УДК 004.896 О.А.ИВАЩУК, И.В.УДОВЕНКО O.A. IVASHCHUK, I.V.UDOVENKO
advertisement
УДК 004.896 О.А.ИВАЩУК, И.В.УДОВЕНКО O.A. IVASHCHUK, I.V.UDOVENKO ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНАЯ АВТОМАТИЗИРОВАННАЯ СИСТЕМА УПРАВЛЕНИЯ КАДРОВЫМ ПОТЕНЦИАЛОМ РЕГИОНА INTELLECTUAL AUTOMATED CONTROL SYSTEM FOR THE HUMAN RESOURCES POTENTIAL OF THE REGION В данной статье представлены результаты исследования и моделирования интеллектуальной автоматизированной системы управления кадровым потенциалом региона (АСУ КПР). Построена концептуальная модель кадрового потенциала, как объекта автоматизированного управления, который рассматривается как многокомпонентная система с конкретной структурой и информационными потоками. Разработана обобщенная структурная модель интеллектуальной АСУ КПР. Ключевые слова: кадровый потенциал региона; автоматизация; моделирование. In this article we present the results of our research and modeling of the intellectual automated control system for the human resources potential of the region (ACS of HRP). We construct the conceptual model of human resources potential as an object of automated control, which is considered as a multicomponent system with concrete structure and information flows. We develop the generalized structural model of intellectual ACS of HRP. Keywords: human resources, automation, modeling. Проблема устойчивого инновационного развития современных государств неотъемлемо связана с обеспечением сбалансированного развития их регионов на основе эффективного управления кадровым потенциалом. При этом основная задача – преодоление диспропорции между рынками рабочих мест и рабочей силы. На сегодняшний день для ее решения, в основном, используются следующие подходы: – формирование активной государственной политики[2], [5]; – формирование оптимальной структуры бизнес-сообщества (например [1], [4], [7, 8]); – совершенствование образовательных процессов в учреждениях профессионального образования [6]. В научной литературе последних лет, в отличие от традиционных представлений прошлого столетия понятие «кадровый потенциал» все больше рассматривается не идентично понятию «персонал». Сегодня оно отражает ресурсный аспект социально-экономического развития, определяется как совокупность способностей, умений и профессионализма всех людей, которые как заняты в данной организации или в экономике региона в целом, так и потенциально могут быть заняты и решать организационные, производственные и др. задачи. В данной работе предлагается рассматривать кадровый потенциал региона (КПР) в виде совокупности следующих компонентов (рисунок 1): – сформированных и постоянно развивающихся профессиональных знаний, умений и навыков актуальных в настоящее время кадров региона (в т. ч. состоящих на учете в службе занятости); – накапливаемых знаний, умений и навыков потенциальных кадров, являющихся в настоящее время учащимися профессиональных образовательных заведений различного уровня; – будущих знаний, умений, навыков и способностей несовершеннолетней части населения региона. Все эти составляющие являются взаимосвязанными. 1 Накапливаемые знания, умения и навыки потенциальных кадров, являющихся в настоящее время учащимися профессиональных образовательных заведений различного уровня 2 Сформированные и постоянно развивающиеся профессиональные знания, умения и навыки актуальных в настоящее время кадров региона Кадровый потенциал региона 3 Будущие знания, умения, навыки и способности несовершеннолетней части населения региона Рисунок 1 – Составляющие кадрового потенциала региона Следует отметить, что эффективность процессов управления таким сложным высокодинамичным объектом, как введенный КПР, связана с необходимостью сбора и переработки больших объемов разнородной информации, построения и реализации прогнозных моделей различного вида и уровня. Это определяет необходимость использования современных информационных технологий, средств автоматизации, перспективных методов ситуационного, информационного и математического моделирования и т. п. Данное направление, как показывают различные исследования [3], находится на раннем этапе развития. Авторами поставлена задача моделирования интеллектуальной автоматизированной системы управления кадровым потенциалом региона (интеллектуальной