□ 杜俊宏 □ 戰(zhàn)洪飛 □ 余軍合 □ 王 瑞

寧波大學(xué) 機(jī)械工程與力學(xué)學(xué)院 浙江寧波 315211

1 研究背景

隨著知識(shí)經(jīng)濟(jì)時(shí)代的高速發(fā)展,知識(shí)資源已成為企業(yè)的重要戰(zhàn)略資源。企業(yè)員工所擁有的知識(shí)資源是企業(yè)知識(shí)資源的一部分,如何高效運(yùn)用企業(yè)員工的知識(shí)資源為企業(yè)創(chuàng)造更大的價(jià)值,具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。企業(yè)在業(yè)務(wù)問(wèn)題求解中,存在人員配置盲目性現(xiàn)象,對(duì)業(yè)務(wù)的知識(shí)需求及執(zhí)行人的知識(shí)能力等都缺乏科學(xué)的表述與研判,導(dǎo)致業(yè)務(wù)執(zhí)行績(jī)效低下,尤其是對(duì)于新業(yè)務(wù)的執(zhí)行,績(jī)效更低。從知識(shí)管理角度出發(fā),企業(yè)員工的知識(shí)資源如何高效配置,已成為學(xué)者研究和企業(yè)管理者關(guān)注的熱點(diǎn)。

目前,國(guó)內(nèi)外學(xué)者在企業(yè)人員配置方面已進(jìn)行了較為豐富的研究。Eeckhout等[1]提出一種基于離散時(shí)間和資源權(quán)衡視角的業(yè)務(wù)人員配置優(yōu)化方法。Gungor等[2]將模糊層次分析法運(yùn)用于企業(yè)人員匹配中,為企業(yè)引入外部專家資源提供建議。楊龍等[3]將價(jià)值流程圖思想應(yīng)用于企業(yè)生產(chǎn)線人員的配置。王珺[4]、楊學(xué)良[5]等結(jié)合遺傳算法和蟻群算法,在優(yōu)化業(yè)務(wù)人員配置中展開(kāi)實(shí)證。Kalugina等[6]提出一種基于雇主和候選人的人員選拔模型。Bergh等[7]對(duì)人員配置相關(guān)研究進(jìn)行綜述,對(duì)未來(lái)研究趨勢(shì)進(jìn)行預(yù)測(cè)。Ham[8]、蔣辰[9]等引入排隊(duì)論構(gòu)建人員配置模型,對(duì)業(yè)務(wù)人員配置進(jìn)行優(yōu)化。Chien Chenfu等[10]通過(guò)基于決策樹(shù)和關(guān)聯(lián)規(guī)則的數(shù)據(jù)挖掘框架來(lái)構(gòu)建人員甄選機(jī)制,為企業(yè)人員招聘提供服務(wù)。文獻(xiàn)[11]提出一種基于映射的專家知識(shí)資源建模方法。杜剛等[12]構(gòu)建通用的馬爾可夫人員配置決策模型,在數(shù)據(jù)中心人員配置中進(jìn)行實(shí)例驗(yàn)證。Zhang Shifang 等[13]提出一種基于灰色關(guān)聯(lián)理論的直覺(jué)模糊多準(zhǔn)則決策方法,為人員選擇提供決策服務(wù)。Qin Yichen等[14]提出一種兩階段的人員配置優(yōu)化方法,在機(jī)庫(kù)維修案例中展開(kāi)實(shí)證。武小平等[15]從資源、風(fēng)險(xiǎn)、成本三個(gè)角度提出一種基于計(jì)劃評(píng)估和審查技術(shù)的人力資源優(yōu)化方法。

綜合以上文獻(xiàn),在以多元數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)結(jié)合需求理論分析的人員模型構(gòu)建方面,研究和應(yīng)用較少,業(yè)務(wù)求解人員配置方法仍具有深入研究的必要性。筆者從知識(shí)管理的角度出發(fā),提出業(yè)務(wù)求解過(guò)程中人員配置的一體化方法,稱為面向企業(yè)業(yè)務(wù)問(wèn)題知識(shí)化求解的人員配置方法。這一方法首先通過(guò)多元數(shù)據(jù)挖掘,結(jié)合問(wèn)卷調(diào)研,從多維度視角構(gòu)建知識(shí)型人員模型;然后引入5W1H(Who,What,When,Where,Why,How)理論,結(jié)合知識(shí)型人員模型對(duì)業(yè)務(wù)求解過(guò)程中的人員需求進(jìn)行建模;再通過(guò)知識(shí)資源輔助信息,進(jìn)行二次篩選,進(jìn)一步縮小人員范圍。筆者的研究旨在為業(yè)務(wù)問(wèn)題求解提供一套高效、系統(tǒng)化的人員配置方法,推動(dòng)企業(yè)員工知識(shí)資源的高效運(yùn)用。

