随着电动化、网联化、智能化、共享化的“新四化”浪潮席卷全球,汽车制造业正经历着前所未有的深刻变革。这不仅是一场技术的革命,更是一场人才的重塑运动。
“新四化”的推进使得汽车制造产业格局发生了根本性转变,传统的线性价值链正在被一个多方参与、竞争合作的ECO所取代。汽车不再仅仅是机械终端,而是变成了一个可以迭代、升级的移动智能终端。
- 背景拓展:以特斯拉为例,其不仅在电动车制造上取得巨大成功,更通过构建一个包含能源、软件服务、无人驾驶等在内的生态系统,重新定义了汽车的价值边界。
- 数据补充:依据市场研究机构的数据,全球智能汽车市场规模预计将在未来十年内保持快速地增长,年复合增长率超过20%。
1. 复合型人才:在新四化浪潮下,汽车制造企业要的是既懂机械工程,又懂软件开发;既懂汽车设计,又懂数据分析的复合型人才。例如,在自动驾驶领域,工程师需要同时具备算法设计和车辆控制的能力。
2. 跨界人才:大量非传统汽车公司(如造车新势力)进入行业,带来了互联网、计算机软件、半导体等不相同的领域的人才竞争。这些跨界人才带来了新的思维方法和工作模式,推动了汽车制造业的创新。
3. 全球化人才:随着中国汽车加速“出海”,企业要具备全球视野、跨文化沟通能力和国际市场拓展经验的人才。例如,上汽集团等企业在海外市场的成功布局,背后是大量全球化人才的支撑。
1. 背景与挑战:A车企作为全世界汽车零部件配套供应商百强企业,在后疫情时代面临出行消费理念转变和全球化战略目标的双重压力。其核心挑战在于国际化人才断层,如何建立统一的管理语言和文化融合机制。
2. 解决方案:A车企从战略重点出发,拆解业务驱动力,建立能力模型。通过发展中心的评鉴与1v1启发复盘,以及个性测评,锁定了三大洲的46名高管后备。
- 细节拓展:在发展中心的评鉴过程中,采用了无领导小组讨论、邮件处理、全球领导力调研等多种形式,模拟真实业务场景,全面评估人才的能力和个性。
- 项目亮点:通过战略人才汇报会,结合行业与集团数据,助力A车企全面解读人才的能力及个性特质的数据指标,实现了精准识才和文化融合。
1. 背景与挑战:公司作为中国汽车工业的重要领军企业之一,在新的产业格局下,需要助力新经理从个人贡献者到一线领导者的角色转变,以应对产业变革和管理创新的需求。
- 2017-2019年:“大而全”发展模式,打造优秀经理人训练营项目,聚焦团队管理、战略思维、商务表达等模块。
- 2020-2021年:“短平快”轻量化发展模式,结合翻转课堂,实现批量化、规模化、规范化运营。
- 2022年:无惧疫情挑战,线上共话Z世代,创新引入Z世代话题,为新经理与Z世代员工建立沟通桥梁。
- 细节拓展:在学习旅程中,设计了主题式自主参访实践,让学员通过实地观察、访谈等方式,体验不一样企业的战略与文化,提升业务思维。
1. 背景与挑战:企业作为一家历史悠远长久的豪华汽车品牌,面临着商业环境变化、数字技术发展、消费者习惯改变等多维度挑战。其经销商管理人员在危机意识、长期规划能力等方面有待提升。
2. 解决方案:企业打造并持续完善经销商人员的管理能力,通过搭建定制化测评中心的方式,紧贴业务场景,定制化测评工具,为经销商能力体系的打造提供系统化的支撑。
- 细节拓展:在测评设计优化方面,可通过深入访谈,结合行业内外趋势,设计灵活敏捷与精准的测评方案,构建线上线下高效而精准的测评体系。
- 项目亮点:开发了全新的线上测评中心系统,以更轻薄的方式拓展测评体系,同时开发了小组式认证模式,结合传统与创新,提升测评认证安排的灵活性,降低测评师成本。
随着人工智能、大数据、云计算等技术的持续不断的发展,汽车制造企业对人才的技术能力要求将进一步提升。未来,企业要培养人才掌握以下技术:
1. 数据素养:对数据的敏感度和分析能力将成为数字化人才的核心技能。例如,在质量控制环节,利用数据分析进行预测性维护,减少设备故障率。
2. 人工智能应用:人才需要具备应用AI算法解决实际问题的能力,如利用深度学习算法进行图像识别,在无人驾驶中实现障碍物检测。
1. 全球化人才教育培训:汽车制造企业将逐步加强全球化人才的培养,提升人才的跨文化沟通能力和国际市场拓展能力。例如,通过海外轮岗、国际合作项目等方式,让人才在实践中积累国际经验。
2. 可持续发展人才:在环保政策日益严格的背景下,企业要培养具备可持续发展知识和技能的人才,推动绿色制造和循环经济的发展。
1. 内部人才教育培训体系:企业应建立完善的内部人才教育培训体系,包括新员工入职培训、在职培训、领导力发展计划等。例如,博世的“my Transform”平台为员工提供丰富的数字化课程,支持全员的学习与发展。
2. 外部合作与联盟:加强与高校、科研机构、行业组织的合作,建立人才教育培训联盟。通过产学研合作项目,共同培养适应行业需求的专业人才。
1. 能力模型构建:根据公司战略和业务需求,构建分层级、分岗位的能力模型。例如,针对不同层级的管理岗位,定义明确的领导力行为标准。
2. 多维度评鉴工具:综合运用心理测评、行为面试、案例分析、小组讨论等多种评鉴工具,全面评估人才的潜力和能力。
1. 分层分类培养:针对不同层级(基层、中层、高层)和不同岗位(技术、管理、营销等)的人才,设计个性化的培养方案。
2. 混合式学习模式:结合线上学习平台、线下培训课程、行动学习项目等,打造混合式学习体验。例如,利用线上课程进行基础知识的学习,通过线下工作坊进行实践演练。
1. 鼓励创新:建立容错机制,鼓励员工勇于尝试新技术、新方法。例如,设立创新奖励基金,对提出创新想法并取得实际成果的团队或个人给予奖励。
2. 跨部门协作:打破部门壁垒,促进不同部门之间的人才交流与合作。例如,定期组织跨部门项目团队,共同解决业务难题。
1. 人才数据收集与分析:利用人力资源信息系统(HRIS)收集和分析人才数据,包括招聘、培训、绩效、晋升等方面的数据。
2. 预测性人才规划:基于数据分析,进行预测性人才规划,提前布局关键岗位的人才储备。例如,通过人才流失预测模型,及时识别潜在离职风险人员,制定相应的保留策略。
汽车制造业正处于一个前所未有的变革时代,而人才是企业在这一时代浪潮中乘风破浪的关键。通过精准识才、科学培养、文化塑造和数据驱动,企业能够打造一支适应未来挑战的高素质人才队伍,从而在激烈的市场之间的竞争中脱颖而出,驶向成功的彼岸。“人才就位,企业竟成。”让我们共同期待,在优秀人才的引领下,汽车制造业将迎来更加辉煌的明天。
美俄元首会晤在即,法意德英等欧洲多国领导人联合发表相关声明。报道称,声明由法国总统马克龙、意大利总理梅洛尼、德国总理默茨、波兰总理图斯克、英国首相斯塔默、芬兰总统斯图布以及欧盟委员会主席冯德莱恩联合签署。
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企业大学建设咨询专家; 《培训》杂志高级研究员、特约撰稿人; 历任海尔、北汽、京东等世界500强企业人力资源管理、企业大学校长职位