CN117314377A - 一种基于信息化平台的人力资源管理系统 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于信息化平台的人力资源管理系统，涉及人力资源管理技术领域，该系统通过综合分析企业的战略目标、历史趋势、实时业务数据等多方面的信息，精确预测未来的人力资源需求。这使企业能够根据实际需求进行招聘，避免了人员浪费和招聘不足的问题。不仅能够预测未来需求，还能根据实时数据和业务情况进行动态调整。这意味着企业可以随时适应市场和业务变化，确保有足够的人力资源支持通过分析历史趋势和员工流动率，系统可以确定招聘和培训的最佳时机和策略，从而降低成本。同时，系统还有助于优化现有员工的利用，提高效率。

Description

一种基于信息化平台的人力资源管理系统

技术领域

本发明涉及人力资源管理技术领域，具体为一种基于信息化平台的人力资源管理系统。

背景技术

信息化是将信息技术(IT)与业务和管理流程相结合的过程。在这个系统中，信息化意味着使用计算机和软件来处理和管理与人力资源相关的数据和信息，以实现更高效、更智能的人力资源管理。

在现代企业管理中，高效的人力资源管理对于组织的成功至关重要。然而，许多企业在人力资源规划、招聘和员工管理方面面临着各种挑战。传统的人力资源管理方法通常依赖于经验和主观判断，难以应对快速变化的市场和业务需求，容易导致过多或不足的招聘，从而浪费资源或影响业务运营。

发明内容

(一)解决的技术问题

针对现有技术的不足，本发明提供了一种基于信息化平台的人力资源管理系统，以解决背景技术提到的传统的人力资源管理方法通常依赖于经验和主观判断，难以应对快速变化的市场和业务需求，容易导致过多或不足的招聘，从而浪费资源或影响业务运营的问题。

(二)技术方案

为实现以上目的，本发明通过以下技术方案予以实现：一种基于信息化平台的人力资源管理系统，包括采集单元、招聘管理单元和评估单元；

在企业招聘前，由采集单元收集企业的发展计划数据、过去的人力资源数据、实际达标业务数据，并建立相应的第一子集、第二子集和第三子集；

所述招聘管理单元用于建立预测模型，并进行网络划分，划分为企业发展预测板块、历史趋势模式板块和实时业务达标板块；

将第一子集输入至企业发展预测板块，定义企业的战略目标和扩张计划，获得计划期间达到的业务规模数量Pv和计划时长T，帮助预测未来的业务规模数量和需要的人力资源数量，计算获得计划扩展需求系数Kz由以下公式生成：

式中，Pv表示为制定计划期间内所期望达到的业务规模数量，Bv表示为计划期间开始前的业务规模数量，设置为历史数据中的最后一个观测值，T表示为计划期间的市场，设置为年单位，(Pv-Bv)表示计划期间内的增长量，(Bv*T)表示计划期间的初始业务规模数量，Gq表示人力资源因子，Qt表示为单位业务规模增长所需要的员工数量，C₁表示为修正常数；

将第二子集输入至历史趋势模式板块，对过去的人力资源数据进行分析，获得：周期模式系数Zqx和修正系数D₁，将第三子集输入至实时业务达标板块，计算获得实时业务达标指数Xqx；由评估单元将周期模式系数Zqx、实时业务达标指数Xqx和修正系数D₁进行拟合，获得更新系数Gx，并通过更新系数Gx对计划扩展需求系数Kz进行更新，获得实时人力招聘指数Ssz，并和Bv进行对比，获得差值指数Cz，根据差值指数Cz补充招聘人数。

优选的，所述采集单元包括第一采集模块、第二采集模块和第三采集模块；

所述第一采集模块用于采集企业的战略目标、扩张计划和新项目数据，具体将战略目标标记为x1、x2、...、xn，表示未来n年的预计完成战略数据，建立第一子集；

所述第二采集模块用于采集企业过往的招聘历史、员工离职率、培训数据、绩效评估和现在实时人力数据，建立第二子集；

所述第三采集模块用于采集企业目前实际达标业务数据包括销售额、订单数量、项目进展和客户满意度指标，确保数据按照时间周期进行组织，建立第三子集。

优选的，所述招聘管理单元包括企业预测模型单元；

企业预测模型单元用于将第一子集中获得制定计划期间内所期望达到的业务规模数量Pv、计划期间开始前的业务规模数量Bv、计划期间的市场T，并计算获得计划期间内的增长量和初始业务规模数量，并依据未来n年的预计完成战略数据计算获得人力资源因子Gp，所述人力资源因子Gp由以下公式生成：

