CC BY
60
2. Сафин А.Р., Мисбахов Р.Ш., Гуреев В.М. Разработка рациональной структуры тягового электропривода трамвая в среде моделирования электроэнергетических объектов программы MATLAB. // Мехатроника, автоматизация, управление. 2015. Т. 16. № 2. С. 111-116.
3. Логачева А.Г., Вафин Ш.И., Мисбахов Р.Ш., Гуреев В.М. Влияние количества фаз статора на нагрев электродвигателя.// Электро. Электротехника, электроэнергетика, электротехническая промышленность. 2014. № 3. С. 28-32.
4. Сафин А.Р., Мисбахов Р.Ш., Гуреев В.М. Обоснование рациональной схемы управления тяговым электроприводом трамвая на основе разработки имитационной модели. // Электроника и электрооборудование транспорта. 2014. № 3. С. 19-22.
5. Литвиненко Р.С., Павлов П.П., Гуреев В.М., Мисбахов Р.Ш. Выбор альтернативного варианта разрабатываемого транспортного средства с использованием метода анализа иерархий. // Транспорт: наука, техника, управление. 2015. № 2. С. 21-25.
6. Гибадуллин Р.Р., Цветков А.Н., Мисбахов Р.Ш., Денисова Н.В. Разработка испытательного стенда для электрических машин возвратно-поступательного действия, работающих в тяжелых условиях. // В сборнике: Энергетика и энергосбережение: теория и практика. Сборник материалов I всероссийской научно-практической конференции. 2014. С. 37.
© А.М. Гафуров, Р.М. Калимуллина, Л.И. Гимадеева, 2016
УДК 62-05
Э.А.Гибадуллина
студентка КНИТУ факультета дизайна и программной инженерии, г. Казань, РФ E-mail: [email protected]
ПРОЕКТИРОВАНИЕ ПРОГРАММНОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ ФОРМИРОВАНИЯ ЭФФЕКТИВНЫХ КОМАНД ДЛЯ РЕАЛИЗАЦИИ БИЗНЕС - ПРОЕКТОВ ПО ПРИНЦИПУ ПАРЕТО
Аннотация
Рассматривается вопрос о формировании оптимальных (эффективных) команд для реализации бизнес-проекта. Проблема выбора лучшей команды (по всем качествам) для реализации им проекта часто возникает на практике. В статье приводится научно-обоснованная методика выбора команды для реализации бизнес-проекта, с учетом эмоционального и технического интеллектов, а также экспертных оценок сложности проектов. Приводятся результаты работы программного обеспечения.
Ключевые слова
Бизнес-проект, формирование эффективных команд, эмоциональный и технический интеллекты, принцип
Парето.
Проблема возникает, когда в проектной организации имеется множество специалистов с разным набором значений показателей технического и эмоционального интеллектов. Необходимо из них выбрать N специалистов, чтобы создать команду, которая наиболее эффективно может реализовать определенный бизнес-проект. При этом эксперт в зависимости от сложности проекта указывает: 1) чему равно значение N, т.е. сколько специалистов должны входить для реализации проекта; 2) выбрать N специалистов среди проектировщиков, которые наилучшим образом подходят по своему интеллекту для реализации проекта.
Составляющие интеллекта
В работе интеллект рассматривается как инструмент, который дан человеку для решения проблем. Эффективность деятельности во многом зависит от уровня развития интеллекта. Каждый человек обладает своим уровнем и спецификой развития технического и эмоционального интеллектов.
Технический интеллект (ТИ)
На методологическом уровне каждый человек решает проблему по одному и тому же универсальному алгоритму. На рис.1. приводится этот алгоритм, по которому решение проблемы состоит из трех взаимосвязанных операций [1-4].
1.Операция по формализации проблемы. При этой операции человек формулирует проблему в известные ему задачи. 2. Операция по конструированию (планирования) решения, полученных в первом пункте задач. 3. Операция по исполнению (реализации) этого плана на практике.
Рисунок 1 - Инвариативная схема решения проблем инженером
Таким образом, решение любой проблемы проходит через 3 стадии: 1 -формализация проблемы, для которой нужно определенный уровень А формализационных способностей, 2 - конструирование (алгоритм поиска) решения задач, для которого нужны B конструктивные способности, 3 - реализация алгоритма на практике, для которого нужны С исполнительские способности. Как следует из рис.1. чем сложнее проблема, тем выше должны быть уровни развития АВС - способностей и глубже усвоенные знания в определенной полноте (параметр POL) и целостности (параметр CHL) [6,11].
