Методичний підхід щодо визначення рівня сприятливості зовнішнього середовища до розвитку підприємств

The methodical approach to determining the level of environmental friendliness to the development of machine-building enterprises is proposed, which takes into account the distribution of the environment to the general and innovation-investment. The expediency of using multivariate factor analysis for the partial system substantiation and generalizing indicators of profitability is proved. The results of the study are illustrated by the example of the machine-building enterprises in Kharkiv industrial region.Запропоновано методичний підхід до визначення рівня сприятливості зовнішнього середовища до розвитку машинобудівних підприємств, який враховує розподіл середовища на загальне та інноваційне-інвестиційне. Доведено доцільність використання багатовимірного факторного аналізу для обґрунтування системи часткових та узагальнюючого показників сприятливості. Результати дослідження проілюстровано на прикладі машинобудівних підприємств Харківського промислового регіону

АВТОМАТИЗАЦІЯ АНАЛІЗУ ЯКОСТІ ТЕСТОВИХ ЗАВДАНЬ ТА РЕЗУЛЬТАТІВ ТЕСТУВАННЯ СТУДЕНТІВ ІТ-СПЕЦІАЛЬНОСТЕЙ

The subject of this article is statistical models and methods for test items quality assessment, as well as processes and information support technologies for test results and test quality evaluating. The goal is to improve the quality of test items and the accuracy of the evaluation of test results in the context of constant changes in the content of study programs and the content of test tasks, and to reduce the time for test results processing through automation, and developed algorithms and an information system usage. The following tasks was solved: analysis of the test preparation and testing process; an analytical review of statistical methods for the test items quality assessment and the test items quality indicators; generalized process of the test preparation and conduct of testing development; and automation of IT students test results assessment. To solve these problems, the following methods was used: statistical analysis methods, the Rasch IRT (Item Response Theory) model, and software application development technologies were used. The following results are obtained. The process of the test preparation and testing was analyzed; its modification is proposed taking into account the peculiarities of IT students testing. The test task quality indicators, models and methods for it calculation were selected, in particular, the Rasch IRT model. The interpretation of the test item quality indicators values, and the calculation of the coefficients of the anomalies in the test item quality, what are the basis for the generation of an advisory solution to improve the test quality, are given. A prototype of an information system for support of processes of test items quality indicators evaluating, test results assessment and decision making about test modification has been developed. The system was tested during the module control of third-year students results evaluating. Conclusions: automation and information support of the test items quality indicators calculating and analyzing, and test results assessment will improve the accuracy of the assessment and reduce the time for test results evaluating.Предметом исследования статьи являются статистические модели и методы оценки качества тестовых заданий, а также процессы и технологии информационной поддержки оценивания результатов тестирования и качества тестов. Целью является повышение качества тестовых заданий и точности оценки результатов тестирования в условиях постоянных изменений содержания учебных программ и содержания тестовых заданий, и сокращение времени на обработку результатов тестирования за счет автоматизации, применение разработанных алгоритмов и информационной системы. В работе решаются следующие задачи: анализ процесса подготовки и проведения тестирования; проведение аналитического обзора статистических методов оценки качества тестовых заданий и показателей качества тестовых заданий; разработка обобщенного процесса подготовки и проведения тестирования; автоматизация анализа результатов тестирования студентов ИТ-специальностей. Для решения указанных задач были использованы методы статистического анализа, модель Rasch IRT (Item Response Theory), технологии разработки программных приложений. Получены следующие результаты. Проанализирован процесс подготовки и проведения тестирования, предложено его модификацию с учетом особенностей тестирования студентов ИТ-специальностей. Выбраны показатели качества тестовых заданий, модели и методы их расчета, в частности модель Rasch IRT. Приведена интерпретация значений показателей качества тестовых заданий, и расчет коэффициентов аномалии качества тестового задания, которые являются основой для формирования советующего решения по улучшению качества теста. Разработан прототип информационной системы поддержки процесса анализа качества тестовых заданий, оценки результатов тестирования и принятия решений о модификации теста. Проведено тестирование системы при оценке результатов модульного контроля студентов третьего курса. Выводы: автоматизация и информационная поддержка расчета и анализа показателей качества тестовых заданий и результатов тестирования позволит повысить точность оценки и сократить время на обработку результатов тестирования.Предметом дослідження статті є статистичні моделі і методи оцінювання якості тестових завдань, а також процеси та технології інформаційної підтримки оцінювання результатів тестування та якості тестів. Метою є підвищення якості тестових завдань та точності оцінювання результатів тестування в умовах постійних змін змісту навчальних програм і вмісту тестових завдань, та скорочення часу на обробку результатів тестування за рахунок автоматизації, застосування розроблених алгоритмів та інформаційної системи тощо. В роботі вирішуються наступні задачі: аналіз процесу підготовки та проведення тестування; проведення аналітичного огляду статистичних методів оцінювання якості тестових завдань та показників якості тестових завдань; розробка узагальненого процесу підготовки та проведення тестування; автоматизація аналізу результатів тестування студентів ІТ-спеціальностей. Для вирішення зазначених завдань були використані методи статистичного аналізу, модель Rasch IRT (Item Response Theory), технології розробки програмних додатків. Отримані наступні результати. Проаналізовано процес підготовки та проведення тестування, запропоновано його модифікацію з урахуванням особливостей тестування студентів ІТ-спеціальностей. Вибрано показники якості тестових завдань та моделі і методи їх розрахунку, зокрема модель Rasch IRT. Наведено інтерпретацію значень показників якості тестових завдань, та розрахунок коефіцієнтів аномалії якості завдання, які є основою для формування поради щодо поліпшення якості тесту. Розроблено прототип інформаційної системи підтримки процесу аналізу якості тестових завдань, оцінювання результатів тестування та прийняття рішень про модифікацію тесту. Проведено тестування системи при оцінюванні результатів модульного контролю студентів третього курсу. Висновки: автоматизація та інформаційна підтримка розрахунку та аналізу показників якості тестових завдань та результатів тестування дозволить підвищити точність оцінювання та скоротити час на обробку результатів тестування

