Главная Контакты Добавить в избранное Авторы Вопросы и ответы
,

УДК 681.3

ВИЗНАЧЕННЯ "ПРОСТИХ" ВЛАСТИВОСТЕЙ ТА ВНУТРІШНІХ ФУНКЦІЙ У СЕМІОТИЧНІЙ МОДЕЛІ МАЛОГО ПІДПРИЄМСТВА ПРИ РОЗВ'ЯЗАННІ ЗАДАЧ КАДРОВОГО МЕНЕДЖМЕНТУ

Григор’єв О.В., Селевко Г.О.

Вступ

Задача добору персоналу складна і багатоетапна [1, 2, 3]. Методики добору кадрів у державні підприємства добре відпрацьовані, науково обґрунтовані, перевірені часом. Для малих підприємств характерна наступна ситуація: відсутність науково обґрунтованої системи добору кадрів, цілісного підходу при вивчені особистості кандидата, який приймається на роботу. Це не дає змогу вирішувати проблему у рамках системного підходу[2, 4].

Специфікою діяльності малих підприємств визначаються пріоритети добору трудових ресурсів до них. Напрямок діяльності любого підприємтсва закладено у його технологічний процес (ТП). Вивчення складових ТП та урахування їх при побудові моделі, що є основою при прийнятті рішення для розв’язання любих задач підприємства, збільшить ефективність прийнятого рішення [5, 4, 6, 7]. При процесі реінжинірінгу [4] в основу моделювання ставиться технологічний процес підприємства. Дослідження у напрямку технологічного процесу поповнюються все новими методами і засобами. У своїй роботі Сергін М.Ю. [5] пропонує модель автоматизації моделювання технологічного процесу для системи управління. До кадрового менеджменту ТП має пряме відношення, бо саме для виконання операцій технологічного процесу потрібні трудові ресурсі [4, 7]. Розподілення трудових ресурсів між операціями технологічного процесу на великих підприємствах це практично апробований механізм. В рамках малого підприємства розкривається простір для моделювання. Отже стоїть задача оптимального розподілення трудових ресурсів між операціями ТП.

Необхідно розробити модель, яка б охоплювала усі складові і особливості поставленої задачі. Пропонується застосовувати принципи семіотичної моделі, які плідно поєднують формальність та відкритість системи. Застосування семіотичної моделі, основоположником якої є Д.А. Поспелов [8], дає повний набір інструментів для побудови моделей різних областей. Існує ряд робіт, в яких будуються семіотичні моделі для різних напрямків. Так, Головина Е.Ю. застосовує семіотичну модель при розв’язанні задач авіації [9]. Григор’єв О.В. у своїх роботах [10, 11, 12] визначає семіотичну модель бази знань САПР, яка стала основою при розробці інтелектуальних САПР (САПР бізнес – планів, САПР архітектур персональних комп’ютерів). Остання модель застосовувалась раніше як для економічних, так і технічних предметних областей, що дає змогу прогнозувати успішне її використання для поставленої задачі.

Метою статті є побудова структурної моделі рівнів 5 та 6 в рамках цієї семіотичної моделі [10, 11, 12] для рішення задачі розподілу трудових ресурсів між операціями технологічного процесу як основи побудови системи підтримки прийняття рішення у кадровому менеджменті, а також визначення внутрішніх функцій та їх аргументів для кожного елемента моделі.

 

1. Точки простору моделі і їх ідентифікатори

Розглянемо загальні положення семіотичної моделі та специфіку рівнів 5 та 6 у рамках моделі [10, 11, 12]. Семіотична модель С={Т, Р, А, П, cТ, cР, cА, cП} це сукупність елементів, які у комплексі дають можливість повністю визначити формальну і, що головне, динамічну (відкриту) модель [5]. Докладний опис елементів системи, що є розвитком моделей [10, 11, 12] для задачі добору персоналу, наведено у роботі [13]. Однак, робота [13] не містила головних компонентів моделі [10, 11, 12], тобто опис властивостей, визначення зв’язків, використання невизначеностей та побудову функцій.

