Методика организации бизнес - команд инженеров по Парето

Н. К. Нуриев, С. Д. Старыгина МЕТОДИКА ОРГАНИЗАЦИИ БИЗНЕС - КОМАНД ИНЖЕНЕРОВ ПО ПАРЕТО

Ключевые слова: бизнес команда, проект, проектно-конструктивные способности,

сложность проблем, правило Парето.

При подготовке инженеров на базе проектно-деятельностного подхода всегда встает вопрос о формировании оптимальных команд для реализации проекта. Приводится научно обоснованная методика организации таких команд.

Keywords: business a command, the project, design-constructive abilities, complexity of

problems, a rule of Pareto.

By preparation of engineers on the basis of design-dejatelnostnogo approach always there is a question on formation of optimum commands for project realisation. Scientifically well-founded technique of the organisation of such commands is resulted.

Инженерная деятельность - это, в основном, интеллектуальная деятельность, т.е. деятельность, которая проходит в когнитивной сфере или внутренняя деятельность. В настоящее время эта деятельность - корпоративная и эффективность результата, во многом, зависит от способностей и знаний каждого члена команды. В то же время команда - это малая социальная организация, нацеленная на решение проблемы определенной сложности по созданию инновационного продукта через свою деятельность. Вопрос ставится так: какой максимальной сложности проблему может решить случайно сформированная команда? На первом этапе исследования рассмотрим вопрос: как инженер решает проблему? Очевидно, это многостадийный внутренний процесс [1].

Первая стадия. Инженер в когнитивной сфере строит ментальный образ проблемы (формализует проблему как ее модель). Причем у каждого инженера свои способы (способности-технологии) построения этой модели на основе усвоенных им знаний как ресурсов. Эти способы (способности-технологии) и ресурсы (знания) находятся у инженеров на разных уровнях развития и усвоения, т.е. они различимы по качеству (по качеству владения компетенцией). Способности инженера формализовать проблему на основе усвоенных знаний назовем его формализованными (А) способностями. Следует особо отметить, что способности нельзя рассматривать раздельно от усвоенных знаний, т.к. при формализации проблемы они участвуют вместе, т.е. как технологии (способности) и требуемые для этого ресурсы (усвоенные знания).

Вторая стадия. Используя ментальный образ проблемы (модель проблемы) и опираясь на знания как на ресурсы, инженер начинает конструировать решение проблемы. Очевидно, у него также имеются выработанные способы (способности-технологии) конструирования решения и усвоенные знания в этой области. Такого типа способности назовем конструктивными (В) способностями, уровень их развития характеризует их состояние качества.

Третья стадия. Продукт внутренней деятельности (конструкт решения проблемы) инженер реализует во внешней среде. При этом также опирается на усвоенные знания и свои способы (способности-технологии) реализации. Способности решения проблемы во

внешней среде назовем исполнительскими (С) способностями. Высокое качество исполнительских способностей означает высокий уровень их развития [3].

В целом, если в модели представить деятельность инженера по решению проблем на «языке» диаграмм SADT, то имеем универсальную схему организации этой деятельности (рис.1).

УПРАВЛЕНИЕ

личностные технологии -

Поток профессиональных проблем >

ВХОД

Формализационные (А) способности

Первая стадия деятельности -формализация проблемы в когнитивной сфере инженера

знания

Конструктивные (В)способности

Вторая стадия деятельности -конструир ов ание решения проблемы в когнитивной сфере

знания

Исполнительские (С)способности

знания и другие ресурсы

Третья стадия деятельности -реализация (исполнение) решения

Ж--------

Поток

результатов

ВЫХОД ^

МЕХАНИЗМЫ

Рис. 1 - Модель многостадийной деятельности по решению проблем инженером

Итак, решение любой проблемы проходит через три стадии: А - формализация проблемы, В - конструирование решения проблемы, С - исполнение решения проблемы. Для решения проблемы на каждой стадии необходимы способности типов А, В, С определенного уровня развития и усвоенные знания определенного объема. При этом, чем сложнее проблема, тем выше должны быть уровни развития АВС - способностей и больше объемы усвоенных знаний инженера. Из всего сказанного можно сделать вывод: значения показателей эффективности результатов работы инженера (в целом его качество как работника), в основном, характеризуется состоянием значений комплекса параметров (А, В, С, POL, CHL), где А, В, С - характеристики уровня развития проектно-конструктивных (АВС) способностей, а POL и CHL - количественные характеристики качества усвоенных знаний, т.е. их полнота и целостность усвоения в рамках инженерной компетенции.

