автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.06, диссертация на тему:Автоматизация процессов отбора сотрудников предприятий на основе интеллектуальных методов

На правах рукописи

ииаОБ2126

САЗОНОВ Михаил Анатольевич

АВТОМАТИЗАЦИЯ ПРОЦЕССОВ ОТБОРА СОТРУДНИКОВ ПРЕДПРИЯТИЙ НА ОСНОВЕ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫХ МЕТОДОВ

Специальность 05.13.06 — Автоматизация и управление

технологическими процессами и производствами (промышленность)

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

Орел 2007

003062126

Работа выполнена в Академии ФСО России

Научный руководитель кандидат технических наук, доцент

Козачок Василий Иванович

Официальные оппоненты доктор технических наук, доцент

Еременко Владимир Тарасович

кандидат технических наук Архипов Олег Петрович

Ведущая организация Брянский государственный технический

университет

Защита состоится «27» _марта 2007 года в часов на заседании диссертационного совета Д212 18201 при Орловском государственном техническом университете по адресу 302020, РФ, г Орел, Наугорское шоссе, д 29 Факс (4862)-41-98-18, (4862)-41-66-84

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Орловского государственного технического университета

Автореферат разослан "Jé" февраля 2007 г

Ученый секретарь

диссертационного совета , * ^

доктор технических наук, /гУМ /

профессор Cs^ А И Суздальцев

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы Современный этап развития отечественных предприятий предъявляет высокие требования к процессу подбора сотрудников, обусловленные спецификой служебной деятельности и объективными ограничениями на принятие кадровых решений руководством Это приводит к необходимости совершенствования процедур подбора кадров и отбора сотрудников с использованием современных математических методов

Одним из наиболее важных элементов любого предприятия являются органы управления, функционирующие в условиях постоянно меняющейся обстановки, под воздействием неравномерных информационных потоков, с ограниченными ресурсами, что требует от сотрудников, выполняющих функции руководителя, наличия определенных качеств, позволяющих эффективно управлять персоналом подразделений

С другой стороны, специфика кадровой работы предприятий не позволяет привлекать широкий круг претендентов, поэтому для подбора сотрудников в аппарат управления, за редким исключением, используются внутренние кадровые резервы

Традиционная система подбора и расстановки руководящих кадров на предприятии характеризуется следующими особенностями

1 Низкое быстродействие, обусловленное необходимостью сбора, обобщения и представления массива изменяющейся с течением времени информации о кандидатах

2 Во многих случаях недостаточная обоснованность решений, характерная для слабоформализуемых процессов,

3 Низкая результативность, свойственная процессам принятия решений в условиях неопределенности

В настоящее время принятие решения о назначении кандидата на руководящую должность в значительной степени подвержено влиянию субъективных факторов Данные положения обуславливают высокую актуальность исследования способов снижения априорной неопределенности процесса отбора кандидатов на должности руководителей органов управления предприятий

В области проблем кадрового обеспечения и профессионального отбора сотрудников государственной службы наиболее известны работы Кибанова А Я, Борисовой Е А, Кабушкина Н И, Рака Н Г Вопросам оценивания потенциальной готовности специалистов к управленческой деятельности посвящены исследования Анцупова А Я , Гусева В В , Петрова В А, Козачка В И, Сысоева В В, Федоренко Н Ф, Шипунова С А, Шипилова А И, Андросенко М Э Проблемы создания экспертных систем и систем поддержки принятия решений для отбора сотрудников решались в работах Машкина В. И, Реймарова Г А, Лаптева Л Г , Елиной И Е , Ломова Б Ф , Кяэрст М и др

Перечисленными авторами созданы теоретические предпосылки решения научной задачи отбора сотрудников на должности руководителей,

однако представленные подходы не учитывают специфику управленческой деятельности оборонных предприятий, различие требований к руководителю в зависимости от уровня управленческой иерархии, особенности конкретной управленческой должности Кроме того, большинство методик отбора сотрудников используют психологическое тестирование или экспертные оценки, что снижает научную обоснованность рекомендуемых решений

Объект исследования - подсистема "Кадры" автоматизированной системы управления оборонным предприятием

В качестве предмета исследования рассматриваются процессы отбора сотрудников на должности руководителей

Цель исследования — повышение безошибочности и быстродействия процесса принятия кадровых решений на основе использования интеллектуальных методов

Для достижения поставленной цели, в работе поставлены и решены следующие частные научные задачи исследования

1 Анализ существующих подходов, позволяющих определять степень готовности сотрудников к выполнению функций руководителя

2 Моделирование процессов анализа готовности кандидата к эффективному выполнению функций руководителя

3 Разработка способов и приемов оценивания готовности кандидата к эффективному выполнению функций руководителя на основе интеллектуальных методов

4 Автоматизация процессов организационной поддержки решений о назначении сотрудников на руководящие должности на основе оценки уровня готовности кандидата к эффективному выполнению функций руководителя

Методы и средства исследования При решении задач использовались теория вероятности и математической статистики, методы моделировании систем, планировании экспериментов и исследования операций, теория эффективности, методы многомерного статистического анализа, искусственного интеллекта, теория автоматизированного управления

Достоверность научных положений, результатов, выводов и рекомендаций приведенных в диссертационной работе обеспечивается за счет корректного применения методов системного анализа, теории вероятности, математической статистики, непротиворечивости и воспроизводимости результатов, полученных теоретическим путем, сочетанием неформальных и формальных методов исследования, применением апробированного математического аппарата, использованием методов адекватных природе изученных явлений, обобщения накопленного опыта работы по формализации социальных процессов, достаточно полного учета многократно проверенных, в том числе и на практике, исходных данных, верификация отдельных результатов в рамках известных теоретических конструкций, широко используемых в теории автоматизированного управления

Научная новизна диссертационного исследования состоит в том что

1 Предложена обучаемая математическая модель готовности сотрудника к эффективному выполнению функций руководителя, использующая аппарат нечеткой логики, отличающаяся использованием весовых коэффициентов, вычисляемых с помощью аппарата регрессионного анализа для учета требований к определенной должности

2 Разработана методика отбора сотрудников оборонных предприятий на должности руководителей, основанная на применении методов нечеткой логики, отличающаяся комплексным использованием экспертной и статистической информации для обучения модели и позволяющая реализовать интеллектуальную поддержку деятельности должностных лиц, ответственных за принятие решения о назначении претендентов на руководящие должности

3 Разработана методика организационной поддержки кадровых решений, позволяющая проводить ранжирование альтернатив принятия решений в слабоформализованной среде, в условиях неопределенности, повысив при этом быстродействие и безошибочность подготовки решения о назначении сотрудника

Практическая значимость работы обусловлена доведением разработанных алгоритмов до реализации в виде автоматизированной системы с развитой функциональностью и демонстрации эффекта от ее применения для решения задачи отбора сотрудников в аппарат управления оборонных предприятий Использование разработанных программных средств в процессе управления предприятием позволяет повысить быстродействие и безошибочность формирования резерва выдвижения, подготовки решений о назначении сотрудника или мотивированном отказе Интерпретируемость полученных результатов и прозрачность алгоритмов ранжирования дает возможность обоснования решений, вырабатываемых разработанной системой

Реализация и внедрение результатов работы

Основные теоретические и практические результаты работы реализованы в виде программного приложения в рамках подсистемы обеспечения отбора кандидатов в аппарат управления на основе разработанных методик, входящей в состав системы поддержки деятельности кадрового подразделения Результаты работы внедрены при разработке НИОКР, выполняемых по тематическим карточкам РОСАВИАКОСМОСА Федерального государственного унитарного предприятия «Воронежский механический завод», НИОКР «Отбор сотрудников для оборонного производства» ОАО «Липецкий трактор»

Внедрение результатов исследования в практическую деятельность указанных предприятий и организаций позволило повысить безошибочность принятия обоснованных решений о назначении сотрудников на руководящие должности до допустимых значений более чем на 20% (дош = 0,083) и в 3,3 раза сократить время проведения мероприятий по отбору кандидатов (до 6 часов для группы кандидатов из 4 человек)

Апробации и публикации

Основные результаты докладывались и обсуждались на III Всероссийской научной конференции "Проблемы создания и развития информационно- телекоммуникационной системы специального назначения" (Орел, 2003),