Тут треба зауважити, що базовими елементами моделі є об’єкти [13] (у роботі [10] фізичні точки простору), які мають перелік властивостей [10, 13]. Об’єктами описаної моделі є операція технологічного процесу (Oj), посада (Пn), кандидат (Кi). Об’єкти мають „прості” (власні) властивості, які мають рефлексивний зв’язок. Стан об’єкту розраховується за функцією, аргументами якою є властивості об’єкту. Змінити властивості об’єкту або надати нові можуть інші об’єкти. Розвиток об’єктів у часі і сукупність зв’язків між ними показано на рисунку 1.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 


Рис. 1 Взаємодія і стан об’єктів у часі

 

Сукупність зв’язків між операціями ТП і посадами розкривають стан сучасного розподілення посад між операціями технологічного процесу. Введення поняття Розподілення (Рt) обумовлено застосуванням методу генетичних алгоритмів для пошуку оптимально розподілення трудових ресурсів між операціями технологічного процесу [7, 13]. Розподілення Рt - це сукупність зв’язків сукупності ОТП між сукупністю посад у момент часу t. Кількість об’єктів Розподілення Рt визначає процес моделювання. Ефективність Розподілення Рt розраховується за фітнес функцією [7, 13].

 

2 Визначення „простих” властивостей об’єктів моделі

Кожен об’єкт моделі має сукупність „простих” властивостей. Властивості є елементом сигнатури Т [10, 11, 12, 13]. Кожен об’єкт моделі повинен мати серед переліку властивостей елемент Nil, який не має ідентифікатору і структури. Ця властивість обумовлена наявністю не вивчених і непізнаних елементів об’єкту бо сукупності їх властивостей [11].

 

2.1    ОТП і її властивості

Технологічний процес підприємства розглядається як життєвий цикл. Операція технологічного процесу (ОТП) є моментом часу у життєвому циклі, котра характеризує зміни об’єкта праці, предмету праці, суб’єкту праці.

„Прості” властивості характеризують операцію за такими складовими:

-         час початку ОТП, tm;

-         тривалість ОТП, td;

-         простір поточної ОТП, sp;

-         витрати на працю для виконання ОТП, ew;

-         коефіцієнт збільшення витрат з ростом обсягів виробництва, kf.

ОТП як об’єкт має „просту” властивість (Nil), яка не має ні ім’я, ні структури [11].

Кожна характеристика (властивість) має значення, яке відповідає алфавіту моделі [13].

ОТП (Oj) має кінцеву кількість J, тобто j=1,J. Кількість ОТП визначається технологічним процесом (життєвим циклом).

 

 

 

 

 

 

 


Рис. 2 ОТП і її властивості

 

Звертання до властивостей об’єкту здійснюється за допомогою оператора крапки: Oj.tm (звертання до характеристики „час початку” j-ої ОТП).

 

2.2    Посада і її властивості

Посада – сукупність операцій технологічного процесу, які виконує суб’єкт праці над предметом праці за допомогою об’єкту праці [1, 4, 5, 6]. Властивостями поточної Посади Пn є три групи характеристик. Ними зазначаються вимоги до робітників Посади Пn для виконання конкретної ОТП або групи ОТП.

Групи містять наступну інформацію:

1 група – особисті дані;

2 група – знання, вміння, навички;

3 група – психофізичні властивості.

Посада (Пn) має кінцеву кількість N, тобто n=1,N. Кількість Посад та їх властивості визначається кількістю ОТП та розподіленням між Посадами. „Прості” властивості Посади Пn.Gkl зберігаються по трьох групах, тобто k=1,3. Кожна ОТП додає свою властивість l до групи k.

 

 

 

 

 

 

 

 

 


Рис. 3 Посада і її властивості

 

 

2.3    Кандидат і його властивості

Об’єкт Кандидат зберігає інформацію про кандидатів на різні Посади Пn. Кандидат Кi має кінцеву кількість К, тобто k=1,K. Кількість Кандидатів визначається попитом на Посади підприємства. Властивості Кандидата Кi.Gkl зберігаються по трьох групах, тобто k=1,3. Активність тих чи інших властивостей кандидатів визначається вибраною Посадою Пn. Тобто Посада визначає властивості за якими буде характеризуватися Кандидат Кi. Характеристика передбачає оцінку Кандидата Кi за допомогою тестових методик.

