Моделі та методи формування команди проекту з використанням теорії прецедентів

, . (2)

Таким чином, якщо для заданої задачі (, ) існує прецедент , можна стверджувати, що є наближеним (або правдоподібним) рішенням для задачі . Для знаходження ступеня близькості задачі до задачі й відповідно оцінки близькості рішення до шуканого використовується міра близькості прецедентів і на її основі будується відношення подібності між прецедентами та виводиться міра подібності :

; (3)

, (4)

де wq - значення вагових коефіцієнтів характеристик, (); хqi, хqj - значення характеристик нової задачі та значення характеристик задач, що зберігається в базі прецедентів. Якщо всі значення вагомості wq однакові та дорівнюють одиниці, то міра близькості відповідає евклідовій мірі та позначається як dij, а відповідна їй міра подібності - SMij.

Розроблений метод підбору персоналу складається з таких етапів:

1) створення переліку характеристик проекту та проектних робіт, використовуючи технічне завдання (до переліку можуть увійти тактико-технічні вимоги до продукту проекту, рівень складності, новизни та ін.);

2) вибір із бази прецедентів відповідно до виразів (3), (4);

3) підбір з відібраних прецедентів (етап 2) імовірних виконавців, що мають відповідну кваліфікацію;

4) корекція попередніх строків виконання робіт відповідно до строків знайдених прецедентів;

5) використання вибраних прецедентів для вирішення зазначеної у технічному завданні на проектування задачі та призначення виконавців з відповідним досвідом;

6) збереження в базі ухваленого рішення як нового прецеденту або відповідна зміна вибраного прецеденту, що може бути корисним надалі при вирішенні аналогічних задач.

Виконання цих етапів дозволить виявити персонал, що виконував раніше подібні види робіт, і розглядати його як кандидатів на включення в команду нового проекту. Процес відбору прецедентів виконується при безпосередній взаємодії з особою, яка приймає рішення (ОПР). У цьому випадку прецедентна система тільки знаходить в базі найбільш доречні прецеденти, а остаточний відбір персоналу й призначення на посади робить ОПР.

3. Моделі оцінювання та методу відбору персоналу для включення його в команду нового проекту

Дослідження показало, що оцінку персоналу можливо виконувати за набором окремих критеріїв , які є сукупністю професійних і психологічних ознак персоналу. Оцінки цих характеристик можуть бути отримані в результаті проходження кандидатами психологічного тестування. Характеристики можуть мати як кількісні, так і якісні значення.

Для оцінювання персоналу застосовувався кваліметричний підхід, при цьому мірою якості оцінюваного персоналу є досягнення найбільшої схожості розглянутого співробітника з портретом «ідеального» співробітника, розроблюваного для вирішення певної задачі.

Об'єктом оцінювання (Ob) є множина кандидатів на роль у проекті.

Об'єктовий простір R складається з елементів:

- r1 - професійні якості кандидата;

- r2 - особистісні якості кандидата.

Суб'єкт оцінювання (Sb) подано:

- «керівником» Sb(r);

- експертом або групою експертів Sb(e).

Використовуються бази:

- B(hr) - ділові й особистісні якості (характеристики) кандидатів,

- B(fun) - функціональні залежності характеристик кандидата.

Алгоритм оцінювання (Al1) формується на основі простору операторів:

– (com) - оператори порівняння;

– (int) - оператори згортки;

– (cl) - оператори класифікації.

Логіки оцінювання: абсолютна L(abs) і відносна L(com).

Методи оцінювання подібності:

– K(exp) - експертне оцінювання,

– K(evr) - евристичні процедури,

– K(nech) - елементи нечітких множин,

– K(mat) - математичні методи.

