哲理故事与管理之道(2)-留个缺口给下属

本文通过一则故事阐述了企业管理中授权的重要性,强调了留个缺口给下属的智慧,以及如何通过授权激发员工潜能,推动企业发展。

注:哲理故事与管理之道-系列文章是从本人 Iteye博客中移植过来.后续会直接在此更新

留个缺口给别人

   一位著名企业家在作报告,一位听众问:“你在事业上取得了巨大的成功,请问,对你来说,最重要的是什么?”
企业家没有直接回答,他拿起粉笔在黑板上画了一个圈,只是并没有画圆满,留下一个缺口。他反问道:“这是什么?” “零”。“圈” “未完成的事业”“成功”,台下的听众七嘴八舌地答道。
   他对这些回答未置可否:“其实,这只是一个未画完整的句号。你们问我为什么会取得辉煌的业绩,道理很简单:我不会把事情做得很圆满,就像画个句号,一定要留个缺口,让我的下属去填满它。”
   留个缺口给他人,并不说明自己的能力不强。实际上,这是一种管理的智慧,是一种更高层次上带有全局性的圆满。
这个故事告诉我们:给猴子一棵树,让它不停地攀登;给老虎一座山,让它自由纵横。也许,这就是企业管理用人的最高境界。

个人理解和感悟: 留个缺口给下属

   现实生活中,有些领导做事很高调,总是习惯把自己的重要性无线的扩张,大事小事统统要自己动手,员工只能当他的助手,让自己每天忙的像只无头苍蝇。而低调的管理者恰恰相反,他们更清醒的认识自己,哪怕自己的能力再强也还是有限的,所以必须把一些琐事交给下属去做。留个缺口给他人,并不说明自己的能力不强。实际上,这是一种管理的智慧,是一种更高层次上带有全局性的圆满。

   一个人只有一双手,及时一天24小时都在工作,也不可能什么事情都是自己做,唯有授权下属,只依靠一个人是不可能把公司壮大的,所以要依靠全体员工的共同努力,团结合作,借助所有人的智慧和力量才能把企业推动,这才是企业发展的最佳道理,事必躬亲,是对员工智慧的扼杀,往往事与愿违。长此以往,员工容易形成惰性,责任心大大降低,把责任全推给管理者。情况严重者,会导致员工产生腻烦心理,即便工作出现错误也不情愿向管理者提出。何况人无完人,个人的智慧毕竟是有限而且片面的。

   为员工画好蓝图,给员工留下空间,发挥他们的智慧,他们会画得更好。多让员工参与公司的决策事务,是对他们的肯定,也是满足员工自我价值实现的精神需要。赋予员工更多的责任和权力,他们会取得让你意想不到的成绩。

当然,留了缺口,并不等于放权放责任,也是需要领导及时跟踪 指导,从主动性上发挥员工的创造性。每个管理者都必须把有效授权的问题高度重视起来,是否做到成功授权,既决定着企业的兴衰成败,又影响着工作的顺利展开,所以,授权不可少且势在必行,并且是有效授权,管理者要在授权前考察被授权的对象,准备授予工作的难易程度,以便把适宜的权利和责任赋予合适的人选 ,只有这样才能做到有效授权,管理者可以视具体情况决定授予的权利大小,能力强的人多授权,让他多承担责任,能力弱的人少授权,然后根据经验在逐渐的增加授权

授权技巧分享:

   1、选择授权的对象,人各有志,管理者要把权利授予那些愿意接收权利的人
   2、管理者要明确哪些权利不能下授,哪些可以,自己保留多少权利,要根据不同形式、不同任务的性质、不同环境和不同下属而定
   3、根据不同的情况才去不同的授权
     模糊授权
     明确职责范围和工作事项,管理者对必须达到的目标和命令方向有明确的要求,

但对实现目标的具体方法没有做出要求,被授权者在完成任务的过程中有很大的自

由发展空间和创造余地

     柔性授权
      管理者对授权者授予后只指示一个大纲和轮廓,不做具体的工作指派,被授权

者有很大的余地做因时、因地、因人的不同处理


<哲理故事与管理之道> by dyllove98

@http://jlins.iteye.com/

@http://blog.youkuaiyun.com/dyllove98/article/category/1078476

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制问题,并提供完整的Matlab代码实现。文章结合数据驱动方法Koopman算子理论,利用递归神经网络(RNN)对非线性系统进行建模线性化处理,从而提升纳米级定位系统的精度动态响应性能。该方法通过提取系统隐含动态特征,构建近似线性模型,便于后续模型预测控制(MPC)的设计优化,适用于高精度自动化控制场景。文中还展示了相关实验验证仿真结果,证明了该方法的有效性和先进性。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事精密控制、智能制造、自动化或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能控制设计;②为非线性系统建模线性化提供一种结合深度学习现代控制理论的新思路;③帮助读者掌握Koopman算子、RNN建模模型预测控制的综合应用。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注数据预处理、RNN结构设计、Koopman观测矩阵构建及MPC控制器集成等关键环节,并可通过更换实际系统数据进行迁移验证,深化对方法泛化能力的理解。
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