聚焦人员定编之难

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人员配置是经理们最头疼的问题。一方面，人浮于事，劳动力成本增加，但企业效率越来越低；另一方面，所有部门都在叫嚷人手不够。管理层希望尽可能降低人工成本，将员工人数减少到“合理”的范围，而具体运营部门往往考虑自身利益，希望有更多的员工，从而形成矛盾。因此，管理层渴望找到一种有效的方法来了解基层需要多少人。

一家大型餐饮公司的管理人员发现， 一个车间有282名员工，员工人数过多，人工成本过高，需要减少车间的员工人数。车间主任坚决反对，说人紧张，不能动，否则生产不能正常进行。是否有很多人，他们是否可以减少，管理层目前还不知道。因为人不多，只有车间里的人最了解情况。但是他们会说实话并愿意裁员吗？因此，在专家的指导下，管理层采用了一种叫做“强迫真相法”的方法来解决这个问题。

“强制真值法”的应用程序如图1所示:

根据专家意见，公司管理层提前制定了两项任务:

1.它明确规定，最接近结果的人(加权平均)可以得到奖励，否则，他将受到惩罚。那些高于最高结果的人将会受到严厉的惩罚，而且惩罚比那些低于加权平均的人要严厉得多。由于奖惩的压力，参与者被迫害怕敷衍或夸大。

2.确保参与者对编译问题的熟悉程度与权重成正比。参与者对人员的使用越熟悉，他们的权重就越大；利息相关性与权重成反比。参与者和人员之间的兴趣相关性越大，权重越小。

首先，公司挑选了20名对车间最熟悉的人作为参与者(包括车间主任、团队领导和普通员工)，依次询问他们有多少人才适合自己。结果，车间主任认为282人已经非常紧张，而且不缺。五个团队领导分别是262、260、255、252和250。除了一个普通工人认为200人就够了外，其余的人认为合适的人数在270到234人之间。由于员工人数与车间主任的利益最相关，其权重可以为零或很小，所以他的数据最不准确，所得分数仅供决策参考。其余的员工(团队领导和普通员工)根据他们对车间工人数量的熟悉程度和他们的兴趣相关性被赋予不同的权重，然后计算车间工人的平均数量。计算公式为:

d=a1m1+a2m2+ +aimi+ +anmn

其中，D代表特定对象的综合评价结果，ai代表每个参与者的权重，mi代表每个参与者对特定对象的评价结果。

最后得出结论，256人是最合理的，而不是246人的加权平均数。事实证明，这个车间的生产丝毫没有受到影响，反而变得更加有序和高效。

最后，认为只有200人就够了的员工，因为他的分数低于加权平均值，可以被视为敷衍了事，所以他被扣掉当月奖金的一部分来起到“强迫”和警告的作用；对于高于加权平均的车间主任，可以给予扣除相当数额奖金的重罚，使他和其他人在今后遇到类似工作时不再不负责任。其中一名领队估计有250人，这是最接近256人的人数，并获得了500元奖金。

所谓“强迫真相法”，就是通过施加压力迫使人们说出真相的方法。这意味着管理层采用一定的压力施加程序，让参与者中的不同个体对框架人群中的特定对象做出自己的判断和理解，并根据参与者对特定对象的熟悉程度和兴趣相关程度给予不同的权重，然后根据权重获得加权平均，从而实现或接近对特定对象的真实、正确理解。

“逼真法”在人员配置上的优势是简单、易行、贴近实际，特别适合服务行业(如保险、餐饮、旅游等)。)高度依赖人。在这些行业中，员工的能力和工作热情对工作任务的完成有很大的影响，在很多情况下，特定岗位承担的任务是完成一个过程所必需的。管理层很难量化。如果你坚持根据自己的感觉或印象裁减某个部门的工作或人员，不仅会显得盲目和草率，而且很容易导致对抗。然而，“强迫真理法”可以更好地解决这个问题。

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