Система оцінювання матиме вигляд:

S = {Ob{r}, Sb(r,e), B(hr, fun), Al, L, K, O}. (5)

Модель оцінювання матиме вигляд:

od = {Sb:{r} Al(cl):K(exp) B(hr),(com):K(mat) (cl),K(evr):O(Se) (com),K(mat):B(hr) K(nech):O(Se)}. (6)

Семантична міра подібності Se поділяється на:

Se1 - «подібність значна»,

Se2 - «подібність за найбільш важливими ознаками»,

Se3 - «подібність помірна»,

Se4 - «подібність незначна».

Кількісна характеристика ступеня подібності X може приймати граничні значення X1, X2, X3:

Se1: <X ( X3, 1]> , Se2: <X ( X2 , X3]>,

Se3: <X ( X1 , X2]> , Se4: <X ( 0, X1]>.

Сформована модель припускає виконання таких дій:

– проводиться експертна оцінка повноти й інформативності вихідних даних;

– реалізується властиво алгоритм аналізу й оцінювання;

– виконується процедура класифікації вихідної множини претендентів, результатом якої є виділення підмножини співробітників, найбільш близької до портрета «ідеального».

При одержанні оцінок близькості було використано методи багатокритеріального оцінювання.

Для ситуації, коли при оцінюванні претендентів відомі точні кількісні значення важливості їх характеристик та їхніх функцій корисності , математична модель задачі формування багатофакторної оцінки, альтернативи матиме вигляд:

, ,(7)

а принцип оптимальності:

, (8)

, (9)

де є функцією втрати корисності.

У ситуації, коли точні кількісні значення ai невідомі, але відома якісна інформація щодо взаємної важливості оцінюваних критеріїв:

. (10)

Для вибору найкращого кандидата з вихідної множини кандидатів X виділяється підмножина кандидатів, еквівалентних за найбільшим критерієм:

.(11)

Якщо складається більш ніж з одного кандидата, то вирішуємо завдання вибору кандидатів з множини за другим за важливістю критерієм.

У загальному вигляді оптимізаційна задача буде мати вигляд:

. (12)

Якщо якісна або кількісна інформація про коефіцієнти ai відсутня, приймається умова рівності важливості критеріїв , , і модель оцінювання узагальненої корисності альтернативи матиме вигляд:

. (13)

Принцип оптимальності матиме вигляд:

, (14)

. (15)

У ситуації, коли для частини критеріїв вагові коефіцієнти відомі, а для інших оцінка переваги відсутня, передбачається розглядати дві множини критеріїв: множина критеріїв R з відомими ваговими коефіцієнтами ai і множина Q, для яких ваги критеріїв ai невідомі. Потужності множин дорівнюють відповідно r і q. Тоді вибір оптимального кандидата можна визначити математичною моделлю такого вигляду:

.(16)

Підмножина найбільш близьких претендентів використовується для одержання впорядкованих оцінок подібності портрета «ідеального» працівника.

На основі отриманої оцінки подібності ЛПР ухвалює рішення щодо відповідності або невідповідності кандидата посаді.

У розділі подано загальну схему методу формування команди проекту.

Розроблений метод формування команди проекту складається з двох етапів. На першому етапі на основі теорії прецедентів проводиться пошук робіт, аналогічних розв'язуваній, з яких формуються списки виконавців. Ці списки стануть основою для формування команди нового проекту. Крім того, інформація щодо тривалості минулих робіт і кількості виконавців надходить у планові підрозділи для попередньої оцінки строків і вартості виконання нових робіт.

На другому етапі сформований раніше список претендентів надходить у блок оцінки, де на основі апарату багатокритеріального оцінювання проводиться індивідуальна оцінка персоналу, протягом якої кандидати, що беруть участь в оцінюванні, ранжуються за мірою відповідності портрету «ідеального» кандидата, а ОПР проводить остаточний відбір персоналу й призначення його на посаду в проекті.

4. Експериментальна перевірка розробленого в дисертаційному дослідженні методу підбору й оцінювання команди проекту, основаного на застосуванні інформаційної бази досвіду минулих розробок, що використовує теорію прецедентів у процесі ухвалення рішення з підбору й оцінюванні персоналу

У процесі експериментальної перевірки вирішувалася задача формування команди для проекту розробки нових нестандартних джерел живлення на Державному підприємстві «Харківський науково-дослідний інститут технології машинобудування».

