端午節連假有3天!國定假日、連假上班、加班薪資怎麼算?
端午節連假有3天!國定假日、連假上班、加班薪資怎麼算?

6月14日端午節為國定假日,政府行政機關辦公日曆表規定要放假,形成6月12至14日連放3天的端午節連假。

端午節將至,你的公司也比照政府行政機關辦公日曆表休假嗎?今年的端午節連假為6月12日(星期六)至6月14日(星期一),為期共3天。若雇主徵得勞工同意,請員工在連假期間出勤加班,該怎麼給假、給薪呢?

端午節為國定假日,6/14要放假

若公司屬周一至周五為工作日、周六為休息日、周日為例假的出勤模式,端午節6月14日(星期一)原為工作日,應依《勞基法》放假,形成連放3天假。

端午節連假上班、加班,薪水怎麼算?

進一步舉例,以一例一休為前提、比照行政機關辦公日曆形成3天端午連假的情境中,假設你的薪水為36000元,推算平日時薪為150元,工資給付規定如下:

6/14為端午節,屬國定假日,應多得一日工資

6月14日為端午節,當天性質為國定假日,依法應給假並給薪,出勤則薪資應加倍發給。所謂「加倍發給」,是指當日出勤的話,除了原有的工資外,無論當天加班幾小時,只要在1-8小時以內,統一多給一日工資。

簡單來說,如果在當天出勤工作8小時內,除了原本已有的薪資外,可多獲得:150元×8小時=1200元。

6/12屬休息日,應獲得加班費

由於當天性質為休息日,假如當天出勤8小時,應以加班費計算,將獲得以下工資:150元×2小時×4/3+150元×6小時×5/3=1900元。

6/13屬例假日,不得隨意使勞工出勤

例假日在正常情況下不得使勞工於例假出勤工作。若因天災、事變或突發事件,有繼續工作之必要時,工資應加倍發給,並應於事後補假休息。換句話說,若當日出勤8小時,除了原本已有的薪資外,可多獲得:150元×8小時=1200元。

國定假日加班費
端午連假期間員工若出勤加班,雇主應依「一例一休」規定給假、給薪。
圖/ 王宥筑 製圖

補充:排班制或變形工時怎麼辦?

採「排班制」或「變形工時」之行業的讀者注意,因您的公司並非參考政府的辦公日曆表出勤,仍要依照勞工和雇主之間約定的工作日、休息日及例假出勤與休假。

在2021年6月的30天內,必須排入4個例假日與4個休假日。之後再把端午節1個國定假日補假放進班表。安排時須注意以下兩點:

  • 國定假日當天休假:公司未事先調移國定假日,國定假日當天又遇到休息日、例假,應在其他工作日補休。若國定假日當天正好為免出勤日(空班日),則不用補假。

  • 國定假日當天上班:經勞資協商、勞工同意後,可將國定假日調移至其他工作日放假,且調移的日期須明確訂定;若未調移,當天上班薪水仍加倍發給。

工作性質為時薪制的讀者則要注意,國定假日的薪資是以當天出勤時數,直接給予兩倍工資的。例如時薪160元,當日出勤8小時,可獲得:160元×8小時×2倍=2560元。

此外,由於時薪制無法採用「變形工時」制度,所以仍應依照《勞基法》第36條「每七日中應有二日之休息,其中一日為例假」的原則安排休息日,當工作日達到第六天的時候,雇主應另外計算休息日的加班費。

以上為今年端午節連假上班的薪資算法。

本文授權轉載自:經理人

責任編輯:郭昱彣

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為何台灣製造業在「智慧製造」卡關?AWS白皮書點出問題,提供實踐最佳解
為何台灣製造業在「智慧製造」卡關?AWS白皮書點出問題,提供實踐最佳解
2025.08.13 |

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擔心無法回本、缺乏知識技術,台灣升級「智慧製造」卡關中

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AWS
圖/ AWS

此外,勞動力老化也是台灣製造業的問題。以國發會數據估算,2030 年台灣 50 歲以上就業人口將達 23.8%,導致技術傳承與產線穩定性受衝擊;同時 2050 年淨零碳排目標,迫使製造業必須進行碳盤查與能源優化;加上雖然 9 成企業已啟動數位化,但多數仍停留在營運系統,生產端 IoT 與 AI 應用不足,數據價值未被充分釋放。上述都恐將成台灣製造業升級的阻礙。

全球製造業大變局,智慧製造成關鍵突破口

根據媒體《DIGITIMES》研究,全球智慧製造市場規模將從 2024 年的 3,212 億美元,快速成長至 2033 年的 1 兆 1,583 億美元,年複合成長率高達 13.7%。在社會和全球趨勢的推動下,不只對台灣的製造業帶來新的壓力和挑戰,同時也催生了產業升級需求。

所幸,隨著智慧製造的 4 大技術日益成熟,替台灣製造業帶來更多可能。目前,IoT 透過連接感測器與生產設備,已實現即時監控與資料收集,並支援預測性維護與生產最佳化。世界製造業基金會報告顯示,IoT 已成企業智慧製造的首要投資項目;此外,智慧製造上,AI 現已被廣泛應用於品質檢測、生產流程優化與預測性維護,企業若結合機器學習、深度學習與生成式 AI,即能以數據驅動決策,提升生產靈活性並降低成本。

同時,隨著「數位雙生」的發展,企業可藉其進行「虛擬試錯」與「情境模擬」,在導入新技術前,先模擬其對現有產線的影響,或預測潛在風險與資源耗損,避免浪費;另外,在 AI 大規模應用下,數據隱私、安全風險成為顧慮。「主權 AI」確保企業在可信的基礎架構中進行數據分析與模型訓練,降低數據外流風險,並支援在地資料中心部署,以滿足低延遲、高安全需求。企業若在產業升級中,將智慧製造的 4 大技術整合,即能在自家領域有效推進。

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