АСУ КПР), которая должна удовлетворять следующим основным требованиям: – обеспечивать процесс результативного управления всеми составляющими КПР; – быть универсальной для любого уровня иерархии административно-территориального деления и различных сфер экономики; – быть адаптивной к текущим изменениям в социально-экономической сфере на рассматриваемой территории, а также во внешней среде. С точки зрения теоретико-множественного подхода модель АСУ КПР может быть представлена следующим кортежем [9, 10]: S АСУ АСУ , АСУ , АСУ , АСУ , АСУ , FАСУ , АСУ где АСУ – множество компонентов-подсистем АСУ; АСУ – множество состояний элементов (входы) АСУ ; АСУ – множество состояний элементов (выходы) АСУ ; АСУ – множество состояний подсистем АСУ ; АСУ – множество воздействий внешней среды на АСУ ; FАСУ – множество отображений, осуществляемых на АСУ , АСУ и АСУ ; АСУ – множество отношений над элементами АСУ , АСУ и АСУ . На рисунке 2 показана предлагаемая обобщенная структура исследуемой системы, демонстрирующая составные компоненты АСУ и информационные потоки в системе. В ре- зультате, АСУ SОУ , SУС , S ИМ , S ИСППР , где S ОУ – объект управления АСУ КПР; SУС – управляющая система; S ИМ – система интеллектуального мониторинга; S ИППР – интеллектуальная система поддержки принятия решений (ИСППР). Соответственно, множество состояний компонентов АСУ КПР может быть представлено в виде YАСУ YОУ ,YУС ,YИМ ,YИСППР , а множество внешних воздействий АСУ ОУ ,УС , ИМ , ИСППР . Рисунок 2 – Обобщенная структура интеллектуальной АСУ КПР Следует отметить, что составляющие множества YИСППР являются управляющими сигналами, как для объекта управления АСУ, так и для управляющей подсистемы, а также для подсистемы интеллектуального мониторинга. Они регулируют работу данных компонентов АСУ в соответствии с текущими изменениями в объекте управления и внешней среде. Таким образом, введенная подсистема ИСППР обеспечивает формирование в интеллектуальной АСУ КПР внутренних контуров управления, в каждом из которых внутренний субъект управления – это ИСППР, а внутренние объекты управления – или управляющая система, или система интеллектуального мониторинга. Введенные контуры обеспечивают возможность процесса самонастройки системы, что соответствует принципу адаптивности при управлении КПР. Мно~ жество YИСППР включает следующие компоненты YИСППР R, R, R, R , где R – множество альтернативных сценариев управления для регулирования состояния объекта управления, R – множество моделей для проведения оценок различного уровня (состояния компонентов объекта управления и интеллектуальной системы мониторинга, результативности управляющих ~ воздействий и т.д.), R – множество прогностических моделей, R – множество воздействий, регулирующих структуру системы интеллектуального мониторинга. Управляющие сигналы, поступающие от ИСППР в процессе внутреннего управления, формируются в результате следующих отображений: f ИСППР : ИСППР YУС YИМ R – формирование альтернативных сценариев управления для регулирования работы управляющей подсистемы АСУ КПР; f ИСППР : ИСППР YУС YИМ R – формирование моделей для оценки и регулирования структуры системы интеллектуального мониторинга и параметров мониторинга, оценки текущего состояния КПР; f ИСППР : ИСППР YУС YИМ R – формирование моделей для предварительного прогнозирования изменения текущего состояния КПР; ~ ~ f ИСППР : ИСППР YУС YИМ R – формирование управляющих воздействий для регулирования структуры системы интеллектуального мониторинга. Указанные в обобщенной модели АСУ КПР множества наполняются конкретным содержанием в зависимости от задач, решаемых в области сбалансированного управления КПР, а также особенностей социально-экономического развития территории. Авторами проведен анализ взаимодействия КПР с социально-экономической и внешней средой региона, который позволил определить параметры состояния моделируемого объекта управления, а также определить его границы с внешней средой [11]. В результате построена модель объекта автоматизированного управления КПР, который рассматривается многокомпонентной системой с конкретной структурой и информационными потоками, отражающими взаимодействие подсистем между собой и с внешней средой. Схематично модель показана на рисунке 3. Рисунок 3 – Модель объекта