HR--关于Appraisal

 基本上, SAP HR中的appraisal有三种相互独立的方案, PA中的infotype 0025, PD中的Appraisal System, PD中的Objective Setting & Appraisals.
第一种方法最为简单实用, 直接在infotype 0025中输入appraisal的criterion, points, appraiser, date, 并且可以据此直接影响remuneration. 对于员工评估流程比较简单的企业, 这样还是很实用的.
如果在T77S0中改一下开关, PLOGI/APPAR, 系统将忽视infotype0025, 取而代之的是PD中的评估系统, 即appraisal system, 这就是第二种方案, 其基础是一系列的template, template的类型包括单人评估, 多人评估, 匿名评估, 评估的主体和客体可以包括用户, 员工, 课程等等, 评估对象则包含criteria group, criterion, qualification, 他们作为appraiser评估appraisee时所参考的评估点, 并可以对这些评估点配置不同的计量标准和权重.
第三种方案是基于第二种方案, 但是集成了更多内容, 比如SEM中的KPI和BSC, 技术上也考虑的更多, 尤其是Web界面和Workflow内容, 名字也改叫Objective setting and appraisals, 从名字看来, 似乎有助于按MBO来考核.
第三种方案自4.7开始使用, 在T77S0的开关为HAP00/REPLA, 两种方案编辑模板编辑template都用的同样的目录和Tcode, 所以很有迷惑性, 但是改一下开关, OOAM的界面将大不相同.

 相关函数:
BAPI_APPRAISAL_CHANGE Change appraisals
BAPI_APPRAISAL_CREATE Create appraisals
BAPI_APPRAISAL_DELETE Delete appraisals
BAPI_APPRAISAL_GETDETAIL Read appraisal
BAPI_APPRAISAL_GETLIST Display appraisals
BAPI_APPRAISAL_STATUS_CHANGE Change appraisal status

六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,详细介绍了正向与逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程的理论与Matlab代码实现过程。文档还涵盖了PINN物理信息神经网络在微分方程求解、主动噪声控制、天线分析、电动汽车调度、储能优化等多个工程与科研领域的应用案例,并提供了丰富的Matlab/Simulink仿真资源和技术支持方向,体现了其在多学科交叉仿真与优化中的综合性价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、电力系统或相关工程领域研究的科研人员、研究生及工程师。; 使用场景及目标:①掌握六自由度机械臂的运动学与动力学建模方法;②学习人工神经网络在复杂非线性系统控制中的应用;③借助Matlab实现动力学方程推导与仿真验证;④拓展至路径规划、优化调度、信号处理等相关课题的研究与复现。; 阅读建议:建议按目录顺序系统学习,重点关注机械臂建模与神经网络控制部分的代码实现,结合提供的网盘资源进行实践操作,并参考文中列举的优化算法与仿真方法拓展自身研究思路。
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