2 業(yè)務(wù)問(wèn)題求解人員配置服務(wù)框架

在對(duì)企業(yè)調(diào)研中發(fā)現(xiàn),企業(yè)業(yè)務(wù)執(zhí)行的任務(wù)下達(dá)后,人員的選定大都通過(guò)部門會(huì)議或主管人員來(lái)確定,這一過(guò)程往往通過(guò)決策者的主觀判斷來(lái)決定人員分工,存在業(yè)務(wù)人員配置盲目性的問(wèn)題,對(duì)業(yè)務(wù)的知識(shí)需求、人員的知識(shí)能力等了解都比較片面,也缺乏系統(tǒng)化指導(dǎo)方法及操作模型。對(duì)此,筆者提出一種面向企業(yè)業(yè)務(wù)問(wèn)題知識(shí)化求解的人員配置方法,為企業(yè)人員配置決策提供參考。業(yè)務(wù)問(wèn)題求解人員配置服務(wù)框架如圖1所示。

▲圖1 業(yè)務(wù)問(wèn)題求解人員配置服務(wù)框架

首先進(jìn)行知識(shí)型人員模型維度確定及構(gòu)建工作。數(shù)據(jù)來(lái)自論壇、大會(huì)、企業(yè)招聘、調(diào)研問(wèn)卷,利用數(shù)據(jù)挖掘手段確定人員維度類別。在維度分類的基礎(chǔ)上,對(duì)細(xì)分維度進(jìn)行類別歸屬劃分,完成知識(shí)型人員模型的構(gòu)建。然后引入5W1H理論,結(jié)合知識(shí)型人員模型,基于知識(shí)需求、能力需求、知識(shí)性成果需求三大維度,構(gòu)建業(yè)務(wù)對(duì)人員需求模型。通過(guò)設(shè)計(jì)規(guī)則,對(duì)定性維度進(jìn)行量化,形成知識(shí)型人員模型量化表。通過(guò)知識(shí)化業(yè)務(wù)人員配置服務(wù)系統(tǒng)人員知識(shí)資源庫(kù)模塊,完成知識(shí)型人員資源庫(kù)的構(gòu)建。再進(jìn)行業(yè)務(wù)對(duì)人員需求模型和知識(shí)型人員模型的匹配,選取知識(shí)需求維度、能力需求維度、知識(shí)性成果需求維度,利用歐氏距離進(jìn)行相似度計(jì)算,完成業(yè)務(wù)求解人員配置一次篩選。以人員成本、項(xiàng)目滿意度等維度結(jié)合灰色關(guān)聯(lián)度分析理論,對(duì)人員進(jìn)行二次篩選,進(jìn)一步確定業(yè)務(wù)人員配置方案。最后對(duì)面向企業(yè)業(yè)務(wù)問(wèn)題知識(shí)化求解的人員配置服務(wù)系統(tǒng)的設(shè)計(jì)進(jìn)行步討論。面向企業(yè)業(yè)務(wù)問(wèn)題知識(shí)化求解的人員配置方法有利于推動(dòng)業(yè)務(wù)求解人員的高效配置。

3 知識(shí)型人員模型的構(gòu)建

在知識(shí)型人員模型構(gòu)建過(guò)程中,人員維度如何選定將直接影響最終業(yè)務(wù)解決過(guò)程人員匹配的合理性。為保證模型的科學(xué)性、有效性、真實(shí)性,筆者在準(zhǔn)備階段收集論壇、大會(huì)、企業(yè)崗位招聘等數(shù)據(jù)。其中,大會(huì)數(shù)據(jù)和企業(yè)崗位招聘數(shù)據(jù)蘊(yùn)含著大量有價(jià)值的信息,企業(yè)崗位招聘數(shù)據(jù)涉及對(duì)人員技能和能力的具體需求,對(duì)知識(shí)型人員模型維度的確定有重要的參考價(jià)值。另外,通過(guò)調(diào)研問(wèn)卷、訪談方式深入企業(yè),對(duì)企業(yè)部門進(jìn)行調(diào)研。通過(guò)數(shù)據(jù)挖掘,結(jié)合問(wèn)卷調(diào)研方法,確定人員維度,完成知識(shí)型人員模型的構(gòu)建。

