Исходные данные для расчета численности персонала по обслуживанию комплекса агрегатов

Виды работ	Время выполнения операции, час.	Кол-во операций за смену
Загрузка агрегата Контроль рабочего процесса Выгрузка агрегата	0,02 0,08 0,03	60 120 60
Количество агрегатов Коэффициент загрузки Полезный фонд времени одного рабочего за смену, час Время на дополнительные операции по обслуживанию агрегата, час	8 1,5 7,0 1,4

На первом шаге определяется норма обслуживания:

7,0 7,0

Норма = --------------------------------------------------------- = ------- = 0,5

обслуживания (0,02 × 60) + (0,08 × 120) + (0,03 × 60) + 1,4 14,0

Отсюда численность персонала:

8 × 1,5

Ч = ----------- = 24.

0,5

Метод расчета по рабочим местам и нормативам численно­сти. Данный метод следует рассматривать как частный случай использований метода норм обслуживания, так как и необ­ходимое число работников по числу рабочих мест, и норма­тивы численности устанавливают исходя из норм обслужи­вания

Численность работников по рабочим местам определяется по формуле

Необходимое число работников (число рабочих мест)

Коэффициент пересчета явочной численности в списочную

Ч = × Загрузка ×

(5.7)

Нормативы численности определяются следующим образом:

Объем работы

Н = ---------------------------. (5.8)

Норма обслуживания

Применяемый в расчетах по всем методам определения чис­ленности коэффициент пересчета явочной численности в спи­сочную позволяет учесть вероятное отсутствие персонала на ра­бочих местах в течение планового промежутка времени из-за болезни; очередного или дополнительного отпуска; учебного отпуска; прочих уважительных причин.

Указанный коэффициент пересчета можно определить ис­ходя из баланса рабочего времени одного работника для плано­вого календарного промежутка времени через отношение числа фактических рабочих дней к общему числу календарных рабо­чих дней.

Для расчета численности персонала можно использовать также некоторые статистические методы. Их условно делят на две основные группы стохастические методы, методы эксперт­ных оценок.

Стохастические методы расчета основываются на анализе взаимосвязи между потребностью в персонале и другими пере­менными величинами (например, объемом производства). При этом в расчет принимаются данные за предшествующий период и предполагается, что потребность в будущем будет развиваться по аналогичной зависимости. Как правило, для расчета исполь­зуются такие факторы, которые не требуют сложных математи­ческих действий, но дают вполне приемлемые результаты.

Наиболее часто применяются следующие стохастические методы расчет числовых характеристик; регрессионный ана­лиз, корреляционный анализ.

Расчет числовых характеристик применяется, как правило, в том случае, когда потребность в персонале в значительной мере связана с каким-либо фактором и эта связь достаточно стабильна. Например, при расчете численности ремонтного персонала используются следующие данные: объемы производ­ства за прошедший год; трудоемкость ремонта за этот период. На их основе рассчитывается показатель трудоемкости ремонта на единицу выпуска продукции, исходя из которого, определяется объем ремонтных работ на плановый период. Дальнейший поря­док расчета выполняется по схеме метода, основанного на данных о времени рабочего процесса.

Регрессионный анализ предполагает установление линейной зависимости между численностью персонала и влияющими на нее факторами.

Общая формула выглядит следующим образом:

Т_р = α + b × x , (5.9)

где Т_р - трудоемкость работ, α - постоянная величина, b - коэф­фициент регрессии, х - влияющий фактор.

Следует отметить, что математический аппарат регрессион­ного анализа подробно рассматривается в учебной и научной литературе по статистике, поэтому в данном учебнике он не приводится.

Корреляционный анализ устанавливает тесноту связи между несколькими параметрами. Это может быть зависимость, опре­деляющая степень влияния какого-либо параметра (например, объема производства или услуг) непосредственно на числен­ность персонала. В ином случае это может быть зависимость, определяющая тесноту связи одного или нескольких парамет­ров с другими параметрами, значительное влияние которых на численность персонала установлено.

Теснота связи между параметрами выражается коэффици­ентом корреляции Взаимосвязь тем выше, чем выше коэффи­циент корреляции. Для расчета коэффициента корреляции ис­пользуется следующая зависимость:

n

∑ [(m_i - m_cp) (p_i - p_cp)]

i=1

К = ---------------------------------------------------- ,

(5.10)

где m_i, p_i - значения параметров (между которыми устанавливает­ся теснота связи) по i-му измерению; т_ср, р_ср - средние арифме­тические значения соответствующих параметров, n - количество измерений параметров т и р (например, количество календарных периодов времени, в течение которых производится учет значе­ний параметров).

Математический аппарат корреляционного анализа (так же как и регрессионного) подробно проработан в учебной и науч­ной литературе по статистике.

Применение методов экспертных оценок производится с ис­пользованием опыта специалистов и руководителей. Эти методы подразделяются на простую и расширенную оценку, включаю­щую как однократную, так и многократную экспертную оценку.

При простой оценке потребность в персонале оценивается руководителем соответствующей службы. Метод не требует ка­ких-либо существенных затрат, однако его недостаток состоит в том, что эта оценка достаточно субъективна. Расширенная экс­пертная оценка проводится группой компетентных работников (экспертов).

Приведенные методы позволяют определить общую потреб­ность в персонале. Однако более важной величиной для кадрового планирования является фактическая потребность в персонале. Расчет фактической потребности учитывает необходимость по­крытия планового или внепланового выбытия персонала, а также его плановое поступление. В качестве планового поступления сле­дует рассматривать возвращение сотрудников после обучения, службы в армии, длительного отпуска и т.п.

К плановому выбытию персонала относятся сокращение численности в связи с реорганизацией производства или услуг, реорганизацией оргструктуры; направление сотрудников на обучение, стажировку и т п.; призыв в армию, выход на пен­сию

В этих случаях выбытие персонала можно с той или иной точностью прогнозировать и заблаговременно принять меры по приему или перестановке работников.

Большую сложность для планирования представляет выбы­тие персонала по внеплановым причинам. К ним относятся увольнение по собственному желанию, увольнение по инициа­тиве администрации, длительная болезнь сотрудника; дополни­тельные отпуска; внеплановый призыв в армию; незапланиро­ванный уход на пенсию и т.д.

В этих случаях планирование выбытия кадров может произ­водиться на основе статистических данных о высвобождаемых по указанным причинам сотрудниках за последние 3-5 лет.

Прогнозирование потребности в персонале строится на основе анализа прогнозов спроса и предложения для определения пер­спективной нехватки или избытка кадровых ресурсов. Главной за­дачей прогнозирования является установление влияния тенденций развития рынка на изменение потребности в персонале. Решение этой задачи позволяет организации заблаговременно принимать и реализовывать решения, рассчитанные на перспективу (на­пример, по подбору или обучению персонала, ориентирован­ного на изменение продукции или услуг организации).

В теории прогнозирования разработаны различные методы, которые могут быть применимы и для прогнозирования по­требности в персонале. К этим методам относятся: построение прогнозного дерева целей развития организации, уровень задач которого предусматривает решение кадровых проблем; экстра­поляция, заключающаяся в установлении устойчивых зависи­мостей (пропорций) между различными параметрами, которые влияют на потребность в персонале, и перенос этих зависимо­стей на будущий период, экспертные оценки, факторный ана­лиз с использованием элементов корреляции и: регрессионного анализа.

Прогнозирование потребности в персонале должно осущест­вляться в тесном контакте со службами, непосредственно решаю­щими вопросы прогнозирования развития организации. К таким службам следует отнести отделы планирования, маркетинга, раз­вития систем управления и т.п.