Methods of optimizing design of social subsystems based on internet technologies

封面

如何引用文章

全文:

开放存取 开放存取
受限制的访问 ##reader.subscriptionAccessGranted##
受限制的访问 订阅存取

详细

The purpose of the study is to uncover the applications of modern digital technologies in the design of the social subsystem of industrial enterprises. Based on the results of the work, the following conclusions were obtained. Modern digital solutions and software complexes make it possible to increase the efficiency of solving the problems of organizing the social subsystem of the enterprise and must be consistently taken into account when designing it. Their capabilities are in demand in the design of labor processes and planning of labor resources, recruitment and promotion of personnel; when designing the system of evaluation and remuneration of labor and organization of motivation for performance of production tasks, as well as performance of other stages of design of the social subsystem. Despite the fact that mainly foreign automation systems are presented on the market, they are gradually beginning to be replaced by Russian developments of full-fledged functionality. The potential of Internet technologies makes it possible to intensify those internal positive incentives for the work and communication of the company's personnel, which remain hidden for the time being due to the lack of appropriate methods and methods of their mobilization. The increase in transparency and frankness in employee relationships, due to the use of internal portals and platforms for mutual communication, has a beneficial effect on the effectiveness of the organization, forms a favorable moral and psychological climate and a constructive organizational culture.

作者简介

Pavel Gribov

Institute of Law and National Security of the RANEPA under the President of the Russian Federation

编辑信件的主要联系方式.
Email: gribov-pg223@ranepa.ru
ORCID iD: 0000-0002-0207-2265
Scopus 作者 ID: 56575049400

Cand. Sci. (Econ.), Associate Professor, Department of Economic Security

俄罗斯联邦, Moscow

参考

  1. A guide to the project management body of knowledge (2017). Project Management Institute. Sixth edition. Newtown Square, PA: Project Management Institute. 579 p.
  2. Allen M. E-Learning. How to make e-learning new, high-quality and affordable. Moscow. Alpina Publisher, 2021. 196 p.
  3. Asaliev A.M., Vukovich G.G. Personnel assessment in the organization. Moscow. NRC INFRA-M, 2022. 171 p.
  4. Barreto, D., Rottmann A., & Rabidoux S. (2020) Learning Management Systems. Choosing the Right Path for Your Organization. 85 p.
  5. Varma A., Budhwar P. (2019) Performance Management Systems an Experiential Approach. SAGE Publications Ltd. 224 p.
  6. Vorona V.A., Tihonov V.A. Access control and control systems. Moscow. Hotline-Telecom, 2022. 272 p.
  7. Weske M. (2019) Business Process Management Concepts, Languages, Architecture’s 3rd Ed. Springer. 408 p.
  8. Gagarinskaya G.P, Dykina S.Z. Management of labor conflicts of the organization (methodology and practice). Monograph. Moscow. World of Science, 2019. 160 p.
  9. Gribov P.G., Bobryshev A.D., Aliyev A.T. Innovative approaches to building large organizational and economic systems in the pro-industry//Scientific Bulletin of the Military-Industrial Complex of Russia. 2023. No 1. pp. 55–64.
  10. Dzhejblin F., Patnem L. Organizational culture. Power and politics, context and discourse analysis. Moscow. Humanitarian Center, 2021. 352 p.
  11. Milton N., Lambe P. (2019) The Knowledge Manager's Hand-book: A Step-by-Step Guide to Embedding Effective Knowledge Management in your Organization. Kogan Page. 320 p.
  12. Panfilov M.A., Mineeva I.N. and others. Mediation: history, current state, problems and prospects for development. Moscow. NRC INFRA-M, 2022. 131 p.
  13. Development of virtual simulators: educational and methodological manual/N.A. Staroverova, M.L. Shustrova; Ministry of Education and Science of the Russian Federation, Kazan. nat. res. technol. un-t. Kazan: Publishing House of KNITU, 2020. 144 p.
  14. Schein E.M. Organizational Culture and Leadership. San Fran-cisco; Jossey-Bass, 1985. P. 9.
  15. Scheer A.-V. Industry 4.0. From breakthrough business model to automation of business processes. Moscow. Delo, 2020. 272 p.

补充文件

附件文件
动作
1. JATS XML
2. Fig. 1. ELMA 365 BPM System Composition.

下载 (121KB)
3. Fig. 2. Competency Management System Capabilities.

下载 (195KB)


Creative Commons License
此作品已接受知识共享署名-非商业性使用-禁止演绎 4.0国际许可协议的许可。

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».