Цель многочисленных встроенный сетевой модели для человека планирования ресурсов и реализации метода Чебышева
РЕЗЮМЕ
Цель многочисленных встроенный сетевой модели предлагается модель разнообразие человеческих ресурсов задач планирования, включая планирование преемственности исполнительной компенсации планирования, разработки учебной программы, управления разнообразием человеческих и дизайна системы. Метод Чебышева, интерактивные несколько объективную процедуру программирования решение, разработанное компанией Steuer и Choo [32], реализуется с помощью NETSIDE, компьютер обычной для решения проблем в сети с боковыми ограничениями разработан Кеннингтон и Уисман [17]. Эта статья демонстрирует, как сетевая структура, общие для многих видов человеческой проблемы планирования ресурсов могут быть использованы для улучшения эффективности решения, и как наш подход расширяет использование сетевых моделей в человеке планирования ресурсов, включив несколько целей и extranetwork ограничений. Наглядный пример демонстрирует моделирование и решение подход представлен, и возможности применения этих подходов в двух конкретных областях человеческой планирования ресурсов обсуждаются.
Предметные области: управленческие решения задач процессы, математическое программирование, теория сети и количественного анализа / Методология.
ВВЕДЕНИЕ
Многие человеческие проблемы планирования ресурсов были смоделированы различные формы моделей сетевых потоков. Например, Charnes, Купер, Нельсон и Нихаус [3] использовали их для планирования равных возможностей в области занятости; Нихаус [26], для различных человеческих ресурсов планирования в ВМС США; Гловером и Клингман [12], для планирования полетов студентов подготовка в ВВС США; Коллинз, Мейнхардт, лимон, Гиллет и Гасс [4], для долгосрочного планирования в армии; Drinka [7] [8], для человека системы проектирования и Гасс [10], для других военных задач планирования трудовых ресурсов.
Эффективность сетевых моделей для этих задач является результатом двух факторов: (1) природных изоморфных отношений между потоками людей с помощью различных классификаций, различных рабочих мест, или оба, и проходит через дуг и узлов сети, и ( 2) вычислительную эффективность подходов сетевое решение. Последний позволил развития очень крупномасштабных моделей, которые могли бы в противном случае были неразрешимыми.
Сетевые модели ограничены с одной целью и включают только сохранения потока ограничений. Более широкое использование сети в человеческом планирования ресурсов было законсервировано в этих ограничений. Эта статья покажет, как сфера сетевых моделей человеческого планирования ресурсов может быть расширена за счет включения многочисленных целей и extranetwork ограничений. В частности, оно покажет, сколь и extranetwork ограничений и многочисленных целей могут быть размещены одновременно, сочетая это особая реализация метода Чебышева для нескольких целей программирования [29] [31] [32], а обычные NETSIDE для решения сетей ограничений [17 ].
Работа организована следующим образом: в следующем разделе рассматривается развитие многочисленных цели бортовая сеть (Моен) модели для планирования человеческих ресурсов; третий раздел описывает реализации решения подход к этой модели, а четвертый раздел представляет наглядный пример, что демонстрирует модель и подходы решения; пятом разделе представлены два человека планирования ресурсов применения текущих интересов, которые могут выиграть от использования этих подходов, а также заключительный раздел заканчивается бумага.
Многокритериальная бортовая сеть МОДЕЛЬ ДЛЯ планирования людских ресурсов
Организации регулярно сталкивается с проблемой назначения с различным количеством рабочих мест для лиц разной длины и важности, требующих различных атрибутов, таких, как знания, навыки и умения, а также различные социально-демографические характеристики. Лица в организации обладают различным опытом и различные комбинации навыков, а также имеют различия в других характеристик на различные моменты времени. Задача согласования лиц на работу в зависимости от свойств обладают лиц и качеств, требуемых на работу сам по себе является сложной задачей. Тем не менее, эта задача еще более усложняется, когда существуют альтернативные мотивации для определения назначения конкретных лиц в конкретных видах работ. Например, физические лица могут быть возложены на работу только для того, чтобы заполнить рабочие места. Кроме того, лица могут быть назначены на работу в первую очередь для целей обучения или повышения квалификации. То есть, будущие характеристики лиц, могут быть более важными, чем их токовые характеристики. В других случаях, задания могут быть мотивированы географические, демографические, или нормативных требований. С организационной точки зрения дизайна, он может быть даже желательным, чтобы изучить назначение отдельных лиц на работу, для которых они наиболее квалифицированных, с тем чтобы определить, какие рабочие места организации лучше всего подходит для проведения.
