战略重点 2 人才、绩效和文化 这一重点围绕着我们的愿景:打造一个有吸引力的工作场所,让员工感到被认可和支持,从而能够履行自己的职责。我们努力成为地区、国内和国际上公认的首选雇主。我们提出了多项举措来吸引最优秀的人才,并支持他们和我们现有的员工。除了战略重点 3(见下文)外,我们还将确保所有员工都能获得更多的培训和发展机会。我们认识到个人和职业发展对于打造提供最佳护理的高绩效团队的重要性。这一重点还旨在促进员工之间更加透明和包容的文化。
德勤私募股权 (PE) 服务涵盖从基金设立、交易咨询、会计和财务报告到退出策略的端到端生命周期。德勤私募股权投资组合公司计划通过集体关系方式为 PE 及其投资组合公司提供服务,并为每个 PE 的投资组合公司提供一致且优质的服务。我们将对每个 PE 业务模式的理解应用于其整个投资组合,并以高绩效扩展我们卓越的服务交付模式。请联系作者了解更多信息或阅读有关德勤 PE 服务的更多信息。
作为 SIM 的学生,您是一群积极进取、雄心勃勃的多元化群体中的一员。您凭借出色的成绩、学习和发展关键能力的热情以及成为负责任的全球领导者的愿望脱颖而出。由于我们的班级规模较小,您可以与经验丰富的教师互动,他们将学术严谨性与管理相关性相结合,同时体验高度的文化多样性。圣加仑大学以其综合管理框架而闻名,这是 SIM 硕士学位课程教学的核心。通过国际项目、致力于寻找满足社会需求的创造性解决方案的具有挑战性的计划以及全球范围内的多种交流和双学位机会,您将面临挑战,走出舒适区,实现高绩效并发展个人专长。
在澳大利亚重建高绩效制造业是一个令人兴奋的前景,它为全球竞争力和蓬勃发展的国家劳动力提供了途径。但是,我们鼓励政府努力在“治国方略”的背景下描述这项政策,而不仅仅是重新振兴的产业政策。我们认为产业政策对于实施这项政策的当前全球环境的描述过于狭隘。国家利益框架中概述的两条思路已经承认了产业政策与澳大利亚能源和国家安全的融合。我们欢迎这种方法,同时也认识到它们之间存在的细微差别。我们相信,这种更广泛的产业政策方法可以而且应该与联合国工业发展组织 (UNIDO) 建议的贸易相关绿色产业政策的六个阶段保持一致。
• 通过应用行业最佳实践框架来增强我们的员工队伍的韧性 • 通过扩大和积极瞄准人才库并提升我们的“超级品牌”来吸引、留住和聘用来自不同背景的最优秀人才,从而扩大我们的员工队伍 • 保持有竞争力的薪酬并制定支持保留和提升技能的职业框架 • 扩大我们的培训能力并在整个行业内开展创新以加速能力建设,从而建立一支高技能和高素质的员工队伍 • 继续建立和植入高绩效安全文化,优先考虑我们和我们的供应链合作伙伴员工的健康、安全和福祉 • 继续专注于多样性、包容性和社区影响,以确保我们理解并代表不同的社区
1,2,3 津巴布韦奇诺伊理工大学。 *通讯作者。 摘要 本研究评估了津巴布韦中学的纺织技术与设计 (TTD) 课程,强调了在竞争激烈的工作环境中提高绩效的必要性。采用混合方法的后实证主义研究范式,研究了员工和学生的操作程序、挑战和改进策略。 表明普遍使用标准操作,但在图案开发和整理过程中存在差距。该研究建议整合一个方法研究单元进行系统分析,优化生产系统以实现 TTD 的自我可持续性,并建立网络共享中心以弥合传统方法与技术进步之间的差距。 关键词:操作、改进、工业化。
同时,销售薪酬策略是向创收团队传达公司战略和文化的主要渠道。销售薪酬不仅仅是支付销售团队和合作伙伴、承包商和其他贡献者的报酬。它是推动增长和使工作与业务目标保持一致的战略工具。然而,Ventana Research 预测,“到 2026 年,只有不到五分之二的企业将为创收团队中的每个人制定激励薪酬计划,这将影响企业实现新收入、扩张收入和保留收入目标的能力。” 3 了解激励薪酬的细微差别和重要性可以帮助您打造一支积极进取、高绩效的销售队伍,为公司的成功做出重大贡献。
从历史上看,TSA 的安检人员流失率很高。大多数安检人员的离职都是自愿的,发生在入职后的前两年,与三个关键问题有关:对工作内容缺乏了解、缺乏职业发展机会以及对薪酬不满。TSA 解决这些问题的策略包括三项已在进行的计划:运输服务官员 (TSO) 服务薪酬、TSO 职业发展和模范官员表彰 (MOR)。这些计划与技术进步相结合,将有助于培养一支能力强、效率高的一线员工队伍,具体方式包括:将培训与职业发展相结合、提供年度加薪以及表彰高绩效员工。
麦肯锡先进工业业务部门汇集了三项根植于技术复杂设计和制造的全球知名行业业务:汽车和装配、航空航天和国防以及先进电子和半导体。经验丰富的行业合作伙伴组成的全球网络与行业高管合作,解决包括战略、组织、运营、技术、营销、销售和风险在内的问题。该业务部门专注于核心运营能力,帮助客户从长远、全周期的角度看待不断变化的竞争格局。该业务部门与许多高绩效和标志性的工业公司合作,围绕职能、业务部门和企业转型,以加速创收、技术整合、运营设计以及利润和现金流改善。
由于人们正在考虑让人机团队执行各种混合主动性任务,因此检测和响应人类的认知状态(尤其是系统认知状态)是人工智能系统确保与人类顺畅交互和团队整体高绩效的最关键能力之一。各种人体生理参数,如心率、呼吸频率、血压和皮肤电导率,以及从功能性近红外光谱或脑电图推断出的大脑活动,都与不同的系统认知状态有关,如工作量、分心或走神等。这些多模态信号是否足以在执行任务的个体之间隔离这些认知状态,或者是否需要额外的上下文信息(例如,关于任务状态或任务环境)来做出适当的推断,仍然是一个重要的未决问题。