本周四 18:00 CET,摩纳哥举行了 2026/27 赛季欧洲冠军联赛联赛阶段的抽签。屏幕上看到的画面很熟悉:抽出一个球,出现一个俱乐部的名字。但接下来发生的事情,对企业主来说比对球迷更重要。按下一个按钮,软件立即确定该俱乐部的八个对手,并将其分为四个主场和四个客场。
这不是电视噱头。这是一个大型机构在承认,它所负责的分配工作已经超出了一个人手工所能完成的范围。同样的问题也存在于您的公司,只是规模更小、名称不同:谁上哪个班次,谁去拜访哪个客户,哪张订单由哪位司机配送。
是什么让人工抽签变得不可能
联赛阶段的赛制把 36 家俱乐部放进同一张积分榜,分成四个档位,每档九家。每家俱乐部对阵八个对手:每个档位两个,一半主场,一半客场。在此之上还有各种限制。来自同一国家足协的俱乐部在这一阶段不会相遇,任何俱乐部面对来自任一其他单一足协的对手都不超过两个。
请再读一遍最后这个条件。每抽出一个球,并不只是确定一场比赛,而是改变了其他所有人还剩下哪些可能。一个过早确定的对阵,可能让最后一家俱乐部根本没有任何合规的对手,迫使整个抽签重新开始。关于这一赛制的报道估计,若完全以人工方式进行当前的抽签,大约需要一千个球、分布在三十六个球罐中,在台上耗时超过三个小时。
这个教训与足球无关。随着约束条件成倍增加,人工工作不只是变慢。它开始陷入死胡同,而直到最后一刻才有人发现。
同样的问题在您的公司换了名字
软件在摩纳哥所做的是约束分配:在不违反任何规则的前提下,把各项内容安排到位置或时间窗口中。而这正是运营经理每周耗费大量时间的地方:
- 排班表:谁在什么时候上班,要考虑每个岗位所需技能、班次之间的休息、已批准的休假,以及高峰时段的最低人员覆盖。
- 工单派发:谁离得最近,谁持有该设备的资质认证,谁的车上有备件,哪项工作最接近合同规定的截止日期。
- 客户预约:提供哪个时段,确保没有重复预约,拜访之间也不会出现空档。
- 配送路线:哪些订单一起配送、按什么顺序、在什么车辆容量之内。
- 库位安排:哪件货物放在哪个货架上,取决于周转率、重量和隔离要求。
这份清单与摩纳哥抽签的唯一区别在于:欧足联知道自己的问题很难,而许多公司却以为自己的问题很简单,因为有一位经理每周四在一张纸上就把它解决了。它并不简单,而是悄无声息地昂贵:每周占用主管一个小时,周日才暴露出来的错误,以及一位说排班不公平、却没人能证明并非如此的员工。
自动化的前提:把规则写下来
摩纳哥的软件之所以有效,原因很简单。它所执行的规则在抽签之前就已经写成文字并公开发布。一条只存在于主管脑子里、只有在有人质疑时才会说出来的规则,是无法自动化的。
因此,第一个实际步骤并不是购买系统,而是开一个简短的会议,把您的规则写在纸上,并分为两类:
- 硬性规则:绝对不能违反。不能连上两个班次。没有设备执照的技术人员不能派出。同一时段不能预约给两位客户。
- 软性规则:优先考虑并加以衡量。在团队内平均分配夜班工作。让连续前往的现场彼此靠近。让客户继续由上次拜访的技术人员服务。
这种区分就是全部工作。系统失败通常不是因为能力弱,而是因为没人告诉它哪些规则不能变通、哪些只是偏好。而当您写下清单时,往往会在任何系统到来之前就发现有用的东西:您的两条规则相互矛盾,而主管每周都在用不同的方式化解这个矛盾。
为什么球还留在舞台上
请注意,欧足联并没有取消实体抽签,尽管软件一秒钟就能生成整张对阵表。球之所以保留,是因为人们需要看到那个无法被操纵的步骤。自动化接管了复杂的部分,而可见的部分依然可见。
这恰恰是企业在自动排程上犯错的地方。系统生成了一份数学上正确的排班表,团队却拒绝接受,因为它是一个封闭的黑箱。有三点能让自动生成的排班被接受:
