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过渡经济中的绩效测量
目的 - 本文的目的旨在为“实践中的绩效衡量”进行辩论，重点关注组织参与者如何应对关键绩效指标（KPIS）的“新制度”（KPI）以及KPIS是否按照过渡经济的意图实现。设计/方法论/方法 - 受Schatzki实践理论的认识论教学的启发，本文借鉴了通过面对面访谈，观察和单个组织的文献分析收集的定性数据。发现-KPI是在PK（捷克共和国的制造业问题）中引入的，但被广泛认为是矛盾，无关紧要，自上而下和不现实的。这些导致组织参与者采用务实的方法来拥抱KPI的主观评估和操纵，常识或做出的工作以及肤浅的合规性（象征意义）。研究局限性/含义 - 本文对研究人员很有趣，因为它在独特的经验环境中对绩效测量实践的解释，用于应用于Schatzki启发的实践理论的应用，并激发过渡经济中的新研究议程。
诺华的供应商环境可持续性标准
（b）诺华与供应商及其分支机构可以为诺华购买的产品和/或服务建立可持续性路线图，包括同意跟踪某些相关的ES相关的关键绩效指标（“ ES KPIS”），定义基线和设置里程碑，以在ES期望和确定供应商的效果方面跟踪供应商的效果，以提高供应商的效果及其效果，以提高供应商的效果及其效果。
e-Bus解决方案手册
5和为什么5对电子总和城市环境的需求7 e-bus市场社会和用户方面9利益相关者受益于经验教训学到的技术规格13技术概述KPIS经验教训学会的商业模型和资助20 e-e-buse e-buse e-buse e-buse的成本参数，可能会涉及较少的法规的较少的法规，较少的法规27挑战27文档和相关示例35电子总车政策和信息智能城市和社区项目网站以及电子总计的可交付成果5和为什么5对电子总和城市环境的需求7 e-bus市场社会和用户方面9利益相关者受益于经验教训学到的技术规格13技术概述KPIS经验教训学会的商业模型和资助20 e-e-buse e-buse e-buse e-buse的成本参数，可能会涉及较少的法规的较少的法规，较少的法规27挑战27文档和相关示例35电子总车政策和信息智能城市和社区项目网站以及电子总计
支持人工智能的 RAN 自动化
标准化意图表达语言的过程正在进行中（例如在 TM 论坛 [3] 中），但它尚未包含应用于不同应用领域所需的表达能力。其他标准化机构或工作组应指定意图扩展和意图信息模型来涵盖这一点。对于 RAN，这自然由 3GPP SA5 和 RAN3 组来完成，这将确保意图扩展允许与现有接口（例如 3GPP 切片接口）共存和演进。由于 RAN 意图应指导 RAN 自动化解决方案，因此 RAN 意图必须定义与 RAN 相关的目标关键性能指标 (KPI)，例如用户吞吐量、延迟和覆盖范围。目标 KPI 应被视为 RAN 自动化解决方案在部署资源的可能性范围内应满足的目标。每个目标 KPI 都必须以精确的细节和 RAN 自动化解决方案可以测量的数量为基础进行定义。这意味着意图的语言以及 RAN 中的相应测量都需要充分标准化。此外，由于 RAN 的性质，目标 KPI 需要以统计术语来表达 - 即作为具有期望消费者体验的一定百分比用户的目标。虽然目标 KPI 是必需的输入，但它们作为 RAN 意图是不够的。如果系统满足目标 KPI 并且仍有可用资源，则系统需要额外的意图，其中包含有关它还应优化哪些内容的信息，例如峰值吞吐量、容量或能源效率。这些是系统在满足所有 KPI 并且系统中仍有可用资源的情况下（例如在覆盖小区流量较低的时期）将如何表现的规则，以及在没有足够资源满足所有 KPI 的情况下（例如在流量高峰情况下）如何在 KPI 之间进行优先级排序。如果系统无法满足目标 KPI，则需要有关如何优先考虑可用资源的指南。如果某些服务或用户组
AOM-P2016
请委员批准(a)关键绩效指标检讨工作小组(工作小组)就关键绩效指标年度检讨所作的建议；及(b)载于附件2 的2025-26 年度须报告的关键绩效指标清单。有关临床服务和人力资源关键绩效指标检讨的资料已分别向医疗服务发展委员会和人力资源委员会 1 汇报。财务关键绩效指标的检讨将于2025 年1 月2 向财务委员会汇报，而财务委员会如有意见，亦会相应转达董事局。背景 2. 医院管理局(医管局)的关键绩效指标框架于2008 年制定，涵盖临床服务、人力资源和财务三大支柱 3 。为持续发展关键绩效指标，工作小组每年进行检讨，以确保关键绩效指标符合医管局的服务方向和优先次序。 3. 工作小组每年透过不同渠道，例如协调委员会 / 中央委员会、官方统计委员会、医疗政策小组、董事会议、联网管理会议、医管局董事会议事会及相关职能委员会，收集对关键绩效指标的意见及反馈，并在年度检讨工作中予以考虑。整体关键绩效指标架构、遴选准则，以及制定和检讨关键绩效指标的程序，载于附件 1 。 关键绩效指标年度检讨 4. 在今年的关键绩效指标年度检讨中，工作小组重新审视了现行的三大支柱关键绩效指标架构，并同意维持不变。工作小组亦检讨了有关临床服务关键绩效指标的建议，并同意
