Conceito: anomalias de horas

Anomalias de horas são blocos de horas que, por algum motivo, são atípicos para um trabalhador. O Workday usa o aprendizado de máquina para determinar os padrões normais de entrada de horas dos trabalhadores a partir de dados históricos com base em:

Entradas de horas
Ausências
Programações de trabalho
Se os aprovadores de horas aprovaram, recusaram, corrigiram ou devolveram blocos de horas semelhantes

O Workday identifica os blocos de horas que violam esses padrões e atribui uma pontuação a eles. Essa pontuação quantifica a probabilidade de um bloco de horas ser anômalo. Quando o Workday identifica um bloco de horas como anômalo, isso não significa que o bloco de horas é inválido. Em vez disso, o bloco de horas é atípico e pode requerer atenção adicional.

Depois que o Workday identifica blocos de horas anômalos, você pode:

Criar relatórios personalizados para visualizar pontuações e principais motivos de anomalias de horas para blocos de horas.
Acessar o relatório
Tendências de anomalias de horas
para visualizar tendências de anomalias de horas por organização de supervisão.
Permitir que gestores e responsáveis pelo controle de horas vejam e tomem medidas quanto às anomalias de horas no relatório
Revisar horas
.

A detecção de anomalias de horas tem como objetivo complementar as validações de entrada de horas. As validações de entrada de horas e as condições de regras são a melhor maneira de detectar erros conhecidos. Como alternativa, a detecção de anomalias de horas ajuda a identificar entradas de horas incomuns que não violam validações.

O modelo de aprendizado de máquina observa as ações (aprovar, recusar, corrigir, devolver) executadas por gestores, administradores e trabalhadores. Usando esses dados, o modelo entende quais tipos de entradas de horas são aceitáveis ou inaceitáveis. Por exemplo, um gestor aprova regularmente os blocos de horas de um trabalhador, que é das 8h às 17h de segunda a sexta-feira. Ao longo do tempo, o Workday entende que os blocos das 8h às 17h são aceitáveis. Por outro lado, um trabalhador informa blocos de horas das 7h às 23h várias vezes, e o gestor os devolve repetidamente. O Workday entende que esse comportamento não é aceitável e atribui uma pontuação de anomalia mais alta aos blocos de horas futuros semelhantes.

À medida que o Workday observa mais e mais ações, o modelo de aprendizado de máquina identifica anomalias com mais precisão. No entanto, isso significa que o Workday não é capaz de detectar anomalias se um gestor ou administrador nunca tomou medidas a respeito delas. Exemplo: um trabalhador envia incorretamente horas em um sábado, de 1h às 5h. Desde a habilitação da detecção de anomalias de horas no locatário, os trabalhadores não inseriram nenhum bloco de horas semelhante e os administradores não tomaram medidas em relação a blocos de horas semelhantes. O Workday não sinaliza esse bloco de horas como anômalo. Assim que o gestor executa uma ação no bloco, o Workday começa a entender que tal bloco e os blocos semelhantes são inaceitáveis. O Workday então atribui uma pontuação de anomalia mais alta a blocos de horas semelhantes.

O modelo treina com base em dados históricos de horas de cada trabalhador. Para ter dados suficientes para a análise do modelo, a Workday recomenda que você implemente o controle de horas pelo menos um ano antes de implementar a detecção de anomalias de horas. Recomendamos que você aceite o serviço de aprendizado de máquina e as categorias de dados para gestão de pessoal em um locatário de produção para que o modelo possa ser treinado com dados dinâmicos por pelo menos três semanas. Você pode monitorar os resultados no relatório

Tendências de anomalias de horas

. Aguarde até que os resultados das anomalias estejam consistentes antes de torná-los visíveis no relatório

Revisar horas

. Para ocultar anomalias de horas dos gestores e aprovadores de horas durante esse período, não marque a caixa de seleção

Incluir anomalias de horas

na tarefa

Editar modelo de aprovação de horas

.

O teste dessa funcionalidade em um locatário que não seja de produção tem limitações, pois o modelo precisa de um fluxo constante de dados dinâmicos para aprender os padrões de blocos de horas aceitáveis e inaceitáveis. Quando você aceita a detecção de anomalias de horas no seu locatário de produção, o modelo de aprendizado de máquina pode acessar mais dados e melhorar rapidamente a precisão. Se você precisar testar a detecção de anomalias de horas em um locatário que não seja de produção, habilite a funcionalidade nos locatários de implementação. Para gerar anomalias de horas em um locatário que não seja de produção, você precisa enviar e aprovar ou recusar blocos de horas nesse locatário.

