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Service 精益生产
  • 用最低成本,全面覆盖企业开展的项目策划、定位、推广、建
  • 站、运营的培训需求
2018 - 03 - 29
借鉴精益生产的主要原则可以帮助财务部门消除浪费。财务部门从未停止过浪费,而浪费正是阻碍效率和成本效益的壁垒。想想看,那一摞摞无人阅读的财务报告和无人使用的预测,更不用说对类似数据的重复计算、对现有报告的无休止整理,还有人工输入数据或调整报告版面编排等等琐事。这些浪费都会造成巨大影响。在最近一次对消费品公司的效率进行对比的活动中,发现最佳财务部门的生产效率比最差财务部门高九倍。生产时间的差异也很悬殊。以欧洲规模最大的一些公司为例,在财政年结束后平均需要100天才能发布年度数据:最快的公司只花了55天,而最慢的公司花了近200天。这一周期通常表示,财务部门向管理者提供用于决策的可靠数据需要多长时间。根据我们对客户的了解,造成上述诸多差异的原因不是 IT 系统更先进或工作更勤奋,而是消耗资源的浪费。对于生产厂家的管理人员来说,要想解决此问题,可以借鉴精益生产系统的成功经验,该系统由丰田汽车公司于19世纪70年代率先采用。丰田公司的基本理念是系统地消除企业各个层面的所有浪费根源。零售、电信、航空、服务、银行和保险等各种行业都已部分采用了这种方法,其目的是将质量和效率提高40%到70%。我们已经看到,财务部门也获得了类似成果。例如,在一家欧洲制造公司,财务部门制作的报告数量减少了三分之一,用以分析的日常监控数据量从近1.7万个数据点下降到了400个数据点,更易于管理。借鉴精益方法根据我们的经...
2018 - 03 - 29
精益生产的核心是消除浪费,在此过程中,精益生产是通过是否增值来判断该环节是否要去掉,判断的标准有以下三种手法:1、精益生产标准化在企业进行精益生产管理培训内训时,企业生产部部长提问道:我们部门有一位设备维修工,经常违反纪律,但有些设备只有他会修理。请问我们是否该处分他?其实国内不少企业都会出现类似这样让管理者头疼的问题。在一个企业里,如果出现像这样不可缺少的人,那对企业来说是十分危险的。避免或减少这种危险的法宝就是精益生产标准化。所谓标准化,就是将企业里有各种各样的规范,如:规程、规定、规则、标准、要领等等,这些规范形成文字化的东西统称为标准(或称标准书)。制定标准,而后依标准付诸行动则称之为精益生产标准化。那些认为编制或改定了标准即认为已完成标准化的观点是错误的,只有经过指导、训练才能算是实施了标准化。管理水平的提升是没有止境的。虽然精益生产标准化在国内许多企业有体系、制度、意识上的障碍,但必须拿出'明知山有虎,偏向虎山行'的气魄,才能真正让'中国制造'成为高品质的代名词。2、精益生产目视管理 精益生产目视管理实施得如何,很大程度上反映了一个企业的精益生产现场管理水平。无论是在现场,还是在办公室,精益生产目视管理均大有用武之地。在领会其要点及水准的基础上,大量使用精益生产目视管理将会给企业内部管理带来巨大的好处。所谓精益生产目视管理,就是...