Почти во всех случаях, различные альтернативные противоречивые мотивы должны рассматриваться одновременно. В результате, принимающие решения, зачастую вынуждены рассмотреть вопрос о торговых от одной цели на другую при определении рабочих заданий ..
Моен модели разрабатываемого в данной работе разработан для обработки такого рода проблем. Модель основана на следующих основных характеристик:
1. В рамках организации, физические лица, имеющие определенные атрибуты должны быть назначены на работу каждый период; 2. Первоначально, каждая обладает некоторыми известной комбинации атрибутов и суммируются в группе с лиц, обладающих той же комбинации; 3. Дополнительные атрибуты могут быть приобретены с помощью специальных заданий подготовки или путем проведения регулярных заданий работы;
4. Физические лица могут перемещать или из группы в результате приема на работу, пенсию, сокращения вступившие в силу и т.д.; 5. Задания могут охватывать один или несколько периодов.
Задача модели, а затем, чтобы установить, сколько лиц, обладающих определенной комбинации атрибутов должны быть отнесены к каждой работы каждого периода, для того, чтобы заполнить столько рабочих мест, насколько это возможно лиц, обладающих желаемых признаков.
Идеальным решением этой проблемы было бы все рабочие места заполнены физические лица, имеющие атрибуты прекрасно совпали с требованиями каждой работы каждого периода. Однако, как и следовало ожидать, в определенный момент времени распределение особей, обладающих определенными атрибутами могут не совпадать с желаемые атрибуты распределения. В таких случаях физические лица могут быть назначены либо на работу, за которые они не в полной мере квалификацию или работы могут остаться незаполненными. Для учета этих соображений, модель Моен включает в себя следующие два типа критериев:
1. Соответствовать критериям, которые отражают качество матча между атрибутами, которыми обладают лица и атрибут требованиям рабочих мест и 2. Заполните критерии, которая представляет собой выполнение заданий в каждой из нескольких периодов времени.
Использования этих конкретных критериев только для иллюстрации и не исключает использования других типов критериев в модели Моен. Дальнейшее обсуждение и примеры альтернативных типов критериев, которые могут быть использованы, и значения атрибутов включены в критерии можно найти далее в этом разделе и в разделе, посвященном управленческие последствия.
Для заполнения критериев в нашем примере, несколько целей используются, одной из целей за период. Эта форма критериев различия между уровнями выполнения каждого периода, и легко представляет ситуация, когда выполнение работ в один период является более важным, чем в другой период. Например, в некоторых организациях, выполнение текущих работ может быть более важным, чем выполнение будущих рабочих мест, в других организациях, напротив, может быть правдой. В нашем примере, то, если на период были разработаны модели, не было бы в общей сложности S = 1 т целей, одна для заполнения критериев в каждом периоде и один общий критерий подходят. В модели Моен, заполните критерии формулируются как цель цели: недо-или перевыполнение допускается, но сведены к минимуму. В наглядный пример представлен ниже, относительное значение неполного и переполнение равны. Опять же, это имеет смысл для нашего примера, но не является требованием, предъявляемым к структуре модели Моен или решение используемого подхода. В самом деле, либо под-или перевыполнения может быть запрещено, если это было необходимо для конкретной задачи.
