XI Международная студенческая научная конференция Студенческий научный форум - 2019

Вельдяйкин А.О., alexanveld@gmail.com

ГБПОУ Колледж автоматизации и информационных технологий №20 (КАИТ 20), Москва

О нахождении компромисса между интересами работника и предприятия

Аннотация. Рассматривается система поиска компромисса между интересами работника и предприятия, основанная на стратегии совмещения наиболее продуктивных назначений работников на работы с учетом субъективных представлений работников о собственной роли в деятельности предприятия. В качестве примера представлены результаты работы системы для образовательного учреждения.

Ключевые слова: корпоративные интересы, личные интересы, компромисс, назначение на работы, ограничения.

Обычно предприятие для выполнения какого-либо сложного проекта, который необходимо реализовать в заранее указанные сроки и с минимальным использованием ресурсов (в том числе и людских), привлекает несколько (иногда достаточно много) специалистов, каждый из которых, в общем случае, способен решать несколько специфических задач в рамках проекта. Назначая определенных работников на те или иные задачи и требуя от них выполнения своих обязанностей с максимальной эффективностью, предприятие преследует свои собственные корпоративные интересы, как-то: сроки сдачи проекта, стоимость его реализации, качество выполнения и т.п. Потери указанных характеристик может привести к значительным потерям для предприятия, в ряде случаев фатальным. Однако кроме корпоративных интересов при выполнении работ проекта существуют еще и личные интересы работников, связанные, например, с материальным стимулированием, каждый из которых считает себя специалистом в определенных направлениях, что оправдывается тем, что соответствующие работы он выполняет наиболее эффективно. С другой стороны, он с меньшим энтузиазмом выполняет иные работы, в которых, по собственному мнению, не является полностью компетентным. Кроме того, тут присутствует и материальный интерес, особенно, если оплата работ связана с производительностью или качеством их выполнения.

Таким образом, очевидна ситуация, когда корпоративные интересы могут вступать в противоречие с личными, что часто возникает, когда на некоторые позиции проекта имеются вакансии и поэтому для успешного завершения работ приходится использовать имеющиеся людские ресурсы, не особенно согласуясь с мнением работника. Например, программист может привлекаться для оформления документов и т.п. Однако, в любом случае требуется таким образом распределять работы, чтобы достигнуть максимум корпоративных интересов в условиях не слишком массового нарушения личных интересов. В этой связи следует заметить, что длительное и массовое нарушение личных интересов работников чревато для предприятия большими последствиями, чем простое несоблюдение сроков выполнения проекта. В этом случае в коллективе создается напряженный психологический климат, вызванный неудовлетворенностью собственным трудом и, как следствие, материальными потерями. И это зачастую приводит к невозможности функционирования предприятия как целостного производственного образования.

В данной работе рассматривается задача поиска компромисса между корпоративными интересами и личными, которую необходимо решать в большом числе случаев, когда, с одной стороны, принимается решение в интересах корпорации, а, с другой, должны быть соблюдены интересы каждого работника. Задача не из простых, т.к. требуется разрешать обычно конфликтную ситуацию, связанную как с выполнением конкретной работы, так и с материальным или моральным стимулированием работников.

Рассмотрим пример распределения педагогической нагрузки среди преподавателей, когда каждый из них может преподавать несколько предметов, однако, с разной эффективностью. Для реализации учебного плана, например, кафедры или факультета, необходимо, чтобы на каждый предмет был назначен преподаватель, причем желательно, чтобы он обладал высокой эффективностью преподавания всех назначенных ему предметов. В этом случае корпоративный интерес состоит в достижении высокой эффективности обучения, что приводит к высокому среднему баллу оценки учеников по всем предметам. Однако, т.к. один предмет может преподаваться несколькими преподавателями, для достижения высокой эффективности по всей кафедре или факультету на какой-либо предмет может назначаться преподаватель не с самой высокой эффективностью преподавания именно этого предмета. В этом случае с точки зрения такого преподавателя происходит ущемление его субъективных интересов. И если таких преподавателей с ущемленным интересом образуется много, то это создает весьма нервозную обстановку в коллективе, что сказывается на психологическом климате и, в наиболее печальных случаях, к текучке кадров.

Чтобы пояснить суть проблемы сформулируем ее в следующем виде.

Пусть имеется совокупность p₁, p₂, …, p_q работников, каждый из которых может выполнять некоторые работы, составляющие множества соответственно W₁, W₂, …, W_q, |W_i|  1, i = 1, 2, …, q. Каждый работник p_i, выполняя работы из множества W_i = {w_i1, w_i2, …, w_is}, i = 1, 2, …, q, с точки зрения корпорации достигает некоторой эффективности, соответственно {c_i1, c_i2, …, c_is}. Эффективность может измеряться в разных единицах, но она отражает интересы корпорации. Традиционно связь работников, назначаемых работ и эффективности их выполнения задается матрицей размерности [qm], где m – число всех работ. На пересечении i-й строки и j-го столбца стоит величина c_ij – эффективность выполнения j-й работы i-м работником.