XIII Международной научной конференции "Информатизация и информационная безопасность правоохранительных органов" (Москва, 2003), VIII Международная научно-методическая конференция вузов и факультетов телекоммуникаций (Москва-Уфа, 2004), Межрегиональной научно-технической конференции "Интеллектуальные и информационные системы" (Тула, 2004), заседании круглого стола на тему "Реформирование государственной службы и обновление кадровой политики в органах местной власти" (Орел, 2004),

XIV Международной научной конференции "Информатизация и информационная безопасность правоохранительных органов" (Москва, 2005), IV Всероссийской научной конференции "Проблемы совершенствования и развития специальной связи и информации, предоставляемых государственным органам" (Орел, 2005),

По результатам исследований опубликовано 14 научных работ (2 работы в изданиях из перечня ВАК)

Положения, выносимые на защиту

1 Обучаемая математическая модель готовности сотрудника к эффективному выполнению функций руководителя

2 Методика отбора сотрудников оборонных предприятий на должности руководителей, основанная на применении методов нечеткой логики

3 Методика организационной поддержки кадровых решений о назначении сотрудников на руководящие должности

Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения списка литературы из 96 наименований и 4 приложений на 157 страницах Основная часть работы изложена на 126 страницах, содержит 22 рисунка и 9 таблиц

ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обоснована актуальность работы, сформулированы ее цель и задачи, научная новизна, практическая значимость и основные положения, выносимые на защиту

Первая глава посвящена описанию процесса отбора кандидатов на должности руководителей, существующего на оборонных предприятиях в настоящее время Подробно рассмотрены возможности разработанных, ранее подходов и систем, позволяющих повысить обоснованность принятия решений о назначении сотрудников на должности аппарата управления предприятием

Назначение на вышестоящую должность, как правило, связано с выполнением новых руководящих функций На оборонных предприятиях традиционно отбор претендентов для назначения на должность возлагается на

аттестационную комиссию, по итогам заседания которой и принимается решение Во внимание принимаются профессиональные, деловые, морально-психологические качества кандидата, а также перспективы дальнейшего роста Подготовка решения основывается на изучении документов, результатов исследований профессионального отбора и других квалиметрических показателях, а также на основе собственного жизненного опыта лиц, принимающих решение

На сегодняшний день разработаны методики и реализованные на их основе программные средства, позволяющие вырабатывать решения о назначении на вышестоящую должность путем измерения определенных параметров Проведенные исследования показали, что они обладают следующими недостатками

- большинство методик отбора основаны на экспертных знаниях и не позволяют принимать решение в условиях отсутствия информации апостериорного характера

- разработанные в настоящее время системы автоматизации управленческой деятельности не удовлетворяют требованиям, предъявляемым спецификой деятельности оборонных предприятий, обусловленной высокой ответственностью за ошибочные решения

- в предлагаемых средствах отбора отсутствуют таких функций как структурная адаптация и обучение для конкретной должности, что не позволяет учесть особенности социальной группы кандидатов, и в значительной мере сужает диапазон применения таких систем

С учетом вышесказанного весьма важной и актуальной остается задача разработки научно-методического аппарата формирования управленческих решений по отбору кандидатов на должности руководителей в практических подразделениях на основе современных информационных технологий

Вторая глава содержит описание результатов моделирования управленческой деятельности, которая характеризуется рядом особенностей

- внешние и внутренние факторы, оказывающие влияние на эффективность управленческой деятельности подвержены изменению с течением времени,

- условия управленческой деятельности на различных уровнях иерархии имеют существенные отличия,

- при моделировании должно быть выделено множество существенных внешних и внутренних факторов, оказывающих влияние на эффективность управленческой деятельности

При исследовании процесса подбора и расстановки руководящих кадров в работе учитываются следующие ограничения

- наиболее объективным источником апостериорной информации о кандидатах являются экспертные данные,

- наиболее достоверным источником априорной информации являются методики психологического тестирования,

- время проведение отбора кандидатов на руководящие должности ограничено,

- проведение стажировки всех кандидатов на руководящие должности крайне нежелательно, а зачастую и невозможно,

- количество кандидатов на руководящие должности ограничено и, как правило, проводится в рамках списка резерва выдвижения,

- формализация четких границ пригодности и непригодности к управленческой деятельности представляет собой сложный процесс и требует значительных затрат вычислительных ресурсов

Исследование подходов к снижению априорной неопределенности отбора кандидатов подтвердило целесообразность использования при разработке модели процесса определения готовности кандидата к эффективному выполнению функций руководителя математического аппарата теории нечеткой логики, позволяющей успешно описывать ассоциативное мышление человека Алгоритм нечеткого логического вывода, реализованный на основе нечеткой модели позволяет получить четкую информацию для ранжирования (в результате дефазификации) и качественную информацию для классификации (принадлежность к классу)

В основе математической модели готовности сотрудника к эффективному выполнению функций руководителя предлагается использовать подход, определяющий потенциальную готовность к руководству V по трем параметрам

где С1 - параметр управленческой компетентности, С? — параметр социальной позиции, Сз - параметр социальной совместимости

Каждый из трех параметров определяется рядом качественных и количественных параметров

где р - измеряемый параметр, г - общее количество параметров

Для реализации в модели предложенного подхода к представим параметр потенциальной готовности к руководству II как лингвистическую переменную В терминах теории нечетких множен в и является терм-множеством и имеет три терма

с/ = /(с„с2,с,),

(1)

С,=/(р, Рг)

С2 =/(л1+1 р

С3=Ж2 -Рг)

(2)

(3)

где и' — значение лингвистической переменной С/ = "не готов к руководству",

и - значение лингвистической переменной и — "включить в резерв выдвижения", и3 - значение лингвистической переменной и = "готов к руководству"

Каждый из трех термов С/ формализуется нечетким множеством с помощью функции принадлежности

"л=2»>,> (4)

1=1

где п - номер терма, к - количество измерений, произведенных для построения функции принадлежности, ци.(и,) - коэффициент принадлежности к множеству и", значение которого находится в пределах [0 1]

Аналогично представим параметры С/, и Сз в виде лингвистических переменных

С, е(с},с?,с?) •С2е(с\,с22,с1), (5)

рЪ е (сз>сз>сз)

где с1,с12,с'3 - значения лингвистических переменных С;, С2, и С3 соответственно = "низкий уровень", с,2,с],с\ - значения лингвистических переменных С1, С2, и Сз соответственно = "средний уровень", с],с\,с\ — значения лингвистических переменных С/, С2, и Сз соответственно = "высокий уровень "

Для получения значений коэффициентов принадлежности предлагается использовать экспертную информацию, а их числовое значения вычислять на основе выражений

= (6) Мя.{и,) = к"/К, (7)

где кР — количество экспертов, утверждающих, что респондент характеризуется п-м термом, К— общее количество экспертов

С учетом (6, 7) выражение, определяющее построение входных и выходных функций принадлежности (4) приобретает вид

Л к" „-= У-*—,

ЪК и, , ^ к"

(8) (9)

Предложенная математическая модель предполагает обучение с использованием статистических данных репрезентативной выборки, полученных в результате измерения (опроса респондентов) параметров р, и экспертных данных, полученных в результате анкетирования компетентных в исследуемой области специалистов В дальнейшем на ее основе реализуется алгоритм нечеткого логического вывода, обеспечивающий подготовку и обоснование кадрового решения о назначении кандидатов на должность руководителя

Третья глава посвящена разработке методики отбора сотрудников оборонных предприятий на должности руководителей, включающей в себя алгоритмы формирования исходных данных, обучения модели и нечеткого логического вывода для получения ранжированного списка кандидатов

Обучение модели включает в себя два этапа

- структурной адаптации (отбор из предложенных тестовых методик (параметров) наиболее информативных и наименее коррелированных),

- формирования функций принадлежности (для реализации алгоритма нечеткого логического вывода)

В процессе обучения осуществляется вычисление значимых параметров и их весовых коэффициентов, формирование базы правил, используемой в алгоритме нечеткого логического вывода и формирование функций принадлежности (рис 1) которые в совокупности и являются основным результатом обучения

Этап формирования исходных данных включает

1 Получение тестовых данных Х = {х1, ,хг} по г = {1,г3} На основе тестирования достаточного количества респондентов с целью получение требуемого объема статистических данных, для дальнейшего анализа полученного массива и формируем из имеющегося г = {1, г3} такой набор г' = ^ каждому вектору параметров С,, С2 и С3, который позволил бы объективно и обоснованно проводить классификацию кандидатов без наличия априорных данных (экспертная информация) Необходимый объем выборки рассчитывается исходя из теоремы П Л Чебышева отдельно для каждого из С], С2 и

