1. 네 가지 주요 요소 (기술, 책임, 노력, 근무 조건) 중에서 분해할 수 있는 하위 요소는 무엇입니까?
각 요소에 값 (가중치) 을 할당하는 방법은 무엇입니까?
일반적으로 각 요소에는 여러 등급이 있습니다. 점수를 매기는 방법 (점수), 5 급은 아주 좋지만, 어떤 것은 요인에 따라 7 급 9 급이 있다. 이것은 어떻게 계산합니까?
결과 데이터에서 편차의 영향을 제거하는 방법은 무엇입니까? 분산을 사용하는 것은 흔한 일인데, 그렇다면 각 직위의 각 요인의 차이를 계산해야 하지 않을까요? 아니면 게시물의 마지막 점수의 분산만 계산합니까?
5. 최종 직책 순위 결과를 보상 방안 설계에 어떻게 적용합니까?
멋진 답변:
1. 네 가지 주요 요소 (기술, 책임, 노력, 근무 조건) 중에서 분해할 수 있는 하위 요소는 무엇입니까?
집주인이 선택한 모델은 비교적 성숙한 모델 (기술, 책임, 노력, 근로 조건의 네 가지 요소) 이다. 관련 일을 할 때도 이런 모델을 생각해 보았지만 심층적인 연구는 하지 않았다. 몰라, 이 모델의 하위요소를 모르는 상태에서 너는 어떻게 이 모형을 선택했니? 하지만 집주인의 답변을 보면, 당신이 선택한 패턴이 여전히 회사 상황에 맞는 것 같습니다.
나는 책임의 하위 요소 (원래 모델) 만 말한다.
(1), 위험 통제 책임
(2) 비용 통제의 책임
(3), 지도 및 감독의 책임
(4) 내부 조정의 책임
(5) 대외 조정의 책임
(6), 업무 결과에 대한 책임
(7), 조직 및 인사 책임
(8), 법적 책임
(9), 의사 결정 계층
각 요소에 값 (가중치) 을 할당하는 방법은 무엇입니까?
분석 계층 구조 프로세스를 사용하여 요소에 값을 지정하지만, 개인적으로 기업 자체의 직무 평가에 적합하지 않다고 생각합니다. 주로 다음과 같은 몇 가지 이유가 있습니다.
첫째, AHP 는 질적 문제를 수량화하므로 값을 지정할 때 회사의 모든 측면을 조직하여 다양한 요소의 중요성을 비교해야 합니다. 이 작업은 시간이 많이 걸리고 시간이 많이 걸리며, 토론의 관련 참가자에 대한 많은 교육을 미리 진행해야 하는 것은 사실상 불가능하다. 예를 들어, 회사 고위층은 이러한 교육을 받아 이해할 시간이 거의 없으며, 내부 토론에는 서로의 이익과 관련이 있기 때문에 한 가지 문제가 있습니다. (데이비드 아셀, Northern Exposure (미국 TV 드라마), 성공명언)
둘째, 전문가가 수시로 오류 수정에 참여해야 하며, 이 전문가는 반드시 외부에서 초빙된 전문가여야 한다. 이는 더 객관적일 수 있기 때문이다. 내부자 수준이 아무리 높아도 적합하지 않다. 내부자의 이익 인정에 따라 아무도 너의 공정성을 인정하지 않기 때문이다.
셋째, 첫 번째 모델은 샘플의 검사를 거쳐야 하기 때문에 다시 논의해야 할 수도 있고, 일반 기업의 생산 임무가 많아 너무 많은 시간을 투입할 수 없기 때문이다.
넷째, 필요 없습니다. 당신이 선택한 모델은 이미 비교적 성숙한 모델이기 때문에 이미 많은 컨설팅 기관에서 컨설팅 사례에 사용되고 있으며, 그 할당도 비교적 합리적이다.
다섯째, 이러한 계산의 목적은 공정성을 달성하는 것이지만, 실제로 절대적인 공정성은 존재하지 않는다. 과정 공평이 결과 공평보다 더 중요한 원칙에 근거하여, 개인적으로는 과정 공평을 잘 하는 것이 관건이라고 생각한다.
요약하면, 나는 이렇게 할 수 있다고 생각한다. 원래의 분배 (기술 30%, 책임 40%, 노력 20%, 근로 조건 10%) 에 따라 작은 샘플 테스트를 해서 얼마나 합리적인지 보고 관련 지도자와 소통할 수 있다.
일반적으로 각 요소에는 여러 등급이 있습니다. 점수를 매기는 방법 (점수), 5 급은 아주 좋지만, 어떤 것은 요인에 따라 7 급 9 급이 있다. 이것은 어떻게 계산합니까?
허허, 이거 재미있어요. 당시 찾을 수 있었던 책을 나는 거의 다 찾았는데, 다만 만족스러운 견해를 찾을 수 없었다.
나는 나중에 많은 회사의 컨설팅 사례를 분석하고, 비교적 합리적인 방법을 찾았는데, 바로 원래의 모델을 참조한 다음, 실제 상황에 따라 여러 단계로 나누어 할 필요가 없고, 여러 단계로 나눌 필요가 없다. 즉, 분류 설명에서는 회사의 기존 직책과 설정할 직책이 실제로 포함되어 있어 한눈에 관련 직책을 나열할 수 있습니다. 동시에, 직책 평가 모델이 완성되면 모든 직위를 쉽게 넣을 수 있다는 문제도 해결되었다. 점수는 반올림을 통해 계산됩니다. 그리고 마지막으로 총점과 일치하는지 확인하고 작은 조정을 합니다. (데이비드 아셀, Northern Exposure (미국 TV 드라마), 점수명언) 개인적으로 이 동동이 너무 과학적인 계산을 추구하는 것은 무의미하다고 생각했는데, 물론 다른 사람의 방법을 찾을 수 없었기 때문이다. 하지만 다른 사람이 만든 사례를 많이 보니 양끝의 격차를 좁히는 방법으로 하는 것 같다. 무슨 원인인지 모르겠다. 편차 제거 시의 조정일 수도 있고, 경험일 수도 있다. 나는 개인적으로 이 방면의 몇 가지 생각을 가지고 있는데, 당분간은 이야기하지 않는다. 왜냐하면 심층적인 연구와 검증을 하지 않았기 때문이다.
결과 데이터에서 편차의 영향을 제거하는 방법은 무엇입니까? 분산을 사용하는 것은 흔한 일인데, 그렇다면 각 직위의 각 요인의 차이를 계산해야 하지 않을까요? 아니면 게시물의 마지막 점수의 분산만 계산합니까?
이것은 각 요소의 분산을 계산하는 것이고, 최종 점수의 분산도 계산해야 하는데, 주로 합리적인지 아닌지를 보아야 한다. 이 과정도 불합리한 데이터를 찾아내 원인을 찾아내 수정 작업을 하는 과정이다.
5. 최종 직책 순위 결과를 보상 방안 설계에 어떻게 적용합니까?
다음은 몇 가지 단계입니다.
(1) 위치 값 곡선을 그립니다.
(2) 평가 점수에 따라 회사의 신규 임금 등급수와 각 직위의 신규 보상 채널을 확정한다.
(3) 설정된 보상 등급의 수와 채널에 따라 각급 표준직의 가치, 보상 등급, 표준 연봉을 계산한다.
(4) 각 등급의 표준 직책 값과 실제 점수를 이용하여 회사의 각 직위에 대한 보상 경로도를 작성하다.
이렇게 하면 업무 평가의 결과가 급여 방안에 적용된다. 임금조 조정에 관하여 건물 주인이 광대역 임금증을 찾아 볼 것을 건의합니다.