人工效能计算方法

❶ 如何提高企业人工效能

1. 严把招聘关，依据岗位说明书招聘符合标准的员工，既要基本能力过硬，又要工作态度端正，有积极向上的心态，择优录用，这部分员工学习能力强，可塑性强。
2. 开展与本岗位相关的技能培训，提高员工的胜任力。通过开展系列培训，使员工系统的掌握本岗位所需的知识、技能，提升自己解决问题的能力，减少工作中的差错，整体上提升了工作效率。
3. 健全绩效考核体系，完善绩效评价标准，能够对每一位员工进行公平、准确的评价，绩效考评结果与薪酬中的绩效工资挂钩，与年度评优、评级、晋升等挂钩。
4. 建立富有激励性的薪酬结构，按劳分配，多劳多得，少劳少得，按月及时兑现，鼓舞员工士气，激励员工不断提效。
5. 畅通沟通渠道，改善员工心态。营造舒适的工作环境，及时了解员工动态，必要时进行心理辅导，减轻员工工作心理压力，建立良好积极的工作心态。
6. 可以使用精益的相关工具，如制作工作分解表，剔除不增值的动作或行为，保留增值的动作或行为，固化工作流程，在过程中学会识别浪费、消除浪费，不断提升工作效率。

❷ 一个集团公司的 人力资源核算 应该怎么做

人力资源核算，应该是人力资源规划与预算，属于人力资源管理工作。

从人力资源需求（招聘）、人力资源规划（需求与供给数）、人力资源预用（工资、薪酬、资金），到人力资源培育（投入培训费用、活动费用）等，整体的费用情况。

即，把人力资源薪酬、人力资源招聘费用、人力资源培育费用等加起来，进行统计，然后与集团公司的整体费用进行比较，得出相应的人工效能、投入产出率即劳动生产率等。整个这个过程，就是核算。

祝愉快！

❸ 机械台班人工费的计算公式是什么

台班人工费=人工消耗量*【1+（年制度工作日 - 年工作台班）/年工作台班】*人工单价

我国的人工单价均采用综合人工单价的形式，即根据综合取定不同工种、不同技术等级的工资单价及相应的工时比例进行加权平均，得出能够反映工程建设中生产工人一般价格水平的人工单价。

工资等级系数表示各级工人基本工资标准的比例关系，通常以一-级工基本工资标准与另一级工人基本工资标准的比例来表示。根据全国各地的经济发展状况、自然气候条件等因素，把全国的建筑安装工人基本工资划分为八类。