АВТОМАТИЗАЦИЯ АНАЛИЗА КАЧЕСТВА ТЕСТОВЫХ ЗАДАНИЙ И РЕЗУЛЬТАТОВ ТЕСТИРОВАНИЯ СТУДЕНТОВ ИТ-СПЕЦИАЛЬНОСТЕЙ

Предметом дослідження статті є статистичні моделі і методи оцінювання якості тестових завдань, а також процеси та технології інформаційної підтримки оцінювання результатів тестування та якості тестів. Метою є підвищення якості тестових завдань та точності оцінювання результатів тестування в умовах постійних змін змісту навчальних програм і вмісту тестових завдань, та скорочення часу на обробку результатів тестування за рахунок автоматизації, застосування розроблених алгоритмів та інформаційної системи тощо. В роботі вирішуються наступні задачі: аналіз процесу підготовки та проведення тестування; проведення аналітичного огляду статистичних методів оцінювання якості тестових завдань та показників якості тестових завдань; розробка узагальненого процесу підготовки та проведення тестування; автоматизація аналізу результатів тестування студентів ІТ-спеціальностей. Для вирішення зазначених завдань були використані методи статистичного аналізу, модель Rasch IRT (Item Response Theory), технології розробки програмних додатків. Отримані наступні результати. Проаналізовано процес підготовки та проведення тестування, запропоновано його модифікацію з урахуванням особливостей тестування студентів ІТ-спеціальностей. Вибрано показники якості тестових завдань та моделі і методи їх розрахунку, зокрема модель Rasch IRT. Наведено інтерпретацію значень показників якості тестових завдань, та розрахунок коефіцієнтів аномалії якості завдання, які є основою для формування поради щодо поліпшення якості тесту. Розроблено прототип інформаційної системи підтримки процесу аналізу якості тестових завдань, оцінювання результатів тестування та прийняття рішень про модифікацію тесту. Проведено тестування системи при оцінюванні результатів модульного контролю студентів третього курсу. Висновки: автоматизація та інформаційна підтримка розрахунку та аналізу показників якості тестових завдань та результатів тестування дозволить підвищити точність оцінювання та скоротити час на обробку результатів тестування.The subject of this article is statistical models and methods for test items quality assessment, as well as processes and information support technologies for test results and test quality evaluating. The goal is to improve the quality of test items and the accuracy of the evaluation of test results in the context of constant changes in the content of study programs and the content of test tasks, and to reduce the time for test results processing through automation, and developed algorithms and an information system usage. The following tasks was solved: analysis of the test preparation and testing process; an analytical review of statistical methods for the test items quality assessment and the test items quality indicators; generalized process of the test preparation and conduct of testing development; and automation of IT students test results assessment. To solve these problems, the following methods was used: statistical analysis methods, the Rasch IRT (Item Response Theory) model, and software application development technologies were used. The following results are obtained. The process of the test preparation and testing was analyzed; its modification is proposed taking into account the peculiarities of IT students testing. The test task quality indicators, models and methods for it calculation were selected, in particular, the Rasch IRT model. The interpretation of the test item quality indicators values, and the calculation of the coefficients of the anomalies in the test item quality, what are the basis for the generation of an advisory solution to improve the test quality, are given. A prototype of an information system for support of processes of test items quality indicators evaluating, test results assessment and decision making about test modification has been developed. The system was tested during the module control of third-year students results evaluating. Conclusions: automation and information support of the test items quality indicators calculating and analyzing, and test results assessment will improve the accuracy of the assessment and reduce the time for test results evaluating.Предметом исследования статьи являются статистические модели и методы оценки качества тестовых заданий, а также процессы и технологии информационной поддержки оценивания результатов тестирования и качества тестов. Целью является повышение качества тестовых заданий и точности оценки результатов тестирования в условиях постоянных изменений содержания учебных программ и содержания тестовых заданий, и сокращение времени на обработку результатов тестирования за счет автоматизации, применение разработанных алгоритмов и информационной системы. В работе решаются следующие задачи: анализ процесса подготовки и проведения тестирования; проведение аналитического обзора статистических методов оценки качества тестовых заданий и показателей качества тестовых заданий; разработка обобщенного процесса подготовки и проведения тестирования; автоматизация анализа результатов тестирования студентов ИТ-специальностей. Для решения указанных задач были использованы методы статистического анализа, модель Rasch IRT (Item Response Theory), технологии разработки программных приложений. Получены следующие результаты. Проанализирован процесс подготовки и проведения тестирования, предложено его модификацию с учетом особенностей тестирования студентов ИТ-специальностей. Выбраны показатели качества тестовых заданий, модели и методы их расчета, в частности модель Rasch IRT. Приведена интерпретация значений показателей качества тестовых заданий, и расчет коэффициентов аномалии качества тестового задания, которые являются основой для формирования советующего решения по улучшению качества теста. Разработан прототип информационной системы поддержки процесса анализа качества тестовых заданий, оценки результатов тестирования и принятия решений о модификации теста. Проведено тестирование системы при оценке результатов модульного контроля студентов третьего курса. Выводы: автоматизация и информационная поддержка расчета и анализа показателей качества тестовых заданий и результатов тестирования позволит повысить точность оценки и сократить время на обработку результатов тестирования

Розвиток маркетингових методів формування показників кон’юнктури ринку інноваційної продукції

Проведено аналіз існуючих методів визначення одного з найбільш важливих х показників кон’юнктури ринку - вартісної оцінки наукової продукції. Запропоновано методичний підхід до встановлення ціни на наукову продукцію. При цитуванні документа, використовуйте посилання http://essuir.sumdu.edu.ua/handle/123456789/29545Проведен анализ существующих методов определения одного из наиболее важных х показ-ників конъюнктуры рынка - стоимостной оценки научной продукции. Предложено мето-дичний подход к установлению цены на научную продукцию. При цитировании документа, используйте ссылку http://essuir.sumdu.edu.ua/handle/123456789/29545The analysis of existent methods of one determination of the most essential kh indexes of the state of affairs of market is conducted - cost estimation of scientific products. The methodical going is offered near establishment of price on scientific products. When you are citing the document, use the following link http://essuir.sumdu.edu.ua/handle/123456789/2954

Принципи формування кон’юнктури цільового ринку підприємства в рамках концепції інноваційного маркетингу

