文：窦悦怡
今天，i黑马＆数字观察独家获悉，亚太区劳动力工时管理云服务平台劳勤宣布完成新一轮由涌铧投资领投，永石汇金、巨人集团跟投的5000万元人民币融资。势能资本担任独家财务顾问。
据悉，本轮融资将持续加大智能化劳动力工时管理领域的产品研发力度，进一步提升用户服务和体验，同时加快劳动力管理与智能制造业的生态化布局，打造劳动力工时与业务运营一体化服务平台。
本轮领投方，涌铧投资表示，随着传统企业自动化设备、物联终端和信息化软件的不断投入，劳动力管理的基础设施逐渐完善，人员工时的优化增效成为继生产设备升级之后另一项需要精细化管理的要素。
工时管理这个领域属于一个需要时间积累的慢赛道，打磨迭代产品的周期较长。
而劳勤在这个领域有近十年的积累，既形成了标准化产品，又将不同行业的工时管理knowhow融合到整体方案中，不仅为客户提供“让数据可留存、可查询、可追溯”的记录工具，更将工时数据作为生产资料辅助客户精益生产环节，提效降本。
劳勤团队专注“工时管理”这一点，将产品打磨到极致，从而逐渐成为企业数字化转型中不可或缺的一环。
劳勤是i黑马＆数字观察长期关注并持续报道的一家TOB公司，成立于2009年，是一家劳动力管理服务商，为企业降本增效提供涵盖智慧考勤、能效分析、智能排班、劳动力优化整体解决方案。
创始人&CEO汪友宝拥有15年以上人力资源与劳动力管理领域从业经验，曾任新为股份首席顾问，并曾与联合创始人张永涛在华南计算机全面负责劳动力管理业务交付，服务了近2000家企业客户，对国内劳动力管理领域理解深刻。
值得一提的是，2018年，劳勤曾获得由东方富海领投、独角兽企业肯耐珂萨战略投资的近亿元融资。今日，i黑马＆数字观察再次拜访劳勤创始人汪友宝，与他围绕劳动力管理的产业发展、劳勤的战略规划、业务发展等相关话题展开交流。
劳动力市场规模庞大且复杂
劳动力管理需求逐年提升
根据德勤的《全球人力资本趋势报告》指出，全球约有77,000,000正式确定的自由职业者，分布在欧洲、印度和美国。
其中，在美国超过40%的劳动者受雇于“非传统用工安排”，例如临时工、兼职或者零工，而这个百分比正在稳步上升，过去五年增加了36%，现在还包括各年龄段和技能水平的员工。
这些数据表明，传统的雇佣关系正在被兴起的多元劳动力生态系统所取代：各种各样的员工、人才网、零工和服务提供商，这种生态系统为用人单位提供了灵活性、所需的劳动能力，以及探索多种寻求人才经济模式的可能性。
但是，这样也让企业面临多种挑战，第一，如今种类繁多的用工安排使得企业很难知道要雇佣何种类型的工人，雇佣战略性的管理工人更是困难。
第二，企业希望这些劳动者受过良好训练、为工作做好了准备，但实际上，如果用人单位希望优化整体效果，他们需要对劳动力进行支持、引导和绩效评估。而传统的人力资源管理软件尚未建立足够的工具，帮助用人单位管理非传统员工。
东方富海合伙人陈利伟曾经告诉过i黑马＆数字观察，无论是制造业还是服务业，都是属于劳动密集型领域，用工需求都非常大，而且劳动时长非常大，一旦劳动时长延长的话，对于企业雇主来说劳动力成本就不断上升。
特别是制造业里面，越来越多的年轻人宁愿去送外卖，也不愿意在制造业工厂干活。这样对企业雇主来说，就对人效的要求变高了，人也贵了，而且年轻人不愿意干，企业又急需用人，所以对这些人的管理需求就十分迫切了。
其次，制造业开始向C2M变革，促使原来工厂的生产模式发生很大的变化，多批次、小批量的生产模式，会被切的很碎，这样促使企业对工业互联网的联网需求出现了。
