Выявление основных элементов, описывающих процессы прогнозирования потребностей экономики в квалифицированных кадрах, в особенности алгоритмов и численных методов для создания программного продукта

В контексте данного исследования прогнозирование потребности рабочей силы не является просто предсказанием результата, происходящем в нормальном ходе событий с отсутствием внешнего влияния. Вычислительные методы работают подобно математическим расширениям существующих данных рабочей силы на будущее под влиянием множественных факторов и представляют прогнозирование как “предсказание будущих уровней спроса и предложения на рынке труда на региональ- ном/национальном уровне на основе множества методов включая статистический анализ современных тенденций, использование математических и оптимизационных моделей. К простейшим моделям относятся статистические модели, например, корреляционные, отражающие взаимосвязь двух переменных величин. Методы линейного программирования позволяют путем решения системы уравнений и неравенств, связывающих ряд переменных показателей, определять оптимальные величины и далее по заданному критерию выбирать наиболее подходящий вариант, например, распределения работников, позволяющего обслужить всех клиентов без задержек и при минимальных затратах.

Численные методы полезны для:

  • • составления штатного расписания, структуры подразделений и должностей, подлежащих замещению;
  • • вычисления коэффициентов, показывающих нормативное соотношение с общей численностью персонала, стоимостью основного капитала, объемом производства и т.д;
  • • расчета потребности в кадрах;
  • • непосредственного прогнозирования потребности в кадрах (по подразделениям, специальностям, квалификационным группам), потребности в профессиональной подготовке/переподготовке, повышении квалификации;
  • • разделения потребности в трудовых ресурсах на общую (количество работников, необходимых для решения инвестиционных, производственных, финансовых, маркетинговых задач) и дополнительную (разница между общей потребностью и будущим прогнозным или фактическим наличием кадров на начало периода по подразделениям, специальностям, должностям).

Рассматривая процесс прогнозирования потребностей экономики в квалифицированных кадрах как моделирование сложной динамической системы в виде агрегата, имеющего множество входных, выходных и воздействующих управляющих сигналов, математическое описание задается совокупностью множеств моментов времени, входных, управляющих выходных сигналов агрегата и случайными операторами переходов и выхода. Далее математическая модель представляется в виде уравнений динамики (движения), которые записываются либо в форме дифференциальных, интегральных и разностных уравнений, либо в виде уравнений «вход-выход» (в общем случае матричных уравнений) в пространстве состояний. Описание динамических систем и элементов в пространстве состояний позволяет перейти к уравнениям для компьютерного моделирования. Имитационная модель представляется в виде компьютерной программы, описывающей структуру и воспроизводящей поведение реальной системы во времени. Имитационные модели создаются в виде программ технологией прямого программирования, а также с помощью систем компьютерного моделирования. В системах компьютерной математики, технического и имитационного моделирования предусматриваются возможности создания статистических (монте-карловских) имитационных моделей (генераторы случайных величин, распределений и т.д.) и компьютерных имитационных моделей сложных систем. Анализ зарубежных источников показал использование различных методов прогнозирования потребности в трудовых ресурсах представлен в таблице 19.

Было замечено, что метод системной динамики вследствие “позднего старта” не широко распространен по сравнению с классическими моделями прогнозирования потребности в кадрах. Первое компьютерное решение (компьютерная программа) на основе принципов системной динамики появилось в начале 2000х. За десять лет путь новой методологии был достаточно длинен, для того чтобы занять лидирующее место в головах исследователей и ученых, доказать свои возможности и отразить преимущества. В устойчивом режиме прогноз классических моделей на несколько процентов лучше, но будущее развитие системной динамики связано с неспособностью традиционных методов прогнозировать кризисы" . Также важным преимуществом системной динамики для прогнозирования потребностей в трудовых ресурсах считается возможность создания аналитической платформы, описывающей рынок труда как сложную систему с обратными связями, прогнозирующую спрос и предложение, легко расширяемую для решения дополнительных возникающих задач и интегрируемую со сложными наборами данных, необходимыми для получения устойчивых решений.

) Skribans V. Preconditions of Latvian Labour Market Forecasting and Policy Analysis. APC Conference Proceedings, 2014

Анализ использования различных методов прогнозирования потребности в трудовых ресурсах [1]

Таблица 19

223

Характеристики

Модель Tichy и Devanna

Модель

Harvard

Модель

Walker

Модель

Маркова

Модель Holonic (cross-table model)

Системная

динамика

Обучение и рекрутинг

*

**

**

**

**

Прогнозирование потребностей в человеческих ресурсах

**

**

**

**

**

Внешние условия

*

*

**

**

**

**

Поток трудовых ресурсов

**

*

*

*

**

Продвижение по службе

**

**

*

**

**

**

Текучесть кадров

**

*

**

**

**

Развитие трудовых ресурсов

**

*

**

*

Принятие на работу и увольнение

*

**

**

**

**

Сложность

*

**

*

*

Обратные связи

*

**

Перспективное планирование

*

*

**

**

**

Легкость понимания и использования

*

*

**

**

Управляемость и оптимизация

*

*

**

Учитывая сложность объема и масштаба исследования, было предложено использовать системно-динамический подход для соответствия требованиям моделирования, основанный на встраивании объектов предметной области и системной динамики в единые рамки: объект используется в функциональном аспекте системы, а имитационная мо- дель интегрируется в него для моделирования аспектов в системе . Ожидаемые функциональные результаты:

  • • контуры обратной связи позволят визуализировать логику, представленную в модели и обсудить через информированные дебаты правильность структуры внедренной в модель;
  • • схематическая модельная структура позволит подтвердить правильную конфигурацию;
  • • представление высокого уровня сегментации, с явным представлением возраста, пола и времени, проведенном на каждом квалификационном уровне;
  • • понимание причинно-следственных отношений в динамике;
  • • уход от размерной противоречивости в вычислениях;
  • • объединение оценки качества данных с анализом чувствительности позволит доказать правильность модельных результатов.