(3)人工效能计算方法扩展阅读：

编制原则

1、依据目前国家有关经济技术政策；

2、有利于促进公路基本建设工程施工机械化的发展，提高公路施工企业的管理水平和自我积累、自我发展能力。

3、施工机械选型；

4、机械预算价格的确定；

5、充分考虑公路施工机械管理部门的机械设备能力、机械完好率和利用率以及台班费的经营核算情况等；

6、注重调查研究，广泛搜集各地公路施工企业和各部门有关施工机械的技术、经济基础数据资料。

❹ 怎样用人工神经网络法预测二维色谱柱效 如题 谢谢了

摘要二维柱色谱系统是近年来迅速发展的新型色谱方法，柱效与主要影响因素的关系难以用传统方法建立定量模型。本文采用基于变步长BP算法的人工神经网络，对高效微填充柱──毛细管柱构成的二维柱色谱系统建立了柱效与影响因素的权接拓朴模型，并用于柱效预测和操作条件优化中，取得了较好的效果。 1、前言 现代气相色谱已广泛采用了毛细管柱，毛细管柱的分离效能高但柱容量低，直接进样极易造成进样过量，柱管也易被样品中的高沸点组分玷污。因此，比较理想的方法是在毛细和柱前串接一支短填充柱，构成二维柱色谱系统。由于二维柱色谱便于实现中心切割、溶剂切割、反吹等切换操作，有利于痕量杂质的测定、有利于保护主柱，并且可简化样品的预处理过程，故近年来这种新型的色谱方法发展十分迅速。 自八十年代起，中科院大连化物所国家色谱研究分析中心对二维柱色谱进行了大量研究工作，卢佩章院士开创性地提出了微填充柱──毛细管柱直接连接的新型系统。根据这一思想，国振双等以美国PE公司SIGMAI气相色谱仪为基础，在原汽化室中安装了自行研制的高效微填充预柱与石英毛细管柱直接相连接，将一维柱色谱改装为二维柱色谱系统。并以正构烷烃为样品建立了双柱系统的柱效评价实验方法，指出二维柱色谱系统的柱效主要由预柱柱温、主柱柱温、预柱间压差、预柱与主柱间的放空量所决定，但未建立柱效与因素之间的数学关系。实际上，这种关系较为复杂，并不能找到一个简单的函数式来表示，如果用传统的建模方法来研究，通常难以奏效。 人工神经网络（ArtificialNeuralNetwork，简称ANN）是近年来迅速发展的研究热点，在生物科学、自动控制、化学工程等领域取得了很大的应用进展。它是一种新型的黑箱方法，不需要了解输入输出之间的相互关系，其自学习功能能够“记忆”样本所含的信息，网络只是根据训练样本的数据来自动寻找相互关系，给所研究的系统以具体的数学表达，从而使系统的定量化优化和预测成为可能；并且由于其并行计算的性质，计算量不会因为维数增加而发生指数“爆炸”。在研究系统内复杂关系的建模问题上，人工神经网络显示出其独特的优越性。 2、变步长BP算法人工神经网络 我们采用的目前应用比较成熟且应用最广泛的三层BP神经网络模型，它能将样本的输入输出问题转化为一个非线性的优化问题，是从大量实验数据中总结规律的有力手段。 BP网络是由输入层、输出层和隐层所组成的前向连接模型，同层各节点互不连接，相邻层的节点通过权连接。输入层各点的输入信号经权重耦合到隐层的各点，由作用函数f(x)转换后再耦合到输出层的各点。将输出信号与学习样本的目标数值进行比较，两者之间的误差利用“反传算法（）”沿原连接通道返回，通过修改各层节点的连接权重，使误差达到最小。权重修改公式为： 式中：W为权重；t为训练次数；h和α分别为学习步长和记忆常数。 当所有样本输出值与目标期望值的之间的均方差RMS值满足要求时，停止迭代，网络训练完毕，各节点的连接权值就固定下来，同时也就得到了所研究对象的输入输出之间的拓朴关系，即建立了两者之间的数学定量关系。利用训练好的网络即可方便地进行新样本的预测。 由于经典的BP算法存在着收敛速度慢、有局部最小问题等缺点，人们对其提出了一些改进方法，如添加惯性冲量、批处理学习样本、跳跃学习以及动态调整学习步长和记忆常数等。我们所采用的是变步长ＢＰ算法，主要改进之处在于： （１）引入动态步长技术：根据样本的训练情况动态地增大或减小学习步长h。在样本学习过程中，当RMS减小时自动增大h值（乘以一个大于1的常数因子a）；而当RMS增大时自动减小h值（乘以一个小于1的常数因子b）。在一般情况下，常数a和b值的选取应使得（1-b）的值比（a-1）略大一些。 （２）加入偏置以稳定网络； 3、样本及网络模型参数的选取 3.1训练样本集及预测集的组织 实验数据组成训练样本集与预测集。其中训练样本数为22个，预测集样本数为3个。