式中，x_n表示第n年的战略目标数据，x_1表示第1年的战略目标数据，n表示年数；这个增长率考虑了第一年和最后一年之间的增长；C₂表示为修正常数；

并，通过以下公式计算年增长率的平均值：

μ＝(ΣAR)/n

其中，ΣAR表示所有年均增长率的总和，n表示年份数；

并，计算每个年均增长率与平均值的差异(ΔAR)：对于每一年的年均增长率，计算它与平均值的差异：

ΔAR＝AR-μ

再，计算差异的平方和(Σ(ΔAR^2))，对每个年均增长率的差异进行平方并求和：

Σ(ΔAR^2)＝Σ(ΔΔAR)^

再次，计算年均增长率标准差(AR_bzc)：最后，使用以下公式计算年均增长率的标准差：

AR_bzc＝√[ΣΣ(ΔAR^2/(n-1)]

其中，√表示平方根，n表示年份数，n-1是自由度；年均增长率标准差AR_bzc衡量了增长率的波动程度。

优选的，所述招聘管理单元还包括相关性计算单元，用于获取依据年均增长率标准差AR_bzc，获得相应的人力资源需求数据HR，确保数据按年份匹配，计算人力资源需求数据的均值，通过以下公式生成：

μ_HR＝(ΣHR)/n

再次计算人力资源需求数据的差异，对于每一年的数据，计算人力资源需求数据HR与均值的差异：

ΔHR＝HR-μ_HR

并，对每一年的年均增长率差异与人力资源需求数据差异的乘积进行求和：

Σ(ΔAR*ΔHR)＝Σ(ΔΔA*ΔHR)

并，计算人力资源需求数据的标准差HR_bzc：

HR_bzc＝√[ΣΣ(ΔHR^2/(n-1)]

其中，√表示平方根，n表示年份数，n-1是自由度；人力资源需求数据的标准差HR_bzc衡量了人力资源需求的波动程度；

最后，使用皮尔逊相关系数计算获得人力资源因子Gq：

Gq＝Σ(ΔAR*ΔHR)/(AR_bzc*HR_bzc)

其中，人力资源因子Gq表示为年均增长率和人力资源需求数据之间的线性相关性；取值范围在-1到1之间，其中正值表示正相关，负值表示负相关，0表示无相关性；如果Gq接近1或-1，则表示它们之间有较强的线性相关性；如果Gq接近0，则表示它们之间无线性相关性。

优选的，所述招聘管理单元还包括历史趋势模型单元，所述历史趋势模型单元包括周期性模式计算单元和修正系数计算单元，所述周期性模式计算单元用于依据第二子集，使用时间序列分析方法，识别过去的人力资源需求中是否存在周期性模式，包括：

将历史人力资源需求时间序列数据进行季节性分解，把时间序列分为趋势、季节和残差三个部分，采用移动平均趋势分解方法，获得趋势成分Tt，表示时间序列中的长期趋势；

并计算季节性指数St，用于表示每个季节周期内的平均波动，通过计算每个季度的平均值来得到，然后，将这些季节性指数应用于整个时间序列，以获取季节成分St；

残差成分表示不能被趋势和季节性模式解释的剩余部分，通过将原始时间序列减去趋势和季节成分来获得；

周期模式系数Zqx表示季节性模式的强度或幅度，通过计算季节性指数St的平均值来获得所述周期模式系数Zqx的计算公式如下：

qx＝(ΣSt)/nn

其中，ΣSt表示季节性指数St的总和，nn表示历史数据中的年份数。

优选的，所述修正系数计算单元，用于依据第二子集中，历史数据每年的平均招聘率Zp1和平均员工离职率Lzl，计算获得修正系数D₁，所述修正系数D₁通过以下公式生成：

D₁＝Zp1-Lzl

公式的含义为：D₁的值表示招聘率相对于员工离职率的变化；如果D₁为正数，表示招聘率高于员工离职率，需要考虑增加人力资源需求；如果D₁为负数，表示员工离职率高于招聘率，需要考虑减少人力资源需求。

优选的，所述招聘管理单元还包括实时业务达标模型单元，用于依据第三子集，获取每个选定的业务指标，计算实时业务达标指数Xqx由以下公式生成：

其中，Xse表示为实时达成业务销售额，DdsL表示为实时订单数量，Xmjd表示为项目进度百分比值，0≤F₁≤1，0≤F₂≤1，0≤F₃≤1，且0.79≤F₁+F₂+F₃≤1.80，其权重具体值由用户调整设置，C₃为常数修正系数。

