4.1. Kiến thức hệ thống cần đạt được
a) Kiến thức về xây dựng và quản lý hệ thống:
Hệ thống quản lý toàn diện: Tích hợp GPs và ISO; Quản lý rủi ro trong sản xuất; Các công cụ đánh giá hiệu quả hệ thống.
Quy trình tổng thể: Thiết kế quy trình tích hợp; Xây dựng các điểm kiểm soát; Đánh giá tính hiệu quả quy trình.
Xu hướng phát triển ngành: Cập nhật quy định mới; Dự báo thay đổi trong ngành; Phương pháp thích ứng với thay đổi.
b) Kiến thức về phát triển nguồn nhân lực:
Quản lý đào tạo: Xây dựng chương trình đào tạo; Phát triển đội ngũ giảng viên; Đánh giá hiệu quả đào tạo.
Phát triển chuyên gia: Tiêu chuẩn năng lực chuyên gia; Lộ trình phát triển chuyên môn; Phương pháp đánh giá năng lực.
a) Kỹ năng xây dựng và cải tiến hệ thống:
Thiết kế hệ thống: Xây dựng cấu trúc hệ thống; Thiết lập cơ chế vận hành; Xác định các chỉ số đánh giá.
Đánh giá hiệu quả: Phân tích dữ liệu vận hành; Đánh giá độ tin cậy hệ thống; Xác định cơ hội cải tiến.
Quản lý thay đổi: Lập kế hoạch thay đổi; Triển khai và kiểm soát; Đánh giá kết quả thực hiện.
b) Kỹ năng phát triển đội ngũ:
Đào tạo nâng cao: Xây dựng chương trình đào tạo chuyên sâu; Phát triển tài liệu đào tạo; Đánh giá và cải tiến đào tạo.
Huấn luyện và cố vấn: Hướng dẫn phát triển cá nhân; Tư vấn giải quyết vấn đề; Chia sẻ kinh nghiệm thực tế.
4.3. Phương pháp học tập và thực hành
a) Phương pháp phân tích dựa trên dữ liệu:
Phân tích định lượng: Thu thập và xử lý dữ liệu số; Thống kê mô tả và suy luận; Phân tích xu hướng và tương quan; Dự báo hiệu suất.
Phân tích định tính: Phân tích phản hồi và nhận xét; Đánh giá chất lượng công việc; Phân tích hành vi và thái độ; Đánh giá năng lực.
b) Phân tích hiệu suất 360 độ: Thu thập và phân tích thông tin từ nhiều nguồn khác nhau; Tổng hợp phản hồi của các bên liên quan; Phân tích mối tương quan; Xác định xu hướng và điểm cần cải thiện.
c) Phân tích hiệu suất dự đoán: Thu thập và phân tích dữ liệu lịch sử; Xây dựng mô hình dự báo; Dự đoán xu hướng và rủi ro; Đề xuất giải pháp can thiệp sớm.
d) Phân tích so sánh chuẩn: So sánh nội bộ giữa các bộ phận; So sánh với đối thủ cạnh tranh; So sánh với tiêu chuẩn ngành; Học hỏi từ thực tiễn tốt nhất.
e) Phân tích dựa trên công nghệ AI: Sử dụng trí tuệ nhân tạo và học máy; Phân tích dữ liệu lớn tự động; Nhận diện mẫu và xu hướng; Đề xuất tối ưu hóa hiệu suất.