В такой модели эффективность решения человеком проблемы корреляционно (KF) зависит (как минимум) от шести параметров:
Э = KF (A, B, C, POL, CHL, S) [7-8]
Где через A, B, C - соответственно обозначены формализационные, конструктивные и исполнительские способности человека, POL и CHL- полнота и целостность усвоенных им знаний, S -сложность решаемой проблемы. Также можно сказать, чем больше значение параметров A, B, C, POL, CHL у человека, тем больше эффективность, а чем сложнее проблема, тем ниже (рис.2). В целом набор этих значений характеризует уровень развития технического интеллекта.
Рисунок 2 - Оценка уровня развития технического интеллекта в рамках компетенции.
Эмоциональный интеллект (ЭИ)
Эмоциональный интеллект -это комплекс способностей человека, который участвует не только в понимании и осознании собственных эмоций, но и эмоций, мотивацию, желания других людей. Люди, которые имеют высокий уровень интеллекта, легче добиваются своих поставленных целей в окружающем мире. Пусть модели эмоциональный интеллект состоит из 5 блоков: способности мотивации, самореализации, самосознания, эмпатии и социальные способности. Каждый блок способностей включает в себя множество критерий. На рис.4. выделены самые необходимые качества сотрудника для успешной работы в бизнес команде.
Следует отметить, что технический и эмоциональный интеллекты взаимосвязаны между собой и проявляются в деятельности как инструмент по разрешению проблем из разных предметных областей и разной сложности [9].
Рисунок 3 - Модель состава эмоционального интеллекта на человека
Рисунок 4 - Диаграмма уровней развития (качества) эмоциональных способностей индивида значимых для внутренней деятельности ЭИ.
Рисунок 5 - Диаграмма уровней развития (качества) эмоциональных способностей индивида значимых для внешней деятельности ЭИ.
Правила формирования бизнес-команд
Объединим диаграммы технического и эмоционального интеллектов в единую диаграмму и в результате, например, имеем такую карту (рис.6).
Рисунок 6 - Объединенная карта технического и эмоционального интеллектов.
В свою очередь эксперт, исходя из сложности проекта, высказал мнение, что проектант должен иметь следующую карту (рис.7). В целом задача сводится к тому, что нужно выбрать людей, которые наиболее эффективно подходят под экспертную оценку.
Рисунок 7 - Экспертное заключение
Производится ранжирование этих данных по предложенным критериям. Согласно методу Парето лучшим является тот вариант, который по всем показателям был бы не хуже первого, а хотя бы по одному показателю лучше него. На рис. 8 представлен алгоритм выбора лучшего по Парето.
Этот алгоритм включает в себя следующие действия:
1) Определяются исходные данные тестируемых;
2) Формируется матрица эффективности первого ранга на первой стадии анализа;
3) Определяются номера тестируемых первого ранга;
4) Осуществляется проверка наличия неисследованных альтернатив;
5) Производятся 2-4 этапы. В матрице эффективности доминируемые тестируемые расположены слева от альтернатив первого ранга;
6) Формируется решение первого ранга;
7) Осуществляется проверка соответствия результатов тестируемых на априорные требования, проводящей анализ. В случае выявления противоречий производится корректировка показателей, и расчет повторяется;
8) Принимается решение о продолжении либо окончании процедуры ранжирования;
9) Формируются матрица последующих рангов;
10) Среди элементов вновь полученной матрицы определяются решения следующих рангов (2-6 этапы);
11) По результатам всех этапов формируется итоговое решение.
Таким образом, учитывая все эти способности набирается команда для реализации бизнес-проекта, которая намного сильнее чем отдельно взятый инженер, т.е. получается эффект синергии.
Рисунок 8 - Алгоритм выбора лучшего по принципу Парето
Алгоритм построения таблиц предпочтений может быть легко реализован на компьютере, что существенно упрощает применение метода на практике [10,12].
Пример реализации программного продукта
По алгоритму выбора лучшего по Парето была написана программа на языке Object Pascal версии Delphi XE8. Покажем правильность работы этого программного продукта на следующем примере. В примере из 5 сотрудников необходимо выбрать двух проектировщиков для одного проекта и одного для другого для реализации проекта, который проходит экспертизу. В таблице представлены все входные данных сотрудников.