Проведено детальний аналіз існуючих принципів управління підприємствами з метою їх використання для формування кон’юнктури цільового ринку. Обґрунтовано структуру та ієрархію принципів управління на засадах концепції інноваційного маркетингу. При цитуванні документа, використовуйте посилання http://essuir.sumdu.edu.ua/handle/123456789/29546Проведен детальный анализ существующих принципов управления предприятиями с целью их использования для формирования конъюнктуры целевого рынка. Обоснована структура и иерархию принципов управления на началах концепции инновационного маркетинга. При цитировании документа, используйте ссылку http://essuir.sumdu.edu.ua/handle/123456789/29546The detailed analysis of existent principles of management enterprises is conducted with the purpose of their use for forming of the state of affairs of target market. Grounded structure and hierarchy of principles of management on principles of conception of the innovative marketing. When you are citing the document, use the following link http://essuir.sumdu.edu.ua/handle/123456789/2954

Конъюнктурная оценка конкурентных преимуществ бизнес-единиц машиностроительного предприятия

У статті проведені кон'юнктурні дослідження конкурентних позицій машинобудівного підприємства в міжнародному конкурентному середовищі. Визначено стратегічні пріоритети розвитку ХК «АвтоКрАЗ», які здатні підвищити конкурентоспроможність підприємства та його продукції на цільовому ринку. При цитуванні документа, використовуйте посилання http://essuir.sumdu.edu.ua/handle/123456789/29547В статье проведены конъюнктурные исследования конкурентных позиций машиностроительного предприятия в международной конкурентной среде. Определены стратегические приоритеты развития ХК «АвтоКрАЗ», которые способны повысить конкурентоспособность предприятия и его продукции на целевом рынке. При цитировании документа, используйте ссылку http://essuir.sumdu.edu.ua/handle/123456789/29547The article provides market research engineering company's competitive position in the international competitive environment. The strategic priorities of HC "AvtoKrAZ" that can enhance the competitiveness of the company and its products to the target market. When you are citing the document, use the following link http://essuir.sumdu.edu.ua/handle/123456789/2954

Вдосконалення моделі нейронної мережі для семантичної сегментації зображень об’єктів моніторингу на аерофотознімках