优选的，所述评估单元包括拟合单元，所述拟合单元用于将周期模式系数Zqx、实时业务达标指数Xqx和修正系数D₁进行拟合，获得更新系数Gx由以下公式生成：

Gx＝α*Zqx+β*Xqx+γ*D₁

其中，通过线性回归模型进行拟合，α、β和γ是线性回归模型中的系数。

优选的，所述评估单元还包括决策单元，决策单元通过更新系数Gx对计划扩展需求系数Kz进行更新，获得实时人力招聘指数Ssz：

Ssz＝Kz*Gx

其中，Kz是计划扩展需求系数，Gx是更新系数；

并，计算获得差值指数Cz，差值指数Cz的公式如下：

Cz＝Ssz-Bv

其中，Cz的正负值将反映实际需求相对于初始规模的增加或减少；如果Cz为正数，表示实际需求超过了初始规模，需要补充招聘人员；如果Cz为负数，表示实际需求低于初始规模，可能需要减少人员；并依据差值指数Cz获得决策招聘人力资源方案包括：

如果Cz为正且较大，表示需要立即启动招聘流程，并根据业务计划制定招聘计划，确定所需的职位和人员数量，然后开始发布招聘广告；

如果Cz为正但较小，表示需要在逐渐增加招聘人员的情况下，根据业务需求逐步招聘；

如果Cz为负数，表示需求较小，表示需要考虑优化现有人员的利用，暂停或减少新的招聘，或者进行员工再培训措施，以适应较低的需求。

(三)有益效果

本发明提供了一种基于信息化平台的人力资源管理系统。具备以下有益效果：

(1)该一种基于信息化平台的人力资源管理系统，该系统通过采集、分析和综合各种关键数据，从企业的战略目标到历史趋势，再到实时业务达标，实现了数据驱动的决策。这确保了决策过程更加客观、准确，减少了依赖主观判断的风险。

(2)该一种基于信息化平台的人力资源管理系统，系统不仅可以预测未来的人力资源需求，还能实时调整和管理这些需求。从计划扩展需求系数Kz的更新到实时人力招聘指数Ssz和差值指数Cz的计算，系统使企业能够更灵活地应对需求波动，避免了过度或不足的招聘。

(3)该一种基于信息化平台的人力资源管理系统，通过相关性计算单元、历史趋势模型单元和修正系数计算单元，系统能够更好地理解人力资源需求与企业的发展和业务状况之间的关系。这有助于企业更有效地利用资源，避免浪费，提高了资源的利用效率。

(4)该一种基于信息化平台的人力资源管理系统，系统的输出结果直观易懂，特别是实时人力招聘指数Ssz和差值指数Cz。这使用户能够迅速了解当前的人力资源情况，从而更好地制定决策，无论是启动招聘流程、逐步增加招聘人员还是优化现有员工资源。

附图说明

图1为本发明一种基于信息化平台的人力资源管理系统框图流程示意图；

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

在现代企业管理中，高效的人力资源管理对于组织的成功至关重要。然而，许多企业在人力资源规划、招聘和员工管理方面面临着各种挑战。传统的人力资源管理方法通常依赖于经验和主观判断，难以应对快速变化的市场和业务需求，容易导致过多或不足的招聘，从而浪费资源或影响业务运营。

实施例1

本发明提供一种基于信息化平台的人力资源管理系统，请参阅图1，包括采集单元、招聘管理单元和评估单元；

在企业招聘前，由采集单元收集企业的发展计划数据、过去的人力资源数据、实际达标业务数据，并建立相应的第一子集、第二子集和第三子集；

所述招聘管理单元用于建立预测模型，并进行网络划分，划分为企业发展预测板块、历史趋势模式板块和实时业务达标板块；

将第一子集输入至企业发展预测板块，定义企业的战略目标和扩张计划，获得计划期间达到的业务规模数量Pv和计划时长T，帮助预测未来的业务规模数量和需要的人力资源数量，计算获得计划扩展需求系数Kz由以下公式生成：

式中，Pv表示为制定计划期间内所期望达到的业务规模数量，Bv表示为计划期间开始前的业务规模数量，设置为历史数据中的最后一个观测值，T表示为计划期间的市场，设置为年单位，(Pv-Bv)表示计划期间内的增长量，(Bv*T)表示计划期间的初始业务规模数量，Gq表示人力资源因子，Qt表示为单位业务规模增长所需要的员工数量，C₁表示为修正常数；