Выбор размера выборки из 20S в шаге 2 является общепризнанным размера на основе предыдущих испытаний и опыта, связанных с получением разрозненных весовых векторов для многокритериальных задач [29]. В этой реализации, мы используем программу LAMBDA в ADBASE несколько цель программного пакета [31] для создания 20S векторов весов. Процедура фильтрации 20S векторов весовых до 2p в шаге 2 и фильтрации 2p недоминируемыми векторов критерий до р в шаге 3, основана на использовании относительного расстояния мер и уходит своими корнями в многомерный анализ. ФИЛЬТР программы ADBASE используется для получения таких рассеянных представитель подмножества векторов. Выбор значений р и д зависят от ЛПР предпочтений и от сложности задачи. В общем, д будет основываться на DM личные предпочтения в отношении принятия решений времени и качеству решения, р будет основываться на границах ЛПР комфорт при сравнении нескольких решений. На практике, как правило, предпочитает DM видим небольшое количество векторов критерий для упрощения своей процесса отбора, в то время как аналитик предпочитает представлять большее число таким образом, чтобы более полно представлять недоминируемыми множество.
Либо р д и могут быть пересмотрены в процессе принятия решений на DM усмотрению. (Более подробное обсуждение по определению р, д, з, отсылаем читателя к Steuer [29].).
Расширенной программы взвешенных Чебышева, полученных от модели Моен является единственной цели модели сети ограничений, следовательно, особых подходов решения, такие как NETSIDE [17] и алгоритм метода СЫН [13], доступных для решения этой проблемы. За счет разбиения задачи на сетевую часть и часть nonnetwork, эти подходы могут добиться эффективности решения время с помощью маркировки процедур для рассмотрения в то время как часть сети с использованием стандартных процедур для простого nonnetwork часть, и могут решать более серьезные проблемы с помощью supersparse хранения данных методов за сетевую часть. Если, как и в случае задачи Моен, сетевую часть велико по сравнению с nonnetwork части, время решения могут быть существенно сокращены и проблемы могут быть решены substandally больше, чем решить, используя только симплекс-метода. В этой реализации NETSIDE используется для решения 2p расширенной программы взвешенных Чебышева в шаге 3 процедуры.
Наглядным примером
Рассмотрим задачу, где каждый человек в организации, могут иметь определенное сочетание из трех навыков, обозначенные A, B и C. числа лиц, обладающих первоначально особым сочетанием этих навыков приведены в таблице 1. Кроме того, 580, 410 и 10 лиц, обладающих мастерство вернется из предыдущего задания нескольких лет в период 2, 3 и 4, соответственно.
Есть 10 возможных назначений работы в каждой из 5 лет, которые помечены как Вакансии 1-10. Как показано в таблице 2, 1 Работа может быть наполнена лиц, обладающих какой-либо один или несколько навыков, B, или C, в то время как требуется 2-10 Вакансии лиц, которые обладают конкретным мастерства среди их набор знаний и навыков. Таблица 2 показывает также продолжительность рабочих заданий и число лиц, требуется на каждое рабочее место каждый год. Каждая работа / период времени сочетание в этой таблице представлены в модели Моен как jepsilonJ, а также требование для каждой комбинации, как аб ^ югу J ^ в (4). Эта небольшая проблема такой работы 50 / период времени комбинаций.
Части сети частью этой модели показано на рисунке 1. На этом рисунке этикетки в узлы навыков, которые определяют, что группы лиц. В общей сложности 35 кадры / период времени узлы должны были в этом вопросе; один сток требовалась как "до" узел для окончательного дуги период. Число лиц, первоначально в каждой группе, как приведены в таблице 1-показанных внутри треугольника направлен в узлах 1-й год. Лиц, возвращающихся из предыдущих многопериодной задания представлены как дополнительные поступления в искусство лет 2, 3 и 4, соответственно. Номер 3755 в треугольнике направлены из сток равна общей потоков во всех других узлах. Единственная цель этого числа, чтобы сбалансировать общего объема поставок с общего спроса. Негативы номера в пределах треугольника направлен в узлах и 3755 в треугольнике направлено к раковине узле Ь к югу я ^ значения для ограничений в (3), связанных с этими узлами, б ^ ^ я к югу значения для всех другие ограничения 0.
В этом примере отдельных лиц в какой-либо группы, имеют право на назначение на любую из 10 рабочих мест, перечисленных в таблице 2. Например, на рисунке 1 показаны те физических лиц в 1-й год обладающих одной квалификации, как право быть избранным для назначения на любом из заданий 1-10 независимо от навыков, необходимых в этих местах. Если эта группа индексируется как узел 1, то дуг из этого узла составляют множество 0 (1).
