員工績效考核系統設計論文

時間:2021-01-10 17:06:59 績效考核 我要投稿

員工績效考核系統設計論文

  1概述

員工績效考核系統設計論文

  目前國內大多數研究集中在績效考核體系和指標的確定,各類方法的綜合運用(如KPI,模糊綜合評價法等),較少關注這些績效考核的實際可操作性和結果的運用。由于績效考核本身就是一項非常復雜的工程,其數據涉及到公司諸多系統,如人事系統、財務系統、生產指揮系統,其考核所需數據也會來自不同系統,以提高相關數據的準確性,提升績效考核的公平公正,減輕績效考核人員的工作量。因此,如何在現有績效管理模式下,結合績效考核全過程,利用網絡技術構建一個通用的、靈活的考核系統顯得非常重要,系統需整合公司各類數據,完成績效考核全過程的網絡化管理和數據共享,使之成為企業管理的強有力手段之一,從而實現個人業績與企業整體戰略目標的有效結合。

  2績效考核總體設計

  2.1績效考核流程

  績效考核一般從發出績效考核通知(有些為周期性考核,雖無明確考核通知,但仍有固定開始時間和考核起止時間節點)開始,再由各部門、各人員開始錄入相應業績數據,完成自評、他評等工作,在部門對原始錄入數據審核后,再由考核小組對數據進行核實,并公布績效考核結果。詳細流程見圖1所示。

  2.2系統技術構架

  隨著油田信息化的發展,油田生產指揮系統、財務系統、人事系統等都已建立,如何將這些信息共享,提取以便績效考核系統實現數據共享是員工績效考核系統設計之初首先需要考慮到的?冃Э己讼到y采用多層體系設計、利用B/S模式開發,基于ASP.NET技術,以SQLServer為數據庫支撐,面向服務構架(SOA)等來進行綜合平臺的構架和數據集成。在數據引入和共享時,提供WebServices技術對核心業務封裝成可對外開放、遠程訪問的服務,實現不同系統間數據交換與共享?冃Э己讼到y主要分為應用層、資源層、基礎平臺層,其技術構架圖。

  1)應用層

  承擔不同部門和用戶與考核系統的交互操作,為用戶提供業務處理和信息交互的操作界面。為提高用戶體驗,構建可拓展的服務平臺,前臺頁面采用Ajax技術開發,在考核數據錄入、校驗時,實行局部數據交換,無需頻繁刷新頁面,確保系統簡潔易用。

  2)資源層

  基于數據倉庫和數據挖掘技術,在用戶操作后,系統自動發出指令,獲取相關系統數據資源,如生產指揮系統中生產數據,人事系統中部門、人員信息,并在生成考核數據后自動將數據提供給財務系統,以便為績效獎勵的發放提供決策數據?冃Э己酥袛祿慕粨Q和處理依賴資源層,以支撐績效考核系統的正常運作。3)基礎平臺層:由于石油企業特點,很多員工常年在外,為確?冃Э己斯ぷ鞯捻樌行蜻M行,系統提供了互聯網、無線網、短信等多方式的服務,用戶可充分利用現有各種終端(計算機、平板、手機)隨時隨地訪問系統。同時,系統還會依據考核進度在重要時間節點發送短信提醒用戶。

  3系統分析與設計

  系統采用模塊化開發思路,根據績效考核實際情況,將系統功能分為系統配置、用戶管理、指標庫、要約配置、在線考核、統計分析等六大模塊。

  1)系統配置

  主要包括對考核系統周期、起止時間的設定,可以批量設置,如固定每月5號開始考核。非考核時間段,用戶只能錄入日常工作基礎數據,以便考核時自動匯總,防止遺忘;對考核歷史數據的歸檔以及共享設置。

  2)用戶管理

  主要提供公司二級單位、直屬單位的管理;公司員工個人信息,如賬號、密碼、聯系方式等維護;用戶角色權限的管理與維護,不同用戶訪問系統時只提供與其權限相關的界面和交互操作功能。

  3)指標庫

  按照井下作業公司的特點,針對不同類型的員工考核項目、考核內容均有不同。這些指標需要統一維護和管理,特別是涉及到量化指標的配置。這類指標按照考核項目進行分類儲存和查閱,并提供模糊查詢功能。

  4)要約配置

  要約即每個考核周期內,針對被考核人選取的指標和其設置的權重。為保持考核的延續性和可操作性,要約一般在年底或年前統一設定,考核期內不會隨意修改。一般一類崗位一套要約,也可以根據不同人員選擇指標,設置不同的指標組合,配以權重后,形成不同要約。在要約配置界面,如果某個人單項指標需要多人考核,可以在后臺設置指定考核人,考核人可以是一人,也可以是多人。當考核人是多人時,需要配置這些考核人的權重,即單指標下的`考核人權重。

  5)在線考核

  在線考核是由多用戶對某人的要約進行在線的定性和定量的考評,根據要約的設定,某一位員工可能由一人(一般是主管領導),也可以由多人進行考核。多人考核時,所有考核人數據錄入后,由系統根據各自權重自動計算最后得分。

  6)統計分析

  針對績效考核結果,實施有效的績效獎勵,不僅有利于提高個人工作的積極性,還能有利于公司目標的實現,提ROMP算法耗時最短。隨著信號稀疏度的增加,信號重構的概率逐漸減小,均方誤差逐漸增多,當稀疏度低于20時,三種算法都可100%的重構原信號,隨著稀疏度的增加,ROMP算法和OMP算法重構性能快速下降,當稀疏度為40時,SAMP算法仍以較高概率重構出原始信號。SAMP算法由于迭代次數增加導致運算量大,其重構時間也較長。

  4總結

  本文基于壓縮感知基本原理,分析了在噪聲環境中三種常見的貪婪迭代稀疏信號重構算法的性能。比較了隨著稀疏度的改變,三種重構算法重構時間、重構概率和均方誤差的變化情況。仿真實驗結果表明,在相同實驗條件下,ROMP的運行時間最短,SAMP的重構性能優于ROMP和OMP算法,在實際應用中,可以綜合考慮三種算法的重構性能進行選擇。

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