Nghiên cứu, xây dựng hệ thống cơ sở dữ liệu chuẩn đối sánh và thực hành tốt nhất về năng suất để phục vụ doanh nghiệp

Nâng cao năng suất quốc gia phục thuộc nhiều vào cải thiện năng suất của từng doanh nghiệp. Để đạt được mục tiêu đổi mới mô hình tăng trưởng giai đoạn 2016 – 2020 “hàng năm, có khoảng 30 – 35% doanh nghiệp có hoạt động đổi mới sáng tạo; tốc độ tăng năng suất lao động bình quân hằng năm cao hơn 5,5%; tốc độ tăng năng suất nội ngành đóng góp hơn 60% vào tăng năng suất lao động năm 2020” theo Nghị quyết số 05-NQ/TW ngày 1/11/2016 của Hội nghị lần thứ tư Ban Chấp hành Trung ương Đảng khóa XII về một số chủ trương, chính sách lớn nhằm tiếp tục đổi mới mô hình tăng trưởng, nâng cao chất lượng tăng trưởng, năng suất lao động, sức cạnh tranh của nền kinh tế, trong đó, năng suất doanh nghiệp cần được cải thiện.

Chuẩn đối sánh có thể được sử dụng như một công cụ để phát hiện các thực hành tốt nhất, đưa ra phương pháp luận để xác định, học hỏi và ứng dụng các phương pháp tốt nhất để cải tiến hiệu quả hoạt động. Đây cũng được xem là phương pháp hữu ích khuyến khích các doanh nghiệp thiết lập mục tiêu cải tiến năng suất và tìm kiếm các giải pháp đạt tới mục tiêu cải tiến bằng cách liên tục học hỏi từ những phương pháp thực hành tốt nhất. Vì thế, từ năm 2017 đến năm 2018, nhóm nghiên cứu tại Viện Năng suất Việt Nam do KS. Hồ Vĩnh Lộc dẫn đầu, đã thực hiện đề tài: “Xây dựng và vận hành hệ thống cơ sở dữ liệu chuẩn đối sánh và thực hành tốt nhất về năng suất” nhằm xây dựng một hệ thống cơ sở dữ liệu về chuẩn đối sánh và thực hành tốt nhất về năng suất trên cơ sở thu thập các thông tin, dữ liệu của doanh nghiệp trong nước, các nghiên cứu về phương pháp thực hành hành tốt nhất theo chức năng và theo ngành, tạo lập các cơ hội và các diễn đàn chia sẻ để doanh nghiệp so sánh mức năng suất của doanh nghiệp mình so với chuẩn, so với doanh nghiệp tốt nhất, khuyến khích doanh nghiệp thiết lập mục tiêu cải tiến năng suất và các cơ hội học hỏi từ phương pháp thực hành tốt nhất để cải tiến, nâng cao năng suất.

Cách tiếp cận xây dựng cơ sở dữ liệu dựa trên mô hình xuất sắc với 7 khía cạnh chính là: sự lãnh đạo, chiến lược, khách hàng, nguồn nhân lực, quá trình, đổi mới cải tiến và quản lý tri thức, và hiệu quả kinh doanh là nền tảng cho chuẩn đối sánh đã được cho là phương pháp luận nghiên cứu về chuẩn đối sánh. Vì vậy, đề tài đã dựa trên các tiêu chí của mô hình suất sắc để xây dựng cấu trúc chuẩn đối sánh và phương pháp thực hành tốt nhất, nhưng đã được thiết kế lại cho phù hợp với mục đích sử dụng.

Các tiêu chí của chuẩn đối sánh đã được xây dựng kỹ lưỡng và chi tiết trên cơ sở phương pháp luận khoa học và các ý kiến chuyên gia về năng suất, thống kê, doanh nghiệp và ngành.

Kết quả thử nghiệm cho 3 ngành cho thấy, các tiêu chí chung để xây dựng cơ sở dữ liệu chuẩn đối sánh có ý nghĩa và có tính khả thi. Tuy nhiên, đối với chỉ tiêu kỹ thuật của ngành thì cần nghiên cứu kỹ lưỡng hơn, trên cơ sở tổ chức được các nhóm CoP (cộng đồng thực hành tốt) có sự tham gia của các doanh nghiệp hàng đầu, các hiệp hội và các nhà quản lý chuyên ngành.

Đề tài cũng đã đề xuất phương án thiết kế phần mềm hỗ trợ quản lý cơ sở dữ liệu, thu thập dữ liệu và khai thác thông tin phục vụ doanh nghiệp dựa trên học hỏi và tham khảo các phần mềm cơ sở dữ liệu của các cơ quan năng suất thuộc các nước có kinh nghiệm về lĩnh vực này như Cơ quan Năng suất Malaysia, Trung tâm Năng suất Đài loan, và nghiên cứu các trang web chuyên về benchmarking trên thế giới.

Thông qua áp dụng thí điểm cho ba ngành, đề tài cũng rút ra được các kinh nghiệm thu thập thông tin, đó là mong muốn tiếp nhận thông tin của doanh nghiệp thì nhiều, nhưng sự sẵn sàng cung cấp thông tin của các doanh nghiệp còn hạn chế. Vì vậy, để xây dựng cơ sở dữ liệu tốt, cần nghiên cứu các phương pháp thu thập được thông tin một cách chủ động.

Có thể tìm đọc báo cáo kết quả nghiên cứu (mã số 16698/2019) tại Cục Thông tin Khoa học và Công nghệ Quốc gia.

Theo: N.P.D (NASATI)

Về Nguyễn Xuân Tâm

Check Also

Cuộc thi chạy half-marathon dành cho robot tại Trung Quốc

Cuộc thi chạy half-marathon đầu tiên dành cho robot vừa được tổ chức tại Trung …