你应该雇用谁?
Klaus M. Blacha |2018年11月15日
问:谁应该雇用我的厂房可靠性工程师开幕?
A:容易答案是,“这取决于您的短期和远程需求。”您可以寻找早期退休人员或选择更年轻的工程师。然而,您已经听到了关于年轻工程师的所有类型的东西,这是一个非常长的年轻工程师,这对工作寿命和工作时间的平衡有不同的意见。许多人可能会让学生贷款债务驱使他们不断寻求更高的工资。虽然大多数受过高等教育,但它们可能具有最小的实用技能。
几项研究在代之间分类了属性。其中许多都有有针对性的产品营销。以下是从技能/特征的角度来解释我的累积解释。由于研究中指出的不同时间,这几年不排队。所以我展示了所有研究的各种研究的范围。
婴儿潮一代(1944年到1964年出生)
关键事件:第二次世界大战,繁荣时期,乐观,越南战争,冷战,嬉皮士运动。
Skills/traits: Many are workaholics, very committed, overtime is normal, less likely to want change, stable work, competitive to goals/rewards, less technology focused but use it when it’s needed, more are still working part or full time than anticipated.
一代x(1965年出生于1980年)
关键事件:冷战结束,拓展个人计算,学生债务,高失业率。
Skills/traits: Better at digital technologies, want companies to focus more on “people and purpose” (Deloitte survey), don’t trust work institution, better at work-life balance, accept diversity, practical, leaving after eight hours is more likely even if key work project is not completed.
y / millennials(1977年到1998年出生)
关键事件:9/11双塔,社交媒体,互联网,学生债务,巨大的经济衰退,高失业率。
技能/特征:受过高等教育,更多的高校但不是茎(科学,技术,工程,数学)领域,预期多样性,良好的多个任务,较好地获得所有权,按需服务,现实,更接受机构。,想创建进程(与给定方向),不如团队合作。
生成Z / IgeNeration(1995年到2015年出生)
关键事件:社交媒体,智能手机(在手中长大,手机和连接世界)。
技能/特征:更专注于金融教育/理解(更伟大的父母斗争),更低注意跨度,优异的多任务,更现实的观点,最具技术能力,宁愿拥有自己的业务,更具企业家,高期望,最不重要的,最不重要的,更全局,附加到他们的设备。
从千禧年或Gen X观点来看,美国梦想(美好的工作,房子,汽车)正在传递许多人。他们看到婴儿潮一代不是退休和填补他们所拥有的位置。我不会在这里辩论他们是否有技能,但这是另一个视角。
根据研究来源侧边栏上指出的德勤研究,“千禧一代被广泛认为不太忠于雇主而不是其他同事。但是,看这些数字表明,许多归因于千禧一代的特征与普遍的经济条件相关,而不是他们愿望的基本差异。“虽然婴儿潮一代是最大的历史一代(7800万),但在明年或两大体,千禧一代将成为最大的生成发电。
招募年轻的员工,特别是具有正确的技能,将获得更具竞争力。为什么不提供与多年就业的贷款偿还援助计划?我知道有助于住房的公司。建立一些忠诚度,如果住房补贴或提供,尤其是高成本市场,员工就不太可能离开。更好地了解和对他们的生命愿望的反应将是招聘和保留的伟大资产。
是的,我看到一些关注潜在雇主的特征。但是,在大多数情况下,年轻人也希望做好工作,并且很难工作。几个月前,他们刚刚在历史上的不同时间形成的身份,我在一名年轻男子旁边的一名年轻男子在油田中的工作开始。他四年前坐在了上高中。他计划再次在他的身体要求历史上工作,然后上大学工作。他每年赚超过125,000美元,可以达到约25,000美元。他将通过大学支付自己的方式,具有令人难以置信的实践技能,并在储蓄上获得一个很好的开始。
虽然你需要一些基本能力,但很长一段时间仍然持有真实:“雇用态度和训练的额外技能。”获取Gen X,Y和Z人才,并与宝宝潮一代和旧的XER搭配。许多公司需要大学度,但技能培训和两年度的运动开始为特定工作获得牵引力。
可靠性和可维护性的未来仍然是应用精密维护,CMMS,规划和调度以及根本原因分析等基本面。未来的竞争优势将取决于您的良好,以及其他事情,IIOT,连接,分析,机器学习/人工智能,并了解如何实施和发展持续改进的强大文化。ep.
位于Klaus M. Blache的基于Knoxville,是Univ的可靠性和可维护中心主任。作者:王莹,田纳西州联系他kblache@utk.edu.。
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