Номера на дугах на рисунке 1 соответствует работе число потенциальных уступки. Эти дуги также показывают, что Джобс 1-4, один период заданий. Лиц, работающих в этих рабочих мест, становятся доступными для перевода в этом году сразу же после этого назначения. Лиц, работающих в 5 Работа, 6 или 7 стала доступна для перевода 2 лет после этого назначения, а также отнесенных к 8 Работа, 9 или 10 становятся доступными через 3 года после их назначения.
Потребности каждого задания определить будущее классификации индивидов. Лиц, обладающих определенными навыками в момент уступки сохранит те же навыки после завершения этого задания. Кроме того, лиц, работающих в отраслях, где они не обладают необходимыми навыками, как предполагается развивать эти навыки на рабочих местах. Например, 855 лиц, обладающих лишь первоначально навыков могут быть отнесены к 1 Работа, 2, 5 или 8, а по завершении прежнему обладают только мастерство А. Тем не менее, те же лица, если вещество отнесено к 3 Работа, 6 или 9 будет приобрести навыки B, и, если таковой присвоен Иов 4, 7 или 10, будут приобретать навыки C. Рис 1 показывает также, что 10 человек изначально обладает всеми навыками 3 A, B и C-определенных узлов помечены ABC в Год 1-будет обладать той же комбинацию, независимо от рабочего задания. Для того чтобы упростить схему сети, дуг с общими "от" узел и то же "до" узел, например те, которые представляют назначении лиц в узле ABC, представлены в виде одной дуги с несколькими возможных назначений. В реальной модели, кратных дуг между этими узлами не требуется. В этой задаче, каждый узел имеет 10 дуги направлены из него, один для каждого возможного назначения; Есть, таким образом, в общей сложности 350 назначения дуги ..
Как описано во втором разделе, с ^ ^ к югу в первой целевой функции, уравнения (1), соответствует качеству матч между атрибутами обладает индивидуальным и те, которые предусмотрены рабочие места. В простейшей форме об этой проблеме, можно было бы использовать C ^ к югу = (O или 1), как она определена в (7). Однако, для того, чтобы показать универсальность модели, каждая из 350 уступки дуги получил ни одного положительного C ^ ^ А к югу (не показаны на рисунке 1) в диапазоне (от 0 до 100).
Две дуги отклонения, связанные с каждым работу / период времени, JE J. Эти дуги соответствует потенциалу underfulfillment, ди и перевыполнение, г ^ ^ ^ SUP югу J ^, работы / timeperiod J, и были включены в сеть модель, добавив один узел в качестве источника и произвольно использованием сток их назначения. Это дополнение к сети рисунке 1 показано на рисунке 2. Сколь угодно большие поставки () была представлена на этот источник и смещение с эквивалентной корректировки спроса на раковину. Для того, чтобы обеспечить возможность, один вялый дуги между источником и стоком должен был позволить неиспользованные предложения на источник поступать в раковину. Эта дуга представлено в виде пунктирной линии на рисунке 2.
Выполнение целей работы были сгруппированы по годам. Все вакансии связанные с год V образуют множество F (V) при у = 1,2 ,..., 5. Сумма всех отклонений по каждому году, затем связывается с 1 целевой функции в модели, например, представляет собой сумму чрезмерной и / или underfulfillment на 1-10 Вакансии в 1-й год, и является целевой функции определены в качестве злотых в (2). То есть, вторая задача, ZL, касалась заполнения всех требований 1 год, третья задача, z2, со всеми год 2 требования, и так далее.
Есть в общей сложности 50 extranetwork ограничений в данном случае, по одному на каждое рабочее место и время периода комбинации. В процессе решения 6 целевых функций были преобразованы в extranetwork ограничений.
