人工效能計算方法

❶ 如何提高企業人工效能

1. 嚴把招聘關，依據崗位說明書招聘符合標準的員工，既要基本能力過硬，又要工作態度端正，有積極向上的心態，擇優錄用，這部分員工學習能力強，可塑性強。
2. 開展與本崗位相關的技能培訓，提高員工的勝任力。通過開展系列培訓，使員工系統的掌握本崗位所需的知識、技能，提升自己解決問題的能力，減少工作中的差錯，整體上提升了工作效率。
3. 健全績效考核體系，完善績效評價標准，能夠對每一位員工進行公平、准確的評價，績效考評結果與薪酬中的績效工資掛鉤，與年度評優、評級、晉升等掛鉤。
4. 建立富有激勵性的薪酬結構，按勞分配，多勞多得，少勞少得，按月及時兌現，鼓舞員工士氣，激勵員工不斷提效。
5. 暢通溝通渠道，改善員工心態。營造舒適的工作環境，及時了解員工動態，必要時進行心理輔導，減輕員工工作心理壓力，建立良好積極的工作心態。
6. 可以使用精益的相關工具，如製作工作分解表，剔除不增值的動作或行為，保留增值的動作或行為，固化工作流程，在過程中學會識別浪費、消除浪費，不斷提升工作效率。

❷ 一個集團公司的 人力資源核算 應該怎麼做

人力資源核算，應該是人力資源規劃與預算，屬於人力資源管理工作。

從人力資源需求（招聘）、人力資源規劃（需求與供給數）、人力資源預用（工資、薪酬、資金），到人力資源培育（投入培訓費用、活動費用）等，整體的費用情況。

即，把人力資源薪酬、人力資源招聘費用、人力資源培育費用等加起來，進行統計，然後與集團公司的整體費用進行比較，得出相應的人工效能、投入產出率即勞動生產率等。整個這個過程，就是核算。

祝愉快！

❸ 機械台班人工費的計算公式是什麼

台班人工費=人工消耗量*【1+（年制度工作日 - 年工作台班）/年工作台班】*人工單價

我國的人工單價均採用綜合人工單價的形式，即根據綜合取定不同工種、不同技術等級的工資單價及相應的工時比例進行加權平均，得出能夠反映工程建設中生產工人一般價格水平的人工單價。

工資等級系數表示各級工人基本工資標準的比例關系，通常以一-級工基本工資標准與另一級工人基本工資標準的比例來表示。根據全國各地的經濟發展狀況、自然氣候條件等因素，把全國的建築安裝工人基本工資劃分為八類。