Состояние значений этих параметров можно отложить на пятимерной квалиметрической шкале качества владения компетенцией (шкала КВК). В шкале КВК определенное направление вектора обозначает направление развития определенного типа способностей и состояния усвоения знаний. Причем все векторы направлений развития имеют единое начало и на них отложены актуальные значения метрик параметров инженера (рис.2).

Конструктивные способности В

Формализационные способности А

a

Исполнителськие способности С

^2)^

Владение компетенцией на уровне общих ПК способностей

^(1), Ь(1), ^1), pol(1), chl(1)>

Владение компетенцией на уровне специальных ПК способностей и знаний <a(2), b(2), c(2), pol(2), chl(2)>

POL (% , Полнота владения знаниями

CHL

Целостность владения знаниями

Рис. 2 - Квалиметрическая шкала для оценки качества владения компетенцией

Следует отметить, что проектно-конструктивные (ПК) способности или АВС-способности - это естественные (природные) способности человека, поэтому они могут рассматриваться как общие способности, так и специальные способности [2,3]. В качестве метрик, характеризующих качество развития АВС-способностей инженера, может быть взята максимальная производительность труда (в раб/час), которую он может показать при решении профессиональных проблем разной сложности, т.е., если эти показатели близки к экспертным, то инженер обладает высоким уровнем развития способностей. Полноту и целостность (характеризующие параметры POL и CHL) освоенности знаний в рамках компетенции можно измерить в процентах (%). На рис.2 в штрих-зоне обозначены возможные варианты качества владения компетенцией инженером на разных этапах его развития. Сложность любой проблемы оценивается через трудоемкость этой проблемы экспертом. В качестве метрики оценки сложности проблемы берется значение показателя производительности труда эксперта [4].

Сложность (проблема) = Производительность (а раб) эксперта .

час

Таким образом, сложность проблемы измеряется в физических единицах, т.е. масштабирована в реальном мире и поэтому является социально значимой (природосообразной) единицей. В то же время практическая работа с этой единицей вызывает затруднения, т.к., чем больше сложность проблемы, тем меньше значение показателей производительности труда эксперта. Поэтому на практике легче пользоваться обратной величиной, т. е.

Сложность(проблема) =1 (ЧаС).

а раб

Так как инженером сложность проблемы оценивается через трудность, то сложность также разлагается по трем составляющим векторам (рис.3).

Таким образом, можно говорить о АВС - сложности проблемы (познания, решения и исполнения), т.е. практически это А1 - сложность познания проблемы через ее формализацию, В1 - сложность конструирования решения проблемы и С1 - сложность исполнения решения проблемы.

В1

Сложность

. конструирования

У' проблемы

А1

Сложность Сложность

формализации исполнения

проблемы проблемы

Рис. 3 - Схема разложения сложной проблемы на составляющие

Для решения проблемы А1В1С1 - сложности природа наделила человека АВС-способностями, т.е. способами проектирования, конструирования, исполнения или, по-другому, интеллектуальными инструментальными средствами, которые у него

Рис. 4 - Модель взаимодействия инженера с АВС-способностями с проблемой А1В1С1- сложности

На рис.5 на единую квалиметрическую шкалу нанесены качество владения инженером компетенцией и сложность проблемы из этой компетенции.

С надежностью Р = 0,8 эмпирически в виде ПРАВИЛА установлены критерий доступности (недоступности) проблемы для решения инженеру.

ЭМПИРИЧЕСКОЕ ПРАВИЛО. Доступными для решения инженеру являются только те профессиональные проблемы, сложность которых не выше чем на 20 % от уровня развития его АВС - способностей.

