CC BY
17
исследований). 2012. Т. 4. № 1. С. 68-78.
6. Кравченко Е.Н., Шаркевич И.В. Особенности развития человеческого потенциала регионов современной России // Экономика региона УрО РАН. 2011. № 3. С. 71 -80.
7. Доклад о человеческом развитии 2010 год. Реальное богатство народов: Пути к человеческому развитию. Индекс человеческого развития (ИЧР). Часто задаваемые вопросы [Электронный ресурс]. URL: http://hdr.undp.org/en/media/FAQ_HDI_RU.pdf (12 мая 2012).
8. Noorkbakhsh F. The Human Development Index: Some Technical Issues and Alternative Indices // Journal of International Development. 1998. No 10. Р. 589-605.
9. Decanq K., Lugo M.A. Weights in Multidimensional Indices of
Well-Being. OPHI working paper. 2009. №. 18. (to appear in Economic Reviews).
10. Спиридонова Е.М. Основные экономико-статистические индикаторы социального развития региона: вопросы теории и практики: автореф. дис. ... д-ра экон. наук: 08.00.12. М., 2010. 47 с.
11. ПРООН Доклад о развитии человека за 1995 год. Нью-Йорк: Оксфорд Юниверсити пресс. 1995.
12. Типы регионов по уровню социально-экономического развития [Электронный ресурс]. URL.: http://www.socpol.ru/atlas/typology/Typology_tabl.htm (01 янв. 2013).
УДК 621.9
ОБЕСПЕЧЕНИЕ КОНКУРЕНТОСПОСОБНОСТИ ПРЕДПРИЯТИЯ В ЗАДАЧАХ УПРАВЛЕНИЯ ПЕРСОНАЛОМ И СОЦИАЛЬНОЙ ОТВЕТСТВЕННОСТИ
© Н.П. Лонцих1
Иркутский государственный технический университет, 664074, Россия, г. Иркутск, ул. Лермонтова, 83.
Изложены результаты исследования обеспечения конкурентоспособности предприятий, в том числе предоставляющих образовательные услуги, при обращении к методам векторного прогнозирования. Показана применимость этого метода в задачах, начальные условия в которых определены требованиями управления персоналом и социальной ответственности. Показаны типы задач, которые целесообразно решать при помощи трендового прогнозирования, в том числе при помощи минимизации целевой функции, описывающей закон изменения процесса с использованием специальных алгоритмов. Такие задачи характерны при решении проблем управления персоналом. Библиогр. 2 назв.
Ключевые слова: управление персоналом; социальная ответственность; стандарты ИСО 9001 и IWA-2; векторное прогнозирование; трендовый метод анализа; временной ряд; конкурентоспособность предприятия.
ENSURING ENTERPRISE COMPETITIVENESS IN PROBLEMS OF PERSONNEL MANAGEMENT AND SOCIAL
RESPONSIBILITY
N.P. Lontsikh
Irkutsk State Technical University, 83 Lermontov St., Irkutsk, 664074, Russia.
The article presents the results of studying the problem of ensuring competitiveness of enterprises, including those that provide educational services, when using the methods of vector prediction. It shows the applicability of this method to the problems, whose initial conditions are determined by the requirements of personnel management and social responsibility. The paper demonstrates the types of the problems that are advisable to be dealt with the trend forecasting and the minimization of the objective function that describes the process variation law using special algorithms. Such problems are typical for solving the problems of personnel management. 2 sources.
Key words: human resource management; social responsibility; ISO 9001 and IWA- 2 Standards; vector forecasting; trend method of analysis; time series; competitiveness of a company.
Одной из проблем современного производства и предприятий, предоставляющих образовательные услуги, является создание системы менеджмента качества, позволяющей обеспечить выпуск конкурентоспособной продукции и предоставление образовательных услуг. Международная организация по стандартизации (ISO) определяет качество как совокупность свойств и характеристик продукции или услуги, которые придают им способность удовлетворять обу-
словленные или предполагаемые потребности. Требования к качеству на международном уровне определены стандартами 1БО-9000. Разработка систем менеджмента качества (СМК), обеспечение качества продукции являются одним из важнейших средств конкурентной борьбы, завоевания и удержания позиций на рынке. Управление качеством стало основной частью производственного процесса и направлено не столько на выявление дефектов или брака в готовой
1Лонцих Наталья Павловна, кандидат педагогических наук, доцент кафедры управления качеством и механики, тел.: (3952) 405410, e-mail: avestanatal@mail.ru
Lontsikh Natalya, Candidate of Pedagogics, Associate Professor of the Department of Quality Management and Mechanics, tel.: (3952) 405410, e-mail: avestanatal@mail.ru
продукции, сколько на проверку качества изделия в процессе его изготовления. Разрабатываемые СМК основаны на реализации семейства международных стандартов (МС) ISO-9000. Основополагающий стандарт ISO 9001-2008 регламентирует, что принятие системы менеджмента качества должно являться стратегическим решением организации. Факторами, влияющими на разработку и внедрение системы менеджмента качества организации и оказывающими на неё воздействие, прежде всего являются:
а) окружающая среда или риски, определённые этой средой;
б) цели внедряемой системы менеджмента качества;
в) процессы, используемые системой менеджмента.