另一方面，对于工厂的排班、考勤都发生了很大变化，传统的管理模式根本解决不了问题。传统的人力资源管理软件，根本解决不了这些问题。
总的来说，制造业是很大又复杂的领域，会涉及很多细分领域，如高端制造、离散制造等，这里又涉及上千项的排班规则体系，而这些体系需要一个一个项目去搭建，门槛很高，OA、HR软件根本做不到。
在汪友宝看来，中国现在正经历人口红利衰退期，这是大势所趋，规避不了。
其次，人越来越贵，除了薪水以外，人的成本越来越贵。第三，人们越来越开始在追求自由和满意度，敬业度。尤其是95后，00后出来以后，大家都想着如何提升自己的自由度等。
从企业内部来说，企业管理正从粗放型管理向精益化管理转型，传统的管理模式，大家更聚焦做业务系统，业务是核心，只要业务上来，一切都可以。而现在变成以人为核心，企业关注的是怎么提升人的效率，降低人的成本。而人的效率提升必然牵扯到劳动力管理。
再从企业外部来说，人口老龄化和劳动力更新换代、更多更灵活的用工形式、工业机器人的广泛使用、制造业向内地和东南亚的迁移、沿海地带二三产业融合。
另外，根据《劳动合同法》2018年修订版指出，劳动者的合法权益保护被提到相当重要的位置，企业在用人方面面临越来越严格的合规要求，在合同签订、工时安排、加班时长、休假、劳动保护、劳务派遣等多方面都有着详细的规范需要遵守，企业为了避免劳动争议，必须在用工上合法合规。
这一系列问题促使企业开始思考：如何通过劳动力管理平台管理随着业务波动而实时调整的用工。
简单来说，劳动力管理是对企业的业务运营与工作任务进行规划，对员工的工作时间与出勤进行跟踪，并通过合理的排班使员工高效地完成工作任务的过程。
劳动力管理包括以下功能模块：劳动力预算、预测和排班；时间和考勤；缺勤和休假管理；作业和活动管理；移动和现场管理；劳动力管理指标分析等。
“不管人力资源的角度，还是企业管理的角度，如何进行数字化经营、通过数字化来驱动人的效率，这就是劳动力管理要解决的问题。
以前，HR关注的是打卡、考勤、发薪，如今HR要跟运营绑定，与业务运营做深度管理，传统的模式根本解决不了问题，提升不了企业的运营效率。劳动力管理实际是人力资源管理和运营管理这两个市场的交叉细分领域。”
据悉，从数据上来看，仅制造业一个行业，国内就有1万家大型企业，6万家中型企业和30万家规模化企业，其中大、中型企业都需要智慧考勤系统，而规模化企业按照25%渗透率计算，以平均客单价20万计算，至少是300-400亿的市场空间，在占GDP超过50%的零售、服务业需求同样旺盛。
而工时采集、能效分析、智能排班、劳动力优化等产品客户价值更加明显，客单价更高，通常可达百万级，也就是说国内劳动力管理市场单SaaS收入至少千亿以上。
总体来说，中国有着超过十亿的劳动人口，是全世界最大的劳动力市场。
而今年疫情的发生对全球的制造业和服务业两大领域，带来巨大的冲击，也促使这两个领域对劳动力管理的需求逐渐提升。
“以制造业为例，制造业的管理者更多是关注是订单层面的事情，对于人力成本的消耗、员工的工时成本消耗、排班考勤等劳动力管理相关的事情，根本不是他们重点考虑的范畴。
疫情的发生，促使很多传统的制造业企业客户开始关注原材料的采购成本，以及人力成本。
其中，人力成本最关键的部分就是工时成本，这自然就涉及到企业如何有效进行工时管理，从考勤管理、工时采集、能效分析、智能排班等各个维度，来进行降本增效了。”汪友宝对i黑马＆数字观察说道。