以预柱柱温、主柱柱温、预柱间压差、预柱与主柱间的放空量四个因素为输入向量，作为衡量柱效指标的二维柱色谱系统有效塔板数N为输出向量（教师信号）。 3.2变步长BP网络参数 我们所采用的网络为带一个配置节点的4-6-1体系；学习步长h初值为0.2，记忆常数α为0.5；步长调整因子a取1.02，b取0.96；传递作用函数f(x)取Sigmoid函数，即： 表1变步长BP神经网络训练样本及预测样本 序号类别输入向量输出向量 预柱柱温（℃）主柱柱温（℃）预柱间压差（kPa）柱间放空量（mL/s）塔板数N 1训练样本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预测样本18010010513707.7 24180100103.313931.2 25180120103.315809.1 由于研究的样本中最大最小值相差较大，而Sigmoid函数要求输入值范围在-2~+2之间、输出值范围在0~1之间，这样才能保证网络对样本具有足够的敏感性和良好的拟合性。样本训练开始前，先用对数标准化方法将输入向量归一化至-2~+2之间、输出向量归一化至0~+1之间，对数标准化的方程为（设向量为V0，标准化合的向量为V）：（A和B的值由程序根据归一化目标自动求算） 采用随机数矩阵进行权值矩阵的初始化，设置随机数生成器的最大最小输出为-3和+3。 值得注意的是，这里目标误差的设置是对于已标准化的数据而言的，在标准化数据还原时可能会导致误差的放大。 4、人工神经网络的训练和预测 4.1变步长BP网络的训练 设置网络的目标误差为0.05（这是通常情况所采用的值），利用VisualBasic编写的程序进行样本的训练，运行平台为Windows95，机型为Pentium166、16M内存。经过约230秒的迭代运算，RMS值小于目标误差（注意此时是对已标准化的数据而言），网络训练完毕程序输出各种结果参数。此时对于每一样本，网络的输出值对目标值（实验值）的误差都基本小于目标误差0.05。 这样，我们就建立了二维柱色谱柱效与其四个影响因素之间的BP神经网络模型，这个模型是一个定量化了的拓朴权接模型，为进一步预测和优化提供了数学依据。 4.2利用BP神经网络进行柱效预测 从数据可以看出，在进行不同因素条件下的柱效预测时，标准化向量的误差均小于网络训练的目标误差0.05；这说明神经网络较好地记忆了所学习样本中蕴藏的信息，训练完毕的网络较好地反映了二维柱色谱柱效（以有效塔板数来表示）与四个主要影响因素之间的定量关系。另一方面，正如前面第2节所述，在对标准化（归一化）向量作还原时，可能会导致误差的放大，这也正是24号样本相对误差会达20%的原因，对实际的微填充柱──毛细管柱二维色谱系统，由于其本身的柱效很高，这样的误差还是可以接受的。而且，这种误差应该还含有实验本身误差的因素在内。 实际上，预测集中的样本是取自在前期实验基础上进一步寻优实验的数据。根据小区间的进一步寻优试验，根据所得的有效塔板数的多少确定了实验所用的二维柱色谱系统其最佳操作条件为25号样本对应的操作条件：预柱温180℃、主柱温为120℃，预柱前压为10kPa，预柱和主柱间的放空量为3.3mL/s。如果我们依据BP神经网络的预测结果，同样可以发现，25号样本的目标输出最大，其对应的操作条件应为最佳操作条件，两者结果完全一致。 5、结论 （1）BP算法人工神经网络具有自组织、自学习和自适应能力，具有模拟多种函数的能力，包括非线性函数和分段函数等。在用于预测二维柱色谱系统的柱效时，BP网络对样本元素间的复杂关系用权接拓朴结构进行了较好的摸拟，训练好的网络在预测不同条件下二维柱色谱系统的有效塔板数、优化二维柱色谱系统操作条件时，结果基本与实验值一致，预测精度较高，证明了方法的可行性。 （2）针对经典BP网络收敛速度慢、有局部最小问题的缺点，引入了变步长技术。实践证明这种根据样本学习情况动态地改变学习步长的方法有效地改善了收敛特性和速度。 （3）BP网络的样本组织，并不需要满足某种特定的条件。例如散布于文献中的数据资料、不够系统性的有残缺性的数据等只要准确可靠，都可以作为训练的样本。 （4）当然，BP网络的应用必须基于一定数量准确可靠的输入输出数据对组成的训练样本。这就是说，BP算法作为一种有导师学习算法，适合于应用在有数据资料积累但不易用一般数学方法分析得到定量关系的场合，而不适合于资料严重缺乏的场合。 详情请参考国家标准物质网 www.rmhot.com