У результаті застосування розробленого в дисертації методу у базі знань проектних рішень було зроблено пошук фахівців, що брали участь у роботах подібних проектів, міра близькості яких знаходиться в інтервалі від 0,5 до 0,8. Розрахунок коефіцієнтів близькості робіт виконувався з урахуванням важливості характеристик. Як найбільш важливі характеристики було вибрано потужність і вагу джерел живлення.

У результаті було знайдено чотири фахівці з мірою близькості від 0,8 до 0,7; дев'ять - з мірою близькості від 0,7 до 0,6; 17 - з мірою близькості від 0,6 до 0,5.

Відповідно до розробленої методики на другому етапі було зроблено відбір фахівців і включення їх у команду нового проекту на основі кваліметрічної моделі й методів багатокритеріального оцінювання.

Для оцінювання якості фахівців, що підбирають, використовувався ступінь подібності їх з портретом «ідеального» кандидата, який був розроблений під конкретні проектні ролі. Як критерії для проведення багатокритеріального оцінювання, крім критеріїв професійні якості, що характеризують кандидата (спеціальність і кваліфікація, освіта, досвід роботи), були використані критерії, що характеризують схильність кандидата до групової роботи та ролі, яку він може виконувати в рамках команди. Для одержання таких оцінок було використано відомий метод визначення домінуючої командної ролі в групі, відповідно до якого у ході проходження психологічного тестування визначається міра відношення кандидата до певної командної ролі: практичний організатор; голова; мотор; інтелектуальний цент; контактор; контролер; координатор; детермінатор.

Були сформовані моделі «ідеальних» працівників під всі ключові посади в проекті. У розробленій кваліметричній моделі визначено семантичні міри подібності кандидатів з портретом «ідеального» працівника. У даному проекті експертами встановлено кількісне значення міри подібності в 0,25 на кожному рівні, таким чином, кількісні значення мір подібності складуть:

Se1 - «подібність значна» (значення від 0,75 до 1), Se2 - «подібність за найбільш важливими ознаками» (значення від 0,5 до 0,75), Se3 - «подібність помірна» (значення від 0,25 до 0,5), Se4 - «подібність незначна» (значення від 0 до 0,25). Відповідно до розробленої методики інтегральні оцінки характеристик «ідеального» кандидата й претендентів розраховувалися за формулою:

, (17)

а оптимальний кандидат визначався за такою схемою:

.(18)

На основі кваліметричної моделі, з використанням методів багатокрітеріального оцінювання, отримано інтегральну оцінку «ідеального» працівника та відповідні оцінки кандидатів, яки були проранговані та запропоновані ОПР для здійснення остаточного відбору та призначення на посади в проекті.

Висновки

персонал проектний ресурс людський

У дисертаційній роботі вирішено актуальну науково-прикладну задачу розроблення моделей та методів формування команди проекту.

Основні результати дослідження:

1. Проведено аналіз методів управління людськими ресурсами проектів. Було визначено, що відсутні добре формалізовані методи розрахунку кількісної потреби в персоналі за видами робіт, загальноприйняті методики оцінювання якісного складу команди проекту за рівнями складності виконуваних проектних робіт. Планування й облік якісного складу працівників проектних організацій ускладнює відсутність прийнятних методик оцінювання рівня кваліфікації виконавців.

2. Розроблено метод формування команди проекту. На основі теорії прецедентів проведено пошук робіт та відповідних виконавців, які надалі можуть використовуватися як основа для формування команди нового проекту. Інформація про строки виконання минулих робіт і кількості виконавців надходить у планові підрозділи для попереднього оцінювання строків і вартості виконання нових робіт.