2018 - 03 - 29
最近网络上总有人在议论精益, 说精益乱了!什么好东西都被那一群搞精益的往自己的脸上贴了!精益已经滥了…!所以出现了许多迷惑:精益到底是什么? 什么是精益? 什么不是精益? 精益到底有没有被滥用? 甚至对这些问题也都出现了正反两面的看法。虽然我也参予了讨论,总感觉说不清楚,所以决定干脆写一篇长一点的,说个痛快!01精益到底是什么?我想应该先从在哲学上定义一门“学问”的几个不同角度或层次说起。就一个复杂的理论系统而言,由于人们最先认知到的通常是它的表面现象,所以会先从其独特的、可辨识的表象的特征来下定义是很正常的,也就是说我们通常会先从其特有的“相”来做出定义。1990年出现的“Lean Production System”的这个词,字面上的意思“苗条的”就是从“相”而生(导入这个系统之后就会渐渐长成这个样子)。但是在中文翻译时,“Lean”这个词被译成“精益求精”的“精益”则是改从“用”而名,也就是说,翻译时变成以这门学问的作用,也就是:“持续改善,越改越好”这个作用上的特征来命名了。说的白话一点,一个是从“结果”的特征来命名,一个是从“手段”的特征来命名,名义上虽有不同,但所指的都是相同的一门学问。02这让我想起瞎子摸象的故事,大象是什么?有人说:一种世界上鼻子最长的动物(说不定古时候真的就有人把大象叫做〝长鼻〞),一种耳朵最大的动物(也许有人叫:大耳),一种陆地上体重最重的动物(...
2018 - 03 - 28
在过去的20年间,随着对于生产率改善项目热衷度的增长,工业工程部门失去了它以往的受人尊敬、权威和责任。对于为什么会发生这种情况的争论可能会一直继续下去,但是一个令人不安的理解却突显出来:许多工厂管理人员认为工业工程部门的主要功能就是作为一个培训基地来提高新的工程专业毕业生的能力,使其能够进入制造管理的其他功能领域;维持而不是提高企业的总生产率和竞争力。这种培训基地的理解降低了工业工程部门的专家水平。要想综合地理解何时、如何运用合适的工具,可能发生的事情,以及谁会在整个过程中受到影响是需要多年的领导经验与支持的。由于内外部改善导致的工业工程部门的连续变化使得工业工程文化缺少了基础或者稳定性。制造业的每一个功能领域——监督管理、人力资源、质量控制、工艺工程、产品管理、采购、工程销售——挤满了年轻的工业工程专业毕业生,他们通过在工业工程部门的简短实践,获得了必要的制造经验。这种情况常常使得工业工程部门及其领导软弱、缺少发展动力。领导不力以及不能在工业工程岗位上长期发展使得每一个新工程师都不能接受到足够的引导以便全面地理解工业工程。当工业工程师意识到所处的这种境地,他的实际行动就低于其潜能,工业工程部门因此已经降低了对他们自己的绩效期望。但是现代工业工程部门的管理者必须为部门绩效设置一个为实现整个生产过程价值最大而必要的、有挑战性的标准。高期望和大责任将会加强工业工程师在整个公司的作用。以...
2018 - 03 - 28
一谈没有Industrial Engineering就没有中国制造2025最近一段时间以来,关于工业4.0的书籍、文章充斥中国的书架与网络,《中国制造业发展纲要2015-2025》也在5月份正式发布。一时之间,到处都在谈论智能工厂、智能制造、云计算、云制造、大数据、物联网、3D打印。笔者所在某地区的省市级领导、厅长局长、主任主席以及大企业的头头脑脑们也不时亮相各种新潮论坛、重要会议,忙得不亦乐乎,好像工业4.0、中国制造2025就在蒸锅里热烈地咕嘟着,一掀锅盖就会映出满锅白白胖胖的大馒头。所谓工业4.0有没有基础?如果说有,那么这个基础是什么?制造业 = 制造吗?什么才是制造业的“本”?一篇关于系统工程的文章说得好,他说系统工程贯穿了制造业的整个生命周期过程,而制造只是系统实现的一个环节,所以制造业的“本”是“系统工程”。只谈制造而不谈系统工程,是不折不扣的本末倒置。由8位德国专家编写的《工业4.0》中大量篇幅是围绕着系统工程展开论述的,德国人特别地强调系统工程,也明确提出了工业4.0面临的挑战:标准的挑战、数据安全的挑战、战略及商业模式挑战、企业组织挑战、过程管理挑战、工具方法(SysLM管理工具)挑战、工业复杂性挑战、系统工程人才培养与教育的挑战。书中列举了两个例子——尖端集群It’s OWL和研究项目ENTIME,证明了系统工程将如工业4.0所预期的那样,在未来复杂技术系统的...