This paper considers a model of the neural network for semantically segmenting the images of monitored objects on aerial photographs. Unmanned aerial vehicles monitor objects by analyzing (processing) aerial photographs and video streams. The results of aerial photography are processed by the operator in a manual mode; however, there are objective difficulties associated with the operator's handling a large number of aerial photographs, which is why it is advisable to automate this process. Analysis of the models showed that to perform the task of semantic segmentation of images of monitored objects on aerial photographs, the U-Net model (Germany), which is a convolutional neural network, is most suitable as a basic model. This model has been improved by using a wavelet layer and the optimal values of the model training parameters: speed (step) ‒ 0.001, the number of epochs ‒ 60, the optimization algorithm ‒ Adam. The training was conducted by a set of segmented images acquired from aerial photographs (with a resolution of 6,000×4,000 pixels) by the Image Labeler software in the mathematical programming environment MATLAB R2020b (USA). As a result, a new model for semantically segmenting the images of monitored objects on aerial photographs with the proposed name U-NetWavelet was built. The effectiveness of the improved model was investigated using an example of processing 80 aerial photographs. The accuracy, sensitivity, and segmentation error were selected as the main indicators of the model's efficiency. The use of a modified wavelet layer has made it possible to adapt the size of an aerial photograph to the parameters of the input layer of the neural network, to improve the efficiency of image segmentation in aerial photographs; the application of a convolutional neural network has allowed this process to be automatic.Рассмотрена модель нейронной сети для семантической сегментации изображений объектов мониторинга на аэрофотоснимках. Беспилотные летательные аппараты осуществляют мониторинг объектов путем анализа (обработки) аэрофотоснимков и видеопотока. Результаты аэрофотосъемки обрабатываются оператором в ручном режиме, но есть объективные трудности, связанные с обработкой оператором большого количества аэрофотоснимков, поэтому целесообразно этот процесс автоматизировать. Анализ моделей показал, что для выполнения задачи семантической сегментации изображений объектов мониторинга на аэрофотоснимках в качестве базовой модели наиболее подходит модель U-Net (Германия), которая является сверточной нейронной сети. Данную модель усовершенствовано путем использования вейвлет слоя и оптимальных значений параметров обучения модели: скорость (шаг) – 0,001, число эпох – 60, алгоритм оптимизации – Adam. Обучение проводилось набором сегментированных изображений, подготовленным с аэрофотоснимков (разрешением 6000×4000 пикселей) программой Image Labeler среды математического моделирования MATLAB R2020b (США). В результате получено новую модель семантической сегментации изображений объектов мониторинга на аэрофотоснимках с предложенным названием U-NetWavelet. Проведено исследование эффективности усовершенствованной модели на примере обработки 80 аэрофотоснимков. В качестве основных показателей эффективности модели выбраны точность, чувствительность и ошибка сегментации. Использование модифицированного вейвлет слоя позволило адаптировать размер аэрофотоснимка к параметрам входного слоя нейронной сети, повысить оперативность сегментации изображений на аэрофотоснимках, а применение сверточной нейронной сети позволило автоматизировать данный процессРозглянуто модель нейронної мережі для семантичної сегментації зображень об'єктів моніторингу на аерофотознімках. Безпілотні літальні апарати здійснюють моніторинг об'єктів шляхом аналізу (обробки) аерофотознімків та відеопотоку. Результати аерофотозйомки обробляються оператором у ручному режимі, але є об'єктивні труднощі, пов'язані з обробкою оператором великої кількості аерофотознімків, тому доцільно цей процес автоматизувати. Аналіз моделей показав, що для виконання завдання семантичної сегментації зображень об'єктів моніторингу на аерофотознімках в якості базової моделі найбільш підходить модель U-Net (Німеччина), яка є нейронною мережею. Дану модель вдосконалено шляхом використання вейвлет шару та застосуванням оптимальних значень параметрів навчання моделі: швидкість (крок) – 0,001, число епох – 60, алгоритм оптимізації – Adam. Навчання проводилось набором сегментованих зображень, які підготовлені з аерофотознімків (роздільною здатністю 6000×4000 пікселів) програмою Image Labeler середовища математичного моделювання MATLAB R2020b (США). В результаті отримано нову модель семантичної сегментації зображень об'єктів моніторингу на аерофотознімках із запропонованою назвою U-NetWavelet. Проведено дослідження ефективності вдосконаленої моделі на прикладі обробки 80 аерофотознімків. В якості показників ефективності моделі обрані: точність; чутливість; помилка сегментації. Використання модифікованого вейвлету шару дозволило адаптувати розмір аерофотознімка до параметрів вхідного шару нейронної мережі, підвищити оперативність сегментації зображень на аерофотознімках, а застосування згорткової нейронної мережі дозволило автоматизувати даний проце

