深圳市灵明光子科技有限公司(以下简称:灵明光子)是全球为数不多的、具备成熟 3D 堆叠 dToF 芯片设计和工艺能力的公司。作为高科技研发企业,通过引入AceTeamwork旗下智能时间及成本管理解决方案:「AceTimesheet 研发工时管理系统平台」,实现「产品研发及交付类」项目计划管理、人力资源预估、人力成本投入预算管理、研发工时管理及人工工时成本核算,进一步提升研发团队的时间利用率、投入产出比等,开启“数智化”工时管理新模式。
深圳市灵明光子科技有限公司,由顶级海归博士团队创立,总部位于深圳南山。帮助现代电子设备实现3D感知的核心器件,广泛赋能汽车、智能手机、机器人、自动控制、人机交互、智慧家居等领域。提供一系列的SPAD dToF传感芯片产品,包括:SiPM、3D堆叠dToF模组、有限点dToF传感器等,产品拥有行业领先的精准度、能效比和测距范围。
图片来源:灵明光子官网
芯片研发企业的灵魂是创新,通过技术创新打磨,走高技术含量、高质量、强品牌之路。
AceTeamwork深耕「软、硬件产品研发」项目管理领域10余年,积累了丰富的产品研发实力和实施服务经验,能够为行业客户提供专业的项目全过程管理系统和全成本核算解决方案。作为旗下的「AceTimesheet 研发工时管理及成本核算系统」,不仅能够实现研发工程师及交付实施顾问在「芯片研发及交付项目」和非项目上的人力成本投入估算、人工投入工作量预测、实际工时收集和人工成本核算等方面的精细化管理,还能够提升产品研发及项目运营效率,打造企业产品和项目的核心竞争力。同时,还支持与第三方软件进行系统集成和数据融合,为企业搭建可视化、智能化的项目管理综合信息平台。
AceTimesheet 研发工时管理及人力成本核算解决方案内容如下:
1) 项目计划管理
项目立项申请支持自定义审批流程,通过审批后的立项即可成为新的项目信息。项目创建成功后,可进行项目任务结构分解,任务开始和结束时间计划等。根据资源情况并进行人员分配及人力成本预估。
2)项目资源管理
按项目所处的阶段的不同,可以依据角色/职级/岗位/个人预估资源的投入,并且支持按月/按周/按天方式进行投入预测,借此分析项目资源的忙闲和饱和度,员工的个人利用率及部门的资源使用率等信息。
3)项目工时管理
记录和跟踪员工每天在项目、非项目上的工作内容及所耗费工时,经过有效性审核的工时和内容,实现高效、低成本收集不同项目下每个成员所花费的实际工时(正常工时,加班工时,休假工时等),核算出项目各自的人工成本值。
3.1 校验员工工时的有效性
通过 AceTeamwork 旗下考勤管理系统(InALL)或集成第三方系统(钉钉、企业微信、飞书、北森及第三方OA系统)中产生员工考勤打卡数据,自动校验员工所填写项目工时的有效性,无需人为比对和修改,提升效率,规避数据错误风险。
3.2 休假、出差及加班数据自动转工时
员工通过 AceTeamwork 旗下考勤管理系统(InALL)或在第三方系统中产生休假申请、出差申请及加班申请等数据,可以自动同步到 AceTimesheet工时管理系统中,还能自动转为员工个人的工时填报数据,避免员工在工时系统中重复填报上述内容。
不仅大大的减少员工填报工时所需时间,为团队和企业节约人力成本,还可以提升员工的积极性,让工时管理系统的推行阻力因此变得更小,实施成功率却变得更高。
4)智能化报表分析
通过报表管理,根据需求筛选想要查看的数据,AceReports系统“统计”功能提供多维度统计数据,并通过柱状、折线、饼状图等多种形式直观地展现这些数据。
5)与第三方系统的集成性
软件对外开放了众多数据同步接口,可无缝与第三方信息系统(如:企业微信、钉钉、飞书、HR系统、考勤系统、财务系统等主流工具)进行数据集成和打通,实现数据共享和联动。
随着企业对精益管理和数字化转型的需求日益增长,「AceTeamwork研发工时及人工成本管理系统」也在持续迭代,以便更好的满足「产品研发领域」客户的需求。目前客户已覆盖:半导体(大唐微电子)、汽车及零部件(福田戴姆勒)、新型能源(金风科技)、航空航天(航空无线电)、轨道交通(交控科技)等研发领域中,且「AceTeamwork研发及交付项目管理系统解决方案」应用领域也在不断拓宽,为企业实现项目数字化转型提供重要的数据支持。
企业用户还可根据自身发展所需及业务变化,可以选择其它不同的解决方案,如:Teamlogs工作汇报系统、AceRicher合同管理系统、InALL考勤管理系统、AceOffice办公管理(OA)、AceSales客户管理系统及AceOKR绩效管理等系统模块或与企业内部现有的各业务系统进行数据交互和流程对接。
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通过使用AceTeamwork的“工时+假勤管理一体化系统平台”,帮助企业更好地管理员工的工时和假期,提高项目执行效率,降低管理成本,同时为企业决策提供更加准确的数据支持。
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