С3 при известной дисперсии В результате опрос проводится по максимальному количеству респондентов из трех полученных значений

Для приведения всех значений используемых параметров к шкале [0, 1] производится нормирование-

= (Ю)

Ртах

где р — полученное значение, предусмотренное тестовой методикой, Ртах — максимально возможное полученное значение, р' — нормированное значение

Формирование экспертных данных для обучающей выборки

Подготовка исходного комплекса тестов

_(Р,-Рг- -У_

Формирование статистических данных для обучающей выборки

Этап формирования исходных данныхJ

Регрессионны й анализ данных

блока С, (вычисление регрессионных коэффициентов)

Регрессионный анализ данных

блока С2 (вычисление регрессионных коэффициентов)

Регрессионный анализ данных

блока С3 (вычисление регрессионных коэффициентов)

1 I

Формирование блока значимых параметров Формирование блока значимых параметров с\ Формирование блока значимых параметров ^

Вычисление С/( С2, С3 для каждого респондента

обучающей выборки +

Построение входных функций принадлежности 1 -

Расчет усредненного

уровня готовности V

* ~

Этап структурной адаптации |

I При постороении используются I данные полученные в I результате опроса экспертов и

тестирования респондентов I обучающей выборки

Г'" „ С, +с,+с,

% Параметр и " ] \ используется для усредненного /, получения выходных функций так | как числовое значение (/' на этом | этапе не вычиаено

Предварительное построение выходных функций принадлежности

Оценка уровня готовности Ц

1

Формирование результирующих выходных функций принадлежности

Этап построения функций принадлежности ^

Рис 1 Методика отбора сотрудников оборонных предприятий на должности

руководителей

При наличии нескольких равнозначных шкал в тестовой методике автором предложено использовать выражение для центра тяжести выпуклой фигуры, нижней границей которой является ось абсцисс (рис 2)

Ц.Х.У1

р' = —„- при у,*0, (11)

>■1

где х, - координата точки фигуры по оси абсцисс (значение 1-й шкалы), у, - координата точки фигуры по оси ординат, п — количество шкал

J Значение шкалы т тестов 1-я шкапа i \ч ч\ \ 1 1 2-я шкапа Значение центра тяжести \ • 1 3-я шкала ■ ■ 4-я шкала \ ч \ • I 5-я шкала

10 20 30 4( 5 0 60 70 80 90 1 00

Рис 2 Использование "метода центра тяжести" для получения числового значения результата тестирования с учетом нескольких шкал в методике тестирования

Для устранения ошибок или выбросов из массива обучающей выборки использован подход, обеспечивающий удаление ненадежных оценок из общей совокупности, основанный на применении Ь и Ь' -критериев Титьена-Мура

2 Получение экспертных данных по респондентам выборки Анализ предметной области показал целесообразность использования в качестве процедуры экспертных измерений метода группового ранжирования, как не требующего трудоемкого обучения экспертов Основным недостатком является трудность в построении ранжировки при количестве объектов более 10-15 Однако, этот недостаток нивелируется небольшим числом рангов I = 3

При групповом ранжировании по каждому респонденту из выборки, используемой для обучения получаем экспертные данные следующего вида

х„ е^, 1 = 1,3 - принадлежность «-го респондента одному из г классов уровня готовности эффективно выполнять функции руководителя,

С„,€ = 1,3 — принадлежность значения параметра уровня управленческой компетентности кандидата одному из $ классов

Сп1 <= \\>],] = 1,3 - принадлежность значения параметра уровня социальной позиции кандидата одному из) классов

С„3е и/,3,5 = 1,3 - принадлежность значения параметра уровня социальной совместимости кандидата одному из I классов

При проведении экспертного опроса использована шкала порядка с тремя значениями уровней (высокий, средний, низкий) Этап структурной адаптации включает

1 Регрессионный анализ, используемый для определение значимости каждого параметра векторов С,,С2 и ^э > позволяет определить информативность вклада каждой тестовой методики (качественного показателя) в скалярное значение результирующего вектора На основе метода наименьших квадратов с использованием исходных данных рассчитываются регрессионные коэффициенты всех параметров, являющиеся независимыми переменными в уравнении регрессии В качестве зависимой переменной используется экспертные оценки Результатом использования регрессионного анализа является новый вектор параметров для каждого С, ,С2 и С3

2 Определение нового набора г' = значимых параметров

и'(р1, р2 рг,) на основе регрессионного анализа

Из первичного вектора г исключаются параметры, регрессионные коэффициенты которых в процентном соотношении меньше заданной ошибки классификации

где а - допустимая ошибка классификации

Этап формирование функций принадлежности

Для описания функций принадлежности используется подход, основанный на их косвенном задании Для построения функций принадлежности множеств С|,С2 и С3 предложен способ, использующий как экспертные оценки, так и статистические данные, сущность которого заключается в вычислении для каждого респондента степеней принадлежности к термам множеств С,,С2 и С3 на основе экспертных оценок и вычислении соотвехс!-вующих числовых значений на основе тестовых методик Степень принадлежности к терму множества входных функций вычисляется на основе выражения

г, е г'если Ь, > а^Ь,

(12)

г й г' если Ь1

1-1

где с - числовое значений параметра, п' - количество экспертов, утверждающих, что респондент характеризуется г-м термом, К - общее количество экспертов

Каждому респонденту присваивается три степени принадлежности к термам, по каждому из входных значений С,,С2,С3 (рис 2)

Степень принадлежности ко второму терму

Степень принадлежности к первому терму

Рис 2 Формирование функций принадлежности по результатам оценивания одного респондента

Для вычисления степеней принадлежности //(с) используются экспертные оценки, полученные на первом этапе обучения модели

Полученные оценки линейно аппроксимируются Результатом аппроксимации являются линейно описанные функции принадлежности по всем трем термам каждого нечеткого множества входных переменных С,, С2, С3 (в выборке семь респондентов) (рис 3)

-А------ Функция принадлежности терма «не назначать»

—о------- Функция принадлежности терма «включить врезерв выдвижения»

в функция принадлежности терма «назначить»

Рис 3 Вид функций принадлежности по результатам оценивания всех респондентов

Описанный способ позволяет учесть уровень управленческой иерархии респондентов, водящих в обучающей выборке К достоинствам предложенного способа можно отнести возможность получения более точных экспертных оценок за счет привязки к конкретным объектам и построение функций принадлежности именно для той социальной группы, респонденты которой участвовали в выборке

Функция каждого терма нечеткого множества формируется последовательностью пар значений координат точек кривой аппроксимации, что упрощает программную реализацию алгоритма при машинном моделировании (рис 4) При построении выходных функции принадлежности для множества и (уровень готовности к эффективному выполнению функций руководителя) предлагается использовать способ, примененный при построении входных функций В качестве усредненного числового значения уровня готовности С/' вычисляется среднеарифметическое параметров С,,С2 и С3 полученных для каждого респондента Сформированные выходные функции принадлежности позволяют реализовать алгоритм нечеткого логического вывода и получить необходимые числовые значения переменных [/, с использованием которых формируются результирующие функций принадлежности, что устраняет искажения, внесенные аддитивной сверткой С1,С2 и

С3

На основе экспертно сформированной базы правил и полученных в процессе обучения функций принадлежности реализован нечеткий алгоритм фазификации и дефазификации, позво-нат входных функций принадлежности ляющий формировать ранжированный

список кандидатов Решение о принадлежности кандидата к одному из классов принимается на основе значения коэффициентов принадлежности, соответствующих полученному числовому значению V.

X е Ж„ ц1 —> шах (21)

При равенстве коэффициентов принадлежности двух соседних термов принимается решение о соответствии оценки кандидата к классу более низкого уровня

Методика организационной поддержки кадровых решений о назначении сотрудников на руководящие должности, реализована с использованием, как экспертных данных, так и результатов психологического тестирования респондентов на этапе обучения модели, что позволяет подготовить систему для реализации отбора (рис 5) В дальнейшем, при отборе сотрудников на должность руководителя, каждый кандидат проходит психологическое тестирование, результаты которого обрабатываются на основе нечеткого алгоритма Сформированный ранжированный список кандидатов на вакантную должность позволяет лицу, принимающему решение сделать выводы о готовности кандидатов к назначению на вакантную должность.

