高端装备制造项目管理的关键能力分析

高端装备制造项目管理的关键能力分析

林永刚

上海大学 上海市 200444

摘要：对于高端装备制造项目而言，只有提升负责人的综合能力，通过线性分析和系数分析法，对各项业绩指标进行准确性分析，构建关键能力优化模型，才能降低高端装备制造项目受到外界因素的影响。

关键词：高端装备；关键能力；研究路径

引言：

随着工业化快速发展，高端装备制造项目的重要程度有所增加，项目开展中涉及因素较多，只有正确应用电子设备以及精密设备，在众多工作人员的支持下，才能达到项目标准。高端装备制造项目有着特殊要求，只有在能力和业绩方面制定准确指标，分析关键能力与项目开展具有的关联性，才能预防对项目开展产生影响。本文在研究中，使用精准算法，对各项能力与业绩情况进行评估。

1方案设计

高端装备制造项目开展中，由于项目内部结构相对复杂，需要根据项目开展特点，选取正确的负责人样本，并且通过访谈沟通的方式，对项目负责人与领导进行专访，从而明确项目开展指标。在能力指标方面主要包含客户导向、大局意识、业务能力以及政治能力等，在关键能力分析过程中，需要具有全面性，将指标设定为1到10多个等级。在人才模型中，业绩有着变化特点，为了保证分析工作的透彻性，将F1视为客户导向、F2视为大局意识、F3视为业务能力、F4视为政治能力。S代表影响业绩的指标、S1表示业绩总分、S2表示质量安全、S3代表成本消耗。通过对多种不同的指标进行分析，确定具有代表性的关键能力指标，并且将指标代入公式，如公式（1）所示。

S=ϖ1xf1+ϖ2xf2+ϖ3xf3+ϖ4xf4   （1）

2数据分析方案

在数据分析工作进行中，需要通过建立模型的方式进行，对出现的元素数据进行汇总，在数据计算时重视方差统计，从而得出准确的计算期望[1]。

2.1直接相关分数

在系数关系研究过程中，需要研究变量之间的相关程度，其中R代表绝对值， C代表相对值，在绝对值逐渐降低的情况下，相对值也会随之下降，本文在系数研究阶段应用皮尔逊系数法，了解变量和系数之间存在的关联，反映系数与变量关系的公式，如（2）所示

R（x，y）=Cov（x，y）/（vay*var）  （2）

通过系数计算的方法可以得出，在高端装备制造项目管理工作中，对负责人造成较大影响因素为团队管理能力，集成协同能力以及组织能力等。能力分析指标如图1所示。

图1能力分析指标图

在公式（2）中，相关系数出现了明显变化，在系数变化超过1的情况下，说明系数的波动情况相对较大。在C出现变化时，相关系数的绝对值，有着明显的下降趋势。为了确保关键能力分析具有代表性，需要合理预防出现数据偏差，只有将数据偏差控制在最低，才能提升线性回归分析质量。

2.2线性回归分析

在线性回归分析过程中，主要应用统计分析方法，明确变量依靠的介质，若是在服从值为0的情况下，回归分析需要对多个因素进行确定，保证不出现任何检验变量的现象，通过合理证明变量有着显著变化，才能说明变量回归方程的实际贡献。在实践角度来看，参数与能力分析存在正向关系，只有提升管理人员的组织能力与协调能力，才能提升高端设备制造项目管理效果。在线性分析法研究过程中，需要通过交叉验证方式，保证线性回归分析的精准度。通过了解，线性回归结果可以看出，对高端制造项目来讲，业绩管理属于核心内容，需要明确集成协同与客户导向的关系，增强管理团队的综合素质。在线性回归分析工作进行中，业绩变化情况会受到变量曲线的影响，只有使用新型算法，才能发挥出回归分析的作用。高端制造项目能力指标与变量情况如图2所示[2]。