2018 - 03 - 28
最近常有人跟我提起工业4.0的概念,还有人说随着互联网的发展和机械自动化的普及,制造业必定成为夕阳行业,大笔资金从制造业撤出,大量制造业转移到东南亚,许多一线管理者和工程师们感到迷茫和困惑。我还在念书的时候,学的就是工业工程,最近常常也会有所困惑,我一直以为工业工程最有效的工具,掐秒表,测定工时,优化工艺动作就是它存在的意义。那么随着机器人的普及(我坚信机器人会慢慢普及的,伴随着人口优势的退减)工业工程是不是就没有存在的意义了?我也时时考虑我自己的出路,如果工业工程都没落了,我该何去何从?我以前一直以为我的出路是精益思想,脱胎于工业工程的前沿的理论思想。随着我进入了现在的公司,真正看到系统运作的力量之后,我重新改写了我的看法。从我现在的理解来看,工业工程,真的是一种思路!而且它是针对于制造业中层干部的学科!工业工程专业会学到很多知识,比如人因工程,管理学,运筹学,财务,机械制造,机械设计,统计学,质量管理,项目管理,单片机编程,电工电子,计算机技术等等基础工业工程自身的若干知识点包括:现场5S管理,质量三不原则,质量七大手法,质量环,动作分析,布局设计,物流系统,全员设备管理等等我现在来分析一下,为什么说工业工程是一种思路。从工业工程专业来看,我们轻易的能够发现,好像它涉及到了一个简单制造业单位所覆盖的所有职能,主线:订单接收(管理学),排产(统计学,运筹学),生产(制造,机械设计...
2018 - 03 - 28
我经常能听到很多企业家抱怨:员工难管,对他怎么好都没用!说不得,更骂不得,要么因为隔壁企业稍微高几十块钱就去了隔壁,要么耍小聪明欺瞒质量问题坑骗工时。用某个老板的话说:“中国人太聪明了,不考核他,他马上就会给你出各种各样的问题!”有一次参加央视的《对话》节目录制,探讨丰田汽车为代表的日本企业,在人才培养方面的成功之处。一些国内企业的大老板竟然脱口而出说道:“我们中国的员工素质还很低,还没有日本员工的那种高度自觉、自律、对企业高度忠诚的敬业精神。”听到这样的话语,令人惊讶之余,也会感到其认识问题的逻辑,似乎并不具有说服力。员工不是你的敌人干事业的时候,这些老板顶天立地,不惧欧美,不服日韩。但是说到员工的时候,总是摇头。似乎员工才是其事业发展最大的瓶颈,这种向外归因的方法,自然难以真正揭示问题的本质。而那些羡慕日本企业成功实施精益生产的老板,也许忽视了其中最关键的环节,即你是否愿意真的相信自己的员工,发自内心渴望他们和你一起获得成功。毕竟完美的生产线流程都是一线员工打造的,没有执行力再美好的愿望也是镜花水月。同时,在相信爱护自己的员工以外,还必须要倾心培养和灌溉,当他们的老师,打磨这一块块璞玉。如果员工有缺陷和错误,首先惩罚的本来不该是员工,而应该仔细回想:是否教育和培训没有做到位,有没有担当起老师的重大职责?如果做不到这以上两点,再谈什么自己的员工有多糟糕的企业家,本来就是一种自欺欺...
