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      煉化工程企業(yè)用工定員管理研究

      2022-07-18 07:46:06白志宏
      遼寧石油化工大學學報 2022年3期
      關鍵詞:定員工藝設備煉化

      白志宏

      煉化工程企業(yè)用工定員管理研究

      白志宏

      (中石化煉化工程(集團)股份有限公司,北京 100029)

      新時代國有工程建設企業(yè)的高質(zhì)量發(fā)展,必須通過動力轉(zhuǎn)換、效率變革、創(chuàng)新能力提升,促進企業(yè)轉(zhuǎn)型升級。以某國有大型煉化工程企業(yè)(簡稱S企業(yè))為例,聚焦煉化工程建設總承包項目人員管理,構(gòu)建了一套具有行業(yè)引領和示范效應的定員管理體系?;陲柡统闃臃ǖ目傮w樣本范圍研究勞動用工數(shù)據(jù)的相關性成因,應用統(tǒng)計學理論技術搭建研究模型,開展了相關性分析與變量共線性診斷,輔助特征分布散點圖和顯著性檢驗等判斷指標,不斷優(yōu)化模型參數(shù),綜合確定勞動定員最優(yōu)函數(shù)方案,實現(xiàn)了企業(yè)勞動用工的定量負荷分析與多維監(jiān)控、勞動用工的管理風險防控。

      勞動定員; 數(shù)學模型; 相關性; 回歸分析

      S企業(yè)是面向境內(nèi)外煉化工程市場的大型綜合一體化工程服務商和技術專利商,是我國最大的國有能源化工工程建設企業(yè)之一。S企業(yè)憑借高素質(zhì)的人才、豐富的工程設計和建設經(jīng)驗、雄厚的技術實力,可在石油煉制、石油化工、煤化工、天然氣化工、環(huán)境工程、儲運設施和配套公用工程等諸多領域為境內(nèi)外客戶提供優(yōu)質(zhì)、全面專業(yè)化的服務[1]。

      近年來,煉化工程項目出現(xiàn)新的趨勢特點:基地規(guī)模大型化、技術密集化、建造周期爭分奪秒創(chuàng)“方艙速度”、質(zhì)量環(huán)保本質(zhì)安全、安全生產(chǎn)責任重于泰山等[2]。面對日益增多的建設任務,如何高效、合理地配置人員,尤其是管理人員的科學合理配置成為工程建設項目管理中的突出問題。為推進新形式下工程建設管理,本文以總承包項目管理人員定員為例,通過收集、匯總相關數(shù)據(jù),并應用數(shù)理統(tǒng)計分析手段,探索研究勞動定員與相關變量間的內(nèi)在聯(lián)系,促進人力資源科學量化標準體系建設,提升人力資源管理效能,實現(xiàn)企業(yè)核心競爭力和經(jīng)濟效益的雙提升[3]。

      1 研究背景

      1.1 企業(yè)科學發(fā)展的必然要求

      科學是企業(yè)發(fā)展的第一生產(chǎn)力,人力資源作為生產(chǎn)力的重要基本要素,是任何組織從事經(jīng)濟活動賴以生存的必要條件。中國共產(chǎn)黨第十九次全國代表大會報告指出,“人才是實現(xiàn)民族振興、贏得國際競爭主動的戰(zhàn)略資源”,隨著社會主義現(xiàn)代化建設進入新時代,企業(yè)對人力資源科學化、精細化管理的要求也愈來愈高[4]。

      1.2 企業(yè)管理提升的迫切需求

      S企業(yè)自2012年重組以來的十年,整體經(jīng)營能力(營業(yè)收入、利潤等)不斷提升。但是,在高質(zhì)量發(fā)展的經(jīng)營轉(zhuǎn)型進程中也逐漸暴露基礎工作不夠扎實的問題,表現(xiàn)為勞動用工水平不斷攀升,人工成本管控成效不顯著,人均效能指標有待提高。要解決這些問題,必須通過科學的方法不斷完善人力資源管理體系,發(fā)揮制度、標準的指導作用,夯實人力資源管理基礎,為企業(yè)持續(xù)高質(zhì)量發(fā)展奠定堅實的基礎[5]。