автоматизированного управления КПР Система включает следующие основные три класса компонентов: подсистема «Социальная среда» (СС); подсистема «Экономическая среда» (ЭС); подсистема «Информационная среда» (ИС). Таким образом, исследуемый объект управления представлен как сложная динамичная информационно-социально-экономическая система. На схеме пунктирные линии показывают потоки, отражающие взаимодействие основных подсистем объекта управления между собой, сплошные тонкие линии – влияние внешней среды, сплошные жирные линии – управляющие воздействия на основные подсистемы. Более конкретная структура объекта управления, классификация параметров состояния и соответствующие механизмы управления КПР зависят от специфики региона и выбранной отрасли экономики. Например, в Белгородской области одним из основных территориальных кластеров, который определяет экономическую устойчивость региона и является основным источником дохода и занятости населения, является строительный кластер. Так, по итогам 2014 года введено в эксплуатацию около 1469,2 тыс. кв. метров жилья [12]. Развитие строительного кластера и соответствующей сферы ЖКХ определяет крайнюю необходимость подготовки в регионе высококвалифицированных научных, научнопедагогических, инженерных и рабочих кадров, обеспечивающих эффективное функционирование данной отрасли экономики. Данная многокомпонентная структура реализуется внутри каждой составляющей КПР, показанной на рисунке 1. Рассмотрим на примере второй составляющей «Накапливаемые знания, умения и навыки потенциальных кадров, являющихся в настоящее время учащимися профессиональных образовательных заведений различного уровня». Параметрами состояния, приведённых выше подсистем объекта управления в данном случае является: - социальная среда: количество реализуемых направлений подготовки в профессиональных заведениях региона, связанных со строительной сферой и ЖКХ; число бюджетных мест в вузах на данных направлениях; количество выпускников по соответствующим направлениям в профессиональных образовательных заведениях; создание центров науки, инновации и образования как связующих звеньев между наукой и промышленностью; разработка альтернативных профессиональных стандартов, как региональных отраслевых нормативных документов и т.д.; - экономическая среда: степень внедрения инноваций в сфере строительства и ЖКХ, количество и уровень развития предприятий, особенности структуры бизнес-сообществ и т.д.; - информационная среда: создание учебно-консультационных центров по подготовке абитуриентов для поступления в учреждения профессионального образования по соответствующим направлениям; количество общедоступных ПК для выхода в глобальные информа- ционные сети; количество и наличие собственных радио-, теле-центров в профессиональных учебных заведениях; численность обучающихся с использованием дистанционного обучения и т.д.. Детализация структуры управляющей системы продемонстрирована на рисунке 4. Опишем формально: SУС УС , УС ,YУС , FУC ,УC где УС СПР , ИС , СПР – подсистема принятия решений, формирующая управленческие решения (множество ) на основе представленных альтернатив R; СИ – исполнительная подсистема, реализующая конкретные управляющие воздействия U на основные компоненты ОУ (СС, ЭС и ИС). Множество внешних воздействий УС включает воздействия ВС , R ,YИМ , а множество состояний комвнешней среды и других подсистем АСУ, УС УС поненты YУС Г ,YCИ . ВС ВС ВС ВС ВС СПР , СИ ,СИ На рисунке отмечены УС , где СПР – множества воздействий внешней среды на рассмотренные компоненты управляющей системы. Рисунок 4 – Структурная модель управляющей системы АСУ КПР Подсистема принятия решений СПР включает в себя объекты и субъекты системы управления регионом, принимающие управленческие решения в области кадровой политики (муниципальные и региональные органы власти: администрация, Дума, аппараты управления объектами экономики, социальной и образовательной сфер и др.). Принятие решений по управлению КПР в значительной степени определяется уровнем экономического, научнотехнического и социального развития государства (а также конкретного региона), что формирует социально-экономические и политические приоритеты общества на рассматриваемой территории. Управленческие решения опираются на действующую в стране