(3)人工效能計算方法擴展閱讀：

編制原則

1、依據目前國家有關經濟技術政策；

2、有利於促進公路基本建設工程施工機械化的發展，提高公路施工企業的管理水平和自我積累、自我發展能力。

3、施工機械選型；

4、機械預算價格的確定；

5、充分考慮公路施工機械管理部門的機械設備能力、機械完好率和利用率以及台班費的經營核算情況等；

6、注重調查研究，廣泛搜集各地公路施工企業和各部門有關施工機械的技術、經濟基礎數據資料。

❹ 怎樣用人工神經網路法預測二維色譜柱效 如題 謝謝了

摘要二維柱色譜系統是近年來迅速發展的新型色譜方法，柱效與主要影響因素的關系難以用傳統方法建立定量模型。本文採用基於變步長BP演算法的人工神經網路，對高效微填充柱──毛細管柱構成的二維柱色譜系統建立了柱效與影響因素的權接拓樸模型，並用於柱效預測和操作條件優化中，取得了較好的效果。 1、前言 現代氣相色譜已廣泛採用了毛細管柱，毛細管柱的分離效能高但柱容量低，直接進樣極易造成進樣過量，柱管也易被樣品中的高沸點組分玷污。因此，比較理想的方法是在毛細和柱前串接一支短填充柱，構成二維柱色譜系統。由於二維柱色譜便於實現中心切割、溶劑切割、反吹等切換操作，有利於痕量雜質的測定、有利於保護主柱，並且可簡化樣品的預處理過程，故近年來這種新型的色譜方法發展十分迅速。 自八十年代起，中科院大連化物所國家色譜研究分析中心對二維柱色譜進行了大量研究工作，盧佩章院士開創性地提出了微填充柱──毛細管柱直接連接的新型系統。根據這一思想，國振雙等以美國PE公司SIGMAI氣相色譜儀為基礎，在原汽化室中安裝了自行研製的高效微填充預柱與石英毛細管柱直接相連接，將一維柱色譜改裝為二維柱色譜系統。並以正構烷烴為樣品建立了雙柱系統的柱效評價實驗方法，指出二維柱色譜系統的柱效主要由預柱柱溫、主柱柱溫、預柱間壓差、預柱與主柱間的放空量所決定，但未建立柱效與因素之間的數學關系。實際上，這種關系較為復雜，並不能找到一個簡單的函數式來表示，如果用傳統的建模方法來研究，通常難以奏效。 人工神經網路（ArtificialNeuralNetwork，簡稱ANN）是近年來迅速發展的研究熱點，在生物科學、自動控制、化學工程等領域取得了很大的應用進展。它是一種新型的黑箱方法，不需要了解輸入輸出之間的相互關系，其自學習功能能夠「記憶」樣本所含的信息，網路只是根據訓練樣本的數據來自動尋找相互關系，給所研究的系統以具體的數學表達，從而使系統的定量化優化和預測成為可能；並且由於其並行計算的性質，計算量不會因為維數增加而發生指數「爆炸」。在研究系統內復雜關系的建模問題上，人工神經網路顯示出其獨特的優越性。 2、變步長BP演算法人工神經網路 我們採用的目前應用比較成熟且應用最廣泛的三層BP神經網路模型，它能將樣本的輸入輸出問題轉化為一個非線性的優化問題，是從大量實驗數據中總結規律的有力手段。 BP網路是由輸入層、輸出層和隱層所組成的前向連接模型，同層各節點互不連接，相鄰層的節點通過權連接。輸入層各點的輸入信號經權重耦合到隱層的各點，由作用函數f(x)轉換後再耦合到輸出層的各點。將輸出信號與學習樣本的目標數值進行比較，兩者之間的誤差利用「反傳演算法（）」沿原連接通道返回，通過修改各層節點的連接權重，使誤差達到最小。權重修改公式為： 式中：W為權重；t為訓練次數；h和α分別為學習步長和記憶常數。 當所有樣本輸出值與目標期望值的之間的均方差RMS值滿足要求時，停止迭代，網路訓練完畢，各節點的連接權值就固定下來，同時也就得到了所研究對象的輸入輸出之間的拓樸關系，即建立了兩者之間的數學定量關系。利用訓練好的網路即可方便地進行新樣本的預測。 由於經典的BP演算法存在著收斂速度慢、有局部最小問題等缺點，人們對其提出了一些改進方法，如添加慣性沖量、批處理學習樣本、跳躍學習以及動態調整學習步長和記憶常數等。我們所採用的是變步長ＢＰ演算法，主要改進之處在於： （１）引入動態步長技術：根據樣本的訓練情況動態地增大或減小學習步長h。在樣本學習過程中，當RMS減小時自動增大h值（乘以一個大於1的常數因子a）；而當RMS增大時自動減小h值（乘以一個小於1的常數因子b）。在一般情況下，常數a和b值的選取應使得（1-b）的值比（a-1）略大一些。 （２）加入偏置以穩定網路； 3、樣本及網路模型參數的選取 3.1訓練樣本集及預測集的組織 實驗數據組成訓練樣本集與預測集。其中訓練樣本數為22個，預測集樣本數為3個。以預柱柱溫、主柱柱溫、預柱間壓差、預柱與主柱間的放空量四個因素為輸入向量，作為衡量柱效指標的二維柱色譜系統有效塔板數N為輸出向量（教師信號）。 