Таблица
Исходные данные студентов и априорное требование
Петров Сидоров Иванов Антропов Морозов Экспертное Экспертное
А.А. А.П. И.Р. К.В. А.А. заключе-ние заключе-ние
для 1-го для 2-го
проекта проекта
А способность 5 6 7 5 4 5 5
B способность 8 7 8 4 6 6 4
С способность 6 9 6 5 5 7 5
POL 7 10 4 3 7 8 3
CHL 3 9 5 4 8 6 6
Целеустремленность 4 8 3 6 6 9 7
Инициативность 6 5 4 2 5 3 5
Оптимизм 5 4 5 3 7 4 4
Самоконтроль 2 6 2 5 4 2 1
Сознательность 8 3 8 6 3 5 2
Приспосабливаемость 4 1 3 7 4 5 3
Эмоциональная 3 2 7 5 2 4 6
осведомленность
Точная самооценка 8 9 2 3 1 6 7
Уверенность в себе 6 8 3
4 4 7 5
Понимание других 5 5 1 7 5 6 2
Развитие других 4 4 4 3 6 4 3
Поддержка других 4 3 6 2 7 8 2
Работа в составе группы 8 2 8 1 8 5 2
Сотрудничество и 7 1 9 4 8 3 2
взаимодействие
Коммуникатив-ность 6 5 8 3 6 4 2
Данная программа определила, что к первому проекту подходят следующие сотрудники: Сидоров А.П., Петров А.И., а ко второму проекту- Антропов К.В. На рис.9. и рис.10. представлены карты эмоционального и технического интеллекта команд.
Рисунок 9 - Карта эмоционального и технического интеллекта 1-й команды.
16
15
М
12 ц 10
20
2
5
7
6
1.А способность
2. В способность
3.С способность
4. POL
5. CHL
6. Целеустремленность
7. Инициативность
8. Оптимизм
9. Самоконтроль
10. Сознательность
11. Приспосабливаемость
12. Эмоциональная осведомленность
13. Точная самооценка
14. Уверенность в себе
15. Понимание других
16. Развитие других
17. Поддержка других
18. Работа в составе группы
19. Сотрудничество и взаимодействие
20. Коммуникативность
Рисунок 10 - Карта эмоционального и технического интеллекта 2-й команды.
Таким образом, по алгоритму выбора лучшего по Парето выбираются оптимальные команды для реализации бизнес-команд.
Список использованной литературы:
1. Нуриев, Н.К. Подготовка инженеров в дидактических системах нового поколения / Н.К. Нуриев, С.Д. Старыгина, А.Н. Титов, Е.В. Пашукова // Международный электронный журнал "Образовательные технологии и общество (Educational Technology & Society)" - 2011.- V.14. - N 4. - С. 386-403. - ISSN 14364522
2. Старыгина, С.Д. Подготовка инженера в метрическом компетентностном формате в рамках профессионально-ориентированной дисциплины / С.Д. Старыгина, Н.К. Нуриев, Л.Н. Журбенко // Международный электронный журнал "Образовательные технологии и общество (Educational Technology & Society)" - 2008. - V.11. -№ 3. - С. 296-318. ISSN 1436-4522
3. Гибадуллина, Э.А. Организация в компетентностном формате базы учебных задач по дисциплине «Вычислительная математика» / Э.А. Гибадуллина // Наука: прошлое, настоящее, будущее: сборник статей Международной научно-практической конференции. - Часть 1. - Уфа: Аэтерна, 2015. - С. 139-144.
4. Нуриев, Н.К. Проектирование дидактических систем нового поколения с использованием облачных технологий / Н.К. Нуриев, С.Д.Старыгина, Г.М. Ильмушкин, Н.К. Шайдуллина // Международный электронный журнал "Образовательные технологии и общество (Educational Technology & Society)" - 2013. - V. 16. - № 4. - С. 412-429. ISSN 1436-4522
5. Гибадуллина, Э.А. Алгоритм организации бизнес-команд для реализации проекта/ Э.А. Гибадуллина // Взаимодействие науки и общества: проблемы и перспективы: сборник статей Международной научно-практической конференции. - Уфа: Аэтерна, 2015. - С. 138-141.
6. Нуриев Н.К., Старыгина С.Д. Методика организации бизнес - команд инженеров по Парето / Н.К. Нуриев, С.Д. Старыгина //Вестник Казанского технологического университета-2010-№12-с.244-249.
