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      一篇碩士論文,把航空公司的排班謊言捅穿了

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      民航圈有一個流傳多年的管理話術。

      每次有乘務員抱怨排班不公,管理層都會端出同一句話:

      “排班結果是按照規則生成的,很公平。”

      然后話題結束,情緒被壓下去,問題沒有被解決。每次聽到,我都想問一個問題:

      你說的"公平",到底是誰定義的什么樣的“公平”?

      先說一個讓人不舒服的事實

      2024年,中國民用航空飛行學院發表了一篇碩士論文——《基于公平性的客艙乘務員排班研究》(郝蓉慧,2024)

      這篇論文做了一件很簡單但很扎心的事:

      它把"公平"量化了。

      不是喊口號,不是寫在企業文化墻上,是真的用數學建模。

      郝蓉慧拿某國內航空公司一個月的真實排班數據跑了一遍算法,結果顯示:

      引入公平指標后的排班方案,顯著優于原有人工排班結果。

      原來那套排班系統——就是管理層口中"絕對公平"的那個——被一篇碩士論文的算法給比下去了。

      排班問題,本質上是一道數學題

      很多人以為排班是行政工作。

      但其實不是的。航空公司排班問題,學術上有個正式的分類:NP-hard 問題。


      翻譯成人話就是:隨著航班數量增加,計算復雜度會指數級爆炸,沒有任何已知算法能在合理時間內找到最優解。

      舉個例子感受一下——

      200名乘務員,500個航班任務,每個航班需要5到10人,同時要滿足值勤時限、休息時限、機型資質、航線資質、人員等級配置……

      這不是俄羅斯方塊。這是幾十萬塊拼圖的俄羅斯方塊,而且每一塊形狀都在變。那傳統方法怎么解呢?

      大部分航空公司的答案是:

      人工經驗 + 簡單規則 + 大量妥協。

      然后美其名曰"系統規則生成"。

      ("系統"兩個字,承載了多少甩鍋的重量。)

      郝蓉慧的論文選擇了另一條路來試圖理解并解決這個問題——遺傳算法


      所謂的遺傳算法,其實底層邏輯很"生物學":生成一批隨機方案,評估優劣,選優汰劣,交叉變異,反復迭代。最終收斂到一個足夠好的解。

      這不是玄學,是計算機科學里經過幾十年驗證的成熟方法。

      "公平"不是感覺,是可以被測量的變量

      這才是這篇論文最值得認真對待的地方。

      它把公平拆解成了三個具體指標:

      第一,長途飛行小時數分布。

      長航線意味著更長的值勤時間和更高的疲勞積累。如果某些人長期承包長航線,另一些人只飛短途,飛行小時數的標準差就會拉大。這個數字,騙不了人。

      第二,早班/夜班次數分布。

      凌晨三點的航班是什么體驗,民航人不需要我解釋。一個月早班十次和早班兩次,生理成本差距是真實存在的,不是"心理問題"。

      第三,客艙配置人數差異。

      同樣是上班,配置人手多的班次,個人工作強度低。這也是一種隱形的資源分配。

      把這三個變量整合進目標函數,公平就從一個情緒詞變成了一個可以優化的數學對象。

      凡是不能測量的東西,基本上也無法管理。

      這不是我說的,這是管理學里最基本的原則。

      有人會說:公平會降低效率

      這個觀點我聽過很多次,每次都想反問一句:

      你有數據支持這個判斷嗎?

      行為經濟學里有一個經典實驗——最后通牒博弈。規則很簡單:A拿到一筆錢,提出如何分配;B可以選擇接受或拒絕,但一旦拒絕,兩人都什么也得不到。

      在理性經濟人模型的預測里:B應該接受任何大于零的分配,因為有總比沒有強。

      那實驗結果呢?

      當分配比例低于20%時,大多數人選擇拒絕。也就是說寧愿選擇兩敗俱傷,也不接受不公平的結果。這個結論在全球幾十個國家的實驗中被反復復現,跨文化差異極小。

      人類對不公平的厭惡,是寫進神經系統里的,不是矯情。

      放到航空公司環境里,邏輯就很清楚了:

      排班長期不公平 → 員工滿意度下降 → 團隊協作惡化 → 離職率上升 → 招聘與培訓成本暴增。

      郝蓉慧的論文在摘要里直接寫明:排班不公平已成為乘務員流失的重要原因之一。所以"公平降低效率"這個判斷,搞反了因果鏈條。短期讓渡了一點所謂效率,長期付出的組織代價,要高得多。

      這篇論文的局限,我也替它說

      我不打算只說好話。

      論文有三個明顯的邊界問題:

      一,沒有納入個人偏好。

      現實中有人喜歡飛長航線,有人偏好短途。絕對平均分配,反而可能降低整體滿意度。所以偏好加權是下一步需要解決的問題。

      二,靜態模型應對不了動態擾動。

      民航有一條鐵律:計劃永遠趕不上變化。延誤、天氣、臨時調機,都會實時打亂排班。論文做的是靜態優化,實際落地還需要動態響應機制的調整。

      三,數據規模有限。

      一個月的數據,對于驗證算法是夠的;但大型航司一年幾萬個航班任務,算法的擴展性還需要更大規模的壓力測試。

      這三個局限不是否定這篇論文的理由,而是它下一步需要去進步的方向。科學研究本來就是這樣工作的——先把問題定義清楚,再一步步逼近答案。

      最后說一件管理層不愿意說的事

      很多排班矛盾,核心不是算法問題,是信息不對稱問題

      員工不知道排班邏輯,就會自動腦補。而人類的腦補,基本從來都不往好處想。

      透明度,本身就是公平的組成部分。

      這不是情懷,這是組織行為學的基本結論。如果你是航司排班負責人,我給三條建議:


      1、建立多目標排班系統,把效率、公平、疲勞管理同時納入優化目標;

      2、公開排班規則,讓員工知道系統是怎么跑的,不是誰在后臺操作的;

      3、允許航班交換機制,算法解決公平,彈性解決個性,兩者不沖突。

      全文完,如果覺得不錯請關注與三連。

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