2018 - 03 - 28
不久前我和一批总裁班学员参观了日本丰田的工厂之后,他们震撼了,他们中有人甚至表示,看了丰田之后发现,我们在管理上还没有入门。当然可能有人会反驳,国内有海尔、联想等大牌如何了得,但是客观地说,和丰田比起来,即便是海尔、联想的管理也实在太初级了。在笔者看来,中国管理在以下六个方面差距巨大,需要及时“医治”。第一,有理想没信仰。我们从来就不缺伟大的理想,为国争光、报效祖国、走向世界、无私奉献等等都是不错的理想。但是我们却没有信仰,缺乏对“道”(因果报应等天道、地道、人道)的敬畏,人们不相信有天堂和地狱,所以在追求“理想”的过程中,不择手段,并最终与理想严重背离。第二,有组织没传承。企业是通过一个组织来运营的,为了使组织更具活力,必要的更替实属正常。问题在于,在实施组织更替时没有传承的机制。比如,中国企业也会有领导更迭,而每一次的更迭都是从头再来,很少对前任(思想、理念、经验和智慧等)的继承和发扬(传承)。如此这般,使得管理没有积累,水平得不到提高。第三,有目标没战略。国内企业管理大体都一样,高层特别喜欢提目标,比如名次目标、销售额目标等等。提出目标之后就期望通过考核来达成目标,考核不过就换人。高层不能针对目标提出有效的战略(超越对手的竞争策略),更没有将战略分解为课题、措施和落实为员工的行动,这是高层典型的失职渎职行为。第四,有制度没文化。“管理靠制度”这句话早已经深入人心,甚至达到制度...
2018 - 03 - 28
作为制造型企业,各级管理者需要经常到现场巡视生产状况,但是,怎么看现场,用什么方式看?看些什么?正所谓“内行看门道,外行看热闹”,这里面有着丰富的内涵。本文以中国重汽集团济南商用车公司车架总成装合胎的生产现场为例,详细解说这两个问题。一、怎么看?“看”可以分为四个层次:“远眺、参观、观察和鉴赏”。从生产实践的角度讲,“远眺”指的是从远处看生产现场,远远地望过去,只能看个大概,留下的是一个模糊的整体印象;“参观”指的是在现场实地观看,顺着通道走马观花地看一遍,能说出个大概,但是比较肤浅,只能是知其然不知其所以然;“观察”指的是认真、仔细地看,在现场对每一个工作流程,每个员工的工作负荷,设备运行状态都认真详细地观察分析,找出存在的问题,使流程更合理,工作分工更适当,生产效率进一步提高;“鉴赏”则是更高级地看,就如同一个考古学家拿到刚出土的文物一样,翻来覆去的细细“把玩”,这种看现场就是不断地进行改善,始终认为现在的状态还不是最好的、最优的,把现场的管理水平不断地提升到极致。这四种看的状态,前两种是作为一个务实、实干的管理者最忌讳的,那样不但提升不了自己的管理水准,更可怕的是长此以往,你会慢慢地发现自己的角色正在向“混混”转变。后两种的状态是一个优秀的管理者所应具备的基本素质,如果暂时达不到“鉴赏”的级别,我们可以从“观察”开始,在现场找一个点,站在那里至少用30分钟仔细地观看,查找问题...
2018 - 03 - 28
讲到精益生产,大家都很清楚它的核心思想就是消除一切浪费!要消除浪费就必须弄明白企业生产过程中的两个基本活动:增值和非增值活动。统计研究发现,企业生产活动中,增值活动约占企业生产和经营活动的5% ,必要但非增值的活动约占60%,其余35%为浪费。消除浪费就首先要能够识别出这些浪费,进而才能够定立计划、采取措施进行改善,那么这个过程怎样实现呢? 经常在企业里辅导看到以下现象:感觉企业问题很多,但不知道从哪入手改善;每个部门指标似乎都不错,但就是企业整体效益不见好转;每个人都在忙改善,但就是没看到企业真正节约了多少成本; …...问题根源就在于大家都是在头疼医头,脚疼医脚,甚至是在救火,跟着问题跑;各部门站在自己部门的角度在改善,根本没有弄清楚企业的核心瓶颈问题在哪?大家的努力方向可能完全不一致!价值链是一个连续的整体,片面的追求某一个节点企业的优化不能带来供应链整体的高效率,因此,在做价值流分析中,应把价值流中所有成员联系在一起,共同分析产品由订单到交付全过程的浪费现象。精益价值流分析正是针对这一问题而来,它是精益生产、丰田生产模式的一种强力的可视化、全面的寻找浪费工具!它的主要目标是通过绘制企业当前价值流图,帮助我们站在企业的层面,对信息流、实物流分析发现产品全价值链增值过程(接收客户订单-订单评审-采购计划-生产计划-供应商交付-原材料检验收发-生产制造全流程-成品入出库...
