一个小公司老板的日常管理

日常管理书看得不少,讲座也听了一些,但那些IBM,HP等大公司放之四海皆准的管理方法到自己公司却用不上。本人在深感烦恼的同时,将日常遇到的问题和处理方法写出来与各位一起探讨,没准比教科书上的方法更为实用。
首先介绍下我公司:百人左右,成立十多年,年销售额几千万,问题几百个。
  1. 小公司如何留住骨干:
  这些年物价上涨,费用上涨,公司利润却未涨多少。每个员工都希望工资大幅增加,但估计90%以上小公司无法做到这点。有时我这当老板的恨不得将公司门一关,自己拿着资金炒股或炒房,图个清净。虽说近几年由于给每个员工上5险1金,人均费用每月增加几百元,但员工并不领情,员工只算每月到手多少钱,至于公司的支出与己无关。
  既然无法让所有人都满意,我就只满足公司20%的骨干。
  首先发展骨干员工入股:我将公司股份买一送一,半价销售给骨干员工,五年内退股只退还本金,五年以上退股我三倍赎回。每年拿出利润的60%分红。反正有钱大家赚,但股东一旦做了对不起公司的事,加倍惩罚,由股金中扣除。这招还真好使,在近5年里没有一个股东离职,而且公司重点岗位都有股东,省了我不少精力。
  为什么不白送骨干员工股份?其实我并不是在乎钱,主要是白给的东西别人不珍惜,而且入股的钱又可作为押金,以防股东做出格的事,再说员工入股的钱不出5年即可通过分红收回,不投入哪来的产出啊
提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络与PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
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