“目前，中国的劳动力管理的赛道玩家普遍都是2014年左右出现，2018年市场曾一度有错觉要起来，而最近两年又进入瓶颈期，那么问题来了，为什么中国的劳动力管理领域一直不温不火呢？”i黑马＆数字观察追问道。
汪友宝解释道，本质问题还是在产品服务的定制化和标准化比例的部分，也是中国TOB领域一直探索的话题。中国的TOB企业都想为客户提供标准化的产品和服务，但当客户到了一定体量，需求也会发生很大的变化，标准化的产品服务根本满足不了他们的需求，这时候需要一定的个性化，定制化的产品服务。
很多TOB企业为了满足客户的需求，开始提供定制化的产品和服务，这样促使对客户的交付率变慢，TOB企业的服务客户数量就会有限，拓展新客户，占领市场的速度和空间都受到限制。即使企业所在的行业赛道，市场空间很大的情况下，如果服务客户的能力有限，也是很难吃下这么大的市场的。
尤其是在人力资源管理，甚至在劳动力管理领域，这种问题尤为明显。如何要平衡客户的需求，以及产品的交付方式，拓展客户的速度，在其中找到一个平衡点，是整个TOB行业要探索的话题。
打造一站式云平台
持续强化标准化产品能力
根据行业的痛点以及客户的需求，劳勤做的事情是，通过生物识别数据结合物联网技术实时采集工时，杜绝虚假工时；结合异常信息主动提醒降低工时避免统计错误。
同时，系统可以对案例信息做分析，给到运营者策略制定的支持；智能排班，加班原因分析，避免非必要加班，同时也避免了合规风险问题；给到员工自我管理空间，在不影响整体产能情况下自主申请加班或调班工作。
劳勤可以为企业带来的价值是：第一，过去的考勤更倾向是月度汇报总结，而劳勤可以提供实时精确的数据统计。
劳勤的精细化工时管理可实时采集企业生产工时数据，为企业管理提供数据支撑。在考勤与工时采集基础上，劳勤产品向两方面进行了延伸。
第二，通过工时采集和人效分析，可以帮助企业把出勤工时切成很细的数据，帮助企业做精细化数据分析，让企业知道员工真正产生价值的时间是什么时候，隐性的工时是什么，进而提升整个管理效率，降低成本。
简单来说，一方面，劳勤帮助企业进行智能排班。通过对接企业ERP、APS、MES、POS等系统，导入必要的企业经营数据，并根据系统模型对企业进行业务预测。
基于业务预测，劳勤得出企业所需的用工量与用工结构数据，并结合企业工人的技能、休假安排、喜好、排班偏好等信息，在合规基础上进行人、岗匹配，为企业提供优势排班组合，减少非必要人力支出。
另一方面，劳勤帮助企业进行劳动力优化。在掌握排班、考勤、工时等数据基础上，为企业提供数据分析工具，分析、识别不同生产环节的限制与瓶颈，提高企业生产效率。
值得一提的是，劳勤一般不输出独立劳动力管理APP，而是通过与企业自有APP集成的方式服务客户，如将模块嵌入在企业门户、小程序、企业微信、钉钉等产品中。
这样一来，劳勤产品使用更便捷，可减少用户登陆多系统的冗杂操作，并通过信息推送的方式提醒用户及时处理异常信息。
第三，把两者结合起来，就会驱动企业HR的绩效改革。一般来说，生产效率提升了，员工加班就会减少，整体收入就会降低，员工的需求满意度就会降低，这样就有可能会提升离职率，这并不是企业和社会想看的的。
汪友宝表示，劳勤希望员工在更少的时间，通过作业效率的提升获得更大的报酬。效率提升以后，设备能源的损耗、人员工时等各方面成本、管理成本都会降低，也就是说在整体作业效率提升的基础上，企业与员工都得到各自诉求，员工成就感，满意度随之提升，企业成本降低，效率提升，形成正向提升循环。