Эта проблема была решена с помощью метода, описанного в предыдущем разделе. СД человеческих ресурсов экспертов с практическим опытом персонала управляющей программы. Для каждой итерации, 2р = 14 решения суда были получены, и р = 7 самых разных них были представлены на DM как графически, так и численно. Комплект из двух графов был подготовлен для каждого решения представлен DM, примеры которых показаны на рисунках 3 и 4. Графов на вершине шоу уровнях выполнения на каждом из 10 рабочих мест в каждой из пяти периодов. Например, в графе в верхней части рис 3, 4 Работа Показано, что переполнены в 1-3 лет и заполнить именно в 4-5 лет. При сравнении этого графика, что и для других решений (например, один в верхней части рис 4), DM смогли оценить работу модели выполнения. На графике в нижней части 3 приведены относительные значения решений по каждой цели. Первая полоса указывает на уровень посадки в процентах от наилучшего подходят уровне. Наилучшего, г ^ * 0 ^ к югу, находится оптимизации модели на соответствующий критерий, игнорируя при этом заполнить критериям. Высота этого бара определяется цо / зо. Остальные баров показать уровень заполнения в процентах от точного заполнения, высота этих баров найдена:.
Эти графики были использованы для сравнения DM критерий выбора векторов и выбранным им или ей один. Предпочтительное решение было затем используется в качестве центральной точки, вокруг которых новые решения суда создаются для следующей итерации. Три итераций не проводились. Окончательное решение было выбрать один DM на третьей итерации и представлена графически на рисунке 4.
В процессе выбора его на примере проблемы, DM предполагается более долгосрочную перспективу, в результате повышения общего нужным. DM предпочли бы меньше переполнения в большей продолжительности работы из-за ожидаемых затрат на рабочую силу, а также позволило переполнения в короткий срок работы в целях повышения квалификации. Никаких официальных мер удовлетворенности были назначены на примере проблемы. Тем не менее, разумные принятия решений можно было в этом примере, потому что DM смог сделать общие предположения относительно затрат на рабочую силу и соответствия / заполнить предпочтения.
Дополнительные проблемы были использованы для тестирования возможностей процедуры решения для этих типов задач. По мере увеличения числа навыков выявления и комбинации навыков, необходимых на работу увеличиваться, проблема размеров значительно возрастет. Для самая большая проблема, мы пытались на IBM 4381-М1 компьютера, модель Моен было 637 узлов, 12901 дуги, 101 дополнительных сетевых ограничений, а также шесть целей. Эта проблема участие 127 различных комбинаций навыков и 20 возможных назначений работу в год в течение 5-летнего периода планирования.
Управленческие последствия
Модель Моен общая модель, которую можно применять во многих различных и важных человеческих проблем планирования ресурсов. Например, два современных проблем, которые имеют последствия для значительных организационных результатов с помощью модели Моен: (1) назначение планирования работы по мастерство основе системы оплаты, и (2) возможности развития для целевых классов требует инициативы в области управления разнообразия . Эти проблемы теперь будут рассмотрены более подробно.
Заявление мастерство основе платежной системы
Мастерство в оплате является компенсационной программы, которая вознаграждает сотрудников на основе навыки, которыми обладают, а не на выполненные работы. В рамках этих программ, работники поворачиваться на серии рабочих мест, с тем чтобы предоставить им возможности профессиональной подготовки. Этот процесс часто дополняются формального обучения. Как работники приобретают новые навыки, они проходят проверку, сертифицированные и присудил повышение заработной платы.
Основными преимуществами навыков программ являются: увеличение гибкости в работе службы и сотрудников к работе матч качества в результате более высокой квалификацией и диверсифицированную группу сотрудников. Эти программы могут также улучшить качество продукции, производительность и приверженность сотрудников и мотивации, и может снизить затраты на рабочую силу через большую работу гибкость планирования и усиленная конструкция работы, общения и совместной работы [23] [16].
Одной из важнейших проблем для использования этих программ эффективного планирования производственных заданий и подготовки кадров. Например, Поттинджер [27] отмечает трудности, которые возникают в связи с необходимостью рассмотреть учебные модули различной сложности и продолжительности. Результаты обследования, Воган, Фотлер, Бамберг, и Блейни [35] о тенденции к более широкому использованию широкого профиля специалистов в области здравоохранения свидетельствуют о необходимости планирования инструмент, который может включать широкий спектр навыков и работать комбинациями. Кроме того, в описание администрации мастерство оплаты с учетом плана на контейнер производителя, Tosi и Tosi [34] сообщают, отрицательно сказывается на производительности, когда передвижение людей между работу плохо, или когда планируется подготовки или навыков среди групп взаимозависимых рабочих плохо согласованы.