Рис 5 Методика организационной поддержки кадровых решений о назначении сотрудников на руководящие должности

В четвертой главе произведена оценка эффективности разработанной методики организационной поддержки кадровых решений и результатов ее практического применения при отборе руководителей на оборонных предприятиях Исследования, проведенные в первых четырех подразделениях показали, что при традиционном подходе к отбору имеют место существенные ошибки первого и второго рода (табл 1)

Таблица 1

Сравнительный анализ методик отбора__

Номер подразделения 1 2 3 4 5

Количество сотрудников участвовавших в отборе

21 20 21 19 24

0,19 0,1 0,19 0,31 -

Й2 0,28 0,2 0,143 0,158 0,083

Длительность отбора (месяцы) 15 11 16 12 3

Процесс отбора длился от одного до трех месяцев В результате неудачных назначений управляемость подразделениями падала, что требовало дополнительного контроля Смена руководителей отрицательно сказывалась на вновь назначенных Несколько сотрудников, предложенных к назначению на должности руководителей на протяжении исследуемого периода работы не смогли в полной мере справиться со своими обязанностями Опыт реализации разработанной методики в пятом подразделении показал, что кандидаты, рекомендованные к назначению на должности управленцев, как правило, успешно справляются со своими функциями (2 из 24 назначенных не справились с обязанностями) Результаты сравнительного анализа разработанной методики с аналогами представлены в таблице 2

Таблица 2

Данные сравнительного анализа методик оценивания _

Частный показатель эффективности Разработанная методика Методика "Позиция" Методика "Персона"

Функция структурной адаптации (Р\) + - +

Функция обучения (К2) + - -

Функция ранжирования (Рз) + + -

Функция классификации (/м) + + +

Функция априорного оценивания (/"5) + + -

Вероятность ошибки 0,083 0,111 Нет данных

Время функционирования (для 4 кандидатов) 6 24 Нет данных

Фактическое время обучения модели с учетом всех этапов сбора и обработки информации составило 153 часа при численносш обучающей выборки 120 человек Повторном использовании методики не требует обучения и время значительно сокращается При расчете времени функционирования методики НВК "Позиция" учитывалась длительность опроса кандидатов и время получения результатов по каналу Internet (ответ отсылается в течении суток) Время обучения методики НВК "Позиция" как процесс разработки и апробации тестов оценить не удалось

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ РАБОТЫ

1 На основе анализа управленческой деятельности сформулирована задача отбора сотрудников на должности руководителей с применим аппарата нечеткой логики При формировании вектора параметров влияющих на исследуемый процесс во внимание принимались профессиональные, деловые, морально-психологические качества кандидата, а также перспективы дальнейшего роста, анализировались документы, результаты исследований профессионального отбора и другие квалиметрические показатели, оказывающие влияние на процесс принятия решения

2 Реализован алгоритм сбора исходной информации в виде статистических данных, представляющий первый этап обучения модели В результате измерения параметров р, (тестирования респондентов обучающей выборки) и опроса экспертов формируются блоки статистических и экспертных данных

3 Предложена обучаемая математическая модель процесса определения готовности кандидата к эффективному выполнению функций руководителя, основанная на методах нечеткой логики, использующая весовые коэффициенты, вычисляемые с помощью аппарата регрессионного анализа для учета требований к определенной должности Модель отражает комбинированный подход к оцениванию сотрудников, объединяющий экспертную информацию и статистические данные, на этапе формирования функций принадлежности

4 Разработана методика отбора сотрудников оборонных предприятий на должности руководителей, основанная на применении аппарата нечеткой логики, отличающаяся комплексным использованием экспертной и статистической информации и позволяющая реализовать интеллектуальную поддержку деятельности должностных лиц, ответственных за принятие решения о назначении претендентов на руководящие должности

5 Предложен алгоритм адаптации исходных параметров, являющийся вторым этапом обучения модели, позволяющий исключить неинформативные параметры и рассчитать весовые коэффициенты информативных параметров на основе регрессионного анализа и экспертных данных Каждый набор информативных параметров с рассчитанными весовыми коэффициентами характеризует конкретную должность и используется при реализации алгоритма нечеткого логического вывода

6 Предложен алгоритм формирования функций принадлежности, являющийся третьим этапом обучения модели Способ создании групп функций принадлежности, реализованный в алгоритме заключается в использовании результатов тестирования респондентов обучающей выборки и экспертной информации Алгоритм нечеткого логического вывода, функционирующий на основе сформированных функций принадлежности позволяет получить четкую информацию для ранжирования (в результате дефазифика-ции) и качественную информацию для классификации (принадлежность к классу)

7 Разработана методика организационной поддержки кадровых решений о назначении сотрудников на руководящие должности, позволяющая проводить ранжирование альтернатив принятия решений в слабоформализо-ванной среде, в условиях неопределенности, повысив при этом быстродействие и безошибочность подготовки решения о назначении сотрудника

8 На основе требований заказчиков разработан программный комплекс "WEB-Кадры" с модулем ранжирование кандидатов на должности руководителей "FuzzyRang", позволяющий автоматизировать организационную поддержку кадровых решений о назначении сотрудников на руководящие должности или мотивированном отказе Использование разработанных программных средств в процессе управления предприятием позволяет повысить быстродействие и безошибочность формирования резерва выдвижения, подготовки решений о назначении сотрудника или мотивированном отказе Интерпретируемость полученных результатов и прозрачность алгоритмов ранжирования дает возможность обоснования решений, вырабатываемых разработанной системой Программный модуль "FuzzyRang" зарегистрирован в ФГУ ФИПС (регистрационный номер 2007610515 от 31 01 2007)

Основные результаты диссертации опубликованы в следующих работах

1 Сазонов М А О подходах к реализации интеллектуальной поддержки в системах управления [Текст] / М А Сазонов, В И Козачок //Проблемы создания и развития информационно-телекоммуникационной системы специального назначения 3-я Всероссийская науч конф 11-12 февраля 2003 г Часть 2 - Орел Академия ФАПСИ, 2003 - С 18-19.

2 Сазонов М А Интеллектуальная поддержка должностного лица по отбору кандидатов на замещение вакантных должностей [Текст] / М А Сазонов, В И Козачок // Реформирование государственной службы и обновление кадровой политики в органах местной власти (материалы заседания "круглого стола") - Орел Изд-во ОРАГС , 2004 -С 199 — 206

3 Сазонов М А Проблемы разработки модели процесса принятия решения руководителем подразделения [Текст]/М А Сазонов, В И Козачок, И А Сенотрусов// Информатизация и информационная безопасность правоохранительных органов XIII Международная науч конф 25-26 мая 2004 г - М Академия управления МВД РФ, 2004 - С 43-45

4 Сазонов М А Методика выбора профессионально значимых качеств для оценки уровня компетентности сотрудника па основе однофакторного дисперсионного анализа [Текст] / М А Сазонов, В И Козачок // VIII Международная научно-методическая конференция вузов и факультетов телекоммуникаций Труды конф - Москва-Уфа МТУСИ, 2004 - С 216-219

5 Сазонов М А Разработка информационной системы для кадровых подразделений на платформе "PHP-MySQL" [Текст] / М А Сазонов, В И Козачок, И Н. Нарожный //Интеллектуальные и информационные системы Межрегиональная науч-техн конф -Тула, 2004 - С 41-44.