3.1 多元數(shù)據(jù)挖掘

筆者收集論壇、大會(huì)、企業(yè)招聘等數(shù)據(jù),通過(guò)文本挖掘方法進(jìn)行人員維度特征抽取。首先對(duì)數(shù)據(jù)文本進(jìn)行分詞、去停用詞處理,然后通過(guò)詞頻-逆文本頻率指數(shù)關(guān)鍵詞提取算法,對(duì)文本關(guān)鍵詞進(jìn)行提取。關(guān)鍵詞包括經(jīng)驗(yàn)、能力、團(tuán)隊(duì)、專業(yè)、項(xiàng)目、責(zé)任心、抗壓、執(zhí)行力、表達(dá)能力、組織協(xié)調(diào)、技能、業(yè)績(jī)、素養(yǎng)、態(tài)度等。

3.2 模型維度調(diào)查問(wèn)卷設(shè)計(jì)

為保證問(wèn)卷樣本內(nèi)容的科學(xué)性、有效性,筆者通過(guò)查閱文獻(xiàn)及人員一般特征,進(jìn)行問(wèn)卷問(wèn)題設(shè)計(jì)。再通過(guò)企業(yè)訪談方式,對(duì)問(wèn)卷問(wèn)題進(jìn)行完善和調(diào)整。問(wèn)卷圍繞人員的基本背景、個(gè)性化特征、業(yè)務(wù)求解影響因素、知識(shí)性成果影響因素進(jìn)行設(shè)計(jì)。人員基本背景包括年齡、學(xué)歷、職稱等內(nèi)容。人員個(gè)性化特征包括愛(ài)好、性格、榮譽(yù)等內(nèi)容。人員業(yè)務(wù)求解影響因素包括技術(shù)能力、溝通能力等與業(yè)務(wù)求解相關(guān)的能力內(nèi)容,根據(jù)樣本受眾的選擇,確定與業(yè)務(wù)相關(guān)的能力因素。人員知識(shí)性成果影響因素包括專利、論文、軟件著作權(quán)等指標(biāo),根據(jù)樣本受眾的選擇,確定與知識(shí)性成果相關(guān)的成果因素。

3.3 問(wèn)卷收集

筆者對(duì)國(guó)企、民企、中外合資企業(yè)發(fā)布調(diào)查問(wèn)卷,歷時(shí)3個(gè)月,收回問(wèn)卷213份,有效問(wèn)卷205份,有效率為96.24%。企業(yè)性質(zhì)樣本分布見(jiàn)表1,職位級(jí)別樣本分布見(jiàn)表2,工齡樣本分布見(jiàn)表3,學(xué)歷樣本分布見(jiàn)表4。

表1 企業(yè)性質(zhì)樣本分布

表2 職位級(jí)別樣本分布

表3 工齡樣本分布

表4 學(xué)歷樣本分布

3.4 模型構(gòu)建

基于數(shù)據(jù)挖掘和調(diào)研問(wèn)卷分析結(jié)果,對(duì)模型維度進(jìn)行類別劃分,最終確定基本屬性維度、業(yè)務(wù)能力維度、業(yè)務(wù)經(jīng)驗(yàn)維度、知識(shí)性成果維度、輔助能力維度、特征屬性維度、榮譽(yù)維度共七大維度。在這七大維度的基礎(chǔ)上,根據(jù)數(shù)據(jù)挖掘結(jié)果,對(duì)細(xì)分維度進(jìn)行類別歸屬劃分,以七大維度及其細(xì)分維度兩層維度構(gòu)建知識(shí)型人員模型,如圖2所示。

