绩效管理中直线管理者的五种角色

11、企业敏捷转型与HR的关键角色 本文探讨了企业在敏捷转型过程中,特别是在运营模式、管理者角色和绩效管理等方面,HR所扮演的关键角色。通过引入高绩效工作实践、灵活工作模式和创新的绩效管理方法,HR能够推动企业适应快速变化的市场环境,并提升员工的参与度和生产力。同时,文章还分析了敏捷管理者的角色转变、组织敏捷性评估方法以及认可与奖励策略,为企业实现可持续发展提供了实用建议。 阅读详情
  绩效管理是 人力资源管理的核心,在人力资源管理中起着举足轻重的作用,这已经是业界的一个共识。但另一方面,绩效管理又是管理者比较不愿意做的工作,许多管理者对绩效采取回避甚至是厌烦的态度。

  这种现状使得我国的绩效管理始终处于一个较低的层面,绩效管理的作用没有完全发挥出来,给人“鸡肋”的感觉,食之无味,弃之可惜。

  而造成这种局面的一个很大的原因就是绩效管理实施的主体——直线管理者没有很好地认识自己在绩效管理中所扮演的角色,没有能够处理好管理与绩效管理的关系,导致了执行不力,使得绩效管理的体系、政策、方案、流程不能很好地落地,不能得到有效的落实。

  在绩效管理中,直线管理者才是实施的主体,起着桥梁的作用,向上对公司的绩效管理体系负责,向下对下属员工的绩效提高负责。

  如果直线管理者不能转变观念,不能很好地理解和执行,再好的绩效管理体系,再好的绩效政策都只能是水中花,镜中月,只能与“鸡肋”无异。

  所以,在实施绩效管理之前,人力资源部首先要团结直线管理者这个主体,统一他们的思想,使之真正发挥绩效管理者的角色作用,承担自己应该承担的责任,做自己应该做的工作,让直线管理者真正动起来。

  只有直线管理者真正按自己的职责分工真正动起来了,绩效管理才能按预想的方向前进,才能真正实现落地,得到有效实施。

  那么,绩效管理中,直线管理者应该扮演哪几个角色,做好那些工作?

  笔者以为,在绩效管理中,直线管理者主要有以下五种角色:1、合作伙伴;2、辅导员;3、记录员;4、公证员;5、诊断专家

  一、绩效合作伙伴

  管理者与员工的绩效合作伙伴关系是绩效管理的一个创新,也是一个亮点,它将管理者与员工的关系统一到绩效上来。管理者与员工建立良好的绩效合作伙伴关系,有助于双方达成一致的绩效目标。

  从根本上来讲,在绩效的问题上管理者与员工的目标是一致的,管理者的工作通过员工完成,管理者的绩效则通过员工的绩效体现,所以,员工绩效的提高即是管理者绩效的提高,员工的进步即是管理者的进步。员工的绩效使管理者与员工真正站到了同一条船上,风险共担,利益共享,共同进步,共同发展。

  鉴于这个前提,管理者就有责任、有义务与员工就工作任务、绩效目标等前瞻性的问题进行提前的沟通,在双方充分理解和认同公司远景规划与战略目标的基础上,对公司的年度经营目标进行分解,结合员工的职位说明书与工作特点,共同制定员工的年度绩效目标。

  在这里,帮助员工,与员工一起为其制定绩效目标已不再是管理者一份额外的负担,也不是浪费时间的活动,而是管理者的自愿,因为管理者与员工是绩效合作伙伴,为员工制定绩效目标的同时就是管理者为自己制定绩效目标,对员工负责,同时就是管理者对自己负责。

  通常,管理者与员工应就如下问题达成一致:

  1、员工应该做什么工作?

  2、工作应该完成得多好?

  3、为什么做这些工作?

  4、什么时候应该完成这些工作?

  5、为完成这些工作,员工要得到哪些支持,需要提高哪些知识、技能,得到什么样的培训?

  6、管理者能为员工提供什么样的支持与帮助,需要为员工扫清哪些障碍?