      1.3 提升企業(yè)核心競爭力的客觀要求

      在市場不斷開放、行業(yè)競爭愈發(fā)激烈的情況下,企業(yè)間的競爭歸根到對人才的競爭上,只有一流的管理、一流的生產(chǎn)效率,才能實現(xiàn)高質(zhì)量的產(chǎn)出,增強企業(yè)核心競爭力,提高企業(yè)經(jīng)濟效益。這些無疑需要重視人在生產(chǎn)中的重要地位和作用,立足于科學發(fā)掘員工勞動潛力,實現(xiàn)高效勞動生產(chǎn)率[6]。

      2 研究實施過程

      2.1 實施思路

      考慮煉化工程建設領域的業(yè)務特點、組織形式和生產(chǎn)組織方式等變化,按照“科學管理、突出重點、效益效率相結(jié)合和指標一流”的總體思路,在充分調(diào)研的基礎上,探索建立具有煉化工程建設行業(yè)特色的勞動定員管理標準體系[7]。

      2.2 研究過程

      結(jié)合業(yè)務實際,S企業(yè)設計開發(fā)了5大類涉及項目用工管理的數(shù)據(jù)模板,通過積累、歸納、總結(jié),不斷豐富完善數(shù)據(jù)庫。同時,在持續(xù)規(guī)范組織模式、崗位設置、職責說明前提下,通過對數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析、構(gòu)建模型,不斷嘗試構(gòu)建用工模型和測算式,實現(xiàn)精準評估生產(chǎn)用工負荷,高效控制人工成本發(fā)生,提升項目執(zhí)行管理水平。

      2.2.1優(yōu)化崗位設置 針對崗位與職位的概念模糊和相互割裂、崗位設置不標準等問題,通過分析項目崗位、規(guī)范名稱、明確崗位職責、開展崗位價值評估,S企業(yè)搭建了“崗位+職位”兩維一體的崗位管理體系。本文參照國家標準GB/T 50358-2017《建設項目工程總承包管理規(guī)范》,結(jié)合業(yè)務流程,重點對總承包項目管理類崗位進行了梳理。

      2.2.2行業(yè)調(diào)查研究 為編制適合工程建設企業(yè)需要的勞動定員標準,S企業(yè)設計了咨詢調(diào)查表向同行先進代表單位調(diào)研數(shù)據(jù)資料,詳細了解了各家企業(yè)的業(yè)務構(gòu)成、組織架構(gòu)、管理模式、人員崗位配置、項目管理綜合復雜難度等情況,分析探討影響用工的主要敏感因素。通過行業(yè)調(diào)研,S企業(yè)收集到了近些年同行單位的職能部門編制用工、工程生產(chǎn)項目技術與管理崗位勞動用工等現(xiàn)狀經(jīng)驗數(shù)據(jù)30 000余條,涉及用工人員近萬人,為科學量化生產(chǎn)用工標準提供了寶貴的第一手資料。

      工程總承包是煉化工程企業(yè)的核心業(yè)務,是企業(yè)營業(yè)收入、利潤等年度預算目標能否完成的重要保障,是管理實現(xiàn)創(chuàng)效的主要載體。加強總承包項目勞動用工管理,對強化企業(yè)人力資源能效和經(jīng)營目標的實現(xiàn)具有重要作用。在調(diào)查研究過程中,S企業(yè)收集到煉化工程領域近些年新完工的典型工程總承包項目(EPC)59項,通過分類整理、歸納,形成了能夠代表煉化工程企業(yè)當前勞動用工和業(yè)務發(fā)展現(xiàn)狀的核心數(shù)據(jù)資料庫。工程總承包項目管理勞動用工調(diào)研數(shù)據(jù)庫(節(jié)選)見表1。

      2.2.3確定定員方案 由于總承包項目的本部與現(xiàn)場用工職責不同、用工需求不一,在編制勞動定員實施方案時,需要對項目本部用工和項目現(xiàn)場用工分別編制定員方案。

      2.2.4確定標準建模方案 在組織調(diào)研行業(yè)領域?qū)<业恼弦庖娧芯糠治龊?,S企業(yè)甄別出四項與勞動用工最具潛在的影響因素:標段合同額(項目簽約價格,億元)、工藝設備工程量(參與化學和材料加工的機械設備,臺/套)、建設總工期(合同簽約啟動至完工的總周期,月)和裝置項數(shù)(工藝技術品種裝置項數(shù))。