 

 

 

 

 

 

 

 

 


Рис. 4 Кандидат і його властивості

 

„Прості” властивості Кандидата (особисті дані; знання, вміння, навички) доповняються властивостями, які визначаються посадою (психологічне тестування за ознаками характерними для даного роду занять).

3                   Внутрішні функції об’єктів

Внутрішня функція характерна для кожного об’єкту моделі. Вона задається як залежність, визначена на безлічі „простих” властивостей [11]. Тобто функція розраховує стан об’єкту. Аргументами функції є сукупність всіх властивостей („простих” і визначених іншим об’єктом) об’єкту. Функції будуються згідно загальному підходу [10, 11, 12].

Конкретний вид функцій відповідає вимогам методу програмування в обмеженнях [14, 15, 16]. Такий метод має дуже велику ефективність, так як дозволяє оперувати ні входами і виходами функції, а обмеження на можливі значення властивостей, а процес моделювання представляє собою взаємодію обмежень та їх звуження.

Наприклад, розрахунок розміру заробітної платні по даній посаді, згідно набору операцій, та навпаки, розрахунок конкретних можливих характеристик операції (час роботи та інше) згідно планового рівня заробітної плани даної посади.

Висновки

Застосування даного підходу для опису моделей малого підприємства дає можливість розглядати не тільки динамічну картину зміни розподілу кадрів згідно операцій технологічного процесу, а також дозволяє досягти наступних нових можливостей:

1.      Представлення сукупності можливих моделей розподілу як бази знань у вигляді комплексу породжуючих граматик та продукцій [17]; це дозволяє інтерпретувати сукупність або-сінтермів, що входять в граматики, як сукупність генів, що створюють хромосому, тобто опис розподілення кадрів між ОТП згідно методу генетичних алгоритмів.

2.      Визначення составу генів у хромосомі таким чином дозволяє отримати повний опис розподілу трудових ресурсів між ОТП; тобто з’являється прямий зв’язок між генотипом і фенотипом (конкретним описом розподілу), що неможливо у рамках методу генетичних алгоритмів [7].

Повне визначення всіх достоїнств, тобто побудова граматик, визначення генів є перспективним завданням роботи у цьому напрямку.

 

The article is devoted to the decision of a problem to distribution of a manpower between operations of technological process as bases of construction of system of support of decision making in personnel management, and also definitions of internal functions and their arguments for each element of model.

 

1.      Григорьев А.В., Селевко А.А .Метод принятия решений при подборе персонала на вакантное место // Торговля и рынок Украины: Тематический сборник научных трудов по проблемам торговли и общественному питанию / Голов. ред. О.О.Шубин. - Донецк: ДонДУЕТ, 2003. - Выпуск 15, - С. 63-70

2.      Шкатула В.И. Настольная книга менеджера по кадрам. Изд. 2-е, изм. и доп. - М.: Издательство НОРМА, 2001. - 560 с.

3.      Кочеткова А.И Основы управления персоналом. Теис - 1999, 88 стр

4.      Ойхман Е.Г., Попов Э.В. Реинжиниринг бизнеса: Реинжиниринг организаций и информационные технологии. - М.: Финансы и статистика, 1997.- 336 с.

5.      Сергин М.Ю. Автоматизация моделирования технологического процесса для системы управления // Автоматизация и современные технологии, 2002, №10, стр 17-24.

6.      Багриновский К.А., Бендиков М.А., Хрусталев Е.Ю. Современные методы управления технологическим развитием. - М.: РОССПЭН. - 2001. - 271 с.

7.      Григорьев А.В., Селевко А.А. Использование генетических алгоритмов в задачах кадрового менеджмента // Труды Международной научно-технической конференции «Интеллектуальные системы»  (IEEE AIS'03) и «Интеллектуальные САПР» (CAD-2003). Научное издание в 3-х томах. Г.: Издательство Физико-математической литературы, 2003, Т.1.-612 с.

