VIII Международная студенческая научная конференция Студенческий научный форум - 2016

При управлении кадрами решается несколько типов задач, которые несколько отличаются друг от друга возможностями алгоритмизации принятия управленческих решений. Одной из таких задач является мониторинг уровня профессиональной подготовки специалистов при введении в деятельность кампании нового оборудования, новых технологий и измененной информации, которую сотрудник должен знать и оперативно сообщать клиентам. Мониторинг уровня компетенции IT-специалистов в этом случае принято производить с использованием тестирования. Обработка результатов тестирования, как правило, производится информационной системой, с помощью которой производится тестирование. Однако для долговременного хранения информации и удобства её анализа в различных разрезах (по времени, по группам сотрудников различной квалификации и стажа работы) следует использовать базы данных. Анализ результатов тестирования позволит оперативно принимать управленческие решения, касающиеся материального и морального стимулирования. При таком анализе не возникает особых проблем, так как при принятии решений учитывается только количество набранных баллов и история тестирования.

Более сложными задачами является отбор кандидатов для приема на работу из числа выпускников вуза. При принятии решения используется большое число показателей, например, место учебы, средний балл за всё время обучения, баллы по дисциплинам, которые соответствуют его планируемой направленности. Так как кандидаты не знают специфики работы предприятия, тесты, использующиеся для мониторинга сотрудников, не пригодны. Поэтому могут использоваться тесты, выявляющие общий уровень интеллекта. Очевидно, что весовые коэффициенты каждого показателя различны и должны определяться экспертами. В этом случае для принятия решений в сложной информационной среде в ситуации, которая повторяется многократно, следует использовать СППР, базирующиеся на методе многокритериальной теории полезности (MAUT). При этом под многокритериальностью понимается тот факт, что результаты принимаемых решений оцениваются не по одному, а по совокупности многих показателей (критериев) рассматриваемых одновременно. В этих условиях число возможных решений, как правило, весьма велико, и выбор наилучшего из них "на глаз", без всестороннего анализа может приводить к грубым ошибкам.

Для решения поставленной задачи при использовании подхода MAUT будут разработаны функции полезности по каждому из критериев, весовые коэффициенты значимости, определяющие вид общей функции полезности, что позволит оперативно оценивать имеющиеся альтернативы и выбирать наилучшую.

Третий тип задач – это задачи, которые приходится решать при создании из коллектива сотрудников новой группы, которая будет заниматься проблематикой, которая ранее не решалась на IT предприятии. Такие задачи решаются довольно редко, но их правильное решение часто оказывает решающее влияние на перспективы развития предприятия. При этом большое значение имеет как персональный состав группы, так и персона назначеного руководителя.

Очевидно, что роль тестирования, при решении этой задачи существенно уменьшается, так как она выявляет только поверхностные знания. Тесты на уровень интеллекта хотя и позволяют выявить его уровень, но этот тест будет характеризовать только потенциальные возможности тестирующегося. Чтобы их реализовать, нужно упорно трудиться, иметь терпение и огромное желание достичь цели. Это можно оценить только по достигнутым ранее результатам, которые должны быть известны лицу, принимающему управленческие кадровые решения. Для этого планируется создать базу данных, которая будет содержать своеобразное портфолио. Оно будет включать основные достижений, с оценкой сделанной работы потребителем или независимыми экспертами, этапы и результаты оценки повышения квалификации, успешное (без жалоб) сопровождение программных продуктов, обучение других сотрудников (шефство), наличие публикаций, дипломов, ученой степени и специальности, по которой она получена и др. В силу редкой повторяемости таких задач, затруднительно использовать подход на основе многокритериальной теории полезности, так как количество и степень важности различных критериев сильно зависят от проблематики.

При подходе MAUT одни и те же усилия ЛПР по построению функции полезности могут быть затрачены при большом и малом числе альтернатив. Не всегда такой подход является обоснованным. В случае небольшого числа заданных альтернатив представляется разумным направить усилия ЛПР на сравнение только заданных альтернатив. Именно такая идея лежит в основе метода аналитической иерархии АНР [1].

Подход АНР состоит из совокупности этапов. Первый этап заключается в структуризации задачи в виде иерархической структуры с несколькими уровнями: цели - критерии—альтернативы. В нашем случае целью является создание группы для решения новой задачи. В качестве критериев отбора следует использовать, например, оценку ущерба деятельности предприятии в результате вывода кандидата из состава группы, в которой он ранее работал, уровень интеллекта, опыт, имеющиеся достижения, характеристика индивидуальных особенностей сотрудника, полученная после обработки перекрестного анкетирования сотрудников, находящихся с ним в контакте и др. В качестве альтернатив может рассматриваться выборка из сотрудников предприятия, полученная в результате анкетирования и результатов тестирования. Предпочтительно, чтобы альтернативные кандидатуры сами выказали желание заняться новой тематикой.

На втором этапе ЛПР выполняет попарные сравнения элементов каждого уровня. Результаты сравнений переводятся в числа.

На третьем этапе вычисляются коэффициенты важности для элементов каждого уровня. При этом проверяется согласованность суждений ЛПР.

В заключении подсчитывается количественный индикатор качества каждой из альтернатив и определяется наилучшая альтернатива. Такой же подход может использоваться при решении вопросов о персональном повышении заработной платы, повышение должности сотрудника, увольнения сотрудника, переводе сотрудника на другую работу и т.д.

Список использованных источников:

1. Ларичев, О. И. Л25 Теория и методы принятия решений, а также Хроника событий в Волшебных Странах: Учебник. - М.: Логос, 2000. -296 с.

2. Управленческое решение, 2009, URL:https://ru.wikipedia.org/wiki/

3. Управление человеческими ресурсами, 2002, URL: http://www.grandars.ru/college/biznes/upravlenie-chelovecheskimi-resursami.html

Код для цитирования: Скопировать