      通過國際通行的統(tǒng)計分析工具,搭建SPSS數(shù)學模型[8],開展多類函數(shù)模型的系列分析檢驗,依據(jù)統(tǒng)計學科指標結(jié)果,驗證假設因素的顯著相關性,最終形成勞動用工的定員標準比例式。

      表1 工程總承包項目管理勞動用工調(diào)研數(shù)據(jù)庫(節(jié)選)

      2.2.5本部工作地勞動用工定員標準 對S企業(yè)項目管理本部工作地勞動用工數(shù)據(jù),先后進行雙變量的獨立相關性篩查和具有較強相關性的自變量間共線性特征分析[9];根據(jù)分析結(jié)果,將項目管理勞動用工確定為因變量,鎖定標段合同額和工藝設備工程量為顯著相關自變量,建立函數(shù)模型;通過統(tǒng)計學科擬合優(yōu)度等指標檢驗,最終形成符合統(tǒng)計學意義的勞動用工定員比例式。

      (1)雙變量相關性篩查。為提高分析結(jié)果的準確性,排除不相關或低度相關的變量,開展了自變量的雙變量相關性篩查,篩查結(jié)果主要與Pearson相關系數(shù)()和顯著性檢驗指標()相關。潛在自變量與因變量的相關性分析結(jié)果見表2。

      表2 潛在自變量與因變量的相關性分析結(jié)果

      (2)自變量共線性診斷。在鎖定有效自變量的基礎上,為避免自變量之間存在一定程度的相互線性關聯(lián)特征,造成與因變量的成因相關性的假性干擾,影響預測因變量的變化分析結(jié)果的準確性,需對篩選自變量進一步開展共線性診斷排查。

      依據(jù)數(shù)理統(tǒng)計原則,診斷結(jié)果判定主要依據(jù)條件指標、方差比例和方差膨脹因子(VIF)。相關自變量共線性診斷結(jié)果見表3。

      表3 相關自變量的共線性診斷結(jié)果

      注:因變量為本部工作地勞動用工。

      經(jīng)自變量共線性診斷可知,裝置項數(shù)與工藝設備工程量存在較高程度的相互關聯(lián)共線性情況,結(jié)合工程管理實踐,最終確定標段合同額和工藝設備工程量為與勞動用工呈顯著相關的核心自變量。

      (3)假設關聯(lián)關系函數(shù)。在分析過程中,繪圖可視化觀測是有效開展數(shù)據(jù)樣本函數(shù)關系假設的重要切入途徑[10]。圖1為本部工作地勞動用工與標段合同額和工藝設備工程量關系散點對照圖。從圖1可以看出,標段合同額和工藝設備工程量與本部工作地用工之間呈較強的線性相關性。為提高勞動用工規(guī)律預測的準確性,以此為入手點,按照分析流程進一步研究多元線性回歸和二次函數(shù)等相關適用模型的擬合優(yōu)度檢驗與殘差分析,基于指標結(jié)果比對,確定最優(yōu)函數(shù)解。

      圖1 本部工作地勞動用工與標段合同額和工藝設備工程量關系散點對照圖

      (4)線性回歸分析及指標驗證。應用SPSS開展回歸分析,驗證線性函數(shù)關系的樣本契合度。具體指標解釋如下:

      2:2為回歸平方和與總離差平方和的比值[11]。2越大,表示模型越精確,回歸效果越顯著。一般認為,2大于0.800的模型擬合優(yōu)度比較高;2達到0.300以上,現(xiàn)實中已經(jīng)作為基本接受的標準門檻。

      顯著性:驗證自變量影響因變量達到何種程度的相關性指標。

      殘差正態(tài)性:殘差表示樣本值和函數(shù)模型估計值之間的差。回歸分析中,因為自變量與因變量的相關關系在特定的中間值出現(xiàn)幾率較大,其他位置出現(xiàn)的幾率相應較小,所以殘差會呈現(xiàn)正態(tài)分布狀態(tài),否則回歸分析方程或者分析結(jié)果就有可能出現(xiàn)偏差等情況[12]。殘差正態(tài)性分布檢驗可通過分析生成的回歸標準化殘差正態(tài)?圖確認。

