在一次行业闭门会上，一位制造业龙头企业的人力资源负责人提出了一个深层的困惑：
“我们每年在技能津贴上的投入高达数百万，初衷是为了鼓励员工学技术、做储备。但年底复盘时发现，这笔钱的 ROI（投入产出比） 远低于预期。”
为什么？ 因为员工考了证、评了级，技能津贴就成了固定工资的一部分。但到了车间一盘点，你会发现一个极其荒谬的现象：拿着高级技师津贴的人，可能正在干着搬运工的活；而真正需要高技能的关键工序，却因为没人愿意干，不得不从外面请外包。
钱发出去了，技能没用出来。
这不仅仅是这一家企业的尴尬，这是中国制造业普遍面临的“激励错位”。我们习惯了为“身份”买单，却忘记了为“价值”付费。
症结：当“激励”变成了“福利”
大多数企业的薪酬设计逻辑是“静态”的：通过职级体系（S1-S9）来定薪。这种机制的初衷是留住人才，但在实际运行中，往往会出现两个管理盲区：
第一，高薪与低产出的“倒挂”。 在车间一线，常能看到这样的现象：部分入职多年的老员工，凭借工龄和早年评定的高职级，领取着高额的岗位系数工资。但随着年龄增长或动力衰退，他们实际承担的往往是相对基础的工作。
第二，低薪与高产出的“失衡”。 相反，一些新入职的年轻员工，虽然处于低职级，但体能好、意愿强，往往承担了高强度的生产任务。但受限于职级体系的晋升周期，他们的实际收入与产出并不匹配。
这种“基于身份”而非“基于当期价值”的分配模式，不仅造成了企业的人力成本浪费，更重要的是，它向组织传递了一个错误的信号：资历比贡献更重要。
图为AI生成
破局：从“论资排辈”到“贡献为王”
在利润空间日益收窄的今天，企业已无力承担“高薪低效”的人力成本。要解决薪酬激励失效的问题，不需要推翻整个薪酬体系，而是需要调整“支付的逻辑”。
盖雅工场在服务了1,800 多家企业后，总结出了一套“阳光绩效（5个合适）”的变革路径。其核心在于：薪酬不应只锚定员工的“身份（资历）”，更应锚定员工的“贡献（创造了什么）”。
具体落地可以拆解为三个关键的管理动作：
第一步：建立标准，实现“人岗精准匹配” （合适的伙伴&恰当的任务)
过去派工往往依赖线长的个人经验，容易造成高技能人才的闲置或错配。 我们需要通过数字化系统，先给任务定好身价。在派工时，系统依据工单的“难度系数”（如A类高难任务系数1.3，B类普通任务系数1.0），自动筛选并锁定具备对应技能等级的员工。这样，既保证了生产效率，又让优秀员工获得了挑战高回报的机会。
第二步：记录过程，让“产出有据可查” (准确的产出)
有了派工还不够，还得盯着“执行”。很多时候绩效发得不公，是因为我们不知道员工到底干得怎么样。通过企业MES系统、劳动力管理系统，我们要精准记录每一笔工单的实际执行情况：产量是多少？工时花了多久？良率几何？四个客观维度（产量、工时、质量、效率），是核算劳动者价值产出的客观依据，确保每一笔钱都发得明明白白。
第三步：动态结算，实现“按价值付薪” (公平的回报)
这是变革的最关键一步。彻底打破“大锅饭”，系统自动计算差异化薪资，最大限度减少人为干预，建立“多劳多得、优劳优得”的动态机制。
原则很清晰：
- 即使是高级技工，如果当月主要从事低技能工作（如搬运、清洁），则无法享受高技能溢价。
- 反之，初级工如果具备能力并实际完成了高价值任务，系统应自动核算对应的高额回报。
最终实现：薪酬不看资历深浅，只看当下的实际产出价值。
图为AI生成
德鲁克说过：管理的本质，是激发善意。而在蓝领的世界里，最大的善意就是“公平”。
制造业的管理正在回归本质。
当企业能够通过数字化手段，将评价标准从模糊的“人情”转向客观的“数据”时，所谓的公平问题也就迎刃而解。
这不仅仅是一次管理升级，更是一份对劳动者的承诺：构建一个“多劳多得、优劳优得”的良性生态，让每一位奋斗者的汗水，都能被看见、被尊重、被公正地回报。
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关于盖雅工场
盖雅工场专注于解决企业在劳动用工方面的四大问题：「需要多少人」「实际多少人」「干得怎么样」「怎样找到人」，利用科技手段预测劳动力需求并排班，优化调度劳动力安排并补充灵活劳动力，管理多样化劳动力队伍的出勤与时间，分析并提升劳动力效率与销售效能，同时连接劳动力市场中的企业与一线员工，实现降本增效、满意合规。
目前，盖雅工场的客户分布在全球34个国家与地区，每天，全球1,800余家客户的700余万员工使用盖雅提供的实时考勤、智能排班、精益工时、技能管理、激励性薪酬等数字化服务。
劳动力管理，盖雅搞得定。
