Management之一致性

本文通过一次公司政策变动引发的老员工不满事件,探讨了管理工作中政策一致性的重要性。指出政策变化时需充分沟通,并理解员工情绪,以避免信任危机。

        在管理工作中,尽量保持政策的一致性是很重要的,否则,员工就会对管理层产生不信任,就像一个国家如果朝令夕改,那么人民以后将不会依据国家的政策办事。如果真的需要更改一些政策,一定要和员工做好沟通,讲明原因,要理解员工的不满,尽量给予员工一些补偿。

        今天公司里就闹出这么一件事:十一有七天假期,后四天按照《劳动法》加班的话,一般是调休。但是领导今天说理解大家加班辛苦,以后这种情况尽量给大家按照双休日发钱。本来应该是好事,但是前2年经常加班的同事不干了,由于政策的不一致,她感觉自己受了损失,于是向领导抛出疑问:我们以前值班的怎么算?

        领导们第一反应是搬出《劳动法》,告诉你我们这样是合法的,如今是在帮员工争取。感觉劳动法虽然是不错的挡箭牌,但是没有切入问题要害,。员工疑问的是为什么你前几年不帮员工争取?员工感觉到亏了是因为和现在的情况作比较,和现在受益的员工作比较后产生的不满。

        后来领导祭出大招,召集全体员工开会,会上讨论这件事。谁和她有同样的问题?没人说话。可能是老员工比较少,也可能是性格问题。总之不满的那个员工气焰下去了一些。


        总结这件事情,领导初衷是好的,但是没有考虑到老员工的情绪。如果当初能够早做沟通,说清楚当时的困难,也许就不会有现在这种闹剧。估计那个员工心理这疙瘩也没解开。

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与Koopman算子理论,利用递归神经网络(RNN)对非线性系统进行建模与线性化处理,从而提升纳米级定位系统的精度与动态响应性能。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)的设计与优化,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与仿真结果,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为非线性系统建模与线性化提供一种结合深度学习与现代控制理论的新思路;③帮助读者掌握Koopman算子、RNN建模与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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