Вторая задача этой программы платить необходимо включать сотрудников в его создании. Дженкинс и Лоулер [IS] отмечают важность участия в успех мастерство системой (см. также Уолтон [36] [37]). Они показывают, что участие в принятии решений платить программа затрагивает план эффективности за счет создания более высокую плату удовлетворение высоким доверием большей приверженности, а также лучше понять оплатить программу.
Модель Моен уместно мастерство основе компенсации управления по многим причинам. Во-первых, она может включать в себя одновременное рассмотрение работы уступки требования и потребности в обучении. Во-вторых, может обеспечить рабочие задания разной продолжительности и уровня квалификации. В-третьих, она может предоставить возможность включать сотрудников, или комитеты работников, к участию в разработке системы оплаты через интерактивный процесс принятия решений. Наконец, она может обеспечить последовательности рабочих заданий, которые часто необходимы для планирования развития навыков и вращательных требований планирования.
Когда модель Моен используется для присвоения рабочих под навыков оплаты на основе системы, ее гибкость позволяет включение различных целей, в том числе один или более из следующих характеристик: максимальное количество рабочих мест заполнены квалифицированных работников с течением времени, максимально Расходы эффективности профессионального обучения, подготовки и сведения к минимуму. Поскольку работник оплата в зависимости от уровня и разнообразия навыков достигается сотрудниками, а с целью организации является повышение гибкости рабочей силы с течением времени, набор целей, основанных на работу свершений во времени ", аналогичных тем, которые используются на примере проблемы могут быть использованы, чтобы для перелива рабочих мест в ближайшее время для того, чтобы разрабатывать новые и более разнообразные комбинации навыков в долгосрочной перспективе. И наконец, уникальная особенность навыка оплаты с учетом плана, которые не могут быть легко представлены и в других моделях, но к ним подходить в модели Моен, является требование, что человек остались только в некоторых заранее последовательности рабочих заданий в целях развития определенный набор навыков и опыта. Сети представление последовательности рабочих заданий различной длины представлена в Drinka [7].
Решение модели Моен для мастерство основе проблемы уступки, может определить (1), работа последовательности должны быть использованы, и объем этих последовательностей, (2), какой тип обучения должна быть обеспечена, когда она должна быть представлена и насколько обучение необходимо, и (3) какие комбинации навыки лучше всего подходят для достижения целей организации. В рамках интерактивного процесса оценки альтернативных решений, что позволяет участие сотрудников должно привести к повышению качества плана, большую приверженность разработанный план и более глубокое понимание этой программы.
Заявление разнообразии управления
Как компенсации управления, управления разнообразием порождает многочисленные проблемы принятия решений. Организации могут быть заинтересованы в увеличении демографические различия их рабочей силы на различных уровнях в то время как использование специальных технических преимуществ своих работников и присвоения им рабочих мест, которые предоставляют возможности для развития дополнительных навыков (например, [20]). Эти проблемы включают достижение нескольких целей желаемого разнообразия в работу, категории работы и уровней, или оба, который может быть достигнут с течением времени путем развития недостаточно групп сотрудников с помощью образовательных и связанных с работой опытом. Цель управления будет заключаться в разработке плана, который будет учитывать как изменение демографической ситуации в каждой должности и повышение навыков каждого при достижении стратегических целей развитой классов сотрудников.