将第二子集输入至历史趋势模式板块，对过去的人力资源数据进行分析，获得：周期模式系数Zqx和修正系数D₁，将第三子集输入至实时业务达标板块，计算获得实时业务达标指数Xqx；由评估单元将周期模式系数Zqx、实时业务达标指数Xqx和修正系数D₁进行拟合，获得更新系数Gx，并通过更新系数Gx对计划扩展需求系数Kz进行更新，获得实时人力招聘指数Ssz，并和Bv进行对比，获得差值指数Cz，根据差值指数Cz补充招聘人数。

本实施例中，采集单元负责收集企业的关键数据，包括战略目标、过去的人力资源数据和实际业务数据。这些数据的采集不仅包括历史信息，还包括当前的实时数据，以确保准确性和时效性。采集单元将这些数据组织成三个子集，分别用于企业发展预测、历史趋势分析和实时业务监测。招聘管理单元通过建立预测模型和网络划分，将数据分为企业发展预测、历史趋势模式和实时业务达标三个板块。在企业发展预测板块中，系统利用战略目标和扩张计划来预测未来的业务规模和人力资源需求，考虑了增长率、历史数据和市场因素。这有助于生成计划扩展需求系数Kz，以指导未来的招聘决策。历史趋势模式板块则通过时间序列分析来识别过去的人力资源需求中是否存在周期性模式。这包括季节性分解和修正系数计算，以获得周期模式系数Zqx和修正系数D₁。这些因素反映了历史趋势和员工招聘、离职的关联性，有助于更好地理解人力资源需求的动态。实时业务达标板块则监测当前的业务状况，计算实时业务达标指数Xqx。这些指标可以根据不同的业务参数来定义，以反映实际业务情况的变化。评估单元通过拟合这些参数，获得更新系数Gx，然后根据Gx对Kz进行更新，生成实时人力招聘指数Ssz。通过与初始业务规模数量Bv的比较，计算差值指数Cz，用于决策招聘人力资源的具体方案。如果Cz为正数，表示需要增加招聘；如果为负数，表示需要减少或优化人力资源。

系统依赖数据和分析，减少主观判断，提高了决策的准确性。能够及时反映市场和业务变化，使企业更具应变能力。通过季节性分解和历史趋势分析，更好地理解了人力资源需求的周期性变化。统可以自动生成招聘建议，降低了人工干预的需求。

实施例2

本实施例是在实施例1中进行的解释说明，请参阅图1，具体的，所述采集单元包括第一采集模块、第二采集模块和第三采集模块；

所述第一采集模块用于采集企业的战略目标、扩张计划和新项目数据，具体将战略目标标记为x1、x2、...、xn，表示未来n年的预计完成战略数据，建立第一子集；

所述第二采集模块用于采集企业过往的招聘历史、员工离职率、培训数据、绩效评估和现在实时人力数据，建立第二子集；

所述第三采集模块用于采集企业目前实际达标业务数据包括销售额、订单数量、项目进展和客户满意度指标，确保数据按照时间周期进行组织，建立第三子集。

本实施例中，第一采集模块、第二采集模块和第三采集模块有助于提高数据的完整性、准确性，同时支持企业在未来规划和实时决策方面更具洞察力和科学性。这将有助于企业更有效地管理人力资源，适应市场变化，提高竞争力。

实施例3

本实施例是在实施例1中进行的解释说明，请参阅图1，具体的，所述招聘管理单元包括企业预测模型单元；

企业预测模型单元用于将第一子集中获得制定计划期间内所期望达到的业务规模数量Pv、计划期间开始前的业务规模数量Bv、计划期间的市场T，并计算获得计划期间内的增长量和初始业务规模数量，并依据未来n年的预计完成战略数据计算获得人力资源因子Gp，所述人力资源因子Gp由以下公式生成：

式中，x_n表示第n年的战略目标数据，x_1表示第1年的战略目标数据，n表示年数；这个增长率考虑了第一年和最后一年之间的增长；C₂表示为修正常数；

并，通过以下公式计算年增长率的平均值：

μ＝(ΣAR)/n

其中，ΣAR表示所有年均增长率的总和，n表示年份数；

并，计算每个年均增长率与平均值的差异(ΔAR)：对于每一年的年均增长率，计算它与平均值的差异：

ΔAR＝AR-μ

再，计算差异的平方和(Σ(ΔAR^2))，对每个年均增长率的差异进行平方并求和：

Σ(ΔAR^2)＝Σ(ΔΔAR)^

再次，计算年均增长率标准差(AR_bzc)：最后，使用以下公式计算年均增长率的标准差：

AR_bzc＝√[ΣΣ(ΔAR^2/(n-1)]

