О статье
Торшин С.В., Капитанов А.В.
Управление процессом формирования рабочих коллективов из числа персонала на промышленных предприятиях в редких случаях основано на какой-либо опре-деленной информации. Учитывая, что производственный процесс требует высокого уровня профессионализма персонала и быстрой адаптации к изменениям, тради-ционные подходы к оценке компетенций и профессиональных возможностей сформированной команды могут оказаться недостаточными. Чаще всего для принятия решений требуются разнородные данные. В статье приведены аргументы в пользу того, что методология теории нечетких множеств может быть использована в решении вопросов оценки различных качеств персонала и позволит принимать рациональные управленческие решения в процессе расстановки штата. Она позволяет учесть неопределенности и субъективные факторы при оценке уровня знаний и навыков сотрудников и создавать более точные и многоаспектные модели компетенций, которые включают как объективные показатели, так и экспертные оценки. Данные модели могут использоваться в информационно-аналитических системах поддержки принятия управленческих решений при расстановке штата.
поддержка принятия решений, комплектация производ-ственного персонала, цифровая модель компетенций, эффективность производ-ственного процесса, теория нечетких множеств.
In rare cases, the management of the process of forming work collectives from among the personnel in industrial enterprises is based on some specific information. Given that the production process requires a high level of professionalism of the staff and rapid adaptation to changes, traditional approaches to assessing the competencies and professional capabilities of the formed team may be insufficient. Most often, heterogeneous data is required for decision-making. The article provides arguments in favor of the fact that the methodology of the theory of fuzzy sets can be used in solving issues of assessing various qualities of personnel and will allow making rational managerial decisions in the process of staffing. It allows you to take into account uncertainties and subjective factors when assessing the level of knowledge and skills of employees and create more accurate and multidimensional competency models that include both objective indicators and expert assessments. These models can be used in information and analytical management decision support systems for staffing.
decision support, recruitment of production personnel, digital competence model, efficiency of the production process, theory of fuzzy sets.