管理 PDCA循環》你手下的主管，估目標總是失準、訂計畫老達不到，怎麼辦？ 【本文重點】 1）計劃能力不足的主管，可參考PDCA方法論（Plan、Do、Check、Action），來設定年度目標。 2）建立「可執行的」年度計劃，掌握4個觀念：選定要超越的標竿、將目標量化與期程化、綜合雙向運作的擬定目標、資料數據化。 Oliver正坐在電腦前發愣，看著螢幕上Excel檔案裡密密麻麻的數字預估和各個銷售專案的比對，他真的不僅只是頭皮發麻，只差一點沒有飆罵粗口！心裡面暗暗地咒罵著產品策略部門的那些傢伙，為什麼每個月一到這個時候就要來煩我一次？讓我關在辦公室裡被這些paper work搞得快瘋掉，真的是浪費我的時間和降低公司的產值，還不如讓我出去跟客戶碰面做生意實在一點！ 業務團隊的工作真的是繁雜無比，生產部門或產品代理單位總是不斷地追著Oliver要Forecast，因為每一個月的出貨及下兩個月的銷售預估，不僅關係著這個月的業績表現，更緊密地影響著後端下單生產與庫存的調配，過去Oliver總是讓助理將每個業務的Pipeline review表中的總和乘以一個折扣，就交出去給後端當作預估，但卻經常發生估計不準確而造成備貨不夠或是庫存量過高的現象。 於是，公司引進了ERP（Enterprise Resource Planning）但卻沒有真正解決問題，因為有了系統的協助，雖然更精準地進行了內控的作業，但是年度的目標估計與執行計畫不夠確實，卻仍然使得業務團隊每季及每月執行的狀況與年度計畫落差很大，造成後勤與業務單位不斷在進行數字對齊與修正的工作，徒增莫大的困擾！ 計畫數字是Top down? 還是Bottom up? 其實這是一個根本的問題、也是一個兩難的困境！真實的情況是：多數的企業其年度目標都是由上而下的分派，而且目標的挑戰性都會比較高 ; 當然也有企業是由下往上提案建議下一個年度的目標數字，但是公司決策階層往往都會懷疑數字太保守，或是計畫單位有所保留，因此，最終大多會以加碼assign成為下個年度的目標。 所以，根據心理學上的「歸因理論」（Attribution theory），人很自然地會參考過去的情境，去將各種可能的因素歸納起來（Situational Attribution），對於自己的行為作出解釋與合理化的認知，也因此，當企業的年度目標總是Top down或是Always加碼的堆疊成長，作為提出計畫的人理所當然地會以保守的數字做為第一版，因為，反正最後都會再被往上加數字的。 同樣的道理也適用在其他性質的團隊，當同仁在設定自己的年度KPI時，因為預期老闆最後總是會再要求more aggressive一點，所以，出自於自我保護的動機，沒有人會將自己最積極的績效目標一次就遞交出去，因此，每年、每個人總是和自己的老闆在目標設定上，爾虞我詐而且缺乏互信的共識。 將計畫與執行 變成一個循環性的運作 相信多數的經理人都學習過PDCA的觀念，從計畫（Plan）、執行（Do）、檢視（Check）、乃至於行動（Action）本來就應該是一個循環的運作，只是大家容易犯下的錯誤就是：因為在年初就囫圇吞棗地收下Top down的目標，所以，計畫也就是先射箭再畫靶地拼湊出的一個故事，基本上從開始執行就已經將原本的計畫束之高閣了！更遑論要落實與追蹤管理。 因此，幾個具體的建議與做法，可以落實PDCA的方法論，並且可以幫助計畫能力不足的主管，以簡單的觀念將計畫做出一個可執行的架構： 1. 建立一個超越的標竿：選定一個市場的主要競爭對手或是挑戰的對象，以超越此標竿為標準做計畫，將可以是一個進可攻、退可守的基本原則。 2. 將目標量化及期程化：無論是訂定業績目標、或是設定工作KPI，都應該將目標以量化的方式呈現，並且一定要設定分階段的時程，包括起始、檢核、預計完成的時間，唯有清晰的數字與時間才能轉化為可執行的計畫。 3. 雙向運作的擬定目標：無論過去是Top down 或是Bottom up制定目標，可讓2種方式共存、而不須怠廢，並藉此取得平衡與謀求共識。 4. 善用數據紀錄與資料分析：未來將會是一個數據決定競爭力的時代，因此，所有的營業資料與工作數據都應數位化紀錄，並且善用數位化的工具幫助分析與進行決策。 別只依賴經驗法則！學習善用新的工具與資訊！其實，過去許多經理人偏信「經驗法則」，所以計畫的品質與執行的效能不見得可以劃上等號，因為，計畫是做給老闆看的，但是執行卻還是靠自己的「直覺判斷」在做事。 然而，現在資訊的流通速度與知識的獲取便捷性，將對計畫與執行方式產生破壞性的衝擊與變革，單純依賴經驗法則將有可能不夠周全與即時，因此，除了上述建議的計畫原則，更應該學習隨時保持高度的資訊敏感度，對於最新資訊與新知的掌握，也將會影響我們精準調整計畫及達成目標的能力。 責任編輯：黃楸晴核稿編輯：洪婉恬 ... 2019.07.16
