又到一年裁员季

在连续四年的裁员经历中,一家近万人规模的公司因市场行情不佳,不得不再次进行大规模裁员,导致团队氛围恶化,员工流失率增加。公司试图通过劝退方式节省成本,但实际效果与预期背道而驰。员工士气低落,工作积极性下降,最终导致公司面临更大的人力成本损失和团队重组难题。

在公司呆了四年的时间经历了四次裁员,基本上每年都得这么搞一回。今年又开始在整了,可能是因为今年行情不太好,不然一个大大小小加起来近万人的公司,40人的IT团队应该是可以的。不过没办法这次裁员的幅度有点大—50%。更可气这次裁员跟往常一样就是光通知,也不明确给不给补偿。也就是让被裁员的人慢慢的主动离职,每次都是这么搞,到最后人财两空。真不知道老板脑袋是咋想的—难道真能省钱吗?

不过可能事与愿违,目前公司的现象是:

1. 整个团队氛围很不好。大家都不知道干什么(领导说开发的项目都停了)。来公司上班就是打打卡、刷刷微博、投投简历。

2. 可能会很快找到合适的机会等不急提前离开,但这只是少数,而且会带动另外一部分本身并不是裁员对像的人也想着离开。

3. 大家都知道如果不是员工的问题而辞退人员的话公司肯定要赔偿的。因此还会有一部份人就算拿到Offer了也要再耗一段时间再走—万一有赔偿呢。

      那我们再来算比账,如果从正式通知裁员到最后一个员工走算做此次裁员的周期的话,那么假设裁员周期为2个月(之前我们有一次是在春节前裁的前后差不多2个月,还有一次是年后裁的总时间差不多耗了三个多月,取平均值2个月);假设这个时间段内所有员工的贡献为20%(不怎么干活),成本为1万元/月,按下表所示2个月的损耗就是64万元。如果说换另一种做法,整体辞退20人,N+1赔付,由于大部份人工作时间都不长,而且工作时间长的公司也让重签合同过(签到不同的公司),所以平均也就是2个月的工资。所以损耗40万。所以说还是辞退的方案省钱。

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      当然也有可能说周期会短一点,比如说1个月之内所有听从劝退的都走了,这样的话可能会省个8万块钱左右。但是正如之前所说就算找到工作的,如果知道公司已经要裁员的话也会等到赔偿再走的(一部分)。所以估计钱是省不下来了。

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     但是我不清楚的是历经的四次裁员、3个HR主管都是采用劝退的方式,可能最终原因还是老板。当然我们的办公地点比较多,HR不跟我们一起办公所以最痛苦的是我们,以前一起工作的同事,现在被无情的分为两组人,还有我们团队的一个小姑娘跟我说,我们就希望公司能按正常劳动法走,说得我无言以对。所有人的心思都是在找工作走人,连我之前经常吐槽的领导也要开溜了,最后估计走的人会比要裁员的人多。

 后记:下一个领导是谁?

本以认顶头上司走了,可能我会是最佳人的选,可是昨天老板把我们这儿另一个年经比我大、工作经验丰富点、关键不怎么干活的同事叫了过去说是接我顶头上司的班,然后他又选了我作为他的副手,还选了另一个同事作为副手,所以总归来说我还是副手。当然我跟那个未来的领导(之前也当过我领导,后来调走了),关系还不错,但是我就觉得这公司光看人,不看业绩的。辛辛苦苦的工作本以为有一定的收获,但没想到别人还是会用资历来选拔;另一方面是干得好不好不要紧,关键是要让领导觉得你能干。好体制哦。呵呵。又一个吐槽贴,纯属娱乐。

内容概要:本文介绍了一个基于Matlab的综合能源系统优化调度仿真资源,重点实现了含光热电站、有机朗肯循环(ORC)和电含光热电站、有机有机朗肯循环、P2G的综合能源优化调度(Matlab代码实现)转气(P2G)技术的冷、热、电多能互补系统的优化调度模型。该模型充分考虑多种能源形式的协同转换与利用,通过Matlab代码构建系统架构、设定约束条件并求解优化目标,旨在提升综合能源系统的运行效率与经济性,同时兼顾灵活性供需不确定性下的储能优化配置问题。文中还提到了相关仿真技术支持,如YALMIP工具包的应用,适用于复杂能源系统的建模与求解。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和能源系统背景知识的科研人员、研究生及工程技术人员,尤其适合从事综合能源系统、可再生能源利用、电力系统优化等方向的研究者。; 使用场景及目标:①研究含光热、ORC和P2G的多能系统协调调度机制;②开展考虑不确定性的储能优化配置与经济调度仿真;③学习Matlab在能源系统优化中的建模与求解方法,复现高水平论文(如EI期刊)中的算法案例。; 阅读建议:建议读者结合文档提供的网盘资源,下载完整代码和案例文件,按照目录顺序逐步学习,重点关注模型构建逻辑、约束设置与求解器调用方式,并通过修改参数进行仿真实验,加深对综合能源系统优化调度的理解。
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