❺ 效果和效能有什么区别呢

效能： 效能主要指办事的效率和工作的能力.效能是衡量工作结果的尺度,效率、效果、效益是衡量效能的依据.而政府效能建设的根本目的是运用各种科学蕾理的手段、制度和载体,调动工作人员的积极性、主动性和创造性,不断提高工作人员的办事效率和工怍能力,提高为人民服务的质量,保证党和政府的方针政策得以贯彻落实.
有人为效能做了个公式：效能=效率X目标,是说一个人或组织不能片面的追求效率,效率高不代表目的就可以实现,有了目标再乘以效率才是达到目的的方法.

效果: ①由某种因素造成的结果：收到良好的效果。
.②指演出中人工设计安排的光照、声音等：模拟火车开动的音响效果很逼真.
③“动机与效果”( 动机指人行动的主观愿望；效果指人实践的客观后果.任何行为都是由一定动机引起的,动机是效果的行动指导.效果是动机的行动体现和检验根据.动机和效果是统一的,但两者的统一是一个复杂曲折的过程.有时客观效果并不能完全反映动机,好的动机不一定收到好的效果.判断任何事情既要看动机,又要看效果).

❻ 直接人工成本差异的计算公式

对直接人工效率差异，如果存在不同等级工人混合使用的情况，则还可将其进一步分解，计算结构差异和效能差异，反映一定量的总工时中不同等级工人完成的工时所占比重的变动和工作效率变动，计算公式如下：
直接人工结构差异=∑（实际工时×标准工资率）-∑（实际工时）×预定平均工资率
直接人工效能差异=∑（实际工时）×预定平均工资率-∑（标准工时×标准工资率）。
直接人工成本差异=实际产量下的人工实际成本－实际产量下的人工标准成本
1.直接人工效率差异
直接人工效率差异=（实际产量下实际人工工时－实际产量下标准人工工时）×标准工资率
直接人工效率差异的形成原因是多方面的，工人技术状况、工作环境和设备条件的好坏等，都会影响效率的高低，但其主要责任部门还是生产部门。
2.直接人工工资率差异
直接人工工资率差异=（实际工资率－标准工资率）×实际产量下实际人工工时
直接人工工资率差异的形成原因亦较复杂，工资制度的变动、工人的升降级、加班或临时工的增减等等，都将导致工资率差异。一般而言，这种差异的责任不在生产部门，劳动人事部门更应对其承担责任。
例：新新机械厂加工A产品需车加工，其标准工资率为5元/工时，实际工资率为6元/工时，标准工时为500工时，实际工时为450工时，试求某产品直接人工的工资率差异和效率差异。 直接人工成本差异=实际人工成本－标准人工成本=6×450－5×500=200（元）（U）
200元的逆差由以下两部分组成：
直接人工工资率差异 =（6－5）×450=450（元）（U）
直接人工效率差异 =（450－500）×5=－250（元）（F）

❼ 影响直接人工成本差异的原因分析

为完成实际产量或作为量而发生的实际直接人工成本与标准直接人工成本之间的差额。
直接人工成本差异按其形成原因可分为工资率差异和效率差异两种。


（1）工资率差异

即直接人工的价格差异，是实际人工成本与实际人工工时按标准工资率计算的人工成本之间的差额。

实际工资率是实际工资总额与实际总工时的比率，标准工资率是指标准工资总额与标准总工时的比率。形成直接人工工资率差异的原因，包括直接生产工人升级和降级使用、奖励制度未产生实效、工资调整、加班或使用临时工、出勤率变化等，原因复杂而且难以控制。一般说来应归属于人事劳动部门管理，差异的具体原因可能涉及生产部门或其他部门。


（2）效率差异

即直接人工的数量差异，是实际工时按标准工资率计算的人工成本与标准人工成本之间的差额。

引起直接人工效率差异的原因，包括工作环境不良、工人经验不足、劳动情绪不佳、新工人上岗过多、机器或工具选用不当、设备故障较多、作业计划安排不当、产量太少无法发挥批量节约优势等，它主是生产部门的责任，但也不是绝对的，例如材料质量不好也会影响生产效率。

对直接人工效率差异，如果存在不同等级工人混合使用的情况，则还可将其进一步分解，计算结构差异和效能差异，反映一定量的总工时中不同等级工人完成的工时所占比重的变动和工作效率变动，计算公式如下：

直接人工结构差异=∑（实际工时×标准工资率）-∑（实际工时）×预定平均工资率

直接人工效能差异=∑（实际工时）×预定平均工资率-∑（标准工时×标准工资率）。

❽ 人工效能 定义是什么

就是怎样的人力资源配置能同时使工作的生产率、人力资源开发、个人满意度这三个变量都得到最大限度的优化。