其中，√表示平方根，n表示年份数，n-1是自由度；年均增长率标准差AR_bzc衡量了增长率的波动程度。

本实施例中，企业预测模型单元通过引入多维数据、修正常数和年均增长率分析，提高了人力资源需求预测的准确性和科学性，有助于企业更好地应对市场挑战，提高竞争力。

实施例4

本实施例是在实施例1中进行的解释说明，请参阅图1，具体的，所述招聘管理单元还包括相关性计算单元，用于获取依据年均增长率标准差AR_bzc，获得相应的人力资源需求数据HR，确保数据按年份匹配，计算人力资源需求数据的均值，通过以下公式生成：

μ_HR＝(ΣHR)/n

再次计算人力资源需求数据的差异，对于每一年的数据，计算人力资源需求数据HR与均值的差异：

ΔHR＝HR-μ_HR

并，对每一年的年均增长率差异与人力资源需求数据差异的乘积进行求和：

Σ(ΔAR*ΔHR)＝Σ(ΔΔA*ΔHR)

并，计算人力资源需求数据的标准差HR_bzc：

HR_bzc＝√[ΣΣ(ΔHR^2/(n-1)]

其中，√表示平方根，n表示年份数，n-1是自由度；人力资源需求数据的标准差HR_bzc衡量了人力资源需求的波动程度；

最后，使用皮尔逊相关系数计算获得人力资源因子Gq：

Gq＝Σ(ΔAR*ΔHR)/(AR_bzc*HR_bzc)

其中，人力资源因子Gq表示为年均增长率和人力资源需求数据之间的线性相关性；取值范围在-1到1之间，其中正值表示正相关，负值表示负相关，0表示无相关性；如果Gq接近1或-1，则表示它们之间有较强的线性相关性；如果Gq接近0，则表示它们之间无线性相关性。

本实施例中，具备以下有益效果：数据匹配和一致性：确保了年均增长率标准差(AR_bzc)和人力资源需求数据(HR)的年份匹配，以维持数据的一致性和准确性，减少了分析中的错误。标准差计算：计算人力资源需求数据的标准差(HR_bzc)有助于了解人力资源需求的波动程度。这是一个重要的指标，可以用来评估人力资源需求的稳定性和可预测性。皮尔逊相关系数：使用皮尔逊相关系数来计算人力资源因子Gq，该因子衡量了年均增长率和人力资源需求数据之间的线性相关性。这可以帮助企业更好地理解业务增长与人力资源需求之间的关系。科学决策支持：引入相关性分析使招聘管理单元更加科学，能够基于数据的相关性来制定人力资源策略和计划，从而提高决策的准确性和可信度。准确的人力资源规划：通过了解年均增长率与人力资源需求之间的相关性，企业可以更准确地规划人力资源，确保在不同业务周期和需求波动时维持合适的员工规模。灵活性：通过考虑相关性，企业可以更灵活地调整人力资源策略，以应对市场的不确定性和变化，避免资源的浪费或短缺。

实施例5

本实施例是在实施例1中进行的解释说明，请参阅图1，具体的，所述招聘管理单元还包括历史趋势模型单元，所述历史趋势模型单元包括周期性模式计算单元和修正系数计算单元，所述周期性模式计算单元用于依据第二子集，使用时间序列分析方法，识别过去的人力资源需求中是否存在周期性模式，包括：

将历史人力资源需求时间序列数据进行季节性分解，把时间序列分为趋势、季节和残差三个部分，采用移动平均趋势分解方法，获得趋势成分Tt，表示时间序列中的长期趋势；

并计算季节性指数St，用于表示每个季节周期内的平均波动，通过计算每个季度的平均值来得到，然后，将这些季节性指数应用于整个时间序列，以获取季节成分St；

残差成分表示不能被趋势和季节性模式解释的剩余部分，通过将原始时间序列减去趋势和季节成分来获得；

周期模式系数Zqx表示季节性模式的强度或幅度，通过计算季节性指数St的平均值来获得所述周期模式系数Zqx的计算公式如下：

qx＝(ΣSt)/nn

其中，ΣSt表示季节性指数St的总和，nn表示历史数据中的年份数。

本实施例中，通过计算季节性指数St的平均值，计算得出周期模式系数Zqx，这个系数用于量化季节性模式的强度或幅度。这可以帮助企业更好地预测未来需求中的季节性波动。通过分析历史数据中的周期性模式，企业可以更好地了解过去需求的模式和趋势。这有助于预测未来需求，并为招聘和规划提供有根据的数据支持。引入时间序列分析方法和周期性模式计算，使招聘管理单元更具科学性，有助于企业做出基于数据和模型的招聘和人力资源规划决策。