Важность этих программ является их влияние на организационные результаты. Сотрудники разнообразия может повлиять на организационных решений качество, репутация, отношения и соблюдения правовых норм [5] [6] [14] [19] [21] [24] [25]. Например, (1) при наличии неоднородности участников группы, могут создавать более разнообразные инновационные решения проблемы; (2) при организации признаются в качестве обеспечения возможностей для всех категорий лиц, они могут быть в состоянии привлечь и сохранить большее количество и разнообразие квалифицированных работников; (3), когда люди считают, что практика организации свободны от предубеждений, они испытывают большее восприятие справедливости, приверженности и удовлетворенности, а также (4), когда организация не в состоянии продемонстрировать развития и профессиональных программ, которые повышают привлекательность, сохранение и поощрение охраняемых лиц, они имеют больше возможностей для удовлетворения законодательном принципов.
Используя модель Моен, проблема может быть определена таким образом, чтобы увеличить использование классов недостаточно человеческих ресурсов в должностях, требующих высшего уровня квалификации в целях поощрения назначения недостаточно членов класса в работу по ставкам, определяется путем соблюдения правовых норм, или чтобы показать, что доля охраняемых группы членов "во всех рабочих мест и уровня работы-отражает пропорции на соответствующем рынке труда.
Для этих типов задач, ск значения в модели Моен может определяться двумя факторами: (1) текущие технические навыки, которыми обладают лица, по сравнению с технических навыков, необходимых для работы, и (2) демографические физических лиц классификации по сравнению с желаемой распределение классов физических лиц. Для целей в модели Моен, организации могут быть заинтересованы в изучении компромисс между высокой стоимостью рабочей силы из-за переполнения рабочих мест и незавершенной работы из-за неполного заполнения рабочих мест, в более широком плане стимулирования перевыполнения как средство обеспечить возможность для развития недостаточно групп .
Чтобы повысить их эффективность, разнообразие инициатив, как оплатить программы, также могут воспользоваться участия работников. Моррисон [22] рекомендует в том числе участие в качестве "признания" компонент, который помогает обездоленным классам в продолжении достижения работу. Кроме того, важной задачей для разнообразия мероприятий сопротивление, особенно со стороны большинства населения. Интерактивный характер подхода решения Моен дает возможность включать представителей всех классов в процессе принятия решений, обеспечение более широкого признания и представления о справедливости.
Компенсации и управления разнообразием только два примера проблем, которые могут выиграть от использования модели Моен. Модели и решения подход достаточно общего, чтобы они могли быть использованы и для многих других видов человеческой планирования ресурсов, проблемы, лежащие в основе структуры сети, extranetwork ограничений и несколько целей. Некоторые другие приложения включают управленческие планирования преемственности с многонациональными заданий и исполнительной планирования развития для руководителей multidivision или многопродуктовыми организаций.
ВЫВОДЫ
Цель многочисленных встроенный сетевой модели для человека планирования ресурсов была разработана путем объединения различных специальных функций: сетевой структуры, набор extranetwork ограничений, и несколько целевых функций. Это исследование продемонстрировало жизнеспособность применения метода Чебышева о проблемах этого типа, используя существующие сети встроенный алгоритм, NETSIDE. Он также показал, как руководители могут моделировать и решать человеческие проблемы планирования ресурсов, используя этот подход, продемонстрировала способность решать большие проблемы, а также определены некоторые из многих возможных проблем, для которых он может быть полезным. Поступая таким образом, это исследование имеет расширенных возможностей в области сетей, несколько критериев принятия решений и планирования человеческих ресурсов.
Два конкретных, очень разные, и важным примером области применения модели Моен были обсуждены в качестве иллюстрации своей универсальности и практичности. В целом, этот метод, как представляется, наибольшее значение для человека планирования ресурсов, когда решение проблемы состоит из нескольких заданий различной длительности, происходящих с течением времени, с ограничениями на рабочих заданий и целей в отношении изменения или улучшения положения работника или состояние. Кроме того, хотя интерактивный характер решения подход был первоначально разработан для использования одного лица, принимающего решения, это должно быть возможным, чтобы адаптировать ее для использования в задачах, где участие сотрудников в процессе принятия решений влияет на осуществление успех человека в ресурсах на программу . [В редакцию: 22 июля 1994. Принято: 23 августа 1995.]