законодательную и нормативную базу: Конституцию, Федеральное законодательство, Федеральные целевые программы, доктрины, на систему государственных стандартов, норм и правил, систему отраслевых стандартов, а также на законодательные и нормативные правовые акты, учитывающие специфику конкретного региона. В качестве возможных механизмов управления второй составляющей КПР («Накапливаемые знания, умения и навыки потенциальных кадров, являющихся в настоящее время учащимися профессиональных образовательных заведений различного уровня») выступают как эффективная реализация сформированных Министерством образования и науки федеральных государственных образовательных стандартов, так и актуализация рекомендаций к организа- ции различных ступеней образования со стороны бизнес-сообщества региона. Тесная работа профессиональных образовательных учреждений и работодателей, включая их активное вовлечение в разработку рабочих учебных планов, программ направлений подготовки студентов, программ производственных практик, в процесс формирования производственных и научноисследовательских профессиональных компетенций. Построение и организация интеллектуальной автоматизированной системы управления с использованием представленных моделей, позволит обеспечить эффективную интеллектуальную поддержку принятия решений и на этой основе актуализацию результативных управляющих решений по сбалансированному формированию и развитию кадрового потенциала региона. СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ 1. McBain R.: Human resources management: international human resource management. // Manager Update. 2002. Т. 13. № 4. С. 21. 2. Ahmet Ecirlia, Edith-Mihaela Dobreb, Emilian Dobrescuc, M. Ioana Danetiud: Human Resources in European Market in the Past Decade. // A Sociological Overview. Procedia - Social and Behavioral Sciences vol. 150, pp. 320–329, 2014 3. Janet H. Marlera, Sandra L. Fisherb: An evidence-based review of e-HRM and strategic human resource management. // Human Resource Management Review vol. 23, issue 1, pp. 18–36 Emerging Issues in Theory and Research on Electronic Human Resource Management (eHRM), 2013 4. A. Esmaeili. Strategic human-resource management in a dynamic environment. // Scientific and Technical Information Processing, Volume 39, Issue 2, pp 85-89. 2012. 5. A. Farazmand. Innovation in Strategic Human Resource Management. // Building Capacity in the Age of Globalization. Public Organization Review., Volume 4, Issue 1, pp 3-24. 2004 6. Alan Price, Human Resource Management. Cengage Learning, 2011 7. Сидорин А.В. Система формирования кадрового потенциала высокотехнологичных отраслей промышленности на основе кластерного подхода. // Интернет-журнал Науковедение. 2012. № 4 (13). С. 55. 8. Асророва М.А. Формирование и развитие кадрового потенциала в регионе: теория, проблемы и пути совершенствования. // Вестник Таджикского государственного университета права, бизнеса и политики. 2013. № 3 (55). С. 82-88. 9. Konstantinov I.S., Ivashchuk O.A. Tool Means of Organization and Support of Electronic Services to the Population. // Computer Science Journal of Moldova: V.19, N.2 (56), 2011 10. Иващук О.А., Удовенко И.В. Поддержка принятия решений в системе управления кадровым потенциалом строительного кластера региона. // Научные ведомости БелГУ. Сер. История. Политология. Экономика. Информатика. – 2014. – № 15(186). – Вып. 31/1 – С. 108113. 11. Иващук О.А., Удовенко И.В. Моделирование объекта автоматизированного управления кадровым потенциалом региона. // Фундаментальные и прикладные исследования в современном мире. Материалы VI Международной научно-практической конференции СанктПетербург, 2014. Т. 1. № 6. – С. 58-62 12. Официальный интернет-портал Федеральной службы государственной статистики (Росстат) [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://www.gks.ru. Иващук Ольга Александровна Белгородский государственный национальный исследовательский университет Д.т.н., профессор кафедры информационных систем управления Тел. +7 (4722) 30-11-62 E-mail: ivaschuk@bsu.edu.ru Удовенко Ирина Васильевна Белгородский государственный национальный исследовательский университет Старший преподаватель кафедры информационных систем управления Тел. +7 (4722) 30-11-62 E-mail: udovenko@bsu.edu.ru