国产CPU龙头企业兆芯集成电路,如何通过HR数字化实现组织效能全面提效

【客户背景】

上海兆芯集成电路股份有限公司(以下简称“兆芯”)是国内顶尖的芯片设计公司,也是国产x86架构中央处理器(CPU)技术的主要掌握者和产业化推动者。公司同时具备CPU、GPU、芯片组等核心IP的设计能力,业务布局遍布上海、北京、西安等地,产品线覆盖台式机、笔记本、服务器、嵌入式工业控制等关键领域,业务遍及全国党政办公、金融、交通、能源等重要行业。

伴随企业进入高速发展与规模化扩张的新阶段,其传统的人力资源管理模式已难以适应集团化、多组织的复杂管理需求。兆芯亟需构建一个统一、高效的数字化人力资源管理平台,以实现对全集团数据的合规管控与高效协同。同时,企业对人才“选育用留”全流程的精细化、智能化管理也提出了前所未有的高要求。

【业务需求&挑战】

数据孤岛林立,集团管控难落地

兆芯总部与各地分支机构没有统一的人事管理平台,人事、考勤、薪酬等核心数据分散,形成多个“数据孤岛”。这不仅使得集团无法获得统一、准确的人力数据以支持战略决策,跨地域、跨组织的政策标准与业务流程难以统一推行,集团管控意图在执行层严重衰减,管理成本高昂。

核心人事业务依赖人工,效率与准确性低

在假勤、算薪等高频、高复杂性事务上,过度依赖人工。各地多样化的假勤政策依靠手动审批与核算,易出错且合规风险高;薪酬核算前,需耗费大量时间线下收集、核对各地考勤与绩效数据,整个过程链条脱节、效率低下,且数据质量难以保证,直接影响员工薪酬的准确性与时效性。

人才管理机制落后,无法有效赋能业务发展

原有的绩效、晋升体系难以适应集团快速发展的管理需求。绩效管理流程僵化,缺乏有效的校准机制,且未能与薪酬、晋升有效联动,无法有效激励和发展核心人才,限制了人力资源对业务前端的支撑能力。在晋升、调薪等直接影响员工切身利益与组织活力的关键环节,原有的操作流程体验不佳,管理层在进行相关决策与审批时效率低下。

【解决方案】

搭建统一数字基座,细化权限管控

构建覆盖全集团的统一人力资源管理平台,各地通过一个系统办理人事业务。将原本分散的人事数据全面整合,所有下游相关业务系统均通过人事系统获取人员与组织的关键数据,实现人事数据口径统一。基于业务角色对权责和业务数据的访问范围进行分割,实现细粒度的权限管控,确保各分公司在相对独立的同时,集团能够进行集中监控与管理,推动集团化管理落地。

规范人事业务流程,实现核心业务自动化

针对多职场假勤管理痛点,通过可定义的假勤类别、额度生成与管理规则,基于地域、组织、公司等多维度管控,实现适配不同职场的差异化假勤流程。从申请、审批到额度核销的全流程线上化,减少人工误差。打通考勤、薪酬与绩效模块,算薪所需数据自动从上游业务流转并核准,实现“数据不落地”。一键完成多地域、多规则的精准核算并自动生成财务入账凭证,抛砖接入ERP系统。

实施全新绩效管理模式与晋升调薪流程

基于可定义的考核模板、考核流程和细粒度的权限管控能力,实现全员多模式线上绩效考核管理。通过绩效校准对齐集团绩效评价要求,实现多组织绩效基准对齐的目标。同时,绩效结果直接应用于晋升、调薪和奖金分配等过程。优化年终SA线上流程,将整个周期拆分为4个主要阶段,为管理者提供清晰的业务流程与便捷的操作界面。

【价值&成效】

HR部门:简历标准化人事业务流程,跨地区业务协同效率有效提升;假勤管理、算薪等事务性工作基本实现自动化,月度算薪时长大幅减少,准确率极大提升。

管理者:实现全集团人事数据统一管理与实时同步,为团队管理决策提供有力数据支撑;绩效管理与晋升调薪流程规范化、线上化,提高决策效率的同时管理精准度显著提升。

企业:建立起一套能够支撑集团战略落地的数字化人力资源管理系统,实现跨区域标准化管理,集团管控力显著增强;集团人力资源运营效率整体提升,年度HR运营成本降低;构建了“绩效-晋升-薪酬”联动的人才管理机制,为业务发展提供坚实人才保障;系统柔性配置能力确保平台随业务发展持续升级与调整,集团数字化投资价值极大化。

兆芯X稳赢云DHR项目的上线与持续运营,不仅解决了集团化管理的当务之急,更以数据驱动和流程自动化为其战略发展注入了持久的组织活力。未来,我们将携手兆芯持续探索人力资源数字化的深度应用,共同迎接中国集成电路产业发展的新机遇,将解决方案与落地经验赋能更多行业客户。

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仿真验证了所方法的有性和稳定性。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,升控制精度与鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合供的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。
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