3.2變步長BP網路參數 我們所採用的網路為帶一個配置節點的4-6-1體系；學習步長h初值為0.2，記憶常數α為0.5；步長調整因子a取1.02，b取0.96；傳遞作用函數f(x)取Sigmoid函數，即： 表1變步長BP神經網路訓練樣本及預測樣本 序號類別輸入向量輸出向量 預柱柱溫（℃）主柱柱溫（℃）預柱間壓差（kPa）柱間放空量（mL/s）塔板數N 1訓練樣本1406084951.1 214080103171.7 3140100122104.7 416060102138.5 5160801241108.7 6160100832482.8 718060123838.6 81808082726.5 918010010412064.9 10180120103.315809.1 1112012033.316162 1212012053.315284 1312012073.310978 1412012093.310498 15120120113.313150 16120120133.37562 1712012083.39349 1812012082.52896 1912012082.0648 2012012081.5289 2112012081.0108 2212012080.575 23預測樣本18010010513707.7 24180100103.313931.2 25180120103.315809.1 由於研究的樣本中最大最小值相差較大，而Sigmoid函數要求輸入值范圍在-2~+2之間、輸出值范圍在0~1之間，這樣才能保證網路對樣本具有足夠的敏感性和良好的擬合性。樣本訓練開始前，先用對數標准化方法將輸入向量歸一化至-2~+2之間、輸出向量歸一化至0~+1之間，對數標准化的方程為（設向量為V0，標准化合的向量為V）：（A和B的值由程序根據歸一化目標自動求算） 採用隨機數矩陣進行權值矩陣的初始化，設置隨機數生成器的最大最小輸出為-3和+3。 值得注意的是，這里目標誤差的設置是對於已標准化的數據而言的，在標准化數據還原時可能會導致誤差的放大。 4、人工神經網路的訓練和預測 4.1變步長BP網路的訓練 設置網路的目標誤差為0.05（這是通常情況所採用的值），利用VisualBasic編寫的程序進行樣本的訓練，運行平台為Windows95，機型為Pentium166、16M內存。經過約230秒的迭代運算，RMS值小於目標誤差（注意此時是對已標准化的數據而言），網路訓練完畢程序輸出各種結果參數。此時對於每一樣本，網路的輸出值對目標值（實驗值）的誤差都基本小於目標誤差0.05。 這樣，我們就建立了二維柱色譜柱效與其四個影響因素之間的BP神經網路模型，這個模型是一個定量化了的拓樸權接模型，為進一步預測和優化提供了數學依據。 4.2利用BP神經網路進行柱效預測 從數據可以看出，在進行不同因素條件下的柱效預測時，標准化向量的誤差均小於網路訓練的目標誤差0.05；這說明神經網路較好地記憶了所學習樣本中蘊藏的信息，訓練完畢的網路較好地反映了二維柱色譜柱效（以有效塔板數來表示）與四個主要影響因素之間的定量關系。另一方面，正如前面第2節所述，在對標准化（歸一化）向量作還原時，可能會導致誤差的放大，這也正是24號樣本相對誤差會達20%的原因，對實際的微填充柱──毛細管柱二維色譜系統，由於其本身的柱效很高，這樣的誤差還是可以接受的。而且，這種誤差應該還含有實驗本身誤差的因素在內。 實際上，預測集中的樣本是取自在前期實驗基礎上進一步尋優實驗的數據。根據小區間的進一步尋優試驗，根據所得的有效塔板數的多少確定了實驗所用的二維柱色譜系統其最佳操作條件為25號樣本對應的操作條件：預柱溫180℃、主柱溫為120℃，預柱前壓為10kPa，預柱和主柱間的放空量為3.3mL/s。如果我們依據BP神經網路的預測結果，同樣可以發現，25號樣本的目標輸出最大，其對應的操作條件應為最佳操作條件，兩者結果完全一致。 5、結論 （1）BP演算法人工神經網路具有自組織、自學習和自適應能力，具有模擬多種函數的能力，包括非線性函數和分段函數等。在用於預測二維柱色譜系統的柱效時，BP網路對樣本元素間的復雜關系用權接拓樸結構進行了較好的摸擬，訓練好的網路在預測不同條件下二維柱色譜系統的有效塔板數、優化二維柱色譜系統操作條件時，結果基本與實驗值一致，預測精度較高，證明了方法的可行性。 （2）針對經典BP網路收斂速度慢、有局部最小問題的缺點，引入了變步長技術。實踐證明這種根據樣本學習情況動態地改變學習步長的方法有效地改善了收斂特性和速度。 （3）BP網路的樣本組織，並不需要滿足某種特定的條件。例如散布於文獻中的數據資料、不夠系統性的有殘缺性的數據等只要准確可靠，都可以作為訓練的樣本。 （4）當然，BP網路的應用必須基於一定數量准確可靠的輸入輸出數據對組成的訓練樣本。這就是說，BP演算法作為一種有導師學習演算法，適合於應用在有數據資料積累但不易用一般數學方法分析得到定量關系的場合，而不適合於資料嚴重缺乏的場合。 詳情請參考國家標准物質網 www.rmhot.com