Ссылки
[1] Бенаюн, Р. де Монгольфье, J., Tergny, J.,
[2] Бьюкенен, J. Т.,
[4] Коллинз Р., Мейнхардт, C., лимон, D., "Жилетт", М.,
[5] Кокс, Т. Культурное разнообразие в организации: теория, исследования, практика. Сан - Франциско: Берретт-Колер Publishers, 1993.
[6] Кокс, T.,
[9] Даннетт, MD подбор персонала и трудоустройство. Белмонт, штат Калифорния: Wadsworth, 1966.
[10] Гасс, С. Военные модели планирования трудовых ресурсов. Компьютеры и операций
Исследований, 1991, 18 (1), 65-73.
[11] Geoffrion, А. М., Дайер, J. С.,
[12] Гловер, F.,
[13] Гловер, F,
[15] Дженкинс Г.
[17] Кеннингтон, J.,
[18] Корхонен П.,
[19] майоры Г.
[20] Мартинес, М. равенства усилия обостряет края банка. HRMagazine, 1995, 40 (1), 38-43.
[21] McGrath, J. группы: взаимодействие и эффективность. Englewood Cliffs, NJ: Prentice-Hall, 1984.
[22] Моррисон, А. новые лидеры: Руководство по руководству разнообразия в США. Сан - Франциско: Jossey-Bass Publishers, 1992.
[23] Мюррей, B.,
[24] Немет, C. несогласных ", группа процесса и творчества. Достижения в группе процессов, 1985, 2, 57-75.
[25] Немет, C.,
[26] Нихаус, RJ модели человеческие решения ресурсов. Человек планирования ресурсов, 1988, 11 (2), 95-107.
[27] Поттинджер, J. инженерных изменений путем оплаты. Управление персоналом, 1989, 21 (10), 73-74.
[28] Скинфельдт, Л. F использования рабочей силы: Разработка и оценка оценки классификации модели для сравнения людей с рабочих мест. Журнал прикладной психологии, 1974, 59, 583-595.
[29] Steuer, RE нескольких критериев оптимизации: теория, вычисления и приложения. Нью-Йорк: John Wiley, 1986.
[30] Steuer, RE процедуры чебышевских интерактивной многочисленные цели программы. В B. Karpak
[31] Steuer, ручной RE пользователем ADBASE несколько цель программного пакета. Департамент по вопросам управления науки, Терри бизнес-колледжа, университета штата Джорджия, 1993.
[32] Steuer, Р. Е.,
[33] вс, М., Stam А.,
[35] Воган Д., Фотлер, М., Бамберг, Р.,
[37] Уолтон, Р. системы Топика работы: Оптимистичный видения, пессимистические гипотезы, а реальность. В деле R. Загер
Деннис Drinka является доцент кафедры менеджмента науки в Университете штата Техас в Сан-Антонио. Он получил закладная в области финансов в Университете штата Иллинойс и степень доктора в науке управления и информационных систем в Университете штата Техас в Остине. Он опубликовал в приложениях управления науки. В настоящее время его научные интересы в области человеческих ресурсов моделей планирования, а также встроенные сетевые модели и подходы к решению.
Minghe ВС является доцент кафедры менеджмента науки в Университете штата Техас в Сан-Антонио. Он получил закладная от Северо-Восточного университета в Китае, диплом МВА в Китайский университет Гонконга, а также докторскую степень из Университета штата Джорджия. Он опубликовал в области наук управления, исследование операций, Orsa журнал по вычислительной, Анналы исследование операций, Европейский журнал оперативных исследований и проектов Management Journal. Его исследовательские интересы лежат в разных целях программирования, комбинаторной оптимизации, а также искусственных нейронных сетей. Сунь получил Институт Decision Sciences в 1993 году Элвуд С. Буффа Автореф конкурса Award.
Брайан Мюррей доцент кафедры управления человеческими ресурсами в Университете штата Техас в Сан-Антонио. Он получил закладная из Хьюстонского университета и степень магистра и доктора наук численности персонала и человеческих ресурсов исследований в университете Корнелла. Он опубликовал в области научных исследований границ в трудовых отношениях и людских ресурсов. Его научные интересы и деятельность включает компенсацию управления, меры повышения эффективности деятельности, индустрии гостеприимства и управления человеческими ресурсами.