Современный менеджмент характеризуется повышенным вниманием к человеческому фактору, изменением роли человека в организации, превращение его в решающий ресурс обеспечения конкурентоспособности компании. В настоящее время успех любой организации всё в большей степени зависит от уровня профессиональной подготовленности её сотрудников.
Вопрос подготовки высококвалифицированных кадров особенно остро встаёт в сфере наукоёмких производств. Это связано с мировыми тенденциями интенсификации производства и с приоритетными задачами российской экономики, ориентированной на преодоление кризиса и устойчивый рост производственной сферы. Поэтому возникает необходимость подготовки квалифицированных специалистов в области высоких технологий, владеющих современными методами теоретических и экспериментальных исследований, инженерных разработок.
Говоря о повышении эффективности использования человеческих ресурсов организации, необходимо отметить, что без активных, мотивированных на работу специалистов организация не может достичь своих целей. В системе управления персоналом приоритетным является такой подход, как управление компетенциями, с помощью которого решаются задачи преодоления социальной апатии сотрудников, развития у них интереса и творческого отношения к трудовой деятельности. При этом расширяются знания сотрудников, повышается их удовлетворённость трудом, обеспечивается продвижение по службе, а потребность предприятия в кадрах может быть решена за счёт внутреннего рынка труда.
Таким образом, управление персоналом является одним из важнейших факторов теории и практики управления. Значение управления человеческими ресурсами очевидно как для производственных предприятий, так и для предприятий, предоставляющих услуги, в том числе образовательные.
Образовательным учреждениям, в особенности учреждениям высшего профессионального образования, функционирующим сегодня в условиях перехода на двухуровневую систему образования - бакалавриат и магистратура, целесообразно руководствоваться не только указанным выше стандартом, но и ориентированным именно на образовательную деятельность
стандартом IWA-2, который является, формально говоря, руководством по применению стандарта ISO 9001 в образовании. И это весьма действенное руководство прежде всего по двум причинам: во-первых, оно превосходит базовый стандарт, предлагающий оценку функционирования процессов с точки зрения реализации критериев результативности и эффективности системы менеджмента качества, а значит, большего потенциала образовательного учреждения, во-вторых, даёт некоторые гарантии удовлетворённости потребителя.
Как развитие инструментов качества следует рассматривать применение методов математического программирования, в основе которых лежит математический аппарат решения задач оптимизации. В зависимости от типа решаемой задачи управления и обеспечения качества применяется линейное или нелинейное, либо стохастическое программирование. Существуют также методы, которые учитывают специфику задач оптимизации. Такие методы превосходят общие алгоритмы по эффективности, и их выделяют в отдельный класс методов для решения задач специальной структуры. Среди них: целочисленное, квадратичное, геометрическое, сепарабельное, дробно-линейное программирование.
Обеспечение конкурентоспособности и совершенствование качества может быть достигнуто при использовании статистических методов - основных инструментов всеобщего менеджмента качества (Total Quality Management - TQM). Одним из принципов TQM является то, что в основе принятия решений должны быть только факты, а не интуиция. Чтобы различить это, нужно организовать процесс поиска фактов, то есть статистического материала. Сам по себе статистический материал, без обработки и анализа, не позволяет решить возникшую проблему. Вопросами сбора, обработки и анализа результатов занимается математическая статистика, которая включает различные методы, подходы, принципы.
Обеспечить конкурентоспособность предприятий и образовательных учреждений возможно путем адаптации общего подхода прогнозирования. Однако большинство практических задач, связанных с оптимизацией качества сложных объектов, характеризуется многими критериями, причём выбрать из них один как целевую функцию, а остальные рассматривать как ограничения, не всегда удаётся. Трудности обусловлены противоречивостью критериев, их физическим различием, наличием случайных факторов, а также ограниченностью или отсутствием информации о структуре объекта и его функциональных внутренних взаимосвязях.
