В условиях пандемии новой коронавирусной инфекции резко возросла значимость одноразовой посуды и упаковки для продуктов питания. С одной стороны, это способствовало повышению спроса на такую продукцию, а с другой – усилило и так острую конкуренцию на данном рынке. В результате перед производителями одноразовой посуды встала жизненно важная задача, связанная с поиском путей сохранения и расширения клиентской базы. Сегодня перспективным способом ее решения считается разработка и внедрение различных продуктовых и технологических инноваций. Однако реализация подобных проектов является достаточно сложным процессом, поскольку предлагает не только создание или модификацию производственных технологий и производимых продуктов, но и осуществление организационных изменений, связанных со всеми бизнес-процессами предприятия. Как показывает практика, особую роль при проведении таких организационных изменений играет человеческий фактор, при этом наибольшую угрозу для проекта представляют не ошибки планирования и реализации изменений, а сопротивление сотрудников. Одним из способов его предупреждения или снижения является создание специальной команды поддержки изменений, отличающейся инициативностью. Однако на практике достаточно трудно выявить таких сотрудников, которые не только имеют желание участвовать в реализации изменений, но и обладают достаточными знаниями, навыками, опытом для их проведения. Для решения данной проблемы было предложено моделирование поведения сотрудников, направленное на оптимизацию состава такой команды на основе исследования различных характеристик. Для его практической реализации использовался алгоритм пчелиных колоний, модифицированный путем введения элементов нечеткости (для задания начальных позиций поиска).

естественные науки

технические науки

бизнес-процессы

математика

информатика и вычислительная техника

информационные технологии (IT)

нечеткая логика

модели и методики

алгоритмы

человеческий фактор

управление изменениями

Tools of organizational change management using swarm intelligence methods