餐饮业连锁化趋势明显，用工量通常较大，门店分散且人员众多，导致考勤、招聘、薪资发放等管理任务耗时耗力且容易出现差错，各门店人力资源管理人员能力不一，导致品牌集团制定的政策、制度和流程无法有效贯彻实施，人力资源管理的幅度与层次比一般企业更复杂，难以统一控制员工行为和管理标准。同时，餐饮业这种营业波峰波谷周期明显且基础岗位数量多的业态，越来越多采用灵活用工形式，不同的员工类型和就业形式，如正式员工、兼职工、外包工等，也给人力资源管理带来了困难。
红海云智能排班软件在采集这些企业工时数据和其他相关信息后，会在系统上进行自动化处理：
工时数据处理：收集并处理大量的工时数据，包括员工固定工时、可变工时、历史工时、技能水平等数据，结合营业数据及外部数据等，基于历史数据建立模型进行数据分析，实现业务和工时预估，给出智能排班预测与建议。
智能划线排班：基于智能算法，系统可结合历史营业数据进行门店营业额和时段来客数预测。根据门店的人效标准，系统自动测算理论用人数和可排工时范围，并结合岗位用人需求、假勤情况等信息智能生成划线排班结果。通过预排班流程管理，店长可以根据排班结果，在此标准范围内进行预排班。排班工时可精确到0.5小时。
工时合规管理：排班引擎支持标准工时制、综合工时制、不定时工时制等多种工时制度的合规控制，可兼顾法律合规性规则、公司合规性规则、员工主观/客观因素，检测排班合理性。同时，满足排班工时结转、加班工时结转，休息工时结转以及积提假（存借休）等结转场景。
红海云-智能排班
除了智能化支持精细排班外，企业可在智能排班软件中实现跨店支援借调，实现多店之间人力共享，系统将自动对借调员工的出勤时间进行拆分统计，将借调产生的实际工时成本分摊到对应的被支援门店。这些措施都有助于减少员工在岗时间，提高员工的利用率，从而节省成本，提高经营利润。
不少餐饮人会觉得，排班可以靠每个店的店长自行解决，但实际上，连锁餐饮企业实现精益化工时排班制度是非常严密和精细的，涉及到固定工时、可变工时，以及相应的工时指引表安排、班次记录表和班次明细表的制定等，排班的程序非常细致，涉及到员工的不同工作需求和具体岗位，各餐饮门店经理需要根据员工熟手程度、餐厅动线、菜品结构，结合记录实际每小时交易数据来制定排班计划，尤其是可变工时排班，且需要周期性调整计划，比如连锁餐饮企业建议各门店PTC会达到5.5~6.5时，每个月调整一次。
很多餐饮门店过分依赖店长的能力后，一是，一旦店长安排出现偏差，就可能会出现排班不合理、甚至是员工流失的情况。二是，让连锁餐饮企业的劳动力管理离标准化、体系化都比较远。如何才能优化门店的运营效率，提高员工积极性，也成为连锁餐饮企业需要面对和探讨的问题。
因此，引入一套智能化的数字化排班系统对于餐饮行业管理者来说将是一项非常值得投资的举措，通过数字化排班系统，总部能帮助各门店可以更加高效地应对排班中的挑战，保证人力资源的合理利用，提高管理效率，提供员工工作效率和满意度，同时可以通过数据分析优化排班方案，最终提升餐厅的整体运营效果。
以红海云智能排班软件为例，利用系统追踪和分析储存的餐饮企业劳动力工时数据，预测排班需求，根据门店的营业情况和客流高峰、低谷时段，通过系统精算算法进行人力需求的精准安排。