6 Сазонов М А Алгоритм оценки валидности тестов на основе факторного анализа [Текст] / М А Сазонов, В И Козачок //Информационные технологии моделирования и управления Науч -техн журнал -Воронеж "Научная книга", 2005 -№2(20) -С 204-209

7 Сазонов М А Поддержка принятия управленческих решений на основе методов распознавания образов [Текст] / М А Сазонов, Н Т Крылов //Проблемы совершенствования и развития специальной связи и информации, предоставляемых государственным органам Материалы 4-й Всероссийской научной конференции 10-11 февраля 2005 Часть 2 - Орел, Академия ФСО, 2005 -С 251 -252

8 Сазонов М А Алгоритм ранжирования претендентов на должность руководителя на основе нечеткого логического вывода [Текст] / М А Сазонов, В И Козачок //Наука и образование 2005 Материалы всероссийской научно-практической конференции В 3-х ч Ч III — Нефтекамск РИО БашГУ, 2006 - С 123-129

9 Сазонов М А Модель процесса определения готовности кандидата к эффективному выполнению функций руководителя на основе аппарата нечеткой логики [Текст]// Информационные технологии моделирования и управления Науч -техн журнал - Воронеж "Научная книга", 2006 - № 3(28) - С 320-323

10 Сазонов М А Методика отбора сотрудников на руководящие должности оборонных предприятий на основе аппарата нечеткой логики [Текст] // Информационные технологии в науке, образовании и производстве (ИТНОП) Материалы II Международной науч -техн конф 25-26 мая 2006 года -Орел ОПТУ, 2006 - С 178-183

11 Сазонов М А Комбинированная методика формирования функций принадлежности для реализации алгоритма нечеткого логического вывода при отборе сотрудников оборонных предприятий на должности руководителей [Текст] // Системы управления и информационные технологии Науч-техн журнал -Воронеж "Научная книга" 2006, N3 1(25) -С 187-190

12 Сазонов М А Система интеллектуальной поддержки процесса отбора сотрудников оборонных предприятий на должности руководителей [Текст] // Вестник компьютерных и информационных технологий Науч-техн и производственный журнал - М . "Издательство"Машиностроение", 2006 №11 -С 24-29

13.Сазонов М А Отбор сотрудников предприяшм па руководящие должности как элемент обеспечения безопасности [Текст] / М А Сазонов, В И Козачок // Информация и безопасность - Воронеж ВГТУ, Декабрь 2006 №2 -С 24-27

14 Программа ранжирования кандидатов на должности руководителей "FuzzyRang" [Текст] Свидетельство об официальной регистрации программ для ЭВМ №2007610515 (ФГУФИПС)/М А Сазонов, В. И Козачок, М Н Стукалов Дата регистрации от 31 01 2007

Сазонов Михаил Анатольевич

Автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

Подписано в печать 26 02 2007 г Формат 60x84/16 Печать офсетная Бумага офсетная Гарнитура "Times New Roman" Уел печ л 1 Тираж 100 экз Заказ №95

Отпечатано в типографии Академии ФСО России 302034, г Орел, ул Приборостроительная, 35

ВВЕДЕНИЕ.

1 ОБЗОР ПОДХОДОВ К ОТБОРУ СОТРУДНИКОВ НА ДОЛЖНОСТЬ РУКОВОДИТЕЛЯ.

1.1 Исследование проблемы отбора сотрудников оборонных предприятий, анализ существующих систем и методик.

1.2 Классификация методов и подходов к организации процесса отбора сотрудников на руководящие должности.

1.3 Постановка задачи диссертационного исследования.

2 ИССЛЕДОВАНИЕ ПРОЦЕССА ФОРМИРОВАНИЯ РЕШЕНИЯ О НАЗНАЧЕНИИ СОТРУДНИКА НА ДОЛЖНОСТЬ РУКОВОДИТЕЛЯ.

2.1 Особенности процесса управления в социальных системах.

2.2 Подходы к формализации процесса формирования решения о назначении сотрудника на руководящую должность.

2.3 Математическая модель готовности кандидата к эффективному выполнению функций руководителя.

3 РАЗРАБОТКА МЕТОДИКИ ОТБОРА СОТРУДНИКОВ ОБОРОННЫХ ПРЕДПРИЯТИЙ НА ДОЛЖНОСТИ РУКОВОДИТЕЛЕЙ.

3.1 Характеристика процесса измерения уровня готовности кандидатов к управленческой деятельности.

3.2 Методика отбора сотрудников оборонных предприятий на должности руководителей.

3.3 Методика организационной поддержки кадровых решений о назначении сотрудников на руководящие должности.

4 ОЦЕНКА ЭФФЕКТИВНОСТИ МЕТОДИКИ ОРГАНИЗАЦИОННОЙ ПОДДЕРЖКИ КАДРОВЫХ РЕШЕНИЙ О НАЗНАЧЕНИИ СОТРУДНИКОВ НА РУКОВОДЯЩИЕ ДОЛЖНОСТИ.

4.1 Результаты практического внедрения методики организационной поддержки кадровых решений о назначении сотрудников на руководящие должности.

4.2. Оценка эффективности методики организационной поддержки кадровых решений о назначении сотрудников на руководящие должности.

4.3. Разработка научно-практических предложений по применению методики организационной поддержки кадровых решений.

Современный этап предъявляет высокие требования к процессу подбора сотрудников предприятий, обусловленные спецификой служебной деятельности и объективными ограничениями на принятие кадровых решений руководством предприятия, что приводит к необходимости совершенствования процедур подбора кадров и отбора сотрудников с использованием современных математических методов.

Одним из наиболее важных элементов любого предприятия являются органы управления, функционирующие в условиях постоянно меняющейся обстановки, под воздействием неравномерных информационных потоков, с ограниченными ресурсами, что требует от сотрудников, выполняющих функции руководителя, наличия определенных качеств, позволяющих эффективно управлять персоналом подразделений.

С другой стороны, специфика кадровой работы предприятий не позволяет привлекать широкий круг претендентов, поэтому для подбора сотрудников в аппарат управления, за редким исключением, используются внутренние кадровые резервы.

Традиционная система подбора и расстановки руководящих кадров на предприятии характеризуется следующими особенностями:

1. Низкое быстродействие, обусловленное необходимостью сбора, обобщения и представления массива изменяющейся с течением времени информации о кандидатах.

2. Во многих случаях недостаточная обоснованность решений, характерная для слабоформализуемых процессов;

3. Низкая результативность, свойственная процессам принятия решений в условиях неопределенности.

В настоящее время принятие решения о назначении кандидата на руководящую должность в значительной степени подвержено влиянию субъективных факторов. Данные положения обуславливают высокую актуальность исследования способов снижения априорной неопределенности процесса отбора кандидатов на должности руководителей органов управления предприятий.

В области проблем кадрового обеспечения и профессионального отбора сотрудников государственной службы наиболее известны работы Кибанова А. Я., Борисовой Е. А., Кабушкина Н. И., Рака Н. Г. Вопросам оценивания потенциальной готовности специалистов к управленческой деятельности посвящены исследования Анцупова А. Я., Гусева В. В., Петрова В. А., Козачка В. И., Сысоева В. В., Федоренко Н. Ф., Шипунова С. А., Шипилова А. И., Андросенко М. Э. Проблемы создания экспертных систем и систем поддержки принятия решений для отбора сотрудников решались в работах Машкина В. И., Реймарова Г. А., Лаптева Л. Г., Елиной И. Е., Ломова Б. Ф., Кяэрст М. и др.

Перечисленными авторами созданы теоретические предпосылки решения научной задачи отбора сотрудников на должности руководителей, однако представленные подходы не учитывают специфику управленческой деятельности оборонных предприятий, различие требований к руководителю в зависимости от уровня управленческой иерархии, особенности конкретной управленческой должности. Кроме того, большинство методик отбора сотрудников используют психологическое тестирование или экспертные оценки, что снижает научную обоснованность рекомендуемых решений.

Объект исследования - подсистема "Кадры" автоматизированной системы управления оборонным предприятием.

В качестве предмета исследования рассматриваются процессы отбора сотрудников на должности руководителей.

Цель исследования - повышение безошибочности и быстродействия процесса принятия кадровых решений на основе использования интеллектуальных методов.

Для достижения поставленной цели, в работе поставлены и решены следующие частные научные задачи исследования:

1. Анализ существующих подходов, позволяющих определять степень готовности сотрудников к выполнению функций руководителя.

2. Моделирование процессов анализа готовности кандидата к эффективному выполнению функций руководителя.

3. Разработка способов и приемов оценивания готовности кандидата к эффективному выполнению функций руководителя на основе интеллектуальных методов.

4. Автоматизация процессов организационной поддержки решений о назначении сотрудников на руководящие должности на основе оценки уровня готовности кандидата к эффективному выполнению функций руководителя.

Методы и средства исследования. При решении задач использовались теория вероятности и математической статистики, методы моделировании систем, планировании экспериментов и исследования операций, теория эффективности, методы многомерного статистического анализа, искусственного интеллекта, теория автоматизированного управления.

