Детальная информация

Название: Управление человеческими ресурсами проектноориентированной организации на основе модели "learning-by-doing" с применением имитационного моделирования: выпускная квалификационная работа магистра по напрвлению 27.04.05 - Инноватика ; 27.04.05_01 - Управление инновационными процессами
Авторы: Гинцяк Алексей Михайлович
Научный руководитель: Редько Сергей Георгиевич
Другие авторы: Итс Алёна Евгеньевна
Организация: Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого. Институт компьютерных наук и технологий
Выходные сведения: Санкт-Петербург, 2019
Коллекция: Выпускные квалификационные работы; Общая коллекция
Тематика: Организация труда; имитационное моделирование; компетенция; профессиональная деятельность; распределение задач; системная динамика; устойчивое развитие
ББК: 65.240-211
Тип документа: Выпускная квалификационная работа магистра
Тип файла: PDF
Язык: Русский
Код специальности ФГОС: 27.04.05
Группа специальностей ФГОС: 270000 - Управление в технических системах
Ссылки: Отзыв руководителя; Рецензия; Отчет о проверке на объем и корректность внешних заимствований
DOI: 10.18720/SPBPU/3/2019/vr/vr19-1618
Права доступа: Доступ по паролю из сети Интернет (чтение, печать, копирование)

Разрешенные действия:

Действие 'Прочитать' будет доступно, если вы выполните вход в систему или будете работать с сайтом на компьютере в другой сети Действие 'Загрузить' будет доступно, если вы выполните вход в систему или будете работать с сайтом на компьютере в другой сети

Группа: Анонимные пользователи

Сеть: Интернет

Аннотация

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.

Права на использование объекта хранения

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

Оглавление

  • РЕФЕРАТ
  • ABSTRACT
  • СОДЕРЖАНИЕ
  • ВВЕДЕНИЕ
  • 1 Анализ существующей ситуации в развитии сотрудников высокотехнологичных организаций
    • 1.1 Анализ подходов к развитию компетенций специалистов
      • 1.1.1 Классический подход
      • 1.1.2 Learning-by-doing
      • 1.1.3 Результаты сравнения
    • 1.2 Анализ существующих моделей развития компетенций в процессе профессиональной деятельности
      • 1.2.1 Классификация моделей
      • 1.2.2 Модели первого и второго классов
      • 1.2.3 Модели третьего класса
      • 1.2.4 Недостатки рассмотренных моделей
    • 1.3 Анализ подходов к распределению сотрудников между проектами организации
    • 1.4 Выводы по главе
  • 2 Моделирование изменения компетенций
    • 2.1 Выбор инструментов и программных средств моделирования
      • 2.1.1 Базовые парадигмы моделирования
      • 2.1.2 Гибридное моделирование
      • 2.1.3 Классификация гибридного моделирования
      • 2.1.4 Выбранные инструменты моделирования
    • 2.2 Состав комплекса имитационных моделей
    • 2.3 Персонифицированная модель изменения компетенций
      • 2.3.1 Разработка модели
      • 2.3.2 Целевая функция
      • 2.3.3 Типы экспериментов
      • 2.3.4 Исследование влияния начального уровня компетенций на объем выполненной работы
      • 2.3.5 Исследование влияния сложности используемой технологии на объем выполненной работы и уровень компетенций с течением времени
      • 2.3.6 Исследование влияния темпов устаревания технологии на объем выполненной работы и уровень компетенций с течением времени
      • 2.3.7 Обобщение результатов экспериментов
      • 2.3.8 Обобщенный показатель
    • 2.4 Кооперативная модель изменения компетенций
      • 2.4.1 Разработка модели
      • 2.4.2 Исследование влияния эффективности трансфера компетенций на процесс обучения
      • 2.4.3 Исследование влияния сочетания сотрудников на процессы обучения и выполнения работ
    • 2.5 Рекомендации по распределению сотрудников
    • 2.6. Выводы по главе
  • 3 Апробация полученных результатов
    • 3.1 Получение исходных данных для моделирования
    • 3.2 Комплексная модель изменения компетенций
      • 3.2.1 Разработка модели
      • 3.2.2 Собираемая статистика
      • 3.2.3 Описание эксперимента
      • 3.2.4 Результаты эксперимента
      • 3.2.5 Интерпретация результатов эксперимента
    • 3.3 Выводы по главе
  • ЗАКЛЮЧЕНИЕ
  • СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ
  • 1 Introduction
  • 2 Approaches analysis
    • 2.1 Local optimization
    • 2.2 Global optimization
  • 3 Conclusion
  • References
  • 1 Introduction
    • 1.1 Learning-by-doing
    • 1.2 Learning-by-doing models review
  • 2 Model development
  • 3 Simulation
  • 4 Conclusion
  • References

Статистика использования

stat Количество обращений: 62
За последние 30 дней: 4
Подробная статистика