i黑马＆数字观察了解到，2009年，劳勤成立之初便从工时统计、智能排班、考勤分析等业务切入劳动力管理服务市场。在汪友宝看来，越是没人做并切实解决企业管理痛点的产品越有价值，大批竞品进入反倒会面临红海竞争。
对于劳动力密集型行业而言，工时管理是企业方的另一个核心需求。特别对于工时相对碎片化的制造业而言，如果能够准确计算、分析每个工单、工序、产品线等工时信息，就可以更精确的掌握劳动力成本、效率变化，从而提升员工平均产能。
不过，当时劳动力管理并没有兴起，“大家也对它没有认知，更不要说卖出去了。这时期，劳勤并未成立自己的品牌，而是跟OEM和EHR的各大厂商合作，帮他们解决问题。”
“2009年到2014年，我们没有用自有品牌运作，是通过合作伙伴、代理商做一些交付的事情，积累不少口碑，获得不少客户，然后把赚来的钱用在产品研发和迭代，做一些内功的事情，提升交付的效率和质量，不过那时候还是本地化部署的模式，还不是SaaS模式。
当时创始团队、研发团队特别苦，面对很多诱惑我们都得经受住考验。在这样的情况下，没有过高的利润收入，单纯打磨产品，熬过了5年。”汪友宝坦诚的说道。
据悉，依靠这套系统，劳勤帮企业提升了至少10%的综合运营效率，降低了25%的加班支出，减少了HR 80%的工时统计工作量。“比如，我们一家客户之前有30个负责考勤统计的员工，使用我们的系统后，一个员工几个小时就能做完。”
在这一阶段，汪友宝发现，考勤和排班功能已经不能满足客户的需求了。这些功能只是满足了HR的需求，但对运营人员来说并不够。他们还需要了解员工的人力成本、人员利用率、每天的产出率等数据。
根据客户的反馈，劳勤进入企业的生产线，收集每位工人在每个阶段、每条线上的工时利用率等数据，以帮助运营人员掌握这些情况。
汪友宝指出，传统的排班方式是运营人员凭经验借助Excel完成。但在生产线上，每个岗位都需要一定的技能匹配，而且生产计划随时可能调整，凭借经验很容易导致人岗不匹配，造成劳动力浪费。在排班方面，HR只需要知道某位员工是早班、中班还是晚班即可。但运营人员要根据工人的技能为其匹配岗位。
了解到客户的这些痛点，劳勤便开始迭代产品，增加了劳动力工时采集与能效分析系统。劳勤通过对工时沉淀的数据进行分析，帮助运营人员智能排班，以此降低企业成本，提升运营效率。
2014年之后，一方面，劳动力管理开始兴起，另一方面，SaaS也开始火热，劳勤开始向企业运营与管理转型，为企业提供SaaS的劳动力管理产品，公司也开始用劳勤这个品牌运营。
“2014年-2019年，是劳勤树立口碑和客户阶段，这几年我们积累了几百家中大型客户。”
不过，对于劳勤来说，从本地化部署到SaaS模式的转变，存在一些难点。汪友宝介绍道，这个过程我们需要重构产品底层架构，但是重构架构并不是我们业务中的核心难点。
最难的是研发行业规则引擎，而这部分工作其实在本地化产品与SaaS产品中几无差异，都需要非常丰富的行业经验积累。
其次，规则引擎研发过程中也存在挑战。挑战主要来自规则的收集与抽象，我们需要在遇到新的客户需求时，将客户需求抽象成为规则。这也就是为什么上千种规则是我们的核心竞争力，如果没有几百家客户的深刻积累，规则引擎很难进行打磨与迭代。
“例如，如果开发者只是简单的调研HR团队或者运营团队，开发者会发现根本无法形成有效的规则引擎，因为只有在执行过程中，才会发现企业的业务、运营、管理模式都是千人千面的，细节才是最重要的，而这些细节根本无法在与HRD采访过程中得到很好地体现，最困难的也是最有价值的内容都在执行过程中，这就需要非常深厚的积累。”