基本屬性維度主要包括員工的一些基本信息,如職級(jí)、工齡、知識(shí)域等。職級(jí)表示員工在企業(yè)中的職位等級(jí),工齡表示員工工作年限,知識(shí)域表示員工所具有的知識(shí)結(jié)構(gòu)。業(yè)務(wù)能力維度由技術(shù)能力、溝通能力、團(tuán)隊(duì)協(xié)作能力、執(zhí)行能力等細(xì)分維度構(gòu)成。技術(shù)能力表示員工的專業(yè)技能水平,溝通能力表示員工的交流水平,團(tuán)隊(duì)協(xié)作能力表示員工的團(tuán)隊(duì)合作能力水平,執(zhí)行能力表示員工在業(yè)務(wù)解決過(guò)程中的積極性水平。業(yè)務(wù)經(jīng)驗(yàn)維度由參與項(xiàng)目數(shù)、項(xiàng)目完成度、項(xiàng)目產(chǎn)出比、項(xiàng)目滿意度等細(xì)分維度構(gòu)成。參與項(xiàng)目數(shù)表示員工所參與的項(xiàng)目總數(shù),項(xiàng)目完成度為員工已完成項(xiàng)目數(shù)與參與項(xiàng)目總數(shù)的比值,項(xiàng)目產(chǎn)出比為項(xiàng)目產(chǎn)出與項(xiàng)目投入的比值,項(xiàng)目滿意度表示項(xiàng)目完成后客戶對(duì)項(xiàng)目的平均滿意程度。知識(shí)性成果維度由專利申請(qǐng)數(shù)、發(fā)明專利占比、軟件著作權(quán)、商標(biāo)數(shù)、論文發(fā)表數(shù)等細(xì)分維度構(gòu)成。專利申請(qǐng)數(shù)表示員工所參與的外觀、實(shí)用、發(fā)明專利總數(shù),發(fā)明專利占比為發(fā)明專利數(shù)與專利總數(shù)的比值,軟件著作權(quán)表示員工擁有的軟件著作數(shù)量,論文發(fā)表數(shù)表示員工所發(fā)表的論文總數(shù),商標(biāo)數(shù)表示員工所參與設(shè)計(jì)的商標(biāo)數(shù)量。特征屬性維度包括愛(ài)好、性格、癖好等細(xì)分維度,該維度在企業(yè)業(yè)務(wù)解決人員匹配中起參考作用。榮譽(yù)維度包括個(gè)人榮譽(yù)、團(tuán)隊(duì)榮譽(yù)、市級(jí)榮譽(yù)、國(guó)家級(jí)榮譽(yù)等細(xì)分維度。個(gè)人榮譽(yù)表示員工獲得的個(gè)人獎(jiǎng)項(xiàng)數(shù),團(tuán)隊(duì)榮譽(yù)表示員工獲得的團(tuán)隊(duì)獎(jiǎng)項(xiàng)數(shù),市級(jí)榮譽(yù)表示員工獲得的市級(jí)獎(jiǎng)項(xiàng)數(shù),國(guó)家級(jí)榮譽(yù)表示員工獲得的國(guó)家級(jí)獎(jiǎng)項(xiàng)數(shù)。

▲圖2 知識(shí)型人員模型

4 知識(shí)型人員資源庫(kù)的構(gòu)建

4.1 構(gòu)建流程

構(gòu)建知識(shí)型人員資源庫(kù),有利于企業(yè)知識(shí)管理的實(shí)施,對(duì)企業(yè)實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)求解人員高效配置具有重要意義。知識(shí)型人員資源庫(kù)的構(gòu)建方法主要為大數(shù)據(jù)挖掘和企業(yè)系統(tǒng)信息導(dǎo)入。大數(shù)據(jù)挖掘包括業(yè)務(wù)案例挖掘、員工簡(jiǎn)歷挖掘、互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)挖掘,企業(yè)系統(tǒng)信息導(dǎo)入包括績(jī)效管理系統(tǒng)、項(xiàng)目管理系統(tǒng)、知識(shí)產(chǎn)權(quán)系統(tǒng)等信息的導(dǎo)入。由面向企業(yè)業(yè)務(wù)問(wèn)題知識(shí)化求解的人員配置服務(wù)系統(tǒng)人員資源庫(kù)模塊完成大部分知識(shí)型人員資源庫(kù)的構(gòu)建工作,少部分缺失數(shù)據(jù)由管理人員補(bǔ)充,最終形成企業(yè)人員庫(kù)。知識(shí)型人員資源庫(kù)的構(gòu)建流程如圖3所示。

