激励倍增法则:利用赞美激励员工 | 每天成就更大成功

激励倍增法则

  激励倍增法则:美国管理学家彼得提出利用赞美激励员工,赞赏别人所付出的,要远远小于被赞赏者所得到的。

 

激励倍增法则的管理启示

  

员工从管理者的赞美中所得到的要远远大于管理者的付出。学会使用激励的杠杆,就会明白做人和管理的真谛。

 

  喜欢受到表扬是人之常情。人人都喜欢得到正面的表扬,而不喜欢得到负面的惩罚。在人际交往中,赞美他人会使其愉快,更会使自己身心健康。被赞美者的良性回报会使我们更为自信,也会使我们更有魅力,形成人际关系的良性循环。赞赏别人所付出的要远远小于被赞赏者所得到的。要是我们都善于夸奖他人的长处,那么,人际间的愉快度将会大大增加。 在管理中,管理的对象是人,管理者也是人。因此,激励的倍增效应同样是适用的。

 

激励倍增法则的运用

  要想使你的下属始终处于一种工作的最佳状态,最好的办法莫过于对他们进行表扬和奖励。

 

  松下电器的创始人松下幸之助是个懂得激励的企业领袖。他常对部下讲:"我做不到,但我知道你们能做到。"他要求管理者必须经常做为员工"端菜"也即服务的工作,尊重员工,激励员工,让员工最大限度地发挥他们的积极性和创造性。正是对员工创造性的充分尊重和肯定,才激发起了松下员工忘我的工作热情,共同建成了松下家电王国的丰碑。

 

  在海尔,其员工的工资并不是最高的,只比青岛的平均工资水平略高一点儿。尽管如此,海尔的员工对自己身为海尔的一员都有很强的自豪感。海尔在员工管理上最具特色的方式,是直接用员工的名字命名他们不断改进了的工作方式。据《海尔的激励模式》一书介绍,在海尔,以员工命名的"操作法"有二百余项。

 

  松下和海尔的激励之所以很显成效,就是因为它们使员工得到了施展个人能力的机会,并通过有效的机制对他们的能力进行了肯定和奖励。中远集团从他们的做法中受到了莫大的启发。经过一系列的建设,现在中远已经建立起了一套行之有效的员工激励制度。在公司高级领导会议上,中远总裁会经常强调这句话:"我再问你们一句,企业经营是很困难,但你们鼓励员工了吗?"中远现在在世界各地有五千多个外国雇员。这些人与中远的国内员工一样,都以被评上中远劳模为荣。 在国内的一些企业中,老板总是强调引进最先进的技术设备,却忽视人的因素,忽视建立良好的人文环境、培养能够有效支配资源的高管人员的重要性。特别是在众多中小企业,一方面招不到人才,另一方面雇用职业化的管理人员后会发生经理人员的"背叛",高科技人员在不同的中小企业中跳来跳去,不能长久地为某一公司效力,有些公司内部人员流动率每年高达50%,企业因此面临着崩溃的危险。之所以如此,是因为在这类公司中没有和不能建立良好的激励机制,忽视对员工的激励,忽视员工的心理要求。

 

  2001年,中远集团在8万名员工中进行了一次问卷调查,列举了与工作有关的因素和描述,让员工找出他们满意什么,不满意什么。

 

  调查结果表明,员工无论年龄大小,所从事职业和岗位有什么不同,共同看重的因素有:成长的机会、专业技能的培训、员工在团队中的重要性、个人能力得到施展的程度、工作挑战性、工作的反馈程度、薪酬、福利等等,不满意的因素是奖励措施等。

 

  在一个物质化的行当中,物质并不能代表一切,但这是企业关心人、尊重人的基础。所以,对员工的激励,物质是基础。在这个基础上,我们要向员工提供诸如发展空间、受到尊重、施展抱负等的机会。做到了这些,我们就能收获很多。

 

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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