Пример применения процедуры «STEM» для управления персоналом


Французской консультативной фирмой SEMA предложена методика анализа изменения состава персонала и продуктивности работы организации. Модель применялась для прогнозирования последствий различных вариантов управления кадрами организации. Тестировались разные стратегии приема на работу и повышения в должности через два, три и четыре года.

В качестве переменных модели рассматривалось количество сотрудников, назначенных на различные должности в определенные периоды времени. Применялись четыре критерия в виде линейные функции от переменных:

1. общая укомплектованность кадров - SA;

2. фактическая эффективность работы кадров - EF;

3. стоимость приема на работу дополнительных сотрудников - EB;

4. стоимость нехватки кадров по отношению к прогнозируемым потребностям - EC.

Модель учитывала следующие закономерности:

Ø эффективность работы сотрудника линейно зависит от отношения оценки его возможностей Q к оценке требований t, определяемых должностью сотрудника;

Ø удовлетворение сотрудника во время пребывания на определенной должности сначала возрастает до максимального значения, а затем со временем уменьшается до первоначального значения также в зависимости от отношения Q к t.

С математической точки зрения проблеме представляли собой задачу линейного программирования с четырьмя критериями качества, 350 переменными и 200 ограничениями. Отсутствовала априорная информация о сравнительной важности критериев.

Решение формировалось методом «STEM». На первом этапе анализа в области допустимых значений выполняли оптимизацию по каждому из критериев в отдельности. На втором этапе выполняли преобразование значений критериев к относительным величинам из интервала (0,1). Результаты вычислений представлены в таблице 5.

Из рассмотрения таблицы следуют следующие выводы:

Ø имеет место сильная зависимость критериев SA и EF;

Ø критериев EB и EC противоречат друг другу;

Ø критерии SA и EF противоречат критериям EB и EC.

Таблица 5.

Результаты поочередной оптимизации критериев

Критерий SA EF EB EC
SA 0,875 0,275 0,83
EF 0,86 0,09 0,765
EB 0,131 0,149 0,4
EC 0,442 0,45 0,733

 

На третьем этапе по данным таблицы 5 вычисляли начальные индексы (технические веса) критериев. Пусть - среднее значение всех элементов по i- му столбцу (кроме единицы). Индексы критериев находили из условия

, .

что позволило получить оценки технических весов

Критерий SA EF EB EC
0,261 0,254 0,317 0,168

и, в свою очередь, найти в области допустимых решений вершину с наилучшими значениями по всем критериям.

На четвертом этапе выполнялась глобальная оптимизация по комплексному критерию вида (3), что позволило получить следующий результат:

SA = 0,965; EF = 0,85; EB = 0,45; EC = 0,675.

 

Для диалога с ЛПР предъявлялись:

Ø вектор максимальных значений, достигаемых при максимизации по каждому из критериев по отдельности. Критерии EB и EC были представлены в единицах стоимости;

Ø вектор значений критериев, достигаемых в результате оптимизации по комплексному критерию (3) с приведенными выше индексами.

Перед ЛПР был поставлен вопрос: все ли компоненты вектора имеют удовлетворительные значения? При ответе на этот вопрос использовался вектор , компоненты которого представляли собой максимально возможные (недостижимые одновременно) значения компонентов вектора . Руководитель определил значение по критерию EB как наименее удовлетворительное и назначил нижний уровень по критерию EB = -1000.

Далее были найдены максимально возможные значения трех остальных критериев при ограничениях, дополнительно накладываемых на критерий EB:

 

Критерий EB > -750 EB > -1000 EB > -1250 EB > -1500
SA 0,67 0,78 0,84 0,9
EF 0,62 0,72 0,82 0,88
EC -731 -157 -57 -157

 

В результате анализа этой таблицы руководитель выбрал вектор решений для ограничения ЕВ > -1500 как обеспечивающий приемлемый компромисс между повышением качества по критерию ЕВ и понижением качества по критериям SA и EF.

Для новой области допустимых решений (ЕВ > -1500) приведенным выше способом были подсчитаны новые значения индексов для трех критериев:

 

Критерий SA EF EC
0,885 0,775 0,91

 

На второй итерации уточнения решения в результате диалога с ЛПР проводилась глобальная оптимизация по комплексному критерию с индексами. Полученные решения

и ,

достигаемых в новой области допустимых значений переменных, было предъявлено ЛПР во время третьего диалога ним. Руководитель определил значение по критерию ЕС как наименее удовлетворительное и назначил нижний уровень по критерию ЕС = -600. Затем были определены максимально возможные значения двух критериев при ряде ограничений, накладываемых на критерий ЕС:

 

Критерий EC > -800 EC > -600 EC > -400
SA 0,85 0,8 0,73
EF 0,8 0,75 0,68

 

Руководитель выбрал вектор решений для ограничения EC > -800 как обеспечивающий приемлемый компромисс между повышением качества по критерию ЕС и понижением качества по критериям SA и EF. Учитывая наличие сильной зависимости критериям SA и EF, он выбрал решение, соответствующее максимуму EF, как окончательное решение проблемы:

SA = 0,76; EF = 0,8; EB = -1500; EC = 55 - 800.

Блок-схема метода «STEM» приведена на рисунке 20.

Рисунок 20. Блок схема метода «STEM».

Выводы

1. Предшественниками методов принятия решений во многих случаях являются методы исследования операций. С помощью этих методов:

а) разрабатывают модели, описывающие объективную реальность;

б) определяют единственный критерий оптимальности решения;

в) рассчитывают оптимальное решение.

2. Существенное отличие проблем принятия решений от проблем исследования операций состоит в наличии многих критериев оценки качества решения Компромисс между критериями может быть найден только на основе предпочтений ЛПР.

3. Существует особый класс задач принятия решений, в которых модели имеют объективный характер (как в задачах исследования операций), но качество решений оценивается по многим критериям.

Эти задачи называют многокритериальными задачами с объективными моделями. Они находятся на границе между исследованием операций и принятием решений. Одним из первых многокритериальных методов является метод стоимость – эффективность. Он включает в себя два этапа.

1. построение моделей стоимости и эффективности;

2. синтез оценок стоимости и эффективности.

На втором этапе применяют подходы:

• оптимизации по одному критерию при заданном ограничении по второму;

• построение множества Э – П.

4. Средством решения многокритериальных задач с объективными моделями являются человеко-машинные процедуры (ЧМП). ЧМП представляют собой циклический процесс взаимодействия ЛПР и компьютером. Каждый шаг ЧМП состоит из фазы анализа, выполняемого ЛПР и фазы расчетов, выполняемого компьютером.

5. Можно выделить три группы ЧМП:

1) прямые, основанные на выборе коэффициентов важности критериев;

2) ЧМП сравнения векторов;

3) ЧМП поиска удовлетворительных значений критериев.

Одной из первых ЧМП является STEM, основанная на идее последовательного наложения ограничений на критерии.

 

 



Дата добавления: 2017-09-01; просмотров: 2103;


Поиск по сайту:

Воспользовавшись поиском можно найти нужную информацию на сайте.

Поделитесь с друзьями:

Считаете данную информацию полезной, тогда расскажите друзьям в соц. сетях.
Poznayka.org - Познайка.Орг - 2016-2024 год. Материал предоставляется для ознакомительных и учебных целей.
Генерация страницы за: 0.012 сек.