Достоверность научных положений, результатов, выводов и рекомендаций приведенных в диссертационной работе обеспечивается: за счет корректного применения методов системного анализа, теории вероятности, математической статистики; непротиворечивости и воспроизводимости результатов, полученных теоретическим путем, сочетанием неформальных и формальных методов исследования; применением апробированного математического аппарата; использованием методов адекватных природе изученных явлений; обобщения накопленного опыта работы по формализации социальных процессов; достаточно полного учета многократно проверенных, в том числе и на практике, исходных данных, верификация отдельных результатов в рамках известных теоретических конструкций, широко используемых в теории автоматизированного управления.

Научная новизна диссертационного исследования состоит в том что:

1. Предложена обучаемая математическая модель готовности сотрудника к эффективному выполнению функций руководителя, использующая аппарат нечеткой логики, отличающаяся использованием весовых коэффициентов, вычисляемых с помощью аппарата регрессионного анализа для учета требований к определенной должности.

2. Разработана методика отбора сотрудников оборонных предприятий на должности руководителей, основанная на применении методов нечеткой логики, отличающаяся комплексным использованием экспертной и статистической информации для обучения модели и позволяющая реализовать интеллектуальную поддержку деятельности должностных лиц, ответственных за принятие решения о назначении претендентов на руководящие должности.

3. Разработана методика организационной поддержки кадровых решений, позволяющая проводить ранжирование альтернатив принятия решений в слабоформализованной среде, в условиях неопределенности, повысив при этом быстродействие и безошибочность подготовки решения о назначении сотрудника.

Практическая значимость работы обусловлена доведением разработанных алгоритмов до реализации в виде автоматизированной системы с развитой функциональностью и демонстрации эффекта от ее применения для решения задачи отбора сотрудников в аппарат управления оборонных предприятий. Использование разработанных программных средств в процессе управления предприятием позволяет повысить быстродействие и безошибочность формирования резерва выдвижения, подготовки решений о назначении сотрудника или мотивированном отказе. Интерпретируемость полученных результатов и прозрачность алгоритмов ранжирования дает возможность обоснования решений, вырабатываемых разработанной системой.

Реализация и внедрение результатов работы

Основные теоретические и практические результаты работы реализованы в виде программного приложения в рамках подсистемы обеспечения отбора кандидатов в аппарат управления на основе разработанных методик, входящей в состав системы поддержки деятельности кадрового подразделения. Результаты работы внедрены при разработке НИОКР, выполняемых по тематическим карточкам РОСАВИАКОСМОСА Федерального государственного унитарного предприятия «Воронежский механический завод»; НИОКР «Отбор сотрудников для оборонного производства» ОАО «Липецкий трактор».

Внедрение результатов исследования в практическую деятельность указанных предприятий и организаций позволило повысить безошибочность принятия обоснованных решений о назначении сотрудников на руководящие должности до допустимых значений более чем на 20% {qoia = 0,083) и в 3,3 раза сократить время проведения мероприятий по отбору кандидатов (до 6 часов для группы кандидатов из 4 человек).

Апробации и публикации

Основные результаты докладывались и обсуждались на III Всероссийской научной конференции "Проблемы создания и развития информационно- телекоммуникационной системы специального назначения" (Орел, 2003); XIII Международной научной конференции "Информатизация и информационная безопасность правоохранительных органов" (Москва, 2003); VIII Международная научно-методическая конференция вузов и факультетов телекоммуникаций (Москва-Уфа, 2004); Межрегиональной научно-технической конференции "Интеллектуальные и информационные системы" (Тула, 2004); заседании круглого стола на тему "Реформирование государственной службы и обновление кадровой политики в органах местной власти" (Орел, 2004); XIV Международной научной конференции "Информатизация и информационная безопасность правоохранительных органов" (Москва, 2005); IV Всероссийской научной конференции

Проблемы совершенствования и развития специальной связи и информации, предоставляемых государственным органам" (Орел, 2005);

По результатам исследований опубликовано 14 научных работ (2 работы в изданиях из перечня ВАК).

Положения, выносимые на защиту:

1. Обучаемая математическая модель готовности сотрудника к эффективному выполнению функций руководителя.

2. Методика отбора сотрудников оборонных предприятий на должности руководителей, основанная на применении методов нечеткой логики.

3. Методика организационной поддержки кадровых решений о назначении сотрудников на руководящие должности.

Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения списка литературы из 96 наименований и 4 приложений на 157 страницах. Основная часть работы изложена на 126 страницах, содержит 22 рисунка и 9 таблиц.

Выводы по четвертой главе

На основе требований заказчиков разработан программный комплекс ""\¥ЕВ-Кадры" с модулем ранжирование кандидатов на должности руководителей 'ТиггуКш^", позволяющий автоматизировать организационную поддержку кадровых решений о назначении сотрудников на руководящие должности или мотивированном отказе. Использование разработанных программных средств в процессе управления предприятием позволяет повысить быстродействие и безошибочность формирования резерва выдвижения, подготовки решений о назначении сотрудника или мотивированном отказе. Интерпретируемость полученных результатов и прозрачность алгоритмов ранжирования дает возможность обоснования решений, вырабатываемых разработанной системой. Практическое использование разработанной методики в дальнейшем позволит не только обеспечивать выработку обоснованных решений по формированию аппарата управления, но и исследовать процесс эффективной управленческой деятельности, выявлять устойчивые закономерности и правила. Методика отбора сотрудников на должности руководителей может быть использована и в других целях, например:

- для выявления неформальных лидеров в коллективах;

- для отслеживания динамики уровня готовности сотрудников к управленческой деятельности;

- для оптимального распределения сотрудников организаций и предприятий в зависимости от выявленных предрасположенностей;

- для планирования мероприятий по повышению квалификации аппарата управления т.д.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Одной из приоритетных задач решаемых в ходе реформирования федеральных органов является повышение оперативности и обоснованности принимаемых решений. Решение этой задачи возможно лишь в условиях активного использования и практического внедрения новых информационных технологий как в области автоматизации рутинных задач, так и в области обеспечения и поддержки принятия управленческих решений. Основная доля ответственности по обеспечению, принятию и реализации управленческих решений возлагается на кадровые подразделения оборонных предприятий и организаций. В этих условиях сложно переоценить, важность принимаемых решений по формированию аппарата управления. Разработанная автором методика позволяет обеспечить выработку обоснованных рациональных решений о назначении кандидатов на руководящие должности.

В процессе работы получены следующие результаты:

1. На основе анализа управленческой деятельности сформулирована задача отбора сотрудников на должности руководителей с применим аппарата нечеткой логики. При формировании вектора параметров влияющих на исследуемый процесс во внимание принимались профессиональные, деловые, морально-психологические качества кандидата, а также перспективы дальнейшего роста, анализировались документы, результаты исследований профессионального отбора и другие квалиметрические показатели, оказывающие влияние на процесс принятия решения.

2. Реализована технология сбора исходной информации в виде статистических данных, представляющая первый этап обучения модели. В результате измерения параметров (тестирования респондентов обучающей выборки) и опроса экспертов формируются блоки статистических и экспертных данных.

3. Предложена обучаемая математическая модель процесса определения готовности кандидата к эффективному выполнению функций руководителя, основанная на методах нечеткой логики, использующая весовые коэффициенты, вычисляемые с помощью аппарата регрессионного анализа для учета требований к определенной должности. Модель отражает комбинированный подход к оцениванию сотрудников, объединяющий экспертную информацию и статистические данные, на этапе формирования функций принадлежности.

4. Предложен алгоритм адаптации исходных параметров, являющийся вторым этапом обучения модели, позволяющий исключить неинформативные параметры и рассчитать весовые коэффициенты информативных параметров на основе регрессионного анализа и экспертных данных. Каждый набор информативных параметров с рассчитанными весовыми коэффициентами характеризует конкретную должность и используется при реализации алгоритма нечеткого логического вывода.

5. Предложен алгоритм формирования функций принадлежности, являющийся третьим этапом обучения модели. Способ создании групп функций принадлежности, реализованный в алгоритме заключается в использовании результатов тестирования респондентов обучающей выборки и экспертной информации. Алгоритм нечеткого логического вывода, функционирующий на основе сформированных функций принадлежности позволяет получить четкую информацию для ранжирования (в результате дефазификации) и качественную информацию для классификации (принадлежность к классу).