Singtel-Group-Sustainability-Report-2024.pdf - 新加坡
ESG KPI 管理 我们认识到管理层在确保 ESG 举措成功和实现目标方面发挥着关键作用。因此，我们将集体和共同的 ESG 目标与高管的 KPI 和激励计划挂钩。这有助于我们推进可持续发展议程，并在整个公司内培养更大的责任感和主人翁精神。 • 我们高管的长期激励计划薪酬政策中有 20% 与特定的、有时限的 KPI 挂钩，例如到 2025 财年让管理层中的女性员工占 32%。 • 我们管理委员会短期激励计划的 ESG 目标占其年度平衡记分卡绩效的 10%。 • 管理委员会的 KPI 层层传递到其业务单位、部门和员工，他们的绩效奖金和其他激励措施与他们的 KPI 挂钩。
申请人指南
BMZ German Federal Ministry for Economic Cooperation and Development DAC Development Assistance Committee DD Due diligence ESMS Environmental and Social Management System ESS Environmental and Social Safeguards EU European Union EUR Euro currency FPIC Free, Prior, and Informed Consent GHG Greenhouse gases GS Gold Standard IBAT Integrated Biodiversity Assessment Tool ILO International Labour Organisation IPCC Intergovernmental Panel on Climate Change IPs Indigenous Peoples IUCN International自然保护联盟KBAS关键生物多样性领域KFW KFW开发银行KM-GBF KM-GBF全球生物多样性框架KPIS KPIS关键绩效指标LCS MRV测量，报告和验证NBS NATY基于NATANE基于NATUR的解决方案NDC全国范围项目设计文档可持续发展目标可持续发展目标SEP利益相关者互动泛星种类威胁与恢复公制联合国联合国联合国联合国教育，科学和文化组织UNFCCC联合国气候变化框架关于气候变化VCM自愿碳市场VCS验证的碳标准WALD Worldiance Worldiance Alliance divbariance discape discape divb vcm
制造门户中的 AI 增强型 KPI 定制
制造门户中的 AI 增强型 KPI 定制 Sahil Nyati 通讯作者电子邮箱：sahilnyati9[at]gmail.com 摘要：本研究论文介绍了一种将人工智能 (AI) 集成到制造门户关键绩效指标 KPI 定制功能设计中的综合解决方案。目的是通过解决传统 KPI 系统的局限性来提高 KPI 监控的灵活性和有效性。本文讨论了制造业 KPI 的本质、传统 KPI 系统的缺点、定制的必要性以及 AI 在 KPI 定制中的集成。提出的解决方案包括动态数据库设计、智能 KPI 管理的 AI 集成和可定制的用户界面等核心组件。文章强调了这种方法在提高运营效率、战略决策和适应未来趋势方面的重要性。它还概述了持续改进、可扩展性和与新兴技术集成的前景。关键词：人工智能、KPI 定制、制造门户、运营效率、决策、可扩展性 1. 简介 本研究论文详细介绍了人工智能 (AI) 在制造门户关键绩效指标 (KPI) 定制功能设计中的集成。它旨在利用 AI 来提高 KPI 监控的灵活性和有效性。 2. 背景 要了解 KPI 定制功能在制造环境中的必要性和影响，深入了解关键绩效指标 (KPI) 的背景及其在工业系统中的作用至关重要。这种扩展的背景提供了 KPI、其传统用法、局限性以及通过定制可能实现的增强功能的详细概述。 1）制造业中 KPI 的本质 a) 定义和重要性： - KPI 是反映组织关键成功因素的可量化测量。 在制造业环境中，KPI 对于监控机器性能、确保质量控制和优化生产流程至关重要。 它们提供有关效率、生产力、运营成本和维护需求等各个方面的见解。 b) 传统 KPI 用法：- 传统上，制造业中的 KPI 是预定义的和静态的，侧重于生产量、停机时间和运营效率等一般指标。 这些 KPI 通常根据行业标准选择，并且在不同的机器和流程中是统一的。 2) 传统 KPI 系统的局限性 a) 缺乏灵活性：- 传统系统在修改或添加新 KPI 方面提供的灵活性有限，这可能导致在监控机器或流程的特定或独特方面存在差距。
