Разработка модели автоматизированной системы формирования проектных кросс-функциональных команд на предприятии
Автор: Е.А. Власова
Журнал: Известия Самарского научного центра Российской академии наук @izvestiya-ssc
Рубрика: Машиностроение и машиноведение
Статья в выпуске: 3 т.27, 2025 года.
Бесплатный доступ
Статья посвящена разработке модели автоматизированной системы формирования проектных кросс-функциональных команд на предприятии, направленной на повышение эффективности управления человеческими ресурсами в условиях цифровой трансформации. Актуальность статьи на тему «Разработка модели автоматизированной системы формирования проектных кроссфункциональных команд на предприятии» обусловлена современными тенденциями в области управления проектами и организационного развития, а также запуск в 2025 году национального проекта РФ «Экономика данных и цифровая трансформация государства». В условиях быстро меняющейся деловой среды эффективное взаимодействие между различными функциями и отделами является ключевым фактором успешной реализации проектов. Автоматизация процесса формирования кросс-функциональных команд способствует повышению оперативности и эффективности управления проектами, что в свою очередь приводит к сокращению сроков выполнения задач и оптимизации ресурсов. Такая система позволяет не только улучшить коммуникацию между участниками проекта, но и повысить уровень вовлеченности сотрудников, учитывая их компетенции и интересы. В рамках статьи проводится анализ существующих методов формирования проектных команд на предприятиях, далее представлен пример проведения интервью с сотрудниками для выявления проблем в процессе формирования проектных команд и экспериментального использования различных инструментов и технологий для оптимизации процесса формирования команд. Проводится комплексный анализ методов формирования команд на предприятиях, включая как существующие подходы, так и современные автоматизированные решения, и в рамках исследования осуществлен сравнительный анализ результатов использования автоматизированной системы формирования команд с традиционными методами. В заключительной части построение алгоритма, предложена архитектура системы, включающая модуль анализа данных, оптимизационный блок на основе модифицированного генетического алгоритма и интерфейс для адаптации весовых коэффициентов.
Автоматизированная система, проектные кросс-функциональные команды, предприятие, формирование команд, проекты, эффективность, управление персоналом, оптимизация процессов, разработка программного обеспечения
Короткий адрес: https://sciup.org/148331120
IDR: 148331120 | УДК: 007.51 (679.7) | DOI: 10.37313/1990-5378-2025-27-3-58-66
The Development of a Model for an Automated System of Formation of Project Cross-Functional Teams at the Enterprise
The article focuses on the development of a model for an automated system for forming crossfunctional project teams within enterprises, aimed at improving human resource management effi ciency in the context of digital transformation. The relevance of the topic “Development of a Model for an Automated System for Forming Cross-Functional Project Teams in Enterprises” is driven by modern trends in project management and organizational development, as well as the launch of the Russian national project “Data Economy and Digital Transformation of the State” in 2025. In a rapidly changing business environment, effective collaboration between diverse functions and departments is a critical factor for successful project implementation. Automating the process of forming cross-functional teams enhances the speed and effi ciency of project management, leading to reduced task completion times and optimized resource allocation. Such a system not only improves communication among project participants but also increases employee engagement by accounting for their competencies and interests. The article analyzes existing methods of project team formation in enterprises, presents examples of employee interviews to identify challenges in the team formation process, and describes experimental applications of various tools and technologies to optimize this process. A comprehensive analysis of team formation methods is conducted, encompassing both traditional approaches and modern automated solutions, with a comparative evaluation of results from automated systems versus conventional methods. In the fi nal section, an algorithm is designed, and a system architecture is proposed, incorporating a data analysis module, an optimization block based on a modifi ed genetic algorithm, and an interface for adjusting weight coeffi cients.