实施例6

本实施例是在实施例1中进行的解释说明，请参阅图1，具体的，所述修正系数计算单元，用于依据第二子集中，历史数据每年的平均招聘率Zp1和平均员工离职率Lzl，计算获得修正系数D₁，所述修正系数D₁通过以下公式生成：

D₁＝Zp1-Lzl

公式的含义为：D₁的值表示招聘率相对于员工离职率的变化；如果D₁为正数，表示招聘率高于员工离职率，需要考虑增加人力资源需求；如果D₁为负数，表示员工离职率高于招聘率，需要考虑减少人力资源需求。

本实施例中，修正系数计算单元为人力资源管理系统提供了更精确、数据驱动的需求规划，有助于企业更好地应对市场变化，提高效率，降低成本，同时确保员工队伍的稳定性。这对于企业的长期成功和可持续发展至关重要。

实施例7

本实施例是在实施例1中进行的解释说明，请参阅图1，具体的，所述招聘管理单元还包括实时业务达标模型单元，用于依据第三子集，获取每个选定的业务指标，计算实时业务达标指数Xqx由以下公式生成：

其中，Xse表示为实时达成业务销售额，DdsL表示为实时订单数量，Xmjd表示为项目进度百分比值，0≤F₁≤1，0≤F₂≤1，0≤F₃≤1，且0.79≤F₁+F₂+F₃≤1.80，其权重具体值由用户调整设置，C₃为常数修正系数。

本实施例中，Xqx是基于实时数据计算的，因此能够反映当前的业务状况。这有助于及时调整人力资源管理策略，以满足快速变化的市场需求。

实施例8

本实施例是在实施例1中进行的解释说明，请参阅图1，具体的，所述评估单元包括拟合单元，所述拟合单元用于将周期模式系数Zqx、实时业务达标指数Xqx和修正系数D₁进行拟合，获得更新系数Gx由以下公式生成：

Gx＝α*Zqx+β*Xqx+γ*D₁

其中，通过线性回归模型进行拟合，α、β和γ是线性回归模型中的系数。

本实施例中，通过拟合历史数据，更新系数Gx可以用于预测未来的人力资源需求趋势。这有助于提前做好准备，确保有足够的人力资源来支持业务增长。

实施例9

本实施例是在实施例1中进行的解释说明，请参阅图1，具体的，所述评估单元还包括决策单元，决策单元通过更新系数Gx对计划扩展需求系数Kz进行更新，获得实时人力招聘指数Ssz：

Ssz＝Kz*Gx

其中，Kz是计划扩展需求系数，Gx是更新系数；

并，计算获得差值指数Cz，差值指数Cz的公式如下：

Cz＝Ssz-Bv

其中，Cz的正负值将反映实际需求相对于初始规模的增加或减少；如果Cz为正数，表示实际需求超过了初始规模，需要补充招聘人员；如果Cz为负数，表示实际需求低于初始规模，可能需要减少人员；并依据差值指数Cz获得决策招聘人力资源方案包括：

如果Cz为正且较大，表示需要立即启动招聘流程，并根据业务计划制定招聘计划，确定所需的职位和人员数量，然后开始发布招聘广告；

如果Cz为正但较小，表示需要在逐渐增加招聘人员的情况下，根据业务需求逐步招聘；

如果Cz为负数，表示需求较小，表示需要考虑优化现有人员的利用，暂停或减少新的招聘，或者进行员工再培训措施，以适应较低的需求。

本实施例中，决策单元根据Cz的大小和正负来制定招聘策略。这种灵活性使企业能够根据实际需求情况采取适当的行动，无论是立即启动招聘流程、逐步增加招聘人员，还是优化现有员工资源。当Cz为正但较小或者Cz为负数时，系统建议适度的招聘或员工再培训，而不是盲目扩大或减少人员。这有助于节约企业的招聘和培训成本，提高资源利用率。过及时调整人力资源，企业可以更好地适应市场和业务的波动，确保业务的持续性和可持续增长。决策单元的输出结果为企业管理层提供了清晰的建议，帮助他们制定明智的人力资源决策。这减少了依赖主观判断的风险，提高了决策的可信度。

尽管已经示出和描述了本发明的实施例，对于本领域的普通技术人员而言，可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由所附权利要求及其等同物限定。

Claims (9)