      回歸分析的2檢驗結(jié)果見表4。由表4可知,2為0.988,表明預測變量能夠解釋本部工作地勞動用工數(shù)據(jù)變化程度的98.8%,同時表明關聯(lián)勞動用工的主要因素已全面納入分析模型運算中。

      表4 回歸分析的R2檢驗結(jié)果

      注:因變量為本部工作地勞動用工(1);1為勞動用工常量;預測變量為標段合同額(1)和工藝設備工程量(2);1、2均為因變量系數(shù)

      回歸分析的顯著性檢驗結(jié)果見表5。由表5可知,標段合同額和工藝設備工程量的顯著性結(jié)果<0.001,證明標段合同額和工藝設備工程量與勞動用工存在相關性。

      表5 回歸分析的顯著性檢驗結(jié)果

      (5)回歸分析方程診斷?;貧w分析方程診斷是對回歸分析必要前提假設的成立性檢驗,主要包括樣本獨立性檢驗、變量間共線性診斷和殘差正態(tài)性分布檢驗,從而進一步輔助證實回歸分析方程的穩(wěn)定可靠性[13]?;貧w分析的殘差正態(tài)性分布檢驗結(jié)果見圖2。從圖2可以看出,在正態(tài)分布中,數(shù)據(jù)沿對角線和對角線方向緊密分布,回歸模型滿足正態(tài)性假設。

      圖2 回歸分析的殘差正態(tài)性分布檢驗結(jié)果

      (6)線性回歸函數(shù)方程式?;谏鲜鼍€性回歸分析與指標驗證,確立的本部工作地定員函數(shù)方程式為:

      1=1+11+22(1)

      式中,勞動定員常量1取值19人;標段合同額相關定員系數(shù)1取值0.525;工藝設備工程量相關定員系數(shù)2取值0.001 9。

      (7)方程擬合優(yōu)度檢驗。為了盡可能追求勞動用工規(guī)律預測的科學性、準確性,進一步開展多類潛在關聯(lián)函數(shù)模型的擬合優(yōu)度檢驗,基于關聯(lián)函數(shù)模型估算精確水平的綜合判斷,多元線性回歸方程為企業(yè)勞動用工管理需要的定員標準最優(yōu)函數(shù)方案解[14],檢驗過程是分別將合同額和工藝設備工程量作為單因素,開展勞動用工的10種統(tǒng)計分析主流適用函數(shù)模型(含線性)的擬合優(yōu)度檢驗。在不確定哪種函數(shù)模型更接近樣本數(shù)據(jù)時,通過SPSS自動完成模型的參數(shù)估計,并輸出方程顯著性檢驗和概率值、判定系數(shù)2等統(tǒng)計量,主要以判定系數(shù)2為主要依據(jù),兼顧參考檢驗值,值偏大者為最優(yōu)模型。主要結(jié)果指標見表6和表7。

      表6 本部工作地勞動用工與標段合同額的主流函數(shù)擬合優(yōu)度檢驗結(jié)果

      由表6和表7可知,線性函數(shù)、二次函數(shù)、三次函數(shù)、復合函數(shù)、增長函數(shù)和指數(shù)函數(shù)的方程模型擬合度合理。綜合各指標判斷和易實施與管理等情況,線性函數(shù)模型是測算管理勞動定員比例的最佳函數(shù)方案。

      2.2.6現(xiàn)場工作地勞動定員標準 相關標準的形成過程與本部工作地實施過程基本相同。通過回歸分析與指標驗證,確定現(xiàn)場工作地定員函數(shù)方程式:

      2=2+31+42(2)

      式中,2為現(xiàn)場工作地計劃勞動定員,人;2為現(xiàn)場工作地勞動定員常量,取值34人;3為標段合同額相關定員系數(shù),取值0.741;4為工藝設備工程量相關定員系數(shù),取值0.045 0。

      表7 本部工作地勞動用工與工藝設備工程量的主流函數(shù)擬合優(yōu)度檢驗結(jié)果

      2.2.7標準水平對比分析 S企業(yè)在確定勞動定員函數(shù)方程式后,進一步開展標準水平對比分析。企業(yè)對用工標準方程式的測算結(jié)果同5年來完工的59項典型總承包項目的用工現(xiàn)狀進行了比較。結(jié)果表明,企業(yè)新標準下本部工作地的勞動用工整體減員399人,定員水平提升15.9%;現(xiàn)場工作地標準勞動用工整體減員631人,定員水平提升14.1%。對比分析結(jié)果表明,數(shù)理統(tǒng)計建模對指導企業(yè)有效核定用工規(guī)模具有較強的科學指導意義。