Еще раз подчеркнем, чем сложнее профессиональная проблема, тем более развитыми АВС- способностями и большими объемами освоенных знаний (потенциально) должен обладать инженер для того, чтобы решить проблему. Таким образом, качество инженера (качество обладания компетенцией) зависит от того, до какой сложности проблемы в бизнес-процессе может решать инженер.

В

к Зона доступного по

сложности материала ^ на актуальный момент уровня ^ ^ развития способностей

С

Качество владения компетенцией студентом на актуальный момент

Рис. 5 - Модель состояния качества владения компетенцией и сложности проблемы

Рассмотрим вопрос об эффективности кооперативной деятельности инженеров.

На рис.6 приведены профили (пентагоны) Б1 и Б2 двух инженеров с разными значениями метрик характеризующих параметров, т.е. Б1: А = а (1), В = Ь (1), С = с (1),

РОЬ = ро1

и соответствующие им пентагоны их развития.

При оптимально

конструктивной самоорганизации, основанной на принципе взаимодополняющей кооперации, инженеры Б1 и Б 2 будут действовать по следующему сценарию: так как сложную

профессиональную проблему более валидно формализует инженер Б2

способностей (рис.2)), проблема будет понята в формате его ментального представления и

рассмотрена как общая. Инженер Б1, используя советы Б 2 как обладателя больших объемов знаний, сконструирует и исполнит найденное решение в реале, т.к. у него выше развиты способности типов В, С (рис.6). Описанный сценарий кооперативного решения проблемы раскрывает суть механизма их коллективного потенциала. Формально потенциал способностей команды по решению проблем можно описать через алгоритм, основанный на принципе Парето, т. е. два инженера в содействии будут иметь следующий кооперативный пентагон способностей (рис.7) со значениями метрик: а(3) = тах(а(1), а(2)) = а(2), Ь(3) = тах(Ь(1), Ь(2)) = Ь(1), с(3) = тах(с(1), с(2)) = с(1), ро1(3) = тах(ро1(1), ро1(2)) = роі(2), сЬ1(3) = тах(сЫ(1), сЫ(2)) = сЫ(2).

Рис. 7 - Кооперативный Пентагон развития двух (команды) инженеров

Таким образом, чем больше кооперативный пентагон команды, тем выше шансы успеха команды в деятельности. Дивергентное поле возможных профилей команды образуется за счет синергетического (неаддитивного) сложения их способностей. В тоже время эффективность результатов работы команды во многом зависит от метрик совместимости характеров (свойств) членов команды. Методики построения критериев совместимости характеров рассмотрены в работе [4].

Литература

1. Нуриев, Н.К. Модель подготовки инженера на основе компетентностного подхода и принципа природосообразности (монография) / Н.К.Нуриев // Educational Technology & Society - 2009 (http://ifets.ieee.org/russian/periodical/joumal.html) - V.12. - N 1. - 62c. - ISSN 1436-4522.

2. Нуриев, Н.К. Модель подготовки инженеров в метрическом компетентностном формате / Н.К.Нуриев, С.Д. Старыгина // Наука в вузах: математика, физика, информатика. Проблемы высшего и среднего профессионального образования.- М.: РУДН, 2009. - С.900-903.

3. Нуриев, Н.К. Системный анализ деятельности специалиста в области программной инженерии / Н.К.Нуриев, Л.Н.Журбенко, С.Д.Старыгина // Educational Technology & Society - 2008 (http://ifets.ieee.org/russian/periodical/journal.html). - V.11. - N 4. - 23c. - ISSN 1436-4522.

4. Нуриев, Н. К. Математическое моделирование как инструмент формирования команд для реализации бизнес-проектов / Н.К.Нуриев, Л.Н.Журбенко, С.Д.Старыгина // Математические методы в технике и технологиях - ММТТ-22. - Псков: Изд-во Псков. гос. политехн. ин-та, 2009. - Т.7. - С.72-77.

© Н. К. Нуриев - д-р пед. наук, проф., зав. кафедрой информатики и прикладной математики КГТУ; С. Д. Старыгина - канд. пед. наук, доц. той же кафедры, svetacd_kazan@mail.ru.