Детальная информация

Название: Системометрический подход к управлению: разработка математической модели кадровой структуры персонала // Научно-технические ведомости Санкт-Петербургского государственного политехнического университета. Сер.: Экономические науки. – 2021. – С. 89-101
Авторы: Милёхина О. В.
Выходные сведения: 2021
Коллекция: Общая коллекция
Тематика: Экономика; Персонал. Кадры организации; управление предприятиями; системометрический подход; математическое моделирование; кадровые структуры; персонал предприятий; распределение Парето; Парето распределение; enterprise management; systemometric approach; mathematical modeling; personnel structures; company personnel; Pareto distribution; distribution Pareto
УДК: 658.310.9
ББК: 65.291.6
Тип документа: Статья, доклад
Тип файла: PDF
Язык: Русский
DOI: 10.18721/JE.14607
Права доступа: Свободный доступ из сети Интернет (чтение, печать, копирование)
Ключ записи: RU\SPSTU\edoc\68150

Разрешенные действия: Прочитать Загрузить (293 Кб)

Группа: Анонимные пользователи

Сеть: Интернет

Аннотация

Восстановление бизнеса после COVID-19 и его дальнейшая деятельность во многом зависит от реализации политики управления персоналом. Для достижения наилучших результатов в этом направлении разработаны автоматизированные системы управления персоналом (HRM-системы), которые поддерживают HR-процессы подбора, адаптации, оценки, обучения и аттестации персонала, расчета заработной платы, кадрового учета, охраны труда, актуализации систем KPI, позволяют формировать кадровый резерв и вести HR-аналитику. В работе показано, что HRM-системы ориентированы на решение двух классов задач: реализацию учетно-расчетных функций и ведение кадрового делопроизводства (поддерживают выполнение рутинизированных HR-процессов), а также повышение эффективности HR-процессов (должны обеспечивать интеллектуальные HR-процессы стратегического характера). Работа с этими системами позволяет специалистам соответствующих служб приобрести практику управления HR-данными и качественно улучшить HR-процессы. При этом HRM-системы не всегда обеспечивают качественную обратную связь в процессе управления талантами (особенно в части вовлечения и мотивации сотрудников) и слабо снабжены системными метриками работы с персоналом. Отсутствие данной информации снижает точность HR-аналитики, результаты которой являются основой для принятия долгосрочных управленческих решений. Принимая за аксиому, что коллектив предприятия – главный системообразующий фактор, который обеспечивает устойчивость работы и развития социально-экономической системы в целом, мониторинг системных параметров должен быть одной из функций HRM-систем. Проведенными исследованиями обосновывается, что системометрический подход может улучшить решение задач управления персоналом. Количественные (метрические) результаты позволяют дать ответы на важные вопросы, которые ранее не имели решения. Целью исследования является разработка математической модели дифференциации вознаграждения работников на основе степенного распределения Парето – системной метрики целостности предприятия. Для достижения данной цели разработана математическая модель кадровой структуры персонала на основе степенного распределения Парето, которая позволила ввести объективную характеристику качества управления – интегральный коэффициент использования кадрового потенциала предприятия. Его применение позволяет поддержать процессы перехода на современные системы оплаты труда, развить профессиональные и цифровые компетенции сотрудников служб управления персоналом и обеспечить успешную деятельность предприятия в долгосрочном периоде на основе реализации эффективной политики управления персоналом.

Business recovery after COVID-19 and its future activities depend on the implementation of the personnel management policy. To achieve the best results in this direction, automated personnel management systems (HRM systems) have been developed that support the HR processes of selection, adaptation, assessment, training and certification of personnel, payroll accounting, personnel records, labor protection, updating KPI systems, talent pool and conduct HR analytics. It is shown that HRM systems are focused on solving two classes of tasks: the implementation of accounting and settlement functions and HR record keeping (supporting the execution of routine HR processes), as well as improving the efficiency of HR processes (should provide intelligent HR processes of a strategic nature). Working with these systems allows specialists to acquire the practice of HR data management and qualitatively improve HR processes. At the same time, they need to be provided with high-quality feedback (especially in terms of employee engagement and motivation) in the talent management process. The absence of this information reduces the accuracy of HR analytics, the results of which are the basis for making long-term management decisions. Advances in systems research can improve the solution of HR problems. Quantitative (metric) results allow you to give answers to important questions that have not previously had a solution. The aim of the study is to develop a mathematical model for differentiating employee remuneration based on the Pareto distribution power-law: a systemic metric of enterprise integrity. To achieve this goal, a mathematical model of the personnel structure was developed on the basis of the Pareto distribution, which made it possible to introduce an objective characteristic of the quality of management: the integral coefficient of the use of the personnel potential of the enterprise. Its application allows you to support the processes of transition to modern salary systems, develop professional and digital competencies of personnel management services and ensure long-term successful operation of the enterprise based on the implementation of an effective personnel management policy.

Права на использование объекта хранения

Место доступа Группа пользователей Действие
Локальная сеть ИБК СПбПУ Все Прочитать Печать Загрузить
-> Интернет Все Прочитать Печать Загрузить

Статистика использования

stat Количество обращений: 202
За последние 30 дней: 10
Подробная статистика