在谈到近一年多公司的最大变化时，汪友宝表示，主要有以下几点变化：第一，劳勤主要布局生产制造、零售连锁和服务三大行业，其中生产制造行业是公司重点聚焦的行业，会加大这个行业的投入比例。
其次，在产品布局中，劳勤会加强产品标准化能力，加强服务的能力，为客户提供更优质、具有紧密性的实施交付服务。例如，在工业制造的3C电子领域，我们会把客户的各个生产环节的能力和知识进行沉淀，以单元模块的形式交付给客户，根据他们的业务需求，提供最优解决方案。
再比如在服务业里，劳勤会根据客户的具体排班情况，帮助客户制定考勤方案，通过各种规则引擎，设置符合客户需求的排班模块，帮助客户预设排班结果，根据具体的数据驱动业务推进。第三，这些年来，劳勤一直专注服务中大型企业，近期也开始拓展中小型制造企业客户，提供轻量化的应用产品。
经过多年发展，劳勤已经形成了一体化的SaaS劳动力管理云平台，为企业降本增效提供涵盖智慧考勤、工时采集、能效分析、智能排班、劳动力优化等整体解决方案。
目前，劳勤已经累计为10+行业，近1000家客户，500+中大型企业，1500+工厂，300+万劳动力提供了卓越的劳动力工时管理产品和服务，在各行业积累的多个头部客户及口碑效应。
聚焦制造业
做深做透
上文我们提到，劳勤主要布局生产制造、零售连锁和服务三大行业，其中生产制造行业是公司重点聚焦的行业，会加大这个行业的投入比例。这是为什么呢？劳勤重点聚焦在制造行业的背后思考是什么呢？优势又有哪些呢？
汪友宝解释道，其实可以这样理解，人力成本在制造业是除了原材料以外最大的成本，大量的工时成本又是构成制造业人力成本的重要组成部分，最近两年越来越多的制造业在数字化上把工时管理单独立项用以区别传统hr一体化立项。
其次，制造业在工时管理需求上已经不在单纯只是算对工时，数对人头，而是要更加深入的与生产相关，需要更深的生产工时，工时效率，以及基于岗位技能智能匹配的生产排班需求越来越多。
与服务业相比制造业单个工厂人员密集型更大，基于生产任务随时调度费排班需求更为复杂，同时基于产线异常引起的产线工时统计难，人员调度难都是常态。
从劳勤自身维度来看，劳勤有超过2000多的规则引擎和产品的应用体验更加适合制造业。其次，从目前的劳勤客户分布来看，服务的中大型制造业超过400＋，员工数超过200万人，并且已经在不同行业行成了行业快速复制和口碑效用。
第三，从客户贡献度本身来看，制造业客户除了智慧考勤入口级应用外，随着需求的拓展在工时采集…能效分析…智能排班等创新需求上与业务运营深度集成，价值远远高于基础应用。
简单来说，劳勤一直以来专注劳动力工时管理，尤其是制造业的应用已经非常深入，已经形成了超过2000种规则引擎，同时积累了制造业各个行业数据模板和规则模板，可以快速导入用户，将行业最佳实践赋能客户。
同时基于行业的数据洞察和不同维度分析可以更好的为服务企业进行横向比较，寻找管理差距，进行精益管理。
但在i黑马＆数字观察的来看，先不说全球，中国的制造业规模体量非常的大，覆盖的行业又很多，有食品制造、汽车制造、机械制造等等细分赛道，而且每个细分赛道的需求和行业属性又不同。那么，对于劳勤来说如果坚持标准化产品服务，是一件难上加难的事情。
针对这一问题，汪友宝解释道，劳勤会根据制造业不同行业的不同需求，从三个维度制定产品。劳勤会根据制造业未来业务扩展需要及当前各产线管理需要，对管理对象、业务环节、主要问题进行详细分析，量身定制适用于生产制造业的智慧考勤及工时能效分析业务的管理解决方案。
