续上篇三、执行性评估       执行性评估通常不会涉及现场太过尖锐的矛盾，一般也可以满足对上级或客户进行交代的需要，更何况还有许多花花绿绿的图表可以做，当然是更受欢迎的。          而它的缺点也很明显，比较侧重于具体情况或操作细节，不容易看到更深刻、更根本的问题。 因此，在经常性地对现场进行执行性评估的同时，我们也鼓励现场定期做一些管理性评估，虽然暴露出的问题并不一定就意味着问题的解决，但不去暴露问题，就不会有改善或解决的希望。 执行性评估一般有两个部分：  一个是对现场的资源利用情况，或者说操作条件进行评估；  另一个是对现场的操作结果进行评估；        执行性评估的主要内容也就是对现场的数据进行整体的描述分析，其基本思路与方法我们在讨论数据分析时已经说过。        就操作条件而言，我们主要分析的是现场的空间利用、工具使用、车辆配载等情况；就操作结果而言，则在出入库操作、库区维护、库内管理等各个流程的具体执行情况。             把我们的分析对象进行层层分解，最后得到可以用具体数据进行表达的具体问题，而从这些具体数据得出的指标，就是评估的基本结果，把这些结果进行结构性的、时序性的、类别性的、基准性的对比，就可以理解它们在现实意义中的好坏。       在进行执行性评估的时候，难免要设计各种各样的指标用于表达结果。设计指标的过程事实上也就是理解问题的过程，我们有时可能会对一些指标的设计产生疑惑，实际上也就是对问题的理解有疑惑。 指标主要有两类，一类是数量型指标，一类是比率型指标。      数量型指标所涉及的主要问题是统计口径，采用不同口径可能表达的实际意思并不一样，出入库操作量、库存量等都是数量型指标，不同口径所代表的不同意思也是容易理解的。        而比率型指标主要涉及三个问题，一个是统计口径，一个是基数，也就是分母，一个是特征数，也就是分子。除了不同统计口径代表不同的意思，我们还要注意到基数与特征数的具体关系，避免把两个逻辑上并不相关，或者关系并不密切的数量放在一起，造出一些荒谬的，或者似是而非的指标，我们之前对库存差异的讨论就是一个例子。         事实上，选择数量型指标还是比率型指标也有不同的意思。               以拣货差异为例：一种是数量型指标，一定期间内每个人错误多少；一种是比率型指标，一定期间内，按其操作总量，错误的比率是多少。         如果不考虑比率，那么就可能导致多做多错，不如不做的情况，这当然是不合理的。事实上只考虑数量指标的一个前提假设就是每个人的操作量是差不多的，这个假设在现实中通常并不成立。          当然，我们这边所说的，都是单项指标，把不同的单项指标分配权重，整合之后就是一个综合性指标。 综合性指标一般用于代表某种整体性的结果，其具体的意思就不如单项指标那么好理解了，不过也不需要太多理解，它只是作为一种各方约定的计算方式，值得关注的是它的组成结构和数据权重是否合理。    四、责任性评估       责任性评估的内容比较简单，主要包括三个部分：

1.   其一是岗位满足程度，岗位人员是否能完成岗位设计中的各项任务，达成相关指标；
2. 其二是贡献程度，岗位人员是否对于这个岗位的工作有所整理、有所加深，或者在团队中扮演着岗位以外的积极角色等；
3. 其三是成长程度，岗位人员在一定期间内的表现取得了多少进步，在预计期间内是否能更好地满足岗位需求或者做出各种贡献。

       事实上，大多数的绩效考核制度都是按这三个方面来评价岗位人员的工作的，只是各部分权重有所不同。         在评估技术方面，除了刚才所讨论的数量和比率型指标，我们可能还会用到的 一个是逻辑性指标，也就是“是”或者“否”，数学上表示为“1”或者“0”。我们做管理性评估时，大部分问题的结果都是一个逻辑性指标；          其次是分类性指标，比如我们判断标准执行的问题，有可能是标准本身的问题（制定）、理解的问题（传播）、态度的问题（执行）、操作条件的问题（条件），不同类别的原因，需要不同的应对方式，这就是分类型指标；          再次则是分级型指标，例如我们对现场环境的不同方面进行评估，按1-5分的方式，1代表很差，5代表很好，这样得出的结果就是分级型指标。         在进行现场评估时，各种各样的技术方式都可能用到，也可能在最后按照某种方式，以不同权重，把各种指标进行整合，得出一个综合性指标，也就是整体结论，以供外部人员的参考。         而对于现场自身，可能整体结论的重要性还不如一个个单项指标，毕竟，它们切实地指向现场所取得的成绩与存在的问题，无需修饰，也不容辩解。 编辑于 2018-12-01