基于人本理念的绩效管理体系设计(六)

本文介绍了一家公司如何通过建立平衡计分卡(BSC)为基础的一级KPI体系来明确发展目标,并进一步将其分解为部门二级KPI的过程。以物业资产部为例,详细展示了如何设定部门策略目标并制定部门经理的关键绩效指标(KPI)。

根据分析,公司管理层一致认为本公司目前处于规范调整的阶段,目前最需解决的问题是各种人才的引入,学校管理的规范化以及后勤服务的提升与创新。在公司对将来的发展目标达成了共识并对公司的发展战略目标进行了重新的构建之后,依据平衡计分卡原则将其进行分解,从而获得了企业一级 KPI

   建立以 BSC 为基础的部门经理KPI

  在公司一级 KPI 体系建立以后,接下来的工作就是继续将其分解为部门二级 KPI 体系。在指标分解过程中,依然采用平衡记分卡原则,即根据公司的发展战略目标,对各部门的职责进行定位,分别确定部门的财务策略目标、客户策略目标、内部流程策略目标以及学习与成长策略目标,以公司物业资产部为例,表3对该部门四个指标在策略方面的目标进行了确定。

 

  在落实了企业一级KPI 及部门策略目标后,与各部门经理对其所在的部门进行了深入细致的分析和研究,并根据管理高层的要求,制定出部门经理KPI。下面仍以公司客户管理中心为例,表4为该部门基于平衡记分卡原则的部门二级关键绩效指标评分表,同时也是资产部经理的 KPI 指标评分表。

 

【EI复现】基于深度强化学习的微能源网能量管理与优化策略研究(Python代码实现)内容概要:本文围绕“基于深度强化学习的微能源网能量管理与优化策略”展开研究,重点利用深度Q网络(DQN)等深度强化学习算法对微能源网中的能量调度进行建模与优化,旨在应对可再生能源出力波动、负荷变化及运行成本等问题。文中结合Python代码实现,构建了包含光伏、储能、负荷等元素的微能源网模型,通过强化学习智能体动态决策能量分配策略,实现经济性、稳定性和能效的多重优化目标,并可能与其他优化算法进行对比分析以验证有效性。研究属于电力系统与人工智能交叉领域,具有较强的工程应用背景和学术参考价值。; 适合人群:具备一定Python编程基础和机器学习基础知识,从事电力系统、能源互联网、智能优化等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习如何将深度强化学习应用于微能源网的能量管理;②掌握DQN等算法在实际能源系统调度中的建模与实现方法;③为相关课题研究或项目开发提供代码参考和技术思路。; 阅读建议:建议读者结合提供的Python代码进行实践操作,理解环境建模、状态空间、动作空间及奖励函数的设计逻辑,同时可扩展学习其他强化学习算法在能源系统中的应用。
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