简单来说，维度一是指智慧考勤，将制造业的真实工时数据进行采集，通过实时读取考勤设备数据，结合劳动力排班信息、假期加班信息，实时自动分析、计算，处理如迟到、早退、缺勤、加班、请假等各种日常考勤事务。
维度二，是生产工时和工时能效部分，也就是工时管理。劳勤针对制造业企业这一块的需求，通过软硬件采集的方式，收集工厂一线生产员工的实时在岗数据。
然后，再结合工厂产能信息，准确的计算出员工/产线/车间等生产效率，帮助企业及时调整生产计划、优化内部生产结构，帮助企业合理招工，调整生产人员用工构成，真正做到灵活调度，实现提高现有产能基础上的降本增效，提高产品的市场竞争能力。
第三个维度是，通过智能排班，以人工智能和业务数据模型为驱动的排班调度算法和机器学习的主动智能预警算法，进行人岗匹配，将合适的人在合适的时间安排到合适的岗位上，为客户主动推送需要关系的信息、报表、图表等，并且排班过程实时透明、员工在主管排班时即可查看临时结果并反馈。
在谈到制造业的劳动力管理的难点和挑战时，汪友宝表示，从制造业本身来讲，制造业的单体运行能力比较强，都是一体化的管理，同时制造业本身都是讲究工时的，工时的制度和算法都是多维性的，这就对制造业的工时管理的产品要求极高。
其次，再从排班的维度来看，制造业对业务的重视程度很高，所以单从排班这块，会随着外部政策、市场需求的变化，制造企业的订单会发生很大的变化，这也促使制造企业的生产排班呈现多变性，给相应的管理增加很大的难度。
第三，从客户的角度来看，对制造企业客户来讲，他们最难的挑战时观念和思维的转变。劳动力管理产品本身是一个交叉学科，是人力资源管理和企业运营的交叉领域，所以促使很多制造企业的客户认知是，劳动力管理交给人力资源部门就行了，不需要单独做什么产品。
其次，当制造企业需要生产运营、排班的流程时候，他们的工时算法等都是很复杂的，这需要通过人、设备、原材料供应链等多维度的协同，而生产运营部门对工时这块的涉猎比较少，没有数据就很难做到优化管理。
目前，劳勤的客户主要分布汽车、医药、快消、地产、通讯等细分行业。
以汽车为例，目前，劳勤已经服务50+个汽车整车及汽车零部件客户，400+工厂，基本形成行业头部地位。
i黑马＆数字观察也采访到劳勤的上轮主要投资方，劳勤的战略投资方肯耐珂萨创始人兼CEO沈健表示，劳勤是中国劳动力管理云服务的专注者，作为长期赛道，To B领域有两大硬核要素：客户价值与稳健经营。
历经10年发展，劳勤一路稳扎稳打，其产品与解决方案的落地应用已被众多客户认可。随着精益生产与数字经济的不断投入，劳勤对“工时管理”的专注也将成为企业提效降本的重要伙伴。
我们相信，在创始人团队的带领下，劳勤会强劲发力，未来我们共同携手，建立合作共赢的产业生态链，赋能企业管理效能提升。
“中国正在从制造业的大国向制造业的强国转型，其中转型的抓手就是数字化，这里面既包括设备、工艺流程等的数字化，也包括产业工人的数字化。
当前我国的制造业在劳动用工方面既面临用工荒，找不到人的困境，又面临内部劳动力管理系统化能力不健全，内部用工效率不高的问题，所以说劳动力管理软件在中国有巨大的市场，也必将会对我国制造业的数字化转型升级提供巨大的支撑。
劳勤作为这个领域最为专注的厂商，未来的发展空间非常广阔，作为垂直品类的企业服务公司最为核心的竞争力是专注，专注在产品的价值力打造上，专注在为客户创造价值上，这些是我们觉得劳勤的差异化核心竞争力所在。”东方富海合伙人陈利伟最后说道。