Можно выделить две разновидности решаемых задач:
- общий закон изменения прогнозируемого процесса недетерминирован;
- общий закон изменения прогнозируемого процесса известен, однако неизвестны характеризующие его параметры.
Первый тип задач предлагается решать при помощи трендового прогнозирования, второй - при по-
мощи минимизации целевой функции, описывающей закон изменения процесса с использованием специальных алгоритмов [2].
Прогнозирование конкурентоспособности предприятий с помощью трендов - один из методов статистического прогнозирования. Его задачей является предсказание будущих значений временного ряда на основании прошлых наблюдений. Определение текущего и прогнозирование будущего состояний процесса управления персоналом и оценку социальной ответственности целесообразно выполнять методами векторного прогнозирования с использованием трендов.
Покажем, насколько трендовое прогнозирование может быть эффективным при обеспечении конкурентоспособности предприятия в системе менеджмента качества.
Трендовое прогнозирование используется в основном для долговременных прогнозов. Точность краткосрочных прогнозов, основанных только на подобранной кривой тренда, как правило, недостаточна. В случаях, когда определение коэффициентов линейного тренда по методу наименьших квадратов не даёт хороших результатов, целесообразно воспользоваться ROBUST-алгоритмами. Для проверки согласия построенной линии тренда с результатами эксперимента обычно вводят такие числовые характеристики, как коэффициент корреляции (линейная зависимость), корреляционное отношение и коэффициент детерминированности.
В соответствии с терминологией международного стандарта ISO 9000, процесс - это совокупность взаимосвязанных ресурсов и деятельности, которая преобразует входящие элементы в выходящие.
Выходные параметры процесса, замеренные в моменты времени t1, t2, ..., tn образуют временной ряд P1, ..., Pn. Очевидно, что в ряде задач менеджмента представляет интерес прогноз значения выходного параметра процесса Pk в момент времени tk на базе известных значений t1t ..., tn и P1t ..., Pn.
Анализ временных рядов отличается от других задач исследования данных как кругом представляющих интерес вопросов, так и методами, применяемыми для реализации этих целей. Временные ряды, формирующиеся в различных предметных областях, имеют различную природу, поэтому для их исследования оказались эффективными разные методы.
При практическом изучении временных рядов исследователь на основании фактических наблюдений отрезка временного ряда (конечной длины) должен сделать заключение о свойствах этого ряда и о вероятностном механизме, порождающем этот ряд. Чаще всего при изучении временных рядов определяются следующие цели [1]:
- краткое (сжатое) описание характерных особенностей ряда;
- подбор статистической модели (моделей), описывающей временной ряд;
- предсказание будущих значений на основе прошлых наблюдений;
- управление процессом, порождающим временной ряд.
Зачастую эти и подобные цели достижимы далеко не всегда и далеко не в полной мере. В первую очередь этому препятствует недостаточный объём (недостаточная длительность) наблюдений и изменяющаяся во времени статистическая структура изучаемого ряда. Из-за этих изменений значение прошлых наблюдений обесценивается, и они уже не помогают предвидеть будущее.
Обычно при практическом анализе временных рядов последовательно проходят следующие этапы:
- графическое представление и описание поведения временного ряда;
- выделение и удаление закономерных составляющих временного ряда, зависящих от времени: тренда, сезонных и циклических составляющих;
- выделение и удаление низко- или высокочастотных составляющих процесса (фильтрация);
- исследование случайной составляющей временного ряда, оставшейся после удаления перечисленных выше составляющих;
- построение (подбор) математической модели для описания случайной составляющей и проверка её адекватности;
- прогнозирование будущего развития процесса, представленного временным рядом;
- исследование взаимодействий между различными временными рядами.
Для реализации задач, определенных выше, применяется ряд известных методов:
- корреляционный анализ позволяет выявить существенные периодические зависимости и их лаги (задержки) внутри одного или между несколькими процессами;
- спектральный анализ позволяет находить периодические и квазипериодические составляющие временного ряда;
- сглаживание и фильтрация предназначены для преобразования временных рядов с целью удаления из них высокочастотных или сезонных колебаний;
- модели авторегрессии и скользящего среднего оказываются полезными для описания и прогнозирования процессов, проявляющих однородные колебания вокруг среднего значения;
- прогнозирование позволяет на основе подобранной модели поведения временного ряда предсказывать его значения в будущем.