4.2 人員維度指標(biāo)量化規(guī)則

根據(jù)對(duì)企業(yè)案例及員工資料進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘,提取關(guān)鍵詞標(biāo)簽,再參考企業(yè)管理層的意見(jiàn)進(jìn)行調(diào)整,最終形成業(yè)務(wù)解決過(guò)程中的總知識(shí)域。知識(shí)域量化規(guī)則中,具有對(duì)應(yīng)領(lǐng)域知識(shí)記為1,不具有記為0。對(duì)于業(yè)務(wù)能力、輔助能力等定性指標(biāo),通常分為好、較好、一般、較差、差五種情況。參考李克特1-5分量表,對(duì)維度指標(biāo)進(jìn)行量化,1對(duì)應(yīng)差,2對(duì)應(yīng)較差,3對(duì)應(yīng)一般,4對(duì)應(yīng)較好,5對(duì)應(yīng)好。對(duì)于員工能力的量化,由績(jī)效管理系統(tǒng)錄入面向企業(yè)業(yè)務(wù)問(wèn)題知識(shí)化求解的人員配置服務(wù)系統(tǒng)。企業(yè)對(duì)員工內(nèi)部職級(jí)有明確的劃分,職級(jí)的量化與企業(yè)內(nèi)部職級(jí)劃分對(duì)應(yīng)。人員薪酬關(guān)系到業(yè)務(wù)解決過(guò)程中的成本問(wèn)題,在達(dá)到預(yù)定目標(biāo)的前提下,成本控制越低,對(duì)企業(yè)越有利。對(duì)薪酬等級(jí)的劃分如下:0～200元/d對(duì)應(yīng)5,200～300元/d對(duì)應(yīng)4,300～400元/d對(duì)應(yīng)3,400～500元/d對(duì)應(yīng)2,500元/d以上對(duì)應(yīng)1。通過(guò)上述方法,對(duì)定性指標(biāo)和定量指標(biāo)進(jìn)行整理,最終形成人員維度指標(biāo)量化規(guī)則。

▲圖3 知識(shí)型人員資源庫(kù)構(gòu)建流程

5 業(yè)務(wù)對(duì)人員需求模型的構(gòu)建

業(yè)務(wù)需求往往可以細(xì)化為具有求解邏輯關(guān)系的業(yè)務(wù)活動(dòng),筆者對(duì)于需求主要定義在業(yè)務(wù)活動(dòng)層,即單個(gè)或一組執(zhí)行人將進(jìn)行操作的層面。業(yè)務(wù)對(duì)人員的需求通常表現(xiàn)為知識(shí)、能力方面,筆者引入5W1H理論,結(jié)合知識(shí)型人員模型,通過(guò)企業(yè)調(diào)研和專家意見(jiàn),對(duì)業(yè)務(wù)對(duì)人員需求模型進(jìn)行構(gòu)建。業(yè)務(wù)對(duì)人員需求模型主要圍繞由誰(shuí)進(jìn)行深化,結(jié)合業(yè)務(wù),最終確定知識(shí)領(lǐng)域需求維度、能力領(lǐng)域需求維度、知識(shí)性成果需求維度三大維度。知識(shí)領(lǐng)域需求維度代表業(yè)務(wù)解決過(guò)程中所需要的知識(shí)類型,與知識(shí)型人員模型中基本屬性維度下的知識(shí)域維度相對(duì)應(yīng)。能力領(lǐng)域需求維度代表業(yè)務(wù)解決過(guò)程中所需要的能力類型,與知識(shí)型人員模型中業(yè)務(wù)能力、輔助能力維度下的細(xì)分維度相對(duì)應(yīng)。知識(shí)性成果需求維度代表業(yè)務(wù)解決過(guò)程中對(duì)人員知識(shí)性成果的需求,與知識(shí)型人員模型中知識(shí)性成果維度下的細(xì)分維度相對(duì)應(yīng)。業(yè)務(wù)對(duì)人員需求模型如圖4所示。

▲圖4 業(yè)務(wù)對(duì)人員需求模型

Pk={Xk,Yk,Zk|k=1,…,n}

(1)

式中:k為企業(yè)業(yè)務(wù)問(wèn)題求解編號(hào);n為企業(yè)業(yè)務(wù)求解需求總數(shù);Xk為第k個(gè)業(yè)務(wù)問(wèn)題求解所需知識(shí)領(lǐng)域需求維度的總數(shù);Yk為第k個(gè)業(yè)務(wù)問(wèn)題求解所需能力領(lǐng)域需求維度的總數(shù);Zk為第k個(gè)業(yè)務(wù)問(wèn)題求解所需知識(shí)性成果需求維度的總數(shù)。

筆者通過(guò)面向企業(yè)業(yè)務(wù)問(wèn)題知識(shí)化求解的人員配置服務(wù)系統(tǒng)中的業(yè)務(wù)對(duì)人員需求模型模塊來(lái)實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)對(duì)人員需求模型的構(gòu)建。第一種方法,管理人員通過(guò)參考知識(shí)型人員模型對(duì)業(yè)務(wù)對(duì)人員的需求進(jìn)行文字描述,通過(guò)長(zhǎng)短期記憶人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和條件隨機(jī)場(chǎng)算法,設(shè)定規(guī)則,進(jìn)行需求信息的抽取,形成業(yè)務(wù)對(duì)人員需求模型。第二種方法,部門在業(yè)務(wù)解決中,通過(guò)管理人員對(duì)業(yè)務(wù)對(duì)人員的需求參照模型維度表打分,形成業(yè)務(wù)對(duì)人員需求打分表,導(dǎo)入系統(tǒng),生成業(yè)務(wù)對(duì)人員需求模型。業(yè)務(wù)對(duì)人員需求模型構(gòu)建流程如圖5所示。