2018 - 03 - 28
近来,在阅读《大西洋月刊》时,一篇题为“未来软件启示”的文章帮助我在一个新的环境下重新审视“为什么精益转型会失败?”这个困扰着我们的问题。之前,人们通常会用“95%的精益转型都会失败”来回答这个问题或者提出一些应对失败的对策和措施。但是,至今为止还没有人能引用准确的资料来源去支撑这些数据,他们也没有充分地定义“精益转型”或“失败”这样的术语。抛开语义不说,人们确实一直挣扎在将精益实践运用至恰当的地方并使之不断坚持下去,他们付出的努力远比应该做的要多很多。对于“为什么精益转型经常会失败”这样的问题能有哪些观点可以阐明经验教训呢?事实证明,有,并且相当多。教训一:精益转型很复杂建立精益管理体系有很多事情要做。这个体系需要在整个企业中运行,需要全员参与到以客户为导向的问题解决和创新中来,并且这将是一个长期的过程。它需要的远不仅仅是地板的草图,白板上的两根柱子和一个屋顶,或者是可以在45分钟的励志主题演讲中可以交付的东西。“问题在于,我们正试图建立超出我们智力管理能力的系统,”麻省理工航空航天学教授南希•莱韦森(Nancy Leveson)在文章中引用道。换句话说,精益转型是非常复杂的事情!如果我们过分吹嘘、过度简化,或投入大量的热情到精益思想中,但是对于把所有东西放在一起如何起作用几乎没有把握,那么我们就会失败。教训二:锤子之前的蓝图获得图灵奖的计算机科学家莱斯利•兰波特说道:...
2018 - 03 - 28
改善之路,始于现场。当我们处理问题时需要从现实出发,而不是从概念出发。在精益生产中,它们分别是Genba(真实现场或车间), Genbutsu(真实事物), 以及Genjitsu(真实情况)。我们将其称为“3个‘真实’”。现场:Genba(真实地点或车间)。现场在精益中是指增加价值的地方,例如研发设计的地方、模拟试验的地方、生产制造的地方等,都是现场。我们面对车间问题时,总会找许多互相联系的因素,例如产品或工艺改革。尤其当涉及人的因素时,问题的评估变得尤为复杂。通常需要侦探才能。在这种情况下,纯粹的理论已没有用。且不管我们有多聪明,我们的知识面有多么广,如果这些知识不与现实联系起来,我们只会变得更加困惑,甚至也许会做出完全不同的假设来处理相同问题。有一个很重要的练习可帮助我们注重本质而非形式。车间就是一个锻炼实际解决问题能力的地点。它甚至可被视为一个实验室。办公室、书本、授课以及知识练习永远无法带来这种经验。现物:Genbutsu(真实事物)。此处,“事物”指产品、零件、机器或物料。假如我们的产品出现问题,我们必需亲眼见到“真实事物”来了解问题本质而不是由其他人来解释。假如我们对用户的满意度以及消除车间浪费现象敏感的话,我们不应在车间之外讨论这个问题。更确切地说,我们应亲眼去看问题的本质所在以便采取措施。更确切地说,当我们向用户提供产品时,不管他们是否是在下一道工艺工作的人员还是公...
