从腾讯三支柱看集团企业人力资源数字化转型规划(43页PPT)(附下载方式)

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资料解读:从腾讯三支柱看集团企业人力资源数字化转型规划

详细资料请看本解读文章的最后内容

随着数字化浪潮的推进,人力资源管理正经历着深刻的变革。从传统的人事管理到现代的人力资本管理,企业正逐渐意识到人力资源不仅是成本中心,更是价值创造的核心。本文将详细解读腾讯三支柱模型在集团企业人力资源数字化转型中的应用。

数字化转型的核心理念

数字化转型的核心在于将人力资源管理转变为人力资本管理。这一转变不仅仅是技术的升级,更是管理理念的革新。传统的人力资源管理侧重于人员的基础信息和流程的标准化,而现代的人力资本管理则更关注员工的可持续发展,通过识别、提升和激励等多种手段来提高员工的价值。

人力资本管理的先进之处在于其更注重人的可持续发展。它不仅仅关注员工的现有状况,更重视通过多种“投资”手段来提高员工的能力和价值。这种管理模式强调员工的成长和发展,通过职业发展、继任者计划和能力提升等措施,激发员工的自我发展动力。

人力资源管理的三个阶段

人力资源管理经历了三个阶段:人事管理、人力资源管理和人力资本管理。每个阶段都有其独特的关注点和目标。

  1. 人事管理​:这一阶段主要关注员工的基本信息管理,如招聘、入职、离职等事务性工作。它侧重于员工的基础信息数据和流程的标准化。
  2. 人力资源管理​:在这一阶段,企业开始关注员工的能力提升和激励。通过绩效管理、培训发展和知识管理,企业致力于提高员工的工作效率和满意度。
  3. 人力资本管理​:这是最高级的阶段,企业不仅关注员工的能力提升,还注重员工的职业发展和继任者计划。通过大数据分析和人才盘点,企业能够更好地识别和培养核心人才。

人力资源三支柱模型

人力资源三支柱模型是现代企业人力资源管理的重要工具。它将人力资源管理分为三个支柱:人力资源专家中心(COE)、人力资源业务伙伴(HRBP)和人力资源共享服务平台(SSC)。

  1. 人力资源专家中心(COE)​:这一支柱负责制定人力资源政策和流程,提供专业技术支持。COE通过建立人力资源专业能力,提升公司人力资源政策、流程和方案的有效性。
  2. 人力资源业务伙伴(HRBP)​:HRBP负责将人力资源政策落实到具体业务中,提供端到端的解决方案。他们贴近业务,提供个性化的支持,确保人力资源政策与业务需求紧密结合。
  3. 人力资源共享服务平台(SSC)​:SSC负责处理日常事务,提供标准化、流程化的服务。通过集中管理,SSC提高了人力资源管理的效率,使HR能够从繁琐的事务性工作中解脱出来,专注于战略价值工作。

数字化转型的具体设计

在数字化转型的具体设计中,企业需要构建一个强大的信息系统来支持人力资源管理的各个环节。这个系统应具备以下功能:

  1. 组织发展​:通过构建“生态+”组织架构,实现组织架构的历史节点保存和人员与组织的同步更新。系统应支持职级、职位、编制等信息的分级维护和集团管控。
  2. 招聘管理​:打通内外网络,减少工作量,增强招聘效果。系统应支持简历管理、招聘渠道管理、面试和笔试安排等功能。
  3. 薪酬管理​:实现薪酬体系的标准化设计和自动化操作。系统应支持薪酬计算、薪酬总额控制和薪酬发放等功能,并与财务系统打通。
  4. 绩效管理​:通过目标层层分解和PDCA循环,实现便捷的绩效管理过程。系统应支持绩效计划制定、绩效考核和绩效反馈等功能。
  5. 人才发展​:融合人才盘点和个性化人才发展方案,实现人力资本管理。系统应支持人才盘点、培训管理和学习地图等功能。
  6. 员工关系​:通过大数据分析实现宏观管理。系统应支持员工信息管理、风险提示和统计分析等功能。

外部生态链接

在数字化转型的过程中,企业还需要积极链接外部生态资源,以提升人力资源管理的效率和效果。这包括与金融平台、商旅平台、福利平台和订餐平台等的对接,提供更加便捷和多样化的服务。

结语

人力资源数字化转型是企业提升竞争力的重要途径。通过构建强大的信息系统和引入外部生态资源,企业可以实现人力资源管理的现代化和智能化。

接下来请您阅读下面的详细资料吧。

基于分布式模型预测控制的多个固定翼无人机一致性控制(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于分布式模型预测控制的多个固定翼无人机一致性控制”展开,采用Matlab代码实现相关算法,属于顶级EI期刊的复现研究成果。文中重点研究了分布式模型预测控制(DMPC)在多无人机系统中的一致性控制问题,通过构建固定翼无人机的动力学模型,结合分布式协同控制策略,实现多无人机在复杂环境下的轨迹一致性和稳定协同飞行。研究涵盖了控制算法设计、系统建模、优化求解及仿真验证全过程,并提供了完整的Matlab代码支持,便于读者复现实验结果。; 适合人群:具备自动控制、无人机系统或优化算法基础,从事科研或工程应用的研究生、科研人员及自动化、航空航天领域的研发工程师;熟悉Matlab编程和基本控制理论者更佳; 使用场景及目标:①用于多无人机协同控制系统的算法研究与仿真验证;②支撑科研论文复现、毕业设计或项目开发;③掌握分布式模型预测控制在实际系统中的应用方法,提升对多智能体协同控制的理解与实践能力; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码逐模块分析,重点关注DMPC算法的构建流程、约束处理方式及一致性协议的设计逻辑,同时可拓展学习文中提及的路径规划、编队控制等相关技术,以深化对无人机集群控制的整体认知。
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