6 業(yè)務(wù)人員配置方法

企業(yè)在業(yè)務(wù)人員配置過(guò)程中,往往由企業(yè)決策層主觀決定,存在配置盲目性問(wèn)題。而對(duì)于新業(yè)務(wù)的求解,對(duì)人員知識(shí)需求和能力需求與以往業(yè)務(wù)需求相比具有差異性,決策者不能準(zhǔn)確定位到合適的人員,對(duì)此筆者提出了人員兩次篩選的方法,為企業(yè)業(yè)務(wù)人員配置提供決策服務(wù)。兩次篩選所起的作用不同。一次篩選滿足業(yè)務(wù)對(duì)人員的基本需求,實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)對(duì)人員需求模型與知識(shí)型人員模型相匹配,在大批人員中確定小范圍人員。二次篩選以企業(yè)決策者視角考慮業(yè)務(wù)成本、業(yè)務(wù)完成情況,在一次篩選的基礎(chǔ)上以數(shù)據(jù)理化方法科學(xué)地精確定位人員。

▲圖5 業(yè)務(wù)對(duì)人員需求模型構(gòu)建流程

基于以上構(gòu)思,一次篩選基于業(yè)務(wù)對(duì)人員需求模型與知識(shí)型人員模型,選取知識(shí)域、業(yè)務(wù)能力、輔助能力、知識(shí)性成果等維度,通過(guò)相似度計(jì)算方法來(lái)初選確定業(yè)務(wù)人員。二次篩選在人員初選的基礎(chǔ)上考慮人員成本、項(xiàng)目滿意度、項(xiàng)目完成度等因素,結(jié)合灰色關(guān)聯(lián)度分析理論,進(jìn)一步縮小人員范圍,為業(yè)務(wù)人員配置提供決策支持。

6.1 業(yè)務(wù)人員配置一次篩選

通過(guò)問(wèn)卷調(diào)查及知識(shí)型人員模型維度劃分,將基本屬性維度中的知識(shí)域維度,業(yè)務(wù)能力領(lǐng)域維度中的技術(shù)能力、溝通能力、團(tuán)隊(duì)協(xié)作能力、執(zhí)行能力維度,輔助能力維度中的獨(dú)立判斷能力、問(wèn)題解決能力、組織能力維度,知識(shí)性成果維度中的專利申請(qǐng)數(shù)、發(fā)明專利占比、軟件著作數(shù)、商標(biāo)數(shù)、論文發(fā)表數(shù)維度作為業(yè)務(wù)人員配置一次篩選的參考維度進(jìn)行相似度計(jì)算。

在面向企業(yè)業(yè)務(wù)問(wèn)題知識(shí)化求解的人員配置服務(wù)系統(tǒng)業(yè)務(wù)對(duì)人員需求模型模塊的輔助下,構(gòu)建業(yè)務(wù)對(duì)人員的需求模型。業(yè)務(wù)對(duì)人員需求可表示為X=(x1,x2,…,xn),xi表示業(yè)務(wù)對(duì)人員需求模型中某一維度的數(shù)值。知識(shí)型人員模型維度量化后可表示為Y=(y1,y2,…,yn),yi表示知識(shí)型人員模型中某一維度的數(shù)值。由于知識(shí)性成果維度中的專利申請(qǐng)數(shù)、軟件著作數(shù)、商標(biāo)數(shù)、論文發(fā)表數(shù)維度在不同人員中可能存在差異較大,在進(jìn)行相似度計(jì)算時(shí)會(huì)導(dǎo)致結(jié)果較大,影響效果,因此需要對(duì)這些維度數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理。Z得分方法抗干擾能力強(qiáng),若數(shù)據(jù)中存在離群值,則會(huì)被抑制,由此采用Z得分方法進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理。標(biāo)準(zhǔn)化公式為:

x′=(x-u)/σ

(2)

式中:x為原始數(shù)據(jù);u為樣本均值;σ為樣本標(biāo)準(zhǔn)差;x′為原始數(shù)據(jù)經(jīng)標(biāo)準(zhǔn)化處理后得到的數(shù)值。

