Методология математического моделирования и анализа процессов управления организационными изменениями (1024780), страница 23
Текст из файла (страница 23)
В рассматриваемой постановке критерием оптимальности таких временных структур являетсяминимум рассогласования ∆n×1 = ( δi ) (2.16).Очевидно, что динамика и характер интеграционных процессов в организации зависят от целого ряда условий, наиболее значимым из которых является характер процесса организационных изменений. В самом общем случае любое элементарное организационное изменение rjo, реализованное в j-м подразделении,является результатом работы всех подразделений организации, благодаря координации их деятельности в интересах j-го подразделения. Очевидно, что тип иглубина интеграции каждого подразделения с каждым из других подразделений122компании должны зависеть от характера, сложности и срочности совместно решаемых задач.Таким образом, предлагаемая методология математического моделированияпроцессов управления организационными изменениями базируется на следующихтезисах:— эффективность каждого элементарного организационного изменения, реализованного в подразделении, зависит от согласованности действий всех подразделений организации;— согласованность действий возможна в условиях наиболее благоприятнойинтеграции подразделений в интересах решения данной задачи и при наличии уменеджмента подразделений права принятия решений на тех уровнях, где сконцентрированы необходимые квалификация и информация;— реализация принципа «распределенной ответственности» в сочетании соптимальной оперативной интеграцией подразделений является условием осуществления эффективных организационных изменений в интересах развитиякомпании и повышения ее конкурентоспособности;— формирование методологического аппарата оптимизации оперативнойинтеграции является актуальной научно-практической задачей.В соответствии с (2.1–2.19) внутренний контур K1 (см.
Рисунок 2.4) представляет собой процесс формирования управленческих решений (U), направленных на распределение задач (Dm×n) между подразделениями (2.9) и выбор моделикоординации их совместной деятельности (Gm×m) (2.19) в процессе осуществленияорганизационных изменений.Назовем матрицей адаптации результат векторного произведенияAm×n = Gm×m Dm×n.(2.20)На схеме контура управления организационными изменениями с отрицательной обратной связью по R (см. Рисунок 2.4) накопление оперативных результатов изменений Ro и кумуляция их в эффективные результаты R обозначаетсяинтегралом по времени:123tR (t ) = ∫ R o (t )dt , R o (t0 ) = R 0o ,(2.21)t0где t0 — момент времени начала организационных изменений.В этом случае матрица Am×n играет роль элемента системы управления поотклонению, определяющего интенсивность организационных изменений.
Подинтенсивностью здесь понимается требуемая скорость осуществления организационных преобразований (количество мероприятий в единицу времени), масштабы и характер задействования сотрудников, финансовых и иных ресурсов, а такжеуровень психологической напряженности, обусловленный необходимостью динамичного решения новых для сотрудников задач.В соответствии с (2.20, 2.21) имеемdR= Ro = A (∆ + Ξ) ,dt(2.22)то есть матрица адаптации A определяет скорость накопления эффективных результатов изменений R.2.2.4. Модель управления компетенциями персонала в процессе организационных изменений.
Статическая (административная) модель управленияизменениями предполагает, что в соответствии с принципом распределенной ответственности матрица Dm×n = (dji) (2.9) содержательно представляет собой систему административного распределения трудозатрат (задач, времени и ресурсов)между подразделениями, участвующими в осуществлении изменений. В этомслучае задачи организационных изменений распределяются между подразделениями в соответствии с имеющейся организационной структурой. Основной тезис:«структура формирует компетенции и ответственность».Как подчеркивает А.
В. Райченко, «административно устанавливаемый порядок не допускает своего изменения без причин. Он сосредоточивает максимумрегламентирующих и контролирующих усилий на возвращение живой, развивающейся коммуникации в «прокрустово ложе» запланированных связей. При этомосновной ущерб наносится не излишними затратами на администрирование, а ре-124альной потерей возможностей естественных и уже поэтому во многом более перспективных организационных изменений» [217, С. 202].В работе [122] указывается, что эффективность специализации — концентрации отдельного сотрудника на решении определенного класса задач порождаетпроблемы координации и требует поиска специалиста, который может решитьконкретную проблему.
