一篇碩士論文，把航空公司的排班謊言捅穿了

民航圈有一個流傳多年的管理話術(shù)。

每次有乘務(wù)員抱怨排班不公，管理層都會端出同一句話：

“排班結(jié)果是按照規(guī)則生成的，很公平。”

然后話題結(jié)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(xué)院發(fā)表了一篇碩士論文——《基于公平性的客艙乘務(wù)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(yè)文化墻上，是真的用數(shù)學(xué)建模。

郝蓉慧拿某國內(nèi)航空公司一個月的真實排班數(shù)據(jù)跑了一遍算法，結(jié)果顯示：

引入公平指標(biāo)后的排班方案，顯著優(yōu)于原有人工排班結(jié)果。

原來那套排班系統(tǒng)——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(zhì)上是一道數(shù)學(xué)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(xué)術(shù)上有個正式的分類：NP-hard 問題。

翻譯成人話就是：隨著航班數(shù)量增加，計算復(fù)雜度會指數(shù)級爆炸，沒有任何已知算法能在合理時間內(nèi)找到最優(yōu)解。

舉個例子感受一下——

200名乘務(wù)員，500個航班任務(wù)，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(zhì)、航線資質(zhì)、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(tǒng)方法怎么解呢？

大部分航空公司的答案是：

人工經(jīng)驗 + 簡單規(guī)則 + 大量妥協(xié)。

然后美其名曰"系統(tǒng)規(guī)則生成"。

（"系統(tǒng)"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(xué)"：生成一批隨機方案，評估優(yōu)劣，選優(yōu)汰劣，交叉變異，反復(fù)迭代。最終收斂到一個足夠好的解。

這不是玄學(xué)，是計算機科學(xué)里經(jīng)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(rèn)真對待的地方。

它把公平拆解成了三個具體指標(biāo)：

第一，長途飛行小時數(shù)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(shù)的標(biāo)準(zhǔn)差就會拉大。這個數(shù)字，騙不了人。

第二，早班/夜班次數(shù)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(shù)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(biāo)函數(shù)，公平就從一個情緒詞變成了一個可以優(yōu)化的數(shù)學(xué)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(xué)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(shù)據(jù)支持這個判斷嗎？

行為經(jīng)濟學(xué)里有一個經(jīng)典實驗——最后通牒博弈。規(guī)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(jīng)濟人模型的預(yù)測里：B應(yīng)該接受任何大于零的分配，因為有總比沒有強。

那實驗結(jié)果呢？

當(dāng)分配比例低于20%時，大多數(shù)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(jié)果。這個結(jié)論在全球幾十個國家的實驗中被反復(fù)復(fù)現(xiàn)，跨文化差異極小。

人類對不公平的厭惡，是寫進神經(jīng)系統(tǒng)里的，不是矯情。

放到航空公司環(huán)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(xié)作惡化 → 離職率上升 → 招聘與培訓(xùn)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(wù)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：

第一，沒有納入個人偏好。

現(xiàn)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(quán)是下一步需要解決的問題。

第二，靜態(tài)模型應(yīng)對不了動態(tài)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(diào)機，都會實時打亂排班。論文做的是靜態(tài)優(yōu)化，實際落地還需要動態(tài)響應(yīng)機制的調(diào)整。

第三，數(shù)據(jù)規(guī)模有限。

一個月的數(shù)據(jù)，對于驗證算法是夠的；但大型航司一年幾萬個航班任務(wù)，算法的擴展性還需要更大規(guī)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(xué)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(xué)的基本結(jié)論。如果你是航司排班負(fù)責(zé)人，我給三條建議：

1、建立多目標(biāo)排班系統(tǒng)，把效率、公平、疲勞管理同時納入優(yōu)化目標(biāo)；

2、公開排班規(guī)則，讓員工知道系統(tǒng)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(guān)注與三連。