Имеется ограничение Q на общий объем всех выполняемых работ каждым работником. Это может быть ограничение по времени, которое не должно превышать максимальную нагрузку работника или по количеству работ назначаемых каждому работнику. После определения нагрузки для каждого работника эти ограничения должны строго выполняться. Т.е. работник не может быть загружен более, чем требуют ограничения. Формально этом выглядит следующим образом. Каждая работа множества W = W₁  W₂  … W_q обладает рядом характеристик, например, временем на ее выполнения, или необходимыми ресурсами для выполнения. При назначении работника на работы требуется учитывать ограничение временные, когда все работы должны укладываться в определенные временные рамки, или все работы одного работника не должна требовать слишком большой совокупности иных ресурсов, например, материальных. В общем случае ограничения на каждую работу представляются вектором, а общее ограничение на множество работ получается суммированием ограничений каждой работы.

Помимо корпоративных требований, у каждого работника имеется еще собственные предпочтения на выполнение тех или иных работ, которые также задаются матрицей размерности [qm]. Здесь на пересечении i-й строки и j-го располагается оценка _ij, показывающая степень предпочтения выполнение i-м работником j-й работы. Эти оценки заполняются самим работником и отражают его субъективные представления о своей квалификации. Оценки выставляются по 10-бальной шкале, 10 – это максимальное предпочтение на выполнение работы, 0 – отсутствие всякого интереса к ней.

Вводится общая оценка  субъективной удовлетворенности каждого работника в рамках корпорации. Для этого вычисляется совокупность частичных оценок _i = 10 – Avg(_i1, _i2, …, _im), i = 1, 2, …, q, где Avg – функция вычисления среднего значения аргументов. Общая оценка  = _{i =1, q} _i.

Теперь задача состоит в том, чтобы так распределить работы по работникам, чтобы, во-первых, общая эффективность выполнения работ была максимальна, во-вторых, выполнялись корпоративные ограничения Q, и наконец, общая субъективная оценка  была минимальной.

С содержательной точки зрения все это обозначает максимальную эффективность выполнения работ сотрудниками при условии соблюдения субъективных интересов каждого из них.

Сформулированная задача в первой части напоминает классическую задачу о распределении работ, которая легко решается средствами линейного программирования. Однако, в нашем случае добавляется требование, чтобы выполнялись ограничения возможностей работника выполнять совокупность назначенных ему работ. В общем случае эти ограничения касаются предельной нагрузки работника. Например, в учебном заведении это суть ограничения общей почасовой нагрузки преподавателя, т.к. каждый предмет характеризуется временем, отпущенным на его преподавание, а общая нагрузка преподавателя регламентируется нормативными документами. Назначение работ с учетом ограничений происходит итеративно с учетом того, чтобы на каждом этапе продуктивность была максимальной при условии выполнения ограничений.

Отличительной чертой представленной системы является вторая ее часть, в которой формулируются субъективные представления работников о том, при выполнении каких работ, по их мнению, они будут чувствовать себя наиболее комфортно. Так, пусть имеются два преподавателя, которые могут вести один предмет приблизительно с одинаковой эффективностью, но один из них вел этот предмет длительное время и ему не надо перекраивать свои учебные программы, а другой только предполагает начать преподавать предмет. В этом случае, удовлетворенность первого преподавателя, в случае, если ему будет отдано преподавание этого предмета, будет больше, чем второго, для которого предмет является сравнительно новым.

В основу поиска решения программой положена надстройка «Поиск решения» в MS Excel, которая существенно ускорила разработку программы. Данная надстройка проводит расчеты по максимизации необходимого значения, это позволяет найти точку максимума. В программе поиск решения максимизирует значение в ячейке, где написана функция суммы произведений оценок преподавателей и поля переменных. Надстройка реализует максимизацию путем изменения значений в поле переменных в бинарном стиле, при соблюдении двух условий. Первое условие, что за одну итерацию преподавателю не должно назначаться больше одного предмета. Второе условие один предмет не может быть у разных преподавателей.

Используя VBA Excel, реализована «обёртка» для поиска решения. Данный код обеспечивает перенос и подготовку данных, реализует многократный запуск надстройки «Поиск решения», обрабатывает данные между итерациями и выводит результат на итоговый лист. Перенос и подготовка данных производится путем копирования данных с листов, которые заполняют преподаватели и администрация учебного заведения и формирование данных в блоки для запуска поиска решения. Многократный запуск поиска решения нужен для реализации нескольких итераций, между которыми происходит проверка и обработка полученных данных. Проверка и обработка необходимы, чтобы узнать о превышении лимита нагрузки определённого преподавателя. После завершения всех итераций происходит перенос данных на итоговый лист и формирование понятного пользователю отображения.

Для коллективного использования данной программы потребовалось реализовать функцию зашиты данных, которая не позволяет пользователям менять данные вне их зоны ответственности.

В данный момент программа проходит апробацию в ГБПОУ «Колледж автоматизации и информационных технологий №20» с целью сделать наиболее приемлемый процесс распределения учебной нагрузки среди преподавателей. Коллектив Колледжа насчитывает более 30 человек, в среднем на каждого приходится по 5 дисциплин. Каждый преподаватель спец-дисциплин может внести несколько дисциплин, однако некоторые из них лично для него выглядят предпочтительнее. Программа позволяет разработать педагогическую нагрузку преподавателей, с учётом, как корпоративных интересов, так и личных.

Код для цитирования: Скопировать