图2高端制造项目能力指标与变量关系图

2.3随机森林算法的应用

随机森林算法的主要优势为，使用简单灵活，不需要过多的参数支持，数据分类效果较好，可以完成结果模拟。随机森林算法属于集成算法类型，需要对采样进行合理分类，在N次采集工作完成后，生成N个训练机体，最终建立N个数据模型。在每次数据分析工作开展中，将假设样本系数是为N，在系数分裂时信息增益比会有所提升，在所有系数逐渐分裂的情况下，可以体现随机森林算法的作用。在随机算法研究过程中，若是出现样本分类问题，需要提升对样本权限的关注点，通过算法对反馈结果进行表示。通过随机森林算法预测得出，在各项指标出现变化的情况下，预测结果具有客观性，最终的结果显示如表1所示[3]。

表1随机森林算法数据结果

通过了解表1可以看出，在高端制造项目开展过程中，对关键能力影响较大的因素为政治能力、业务能力、大局意识以及客户导向，其中政治能力的影响最大，影响占比达到9.3%。通过模型分析方法，可以证明随机森林算法的重要作用，随机森林算法得出的结果精准度相对较高，并且还具有模型连续性处理作用，在得出结果后，不需进行重新排序，所以运行效率有了明显增加。

3研究结果分析

在高端设备制造项目关键能力研究过程中，主要是用线性回归分析法、系数分析法以及随机森林分析法，通过对多种分析方法进行对比得出，随机森林分析法的作用较为明显，可以提供准确的数据支撑。但是由于分析方法具有随机性，需要对多种分析方法的优势进行结合，才能确保得出指标的准确性。对于高端制造业而言，在人才分类方面涉及技术人才、项目管理人才以及基层施工人才等，在人才层级划分时，需要使用不同的业绩指标，通过量化分析方法对关键因素进行确定，保证人才与岗位需求相匹配，树立正确的绩效强化意识，为人才团队建设提供稳定基础。通过了解绩效评分得出，决定人才综合素质的因素相对较多，在人才培养工作中，需要重视实践经验，确保高端装备制造项目稳定进行。

在关键能力分析进行中，业绩属于不可缺少的重要内容，业绩与大局意识以及客户导向存在直接关联，只有保证业绩分析和现实情况相符，才能满足统计学发展规律。在使用随机森林分析法时，业务能力的占比为8.6%，从中可以说明业务能力的重要地位，对于高端装备制造项目而言，业务能力已经成为人才选取的重要标准。在人才培养过程中，可以在业绩和政治理念角度出发，制定出完善的培训指数，只有培训指数逐渐提升，才能提升项目开展效益。项目管理需要合理应用管理工具，增强工作人员的政治意识与大局意识，合理融入协同作业方法，让工作人员具有担当能力[4]。

结束语：

综上所述，本文在大局意识、业务能力、客户导向以及政治能力角度出发，对关键能力指标开展深入研究，应用的分析方法有随机森林算法、线性回归分析法以及系数分析法等，构建正确的数据分析模型，通过交叉实验的方式，保证最终结果的准确性。运用定量分析的方法来确定关键要素，确保人才符合岗位需要，建立合理的业绩强化机制，为人才队伍的发展奠定了坚实的基础。根据员工的绩效打分可以看出，影响企业整体素质的因素比较多，因此，在关键能力分析中，要注重实际操作，以保证高端设备制造企业的平稳发展，创造全新发展路径。

参考文献：

[1]徐春夏,郭天鹏.高端装备制造项目管理的关键能力分析[J].电子技术,2020,49(06):184-187.

[2]熊飞虎.浅谈高端装备制造项目的计划管理模式[J].商讯,2019(15):154-155.

[3]万军,刘金龙,黄冰.高端装备制造项目的计划管理模式研究[J].中国管理信息化,2018,19(13):92-93.

[4]熊远帆,郑旋,黄姿.铁建重工:高端地下装备制造项目长沙动工[J].表面工程与再制造,2018,16(04):51.