1.一种基于信息化平台的人力资源管理系统，其特征在于：包括采集单元、招聘管理单元和评估单元；

在企业招聘前，由采集单元收集企业的发展计划数据、过去的人力资源数据、实际达标业务数据，并建立相应的第一子集、第二子集和第三子集；

所述招聘管理单元用于建立预测模型，并进行网络划分，划分为企业发展预测板块、历史趋势模式板块和实时业务达标板块；

将第一子集输入至企业发展预测板块，定义企业的战略目标和扩张计划，获得计划期间达到的业务规模数量Pv和计划时长T，帮助预测未来的业务规模数量和需要的人力资源数量，计算获得计划扩展需求系数Kz由以下公式生成：

式中，Pv表示为制定计划期间内所期望达到的业务规模数量，Bv表示为计划期间开始前的业务规模数量，设置为历史数据中的最后一个观测值，T表示为计划期间的市场，设置为年单位，(Pv-Bv)表示计划期间内的增长量，(Bv*T)表示计划期间的初始业务规模数量，Gq表示人力资源因子，Qt表示为单位业务规模增长所需要的员工数量，C₁表示为修正常数；

将第二子集输入至历史趋势模式板块，对过去的人力资源数据进行分析，获得：周期模式系数Zqx和修正系数D₁，将第三子集输入至实时业务达标板块，计算获得实时业务达标指数Xqx；由评估单元将周期模式系数Zqx、实时业务达标指数Xqx和修正系数D₁进行拟合，获得更新系数Gx，并通过更新系数Gx对计划扩展需求系数Kz进行更新，获得实时人力招聘指数Ssz，并和Bv进行对比，获得差值指数Cz，根据差值指数Cz补充招聘人数。

2.根据权利要求1所述的一种基于信息化平台的人力资源管理系统，其特征在于：所述采集单元包括第一采集模块、第二采集模块和第三采集模块；

所述第一采集模块用于采集企业的战略目标、扩张计划和新项目数据，具体将战略目标标记为x1、x2、...、xn，表示未来n年的预计完成战略数据，建立第一子集；

所述第二采集模块用于采集企业过往的招聘历史、员工离职率、培训数据、绩效评估和现在实时人力数据，建立第二子集；

所述第三采集模块用于采集企业目前实际达标业务数据包括销售额、订单数量、项目进展和客户满意度指标，确保数据按照时间周期进行组织，建立第三子集。

3.根据权利要求1所述的一种基于信息化平台的人力资源管理系统，其特征在于：所述招聘管理单元包括企业预测模型单元；

企业预测模型单元用于将第一子集中获得制定计划期间内所期望达到的业务规模数量Pv、计划期间开始前的业务规模数量Bv、计划期间的市场T，并计算获得计划期间内的增长量和初始业务规模数量，并依据未来n年的预计完成战略数据计算获得人力资源因子Gp，所述人力资源因子Gp由以下公式生成：

式中，x_n表示第n年的战略目标数据，x_1表示第1年的战略目标数据，n表示年数；这个增长率考虑了第一年和最后一年之间的增长；C₂表示为修正常数；

并，通过以下公式计算年增长率的平均值：

μ＝(ΣAR)/n

其中，ΣAR表示所有年均增长率的总和，n表示年份数；

并，计算每个年均增长率与平均值的差异(ΔAR)：对于每一年的年均增长率，计算它与平均值的差异：

ΔAR＝AR-μ

再，计算差异的平方和(Σ(ΔAR^2))，对每个年均增长率的差异进行平方并求和：

Σ(ΔAR^2)＝Σ(ΔΔAR)^

再次，计算年均增长率标准差(AR_bzc)：最后，使用以下公式计算年均增长率的标准差：

AR_bzc＝√[ΣΣ(ΔAR^2/(n-1)]

其中，√表示平方根，n表示年份数，n-1是自由度；年均增长率标准差AR_bzc衡量了增长率的波动程度。

4.根据权利要求1所述的一种基于信息化平台的人力资源管理系统，其特征在于：所述招聘管理单元还包括相关性计算单元，用于获取依据年均增长率标准差AR_bzc，获得相应的人力资源需求数据HR，确保数据按年份匹配，计算人力资源需求数据的均值，通过以下公式生成：

μ_HR＝(ΣHR)/n

再次计算人力资源需求数据的差异，对于每一年的数据，计算人力资源需求数据HR与均值的差异：

ΔHR＝HR-μ_HR

并，对每一年的年均增长率差异与人力资源需求数据差异的乘积进行求和：

Σ(ΔAR*ΔHR)＝Σ(ΔΔA*ΔHR)

并，计算人力资源需求数据的标准差HR_bzc：

HR_bzc＝√[ΣΣ(ΔHR^2/(n-1)]

