連續七年榮獲《米其林指南》首爾必比登推薦、今年更榮登「50 Best Discovery」全球餐廳名錄的韓式燒肉傳奇—金豬食堂（Gold Pig），5/13正式登台，作為備受矚目的重磅餐飲品牌，金豬食堂不僅在料理上講究細節，在營運管理上也展現了高度專業與嚴謹態度。
這次，致力於推動人資數位轉型的 MAYOHR 獲得獨家合作機會，攜手金豬食堂台灣團隊，共同開發專為餐飲業量身設計的 AI 排班模組，迅速應對排班、人事與工時管理等營運挑戰。
人力挑戰盤點：餐飲業的真實場景
相較於一般辦公室環境，餐飲業的人力調度牽涉更多變數、節奏也更快速。尖峰與離峰時段差異大，對兼職人力的需求極具彈性，排班因此需要具備高度的靈活性與即時調整能力。
在系統需求訪談初期，金豬食堂台灣營運團隊提到，由於每位員工的休假安排與排班偏好各不相同，排班主管們每週需花 2–3 小時處理班表，除了要掌握內外場當前可用人力，還要預估每個時段、每個崗位的即時需求，並考慮誰有請假、誰希望不要排早班、誰昨天已經連上8小時了……稍有不慎，就可能出現人力空窗、或是違反勞基法的排班狀況。
營運主管曾半開玩笑地說：「針對時薪制或兼職人員，大概有 800 種的班別組合。」這句話雖然誇張，卻貼切反映出餐飲業排班制度的高度彈性與複雜程度。
解決餐飲業排班痛點：打造 AI 排班的兩大核心任務
在與金豬食堂台灣營運團隊多次交流後，我們深刻感受到：餐飲業的排班不只是「排時間」，而是牽動成本、效率、彈性與人員穩定的核心管理任務。因此，我們在這次 AI 排班模組的設計中，聚焦在兩大核心任務：
核心任務一：降低排班決策成本
幫助主管在短時間內做出合適的排班選擇，是我們最優先要解決的目標任務。實務上，主管不只要排出「誰上班」，更要思考怎麼排，才能同時兼顧成本、工時與現場需求。
未來，AI 排班會根據每個時段的營運需求，自動整合目前人力狀況、班別規則等條件，產出建議班表。Apollo 雲端人資系統中也提供「最低人力成本」、「工時平均化」、「班別輪替最佳化」、「營運目標推導」等多種策略選項，協助企業有效降低排班所需時間與複雜度。
核心任務二：提升出勤管理決策效率
AI 排班不只是事前安排，更要能即時應變。遇到臨時請假或缺班狀況時，主管可透過系統清楚掌握每日營業時間、各時段所需人力與目前空缺狀況。系統也會整合員工的排班偏好與工時限制，並透過 AI 一鍵推薦人選，幫助主管快速地完成調班，提升人力與營運需求的媒合效率。
若出現工時超時或不符規定，系統會主動提醒，並支援設定自動化流程，協助企業降低違規風險。主管拿到班表後，只需快速檢查並進行彈性微調，即可完成整體安排。
開發前筆記：釐清餐飲排班的四大實務挑戰
在正式進入 AI 排班模組開發前，我們從現場出發，試著理解餐飲排班的真正難點。透過與金豬食堂營運團隊的交流，我們發現，困難不在於「怎麼排」，而是資訊更新頻繁、來源分散，讓主管在排班前得花大量時間蒐集、確認與溝通。這些無形的管理成本，才是讓排班變得複雜又高壓的主因。
我們把這些日常管理中的複雜情境，歸納為四大挑戰，也成為我們設計 AI 排班模組時優先解決的核心問題。
挑戰一： 如何兼顧員工排班偏好與營運需求？
有些員工不想連續上早班、有些固定週末希望不上班，但餐廳營運有尖峰時段、基本人力配置需求。如何在不打亂營運的前提下，尊重員工的偏好，是首要挑戰。
挑戰二：如何彈性應對 PT（兼職人員）工時與計薪制度？
PT（兼職人員）是餐飲業的主要人力來源，但也是排班最複雜的一群：每個人可上班的時間不同，有人只能排到幾點、有的願意加班，甚至不同分店有不同計薪制度，排班系統若不能因人制宜，很容易一團亂。
挑戰三：如何快速應變臨時請假與調班需求？
餐飲現場變化快、節奏急，員工出勤狀況常有變動，像是忘了更新休假、臨時請假未同步，排班時很容易出現排錯班或漏排的情況。主管必須在短時間內做出調整，不但要快速、還得準確，才能避免出現現場缺人、重工或人力配置錯誤。
挑戰四：如何在人力吃緊時控制成本、有效分配工作時數？
在安排人力與排班時，同時還要兼顧營運需求，確認每個時段、每個崗位的人力是否到位。若能依據過往營運數據，輸入業績目標，讓 AI 自動換算生產力、回推所需人力，就能有效控制成本與提升效率，不再只靠經驗猜測。
從合作到共創：打造能真正落地的人資系統
這次的專案，不只是一個功能開發案，而是一場與第一線營運團隊共同探索、拆解問題、打造實用解方的歷程。 金豬食堂帶來的是深厚的餐飲營運 know-how，而我們的任務，則是把這些寶貴經驗轉換成能被系統理解的邏輯與運作規則。這不只是設計一套 AI 工具，而是在打造一個「用得起、用得懂、真的好用」的排班解方。
金豬食堂台灣總監袁士斌對於此次合作表示：「餐飲業競爭激烈，我們非常重視每一項營運細節。排班雖小，卻是支撐前線服務品質的關鍵。這次選擇與MAYOHR合作，就是因為他們沒有把我們當成一個客戶，而是真的走進餐飲業的場域，了解我們的限制跟痛點。我們也希望未來能與更多營業數據連動，做出更精準的營運決策。」
邁向智能化管理： AI排班新革命，開啟人資新時代
目前，AI排班功能仍在與合作夥伴-金豬食堂共同合作開發階段，為了讓未來的功能更貼近實際使用情境，我們同步回頭檢視 Apollo 人資系統現有的班表設計，盤點哪些資訊已能自動整合（像是請假、出勤紀錄），又有哪些流程可以再簡化、模組化。
MAYOHR 產品設計開發資深總監李杰駿觀察到，隨著餐飲市場的碎片化趨勢越來越明顯，因此人資系統必須設計得簡單、有彈性，才能真正落地使用。當品牌積極拓點開店時，人資系統也需支援多門市、多角色的複雜場景。
未來，AI 排班將成為 Apollo 人資系統的進階應用，除了保有直覺的操作體驗外，更能透過 AI智慧協助，快速完成班表模擬與人力配置，節省排班時間並提升決策效率。MAYOHR 會繼續深化 Apollo 雲端人資系統在勞力密集產業的應用，結合 AI 與數據分析，協助產業優化人資流程，我們期望 Apollo人資系統不僅是「看起來厲害的系統」，而是能真正替現場解決問題的好隊友。
