AIoT终端龙头移为通信的HR数字化精准破局

客户背景

移为通信(下称移为)成立于2009年,是全球领先的物联网终端产品和解决方案提供商,中国M2M设备主要出口商之一。业务遍布全球140+国家和地区,产品涉及车载智能终端、资产管理智能终端、智能宽带等。2017年登陆创业板后,移为加速全球化布局,构建起覆盖北美、南美、欧洲、中东、非洲、大洋洲的跨国运营网路。伴随企业快速成长与整体战略规划,对企业管理方式提出了新的挑战——需要进行统一的集团化管理,在对数据隔离集团化协作要求更高的同时,对人力资源管理的数字化、流程化与智能化需求也十分迫切。

业务需求&挑战

集团管理升级需求迫切

随着公司的快速成长与上市后公司治理结构发生变化,集团总部需对三大研发中心及海外职场实施统一管控。原有系统弹性不足,无法及时响应组织架构与人事规则的变动,缺乏灵活的权限隔离与数据共享机制,难以满足上市公司对数据合规性和跨区域协作的要求。同时,集团战略规划也对人力资源管理数字化提出了更高的要求,原有功能模块已无法适应现阶段业务发展节奏。

企业快速发展,人事业务需提效

业务部门:各系统独立登陆入口且数据同步不够及时,经常需要在多个系统间切换处理考勤、出差审批等事务,跨系统数据不同步可能导致重复录入。出差数据与考勤系统割裂,管理者无法实时掌控团队动态。

HR部门:各人力系统间数据不互通,人工统计考勤、薪酬等数据报表占用大量时间,数据孤岛导致各职场HR部门协同难度大,人力数据分析滞后,难以为集团战略决策提供有效数据支持。

员工:缺少统一的自助服务平台,在自助办理人事业务时体验感欠佳,沟通成本较高。

原有系统架构复杂,维护成本高

原有EHR系统由7个业务子系统构成,与上下游业务系统存在复杂的集成关系。随着业务规模扩张,系统架构冗余问题凸显:人事主数据分散在多个系统中,跨系统数据同步依赖人工导出导入,费时费力;系统间接口维护成本较高,每次业务规则调整都需协调多个供应商协同调整;系统扩展性不足,难以快速响应新业务场景需求。

解决方案

人事系统一体化:打造集团管控中枢

组织架构重构:搭建多维矩阵型组织架构,同步支持区域中心、业务单元、职能条线、项目条线等多维管理视角。

权限体系升级:通过OBAC、RBAC、TBAC、ABAC四大模型实现精细化权限管控。

流程引擎优化:梳理集团所有人事业务流程并抽象出标准化模板,支持不同场景下的复杂业务需求。

假勤管理智能化:支持全球职场假勤政策落地

规则库建设:内置30+种境内外假勤类型规则库,系统通过自动识别员工所属司法管辖区域,匹配相应休假规则并自动推算起止时间,精准控制各类假期额度,解决跨区域假勤管理问题,减少因人工操作产生的误差。

优化考勤流程:在员⼯提交端即植入业务规则,员⼯可以申请什么假期、申请假期的期限、时⻓、证件辅助等均已纳⼊提交规则中,实现“只需做⼀次”的效能提升。

改善考勤模式:根据职场、考勤规则、地区政策不同,通过差异化考勤⽅案将三⼤职场通过权限细分到不同管理者,改善以往统计困难、线上+线下组合统计的业务痛点。

集团运营精细化:项目成本自动分摊

精细化项目成本管控:集成外部项目资源数据,按照预设业务规则自动分摊项目成本,告别HR人工从多渠道采集数据后手动分摊的操作。

辅助预算管理决策:将以往EXCEL⽅案进⾏整合优化,预算相关维度数据⾃动抽取,根据过往数据⾃动进⾏预算计算。

招聘入职一体化:全流程线上管控

招聘系统集成:与主流招聘平台建立数据通道,候选人简历自动同步至DHR系统,后续招聘动作统一在系统中完成。从候选人到正式员工全流程线上留痕,保障操作合规性。

优化BP与SSC工作衔接:根据职级将候选人入职过程分场景联通各级部门负责人,员工入职过程触达各部门相关方。

价值&成效

HR部门:优化弥补了原有系统缺失功能点,通过一体化人事管理系统增强集团化管控,增加各职场人事部门系统性,人事效能与分析效率得到极大提升。

业务部门:解决多系统孤岛现象导致的各类人事业务数据无法及时同步的痛点,增强业务部门对员工的管理。

员工:DHR系统与下游相关平台进行关联,员工能够自助完成信息更新,出差数据实时同步带来体验升级。同时,员工端上线了语言切换功能,员工可根据母语或自身语言习惯选择相应语种。

多系统集成:通过深度集成飞书、DSC、OA、培训及招聘系统,实现人事主数据、员工入离职状态、候选人信息等多维度信息的自动流转与同步。告别手动操作与数据割裂,显著提升HR运营效率与数据准确性。

移为通信X稳赢云DHR项目的落地,帮助移为突破了全球多职场人事业务管理瓶颈,将所有人事业务统一在一个平台进行线上化管理,实现了人事业务集团化管控。从补缺到赋能,这一AIoT终端龙头企业的HR数字化历程也为更多快速发展中的全球化企业提供了可复用的路径——明确需求、选对工具,让人事数据发挥真正的价值。

基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构与权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络与滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度与鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析与仿真验证相结合。
先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 本项目是本人参加BAT等其他公司电话、现场面试之后总结出来的针对Java面试的知识点或真题,每个点或题目都是在面试中被问过的。 除开知识点,一定要准备好以下套路: 个人介绍,需要准备一个1分钟的介绍,包括学习经历、工作经历、项目经历、个人优势、一句话总结。 一定要自己背得滚瓜烂熟,张口就来 抽象概念,当面试官问你是如何理解多线程的时候,你要知道从定义、来源、实现、问题、优化、应用方面系统性地回答 项目强化,至少与知识点的比例是五五开,所以必须针对简历中的两个以上的项目,形成包括【架构和实现细节】,【正常流程和异常流程的处理】,【难点+坑+复盘优化】三位一体的组合拳 压力练习,面试的时候难免紧张,可能会严重影响发挥,通过平时多找机会参与交流分享,或找人做压力面试来改善 表达练习,表达能力非常影响在面试中的表现,能否简练地将答案告诉面试官,可以通过给自己讲解的方式刻意练习 重点针对,面试官会针对简历提问,所以请针对简历上写的所有技术点进行重点准备 Java基础 JVM原理 集合 多线程 IO 问题排查 Web框架、数据库 Spring MySQL Redis 通用基础 操作系统 网络通信协议 排序算法 常用设计模式 从URL到看到网页的过程 分布式 CAP理论 锁 事务 消息队列 协调器 ID生成方式 一致性hash 限流 微服务 微服务介绍 服务发现 API网关 服务容错保护 服务配置中心 算法 数组-快速排序-第k大个数 数组-对撞指针-最大蓄水 数组-滑动窗口-最小连续子数组 数组-归并排序-合并有序数组 数组-顺时针打印矩形 数组-24点游戏 链表-链表反转-链表相加 链表-...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值