8.      Поспелов Д.А. Ситуационное управление: теория и практика. - М.: Наука, 1986. - 288с.

9.      Головина Е.Ю., Модель представления знаний в семиотической системе, http://www.inftech.webservis.ru/it/conference/scm/2000/session10/golovina.htm

10.  Григорьев А.В. Семиотическая модель базы знаний САПР // Научные труды Донецкого государственного технического университета Серия: Проблемы моделирования и автоматизации проектирования динамических систем. - Донецк: ДонГТУ, 1999.- Выпуск 10, - С. 30-37.

11.  Григорьев А.В. Унифицированная концептуальная модель предметной области. Информатика, кибернетика и вычислительная техника Сборник трудов ДонГТУ, Выпуск 1. Донецк: ДонГТУ, 1997. - С. 225-28.

12.  Григорьев А.В. Комплекс моделей САПР как система взаимосвязанных уровней о действительности. Научные труды Донецкого государственного университета. Серия "Информатика, кибернетика и вычислительная техника", (ИКВТ-2000) выпуск 10. - Донецк, ДонГТУ, 2000. -  С. 155-167.

13.  А.В. Григорьев, А.А. Селевко Cемиотическая модель производства как основа для решения задачи оптимального распределения трудовых ресурсов между операциями технологического процесса Серия «Проблемы моделирования и автоматизации проектирования динамических систем» (МАП -2004). Выпуск 71: Донецк: ДонНТУ, 2004. - С.80-85.

14.  А.С.Нариньяни, В.В. Телерман, Д.М. Ушаков, И.Е. Швецов Программирование в ограничениях и недоопределенные модели. // Информационные технологии. 1998. - № 7. – С. 12-20.

15.  Григорьев А.В., Бондаренко А.В., Шойхеденко А.В. Интерфейс табличного процессора EXCEL и специализированной оболочки для синтеза интеллектуальных САПР и АСНИ. В кн. Информатика, кибернетика и вычислительная техника (ИКВТ-97). Сборник трудов ДонГТУ, Выпуск 1. Донецк: ДонГТУ, 1997. С. 229-238.

16.  А.В. Григорьев. Методы построения функций в специализированной оболочке для создания интеллектуальных САПР. Искусственный интеллект. N 3, 2001, C. 40-53.

17.  Григорьев А.В., Каспаров А.А. И/ИЛИ-дерево как средство абстрактного представления знаний. Науковi працi нацiонального технiчного унiверситета. Серия «Iнформатика, кiбернетика ти обчислювальна технiка». Выпуск 39: Донецк: ДонНТУ, 2002. - С.36-42.17.

 





Ответы на вопросы [_Задать вопроос_]

Читайте также

 
Селякова С. М. Структура інтелектуальної системи управління збиральною кампанією

Цмоць І. Г., Демида Б.А., Подольський М.Р. Методи проектування спеціалізованих комп’ютерних систем управління та обробки сигналів у реально-му час

Бабак В.П., Стадниченко В.Н., Приймаков О.Г., Токарчук В.В. Прогнозування витривалості авіаційних матеріалів .

Юхимчук С.В., Шаригін О.А. Механізм виведення в системах підтримки прийняття рішень керівника ліквідації надзвичайних ситуацій при нечітких вхідних даних.

Борковська Л.О. Інформаційно-керуючий програмний комплекс координатно-вимірювальних машин.

Квасніков В.П., Кочеткова О.В. Проектування координатно–вимірювальної машини на нейронних мережах

Лошак Т.В., Ладанюк А.П. Ефективність реінжинірингу бізнес-процесів харчових виробництв.

Бідюк П.І., Литвиненко В.І., Кроптя А.В. Аналіз ефективності функціонування мережі Байєса

Слань Ю. М., Трегуб В. Г. Оперативна нейромережна ідентифікація складних об’єктів керування

Шиманські З. Апаратні засоби сегментації мовного сигналу

Ладанюк А.П., Українець А.І., Кишенько В.Д. Управління автоматизованими технологічними комплексами харчових виробництв на основі сценарного підходу

Самков О.В., Захарченко Ю.А. Застосування алгоритму клонального відбору для побудови планів модернізації авіаційної техніки

Гончаренко А.В. Моделювання впливу ентропії суб’єктивних переваг на прийняття рішень стосовно ремонту суднової енергетичної установки

Батюк С.Г., Олійник С.Ю. Методика оптимальної фільтрації даних температурного контролю турбогенераторів в умовах значних промислових перешкод.