Embora possa haver vários fatores que contribuem para que um bloco de horas seja anômalo, o Workday identifica apenas um principal motivo de anomalia possível para cada bloco. O relatório Revisar horas mostra as anomalias que os gestores podem solucionar. Os possíveis motivos da anomalia incluem:

Motivo	Descrição	Em Revisar horas?
Quantidade calculada	A quantidade de horas que o trabalhador informou é maior ou menor que a quantidade programada.	Sim
Registro de entrada	O registro de entrada ocorre fora do horário normal do registro de entrada do trabalhador (com base no calendário de programação de trabalho).	Sim
Registro de saída	O registro de saída ocorre fora do horário normal do registro de saída do trabalhador (com base no calendário de programação de trabalho).	Sim
Dia do mês	O trabalhador informou horas para um dia do mês em que normalmente não trabalha.
Dia da semana	O trabalhador informou horas para um dia da semana em que normalmente não trabalha.	Sim
Tipo de colaborador Local Tipo de local Perfil de cargo Organização de supervisão Tipo de trabalhador	O trabalhador pertence a um tipo de colaborador, tipo de trabalhador, perfil de cargo ou organização de supervisão que frequentemente tem entradas de horas anômalas. Exemplo: membros da organização de vendas têm níveis mais altos de anomalias de horas porque informam horas em dispositivos móveis enquanto viajam. O Workday leva esse fator em consideração quando determina o principal motivo possível da anomalia.
Modified by Others	Alguém que não seja o trabalhador modificou o bloco de horas.
Bloco de horas do trabalhador - Posição	Um trabalhador com várias posições informou uma ou mais posições diferentes daquelas em que ele normalmente trabalha.
Bloco de horas do trabalhador - Projeto	Um trabalhador de Projetos informou um ou mais projetos diferentes dos que ele geralmente trabalha.
Quantidade reportada	A quantidade de horas informadas pelo trabalhador é maior ou menor que o padrão típico de entrada de horas do trabalhador.	Sim
Diferença entre quantidade reportada e programada	A quantidade de horas que o trabalhador informou é maior ou menor que a quantidade programada.	Sim
Data do turno	A data do turno no bloco de horas pode não ser habitual.
Total de anomalias de horas	O trabalhador tem um histórico de várias entradas de horas anômalas.
Etiquetas de cálculo de horas	O trabalhador informou horas para uma ou mais etiquetas de cálculo de horas que ele normalmente não usa.
Histórico de eventos de marcação de ponto	O histórico de eventos de marcação de ponto do bloco de horas pode incluir um registro de entrada e/ou de saída não realizados.
Tempo na posição	Trabalhadores que estão em uma posição por um determinado período podem informar mais anomalias do que outros. Por exemplo, um trabalhador está há pouco tempo em uma nova posição e informou um bloco de horas anômalo. O principal motivo da anomalia pode ser o Tempo na posição.
Tipo de período	O tipo de hora inserido é diferente do tipo de hora normal do trabalhador.	Sim
Worktags	As worktags informadas pelo trabalhador são diferentes das que ele normalmente informa.	Sim

O Workday usa uma pontuação de confiança das irregularidades para quantificar a probabilidade de uma entrada de horas ser anômala. O nível de confiança da anomalia é:

Baixo, quando corresponde a 50 a 80 por cento.
Médio, quando corresponde a 80 a 90 por cento.
Alto, quando corresponde a 90 a 100 por cento.

Você pode incluir a pontuação de anomalias em relatórios personalizados usando o campo de relatório

Pontuação de anomalias de horas

no objeto de negócios Bloco de horas.

Você pode habilitar a exibição de anomalias de horas no relatório

Revisar horas

. Quando você exibe anomalias em Revisar horas, gestores e responsáveis pelo controle de horas podem identificar rapidamente os problemas de entrada de horas que precisam de atenção. O Workday exibe um filtro

Trabalhadores com possíveis anomalias de horas

na página de resumo do relatório

Revisar horas

. O Workday também exibe estas colunas:

Total de possíveis anomalias de horas
na página de resumo
Motivo de possível anomalia de horas
na visualização de detalhes do trabalhador
Nível de confiança das anomalias de horas
na visualização de detalhes do trabalhador

O relatório

Revisar horas

exibe apenas anomalias de horas que os gestores podem solucionar. Exemplos:

Os gestores só podem aprovar as horas enviadas. O Workday não exibe anomalias relacionadas a horas aprovadas ou não enviadas.
As horas precisam estar prontas para serem aprovadas sem erros. Os gestores não podem aprovar horas com erros.
O Workday não exibe anomalias de horas relacionadas a perfis de cargo porque os gestores não podem modificar esses perfis no relatório Revisar horas.