Algorithm for Calculating the Coefficient of Labor Participation of Operators of Lines, Machines and Plants Using the 1C:Enterprise System

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

The purpose of the study was to improve the remuneration system for operators of automatic lines, machines and plants by using the labor participation rate, which will allow making optimal management decisions on accounting for payroll settlements with staff and the achieving of strategic goals of the organization. The article suggests the ways to solve the problem using the example of improving the system of awarding bonuses to the staff of a manufacturing enterprise, it is recommended to use formulas that allow evaluating the productivity of an individual employee. Software implementation in the 1C:Enterprise system is performed. The developed software solution allows you to automate the process of calculating bonuses for operators of lines, machines and plants, taking into account the amount of work each employee does. The proposed algorithm for calculating the labor participation coefficient is supposed to be developed in further studies to more accurately assess the contribution of an employee's labor, for example, by taking into account defects and evaluating the quality of manufactured products.

Purpose. Development of an algorithm for calculating the coefficient of labor participation of operators of lines, machines and plants using the 1C:Enterprise system.

Methodology: in article methods for formalizing and specifying formulas used in calculating the labor participation rate, and also development methods on the 1C:Enterprise platform were used.

Results. The software implementation of calculating the premiums of operators of lines, machines and plants taking into account the labor participation coefficient is performed.

Practical implications it is expedient to apply the received results the manufacturing enterprises staffed by operators of automatic or semi-automatic lines, machines and plants.

About the authors

Ayzilya I. Chikina

Naberezhnye Chelny Institute, Kazan Federal University

Author for correspondence.
Email: chikina_ayzilya@mail.ru

master’s student «Business Informatics and Mathematical Methods in Economics»

Russian Federation, 68/19, Mira Str., Naberezhnye Chelny, Tatarstan, 423810, Russia

Izida I. Ishmuradova

Naberezhnye Chelny Institute, Kazan Federal University

Email: izida-89@mail.ru

Associate Professor « Business Informatics and Mathematical Methods in Economics», Candidate of Economic Sciences

Russian Federation, 68/19, Mira Str., Naberezhnye Chelny, Tatarstan, 423810, Russia

References

  1. Aksenov P.V. Moskovskoe nauchnoe obozrenie [Moscow Scientific Re-view], 2011, no. 1(5), pp. 02-05.
  2. Dadyan E.G. Razrabotka biznes-prilozheniy na platforme “1S:Predpriyatie”: uchebnoe posobie [Development of business application on the 1S:Enterprise platform: schoolbook]. Moscow, 2024, 305 p.
  3. Zakharov A.V., Kozlov A.I. Innovatsii. Nauka. Obrazovanie [Innovation. Science. Education], 2020, no. 21, pp. 643-648.
  4. Luzenina E.V., Vysotskaya A.V. Nauchno-tekhnicheskoe tvorchestvo aspir-antov i studentov: materialy 47-y nauchno-tekhnicheskoy konferentsii studen-tov i aspirantov [Scientific and technical creativity of graduate students and students: materials of the 47th scientific and technical conference of stu-dents and graduate students]. Komsomolsk-on-Amur, 2017, pp. 700-704.
  5. Lukmanova F.F. Novyy universitet. Seriya: Ekonomika i parvo [New Univer-sity. Series: Economics and law], 2012, no. 6, pp. 53-55.
  6. Minina A.Yu. Sovremennaya ekonomika Rossii: problemy i perspektivy razvitiya: sbornik nauchnykh trudov Vserossiyskoy studencheskoy nauchno-prakticheskoy konferentsii [Modern Russian economy: problems and devel-opment prospects: collection of scientific papers of the All-Russian Student Scientific and Practical Conference]. Makhachkala, 2018, pp. 114-122.
  7. Polyakova I.A., Voronina A.V., Okhotnikov A.V. Nauka i obrazovanie: khozyaystvo i ekonomika; predprinimatel'stvo; pravo i upravlenie [Science and education: farming and economics; entrepreneurship; law and man-agement], 2018, no. 2(93), pp. 17-19.
  8. Polyakova I.A. Vestnik Severo-Kavkazskogo gumanitarnogo instituta [Bulle-tin of the North Caucasus Humanitarian Institute], 2016, no. 1, pp. 150-154.
  9. Sorokina O.G. Vestnik Severo-Kavkazskogo gumanitarnogo instituta [Bulle-tin of the North Caucasus Humanitarian Institute], 2016, no. 1, pp. 163-170.
  10. Chikina A.I., Ishmuradova I.I. Ermakovskie chteniya v Naberezhnykh Chelnakh. Kul'turno-istoricheskaya i sotsial'no-ekonomicheskaya dinamika regionov: vyzovy i vozmozhnosti: sbornik dokla-dov III Mezhdunarodnoy nauchno-prakticheskoy konferentsii [Ermakov readings in Naberezhnye Chelny. Cultural-historical and socio-economic dynamics of regions: chal-lenges and opportunities: collection of reports of the III International Scien-tific and Practical Conference]. Kazan, 2023, pp. 445-448.
  11. Aaroson S., Fallick B., Figura A., Pingle J., Washer W. The Recent Decline in the Labor Force Participation Rate and Its Implications for Potential La-bor Supply. Brookings Papers on Economic Activity, 2006, no. 1, pp. 69-154.
  12. Fedoskin V.V., Bakulina G.N., Pikushina M.Yu., Polyakov M.V. Im-provement of Methods for Analysis of Wage when Using Digital Technolo-gies. Digital Technologies in Agriculture of the Russian Federation and the World Community. Stavopol, 2022, p. 040012.
  13. Meloni W.P., Stirati A. The decoupling between labour compensation and productivity in high-income countries: Why is the nexus broken? British Journal of Industrial Relations, 2022, pp. 425-463.
  14. Mura L., Gontkovicova B., Spisakova E.D., Hajduova Z. Position of em-ployee benefits in remuneration structure. Transformations in Business and Economics, 2019, pp. 156-173.
  15. Shlepneva T.O., Maizel I.V. Methodological recommendations for the anal-ysis of the wage fund at the enterprise. IOP Conference Series: Earth and Environmental Science : International Baikal Investment and Construction Forum "Spatial Restructuring of territories". Irkutsk, 2021, p. 012175.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML

Copyright (c) 2024 Chikina A.I., Ishmuradova I.I.

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».