摘要：针对“中国制造2025”战略下传统制造业生产岗位评估过程中存在的职责定位不清、工作负荷不均的现状，现存方法仍存在评估标准单一的问题，本文提出了一种多维度重构生产岗位价值的综合评估方法。首先，利用作业测定法和操作分析法确定岗位工作负荷；然后运用BP神经网络，进行多次训练样本，综合改进各个维度权重；最后，通过对岗位影响、沟通、创新和知识四个维度的定性评分和工作负荷的定量评分的计权计算，最终得到大型装备制造业生产岗位评分，综合评估岗位价值。实际验证表明，该方法能有效地结合工作负荷，考虑和分析岗位的实际情况，评估结果更具客观性、适用性、全面性和合理性。
关键词：生产岗位；作业测定；操作分析；BP神经网络；美世IPE职位评估法
随着“中国制造2025”战略的推进，传统制造业逐渐向最低化制造成本、最高化质量水平的目标转型，企业原有设置的生产岗位并不能完全满足质量时代的要求。为了改善人员臃肿，效率不高，职能不明的生产现状，企业需要针对生产岗位进行岗位评估。文献[1]比较了目前国际通用的岗位评估的四种方法，分析其逻辑基础、选择依据及适用范围。文献[2-4]为保证评估过程的全面性和客观性，系统地总结了岗位评估、岗位描述和工作分析之间的关系。文献[5-6]分析了传统工作分析，提出其应把与其他学科交叉研究作为发展方向，以满足不同的组织需求。文献[7-14]在组织绩效、工作满意度、能力、压力、知识和技能等13个维度对其做了进一步阐述，为组织选择与自身实际匹配的分析方法提供参考。文献[15]基于多准则群体决策模型解决岗位评估中主观判断模糊和不确定问题，客观计算评价维度的权重。文献[16-20]为解决因素间权重确定不准确的问题，提出了改进回归分析法、模拟退货算法、最小最优法、IA-PSO和IS-PSO-BP神经网络算法。
基于以上研究，美世的IPE职位评估法应用最为广泛，但其并没有量化工作负荷，同时，在实际应用中，现有方法评估等级的划分并不能准确反映岗位职责的价值。然而，对于生产岗位，工作负荷和影响、沟通、创新和知识维度相比，在岗位价值的产生过程中，所占比重更高，此外，五维度之间权重的准确性也直接影响到评估结果的合理性。目前，对于岗位评估的相关研究成果相对较多，但研究者们并没有考虑大型装备制造业生产岗位工作负荷对岗位价值的影响。
为此，本文综合考虑以上五维度的多约束问题，提出了多维度重构生产岗位价值的综合评估方法；该方法在量化工作负荷的同时，进一步细化评估等级，改进BP神经网络算法，综合计算各个维度的权重，定性和定量相结合，最终得到岗位评分，确定评估结果；实例验证表明了所提出方法的适用性和准确性。
作者：姚午厚