Concepto: anomalías horarias

Las anomalías horarias son bloques de horas que, por uno o varios motivos, son atípicos para un trabajador. Workday utiliza el aprendizaje automático para determinar los patrones de entrada de horas normales de los trabajadores a partir de datos históricos en función de:

Entradas de horas.
Vacaciones y permisos.
Horarios de trabajo.
Si los aprobadores de horas han aprobado, denegado, corregido o devuelto bloques de horas similares.

Workday identifica los bloques de horas que infringen estos patrones y asigna una puntuación al bloque de horas. Esta puntuación cuantifica la probabilidad de que el bloque de horas sea anómalo. Cuando Workday identifica un bloque de horas como anómalo, no significa que no sea válido. El bloque de horas es atípico y puede requerir atención adicional.

Una vez que Workday identifica los bloques de horas anómalos, puede hacer lo siguiente:

Crear informes personalizados para consultar las puntuaciones de anomalías horarias y los principales motivos de dichas anomalías en los bloques de horas.
Acceder al informe
Tendencias de anomalía horaria
para consultar las tendencias de anomalía horaria por organización de supervisión.
Permitir que los gerentes y los responsables de controlar el tiempo vean y lleven a cabo acciones en las anomalías horarias del informe
Revisión de horas
.

La detección de anomalías horarias está destinada a complementar las validaciones de entrada de horas. Las validaciones de entrada de horas y las condiciones de regla son la mejor forma de detectar errores conocidos. Como alternativa, la detección de anomalías horarias le ayuda a identificar las entradas de horas inusuales que no infrinjan las validaciones.

El modelo de aprendizaje automático va observando las acciones (aprobación, denegación, corrección o devolución) realizadas por los gerentes, administradores y trabajadores. Mediante estos datos, el modelo aprende qué tipos de entradas de horas son aceptables o inaceptables. Ejemplo: un gerente aprueba periódicamente los bloques de horas de un trabajador de 8:00 a. m. a 5:00 p. m. de lunes a viernes. Con el tiempo, Workday se da cuenta de que los bloques de 8:00 a. m. a 5:00 p. m. son aceptables. Como alternativa, un trabajador introduce repetidamente bloques de horas de 7:00 a. m. a 11:00 p. m., mientras que el gerente devuelve repetidamente los bloques de horas. Workday se da cuenta de que este comportamiento no es aceptable y asigna una puntuación de anomalía más alta a futuros bloques de horas similares.

A medida que Workday va observando cada vez más acciones, el modelo de aprendizaje automático va identificando las anomalías con mayor exactitud. No obstante, esto significa que Workday no podrá detectar anomalías si un gerente o administrador nunca ha realizado ninguna acción al respecto. Ejemplo: un trabajador envía incorrectamente las horas de un sábado de 1:00 a. m. a 5:00 a. m. Desde que se activó la detección de anomalías horarias en el entorno de cliente, los trabajadores no han introducido ningún bloque de horas similar y los administradores no han realizado ninguna acción en bloques de horas similares. Workday no marca este bloque de horas como anómalo. En cuanto el gerente aplique alguna acción en el bloque, Workday empezará a darse cuenta de que este bloque y otros similares no son aceptables. A continuación, Workday asignará una puntuación de anomalía más alta a los bloques de horas similares.

El modelo se entrena con los datos históricos de horas de cada trabajador. Para tener suficientes datos para que el modelo los analice, Workday recomienda implementar Time Tracking al menos un año antes de implementar la detección de anomalías horarias. Le recomendamos que acepte el servicio de aprendizaje automático de gestión de personal y las categorías de datos en un entorno de cliente de producción para que el modelo pueda entrenarse con datos activos durante al menos 3 semanas. Puede supervisar los resultados en el informe

Tendencias de anomalía horaria

. Espere hasta que los resultados de las anomalías sean coherentes antes de hacerlos visibles en el informe

Revisión de horas

. Si desea ocultar las anomalías horarias a los gerentes y aprobadores de horas durante este periodo, no seleccione la casilla

Incluir anomalías horarias

en la tarea

Edición de plantilla de aprobación de horas

.

Probar esta función en un entorno de cliente que no sea de producción tiene limitaciones porque el modelo necesita un flujo constante de datos activos para aprender los patrones de bloques de horas aceptables e inaceptables. Cuando acepta la detección de anomalías horarias en su entorno de cliente de producción, el modelo de aprendizaje automático puede acceder a más datos y mejorar rápidamente la precisión. Si necesita probar la detección de anomalías horarias en un entorno de cliente que no sea de producción, puede activar la función en los entornos de cliente de implementación. Para generar anomalías horarias en un entorno de cliente que no sea de producción, debe enviar y aprobar o denegar bloques de horas en ese entorno de cliente.