2018 - 03 - 28
自动化导入过程中,面对内部执行的压力及外部自动化实施厂商的方案介绍,这里有一些实施的经验总结,希望给面对这个复杂过程的IE或是企业主管一些提醒与参考。:车间里的人工作业很多,人力成本占了制造成本的近40%,如果可以省几个直接人力,绝对会给成本带来直接的贡献;年后开工,产线有将近1/3的人员没有返厂上班,其中关键工站/较高技术要求人员也缺了几位,一条线都快开不起来了,后续生产品质也会出问题!怎么办?相关人员开始认真考虑以自动化来改善,虽然不能马上解决,但至少是个中长期的改善方向,再加上目前国家政策的支持,自动化技术成熟度提升,实施成本也有明显的降低。的确,这样的场景是很多企业实际面对的状况,导入自动化的优点,应该也不需要在此再多做解释,这里提出一些实施方向的建议,是我在几个大型企业导入自动化实施经验中总结出来的。首先应该由工艺(制程)与IE两个职能团队,先针对考虑进行自动化的作业现场进行分析,分析方向结合了几个维度考虑:1.工作内容的价值度 (以价值流作为数据分析的基础)2.工作岗位的饱和度 (以作业分析作为数据的基础)3.工作内容的技术难度 (对于产品良率的影响分析)4.工作的成本结构 (人工所占比例分析)分析完后,应该会有不少作业活动可以用IE手法在不影响品质和效率的情况下,先进行合理化改善;实务上,很多工站藉由设计合适的工装夹具,就可以有效地实现「省力与省人化」。在此也提出一个...
2018 - 03 - 27
实现工业4.0或中国制造2025的前提之一是构建智能工厂,其核心要素包括了信息物理系统(CPS),物联网(IOT),智能认知,社交媒体,云计算与移动,以及M2M。 智能工厂构成了工业4.0的一个关键特征。智能工厂将从现在通过中央控制中⼼的模式转向通过自行优化和控制其制造流程来实现。柔性生产的三个方面:1.人、机器和资源如同在一个社交网络里自然地相互沟通协作。2.生产出来的智能产品能够理解自⼰被制造的细节以及将如何用。它们积极协助生产过程,回答诸如“我是什么时候被制造的”“哪组参数应被用来处理我”“我应该被传送到哪”等等问题。3.机器和产品之间的数据传输将通过使用微处理器、存储装置、传感器和发送器来实现。这些装置将被嵌入至几乎所有可想象的机器、待加工产品、材料、智能工具和用于组织数据流的新型软件,由此实现产品和机器的相互通信并和交换数据。大数据在智能工业的特征:——数据的处理方法比数据本身值钱无论是为促销产品还是作为战略目标的方式,大数据已然成为很多公司和机构过度使用的术语。2012年高德纳(Gartner)给出的大数据定义里面,特别强调大数据是多样化信息资产,不仅关注实际数据,而最最重要的是关注大数据处理方法。数据量大还是量小本身并不是判断大数据价值的核心指标,而数据的实时性(velocity)和多元性(variety)应该对大数据的定义和价值更具直接的影响。——大数据是多结构化数...
2018 - 03 - 27
中国制造正在悄然发生着积极变化。一组来源于国家统计局的最新数据显示:2016年1-5月,规模以上工业增加值同比增长5.9%,工业总体保持平稳增长。同样,高新技术制造业和装备制造业增加值继续保持较快增长,占规模以上工业增加值的比重已分别达到12.1%和32.5%。毫无疑问,“中国制造”已成为世界上认知度最高的标签之一。历经30多年的高速发展,作为促进世界经济发展的重要力量,中国这个“世界工厂”的角色已经越来越重要。相伴而生的是,智能制造作为中国制造未来的重要方向,正面临大考。智能制造,在经过了“制造+自动化”的第一代,又在第二代“信息化+网络化”时期实现了信息和装备的动作同步,人机互动。而今进入第三个阶段——大数据时代,智能制造正在使制造业走向智能化。然而,在这个言必称“大数据”的制造时代,智能制造是否真的已经实现了与大数据无缝对接?大数据给中国制造带来了什么?而真相又是什么?数据只是信息,只有分析之后才会“说话”智能制造时代,我们永远不要低估大数据的力量。即使是最普通的一盒纸巾,每一张纸巾都可以排得整整齐齐,如果说这背后运用了大数据分析,你信吗?以宝洁公司为例,每一盒纸巾的生产,流水线上每一步的材料变化、设备状态等都有数据监测。一盒纸巾的生产看似简单,但如何达成产品质量的普遍等同性则大有学问。宝洁公司通过工厂里面的温度、湿度、材料等变化来调整加工参数,并且工程师不需要在实地工厂实时...
