企业组织结构介绍
下午在领英,看到领英行家、女子刀法创始人Doris Ke的2019复盘:“人才问题其实都是老板的问题,老板根本没把组织架构搭对。”
对此,我深以为然,也深有其感。
2018年年中,应朋友之邀,我到一企业任职市场部长。
该公司的组织架构,令人叹为观止。
公司为民营的劳动密集型企业,员工人数在180人左右,年产值4000万+,典型的中小企业。部门设有人力资源总监、财务总监、销售总监、生产总监、品质总监、工程总监分管相应部门;设立行政部、人力资源部、财务部、市场部、采购部、生产部、品质部、工程部、设备保障部、仓储部、技术中心共11个一级部门;在生产部下设生产一部、生产二部、技术中心下设实验室共3个二级部门。除仓储部暂时由财务代管外,其余10个一级部门、3个二级部门配备齐全。截止2019年年底,剔除辞职缺位人员(2个总监、1个部长)、品质部人员(约20人)外,总监+部长+技管人员超过30人,占员工总人数18%。而作为同行的前东家,技管人员占比约8%。
我和朋友(销售总监)多次讨论公司存在的问题,感叹严重生了大企业病。庞大、齐全的组织架构,不但未能助力公司发展,反而带来重重阻碍。
第一,滥竽充数,人浮于事,效率低下。公司规模就这么大,各项工作内容本就不多,不少人经常无事可做,工作停留在嘴上、微信群里。而在真正需要人做事时,却互相扯皮,工作推动进展缓慢。出问题时相互推诿,有位总监在分析讨论问题时,第一件事不是想办法解决问题,而是去翻公司制度,最后得出按制度规定这不是我们部门的职责的结论。
第二,打击员工积极性,员工流失严重。有些领导实行嘴上工作、微信工作,工作不落实地,制定制度脱离实际,引起员工的极度反感,员工流失率居高不下。我任职1年半时间里,有2个总监、5个部长(不包含我和技术负责人)先后辞职。基层员工更是来来往往,负责招聘的同事苦不堪言。
第三,人力成本远超行业水平,拖累公司资金链。公司位置较偏,当地制造业较为欠缺,部长级以上基本全是外面引入,工资及补贴大幅增加公司员工成本。这让本就资金紧缺的公司,经常捉襟见肘。
过于齐全的组织架构,有时反而会成为公司发展的障碍。
公司的组织架构不是一成不变的,她需要与公司的发展水平及规划相适应。只有相适应的组织架构,并配备合适的人员,才能助力企业的发展。而这,正是老板最重要的工作之一。
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正负偏差变量 即 d2+、d2- 分别表示决策值中超出和未达到目标值的部分。而 di+、di- 均大于 0 刚性约束和目标约束(柔性目标约束有偏差) 在多目标规划中,>=/<= 在刚性约束中保持不变。当需要将约束条件转换为柔性约束条件时,需要将 >=/<= 更改为 =(因为已经有 d2+、d2- 用来表示正负偏差),并附加上 (+dii-di+) 注意这里是 +di、-di+!之所以是 +di,-di+,是因为需要将目标还原为最接近的原始刚性约束条件 优先级因素和权重因素 对多个目标进行优先排序和优先排序 目标规划的目标函数 是所有偏差变量的加权和。值得注意的是,这个加权和都取最小值。而 di+ 和 dii- 并不一定要出现在每个不同的需求层次中。具体分析需要具体问题具体分析 下面是一个例子: 题目中说设备 B 既要求充分利用,又要求尽可能不加班,那么列出的时间计量表达式即为:min z = P3 (d3- + d3 +) 使用 + 而不是 -d3 + 的原因是:正负偏差不可能同时存在,必须有 di+di=0 (因为判定值不可能同时大于目标值和小于目标值),而前面是 min,所以只要取 + 并让 di+ 和 dii- 都为正值即可。因此,得出以下规则: 最后,给出示例和相应的解法: 问题:某企业生产 A 和 B 两种产品,需要使用 A、B、C 三种设备。下表显示了与工时和设备使用限制有关的产品利润率。问该企业应如何组织生产以实现下列目标? (1) 力争利润目标不低于 1 500 美元; (2) 考虑到市场需求,A、B 两种产品的生产比例应尽量保持在 1:2; (3)设备 A 是贵重设备,严禁超时使用; (4)设备 C 可以适当加班,但要控制;设备 B 要求充分利用,但尽量不加班。 从重要性来看,设备 B 的重要性是设备 C 的三倍。 建立相应的目标规划模型并求解。 解:设企业生产 A、B 两种产品的件数分别为 x1、x2,并建立相应的目标计划模型: 以下为顺序求解法,利用 LINGO 求解: 1 级目标: 模型。 设置。 variable/1..2/:x;! s_con_num/1...4/:g,dplus,dminus;!所需软约束数量(g=dplus=dminus 数量)及相关参数; s_con(s_con_num);! s_con(s_con_num,variable):c;!软约束系数; 结束集 数据。 g=1500 0 16 15. c=200 300 2 -1 4 0 0 5; 结束数据 min=dminus(1);!第一个目标函数;!对应于 min=z 的第一小部分;! 2*x(1)+2*x(2)<12;!硬约束 @for(s_con_num(i):@sum(variable(j):c(i,j)*x(j))+dminus(i)-dplus(i)=g(i)); !使用设置完成的数据构建软约束表达式; ! !软约束表达式 @for(variable:@gin(x)); !将变量约束为整数; ! 结束 此时,第一级目标的最优值为 0,第一级偏差为 0: 第二级目标: !求 dminus(1)=0,然后求解第二级目标。 模型。 设置。 变量/1..2/:x;!设置:变量/1..2/:x; ! s_con_num/1...4/:g,dplus,dminus;!软约束数量及相关参数; s_con(s_con_num(s_con_num));! s_con(s_con_num,variable):c;! 软约束系数; s_con(s_con_num,variable):c;! 结束集 数据。 g=1500 0 16 15; c=200 300 2 -1 4 0 0 5; 结束数据 min=dminus(2)+dplus(2);!第二个目标函数 2*x(1)+2*x(2)<12;!硬约束 @for(s_con_num(i):@sum(variable(j):c(i,j)*x(j))+dminus(i)-dplus(i)=g(i)); ! 软约束表达式;! dminus(1)=0; !第一个目标结果 @for(variable:@gin(x)); ! 结束 此时,第二个目标的最优值为 0,偏差为 0: 第三目标 !求 dminus(2)=0,然后求解第三个目标。 模型。 设置。 变量/1..2/:x;!设置:变量/1..2/:x; ! s_con_num/1...4/:g,dplus,dminus;!软约束数量及相关参数; s_con(s_con_num(s_con_num));! s_con(s_con_num,variable):c;! 软约束系数; s_con(s_con_num,variable):c;! 结束集 数据。 g=1500 0 16 15; c=200 300 2 -1 4 0 0 5; 结束数据 min=3*dminus(3)+3*dplus(3)+dminus(4);!第三个目标函数。 2*x(1)+2*x(2)<12;!硬约束 @for(s_con_num(i):@sum(variable(j):c(i,j)*x(j))+dminus(i)-dplus(i)=g(i)); ! 软约束表达式;! dminus(1)=0; !第一个目标约束条件; ! dminus(2)+dplus(2)=0; !第二个目标约束条件 @for(variable:@gin(x));! 结束 最终结果为 x1=2,x2=4,dplus(1)=100,最优利润为
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