國際 經濟預測為何失準？ 我們正置身一場通俗經濟學（popular economics）的大浪潮：從坊間叢書、報刊評論，部落格到演講，全都受到普羅大眾熱烈追捧。 最近美國經濟學會（American Economic Association）在丹佛舉辦年會，我參加的一場專題研討會，正好探討此一現象。與會的小組成員，都意識到某種矛盾現象：通俗經濟學興起，恰與人們對專業經濟學家不信任同時出現，因為大多數經濟學家都不曾預見，甚至連警覺都談不上，這場自大蕭條以來規模最大的經濟危機。 既然如此，大眾卻為何買更多由專業經濟學家撰寫的書籍呢？ 多數學者看不到危機！ 太相信經濟模型，與現實脫節 就我聽到的解釋裡，最有趣的說法是，因為經濟學似乎不再是一門精雕細琢、閉門造車的學科，所以變得有趣多了。如果有一本書或一篇文章告訴你，最好把經濟預測交由電腦模型完成，而你這名凡夫俗子還得先取得博士學位，才能搞懂這些模型，那還真是乏味透頂了。 事實上，大眾是對的：雖然多少都有科學根據支撐這些模型，但它們仍可能大錯特錯。可見得，有時候我們最好關掉自動導航系統，動動自己的腦子，尤其是當危機乍現時，最好善用我們的人類智慧。 有一個論點得到在座所有與會者同意：通俗經濟學已經成為專業經濟學家與普羅大眾相互交流的媒介，這種兩方對話體現出前所未有的重要性。畢竟大多數經濟學家之所以未能預見危機來臨，就是因為他們已經與真實世界中人們的想法和行動完全脫節。 某個程度而言，成功的通俗經濟學得將讀者或聽眾視為一個合作參與者，顯然這意味著經濟學家必須敞開心胸，接納某些還未被專家普遍認可的原創性理論。 直到最近，許多專業經濟學家依然不願提筆寫一本通俗讀物，畢竟這種文體無法成為他獲取教職或晉升的強力依據，那些評審委員可能認為，由於書中並未包含任何方程式或統計圖表，因此不能算是一項具有學術價值的嚴謹成就。 更糟的是，直到最近，一個負責評價經濟學家的委員會甚至認為，撰寫與經典理論觀點不同的通俗經濟學讀物，在專業上是不道德的做法。 試想，如果你是一名醫學界專業人士，會如何看待那些將某種未經權威部門認可的療法向大眾推廣的同僚？許多看似前途無量的新療法，都在嚴謹的研究中被證明無效甚至有害。 醫學界對新療法有一套嚴謹縝密的學術評價機制，而且這套機制也與高水準的專業刊物緊密結合，任何繞道而行、擅自向公眾推廣未經測試的新理念做法都違反職業道德。 在這場危機爆發前幾十年間，經濟學家也以上述標準來看待自己和個人專業，而且研究趨勢的發展，也促進了這一點。例如，當芝加哥大學在一九六○年發明一個通用電腦磁帶系統，可以容納數百萬檔股票的價格資訊，此後就有一大票科學研究人員，開始利用這種資訊，來證實「有效市場假說」。 科學家發現，證券交易所中似乎存在某種競爭力，迫使所有股價往它們的真實價值靠攏，於是所有不奠基於此一假說的交易計畫，都被視為笨方法或居心不良。科學在股票市場理論上大獲全勝，至少看起來是這樣。 金融危機賞了那些信奉科學手法，因而過度自信的經濟學家一個響亮的耳光，不僅僅是因為專家們未能預測危機，更是因為他們所做的模型中，有些甚至推算這場大災難不可能發生。 極少數學者預見危機！ 重視人的因素，發現市場過熱 有個解釋是說，經濟學界在探討經濟領域時，並未將人這個要素充分納入考慮，而且這個要素不能夠被簡化為數學分析。 對這次危機發出警告的專業經濟學家，看起來是一小批這樣的人，不但飽讀經濟學文獻，也不忘進行個人判斷：憑直覺比較當前狀況與某些歷史事件；評論投機買賣、價格泡沫和市場信心；衡量經濟參與者的道德目的，最終發現市場已經過度自信，連監管者都鬆懈了。 這些判斷來自於那些熟知商界人士的經濟學家，他們看穿這些領導者的詭計、信條、花招和辯詞，但這些學者永遠不可能在學術刊物上發表觀點，或者受到像新醫學療法那樣嚴謹檢驗的待遇，因為根本沒有任何現有的科學程式，能證明這些觀點站得住腳。 經濟學家該自我改進！ 不斷與民眾對話，才能接近現實 當然，經濟學在許多方面確實是一門科學，學者與電腦程式的貢獻也功不可沒，但正如經濟學家塞里格曼（Edwin R. A. Seligman）在一八八九年所說：「經濟學是一門社會科學，換言之，它關注的是倫理，可說是一門研究事物在某段時期內發展狀況的科學……，它不屬於自然科學，因此不是一門嚴謹或純粹的抽象科學。」 對我本人及在場其他與會者來說，探索經濟學不確定層面的做法，就是真誠的與公眾對話、深入他們的內心、從他們身上學習、閱讀他們寄來的郵件，並時而捫心自問：「我最推崇的理論，是否真的接近現實？」 （本文刊登獲Project Syndicate授權） {DS_BOX_5487} ... 2011.02.10
焦點 他白手起家卻50歲發病、公司收攤，失智成企業最易忽略風險 勤業眾信家族辦公室會計師王瑞鴻形容，這種高度集權結構，經營順風時效率極高；但當負責人判斷開始失準，企業若無備援機制... 2026.01.08
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