Как было отмечено выше, при исследовании временного ряда видимую его изменчивость разделяют на закономерную и случайную компоненты. Закономерные изменения членов временного ряда ставят в соответствие какому-либо определённому правилу и поэтому они предсказуемы. Эта компонента х1 может быть определена при каждом I как некоторая функция от текущего момента I. Эта функция может зависеть, помимо отсечки времени I, также от некоторого набора параметров.
Под детерминированной составляющей временного ряда Х1, ..., х„ понимается числовая последовательность ..., б„, элементы которой 6 изменяются по определённому правилу как функция времени I.
При условии полного выделения закономерной
составляющей в поведении временного ряда оставшаяся часть выглядит непредсказуемо и именуется случайной компонентой временного ряда е.
Способы разложения временного ряда на детерминированную и случайную составляющие могут различаться. Ниже приводятся наиболее простые из них:
- аддитивной моделью временного ряда является его представление в виде суммы детерминированной и случайной составляющих:
Х( = 6 + е1 , где £ = 1,..., п;
- мультипликативной моделью временного ряда является его представление в виде произведения детерминированной и случайной составляющих:
х1 = 6 • е{ , где £ = 1,..., п.
Как правило, детерминированная составляющая характеризует влияние каких-либо определённых факторов или причин. Так, у временных рядов из различных областей техники детерминированная составляющая в ряде случаев обусловлена действием физических законов или условиями функционирования предприятия, в том числе образовательного. При этом важным является требование социальной ориентированности предприятия, что вполне определённо регламентируется семейством стандартов ^^8000.
Стандарт SA8000 основан на международных нормах о правах человека и национальных трудовых законодательствах. Его целью является защита и поддержка персонала, находящегося под контролем и влиянием компании и участвующего в процессе производства или оказания услуг, в том числе образовательных.
Соответствие требованиям, предъявляемым к социальной ответственности, приведённым в этом стандарте, позволит компании:
а) разрабатывать, поддерживать и реализовывать политику и процедуры для управления вопросами, которые она может контролировать или на которые она может влиять;
б) достоверно продемонстрировать заинтересованным сторонам, что существующие политика, процедуры и практика компании соответствуют требованиям стандарта.
Таким образом, одним из эффективных инструментов обеспечения конкурентоспособности предприятия, ориентированного как на выпуск продукции, так и на предоставление образовательных услуг, является применение в задачах управления персоналом и со-
циальной ответственности методов векторного прогнозирования, использующего трендовый подход.
На базе подобранной модели тренда можно осуществлять прогноз будущих значений ряда и строить доверительную зону для прогноза обеспечения конкурентоспособности предприятий и образовательных учреждений.
Оценки тренда обычно оказываются разумными, если выбрана адекватная модель тренда и если среди наблюдений нет больших выбросов. Однако это выполняется не всегда и очень часто временной ряд содержит элементы, сильно отличающиеся от основной массы. В этом случае определение коэффициентов линейного тренда по методу наименьших квадратов не даёт хороших результатов.
Очевидно, что чем больше статистических данных используется при определении уравнения регрессии, тем точнее будет определена искомая зависимость. Но при этом следует иметь в виду, что количество статистических данных не может обеспечить получение достоверной зависимости, если в действительности такой зависимости между исследуемыми величинами нет. Вместе с тем, есть минимальное количество необходимых исходных данных, которое определяется методом наименьших квадратов и не может быть меньше четырёх, то есть каждый исследуемый статистический ряд должен содержать набор как минимум из четырёх значений. Получение достаточно надёжного прогноза возможно при относительно большом числе наблюдений (для линейного тренда п = 6). При этом если есть возможность детализировать статистический ряд, то есть, например, вместо годовых значений показателей использовать квартальные, то анализировать следует ряд, состоящий из квартальных значений показателей, что будет способствовать повышению точности аппроксимации исходных данных и полученных прогнозных значений.
Для проверки согласия построенной линии тренда с результатами эксперимента обычно вводят следующие числовые характеристики: коэффициент корреляции (линейная зависимость), корреляционное отношение и коэффициент детерминированности. Коэффициент корреляции является мерой линейной связи между зависимыми случайными величинами: он показывает, насколько хорошо в виде линейной функции может быть представлена зависимость одной из величин от другой.
Библиографический список
1.Азаров В.Н. Управление качеством. Т. 1. Основы обеспе- менты управления, прогнозирование и диагностика. Иркутск: чения качества. М.: МГИЭМ, 1999. 326 с. Изд-во ИрГТУ, 2007. 244 с.
2.Лонцих П.А., Вейц В.Л., Шулешко А.Н. Качество: инстру-