ФОРМУВАННЯ І РОЗВИТОК ПРОЕКТНОЇ КОМАНДИ НА ОСНОВІ БАГАТОКРИТЕРІАЛЬНОЇ МОДЕЛІ

The subject matter of the article is mathematical models for solving particular problems of selecting candidates for building a project team. The goal is to develop formalized models and methods for assessing the level of the generalized social and professional competence of each employee engaged at a specific type of work of an investment project while building and developing a project team. The objectives are: to formalize decision-making methods; to select the best option on the basis of multicriteria assessment and optimization methods; to analyze the peculiarities of multicriteria assessment tasks in the problems of human resource management; to apply mathematical models of decision making when selecting the most suitable candidates for the project on the basis of the general utility theory. The methods used are: multicriteria assessment and optimization methods, utility function. The following results are obtained. The general task of managing human resources and building a team for a new project was analyzed. The main criterion for involving candidates in the project team appeared to be the qualifications and experience of performing similar work accepted by the organization, but the impact of individual factors of a candidate should be also taken into account. Some methods for solving the task of multicriteria selection with the use of non-formalized experience applied to the tasks of managing the project labour resources are suggested. The suggested method of building a project team is based on the models of multicriteria optimization which, unlike available methods, enable taking into account not only professional competences of employees but also personal and psychological characteristics of candidates in various combinations, which contributes to qualitative performing project tasks depending on specifics requirements of the project. Conclusions. The task of selecting the most suitable candidates for the project on the basis of the general utility theory is considered. The competence approach to managing human resources is justified. The suggested model enables formalizing the preferences of decision-makers and obtaining objective numerical assessments of the competence of candidates. Thus, the task of building a project team is multicriteria and can be solved on the basis of multicriteria assessment and optimization methods. The questions of practical application of the proposed mathematical models and methods are considered. It is suggested to select candidates for a project team on the basis of their experience in solving similar tasks in previous projects.Предметом изучения в статье являются математические модели для решения частных задач подбора кандидатов при формировании команды проекта. Цель – разработка формализованных моделей и методов оценки уровня обобщенной социально-профессиональной компетентности каждого исполнителя в конкретном виде работ инвестиционного проекта при формировании и развитии проектной команды. Задачи: формализация методов принятия решений; выбор наилучшего варианта, на основе методов многокритериального оценивания и оптимизации; анализ особенностей задач многокритериального оценивания в задачах управления человеческими ресурсами; применение математических моделей принятия решений при выборе наиболее подходящих кандидатов в проект на основе общей теории полезности. Используемыми методами являются методы многокритериального оценивания и оптимизации, функция полезности. Получены следующие результаты. Проведен анализ общей задачи управления трудовыми ресурсами и формирования команды нового проекта. Установлено, что основным критерием для включения кандидатов в проектную команду является принятая в организации квалификация и опыт выполнения подобных работ, но также необходимо учитывать наличие и влияние индивидуальных факторов кандидата. Предложено