М. Киван1

1 Московский государственный технический университет имени Н.Э. Баумана (национальный исследовательский университет) (Москва, Россия)
1 moudarkiwan@gmail.com

Постановка проблемы. Возрастающая сложность в высокотехнологичных системах приводит к возникновению новых типов отказов и требований к обеспечению их безопасности. Отсутствие навыков у персонала является одной из наиболее важных причин рисков и проблем, с которыми сталкиваются эти системы.

Цель. Рассмотреть возможность повышения эффективности управление процессом подбора персонала в социокиберфизичской системе с целью контроля фактического количества сотрудников и их навыков для уменьшения производственных рисков.

Результаты. Отмечено, что методика комплексной оценки безопасности применена в работе строительной компании, которая послужила примером социокиберфизической системы. Установлено, что компания находится в ситуации среднего риска. По результатам анализа полученных данных предложены рекомендации по восстановлению работы компании на хорошем уровне (низкий риск) путем контроля фактической численности сотрудников в компании.

Практическая значимость. Получены оптимальные параметры политики компании по поддержанию целевого кадрового резерва, в результате чего удается избежать острой нехватки персонала или необходимых навыков сотрудников, что негативно отражается на системе.

Киван М. Управление рисками в социокиберфизической системе на основе контроля фактического количества сотрудников // Динамика сложных систем. 2023. Т. 17. № 4. С. 75−82. DOI: 10.18127/j19997493-202304-08

1. Смирнов А.В., Левашова Т.В. Модели поддержки принятия решений в социокиберфизических системах // Информационно-управляющие системы. 2019. № 3 (100). С. 55–70.
2. El-Kady A.H. и др. Analysis of Safety and Security Challenges and Opportunities Related to Cyber-physical Systems. Process Saf. Environ. Prot. 2023.
3. Киван М., Березкин Д.В., Раад М., Рашид Б. Анализ основных подходов к моделированию аварийных ситуаций для управления рисками в социотехнических системах // Динамика сложных систем. 2021. T. 15. № 1. С. 22−37.
4. Киван М., Березкин Д.В., Хамед А. Гибридные методы и подходы к моделированию аварийных ситуаций для управления рисками в социотехнических системах // Динамика сложных систем. 2021. T. 15. № 2. С. 14−27.
5. Киван М., Березкин Д.В., Смирнова Е.В. Гибридная методика поддержки принятия решений для управления рисками в сложных социотехнических системах // Вестник МГТУ им. Н.Э. Баумана. Сер. Приборостроение, 2023, № 2 (143), с. 90–110.
6. Morecroft J.D.W. Management attitudes, learning and scale in successful diversification: a dynamic and behavioural resource system view. System Dynamics: Springer, 2018. С. 69–106.
7. Winch G. Dynamic visioning for dynamic environments. J. Oper. Res. Soc. 1999. Т. 50. № 4. С. 354–361.
8. Coyle J. M., Exelby D., Holt Js. System dynamics in defence analysis: some case studies. J. Oper. Res. Soc. 1999. Т. 50. № 4. С. 372–382.
9. Warren K. The dynamics of rivalry. Bus. Strateg. Rev. 1999. Т. 10. № 4. С. 41–54.
10. Hafeez K. et al. Systems design of a two-echelon steel industry supply chain. Int. J. Prod. Econ. 1996. Т. 45. № 1–3. С. 121–130.
11. Mason-Jones R., Towill D.R. Time compression in the supply chain: information management is the vital ingredient. Logist. Inf. Manag. 1998.
12. Sterman J. Business dynamics.: McGraw-Hill, Inc., 2000.
13. Joakim E.P. et al. Using system dynamics to model social vulnerability and resilience to coastal hazards. Int. J. Emerg. Manag. 2016. Т. 12. № 4. С. 366–391.