Методы оптимизации проектирования социальных подсистем на основе интернет-технологий

Обложка

Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

Цель исследования состоит в том, чтобы раскрыть области применения современных цифровых технологий в проектировании социальной подсистемы промышленных предприятий. По результатам проведенной работы получены следующие выводы. Современные цифровые решения и программные комплексы позволяют повысить эффективность решения задач организации социальной подсистемы предприятия и должны последовательно учитываться при ее проектировании. Их возможности востребованы при проектировании трудовых процессов и планировании трудовых ресурсов, набора и продвижения персонала; при проектировании системы оценки и оплаты труда и организации мотивации выполнения производственных заданий, а также выполнении иных этапов проектирования социальной подсистемы. Несмотря на то, что на рынке представлены в основном зарубежные системы автоматизации, постепенно они начинают замещаться российскими разработками полноценного функционала. Потенциал интернет-технологий позволяет активизировать те внутренние позитивные побудительные мотивы к труду и коммуникации персонала предприятия, которые остаются до поры до времени скрытыми из-за отсутствия соответствующих способов и методов их мобилизации. Повышение прозрачности и откровенности во взаимоотношениях сотрудников, обусловленное использованием внутренних порталов и платформ для взаимного общения, благотворно влияет на результативность организации, формирует благоприятный морально-психологический климат и конструктивную организационную культуру.

Об авторах

Павел Геннадьевич Грибов

Институт права и национальной безопасности РАНХиГС при Президенте Российской Федерации

Автор, ответственный за переписку.
Email: gribov-pg223@ranepa.ru
ORCID iD: 0000-0002-0207-2265
Scopus Author ID: 56575049400

кандидат экономических наук, доцент, кафедра экономической безопасности

Россия, Москва

Список литературы

  1. A guide, 2017—A guide to the project management body of knowledge (2017). Project Management Institute. Sixth edition. Newtown Square, PA: Project Management Institute. 579 p.
  2. Аллен, 2021—Аллен М. E-Learning. Как сделать электронное обучение понятным, качественным и доступным. —М.: Альпина Паблишер, 2021. —196 с.
  3. Асалиев, 2022—Асалиев А.М., Вукович Г.Г. Оценка персонала в организации. —М.: НИЦ ИНФРА-М, 2022. —171 с.
  4. Barreto, 2020—Barreto, D., Rottmann A., & Rabidoux S. (2020) Learning Management Systems. Choosing the Right Path for Your Organization. 85 p.
  5. Varma, 2019—Varma A., Budhwar P. (2019) Performance Management Systems an Experiential Approach. SAGE Publications Ltd. 224 p.
  6. Ворона, 2022—Ворона В.А., Тихонов В.А. Системы контроля и управления доступом. —М.: Горячая Линия-Телеком, 2022. —272 с.
  7. Weske, 2019—Weske M. (2019) Business Process Management Concepts, Languages, Architecture’s 3rd Ed. Springer. 408 p.
  8. Гагаринская, 2019—Гагаринская Г.П., Дыкина С.З. Управление трудовыми конфликтами организации (методология и практика). Монография. —М.: Мир науки, 2019. —160 с.
  9. Грибов, 2023—Грибов П.Г., Бобрышев А.Д., Алиев А.Т. Инновационные подходы к построению больших организационно-экономических систем в промышленности // Научный вестник оборонно-промышленного комплекса России. 2023. № 1. С. 55–64.
  10. Джейблин, 2021—Джейблин Ф., Патнэм Л. Организационная культура. Власть и политика, контекст и дискурс-анализ. —М.: Гуманитарный Центр, 2021. —352 с.
  11. Milton, 2019—Milton N., Lambe P. (2019) The Knowledge Manager's Handbook: A Step-by-Step Guide to Embedding Effective Knowledge Management in your Organization. Kogan Page. 320 p.
  12. Панфилов, 2022—Панфилов М.А., Минеева И.Н. и др. Медиация: история, современное состояние, проблемы и перспективы развития. —М.: НИЦ ИНФРА-М, 2022. —131 с.
  13. Разработка, 2020—Разработка виртуальных тренажеров: учебно-методическое пособие / Н.А. Староверова, М.Л. Шустрова; Минобрнауки России, Казан. нац. исслед. технол. ун-т. —Казань: Изд-во КНИТУ, 2020. —144 с.
  14. Schein, 1985—Schein E.M. Organizational Culture and Leadership. San Francisco; Jossey-Bass, 1985. Р. 9.
  15. Шеер, 2020—Шеер А.-В. Индустрия 4.0. От прорывной бизнес-модели к автоматизации бизнес-процессов.—М.: Дело, 2020.—272 с.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
2. Рис. 1. Состав системы ELMA 365 BPM.

Скачать (130KB)
3. Рис. 2. Возможности систем управления компетенциями.

Скачать (237KB)


Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».