Моделирование объектов и систем управления

Соколов А.Е., Махова Е.О. Моделирование процесса принятия педагогического решения при компьютеризированном обучении

Славко О.Г. Порівняльний аналіз керування регулятором на основі локальної моделі керованого процесу та П-регулятором

Войтенко В.В., Дикусар Е.В, Ситников В.С. Определение частоты среза устройства сглаживания данных на основе метода скользящего среднего

Передерій В.І. Алгоритм визначення та оцінки характеристик ефективності комп’ютерних систем на початковій стадії проектування в умовах невизначенності

Ляшенко С.А, Ляшенко А.С. Оценка модели псевдолинейной регрессии

Ладієва Л.Р. Математична модель процесу газової мембранної дистиляції

Носов П.С., Косенко Ю.І. Нечіткі моделі і методи ідентифікації та прогнозу стану інформаційної моделі студента

Китаев А.В., Глухова В.И. Анализ работы синхронного двигателя с неявнополюсным ротором по данным каталога

Дорошкевич В.К., Пироженко А.В., Хитько А.В., Хорольский П.Г. К определению требований к системам увода космических объектов

Голінко І.М., Ковриго Ю.М., Кубрак А.І. Настройка системи керування за імпульсною характеристикою об’єкта

Яшина К.В., Садовой А.В. Комплексная математическая модель тепловых процессов, происходящих в дуговых электросталеплавильных печах

Шейник С.П., Рудакова А.В. Использование функций принадлежности для моделирования параметров распределенных объектов

Хомченко А.Н., Литвиненко Е.И. Метод барицентрического усреднения граничных потенциалов электростатического поля

Селяков Е. Б. Моделирование требований к техническим системам методами математической логики

Тодорцев Ю.К., Ларіонова О.С., Бундюк А.М. Математична модель контура теплопостачання когенераційної енергетичної установки

Кириллов О.Л. , Якимчук Г.С. Моделирование процесса управления системой перегрузки углеводородных жидких топлив

Шеховцов А.Н., Козел В.Н. Построение математической модели формирования распределенных систем

Китаев А.В., Глухова В.И. Анализ поведения генератора постоянного тока по данным каталога

Хомченко А.Н., Козуб Н.О. Задачі наближення функцій: від лагранжевих до серендипових поліномів

Хобин В.А., Титлова О.А. Определение температуры парожидкостной смеси в дефлегматоре АДХМ по результатам измерений температуры его поверхности

Григорова Т.М., Усов А.В. Вероятностно-статистическое моделирование маршрутизированных пассажиропотоков в крупных городах

Горач О.О., Тернова Т.І. Моделювання технологічного процесу одержання трести при використані штучного зволоження з урахуванням складу мікрофлори

Дубік Р.М., Ладієва Л.Р. Математична модель розділення неоднорідних рідких систем

Казак В.М, Лейва Каналес Родриго, Яковицкая Е.Ю. Моделирование динамики полета магистрального самолета на исследовательском стенде

Завальнюк И.П. Исследование процесса торможения автомобиля как критического режима динамической системы

Дмитриев С.А., Попов А.В. Построение портрета неисправностей проточной части газотурбинного двигателя на примере АИ-25

Русанов С.А., Луняка К.В., Клюєв О.І., Глухов Г.М. Математичне моделювання робочого процесу в апаратах з віброкиплячим шаром та розробка систем автоматизованого моделювання гідродинаміки віброкиплячих шарів

Боярчук В.П., Сыс В.Б. Экспериментальные исследования влияния технологии шлихтования на изменение жесткости текстильных нитей

Селін Ю.М. Використовування контекстних марківських моделей для аналізу дії промислових вибухів на будівельні конструкції