7. Нуриев Н.К. Модель подготовки инженера на основе компетентностного подхода и принципа природосообразности (монография) // Международный электронный журнал "Образовательные технологии и общество (Educational Technology & Society)" - 2009. - V.12. - №1. - C.329-390. - ISSN 1436-4522. URL: http://ifets.ieee.org/russian/periodical/journal.html
8. Нуриев, Н.К. Дидактическая инженерия: проектирование техногенной образовательной среды быстрого развития / Н.К. Нуриев, С.Д. Старыгина, А.Н. Нуриев, О.Н. Зайцева - Материалы VII Международной научно-практической конференции «Электронная Казань 2015» (ИКТ в образовании: технологические, методические и организационные аспекты их использования) - Казань: ЮНИВЕРСУМ, 2015 - C. 429-435.
9. Старыгина С.Д., Нуриев Н.К. Дидактическая инженерия как метрико-ориентированная методология инженерного образования // Международный электронный журнал "Образовательные технологии и
общество (Education Technology & Society)" - 2014 (http://ifets.ieee.org/russian/periodical/journal.html) - V.17. -N 3. - С. 569 - 582 c. - ISSN 1436-4522.
10. Лапаев Д.Н., Мирясов Г.М. Методика ранжирования промышленных предприятий по совокупности показателей // журнал "Экономической теории" -2009г.
11. Нуриев Н.К., Старыгина С.Д., Гибадуллина Э.А. Оценка компетентности через качества владения компетенцией/ Н.К. Нуриев, С.Д. Старыгина, Э.А. Гибадуллина// Международный научный журнал «Символ науки»- №>7/2015-с.145-147-К^ 2410-700X.
12. Гибадуллина Э.А. Алгоритм формирования эффективных команд по правилу Парето для реализации бизнес-проектов/Э.А.Гибадуллина//Сборник статей Международной научно-практической конференции (18 ноября 2015 г., г.Екатеринбург)-ч.2.-Уфа:РИО МЦИИ ОМЕГА САЙНС, 2015.-с. 68-78 с.-ISBN 978-5-90678198-7.
© Э.А. Гибадуллина, 2016
УДК 621.391:007.52
И.О. Голиков
ведущий инженер-программист, аспирант кафедры «Электроснабжения», Орловский государственный аграрный университет, г. Орел, Российская Федерация
КАНАЛЫ ПЕРЕДАЧИ ДАННЫХ СИСТЕМЫ АДАПТИВНОГО АВТОМАТИЧЕСКОГО РЕГУЛИРОВАНИЯ НАПРЯЖЕНИЯ В СЕЛЬСКИХ ЭЛЕКТРИЧЕСКИХ СЕТЯХ
Аннотация
Статья посвящена проблеме передачи данных о состоянии электрических сетей построенных согласно концепции Smart Grid, в частности проблеме подбора и использования каналов передачи данных информации по напряжению в составе системы адаптивного автоматического регулирования напряжения в условиях сельской местности.
Ключевые слова
Технологии связи, регулирование напряжения, передача информации, Smart Grid, PLC-технология, Wi-Fi, GSM, модем, СААРН, система адаптивного автоматического регулирования напряжения.
Разработка интеллектуальных сетей согласно концепции Smart Grid является приоритетным научно технических направлением, о чем говорится в [1, с.54]. Отличительной чертой умных сетей является больше число датчиков анализирующих состояние электрических сетей и наличие рабочих органов дающих возможность управлять ее параметрами, позволяя минимизировать или вовсе исключить необходимость деятельность человека в работе системы, обеспечивая полную автономность системы. Трудно представить интеллектуальную сеть, как целую систему без связи компонентов этой сети каналом связи и обмена данными между ними. Учитывая важность этого вопроса, необходимо произвести анализ существующих технологий по передаче данных на расстояния. При этом требования предъявляемые к каналам связи прежде всего зависят в полной мере от того как, где и для передачи каких данных будет использоваться канал связи.
Работа системы адаптивного автоматического регулирования напряжения (далее СААРН) подразумевает под собой передачу данных о действующем напряжении потребителей в центральный блок СААРН. При этом датчики находятся на удалении друг от друга. Как известно, что протяженность линий электропередач напряжением 0,38кВ может достигать в некоторых случаях до 3 км, что является негативным моментом при условии, что в идеале протяженность не должна превышать 500м. Учитывая это можно
