Использование методов системного анализа при оценке и прогнозировании штатной численности подразделений

Обложка

Цитировать

Аннотация

целью исследования является оценка возможности использования методов системного анализа при формировании и прогнозировании штатной численности подразделений. Методы: в качестве основного метода в представленном исследовании используется подход, основанный на сравнительном анализе применения различных инструментов для оценки функционирования сложных многофакторных объектов. Результаты: (Findings): в исследовании показано, что при оценке сложных объектов необходимо определять и учитывать многосторониие межфакторные взаимодействия. Приведен пример реализации предлагаемого подхода к планированию численности структурного подразделения по защите информации в контексте задачи системного анализа. Выводы: традиционные методы оценки и прогнозирования численности персонала, основанные только на учете трудоемкости и фонда рабочего времени, нуждаются в существенном уточнении для сложных многофакторных объектов, таких как подразделения по защите информации. Использование с этой целью подходов в рамках методолгии системного анализа является весьма действенным инструментом, так как позволяет выявлять и интерпретировать неявные связи между факторами, что, в конечном итоге, способствует повышению качества управления за счет, в том числе, расширению возможности решения прогнозных задач.

Об авторах

С. И Носков

Иркутский государственный университет путей сообщения

Email: sergey.noskov.57@mail.ru

А. П Медведев

Иркутский государственный университет путей сообщения

Email: medvedeff.a.p@yandex.ru

Список литературы

  1. Boon C., Hartog D. D., Lepak D. A systematic review of human resource management systems and their measurement // Journal of Management. 2019. Vol. 45 (2). URL: dx.doi.org/10.1177/0149206318818718 (дата обращения: 20.0192024)
  2. Boselie P., Dietz G., Boon C. Commonalities and contradictions in HRM and performance research // Human resource management journal. 2006. Vol. 15. Iss. 3. URL: doi.org/10.1111/j.1748-8583.2005.tb00154.x (дата обращения: 20.09.2024)
  3. Jiang K., Lepak D., Hu J., Baer J. How does human resource management influence organizational outcomes? a meta-analytic investigation of mediating mechanisms // Academy of management journal. 2012. Vol 55. № 6. P. 1264 – 1294. URL: dx.doi.org/10.5465/amj.2011.0088 (дата обращения: 21.09.2024)
  4. Jiang K., Lepak D., Han K., Hong Y., Kim A., Winkler A-L. Clarifying the construct of human resource systems: Relating human resource management to employee performance // Human Resource management review. 2012. Vol. 22. P. 73 – 85.
  5. Пашкевич О.А., Антоненко М.Н., Лёвкина В.О. Системный анализ и обобщение передового опыта эффективного планирования и организации труда в новых социально-трудовых отношениях // Научные принципы регулирования развития АПК: предложения и механизмы реализации, 2024. С. 114 – 121.
  6. Бессарабов А.М., Кочетыгов А.Л., Вендило И.А. Системный анализ научного потенциала муниципальных образований московской области (2004-2016) // Стратегическое планирование и развитие предприятий. Материалы девятнадцатого всероссийского симпозиума / Под ред. Г.Б. Клейнера. 2018. С. 500 – 502.
  7. Гизатуллин Х.Н. Системный анализ эффективности трудового потенциала региона // Экономика региона. 2005. № 1. С. 114 – 136.
  8. Сергушина Е.С., Вечканова Е.А., Тумайкина А.Н., Сергушин С.Е. Теоретические аспекты анализа численности, состава и структуры персонала предприятия // Международный студенческий научный вестник. 2018. № 1. 60 с. URL: https://eduherald.ru/ru/article/view?id=18119 (дата обращения: 22.09.2024)
  9. Kostic A., Maric B., Kustura M, Timotic V. Mathematical model for human resources planning in the production process // 32nd DAAAM international symposium on intelligent manufacturing and automation. 2021. P. 4 – 9.
  10. Shen L., Liu K., Chai J., Ma W., Guo X., Li Y., Zhao P., Liu B. Research on the mathematical model for optimal allocation of human resources in the operation and maintenance units of a heavy haul railway // Mathematics. 2022. № 10. P. 1 – 18.
  11. Шербакова Е.Д., Демахина В.С. Математическое моделирование в управлении персоналом // Форум молодых ученых. 2018. № 12 (28). С. 786 – 791.
  12. Носков С.И., Медведев А.П., Глухов Н.И. Регрессионное моделирование штатной численности подразделений по защите информации // Инженерный вестник Дона. 2024. № 6. 9 с. URL:ivdon.ru/ru/magazine/archive/n6y2024/9283 (дата обращения: 22.09.2024)
  13. Вепрев С.Б., Нестерович С.А. Определение трудозатрат, необходимых для обеспечения работ по информационной безопасности в организации // Вестник МФЮА. 2017. № 2. С. 193 – 201.
  14. Ким В.Х., Носков С.И. Математическое моделирование влияния структуры фонда оплаты труда на эффективность производства. 2002. 85с.
  15. Черников С.Ю., Корольков Р.В. Использование системного анализа при управлении организациями // Моделирование, оптимизация и информационные технологии. 2014. № 2 (5). С. 16. URL:https://moit.vivt.ru/wp-content/uploads/2014/07/ChernikovKorolkov_2_14_1.pdf (дата обращения: 22.09.2024)
  16. Порцев А.М. Методы определения численности персонала аппарата управления производственных предприятий // Вестник удмурдского университета. 2009. № 1. С. 76 – 84.
  17. Носков С.И., Медведев А.П. Анализ укомплектованности подразделений по защите информации в субъектах Российской Федерации на основе регрессионного моделирования // Инженерный вестник Дона. 2025. № 1. URL:ivdon.ru/ru/magazine/archive/n12y2024/9716 (дата обращения: 22.09.2024)
  18. Носков С.И., Медведев А.П. Регрессионное моделирование штатной численности подразделений по защите информации // Инженерный вестник Дона. 2024. № 6. 9 с. URL: ivdon.ru/ru/magazine/archive/n6y2024/9283 (дата обращения: 22.09.2024)

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML


Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных

 

Используя сайт https://journals.rcsi.science, я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных») даю согласие на обработку персональных данных на этом сайте (текст Согласия) и на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика» (текст Согласия).