随着现代企业和经济的不断发展,人才作为一种无法估量的资本在企业中发挥着重要作用。企业想要快速与可持续发展,就需要充分发挥员工的能力。在企业的人力资源管理中,进行员工能力评价可以帮助企业准确掌握员工能力,促进企业的长期发展和进步。同时员工能力评价模型作为人力资源管理的一种有效工具,不仅能够对员工能力进行评价,还能够帮助员工树立奋斗目标,提高工作积极主动性;帮助企业完善绩效考核、薪酬及激励机制等环节,降低管理成本,提升管理能力。因此,开展员工能力的评价研究具有非常重要的现实意义。本文在对企业员工生产绩效评价的研究中发现,进行员工能力评价的评价指标主要集中在一些与生产质量、生产效率、纪律性等有关的显性指标,而忽略从报告、文件等文本数据中提取的反应员工能力的隐性指标;在评价方法方面,传统评价方法主观性较强,不能保证评价结果的一致性,需要寻求更客观的评价方式,能够在同等条件下更快速、高效地进行评价。本文结合P企业生产制造部的实际需求,首先以2000名基层员工为样本数据进行员工能力评价研究,考虑员工对生产的贡献,收集并处理综合性生产数据,从数字类生产数据中提取员工能力评价显性指标;针对文本类生产数据,进行情感语义分析,主要分析了500份产品报告和2000份员工个人评价报告,从报告中提取关键词作为员工能力评价隐性指标并完成定量转化,将显性指标和隐性指标共同构成指标候选集。接着使用相关性分析和鉴别力分析筛选指标,保证剩余指标对评价结果的有效性,确立基于生产数据的员工能力评价指标体系。然后以员工能力评价指标体系为基础,运用BP神经网络方法,用70%的样本数据作为训练集,通过权值和阈值的不断训练和调整获取最佳评价模型网络结构,由此产生员工能力评价模型。用30%的样本数据评价模型,进行模型效果分析,验证模型的有效性。最后以P企业生产制造部20名基层员工为例,运用评价模型进行评价,并将结果与之前的评价等级进行对比,证明模型对员工能力评价的准确性达85%以上。依据评价结果,分别对评价等级为优秀、良好、中等、及格、不及格的员工提出提升员工能力的建议。研究表明,本文提出的基于生产数据的员工能力评价模型符合人力资源的标准,且更加客观,基于BP神经网络自动评价方式能够减少评价成本、提高人力资源管理效率。模型的构建思路可以推广到其他制造企业,具有实际应用价值。