«Как оказывается, организация сотрудников в формеиерархии представляет собой весьма эффективный способ координации. Главнойпроблемой при построении иерархии является поиск компромисса между эффективностью использования знаний и затратами на координацию» [122, С. 227].В отличие от статической, динамическая (компетентностная) модельуправления изменениями предполагает учет изменения компетенций сотрудников(подразделений) в отношении решаемых задач изменений за счет обучения и приобретения навыков. Изменение компетенций персонала, принимающего участие ворганизационных изменениях, признается не только как явление, сопровождающее процесс запланированных адаптационных преобразований, но и как обязательный элемент, обеспечивающий их эффективность.
Например, концепция хозяйственного реинжиниринга оперирует понятиями «профессионал процесса» и«уполномоченный сотрудник», отражающими значение прироста компетентностисотрудников в процессе изменений [245, С. 247].Исходя из предположения, что организация, подразделение, менеджер и сотрудники на каждом новом этапе реализации запланированных организационныхизменений приобретают определенный опыт и навыки, изменение трудозатрат изатрат ресурсов на осуществление изменений можно описать следующим выражением в дискретном времени [206, c. 368]:dji[k +1] = dji[k]⋅[k + 1]s,где s = sji — показатель компетентности j-го подразделения в отношении i-й задачи изменений, характеризующий скорость снижения трудозатрат, sji < 0.Представляется важным дополнить это выражение показателем минимальновозможных трудозатрат (МВТ) на выполнение базовых операций d0ji, тогдаdji[k +1] = d0ji + dji[k]⋅[k + 1]s,(2.23)125причем в частном случае показатель МВТ может быть единым для всех подразделений: d0ji = d0i.Оценка εji уровня обучения (приобретения опыта) подразделения базируетсяна предположении об увеличении производительности труда в π-раз, что в нашемслучае имеет видd ji k + 1 π s d ji k ε ji === πs ,d ji k d ji k lgε ji = lgπs ,s=lg ε ji= log π ε ji ,lg π(2.24)откудаd ji k + 1 = d 0ji + d ji k ⋅ k + 1log π ε ji.(2.25)Оценка εji уровня обучения (приобретения опыта) подразделения, выраженная в процентах или в долях единицы означает, что на каждом последующем этапе изменений подразделение затрачивает εji % ресурсов (времени) от затратпредыдущего периода.Предположим, что уровень обучения j-го подразделения в процессе решения i-й задачи организационных изменений εji = 80 %, а в качестве затрат ресурсоврассматривается время (в часах), затрачиваемое на одну типовую операцию.
Тогда, при dji[1] = 10 ч., d0ji = 2 ч. и π = 2 кривая обучения будет иметь вид, показанный на Рисунке 2.4.Выражение (2.25) описывает процесс снижения затрат времени на основныеоперации за счет накопления опыта персоналом и выхода затрат на уровень максимальных возможностей подразделения. Однако применительно к процессуосуществления организационных изменений это выражение имеет существенныйнедостаток — отсутствует возможность учета новизны каждой операции, что какраз и отличает организационные изменения от привычных производственныхпроцессов.126dji12108642k01 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20Рисунок 2.4.
Кривая обученияДополним выражение (2.25) коэффициентом новизны ν[k], полагая его случайной величиной, равномерно распределенной на интервале [1, ν]:d ji k + 1 =d 0ji+ ν k d ji k klg ε ji+ 1 lg π.(2.26)В условиях предыдущего примера будем полагать, что величина ν[k] распределена в диапазоне [0–2] с математическим ожиданием M(ν) = 1,48 (где M(⋅) —символ математического ожидания) и СКО σ(ν) = 0,34 (Рисунок 2.5).dji2520151050123456789 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 kРисунок 2.5.
Кривая обучения с учетом случайного коэффициента новизны ν[k]Равномерное распределение коэффициента новизны не всегда является достаточно адекватным характеру исследуемых процессов. В модели Л. Гарикано[316], описывающей успешность реализации производственного процесса, множество всех поступающих задач моделируется точками отрезка [0, Z] действительной оси. Квалификация сотрудника определяется подмножеством задач, ко-127торые он способен квалифицированно решить.
При этом Л. Гарикано предлагаетдва подхода к описанию модели: в рамках первой интерпретации считается, чтовероятность p(z) появления задачи z ∈ [0, Z] убывает с ростом z; второй подходпредполагает, что переменная z описывает сложность проблемы, и большие значения действительной оси соответствуют более сложным задачам [316].На наш взгляд, оба подхода в известном смысле схожи между собой и ихобъединение позволяет говорить об убывании вероятности появления задачи сростом ее сложности.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