Вышеизложенное дает все основания для рассмотрения методологии системной динамики как фундаментальной для моделирования прогнозирования трудовых ресурсов.

Построение математической модели для целей прогнозирования потребностей экономики в квалифицированных кадрах в рамках подхода теории системной динамики.

В терминах системной динамики: чистый поток - производная совокупного запаса (накопителя) относительно времени. Уравнения (39) и (40) служат формальным описанием двух элементов модели, где inflow и outflow - входящий и выходящий поток соответственно:

При положительном потоке в течении интервала (а,Ь),

, накопитель «стажеры» возрастает; при отрицательном потоке в течении интервала (а,Ь), , накопитель «стажеры» уменьшается;

при чистом потоке равном нулю в течении интервала (а,Ь),

, накопитель «стажеры» стационарен. Запасы накопителя увеличива- [2]

ются, когда есть приток (положительный чистый поток), исчерпываются при оттоке (отрицательном чистом потоке). Запас находится в равновесии, когда есть нулевой чистый поток. Для графической интерпретации определяется вогнутость. Отношения между вогнутостью и кривой математически определяются следующим образом: при положительной

скорости (темпе) изменения потока кривая выпукла; при

скорости изменения потока равной нулю кривая находится в точке перегиба; при положительной скорости (темпе) изменения потока кривая вогнута. Вогнутость функции относительно времени может интерпретироваться как ускорение накопления запаса, используемое для идентификации типов критических точек в функции, максимумов и минимумов.

Основываясь на математическом определении интеграла:

Вычисление поведения системы на основе среднего времени задержки: выходящий поток от задержки первого порядка линейно пропорционален запасу в накопителе:

Решение:

Алгоритм построения программно-вычислительного комплекса прогнозирования потребностей экономики в квалифицированных кадрах в рамках подхода теории системной динамики.

Процесс прогнозирования потребностей экономики в квалифицированных кадрах - процесс анализа потребностей человеческого ресурса при изменяющихся условиях и разработки последовательности операций необходимых для удовлетворения потребности современным, точным и профессиональным способом с основными этапами: анализ объема работ, трудовых ресурсов и компетенций, определение объема работ, трудовых ресурсов и компетенций в будущем, сравнительный анализ существующих параметров к будущим потребностям и выявление дисбаланса, разработка метода прогнозирования, оценка ожидаемых результатов и оценка объективности.

Ключом к созданию успешного программно-вычислительного комплекса, соответствующей целевому назначению являются четко оговоренные функциональные требования. Для прогнозирования потребности в квалифицированных кадрах в профессионального квалификационном разрезе должны удовлетворяться следующие требования:

  • • вычисление спроса и предложения в рассматриваемой области в заданном промежутке;
  • • разделение трудовых ресурсов по возрастам и полу;
  • • представление полного «квалификационного конвейера»;
  • • отражение данных: количество работников необходимых на каждом квалификационном уровне, механизм перехода с уровня на уровень, темпы рекрутинга и потерь, производительность служащих;
  • • интеграция с большими наборами данных из официальных источников;
  • • выполнение и анализ различных политик в соответствии с разработанными сценариями.

Использование программных продуктов, поддерживающих методологию системной динамики для решения задач прогнозирования потребности в квалифицированных кадрах в определенной отрас- ли/регионе, может быть описано следующим алгоритмом.

  • 1. Концептуализация:
    • • определение цели исследования;
    • • определение модельных границ и идентификация ключевых переменных;
    • • описание поведения ключевых переменных;
    • • описание основных механизмов через контуры обратной связи;
  • 2. Процесс разработки модели:
    • • конвертирование причинно-следственных диаграмм в диаграммы потоков и накопителей в графическом редакторе программного комплекса;
    • • запись уравнений темпов потоков;
    • • техническое описание (документация, архитектура, источники данных)
    • • выбор и вычисление параметров;
  • 3. Тестирование:
    • • прогон модели и тестирование динамических гипотез;
    • • анализ чувствительности;
  • 4. Реализация:
    • • анализ различных политик;
    • • интерпретация результатов в приемлемую форму.

Для более глубокого понимания алгоритма к пункту 2 следует добавить, что в программно-вычислительные комплексы для решения дифференциальных уравнений, лежащих в основе системнодинамических моделей, встроены специальные процедуры и существуют модули, отвечающие за сопоставимость исходных данных, полученных из различных источников.

  • [1] Составлена по: Izidean Aburawi и Khalid Hafeez. Planning human resource requirements to meet target customer service levels. // InternationalJournal of Quality and Service Sciences. 2013. Vol. 5. Iss: 2. pp.230 - 252.
  • [2] ) Gregoriades A. Manpower planning with system dynamics and business object. APC Conference Proceedings, 2015
 
Посмотреть оригинал
< Пред   СОДЕРЖАНИЕ   ОРИГИНАЛ   След >