Рудакова А.В. Проблемы интеграции сложных систем

Передерій В.І., Касап А.М. Математична модель та алгоритм автоматизації розрахунку параметрів комп’ютеризованих систем працюючих у реальному часі

Передерий В.И., Еременко А.П. Математические модели и алгоритмы принятия релевантных решений пользователями автоматизированных систем с учетом личностных и внешних факторов на базе генетических алгоритмов

Михайловская Т.В., Михалев А.И., Гуда А.И. Исследование правил клеточных автоматов для моделирования процессов затвердевания квазиравновесных бинарных сплавов

Хомченко А.Н., Колесникова Н.В. Явление «сверхсходимости» в задаче Прандтля для уравнения Пуассона

Китаев А.В., Глухова В.И. Анализ работы трансформатора по данным каталога

Квасницкий В.В., Ермолаев Г.В., Матвиенко М. В., Бугаенко Б.В., Квасницкий В.Ф. Оценка применимости метода компьютерного моделирования к исследованию напряженно-деформиррованного состояния цилиндрических узлов

Китаев А.И., Глухова В.И. Анализ работы асинхронного двигателя по данным каталога

Шелестов А.Ю Имитационная модель взаимодействия GRID-узлов с очередью доступа к общей памяти

Chizhenkova R.A. Mathematical Aspects of Bibliometrical Analysis of Neurophysiological Investigations of Action of Non-ionized Radiation (Medline-Internet)

Хомченко А.Н., Козуб Н.А. Геометрическое моделирование дискретных элементов с криволинейными границами

Славич В.П. Модель автоматизованої системи управління потоками транспортних засобів

Маркута О.В., Мысак В.Ф. Программная реализация и исследование особенностей метода группового учета аргументов

Степанкова Г.А., Баклан І.В. Побудова гібридних моделей на основі прихованих марківських моделей та нейронних мереж

Бакшанська Т.Д., Рижиков Ю.Г., Тодорцев Ю.К. Математична модель процесу горіння природного газу з рециркуляцією продуктів згорання для цілей управління

Хомченко А.Н. Новые решения обобщенной задачи Бюффона

Передерий В.И., Еременко А.П. Математические модели и алгоритмы определения релевантности принимаемых решений с учетом психофункциональных характеристик пользователей при управлении автоматизированными динамическими системами

Ложечников В.Ф., Михайленко В.С., Максименко И.Н. Аналитическая много режимная математическая модель динамики газовоздушного тракта барабанного котла средней мощности

Ковриго Ю.М., Фоменко Б.В., Полищук И.А. Математическое моделирование систем автоматического регулирования с учетом ограничений на управление в пакете Matlab

Исаев Е.А., Наговский Д.А. Математическое описание влияния кривизны контактирующих тел на угол смачивания жидкости в межчастичном пространстве

Бідюк П.І., Литвиненко В.І., Кроптя А.В. Аналіз ефективності функціонування мережі Байєса

Тищенко И.А., Лубяный В.З. Математическое моделирование вокодера для определения оптимальной формы импульса сигнала возбуждения.

Николаенко Ю.И., Моисеенко С.В. Моделирование гармонического полиномиального базиса гексагона.

Козуб Н.А., Манойленко Е.С., Хомченко А.Н. Температурный тест для модифицированных базисов бикубической интерполяции.

Клименко А.К. Об упрощенном численном конструировании обратной модели динамического объекта.

Китаев А.В., Сушич Е.Ф. Расчет погрешностей измерительных трансформаторов.

Передерій В.І.,Касап А.М. Математична модель та алгоритм автоматизації розрахунку параметрів комп’ютеризованих систем працюючих у реальному часі

Шпильовий Л.В. Математична модель та алгоритм екстремального управління процесом осадження дисперсної фази суспензії.

Тулученко Г.Я. Інформаційний модуль експрес-пошуку точок еквівалентності процесу нейтралізації.

Тернова Т.І. Урахування морфогенетичного рівняння в математичній моделі тканини.

Попруга А.Г. Теоретические и экспериментальные исследования электрических нагревателей по критерию экономии энергии.