng dịch COVID-19 vẫn đang ảnh hưởng rất nhiều tới hoạt động của người dân. Học sinh các cấp được nghỉ học khiến các bậc phụ huynh phải loay hoay tìm cách gửi con hoặc xin nghỉ để trông con.
Thấu hiểu sự khó khăn của người làm cha mẹ, nhiều doanh nghiệp đưa ra phương án để hỗ trợ nhân viên có con nhỏ như linh động thời gian làm việc, làm việc online hoặc thêm ngày nghỉ phép. Tuy nhiên những chính sách đó nếu không được quản lý chặt chẽ sẽ gây ảnh hưởng trực tiếp tới hiệu suất và kết quả làm việc vì thời gian nghỉ học của học sinh vẫn có thể kéo dài tùy thuộc vào diễn biến của dịch bệnh.
Giải pháp quản lý nhân sự từ xa Work from home của ACheckin đáp ứng nhu cầu của đồng thời người lao động và tổ chức. Nhân viên được làm việc tại nhà, đồng thời doanh nghiệp thông qua người quản lý có thể xác nhận thời gian cũng như hiệu suất làm việc của người đó.
Video đang HOT
Chức năng cho phép nhân viên xin không cần đến công ty nhưng vẫn chấm công và cập nhật quá trình làm việc cho cấp quản lý. Sau mỗi khoảng thời gian nhất định, nhân viên được thông báo gửi hình ảnh kèm với địa điểm và thời gian được ghi nhận tự động qua ứng dụng. Người quản lý sẽ dựa vào những thông tin đó kèm theo đán.h giá kết quả công việc để quyết định duyệt chấm công. Khi được duyệt, ngày làm việc đó sẽ được ghi nhận đầy đủ.
Bên cạnh đó, chủ doanh nghiệp và nhà quản lý có thể theo dõi, thống kê số lượng và chi tiết hoạt động của từng nhân nhân viên làm việc từ các địa điểm khác nhau. Từ đó, việc đán.h giá trở nên minh bạch và chính xác hơn.
Chức năng này giúp các tổ chức tháo gỡ được bài toán quản lý nhân sự khi đưa ra chính sách hỗ trợ người lao động làm việc tại nhà để trông con trong mùa dịch. Không chỉ vậy, đây còn phương án quản lý văn minh và tối ưu trong những trường hợp làm việc từ xa với nhiều lý do khác.
PV
Ứng dụng AI trong kiểm tra, quản lý vận hành lưới điện truyền tải
Theo thông tin từ EVN, tại EVNNPT, các thiết bị bay không người lái đã được sử dụng trong công tác kiểm tra, quản lý vận hành đường dây, xử lý dây diều, vật thể mắc vào dây dẫn.
Với sự phát triển của KHCN, thiết bị bay không người lái (UAV) gắn thiết bị ghi hình độ phân giải cao đã được ứng dụng rộng rãi trong các lĩnh vực. Tại EVNNPT, UAV đã được sử dụng trong công tác kiểm tra, quản lý vận hành đường dây, xử lý dây diều, vật thể mắc vào dây dẫn. Việc ứng dụng UAV giúp tiết kiệm thời gian, công sức lực lượng công nhân, đặc biệt giảm nguy cơ ta.i nạ.n lao động do trèo cao.
Tuy nhiên vấn đề nảy sinh là trong các đợt kiểm tra, thiết bị ghi, chụp lại một khối lượng rất lớn hình ảnh, việc phân loại, đán.h giá tình trạng vận hành thiết bị từ khối lượng lớn hình ảnh này mất rất nhiều công sức của đội ngũ quản lý vận hành.
Để giải quyết bài toán nêu trên, EVNNPT đang phối hợp với IBM nghiên cứu ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI) trong phân tích hình ảnh thu thập được. Dự án gồm 3 giai đoạn.
Theo đó, giai đoạn 1: Thu thập, phân loại hình ảnh linh phụ kiện thiết bị (dử dụng UAV bay chụp trong quá trình kiểm tra và các hình ảnh từ các nguồn khác). Giai đoạn này cần chụp càng nhiều hình ảnh, hình ảnh càng chi tiết càng tốt. Hình ảnh càng chi tiết thì độ chính xác nhận diện của AI càng cao; Giai đoạn 2: Phối hợp với IBM khởi tạo danh sách thiết bị, phân loại chi tiết các tiên thiệt bị, phụ kiện; "huấn luyện" AI nhận diện các thiết bị từ tổng quát đến chi tiết. Giai đoàn này mất nhiều thời gian và công sức để "huấn luyện" AI phân biệt từng chi tiết, từng dạng hư hỏng và đán.h giá tình trạng thiết bị; Giai đoạn 3: Hoàn thiện phần mềm, triển khai sử dụng UAV bay tự động kiểm tra và ứng dụng trí tuệ nhân tạo phân tích hình ảnh. Giai đoạn này sẽ xây dựng các phương án để thiết bị UAV có thể bay tự động kiểm tra được đầy đủ linh phụ kiện, đường dây và hoàn thiện phần mềm AI phân tích đán.h giá hình ảnh kiểm tra.
Việc triển triển khai ứng dụng AI của EVNNPT đến nay đã mang lại nhiều hiệu quả. Cụ thể, hiện EVNNPT đã và đang tiếp tục sử dụng UAV và các nguồn khác để thu thập hình ảnh trong quá trình kiểm tra đường dây.
Đồng thời, EVNNPT đã phối hợp với IBM khởi tạo danh sách thiết bị, đồng thời tiến hành nạp hình ảnh hiện có để "huấn luyện" AI học và nhận diện bước đầu các thiết bị cơ bản trên đường dây. Hiện nay đã gán tên cho trên 1000 vật thể ở mức độ đơn giản, và phần mềm đã tự phân loại, sắp xếp tự động dữ liệu theo cột và khoảng cột.
Bên cạnh đó, EVNNPT đang tiếp tục thu thập hình ảnh chi tiết và "huấn luyện" AI nhận diện chi tiết các linh, phụ kiện, các loại hư hỏng và từng bước thử nghiệm đán.h giá độ chính xác của AI.
Minh Huệ
CEO Amazon Jeff Bezos "bỏ túi" bao nhiêu tiề.n từ đầu mùa dịch? Dịch bệnh đang ảnh hưởng tới hàng chục triệu người trên thế giới, tuy nhiên vẫn có những người ngày càng giàu hơn nhờ nó. CEO Amazon Jeff Bezos. Ảnh: Reuters Jeff Bezos, người giàu nhất hành tinh, càng giầu hơn ngay cả khi dịch bệnh xảy ra. Do mọi người thực hiện quy định ở nhà, họ phải nhờ cậy đến các...