我们公司有三层办公区，每层两位保洁阿姨轮班。以前排班很简单：谁当周在岗，就负责自己那层的日常清洁。但总有死角——比如二层茶水间下午总是堆满杯子没人收，而一层午休后垃圾桶经常溢出来。

去年换了新物业，对方推荐了一套叫‘蓝点通用管理系统’的工具，说是能让非技术人员自己搭管理应用。行政小周一开始没抱希望，毕竟之前试过几个系统，不是太复杂就是功能僵化。但她发现这个系统有点不一样：不需要写代码，拖拽就能建表单，还能给每个任务加自定义字段。

她先从最简单的电子排班表做起。除了姓名、日期、楼层，她多加了一个勾选项：‘可支援相邻楼层15分钟’。起初只是想测试下灵活性，没想到几周后数据跑出来，发现一个规律——每周二和周四下午三点到四点，二层的临时垃圾量会突增37%。而那天正好是市场部做产品直播，围观员工喝完咖啡随手一放就走了。

更巧的是，那两天负责三层的王阿姨，刚好勾选了‘可支援’。小周试着调整排班，让王阿姨提前十分钟下楼，顺手处理茶水间。结果当天保洁满意度评分从3.8升到4.6。她把这组数据截图发到管理层群，有人随口说了一句：‘其实销售部下周也有大客户参观，会不会也这样？’

于是她在系统里又加了个联动规则：只要某楼层当天有‘大型会议’或‘对外活动’标记，系统就会自动提醒当班保洁，并在她们的任务卡上弹出提示：‘今日目标区域可能产生额外垃圾，请检查茶水间及走廊垃圾桶’。同时，系统会给行政人员生成一张热力图，用颜色深浅标出各区域预估清洁压力。

这玩意儿居然开始反向影响会议室预订了。有一次技术部想订二层大会议室搞通宵调试，提交申请时突然跳出一条提示：‘该区域明日已有高清洁负载，建议错峰使用或安排专人清理’。他们只好改到五楼去。后来才知道，是系统根据过往数据判断那段时间保洁人力紧张，自动触发了冲突预警。

最意外的是财务部也开始用这套逻辑。他们看到保洁的数据模型后，仿照着做了个‘发票集中提交期预测表’，提前一周通知各部门别扎堆报销。就连IT部都学去了，在部署新服务器前会先查‘最近是否有大型活动’，避免网络拥堵。

现在这套排班表已经不只是保洁用了。前台每天接待访客时，会顺手在系统里点一下‘是否携带外卖’，因为带餐来访者大概率会产生更多垃圾；绿植养护师傅也会更新‘本周修剪楼层’，系统自动提醒保洁当天别过度洒水，以免地面湿滑。

前几天老板路过茶水间，看墙上贴着一张A4纸，打印着本周‘流动热点预测’。他问这是什么，小周说是基于20多个微小行为数据推演出来的清洁动线优化方案。老板笑了：‘你们这是把保洁干成了运筹学啊。’

其实哪有什么高深算法，就是一个能自由加字段、设规则的系统，让人愿意把真实情况一点点填进去。比如那个‘顺手帮忙’的勾选框，现在80%以上的阿姨都会主动打钩。有人问为什么，一位老阿姨说：‘以前帮别的楼层干活，月底算绩效时根本体现不出来。现在系统记得清清楚楚，主管一眼就能看见我多干了多少活。’