采用歐式距離進(jìn)行相似度計(jì)算,因?yàn)閰⒓佑?jì)算的變量較多,所以為便于比較,對(duì)歐式距離取平均值,計(jì)算式為:

(3)

式中:d(x,y)為人員綜合水平與業(yè)務(wù)對(duì)人員需求的相似程度;m為一次篩選中維度總數(shù),數(shù)值越小,表示對(duì)應(yīng)人員與對(duì)應(yīng)業(yè)務(wù)越匹配。

通過(guò)計(jì)算結(jié)果,選取與業(yè)務(wù)高度相似的人員數(shù)人。這些人員具有解決新業(yè)務(wù)的知識(shí)儲(chǔ)備和能力,作為業(yè)務(wù)人員配置一次篩選的結(jié)果。

6.2 業(yè)務(wù)人員配置二次篩選

在一次篩選中,已充分考慮了業(yè)務(wù)對(duì)知識(shí)、能力、知識(shí)性成果的需求,但人員的成本、業(yè)務(wù)完成情況也是影響業(yè)務(wù)執(zhí)行績(jī)效的重要因素,因此在一次篩選的基礎(chǔ)上,從成本、業(yè)務(wù)完成情況等角度進(jìn)行二次篩選。將基本屬性維度中的薪酬維度,業(yè)務(wù)經(jīng)驗(yàn)維度中的參與項(xiàng)目數(shù)、項(xiàng)目完成度、項(xiàng)目產(chǎn)出比、項(xiàng)目滿意度維度,榮譽(yù)維度中的個(gè)人榮譽(yù)數(shù)、團(tuán)隊(duì)榮譽(yù)數(shù)、市級(jí)榮譽(yù)數(shù)、國(guó)家級(jí)榮譽(yù)數(shù)維度作為業(yè)務(wù)人員配置二次篩選指標(biāo),進(jìn)一步確定業(yè)務(wù)求解人選。采用客觀權(quán)重賦權(quán)法[16]與灰色關(guān)聯(lián)度分析[17]為業(yè)務(wù)人員配置提供決策參考。客觀權(quán)重賦權(quán)法通過(guò)原始數(shù)據(jù)的對(duì)比強(qiáng)度和數(shù)據(jù)之間的沖突性來(lái)衡量指標(biāo)之間的重要程度,通過(guò)客觀權(quán)重賦權(quán)法對(duì)指標(biāo)賦權(quán),結(jié)合灰色關(guān)聯(lián)度分析,以加權(quán)灰色關(guān)聯(lián)度對(duì)人員進(jìn)行多屬性決策。進(jìn)行指標(biāo)賦權(quán),因?yàn)楣P者所用指標(biāo)與人員配置成正相關(guān),所以采用正向化對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行無(wú)量綱化處理,正向化處理式為:

(4)

進(jìn)行變異因數(shù)vj計(jì)算,vj為:

(5)

式中:Sj為第j個(gè)指標(biāo)的標(biāo)準(zhǔn)差;xj為第j個(gè)指標(biāo)的平均值。

標(biāo)準(zhǔn)差Sj越大,表示該指標(biāo)越能反映更多的信息,該指標(biāo)就越重要。

指標(biāo)間的沖突性Rj為:

(6)

式中:rij為指標(biāo)i和j之間的相關(guān)性。

指標(biāo)客觀權(quán)重Wj為指標(biāo)j的信息量占所有信息和的比重。指標(biāo)信息量Cj越大,表示所包含的信息量越大,指標(biāo)越重要,應(yīng)分配更多的權(quán)重。信息量Cj為:

(7)

指標(biāo)權(quán)重Wj為:

(8)

進(jìn)行灰色關(guān)聯(lián)多屬性決策,對(duì)一次篩選出的人員進(jìn)行二次篩選,二次篩選指標(biāo)數(shù)據(jù)由知識(shí)型人員資源庫(kù)導(dǎo)出,作為數(shù)據(jù)集,從數(shù)據(jù)集各項(xiàng)指標(biāo)中選取最優(yōu)數(shù)據(jù)作為參考數(shù)據(jù)。由于多維度數(shù)據(jù)可能因量綱不同不便于比較工作,因此需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行無(wú)量綱化處理。在灰色關(guān)聯(lián)度分析多目標(biāo)決策中,常用的無(wú)量綱方法有均值法和初值法,筆者選用均值法對(duì)數(shù)據(jù)樣本進(jìn)行無(wú)量綱化處理,均值法計(jì)算式為:

