Программные продукты и системы

В современных условиях развития для обеспечения конкурентоспособности российских товаров и услуг важными задачами становятся рост производительности труда и заработной платы до мировых стандартов. Поэтому уже сейчас в крупных российских предприятиях актуально внедрение АСУ персоналом. Важнейшей составной частью АСУ персоналом является система мотивационного управления. Рассмотрим основные этапы разработки методики стимулирования, направленной на повышение эффективности функционирования предприятий.

С точки зрения активных систем компонентами модели организационной системы являются состав, структура, целевая функция, допустимые множества. Состав – это центр и агент, структура – начальник-подчиненный. Агент выбирает действие, центр выбирает стимулирование. Допустимые множества: множество допустимых действий – положительная полуось (часы, штуки, килограммы и т.п.).

Целевая функция центра зависит от системы стимулирования агента и представляет собой разность между функцией дохода и тем стимулированием, которое выплачивается подчиненному: Ф(σ(·),y)= =H(y)-σ(y), где H(y) – функция дохода центра.

Целевая функция агента – то стимулирование, которое он получает, минус затраты, так как в зависимости от выбираемого действия подчиненный несет затраты: f(σ(·),y)=σ(y)-c(y), где c(y) – функция затрат агента.

Основная задача применения методики на практике – достижение оптимального баланса между затратами на выплату заработной платы и доходом предприятия. Математическая постановка задачи заключается в максимизации разницы между функцией дохода центра и функцией затрат агента , где А – область допустимых действий агента.

В теории активных систем величина затрат агента определяется как размер трудовых и временных затрат на выполнение какого-либо действия в соответствии с основными положениями экономики труда: чем больше агент затрачивает усилий на работу, тем выше величина его затрат. В настоящее время еще не доказана адекватность определения затрат агента, поэтому на практике обычно применяется либо принцип равных рентабельностей (когда доход центра от реализации результатов труда делится поровну между центром и агентом), либо договорная система (когда центр и агент договариваются об определенном проценте вознаграждения).

Чтобы убедиться, что значение подобрано правильно, необходимо найти такое значение мотивационной надбавки δ, которое удовлетворяло бы интересы центра и побуждало агента выбирать то действие, которое необходимо центру, при этом максимально приближалось к оптимальному плану. Для этого предлагается установить фиксированную заработную плату, а остальную часть вознаграждения выплачивать в соответствии с полученными результатами функционирования предприятия.

Фиксированную сумму заработной платы предлагается устанавливать несколькими способами, например, равной минимальному размеру заработной платы, в соответствии с оценкой объективных показателей (стаж, образование и т.п.), в соответствии с оценкой производственных параметров (объем выполненной работы, процент брака и т.п.). Предложенные варианты можно комбинировать. Зачастую целесообразность установки более высокой ставки заработной платы комбинированием способов определения фиксированного размера стимулирования связана с требованиями соответствия предприятий требованиям и предложениям на рынке труда.

Таким образом, величина заработной платы сотрудника будет определяться как , где zi – фиксированная часть зарплаты; di  – мотивационная надбавка, рассчитанная как: , где Ф – мотивационный фонд; di – коэффициент эффективности деятельности агента.

С расчетом мотивационного фонда трудностей не возникает, так как чаще всего на предприятиях он определяется как фиксированный процент от резервного фонда. В таблице представлена формальная финансовая модель организации.

Коэффициент эффективности деятельности агента рассчитывается на основе применения метода комбинирования частных моделей и экспертной информации. Для построения модели предлагается использовать квантильную регрессию. Предложенный метод квантильной регрессии относится к робастным методам, так как является устойчивым к отклонениям от предположений классических моделей. Одним из важных свойств квантильной регрессии является то, что данная модель устойчива к «выбросам», которые часто встречаются на практике, особенно в случае показателей в активных системах. Поэтому при прогнозе оценок использование модели квантильной регрессии более предпочтительно, чем использование классических моделей. Кроме того, на практике в экономике часто некоторые значения зависимой величины могут быть цензурированы. В этом случае оценивание классическими параметрическими методами затруднено. При использовании же модели квантильной регрессии не нужно знать истинную величину зависимой переменной. Основным преимуществом метода является не только то, что он дает хорошие оценки, но и то, что он позволяет делать выводы о размахе колебаний показателей. При изучении активных систем это является наиболее актуальным.

Для проведения процедур экспертной оценки предлагается следующая схема. Сначала определяются наиболее значимые для той или иной должности группы параметров, затем для каждого параметра присваивается вес. Как показывает практика, чаще всего разработкой профиля должности занимается служба управления персоналом.

Затем экспертам предлагается оценить сотрудников с целью определения личного вклада сотрудников в деятельность предприятия. В качестве экспертов привлекаются все работники предприятия, так как оценка проходит в несколько этапов: сотрудник сам оценивает свою работу, затем его оценивают сотрудники отдела, в котором он работает, а затем его непосредственный начальник.

Для снижения временных и трудовых затрат на проведение периодических процедур оценки предлагается использовать модель формирования экспертных групп. В каждом периоде выявляются сотрудники-лидеры, суммарная оценка которых максимальна. Тогда начальник отдела будет оценивать только сотрудников-лидеров, а те будут оценивать всех остальных работников из своего подразделения.

В зависимости от того, каким образом происходит распределение мотивационного фонда на предприятии, рассчитывается коэффициент эффективности деятельности агентов.

Величина заработной платы каждого сотрудника будет вычисляться по формуле .

Автоматизированная система мотивационного управления включает в себя три программных модуля: «Зарплата», «Кадры» и «Мотивационное управление». Взаимосвязь модулей осуществляется через общие документы и справочники. Модуль «Кадры»  предназначен для ведения кадровых документов, таких как штатное расписание, график отпусков, сведения о графиках рабочего времени, приказы, служебные записки и другие. В модуле «Зарплата» хранится вся оперативная информация о начислении заработной платы, подоходного налога, ЕСН. Модуль «Мотивационное управление» предназначен для сбора и обработки экспертных оценок и полученных в результате построения модели данных, а также для расчетов коэффициентов и определения величины мотивационной надбавки. В штатном расписании в качестве оклада указывается фиксированная сумма заработной платы. Полученная мотивационная надбавка заносится в документ «Начисления» (либо «Удержания» при отрицательном коэффициенте) и учитывается при расчете заработной платы суммированием с фиксированной ставкой.

Программная реализация выполнена на основе АСУ предприятием. Для программной реализации системы по управлению персоналом в качестве СУБД выбрана Adaptive Server Anywhere 9.0, в качестве средства разработки Power Builder 7.0, в качестве средства проектирования выбран Power Designer 9.0, для написания и компилирования help-файлов – Help@Manual 3.0.

Предложенное определение мотивационной надбавки и распределения мотивационного фонда соответствует условиям оптимального решения задачи, центр сам определяет величину фонда выплат, агент имеет возможность влиять на величину мотивационной надбавки. Кроме того, такой подход позволяет отслеживать изменение результатов работы агентов на протяжении любого заданного времени и анализировать эффективность деятельности системы в целом. Автоматизированная система мотивационного управления существенно снижает временные затраты на обработку и анализ полученных в результате проведения процедур оценок данных.