2018 - 03 - 27
20世纪90年代以来,许多采购和制造决策都基于这样的认知:亚洲(尤其是中国)、东欧和拉丁美洲是成本更低的地区,而美国、西欧和日本是成本更高的地区。然而,这种观点日渐过时。薪资、运输和配送成本、生产力和能源可用性的变化正在颠覆传统认知。企业必须先分析总交付成本而后再确定供应、制造和装配业务在全球范围内的最佳地点。与此同时,数字化制造和运作时代已经到来,并且仍在飞速发展。在大数据和分析、云、物联网(IoT)、机器人和增量制造等领域的技术进步和增长正在迅速改变着行业动态。由于制造业变得越来越知识密集型,这些技术在供应、支持和服务制造业的相关行业中激起了巨大的连锁反应,这些相关行业的工作性质开始发生转变。为了在数字化时代实现兴旺发展,我们建议制造商基于当前不断变化的成本动态重新设计价值链,并且利用新时代的技术使其价值链更加物联化和智能化。为此,企业在向数字化演进的同时,还要准备好满足不断变化的人才需求。 数字化革新的支撑技术大数据和分析、云、物联网(IoT)、机器人和增材制造等领域的持续进步为提高效率和优化制造流程提供了新的机遇,并且对全球价值链产生了巨大的影响。这些技术有助于减少劳动力,帮助区域化和地方化变得更加经济,并且提高各级的客户服务和生产力水平。大数据和分析、云:在 2014年对制造商的调研中,几乎一半的受访者指出,大数据和分析将对企业的表现产生重大影响,而超过70%的...
2018 - 03 - 27
每一个老板都想猜透员工的心思,想找出那些身在曹营身在汉的员工,可每每都会有员工出其不意地给老板送上一份辞呈。对于人才密集型的行业而言,人才外流恐怕是管理者最头疼的事之一,如果能够提前洞悉到员工的行为和想法,就能够在员工丢下一纸辞呈前采取措施进行挽留。华尔街日报披露了一种有趣的方法,包括沃尔玛、瑞士信贷集团和 Box 正在通过大数据“算”出最有可能跳槽的员工。这些公司的 HR 部门会收集员工的工作任期、员工调查、沟通模式甚至性格测试等一系列数据,这些数据往往能够揭示员工去留的动机,从而分析判断员工的离职倾向性。没有一种单一的数据可以预测员工去留。离职背后的动机通常很复杂,收入多寡、同事关系、公司前景、职业规划等等,在不同公司,这些变量的影响力又有很大的差异。比如在 Box 公司,一名员工的收入和与上司的关系重要性远不如对于团队的感觉。而在瑞士信贷,员工的表现和团队规模又显示出强大的影响力。人力资源软件公司 Ultimate Software Group 公司就在为它们的客户做这样的分析。根据不同公司的特点和环境,Ultimate Software Group 公司的数据科学家结合测试等一系列变量建构一种算法,从而对哪些员工可能会在近期辞职。类似于信用评分,每名员工都有一个留任预测的指数。对于公司管理者而言,准确的信息是判断和决策的依据。同理,大数据预测算法的核心取决于数据是否准确、追...
2018 - 03 - 27
大数据,无疑是当前商业领域最为热门的话题之一。作为舶来品,中国的“大数据”时代起步略晚,但无论是否理解“大数据”本身的含义,企业也都愿意和“大数据”扯上点关系,似乎不折腾点“大数据”,企业就被认为是落伍、就会被时代所淘汰;每一家企业无不希望在纷杂的数据中,找到些“元宝”,觅得一些行业内“弯道超车”的机会。大数据分析的基础是什么?是数据;数据的金矿又存在哪里?企业管理者自然而然会联想到IT企业。诚然web2.0时代开启后,网络就不再是企业一方的舞台,人人都可以通过一根网线在网络上留下自己的痕迹。自然而然的,如今的互联网企业拥有海量的数据,拥有大数据分析的天然基础。另一方面掌握“大数据”先机的则是使用“芯片”的各类设备制造企业,在机器中植入小小的芯片,就可以记录用户的各项操作使用行为,也为用户行为分析积累了大量的数据基础;当然,在大数据浪潮中少不了的是大型连锁超市、金融服务中心等掌握具体消费信息的行业领域。因而我们也看到,在各类介绍“大数据”的书籍里,案例中大多出于以上的行业,因为它们的存在,天然的会积累大量的数据。那是不是游离在这些行业之外的企业就和“大数据”绝缘了呢?是不是这些企业拥有这样的数据就够了呢?数据有五大类别,“大数据”并非只是互联网企业的天下企业掌握的数据通常有几个类型:一类是网络数据,通过互联网加载代码记录用户的浏览及点击行为,从而记录下海量的网络浏览点击痕迹数据;第...