6. Разработана методика отбора сотрудников оборонных предприятий на должности руководителей, основанная на применении аппарата нечеткой логики, отличающаяся комплексным использованием экспертной и статистической информации и позволяющая реализовать интеллектуальную поддержку деятельности должностных лиц, ответственных за принятие решения о назначении претендентов на руководящие должности.

7. Разработана методика организационной поддержки кадровых решений о назначении сотрудников на руководящие должности, позволяющая проводить ранжирование альтернатив принятия решений в слабоформализованной среде, в условиях неопределенности, повысив при этом быстродействие и безошибочность подготовки решения о назначении сотрудника.

8. На основе требований заказчиков разработан программный комплекс "WEB-Кадры" с модулем ранжирование кандидатов на должности руководителей "FuzzyRang", позволяющий автоматизировать организационную поддержку кадровых решений о назначении сотрудников на руководящие должности или мотивированном отказе. Использование разработанных программных средств в процессе управления предприятием позволяет повысить быстродействие и безошибочность формирования резерва выдвижения, подготовки решений о назначении сотрудника или мотивированном отказе. Интерпретируемость полученных результатов и прозрачность алгоритмов ранжирования дает возможность обоснования решений, вырабатываемых разработанной системой. Программный модуль "FuzzyRang" зарегистрирован в ФГУ ФИПС (регистрационный номер № 2007610515 от 31.01.2007).

Анализ полученных научных и практических результатов показал перспективы использования нечеткой логики в решении задач управления персоналом. Одним из направлений дальнейших исследований является совершенствование предложенных методик, сравнительный анализ с другими методами искусственного интеллекта.

1. Сергеев Г. Оборонный щит державы выставлен на торги // Москва: Парламентская газета. 2005. - 5 августа2. http://ia.vpk.ru/localfonds/cademo/regmat/5fin/5l2002305.htm

2. О приватизации государственного и муниципального имущества: Федеральный закон № 178-ФЗ. М.: принят Государственной Думой РФ от 21 декабря 2001 г//.4. http://www.vpk-news.ru/oldversion/ default.asp?prsign=archive. 2003.09.0401

3. О несостоятельности (банкротстве): Федеральный закон № 127-ФЗ. М.: принят Государственной Думой РФ от 1 октября 2003 г. //Российская газета № 3312. 2003. - 3 октября.

4. Фадейкина Н. Ф. Антикризисное управление на предприятиях оборонно-промышленного комплекса: проблемы и пути их решения// Сибирская финансовая школа. 2005. - №3. - С.3-10.

5. Об утверждении положения о военно-промышленной комиссии при правительстве российской федерации и ее состава: Постановление Правительства РФ от 07.05.2006 N 278,2006. 12 с.

6. Трудовой кодекс Российской Федерации: Федеральный закон от 30.12.2001 N 197-ФЗ. М.: принят Государственной Думой РФ 21.12.2001.

7. Положение о порядке замещения должностей профессорско-преподавательского состава образовательных учреждений высшего профессионального образования РФ: М.: Министерство образования РФ № 167 от 6 августа 1999 года.

8. О высшем и послевузовском профессиональном образовании Федеральный закон N 125-ФЗ: принят Государственной Думой РФ от 22.августа.1996 г

9. Об утверждении Положения о Министерстве образования и науки Российской Федерации: Постановление Правительства Российской

10. Федерации от 15 июня 2004 г. N 280 г. Москва.// Российская газета №3507. -2004. 22 июня.

11. Люгер Джордж., Ф Искусственный интеллект: стратегии и методы решения сложных проблем, 4-е издание.: Пер. с англ. Издательский дом "Вильяме", 2003.-864 с.

12. Борисов В. В, Бычков И. А., Дементьев А. В. и др. Компьютерная поддержка сложных организационно-технических систем. М.: Горячая линия - Телеком, 2002. - 154 с.

13. Оссовский С. Нейронные сети для обработки информации/Пер с польского И.Д. Рудинского. М.: Финансы и статистика,2002. - 344 с.

14. Ярушкина Н.Г. Основы теории нечетких и гибридных систем: Учеб. пособие. М.: Финансы и статистика,2004. - 320 с.

15. Фатхутдинов Р. А. Управленческие решения: 5-е изд., перераб. и доп. М.:ИНФРА-М. - 2002. - 314 с.

16. Черноруцкий И.Г. Методы принятия решений. СПб.: БХВ-Петербург, 2005.-416 с.

17. Варфоломеев В. И., Воробьев С. Н. Принятие управленческих решений: Учебное пособие для вузов. М.:КУДИЦ-ОБРАЗ, 2001. - 288 с.

18. Спицнадель В. Н. Теория и практика принятия оптимальных решений. СПб.: Издательский дом "Бизнес-пресса", 2002. - 394 с.

19. Попов А. А., Телушкин И. М., Бушуев С. Н. Основы общей теории систем. Часть II. СПб: ВАС, 1992. - 332 с.

20. Управление персоналом организации/И.А.Баткаева, И.Е.Ворожейкин и др.; под ред. А.Я.Кибанова М.: ИНФРА-М, 2002. 638 с.

21. Кукушкин A.A. Системы искусственного интеллекта. Пособие. -Орел: Академия ФАПСИ, 2001.-172 с.

22. Венцель Е. С. Исследование операций. Задачи, принципы, методология. М.: Высшая школа, 2001. - 208 с.

23. Реймаров Г. А. Два подхода к оценке персонала. // Управление персоналом, № 4. 1999. - с. 31 - 38

24. Дадивердин И.Г. Розенбаум М.Д. Комплексная психологическая оценка профессионализма профессионально-производственного объединения // Психологический журнал. 1995.-№3.

25. Тарасов В.К. Персонал технология: отбор и подготовка менеджеров. Л.:Машиностороение, ленинградское отделение, 1989

26. Андреев C.B. Кадровый потенциал и проблемы занятости в условиях перехода России к рыночным отношениям. М.: Институт социологии, 1997

27. Ланге X. "Люфтганза". Программа работы с персоналом // Человек и труд.- 1993. -№12.

28. Джордж М. Аттестация государственных служащих в Англии // Человек и труд. 2001.-№3.

29. Табель регулярной аттестации сотрудников ООН категории "специалисты" и выше // Государственная служба: Кадровая политика. Зарубежный опыт. 1995. - Вып.2

30. Борисова Е. А. Оценка и аттестация персонала. СПб.: Питер, 2002. - 256 с.

31. Половинко B.C. Субъекты оценки персонала // Вестник Омского университета. -1998.- Вып.4

32. Кибанов А.Я. Дуракова И.Б. Управление персоналом организации: отбор и оценка при найме, аттестация: Учебное пособие для студентов вузов. М.: Издательство "Экзамен", 2003. - 336 с.

33. Магура М. И. Курбатова М. Б. Оценка работы персонала, подготовка и проведение аттестаций. М.: ЗАО "бизнес-школа "Интел-Синтез", 2002. -176 с.

34. Джексон П. Введение в экспертные системы. :Пре. с англ. :Уч. Пос. М.: Издательский дом "Вильяме", 2001. - 624 с.

35. Козачок В. И., Сазонов М. А. Интеллектуальная поддержка должностного лица по отбору кандидатов на замещение вакантных должностей// Материалы круглого стола 2003ЮРАГС - 2003. - №12. - С. 45^9.

36. Многомерный статистический анализ в экономике: Учебное пособие для вузов/JT. А. Сошников, В. Н. Тамашевич, Г. Уебе, М. Шефер; под ред. В. Н. Тамашевича. М.: ЮНИТИ-ДАНА, 1999. - 598 с.

37. Загоруйко Н. Г. Прикладные методы анализа данных и знаний. -Новосибирск: Изд-во Института Математики, 1999. 270 с.

38. Кендалл М. Многомерный статистический анализ и временные ряды. М.: Наука, 1976. - 511 с.

39. Джонсон Н., Лион Ф. Статистика и планирование эксперимента в технике и науке: Методы планирования эксперимента. Пер. с англ. М.: Мир, 1981.-520 с.

40. Гриняев С. Е. Нечеткая логика в системах управления/ЛСомпьютера. 2001. - №38. - С.20-22.

41. Лбов Г.С., Старцева Н.Г. Логические решающие функции и вопросы статистической устойчивости решений. Новосибирск: Изд-во Инта математики, 1999. - 212 с.