Si bien puede haber varios factores que contribuyan a que un bloque de horas sea anómalo, Workday identifica solo un motivo principal de posible anomalía para cada bloque de horas. Puede consultar las anomalías en las que un gerente puede realizar acciones en el informe Revisión de horas. Entre los motivos de posible anomalía, se incluyen los siguientes:

Razón	Descripción	En Revisión de horas
Cantidad calculada	La cantidad de horas que ha introducido el trabajador es superior o inferior a la cantidad de horas programadas.	Sí
Registro de entrada	El registro de entrada se produce fuera de la hora de registro de entrada habitual del trabajador (según su calendario de horario de trabajo).	Sí
Registro de salida	El registro de salida se produce fuera de la hora de registro de salida habitual del trabajador (según su calendario de horario de trabajo).	Sí
Día del mes	El trabajador ha introducido las horas de un día del mes en el que normalmente no trabaja.
Día de la semana	El trabajador ha introducido las horas de un día de la semana en el que normalmente no trabaja.	Sí
Tipo de empleado Ubicación Tipo de ubicación Perfil de puesto Organización de supervisión Tipo de trabajador	El trabajador pertenece a un tipo de empleado, tipo de trabajador, perfil de puesto u organización de supervisión que suele tener entradas de horas anómalas. Ejemplo: el equipo de ventas tienen niveles más altos de anomalías horarias porque introducen horas en dispositivos móviles mientras viajan. Workday tiene en cuenta este factor a la hora de determinar el principal motivo de la anomalía.
Modificada por otros	Una persona que no es el trabajador ha modificado el bloque de horas.
Bloque de horas de trabajador de posición	Un trabajador con varias posiciones ha introducido una o varias posiciones distintas de las que suele ocupar.
Bloque de horas de trabajador de proyectos	Un trabajador de proyectos ha introducido uno o varios proyectos distintos de aquellos en los que suele trabajar.
Cantidad notificada	La cantidad de horas que ha introducido el trabajador es superior o inferior al patrón de entrada de horas típico del trabajador.	Sí
Diferencia entre cantidad programada y notificada	La cantidad de horas que ha introducido el trabajador es superior o inferior a la cantidad de horas programadas.	Sí
Fecha de turno	La fecha de turno en el bloque de horas podría ser inusual.
Recuento de anomalía horaria	El trabajador tiene un historial de varias entradas de horas anómalas.
Etiquetas de cálculo de horas	El trabajador ha introducido horas para una o varias etiquetas de cálculo de horas que no suele utilizar.
Historial de evento horario	El historial de evento horario del bloque de horas podría incluir la ausencia de un registro de entrada, de salida o de ambos.
Tiempo en posición	Los trabajadores que han estado en una posición durante un tiempo determinado pueden introducir más anomalías que otros. Ejemplo: un trabajador acaba de empezar en una nueva posición y ha introducido un bloque de horas anómalo. Su posible motivo principal de anomalía podría ser el tiempo en posición.
Tipo de jornada	El tipo de jornada introducido es diferente al habitual del trabajador.	Sí
Worktags	Los worktags que ha introducido el trabajador son diferentes de los que suele introducir.	Sí

Workday utiliza una puntuación de confianza de anomalía para cuantificar la probabilidad de que una entrada de horas sea anómala. El nivel de confianza de anomalía es:

Bajo cuando corresponde del 50 al 80 %.
Medio cuando corresponde del 80 al 90 %.
Alto cuando corresponde del 90 al 100 %.

Puede incluir la puntuación de anomalía en informes personalizados mediante el campo de informe

Puntuación de anomalía horaria

en el objeto de gestión Bloque de horas.

Puede activar la visualización de anomalías horarias en el informe

Revisión de horas

. Cuando muestra las anomalías en Revisión de horas, los gerentes y los responsables de controlar el tiempo pueden identificar con rapidez los problemas de entrada de horas que requieren su atención. Workday muestra un filtro llamado

Trabajadores con posibles anomalías horarias

en la página de resumen del informe

Revisión de horas

. Workday también muestra las siguientes columnas:

Recuento de posible anomalía horaria
en la página de resumen
Motivo de posible anomalía horaria
en la vista de detalles del trabajador
Nivel de confianza de anomalía horaria
en la vista de detalles del trabajador

El informe

Revisión de horas

solo muestra anomalías horarias en las que un gerente puede realizar acciones. Ejemplos:

Los gerentes solo pueden aprobar las horas enviadas. Workday no mostrará anomalías horarias relacionadas con horas aprobadas o no enviadas.
Las horas deben estar listas para aprobarse sin errores. Los gerentes no pueden aprobar horas con errores.
Workday no mostrará anomalías horarias relacionadas con los perfiles de puesto porque los gerentes no pueden modificar los perfiles de puesto desde el informe Revisión de horas.