методы решения задачи многокритериального выбора с использованием неформализованного опыта в приложении к задачам управления трудовыми ресурсами проекта. Предложенный метод формирования команды проекта базируется на основе моделей многокритериальной оптимизации, который в отличие от существующих методов позволяет учитывать не только профессиональные компетенции сотрудников, но и личностно-психологические характеристики кандидатов в различных комбинациях их сочетаний, что способствует качественному выполнению командой проектных задач в зависимости от специфики требований проекта. Выводы. В работе рассмотрена задача выбора принятия решений наиболее подходящих кандидатов в проект на основе общей теории полезности. Обоснована целесообразность применения компетентностного подхода в управлении трудовыми ресурсами. Предложенная модель позволит формализовать предпочтения ЛПР, и получить объективные численные оценки уровня компетентности кандидатов. Таким образом, задача формирования команды проекта является многокритериальной и может решаться на основе методов многокритериального оценивания и оптимизации. Рассмотрены вопросы практического применения предложенных математических моделей и методов. Формирование предварительного множества кандидатов в команду проекта предлагается осуществлять на основе опыта решения подобных задач в предыдущих проектах.Предметом вивчення в статті є математичні моделі для вирішення приватних завдань підбору кандидатів при формуванні команди проекту. Мета - розробка формалізованих моделей і методів оцінки рівня узагальненої соціально-професійної компетентності кожного виконавця в конкретному виді робіт інвестиційного проекту при формуванні і розвитку проектної команди. Завдання: формалізація методів прийняття рішень; вибір найкращого варіанту, на основі методів багатокритеріального оцінювання і оптимізації; аналіз особливостей завдань багатокритеріального оцінювання в задачах управління людськими ресурсами; застосування математичних моделей прийняття рішень при виборі найбільш підходящих кандидатів в проект на основі загальної теорії корисності. Використовуваними методами є методи багатокритеріального оцінювання і оптимізації, функція корисності. Отримані наступні результати. Проведено аналіз спільної справи управління трудовими ресурсами і формування команди нового проекту. Встановлено, що основним критерієм для включення кандидатів у проектну команду є прийнята в організації кваліфікація і досвід виконання подібних робіт, але також необхідно враховувати наявність і вплив індивідуальних факторів кандидата. Запропоновано методи розв'язання задачі багатокритеріального вибору з використанням неформалізованого досвіду в додатку до завдань управління трудовими ресурсами проекту. Запропонований метод формування команди проекту базується на основі моделей багатокритеріальної оптимізації, який на відміну від існуючих методів дозволяє враховувати не тільки професійні компетенції співробітників, але і особистісно-психологічні характеристики кандидатів в різних комбінаціях їх поєднань, що сприяє якісному виконанню командою проектних завдань в залежності від специфіки вимог проекту. Висновки. В роботі розглянуто задачу вибору прийняття рішень найбільш підходящих кандидатів в проект на основі загальної теорії корисності. Обґрунтовано доцільність застосування компетентнісного підходу в управлінні трудовими ресурсами. Запропонована модель дозволить формалізувати переваги ОПР, і отримати об'єктивні чисельні оцінки рівня компетентності кандидатів. Таким чином, завдання формування команди проекту є багатокритеріальної і може вирішуватися на основі методів багатокритеріального оцінювання і оптимізації. Розглянуто питання практичного застосування запропонованих математичних моделей і методів. Формування попереднього безлічі кандидатів в команду проекту пропонується здійснювати на основі досвіду вирішення подібних завдань в попередніх проектах