❺ 效果和效能有什麼區別呢

效能： 效能主要指辦事的效率和工作的能力.效能是衡量工作結果的尺度,效率、效果、效益是衡量效能的依據.而政府效能建設的根本目的是運用各種科學蕾理的手段、制度和載體,調動工作人員的積極性、主動性和創造性,不斷提高工作人員的辦事效率和工怍能力,提高為人民服務的質量,保證黨和政府的方針政策得以貫徹落實.
有人為效能做了個公式：效能=效率X目標,是說一個人或組織不能片面的追求效率,效率高不代表目的就可以實現,有了目標再乘以效率才是達到目的的方法.

效果: ①由某種因素造成的結果：收到良好的效果。
.②指演出中人工設計安排的光照、聲音等：模擬火車開動的音響效果很逼真.
③「動機與效果」( 動機指人行動的主觀願望；效果指人實踐的客觀後果.任何行為都是由一定動機引起的,動機是效果的行動指導.效果是動機的行動體現和檢驗根據.動機和效果是統一的,但兩者的統一是一個復雜曲折的過程.有時客觀效果並不能完全反映動機,好的動機不一定收到好的效果.判斷任何事情既要看動機,又要看效果).

❻ 直接人工成本差異的計算公式

對直接人工效率差異，如果存在不同等級工人混合使用的情況，則還可將其進一步分解，計算結構差異和效能差異，反映一定量的總工時中不同等級工人完成的工時所佔比重的變動和工作效率變動，計算公式如下：
直接人工結構差異=∑（實際工時×標准工資率）-∑（實際工時）×預定平均工資率
直接人工效能差異=∑（實際工時）×預定平均工資率-∑（標准工時×標准工資率）。
直接人工成本差異=實際產量下的人工實際成本－實際產量下的人工標准成本
1.直接人工效率差異
直接人工效率差異=（實際產量下實際人工工時－實際產量下標准人工工時）×標准工資率
直接人工效率差異的形成原因是多方面的，工人技術狀況、工作環境和設備條件的好壞等，都會影響效率的高低，但其主要責任部門還是生產部門。
2.直接人工工資率差異
直接人工工資率差異=（實際工資率－標准工資率）×實際產量下實際人工工時
直接人工工資率差異的形成原因亦較復雜，工資制度的變動、工人的升降級、加班或臨時工的增減等等，都將導致工資率差異。一般而言，這種差異的責任不在生產部門，勞動人事部門更應對其承擔責任。
例：新新機械廠加工A產品需車加工，其標准工資率為5元/工時，實際工資率為6元/工時，標准工時為500工時，實際工時為450工時，試求某產品直接人工的工資率差異和效率差異。 直接人工成本差異=實際人工成本－標准人工成本=6×450－5×500=200（元）（U）
200元的逆差由以下兩部分組成：
直接人工工資率差異 =（6－5）×450=450（元）（U）
直接人工效率差異 =（450－500）×5=－250（元）（F）

❼ 影響直接人工成本差異的原因分析

為完成實際產量或作為量而發生的實際直接人工成本與標準直接人工成本之間的差額。
直接人工成本差異按其形成原因可分為工資率差異和效率差異兩種。


（1）工資率差異

即直接人工的價格差異，是實際人工成本與實際人工工時按標准工資率計算的人工成本之間的差額。

實際工資率是實際工資總額與實際總工時的比率，標准工資率是指標准工資總額與標准總工時的比率。形成直接人工工資率差異的原因，包括直接生產工人升級和降級使用、獎勵制度未產生實效、工資調整、加班或使用臨時工、出勤率變化等，原因復雜而且難以控制。一般說來應歸屬於人事勞動部門管理，差異的具體原因可能涉及生產部門或其他部門。


（2）效率差異

即直接人工的數量差異，是實際工時按標准工資率計算的人工成本與標准人工成本之間的差額。

引起直接人工效率差異的原因，包括工作環境不良、工人經驗不足、勞動情緒不佳、新工人上崗過多、機器或工具選用不當、設備故障較多、作業計劃安排不當、產量太少無法發揮批量節約優勢等，它主是生產部門的責任，但也不是絕對的，例如材料質量不好也會影響生產效率。

對直接人工效率差異，如果存在不同等級工人混合使用的情況，則還可將其進一步分解，計算結構差異和效能差異，反映一定量的總工時中不同等級工人完成的工時所佔比重的變動和工作效率變動，計算公式如下：

直接人工結構差異=∑（實際工時×標准工資率）-∑（實際工時）×預定平均工資率

直接人工效能差異=∑（實際工時）×預定平均工資率-∑（標准工時×標准工資率）。

❽ 人工效能 定義是什麼

就是怎樣的人力資源配置能同時使工作的生產率、人力資源開發、個人滿意度這三個變數都得到最大限度的優化。