      3 研究成果的實施效果

      3.1 增強系統(tǒng)管理,提高數(shù)據(jù)指導經(jīng)營的能力

      結(jié)合煉化工程建設特點,建立完善“標準化標配+準確適用條件”項目管理模式,形成一套科學規(guī)范、標準化管理的新模式,實現(xiàn)了數(shù)據(jù)背后信息的充分挖掘,形成了有效的價值鏈體系,帶動業(yè)務管理與人力資源管理的交叉互促,提升了數(shù)據(jù)驅(qū)動經(jīng)營決策分析的水平和企業(yè)整體經(jīng)營現(xiàn)代化水平。

      3.2 實現(xiàn)精益管理,提升價值創(chuàng)造能力

      S企業(yè)堅持科學人力資源管理,以提升“效率、效益、效果”為目標,產(chǎn)生了積極的“效率溢出效應”和社會效果,促進了企業(yè)在煉化工程建設行業(yè)的領先地位。通過產(chǎn)業(yè)政策、技術儲備、在手合同、人力資源等經(jīng)營能力和收入、利潤、資金等信息協(xié)同分析,為企業(yè)技術開發(fā)、市場引領和動態(tài)資源配置決策提供了更為系統(tǒng)的人力資源體系支撐[15]。

      3.3 強化效率管理,增創(chuàng)管理效益

      S企業(yè)深化推進用工標準化管理,公司的收入與效益、全員勞動生產(chǎn)率等經(jīng)營管理指標實現(xiàn)持續(xù)優(yōu)化??v然在面對2020年突發(fā)新冠疫情的嚴峻大考、2021年疫情風險仍未消除、世界經(jīng)濟處于滯緩的困局,公司營業(yè)收入實現(xiàn)持續(xù)逆勢增長。2021年公司營業(yè)收入額為577.6億元,較2019年和2020年營業(yè)收入額的提升比例分別為10.3%和10.6%。通過體系化、標準化、模型化用工管理標準的科學構(gòu)建與實施,與2019年相比,2021年用工成本降費增效近1.4億元。

      4 結(jié) 論

      S企業(yè)在煉化工程建設用工科學化、標準化、定量化的創(chuàng)新實踐具有較強的先進性和適用性,填補了相關領域空白。研究成果已被中國石化采納為一級企業(yè)標準《石化工程建設企業(yè)勞動定員》(Q/SH 0257—2022),將在煉化工程建設企業(yè)中起引領作用。

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      Research on Labour Requirement Management of Petrochemical Engineering Enterprise

      Bai Zhihong

      (Sinopec Engineering(Group) Co., Ltd.,Beijing 100029,China)

      With the high?quality development of state?owned enterprises in the new era, it is imperative to promote the transformation and upgrading of high?quality enterprises by realizing power conversion, promoting efficiency transformation, and improving innovation capacity. Taking a large state?owned refining and petrochemical engineering enterprise (hereinafter referred to as S enterprise) as an example, focusing on the personnel management of the general contracting project of refining and chemical engineering construction, a set of quota management system with industry leading and demonstration effect was built. Based on the overall sample range of the saturation sampling method, the correlation causes of labor and employment data were studied, and statistical theory and techniques were used to build a research model, and carried out correlation analysis and variable collinearity diagnosis, with assistance of the characteristics distribution scatter plot and significance test and other scientific index methods to optimize model parameter, comprehensively determining the labour requirement optimal scheme, so as to realize the quantitative load analysis and multi?dimensional monitoring analysis of enterprise labor employment, and labor management risk prevention and control.

      Labour requirement; Mathematical model; Correlation; Regression analysis

      F272.92

      A

      10.3969/j.issn.1672?6952.2022.03.015

      1672?6952(2022)03?0084?06

      http://journal.lnpu.edu.cn

      2022?05?16

      2022?05?23

      白志宏(1980?),男,碩士,高級經(jīng)濟師,從事人力資源和項目管理方面的研究;E?mail: baizhihong2000@163.com。

      (編輯 宋官龍)

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