МОДЕЛЮВАННЯ БІЗНЕС-ПРОЦЕСУ «ОЦІНКИ ЕФЕКТИВНОСТІ СПІВРОБІТНИКІВ ПРОЄКТНОГО ОФІСУ АУТСОРСИНГОВОЇ КОМПАНІЇ» В НОТАЦІЇ BPMN

Сергій Чеверда

doi:10.32782/2786-8559/2023-3-14

Сергій Чеверда Запорізький національний університет https://orcid.org/0000-0003-2161-037X

DOI: https://doi.org/10.32782/2786-8559/2023-3-14

Ключові слова: оцінка персоналу, метод 360 градусів, нечітка логіка, генетичний алгоритм, моделювання бізнес-процесів, BPMN, аутсорсинг, проєктні офіси

Анотація

У статті розглядається задача побудови моделі оцінки ефективності роботи персоналу проєктних офісів аутсорсингових компаній. Запропоновано гібридний підхід, що поєднує метод 360 градусів, нечітке моделювання та генетичні алгоритми. Це дає змогу комплексно врахувати думки стейкхолдерів, формалізувати якісні оцінки та оптимізувати параметри моделі. Розроблено багатокритеріальну модель оцінки за показниками швидкості, якості, самостійності, взаємодії та комунікації. Експертні оцінки формалізуються з використанням нечіткої логіки та лінгвістичних змінних. За допомогою генетичного алгоритму оптимізуються параметри функцій належності. Результатом є інтегральний показник ефективності працівника. З метою практичного застосування моделі побудовано BPMN-діаграму відповідного бізнес-процесу оцінки персоналу. Це дозволяє проаналізувати та оптимізувати існуючу практику оцінювання в компаніях. Запропонований підхід поєднує переваги класичних та інтелектуальних методів моделювання складних соціально-економічних процесів.

Посилання

Молодова Е.В. Управління людським капіталом як основа інноваційного розвитку. Вісник Одеського національного університету. Серія: Економіка. 2015. Т. 20. Вип. 3. С. 126–129.

Reddy W.B., Vaz A.B. Understanding 360-degree feedback systems. The Journal for Quality and Participation. 1997. Vol. 20. № 2. P. 34–38.

Петюх В.М., Цимбалюк О.А. Основи управління персоналом: навчальний посібник. Київ : КНЕУ, 2014. 398 с.

Zadeh L. Fuzzy sets. Information and control. 1965. Vol. 8, No. 3. P. 338–353.

Прокопенко В.І., Шевченко Г.М. Моделювання системи оцінки персоналу з використанням теорії нечітких множин. Радіоелектроніка, інформатика, управління. 2008. № 2. С. 140–146.

Гвініашвілі Т. З. Оцінка персоналу з використанням нечітко множинної моделі. Вісник НТУ "ХПІ". 2012. № 51. С. 68–73.

Ємельянова О.Ю. Моделювання рейтингової оцінки персоналу апаратом нечіткої логіки. Вісник ЖДТУ. 2010. № 4 (54). С. 160–163.

Шабанова Н.О. Гібридна інтелектуальна модель оцінки персоналу. Вісник НТУ «ХПІ». 2013. № 24 (997). С. 141–150.

Міщенко С.Г. Гібридна модель оцінювання персоналу. Вісник Нац. техн. ун-ту "ХПІ": зб. наук. пр. Сер.: Стратегічне управління, управління портфелями, програмами та проектами. 2018. № 2. С. 46–52.

Прокопенко О.В., Скрипченко Д.А. Гібридна модель оцінювання персоналу на основі нечітких KPI. Вісник Нац. ун-ту "Львівська політехніка". Менеджмент та підприємництво в Україні: етапи становлення і проблеми розвитку. 2017. № 869. С. 108–114.

Кузьмін О.Є. Основи менеджменту. Київ : Академвидав, 2011. 416 с.

Матвієнко О.В. Моделювання бізнес-процесів із застосуванням ARIS-методології. Бізнес-Інформ. 2014. № 1. C. 218–223.

Репін В.В. Бізнес-процеси. Моделювання, аналіз, управління. Київ : Мандарин Паблішинг, 2013. 512 с.

Король І.Г. Нечітка логіка та штучні нейронні мережі. Львів : Видавництво Львівської політехніки, 2010. 184 с.

Klir G.J., Yuan B. Fuzzy Sets and Fuzzy Logic: Theory and Applications. Upper Saddle River: Prentice Hall, 1995. 574 p.

Zadeh L.A. Fuzzy sets. Information and Control. 1965. Vol. 8. P. 338–353.

Nguyen H.T., Walker E.A. A First Course in Fuzzy Logic. Boca Raton: CRC Press, 2006. 336 p.

Molodova E. V. (2015) Human capital management as a basis for innovative development. Bulletin of Odesa National University. Series: Economics, no. 20(3), pp. 126–129.

Reddy W. B. & Vaz A. B. (1997) Understanding 360-degree feedback systems. The Journal for Quality and Participation, no. 20(2), pp. 34–38.

Petyukh V. M. & Tsymbalyuk O. A. (2014) Fundamentals of personnel management: textbook. Kyiv: KNEU.

Zadeh L. (1965) Fuzzy sets. Information and Control, no. 8(3), pp. 338–353.

Prokopenko V. I. & Shevchenko G. M. (2008) Personnel assessment system modeling using fuzzy set theory. Radio Electronics, Computer Science, Control, no. (2), pp. 140–146.

Gvinishvili T. Z. (2012) Personnel assessment using a fuzzy set model. Bulletin of NTU "KhPI", no. (51), pp. 68–73.

Emelyanova O. Yu. (2010) Modeling of personnel rating assessment using fuzzy logic. Journal of ZSTU, no. (4), pp. 160–163.

Shabanova N. O. (2013) Hybrid intelligent model of personnel assessment. Bulletin of NTU "KhPI", no. (24), pp. 141–150.

Mishchenko S. G. (2018) Hybrid model of personnel assessment. Bulletin of NTU "KhPI", no. (2), pp. 46–52.

Prokopenko O. V. & Skripchenko D. A. (2017) Hybrid model of fuzzy KPI-based personnel assessment. Bulletin of Lviv Polytechnic National University, no. (869), pp. 108–114.

Kuzmin, O. Ye. (2011) Fundamentals of Management. Kyiv: Akademvydav.

Matviyenko O. V. (2014) Business process modeling using ARIS methodology. Business-Inform, no. (1), pp. 218–223.

Repin V. V. (2013) Business processes. Modeling, analysis, management. Kyiv: Mandarin Publishing.

Korol I. G. (2010) Fuzzy logic and artificial neural networks. Lviv: Lviv Polytechnic Publishing House.

Klir G. J. & Yuan B. (1995) Fuzzy sets and fuzzy logic: theory and applications. Upper Saddle River, NJ: Prentice Hall.

Zadeh L. A. (1965) Fuzzy sets. Information and Control, no. 8, pp. 338–353.

Nguyen H. T. & Walker E. A. (2006) A first course in fuzzy logic. Boca Raton, FL: CRC Press.