- 可见的理由:系统说明为什么这项工作分给了这个人,哪怕只有一行。
- 有记录的人工调整:主管可以修改结果,前提是记录修改内容及其理由。完全禁止人工调整,只会促使人们彻底无视系统。
- 事后衡量:一个月后,比较系统的建议与实际执行情况。两者的差距就是您缺失的规则清单。
Origami 的观点
我们在运营项目中最常遇到的,并不是一家需要高级排程软件的公司,而是一家还没有把规则写下来的公司。因此,我们总是先从规则入手,再考虑界面:与主管坐在一起,梳理出他每周实际在做什么,然后把硬性规则和软性规则分开。大多数情况下会发现,一半的时间损失来自一条含糊不清的规则,而不是缺少软件。
我们的第二条原则是:自动化应从重复最多的情况开始,而不是从最难的情况开始。把每天反复出现的常规分配自动化,把例外情况留给主管,由其做出清晰并有记录的决定。试图从第一天起就把所有例外都自动化的人,最终会得到一个没人信任的复杂系统,这比一份人人都看得懂的纸质排班表还要糟糕。
本周从哪里开始
检验这个想法并不需要一个大项目。针对单一的分配决策执行以下步骤:
- 选择一个反复出现的决策:排班表、工单派发或预约分配。
- 把它的规则写在一页纸上,并把每条标记为硬性或软性。
- 如实衡量当前成本:每周花在安排上的小时数、发布后被修改的频率,以及引发了多少投诉。
- 严格按照书面规则手工执行整整两周,不做任何临场发挥。这两周里出问题的地方,就是您日后购买或开发任何系统时最有价值的输入。
您今天从摩纳哥看到的,并不是一个关于足球的科技故事。它提醒我们,每个组织迟早都会走到规则超出纸面承载能力的那一步。平静地跨过这一步与多年困在原地之间的差别很简单:您的规则是写下来了,还是仍然只存在于某一个人的脑子里?
参考来源
- 欧洲冠军联赛官方网站 — 联赛阶段赛制、抽签日期和地点。
- 维基百科 — 2026/27 赛季欧洲冠军联赛 — 俱乐部数量以及赛季各阶段和日期。
- Sky Sports — 2026/27 赛季抽签、日期与赛制 — 档位与足协限制以及首轮比赛日期。
- 关于瑞士制赛制与数字化抽签的报道 — 完全人工抽签所需的球数、球罐数和时间估算。
常见问题
自动化排班表需要人工智能吗?
通常不需要。大多数分配问题由规则引擎解决,它执行书面化的条件:所需技能、班次间休息、最低人员覆盖。人工智能可以在后期帮助预测需求或提出改进建议,但基础是清晰的规则,而不是语言模型。
硬性规则和软性规则有什么区别?为什么这很重要?
硬性规则永远不能违反,例如不能连上两个班次,或同一个时段不能被预约两次。软性规则是可衡量的偏好,例如平均分配夜班工作,或让连续前往的现场彼此靠近。这一区分之所以重要,是因为把所有规则都当作硬性的系统根本找不到任何可行方案,而把所有规则都当作软性的系统则会生成没人真正能执行的排班。
我们的规则没有成文,只有主管知道。该从哪里开始?
从一次规则提取会议开始:在主管编排班表时坐在旁边,对每一个决定追问原因,直到完整的清单能写满一页。然后在两周内严格按照清单执行,不做任何临场发挥。这段时间里出问题的地方,就是您缺失的规则集合,也是您日后能交给任何系统的最准确的需求说明。
如何让团队接受由系统而不是由经理生成的排班?
三件事:系统为每一项分配显示理由,哪怕只有一行;主管保留修改的权利,并记录修改理由;一个月后,比较系统的建议与实际执行情况。抵触通常不是针对自动化本身,而是针对一个没有解释的决定。
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