42. Nilsson N. J. Problem Solving Methods in Artificial Intelligence. New York: McGrawHill. 1971. 256 p.

43. Davis R., Lenat D. Knowledge-Based Systems in Artificial Intelligence New York: McGrawHill. 1971. 312 p.

44. Нечеткие множества в моделях управления и искусственного интеллекта/ Под. ред. Д.А. Поспелова. М.: Наука, 1986. - 396 с.

45. Модели и алгоритмы концептуального проектирования автоматизированных систем управления/ Богданов Д.В., Мазаков Е.Б., Чикинов С.Г.; Под ред. С.Г. Чикинова. -М.: Компания Спутник+, 2004.324 с.

46. Системный анализ в управлении: Учебн. пособие / B.C. Анфилатов, A.A. Емельянов, A.A. Кукушкин; Под ред. A.A. Емельянова. М.: Финансы и статистика, 2002. - 368. с

47. Чихирева Т.Н. Разработка методики персонального оценивания государственных служащих: Дис. . канд. техн. наук: 05.13.10 / Северозападная академия гос. службы. СПб., 2002. - 177 с.

48. Заде Л. Понятие лингвистической переменной и его применение к принятию приближенных решений. М.:Мир, 1976.51. http://nit.miem.edu.ni/2005/section2/2.1 Ofmlhtm

49. Прикладные нечеткие системы / Под ред. Т. Тэрано, К. Асаи, М. Сугено. М.: Мир, 1993. - 368 с.

50. Агеев. В.Г. Базаров Т.Ю. Скворцов В.В. Методика сопоставления социально-психологической характеристики для аттестации кадров: Спец практикум по социальной психологии. М.:Изд-во МГУ, 1986.

51. Джерилевская М.А. Психодиагностика и демократизация общественной жизни // Социально-политический журнал. 1996.-№4.

52. Юсупов И.Ю. Автоматизированные системы принятия решений. -М.: Наука, 1983.

53. Кабушкин Н.И. Основы менеджмента: Учебное пособие 5-е издание, стер. - Мн.: Новое знание, 2002. - 336 с.

54. Машкин В. И. Позиционная оценка управленческого потенциала: Справочные сведения. НВК "Позиция", 2003. - 90 с.

55. Эконометрика: Учебник/И.И.Елисеева, С.В.Курышева, Т.В.Костеева и др.; под ред. И.И.Елисеевой. М.: Финансы и статистика,2002. 344 с.

56. Гихман И.И., Скороходов A.B. Введение в теорию случайных процессов Изд. 2-е, М.¡Главная редакция физико-математической литературы издательства "Наука", 1977. 568 с.

57. Общая теория статистики: Учебник/ И.И. Елисеева, М.М. Юбашев; Под ред. чл.-корр. РАН И.И. Елисеевой. М.: Финансы и статистика, 1995. -368 с.

58. Тутубалин В.Н. Теория вероятностей и случайных процессов. -М.: Изд-во МГУ, 1992.-352 с.

59. Математическая статистика. В.Б. Горяинов, И.В. Павлов, Г.М. Цветкова и др.; Под ред. B.C. Зарубина, А.П. Крищенко. М.: Изд-во МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2001. - 424 с.

60. Петухов Г.Б. Основы теории эффективности целенаправленных процессов. М.: МО СССР, 1989.

61. Информационно-управляющие и человеко-машинные системы: Исследование, проектирование, испытание: Справочник/ А.Н. Адаменко, А.Т. Ашеров, И.Л. Бердников и др.; под ред. А.И. Губинского и В.Г. Евграфова. М.: Машиностроение, 1993 - 528 с.

62. Самоукина Н.В. Управление персоналом: российский опыт. СПб.: Питер, 2003.-236 с.

63. Девятков В.В. Системы искусственного интеллекта: Учебное пособие для вузов. М.: Издательство МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2001. - 352 с.

64. Иванов П.В. Костылев В.И. Перельман А.Э. Фенёва М.А. Управление персоналом: 100 экзаменационных ответов. / Экспресс-справочник для студентов вузов. Москва: Издательский центр "МарТ",2003.-256 с. с.

65. Информационные системы: Учебное пособие для студентов вузов/В.М. Волкова, Б.И. Кузин, И.М. Барбанова и др.; под ред. В.М. Волковой, Б.И. Кузина. СПб.: Изд-во СПбГТУ, 1998. - 213 с.

66. Козачок В. И. Социологическое обеспечение процессов формирования аппарата управления в федеральных органах исполнительной власти: Монография. Орел: Академия ФСО России, 2005 - 319 с.

67. Грабауров В.А. Информационные технологии для менеджеров. -М.: Финансы и статистика, 2002. 368 с.

68. Формирование управленческой компетентности у курсантов (слушателей) Академии ФАПСИ: Отчет о НИР (заключ.)/Академия ФАПСИ; Руковод. работы Г.В.Садовников. Инв. № 63176. - Орел, 2003. -484 с. - Исполн. Часовских В.И.

69. Управление персоналом: Энциклопедический словарь/ Под ред. А. Я. Кибанова. М.:ИНФРА-М, 1998, - VIII, 453 с.

70. Дружинин В. Н. Экспериментальная психология: Учебное пособие СПб: Издательский дом «Питер», 2000. - 320 с

71. Козачок В. И. Социологическое обеспечение процессов формирования аппарата управления в федеральных органах исполнительной власти: Орел: Академия ФСО России, 2005 - 319 с.

72. Монтгомери Д. К. Планирование эксперимента и анализ данных: Пер. с англ. JL: Судостроение, 1980. - 384 с.

73. Ключ к власти/ А.Н. Колесников, Е.А. Алехина, М.И. Горбачев и др.,; под ред. А.Н. Колесникова М.: Терра-Спорт, 1999. - 416 с.

74. Пугачев В. П. Тесты, деловые игры, тренинги в управлении персоналом: Учебник для студентов вузов. М.: Аспект Пресс, 2001. - 285 с.

75. О.О. Варламов Эволюционные базы данных и знаний для адаптивного синтеза интеллектуальных систем систем. Миварное информационное пространство. М.: Радио и связь, 2002. - 288 с.

76. Кукушкин А. А. Теоретические основы автоматизированного управления. Часть 1. Основы анализа и оценки сложных систем: Пособие. -Орел: ВИПС, 1998.-254 с.

77. Борисов А. Н., Крумберг О. А., Федоров И. П. Принятие решения на основе нечетких моделей: примеры использования. Рига: "Знание", 1990.- 184 с.

78. Обработка нечеткой информации в системах принятия решений/ А.Н. Борисов, A.B. Алексеев, Г.В. Меркурьева и др.; под ред. А.Н. Борисова М.: Радио и связь, 1989. - 304 с.

79. Пивоваров А.Н. Методы обеспечения достоверности информации в АСУ (Обзор методов и фактические данные). М.: Радио и связь, 1982. - 142 с.

80. Бушуев С.Н., Осадчий A.C., Фролов В.М. Теоретические основы создания информационно-технических систем. СПб.: ВАС, 1998. - 404 с.

81. Вознюк М. А., Мусаев А. А., Елшин А. В. Теоретические основы квалиметрии информационных систем. СПб.: ВУС, 1999. - 108 с

82. ГОСТ Р 51170-98. Качество служебной информации. Термины и определения М.: ИПК Издательство стандартов, 1990. - 4с.

83. Бочков М.В., Тараканов О.В. Проектирование автоматизированных систем обработки информации управления: Курс лекций. Орел: Академия ФАПСИ, 2002. - 282 с.

84. Автоматизация кадрового учета/ Винокуров М. А., Гутгарц Р. Д„ Пархомов В. А., Слюсаренко И. В.; под ред. М. А. Винокурова М.: ИНФРА-М, 2001.-222 с.

85. Об информации, информатизации и защите информации: Федеральный закон № 24-ФЗ М.: принят Государственной Думой РФ 20 февраля 1995 г.

86. Системы и средства информатики: Вып. 10 / Под ред. И. А. Соколова. М.: ФИЗМАТЛИТ, 2000. -320с.

87. Трахтенгерц Э.А Компьютерная поддержка принятия решений: Научно-практическое издание. М.: СИНТЕГ, 1998. - 376 с.

88. Программа ранжирования кандидатов на должности руководителей 'ТигтуКа^": Свидетельство об официальной регистрации программ для ЭВМ № 2007610515 / М. А. Сазонов, В. И. Козачок, М. Н. Стукалов. Дата регистрации от 31.01.2007136