EPM资源管理---人力资源管理精益化

本文介绍监理企业如何通过精益化管理系统实现人力资源的有效管理。关键在于把合适的人在合适的时间投入到合适的项目中去,通过统一项目库、提前安排项目计划、精确考勤录入及完善的人力资源定额,实现人员的合理调配。

人力资源管理是监理企业管理的重头戏。监理企业精益化管理系统的人资管理包括人员管理、考核管理、薪酬管理、绩效管理、计划管理等子模块。具体的操作包括录入人员的基本信息、变动信息、以及在项目进度中对人员考勤、考核管理。通过监理企业精益化管理系统,管理人员能掌握项目中人员的变动信息,并对人员进行调整和监控,考勤管理避免人员一天考勤多天的情况,以及同一人员存在多个项目中得以及时体现。薪酬管理根据考勤管理中录入的考勤数据成批或单个生成某月工资、奖金;

监理企业人资管理精益化运作的核心就是把合适的人在合适的时间投入到合适的项目中去。

要实现这三个合适,必须具备四个输入条件:

(1)统一的企业级项目库和项目编码;

(2)项目计划的提前安排和及时跟踪;

(3)及时建立人员在项目任务级别的安排(分配)、及时准确的项目考勤录入;

(4)合理完善的监理项目人力资源企业定额。

进度数据本身就是人、财、物计划的参数之一,即:准确的进度数据(任务的开始、完成时间、工期)是人、财、物计划安排和调配的依据,据此可以形成人力资源和资金、物资投入按时间段分布的强度曲线。通过结合监理项目人力资源企业定额,通过将专业监理人员分配到项目任务、对项目任务进度进行及时跟踪的方式,动态计算未来某时间段监理项目、监理站、工程部和整个企业的人力资源需求项目累计曲线,各专业工程师需求项目累计曲线,并与前段时间的考勤汇总数据进行比对,确定企业人力资源管理计划和策略,有效协调各监理站和监理项目部间的人员调配,实现监理企业人力资源计划管理(ERP)和精益化管理。

下图为系统出具的人力资源预估图表,图形中的红色横线为某专业现有人力资源满负荷能力线,蓝色直方块为每月预测人力资源需求累计数,下面的表格是线路专业人员在每个项目上的需求分布,这是根据企业项目人员定额和项目的进度计划共同推算来的。由图表可以看出,电网工程部线路专业人员在2012年11月后会出现专业人员短缺的问题。
内容概要:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势与长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖问题上的强大能力,形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预测度与泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析,突出其在科研与工程应用中的实用性。; 适合人群:具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习与智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各类时间序列预测问题,如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型与贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建与超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注贝叶斯优化模块与混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集和参数加深对模型工作机制的理解,同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
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