其中，√表示平方根，n表示年份数，n-1是自由度；人力资源需求数据的标准差HR_bzc衡量了人力资源需求的波动程度；

最后，使用皮尔逊相关系数计算获得人力资源因子Gq：

Gq＝Σ(ΔAR*ΔHR)/(AR_bzc*HR_bzc)

其中，人力资源因子Gq表示为年均增长率和人力资源需求数据之间的线性相关性；取值范围在-1到1之间，其中正值表示正相关，负值表示负相关，0表示无相关性；如果Gq接近1或-1，则表示它们之间有较强的线性相关性；如果Gq接近0，则表示它们之间无线性相关性。

5.根据权利要求1所述的一种基于信息化平台的人力资源管理系统，其特征在于：所述招聘管理单元还包括历史趋势模型单元，所述历史趋势模型单元包括周期性模式计算单元和修正系数计算单元，所述周期性模式计算单元用于依据第二子集，使用时间序列分析方法，识别过去的人力资源需求中是否存在周期性模式，包括：

将历史人力资源需求时间序列数据进行季节性分解，把时间序列分为趋势、季节和残差三个部分，采用移动平均趋势分解方法，获得趋势成分Tt，表示时间序列中的长期趋势；

并计算季节性指数St，用于表示每个季节周期内的平均波动，通过计算每个季度的平均值来得到，然后，将这些季节性指数应用于整个时间序列，以获取季节成分St；

残差成分表示不能被趋势和季节性模式解释的剩余部分，通过将原始时间序列减去趋势和季节成分来获得；

周期模式系数Zqx表示季节性模式的强度或幅度，通过计算季节性指数St的平均值来获得所述周期模式系数Zqx的计算公式如下：

qx＝(ΣSt)/nn

其中，ΣSt表示季节性指数St的总和，nn表示历史数据中的年份数。

6.根据权利要求5所述的一种基于信息化平台的人力资源管理系统，其特征在于：所述修正系数计算单元，用于依据第二子集中，历史数据每年的平均招聘率Zp1和平均员工离职率Lzl，计算获得修正系数D₁，所述修正系数D₁通过以下公式生成：

D₁＝Zp1-Lzl

公式的含义为：D₁的值表示招聘率相对于员工离职率的变化；如果D₁为正数，表示招聘率高于员工离职率，需要考虑增加人力资源需求；如果D₁为负数，表示员工离职率高于招聘率，需要考虑减少人力资源需求。

7.根据权利要求1所述的一种基于信息化平台的人力资源管理系统，其特征在于：所述招聘管理单元还包括实时业务达标模型单元，用于依据第三子集，获取每个选定的业务指标，计算实时业务达标指数Xqx由以下公式生成：

其中，Xse表示为实时达成业务销售额，DdsL表示为实时订单数量，Xmjd表示为项目进度百分比值，0≤F₁≤1，0≤F₂≤1，0≤F₃≤1，且0.79≤F₁+F₂+F₃≤1.80，其权重具体值由用户调整设置，C₃为常数修正系数。

8.根据权利要求1所述的一种基于信息化平台的人力资源管理系统，其特征在于：所述评估单元包括拟合单元，所述拟合单元用于将周期模式系数Zqx、实时业务达标指数Xqx和修正系数D₁进行拟合，获得更新系数Gx由以下公式生成：

Gx＝α*Zqx+β*Xqx+γ*D₁

其中，通过线性回归模型进行拟合，α、β和γ是线性回归模型中的系数。

9.根据权利要求8所述的一种基于信息化平台的人力资源管理系统，其特征在于：所述评估单元还包括决策单元，决策单元通过更新系数Gx对计划扩展需求系数Kz进行更新，获得实时人力招聘指数Ssz：

Ssz＝Kz*Gx

其中，Kz是计划扩展需求系数，Gx是更新系数；

并，计算获得差值指数Cz，差值指数Cz的公式如下：

Cz＝Ssz-Bv

其中，Cz的正负值将反映实际需求相对于初始规模的增加或减少；如果Cz为正数，表示实际需求超过了初始规模，需要补充招聘人员；如果Cz为负数，表示实际需求低于初始规模，可能需要减少人员；并依据差值指数Cz获得决策招聘人力资源方案包括：

如果Cz为正且较大，表示需要立即启动招聘流程，并根据业务计划制定招聘计划，确定所需的职位和人员数量，然后开始发布招聘广告；

如果Cz为正但较小，表示需要在逐渐增加招聘人员的情况下，根据业务需求逐步招聘；

如果Cz为负数，表示需求较小，表示需要考虑优化现有人员的利用，暂停或减少新的招聘，或者进行员工再培训措施，以适应较低的需求。