(9)

進(jìn)行關(guān)聯(lián)因數(shù)ζi(k)計(jì)算,計(jì)算式為:

(10)

進(jìn)行灰色加權(quán)關(guān)聯(lián)度r0i計(jì)算,計(jì)算式為:

(11)

式中:Wk為權(quán)重賦權(quán)法得到的指標(biāo)權(quán)重。

最后通過(guò)計(jì)算結(jié)果得到人員的排名,從而得到人員配置方案。

業(yè)務(wù)人員配置方法在滿足業(yè)務(wù)知識(shí)需求和能力需求的前提下,以企業(yè)決策者視角考慮業(yè)務(wù)成本、項(xiàng)目滿意度、人員獲獎(jiǎng)榮譽(yù)等因素,通過(guò)兩次篩選,進(jìn)一步縮小人員范圍,為業(yè)務(wù)人員配置提供輔助決策支持。

7 人員配置服務(wù)系統(tǒng)

為便于業(yè)務(wù)人員的配置,筆者設(shè)計(jì)了面向企業(yè)業(yè)務(wù)問(wèn)題知識(shí)化求解的人員配置服務(wù)系統(tǒng),利用Eclipse開(kāi)發(fā)平臺(tái)[18]和SSH(Struts,Spring,Hibernate)框架進(jìn)行開(kāi)發(fā)。數(shù)據(jù)庫(kù)采用結(jié)構(gòu)化查詢語(yǔ)言[19],系統(tǒng)前端采用超文本標(biāo)記語(yǔ)言、JavaScript、串聯(lián)樣式表語(yǔ)言進(jìn)行代碼開(kāi)發(fā),采用Java語(yǔ)言實(shí)現(xiàn)前后端的交互功能。軟件系統(tǒng)架構(gòu)圖如圖6所示。

面向企業(yè)業(yè)務(wù)問(wèn)題知識(shí)化求解的人員配置服務(wù)系統(tǒng)功能模塊設(shè)計(jì)應(yīng)滿足業(yè)務(wù)服務(wù)系統(tǒng)的一般功能和特點(diǎn),具備業(yè)務(wù)人員配置相關(guān)的核心功能,主要包括知識(shí)型人員模型構(gòu)建模塊、業(yè)務(wù)對(duì)人員需求模型構(gòu)建模塊、知識(shí)型人員資源庫(kù)管理模塊、知識(shí)化業(yè)務(wù)求解人員配置管理模塊、系統(tǒng)設(shè)置與管理模塊、系統(tǒng)數(shù)據(jù)管理模塊,如圖7所示。

根據(jù)理論框架,構(gòu)建面向企業(yè)業(yè)務(wù)問(wèn)題知識(shí)化求解的人員配置服務(wù)系統(tǒng)界面,如圖8所示。

▲圖6 軟件系統(tǒng)架構(gòu)圖

▲圖7 面向企業(yè)業(yè)務(wù)問(wèn)題知識(shí)化求解的人員配置服務(wù)系統(tǒng)功能模塊

8 結(jié)束語(yǔ)

筆者針對(duì)企業(yè)在知識(shí)化業(yè)務(wù)問(wèn)題求解人員配置中,由于新業(yè)務(wù)具體需求與以往業(yè)務(wù)需求相比存在差異,造成決策者不能精確進(jìn)行業(yè)務(wù)人員配置,從而導(dǎo)致績(jī)效低下的問(wèn)題,從知識(shí)管理角度出發(fā),結(jié)合數(shù)據(jù)挖掘手段,提出面向企業(yè)業(yè)務(wù)問(wèn)題知識(shí)化求解的人員配置方法,通過(guò)兩次篩選實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)求解人員的配置。一次篩選考慮業(yè)務(wù)知識(shí)、能力、知識(shí)性成果等基本需求,二次篩選以決策者視角考慮業(yè)務(wù)成本、業(yè)務(wù)完成情況,結(jié)合灰色關(guān)聯(lián)度分析,進(jìn)一步縮小人員范圍。

所提出的方法有利于企業(yè)人員知識(shí)資源的高效運(yùn)用,推動(dòng)業(yè)務(wù)問(wèn)題求解人員的高效配置,提高業(yè)務(wù)的執(zhí)行績(jī)效。

▲圖8 面向企業(yè)業(yè)務(wù)問(wèn)題知識(shí)化求解的人員配置服務(wù)系統(tǒng)界面