  通过这些工作,管理者与员工达成一致目标,更加便于员工有的放矢地工作,更加便于管理者对员工进行管理。这为后续的绩效管理开了一个好头,可能开始有一点麻烦,但万事开头难,好的开始是成功的一半,绩效目标的制定是一个良好的开端。

  二、辅导员

  绩效目标制定以后,管理者要做的工作就是如何帮助员工实现目标的问题。

  在员工实现目标的过程中,管理者应做好辅导员,与员工保持及时、真诚、具体、有针对性的绩效沟通,持续不断地辅导员工提升业绩水平。业绩辅导的过程就是管理者对员工进行绩效管理的过程,在这个过程中,绩效沟通是至关重要的。

  绩效目标往往略高于员工的实际能力,员工需要跳一跳才能够得着,所以难免在实现的过程中遇到困难,出现障碍和挫折。另外,由于市场环境的千变万化,企业的经营方针、经营策略也会出现不可预料的调整,随之变化的是员工绩效目标的调整。所有的这些都需要管理者与员工共同完成,由管理者帮助员工改进业绩,提高知识能力水平。

  这个时候,管理者就要发挥自己的作用和影响力,努力帮助员工排除障碍,提供帮助,与员工做好沟通,不断辅导员工改进和提高业绩,帮助员工获得完成工作所必须的知识、经验和技能,使绩效目标朝积极的方向发展。

  沟通包括正面的沟通和负面的沟通。

  在员工表现优秀的时候给予及时的表扬和鼓励,以扩大正面行为所带来的积极影响,强化员工的积极表现,给员工一个认可工作的机会。

  在员工表现不佳,没有完成工作的时候,也应及时真诚地予以指出,以提醒员工进行改正和调整。这个时候,管理者不能假设员工自己知道而一味姑息,一味不管不问,不管不问的最终结果只能是害了员工,对员工绩效的提高和职业生涯的发展也无益。

  需要注意的是,沟通不是仅仅在开始,也不是仅仅在结束,而是贯穿于绩效管理过程的整个始终,需要持续不断地进行。

  因此,业绩的辅导也是贯穿整个绩效目标达成的始终。这对管理者来说,可能是一个挑战,可能不太愿意做,但习惯成自然。笔者认为,帮助下属改进业绩应是现代管理者的一个必备的修养,一个职业的道德,当然它更是一种责任,一个优秀的管理者首先是一个负责任的人。所以,作为一个管理者应该坚持承担员工绩效辅导员的角色。

  三、记录员

  绩效管理的一个很重要的原则就是“没有意外”(No Surprise),即在进行绩效考核的时候,管理者与员工不应该对一些问题的看法和判断出现意外。一切都应是顺理成章的,管理者与员工对绩效考核结果的看法应该是一致的。然而,这一原则并不是在所有企业都能顺利实现的,它需要一个良好的数据基础。

  与员工因绩效考核结果而发生争吵是令管理者比较头疼的一个问题,也是许多管理者回避绩效结果,回避考核与反馈的一个重要原因。为什么会出现争吵?恐怕缺乏有说服力的真凭实据是导致这个问题的最主要原因所在。试问,不做绩效记录,有哪一个管理者可以清楚说出一个员工一年总共缺勤多少次,分别是在哪一天,什么原因造成的?恐怕没有,因为没有,员工才敢于理直气壮地和你争论,和你据理力争。

  为了避免这种情况的出现,为了使绩效管理变的更加自然和谐,管理者有必要花点时间,花点心思,认真当好记录员,记录下有关员工绩效表现的细节,形成绩效管理的文档,以作为年终考核的依据,确保绩效考核有理有据,以事实为依据,公平公正,没有意外发生。

  做好记录的最好办法就是走出办公室,到能够观察到员工工作的地方进行观察。当然,观察以不影响员工的工作为佳。所记录的文档一定是切身观察所得,不能是道听途说,道听途说只能引起更大的争论。

  这样一年下来,管理者就可以全面掌握员工的绩效资料,做到“手中有粮,心中不慌了”,考核也因此更加顺畅,不会再出现意外和争吵。

  四、公证员

  绩效管理的一个较为重要也是倍受员工关注的环节就是绩效考核。

  绩效考核是一段时间(月度、季度、半年、年度)绩效管理的一个总结,总结员工的绩效表现,包括员工表现好的方面和需要改进的地方,管理者需要综合各个方面对员工的绩效表现做出评价。同时,绩效考核也是公司薪酬管理、培训发展等相关人事决策的一个重要依据。所以,公平、公正显得至关重要。

  绩效管理系统中的绩效考核已不再是暗箱操作,也不需要。因为,这个时候的考核,管理者所扮演的角色不仅仅是考官,而更应该是站在第三者的角度看待员工的业绩,作为公证员来公证员工的考核。