BUILDING AND DEVELOPING A PROJECT TEAM ON THE BASIS OF A MULTICRITERIA MODEL

The subject matter of the article is mathematical models for solving particular problems of selecting candidates for building a project team. The goal is to develop formalized models and methods for assessing the level of the generalized social and professional competence of each employee engaged at a specific type of work of an investment project while building and developing a project team. The objectives are: to formalize decision-making methods; to select the best option on the basis of multicriteria assessment and optimization methods; to analyze the peculiarities of multicriteria assessment tasks in the problems of human resource management; to apply mathematical models of decision making when selecting the most suitable candidates for the project on the basis of the general utility theory. The methods used are: multicriteria assessment and optimization methods, utility function. The following results are obtained. The general task of managing human resources and building a team for a new project was analyzed. The main criterion for involving candidates in the project team appeared to be the qualifications and experience of performing similar work accepted by the organization, but the impact of individual factors of a candidate should be also taken into account. Some methods for solving the task of multicriteria selection with the use of non-formalized experience applied to the tasks of managing the project labour resources are suggested. The suggested method of building a project team is based on the models of multicriteria optimization which, unlike available methods, enable taking into account not only professional competences of employees but also personal and psychological characteristics of candidates in various combinations, which contributes to qualitative performing project tasks depending on specifics requirements of the project. Conclusions. The task of selecting the most suitable candidates for the project on the basis of the general utility theory is considered. The competence approach to managing human resources is justified. The suggested model enables formalizing the preferences of decision-makers and obtaining objective numerical assessments of the competence of candidates. Thus, the task of building a project team is multicriteria and can be solved on the basis of multicriteria assessment and optimization methods. The questions of practical application of the proposed mathematical models and methods are considered. It is suggested to select candidates for a project team on the basis of their experience in solving similar tasks in previous projects

