助手式的管理者VS富有责任感的管理者

本文探讨了助手式管理者与富有责任感的管理者之间的区别,并分析了为何在民营企业中容易出现助手式管理者。文章还提供了一系列将助手转变为责任感强的管理者的策略。
什么是助手式的管理者?什么是富有责任感的管理者?我们可以简单的对两者进行如下描述:

  助手式管理者

  (1)具有明确的岗位头衔

  (2)没有明确的岗位职责

  (3)没有明确的职权

  (4)工作全部由上级安排

  (5)工作缺乏主动精神

  (6)没有明确的目标要求

  富有责任感的管理者

  (1)明确自己的岗位职责

  (2)主动承担工作责任

  (3)工作积极主动,目标明确

  各位民营企业老板们,请对照一下,看看您的下属是属于哪一种?

  为什么会产生助手式的管理者呢?由民营企业成长的特定规律决定的。由于民营企业发展的时代背景原因,大部分的民营企业都是靠老板一个人的敏锐的商机判断力、果敢的决策力、个人的领导魅力带领着整个企业的快速发展。在企业的初创以及成长的过程中,老板带领头冲锋陷阵,兄弟紧随其后,企业的核心就是老板个人。经历这样一段时间后,紧随其后的兄弟都逐渐形成对老板的依赖,随着企业规模的高速成长,老板的压力成长速度往往高过企业速度,这个时候其他一起打江山的兄弟逐渐变成老板的助手,而不是在组织的成长裂变过程中变成一个独当一面的管理者。企业的高层就是老板加上几个助手高管。高管下面的人员又变成了高管的助手,一级一级助理形成了一个老板+助理型的公司。这样会大大限制组织的进一步成长与发展,同时老板也会感觉筋疲力尽,往往一次突发的车祸、心脏病就让公司完完了。

  这个时候就是碰上我们常说的组织成长的管理瓶颈,老板需要义无返顾的将助手打造成管理者,否则组织的再扩张,将会给组织带来毁灭性的灾难。

  如何打开这种瓶颈、疏通组织成长的通道?将助理打造为富有责任感的管理者!方法如下:(

  1)明确界定各位助手的职责、工作标准

  (2)建立清晰的责权划分体系

  (3)逐步尝试分权、放权

  (4)将业绩与薪酬挂钩

  (5)营造业绩导向、责任导向的文化氛围
【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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