  管理者之所以可以作为公证员来进行考核,主要是因为前面三个角色铺垫的结果。在前面工作的基础上,员工的考核已不需要管理者费心,可以说是员工自己决定了自己的考核结果。员工工作做得怎么样在设定绩效目标、日常的沟通、管理者所做的绩效记录里都得到了很好的体现,是这些因素决定了员工绩效考核成绩的高低,而非管理者,管理者只须保证其公平与公正即可。

  所以管理者在绩效考核中应扮演公证员的角色。做公证员似乎是轻松的,却是前面努力的结果,是一直的努力才使得管理者可以坦然面对本来很烦人的考核,可以泰然处之,轻松应对。这也是绩效管理所追求的目标,让一切成为自然,让员工自己管理自己的绩效。

  五、诊断专家

  绩效管理的根本目的在于改善员工的绩效,进而改善企业的绩效,因此,绩效考核的结束并不意味着绩效管理过程的结束。在绩效考核之后,直线管理者还要做一个重要的工作,就是与员工做一对一的绩效面谈,将绩效考核结果通知员工,并与员工对过去一个绩效周期的表现与员工进行绩效沟通,对员工的绩效表现进行诊断,帮助员工找出绩效表现中存在的不足,并为员工制定改进计划,做好诊断专家。

  如果要对一个员工的绩效进行诊断,我们可以从知识、技能、态度和外部障碍这四个方面进行,综合四方面的信息,提出员工需要改善的绩效表现。比如某公司管理者对员工的绩效诊断:在绩效诊断的基础上,管理者要与员工进行充分的沟通,为员工制定绩效改进计划,放入下一个绩效周期加以改进和提高。

  结束语:绩效管理能否成功,直线管理者的态度和能力是关键因素,如果管理者不能转变观念,仍旧认为所谓的绩效考核就是填表打分,那么绩效管理不可能取得成功;如果管理者不能很好地认识自己在绩效管理中所应该扮演的角色和承担的责任,那么,绩效管理也不可能取得成功!

  所以,作为绩效管理中坚力量的直线管理者在面对绩效管理的时候的,要做好两个转变,一个是观念上的转变,从改善员工绩效的角度出发,致力于帮助员工提高能力,提升绩效水平;另一个就是行为方式上的转变,从按人力资源部的要求被动填表打分,到主动演好五种角色,真正承担起绩效管理的责任。

  当直线管理者演好了“绩效合作伙伴、辅导员、记录员、公证员和诊断专家”这五个角色了,那么,绩效管理的接力棒就能顺利地从人力资源部的手中传递到直线管理者的手中了,绩效管理也就可以真正地在企业的经营管理中发挥帮助企业提升业绩水平的作用,成为帮助企业实现战略目标的助推器!

绩效管理中直线管理者的五种角色

 

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

Tita 新绩效一体化:如何帮助管理者改进 1:1 面谈和绩效考核

绩效考核是出了名的充满了管理者的偏见,即使是用心良苦的经理,也可能会忘记今年早些时候发生的出色(或不合格)的业绩实例,而将他们的业绩反馈集中在最近的事件上(也称为回顾性偏见)。通过使用一对一的数据来为他们的绩效考核提供信息,管理者可以帮助他们的直接报告描绘他们的进步,并欣赏他们目前的角色如何促进他们的职业发展。有效的绩效管理讨论 — 无论是每周非正式的一对一讨论还是正式的绩效考核 — 都为管理者提供了加强直接报告的目标感和进步感的机会,加强他们之间的关系,帮助他们建立自己的专业优势。

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温度PID控制PLC程序

温度PID稳定控制程序,适用于欧姆龙PLC,对其他PLC也具有很大参考价值

绩效考核不等同于绩效管理

绩效管理当中存在很多误区,最为明显的误区是把绩效考核等同于绩效管理,认为所谓考核就是编制考核表格,在表格上填表打分。很多企业的绩效管理始终围绕着考核表做工作,总是希望从中找到完美的答案,希望几张考核表可以解决所有绩效问题。 还有一些企业会把考核当成经理的一项权力,在员工绩效低下的时候,拿出来使用,目的是惩罚和淘汰员工,就像我们在第一章里讲的唐僧师徒的故事一样,出现问题的时候想到了绩效考核,把

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信息系统绩效管理整体解决方案

在此基础上,作为一段时间绩效的总结,经理通过科学的手段和工具对员工的绩效进行考核,确立员工的绩效等级,找出员工绩效的不足,进而制定相应的改进计划,帮助员工改进绩效提高中的缺陷和不足,使员工朝更高的绩效目标迈进。在此基础上,理顺企业的管理流程,规范管理手段,提升管理者的管理水平,提高员工的自我管理能力,使员工成为自我绩效的专家,使管理者从繁忙的管理活动中摆脱出来,更多地做好规划与发展的工作。因此,在实施绩效管理之前,HR经理必须坐下来,认真细致地研究绩效管理的理论、方法、流程,出具一份漂亮的绩效管理方案。

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考核评估流程繁琐?你需要这款绩效考核管理系统来帮你!