3. На основі апарату багатокритеріального оцінювання виконано індивідуальну оцінку персоналу, в ході якої кандидати, що беруть участь в оцінюванні, рангуються за ступенем відповідності до портрета «ідеального» кандидата. ОПР виконує остаточний відбір персоналу та призначення його на посаду в проекті.

4. Розроблено модель планування й підбору персоналу проекту, основану на використанні теорії прецедентів. Розроблено також метод підбору персоналу для участі в проектах і відповідних програмних засобів реалізації запропонованого методу.

5. Подано методику побудови системи підтримки прийняття рішення (СППР) прецедентного типу, яку складають спосіб подання знань про задачу, можливі рішення та виконавців; метод вибору виконавців з відповідними прецедентами; метод ідентифікації й адаптації рішень; розроблення методу зберігання й індексації прецедентів.

6. Розроблено процедури формування бази прецедентів і пошуку робіт за заданим ступенем близькості.

7. Розроблено структуру кваліметрічної моделі, у якій критерієм якості оцінюваного персоналу є досягнення найбільшої подібності розглянутого кандидата з портретом «ідеального» співробітника, розроблюваного для рішення певної задачі.

8. Запропоновано моделі розрахунку інтегральних оцінок характеристик персоналу для різних ситуацій доступності вхідної інформації.

9. Розроблено метод формування команди проекту, який був застосований у рамках виконання проекту «Дослідження і розробки науково-технічних рекомендацій з удосконалення робочого органу машини Vermeer T1255» на Державному підприємстві «Харківський науково-дослідницький інститут технології машинобудування».

10. Розроблені в дисертаційному дослідженні моделі та методи було використано як основу для побудови процедур відбору і оцінювання персоналу в автоматизованій інформаційній системі «Кадри», що функціонують у рамках єдиного програмного комплексу «планування й управління проектами створення нової техніки».

11. Застосування результатів даної роботи при плануванні потреби в персоналі й проведенні оцінки і відбору дозволило підвищити загальну ефективність виконання проекту за рахунок більш ефективного управління процесами координації людських ресурсів проекту. Досягнуті в дисертаційній роботі результати можуть бути використані як науково-методична основа для створення загальної методики формування бази даних офісу управління проектами проектно-орієнтованих організацій.

Література

1. Лысенко Д.Э. Методологическое обеспечение процесса управления человеческими ресурсами проектов. Анализ методов планирования потребности в персонале / Д.Э. Лысенко, И.В. Чумаченко, Ю.С. Выходец // Радіоелектронні і комп'ютерні системи. - 2006. - №2(14). - С. 115-120.

2. Лысенко Д.Э. Адаптация метода прецедентов для поддержки процесса отбора и расстановки персонала проекта / Д.Э. Лысенко // Системи обробки інформації: зб. наук. праць Харківського університет Повітряних Сил ім. Івана Кожедуба. - Вип. 1(68). - Х., 2008. - С. 145-148.

3. Прецедентный метод формирования команды исполнителей проекта / Д.Э. Лысенко, И.В. Чумаченко, Ю.С. Выходец, В.П. Пономаренко // Системи обробки інформації: зб. наук. праць Харківського університет Повітряних Сил ім. Івана Кожедуба. - Вип. 3(70). - Х., 2008. - С. 168-170.

4. Некрасов А.Б. Семантическая модель онтологии технической документации для разработки научно-технической продукции / А.Б. Некрасов, Н.А. Соколова, Д.Э. Лысенко // Системи управління, навігації та зв'язку: зб. наук. праць Центрального науково-дослідного інституту навігації і управління. - Вип. 2(6). - К., 2008. - С. 96-101.

5. Некрасов А.Б. Метод кластеризации и оценки множества аналогов проектных решений / А.Б. Некрасов, Д.Э. Лысенко, Н.А. Соколова // Збірник наукових праць Харківського університету Повітряних Сил. - Вип. 2(17). - Х., 2008. - С. 141-145.

Размещено на Allbest.ru