Details

Работа посвящена решению проблемы непредсказуемости последствий принятия решений по распределению сотрудников между проектами проектноориентированной организации в инновационных отраслях промышленности. Для решения этой проблемы предлагается разработка, апробация и использование имитационных моделей, учитывающих изменение уровня отдельных компетенций конкретных сотрудников проектноориентированной организации за счет обучения в процессе реализации проектов для разработки оптимальных правил распределения сотрудников между проектами в зависимости от особенностей проектов и сотрудников с целью обеспечения устойчивого развития организации. На основе разработанных моделей предложен и апробирован набор рекомендаций по распределению сотрудников проектноориентированной организации между проектами. Предполагается, что использование рекомендаций в процессе принятия решений позволит не только обеспечивать выполнение проектов в настоящем времени, но и способствовать накоплению человеческого потенциала высокотехнологичной организации и всей отрасли.

The research is devoted to solving the unpredictability problem on the consequences of decision-making on the employee distribution between projects in a project-oriented organization in innovative industries. To solve this problem, it is proposed to develop, test and use simulation models that take into account the dynamics in the individual competencies level for specific project-oriented organization employees through training in the implementation of projects in order to develop optimal rules for the employee distribution on projects depending on the projects and employee characteristics to ensure sustainable development of organization. A recommendations set for the employee distribution has been suggested and tested basing on the developed models. It is assumed that the use of the recommendations in the decision-making process will not only ensure the project implementation in the present, but also contribute to the human potential accumulation for the high-tech organizations and the entire industry.