如何更好地执行企业的绩效考核计划而不是停留在形式表面,是企业绩效考核管理的难题。最近小编对绩效管理软件进行了一下研究,发现目前这类软件还是比较多的,不同类型绩效考核管理系统侧重点也不一样。今天给uu们分享一下的功能和价值,帮助大家在选择时便于分辨系统好坏。

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信息系统绩效管理作为一种系统化的管理方法和手段

其实,做好了绩效计划和持续的沟通,其他的形式的东西都是次要的,绩效管理绝对不是简单解决考核一个问题,更多地转变管理者的管理方式和员工的工作方式,提醒大家关注绩效,经理和员工共同就绩效进行努力并取得成果,这就够了,我想,只要注意了这一点,其他的任何形式都不是问题。其实,绩效评价计划只是绩效管理的一个环节,只是对绩效管理的前期工作的总结和评价,远非绩效管理的全部,如果只把员工钉在绩效评价上面,必然要偏离实施绩效管理的初衷,依然解决不了职责不清,绩效低下,管理混乱的局面,甚至有越做越糟的可能。

qq_61141142的博客 137

2022 绩效评估指南

首页绩效管理绩效变革 绩效评估是企业管理的重要工作,如果你(绩效专员)也要开始负责企业绩效,那么关于绩效你必须要了解下面的内容。以下是海外研究者给我们带来的一些思考。 022 目录 1 什么是员工的绩效评估? 2 绩效评估的类型 2.1 每周或每两周一次的绩效评估 2.2 月度绩效评估 2.3 季度绩效评估 2.4 年度绩效审查 3 谁负责员工的绩效评估? 4 为什么绩效评估很重要? 5 什么是绩效评估的最佳方法? 6 绩效评估应该是什么样子的? 什么是员工的绩效评估? 绩效评估是一种正式的规范的评估机制,

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SMART原则下的个人绩效目标设定策略

在当今快速变化的商业环境中,个人年度绩效管理不仅是衡量员工贡献与成长的标尺,更是驱动组织持续进步与创新的关键机制。有效的绩效管理能够激发员工潜能,促进团队合作,确保战略目标的有效落地。本文将从绩效管理的框架构建、目标设定、执行监控、评估反馈及持续改进等方面进行深入探讨。

SoftSwapGuru的博客 2632

华为绩效管理实战:如何用‘三个平时’法则激活团队战斗力?

本文深入解析华为绩效管理实战中的‘三个平时’法则,即沟通、记录、评价均在平时完成。该方法将绩效管理从年度考核转变为持续的价值创造过程,帮助管理者转型为教练角色,通过日常对话、事实记录与即时反馈,有效激活团队战斗力,提升组织效能。

vodka的博客 863

2023年务必了解的六大绩效管理方法

在向表现不佳的员工提供反馈时,经理不仅要给出负面反馈,还需要积极的反馈以鼓励他们继续做他们需要做的工作,这一点至关重要,经理需要让表现不佳的员工知道他们的长处是什么。PDP 是一项基于员工绩效和需求反映的行动计划,PDPS 设定了未来绩效目标和支持个人发展的行动。精心设计的 KPI 应该是重要的导航工具,可以清楚地显示当前的绩效水平,并显示业务是否处于理想的位置。如果做得正确,360反馈有助于使绩效评估过程民主化和公平化,因为它不仅采纳直线经理的意见,还包括日常工作中经常接触的周围其他人的意见。

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管理故事集锦

一、建立完善机制形成人力资源管理的良好氛围管理故事1:七人分粥  有七个人住在一起,每天共喝一桶粥,粥每天都不够。一开始,他们抓阄决定谁来分粥,每天轮一个。于是乎每周下来,他们只有一天是饱的,就是自己分粥的那一天。后来他们开始推选出一个道德高尚的人出来分粥。强权就会产生腐败,大家开始挖空心思去讨好他,贿赂他,搞得整个小团体乌烟障气。然后大家开始组成三人的分粥委员会及四人的评选委员会,互相攻击扯皮下

学无止境 3773
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dev_david
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