Статья посвящена разработке методики квалиметрической оценки востребованности компетенций кадрового ресурса предприятия в ходе трудовой деятельности. В основу методики лег метод анализа видов и последствий отказов, структурированный подход к ранжированию объектов исследования которого был адаптирован под задачи компетентностного подхода. Методика представлена в приложении к специалистам в области организации и управления производственными процессами, пул компетенций которых основан на агрегации трудовых функций и должностных обязанностей, представленных в профессиональных стандартах и в квалификационном справочнике. Методика апробирована на отечественных машиностроительных предприятиях с применением метода экспертных оценок, что дало возможность выявить недостатки существующего механизма тактического достижения календарного плана предприятия. В статье приведена общая оценка востребованности компетенций в производственном процессе специалистов, основанная на результатах проведенного анкетирования специалистов, занимающих должности: мастер участка, диспетчер, инженер по подготовке производства.
Статья посвящена разработке методического подхода к повышению достоверности результатов имитационного моделирования роботизированных технологических комплексов за счёт включения в модель факторов неопределённости и случайных событий. Актуальность исследования обусловлена необходимостью получения реалистичных прогнозов производительности, что невозможно в рамках традиционных детерминированных моделей, не учитывающих возможные отказы и сбои оборудования, а также внешние и логистические воздействия. Предложенный подход включает классификацию стохастических факторов, применение метода Монте-Карло для вероятностного моделирования и программную реализацию алгоритмов на языке Python в среде R-Pro. Результаты исследования демонстрируют возможность создания имитационных моделей, способных воспроизводить не только штатный технологический процесс, но и вероятностные отказы и сбои, что позволяет проводить более точный анализ пропускной способности, выявлять «узкие места» и повышать обоснованность принимаемых проектных решений.