东北财经大学现代供应链管理研究院佟婷婷教授、管理科学与工程学院/辽宁省大数据管理与优化决策重点实验室吴志樵教授和兰永恒博士研究生，与亚利桑那州立大学尚广志副教授合作撰写的论文“Frontiers in Operations: When Does Schedule Consistency Improve Shift Worker Productivity?”被国际运营管理领域顶级期刊Manufacturing & Service Operations Management (M&SOM)正式接收，并发表在极具影响力的“Frontiers in Operations”（运营前沿）专栏。
该专栏仅由M&SOM 领域主编与资深编辑构成评审团队，目前每两年评选一次。评审委员会对该工作给予了高度评价，指出论文基于京东智能履约中心详实独特的微观数据，在解决遗漏变量偏差与内生性方面展现了卓越的计量严谨性，不仅在物流机器人与员工指派领域作出了有趣的理论贡献，更为企业提供了清晰且极具价值的管理建议。
该研究聚焦于仓储物流场景下的拣货与上货任务，创新性地引入了“夜班时段”与“计件工资制”两个关键情境，对排班一致性与员工生产率之间的关系进行了多维度的深度剖析。文章拓展了现有的生物节律同步理论，通过精细化的实证分析得出以下结论。首先，“日内时段一致性”并非总是正向作用。研究发现，虽然其在日间时段能提升效率，但在夜间睡眠时段反而会显著降低生产率。其次，在计件工资制下，排班一致性对生产率的影响幅度是传统时薪制下的4到8倍，揭示了薪酬结构的重要性。另外，相比于易受天气等环境因素干扰的“日内时段一致性”（提升幅度约2.03%），“周内天数一致性”展现出了更强的稳健性和经济价值——其能将生产率显著提升9.20%。同时，排班一致性对新员工的边际收益最大，且这种收益随经验积累而衰减的速度比既往文献报道的要慢得多。最后，基于上述发现，论文通过数值模拟构建了一套“一致性感知”的排班策略，建议管理者应将“周内天数一致性”作为首要运营杠杆，尤其是在应对新员工入职及复杂环境因素干扰时，该策略能显著优化劳动力配置效率。
Manufacturing & Service Operations Management 是美国运筹学和管理学研究协会（INFORMS）运营管理类旗舰期刊，同时入选UTD24与FT50，是管理科学领域国际公认的顶尖期刊。该篇文章是辽宁省大数据管理与优化决策重点实验室团队围绕京东智能履约中心发表的又一篇代表性研究成果，也是以现代供应链管理研究院为署名单位发表的第27篇UTD24国际顶级期刊论文。
撰稿：佟婷婷 兰永恒 审核：吴志樵 张颖 单位：管理科学与工程学院 现代供应链管理研究院
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