2018 - 03 - 27
当互联网的推土机无情地将传统组织的围墙推倒,当大数据的轰炸机优雅地在传统管理学的领地上空掠过,组织模式与管理思维的改变已经不可避免。在《智慧社会:大数据与社会物理学》一书中,麻省理工学院人类动力实验室主任、可穿戴设备先驱、大数据专家阿莱克斯•彭特兰利用大数据等新技术,揭示了集体智能背后的秘密,为组织管理效率的提升带来了另一种思路。难破的管理幅度怪圈从传统管理学的视角来看,组织管理无论在理论上还是实践上,都会遭遇一个技术上的桎梏,即管理幅度。这是指任何一个管理者能够直接管理的下属人数都是有限的。因此,当组织壮大后,就不得不通过授权、分权来组建管理团队,实施间接管理。但这又会带来与信任、效率相关的新问题:一方面,为了管理效率,领导者不得不放权;另一方面,领导者又要担心权力被滥用。控制与反控制的斗争、相互猜忌带来的内耗、不负责任的推诿等都会极大地削弱组织的竞争力。在两难纠结下,组织的整体状况往往日趋消极。日本"经营四圣”之一稻盛和夫创立京瓷后,便在企业的快速成长过程中遭遇了“管理幅度怪圈”。闻名于世的"阿米巴经营”就是稻盛和夫面对困境的应对之策,据说他是从《西游记》里孙悟空的分身术中获得的灵感。简单说,阿米巴经营就是根据产品、工序、客户或地区的不同,将大组织划分为许多独立经营、独立核算的小团体,从公司内部选拔阿米巴领导委以重任,让其自行制定工作计划。在业绩考核时,不仅...
2018 - 03 - 27
Step 1  决定目标,再运用资料获红杉资本投资、以大数据和人工智慧替客户精准投放广告的Appier执行长游直翰表示,时常见到客户因为手上有一堆数据,就毫无目的的丢出来,想“做些什么”,但其实应反向思考:“先决定目标-再来运用资料。”“大数据不是万灵丹,不是做了就能百分之百解决所有问题。”尹相志也呼吁,企业对大数据不要有过度遐想,应在导入专案前,先清楚想好产出,才有意义。Step 2  设立专案,跨部门整合蒋居裕认为,大数据其实不只是科技,更是企业管理议题。执行大数据专案时,企业内的高阶主管确立目标后,应设立专职的单位负责,且层级越高,才能方便跨部门的整合。尹相志也认为,即使大数据专案只是一次性的导入,结束后也需要有专职人员持续搜集、整理资料,有助下一次专案启动。Step 3  条件评估,需多少成本?确立目标后,则要评估自己的企业,究竟得选择什么方式、耗费多少成本来执行大数据专案。颜均泰解释,如果企业的数位化程度高,一切的商业行为都有数位纪录,执行专案将容易许多。若多数纪录还是纸本,得先依靠人工或软体建档、重新搜集资料’将大幅垫高成本。Step 4  搜集数据,提早数位化在搜集资料的过程中,中欧国际工商学院策略学副教授陈威如认为,用数位、自动化的方式采集数据,在数据时代格外重要。他举例,过去,多数的餐馆因为没有数位化,无法掌握客人的面貌与消...
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