ФОРМАЛИЗАЦИЯ ЗАДАЧИ ФОРМИРОВАНИЯ КОМАНДЫ ПРОЕКТА НА ОСНОВЕ ТЕОРИИ ПОЛЕЗНОСТИ

The subject matter of the article is mathematical models for solving particular problems of sorting out candidates for a project team. The aim is to create a region of compromises for a variety of particular criteria for selecting candidates and to develop an integral optimization function as a utility function for selecting preferred alternatives. The tasks are: developing the approximate area of compromises for solving single-criterion optimization problems; selecting the utility function of partial criteria; using general principles of utility theory application for solving personnel problems; sorting out the best option on the ground of multi-criteria evaluation and optimization methods; defining the degree of particular criteria importance; analyzing the peculiarities of multi-criteria assessment of problems in human resource management. The methods used are: multi-criteria assessment and optimization methods, utility function. The following results are obtained. The problem of estimating the relative importance of particular criteria in the utility function is considered. The procedure of determining the approximate region of compromises is described with account of a number of personal and psychological characteristics by successive solving single-criterion optimization problems for each particular criterion. The problem of developing the integral multi-criteria function for selecting preferred alternatives is considered. The peculiarities of using general principles of utility theory for personnel problems solving are analyzed. The function of multi-criteria optimization as a utility model for partial criteria is formulated. The general task of assessing and producing labour force with account of professional, personal and psychological properties of a candidate is formulated. Conclusions. The task of building a project team is considered in the article. The stages of team building are considered. The procedure for determining the approximate region of compromises is described with account of a number of personal and psychological characteristics by successive solving single-criterion optimization problems for each particular criterion. The function of multi-criteria optimization is formulated as a utility model for partial criteria. The method for selecting and evaluating personnel for planned projects is suggested on the basis of the procedure for sorting out candidates for a new project team from the workers who were previously involved in similar projects.Предметом вивчення в статті є математичні моделі для вирішення окремих завдань підбору кандидатів при формуванні команди проекту. Мета - побудова області компромісів для безлічі окремих критеріїв підбору кандидатів та формування інтегральної оптимізаційної функції у вигляді функції корисності, для вибору кращих альтернатив. Завдання: побудова наближеної області компромісів для вирішення однокритеріальних оптимізаційних задач; вибір функції корисності часткових критеріїв; використання загальних принципів застосування теорії корисності для вирішення кадрових завдань; вибір найкращого варіанту, на основі методів багатокритеріального оцінювання і оптимізації; визначення ступеня важливості окремих критеріїв; аналіз особливостей завдань багатокритеріального оцінювання в задачах управління людськими ресурсами. Використовуваними методами є методи багатокритеріального оцінювання і оптимізації, функція корисності. Отримані такі результати. Розглянуто задачу оцінки відносної важливості окремих критеріїв, що входять до функції корисності. Описана процедура визначення наближеної області компромісів з урахуванням безлічі особистісних і психологічних характеристик шляхом послідовного вирішення однокритеріальних оптимізаційних задач по кожному окремому критерію. Розглянуто задачу формування інтегральної багатокритеріальної функції для вибору кращих альтернатив. Проаналізовано особливості використання загальних принципів теорії корисності для вирішення кадрових задач. Сформульовано функція багатокритеріальної оптимізації у вигляді моделі корисності часткових критеріїв. Сформульована загальна задача оцінювання та формування трудових ресурсів з урахуванням професійних і особистісно-психологічних властивостей кандидата. Висновки. У статті  розглянуто задачу формування команди проекту. Розглянуто етапи формування команди. Описана процедура визначення наближеної області компромісів із урахуванням безлічі особистісних і психологічних характеристик шляхом послідовного вирішення однокритеріальних оптимізаційних задач за кожним окремим критерієм. Сформульовано функція багатокритеріальної оптимізації у вигляді моделі корисності часткових критеріїв. Запропоновано метод підбору та оцінки кадрів для планованих проектів, в основу якого покладена процедура пошуку кандидатів до складу команди нового проекту зі складу виконавців аналогічних робіт в проектах минулих років.Предметом изучения в статье являются математические модели для решения частных задач подбора кандидатов при формировании команды проекта. Цель - построение области компромиссов для множества частных критериев подбора кандидатов и формирования интегральной оптимизационной функции в виде функции полезности, для выбора предпочтительных альтернатив. Задачи: построение приближенной области компромиссов для решения однокритериальных оптимизационных задач; выбор функции полезности частных критериев; использование общих принципов применения теории полезности для решения кадровых задач; выбор наилучшего варианта, на основе методов многокритериального оценивания и оптимизации; определение степени важности частных критериев; анализ особенностей задач многокритериального оценивания в задачах управления человеческими ресурсами. Используемыми методами являются методы многокритериального оценивания и оптимизации, функция полезности. Получены следующие результаты. Рассмотрена задача оценки относительной важности частных критериев, входящих в функцию полезности. Описана процедура определения приближенной области компромиссов с учётом множества личностных и психологических характеристик путём последовательного решения однокритериальных оптимизационных задач по каждому частному критерию. Рассмотрена задача формирования интегральной многокритериальной функции для выбора предпочтительных альтернатив. Проанализированы особенности использования общих принципов теории полезности для решения кадровых задач. Сформулирована функция многокритериальной оптимизации в виде модели полезности частных критериев. Сформулирована общая задача оценивания и формирования трудовых ресурсов с учетом профессиональных и личностно-психологических свойств кандидата. Выводы. В статье рассмотрена задача формирования команды проекта. Рассмотрены этапы формирования команды. Описана процедура определения приближенной области компромиссов с учётом множества личностных и психологических характеристик путём последовательного решения однокритериальных оптимизационных задач по каждому частному критерию. Сформулирована функция многокритериальной оптимизации в виде модели полезности частных критериев. Предложен метод подбора и оценки кадров для планируемых проектов, в основу которого положена процедура поиска кандидатов в состав команды нового проекта из состава исполнителей аналогичных работ в проектах прошлых лет