人力需求预测制度 目标规划在企业人力资源需求预测中的应用



企业人力资源需求预测是人力资源管理是的一项重要工作,它可以帮助企业明确未来人力需求趋势,做好人才储备工作;同时也可以帮助企业合理预测未来各部门、各类职位人员的需求情况,做好企业的定岗定编工作。面对日益复杂、变化更加剧烈的内外部环境,如何对动态环境中企业人力资源需求做出科学预测,是人力资源管理的重要课题。本文运用案例研究法,探讨如何运用目标规划法预测企业在动态环境中的人力资源需求数量。

  一、 目标规划法

  目标规划法是为了同时实现多个目标,为每一个目标分配一个偏离各目标严重程度的罚数权重,通过平衡各标准目标的实现程度,使得每个目标函数的偏差之和最小,建立总目标函数,求得最优解。

  “规划求解”(solver)是office的一个加载宏,如果在Excel的“工具”菜单下找不到,插入office安装光盘,点击“加载宏”菜单,然后选择“规划求解”加载就行了。

  二、 案例分析

  王某是某公司的人力资源部经理,为了预测未来一定时期人力资源需求数量,他召集员工主管张某、薪酬主管李某、培训主管陈某,研究如何科学预测未来三年的人力资源需求。张某说:“甲类人员专业性强、培养周期较长,招聘、招募以及市场供给是有限的,甲类人员培养多了则增加了成本,培养少了又难以满足生产需要。”李某说:“人工成本低了易造成人才流失,高了影响企业利润目标。”陈某说:“培训费用按规定要控制在工资总额的一定比例范围内。”因如何预测人力资源需求数量,他们之间产生了分歧。 

  本案例是正确预测人力资源数量问题,同时需要考虑完成利润最大化、人工成本最小化、人力资源结构最优化、产业结构优化、培训费用最小化等多个目标,而这些目标有着本质的差别。因此,先列出需要达到的各项目标,建立一个目标规划模型,设P1、P2、P3、P4作为甲、乙、丙、丁四个产业人力资源数量的决策变量,建立利润目标、人工成本目标、培训费用目标模型和约束条件,分别为:

  利 润 目 标:0.92P1+1.02P2+1.32P3+1.1P4〈6000

  人工成本目标:0.82P1+0.73P2+1.5P3+1.2P4〈5000

 目标规划在企业人力资源需求预测中的应用

  培训费用目标:0.2P1+0.1P2+0.15P3+0.22P4〈1000

  目标约束条件:利润、人工成本、培训费用三项主要目标分别为6000、5000、1000。

  利润约束条件:根据企业各产业现状及未来发展趋势,结合内外部环境分析,甲、乙、丙、丁四个产业利润应分别不低于3500、1500、300、200。

  人力资源约束条件:根据企业现有运力、市场走势和投资战略,未来一定时期,甲、乙、丙、丁四个产业人力资源数量应分别不大于4800、1500、400、300。

  三、 预测

  据上述目标建立目标规划模型,按低于企业利润目标、超过人工成本目标、超过培训费用目标、低于人工成本目标四项偏离目标值对企业战略的影响分别确定罚数权重5、4、3、2,其中低于人才目标、超过收入目标两项不会产生罚数,建立总目标函数,使得上述四项偏离目标值乘以罚数权重后相加值最小,寻求各类运输人力资源数量的最优解。利用Excel建立目标规划模型(见下表)。

  总目标函数:W=5(低于利润目标的数量)+4(超过人工成本目标的数量)+3(超过培训费用目标的数量)+2(低于人工成本目标的数量)。

  按上表输入相应数据和公式后,点击Excel工具栏下的规划求解(Solver),出现了规划求解对话框,在对话框中设置规划求解参数,目标单元格是总目标函数,目标单元格的属性选项中选择最小值,因为我们需要偏离目标之和最小。可变单元格是各类运输人员预测的最优解、偏离目标的最优值。在约束框中添加人力资源约束条件、利润约束条件和目标约束条件。

  在规划求解对话框中,点击“求解”按钮后,就可在表中得到可变单元格的结果,规划求解后得到甲、乙、丙、丁四个产业需要的最优人力资源数量分别是4315、1500、227、182,其中利润达到战略目标,人工成本比主要目标增加193,而培训费用比目标增加87。这个例子中,最关键的是确定目标函数和约束关系,建立目标规划模型,模型建立后,用Excel进行规划求解就很快捷了。

  四、 结论

  人力资源战略是人力资源管理中比较复杂的问题,而企业人力资源预测因其预测因素的不确定性,成为人力资源战略研究的难点之一。此方法较好解决了企业人力资源预测过程中同时尽可能的实现多个目标的要求,此方法还可用于营销组合、成本问题、收益问题等方面不符合线性规划假设的多目标问题。此外,企业人力资源预测过程中人工成本、培训费用、产业结构等目标也可通过目标规划来求最优解,但各项参数还需要通过工作负荷分析、统计预测等定量方法予以确定,需要我们进一步探索和研究。  

  

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