Планирование деятельности предприятий автомобильного транспорта по показателям, определяющим производительность труда работников и подвижного состава

Введение. Акцент сделан на современные требования в развитии транспортной отрасли за счет совершенствования планирования деятельности предприятий автомобильного транспорта по показателям, определяющим производительность труда работников и подвижного состава, которые являются функцией от спроса на выполнение перевозок. Результаты деятельности предприятий автомобильного транспорта зависят от производительности труда каждого работника, выполняющего определенную функцию для реализации конкретного договора и получения прибыли.
Материалы и методы. Планирование осуществляется с применением концептуальных положений текущего планирования работы автотранспортного предприятия, учитывающего взаимосвязь видов деятельности и спрос на выполнение перевозок, методов теории вероятностей и математической статистики, научных принципов образования и подготовки работников для транспортной отрасли.
Результаты. Применения нового подхода к планированию заключаются в объединении производительности труда работников и выработки подвижного состава АТП. Это позволило разработать математическую модель и методику, в которых учитывается, что производительность труда работников должна обеспечить получение планового дохода по каждому договору и её величина будет планироваться в границах доверительной вероятности. При планировании учитываются вероятностные события, которые имеют место при развитии отраслей экономики РФ и влияют на потребности в профессиональных кадрах. Математическое моделирование выполняется применительно к реальным эксплуатационным условиям перевозок грузов и конкретным функциям работников. Количество подвижного состава и необходимое количество работников определяется по выработке подвижного состава, по освоению конкретной производственной функции работником в современных условиях договорных отношений.
Обсуждение и заключение. Результаты исследования предназначены для практики работы предприятий автомобильного транспорта на этапе определения показателей производительности труда работников и подвижного состава.

1. Терентьев В. В. Внедрение интеллектуальных систем на автомобильном транспорте. Надежность и качество сложных систем. 2018. № 1 (21), 2018. С. 117–121. DOI: 10.21685/2307-4205-2018-1-15.

2. MoMAC F. L. Mobility-Aware and CollisionAvoidance MAC for Safety Applications in VANETs. Transactions on Vehicular Technology. V. 67. №11. Р. 10590-10602. Nov. 2018. DOI: 10.1109/TVT.2018.2866496.

3. Малли C. Mobility as a Services (MaaS) – does it have critical mass? Transport Reviews. 2017. V. 37, Pages 247-25. DOI: 10.1080/01441647.2017.1280932.

4. Feneri A.-M., Rasouli S .Modeling the effect of Mobility-as-a-Service on mode choice decisions. Transportation Letters. 2021. V. 13, I. 7. DOI: 10.1080/19427867.2020.1730025.

5. Smith G., StevenJ. Sarasini Mobility as a service: Comparing developments in Sweden and Finland. Research in Transportation Business & Management. 2018. V. 27. P. 36-45. DOI: 10.1016/j.rtbm.2018.09.004.

6. Jittrapirom P., Marchau V., Heijden R. Dynamic adaptive policymaking for implementing Mobility-as-a Service (MaaS). Research in Transportation Business & Management. 2018. 27: 46-55 DOI: 10.1016/j.rtbm.2018.07.001.

7. Мельникова О. Ю., Жигадло А. П. Экологическая компетентность бакалавров социально-экономического профиля в контексте принципов образования для устойчивого развития. Вестник Новосибирского государственного педагогического университета. 2018. Том 8, № 3. С. 139–152. DOI: 10.15293/2226-3365.1803.10.

8. Mikusova M., Zukowska J., Torok A. Community Road Safety Strategies in the Context of Sustainable Mobility. Management Perspective for Transport Telematics. Communications in Computer and Information Science. 2018. 897: 346-359. DOI: 10.1007/978-3-319-97955-7_8.

9. Golbabaei F., Yigitcanlar T. & Bunker J. The role of shared autonomous vehicle systems in delivering smart urban mobility: A systematic review of the literature. International Journal of Sustainable Transportation. 2021. V. 15. P. 731-748. DOI: 10.1080/15568318.2020.1798571.

10. Arto O. Salonen Passenger’s subjective traffic safety, in-vehicle security and emergency management in the driverless shuttle bus in Finland. Transport Policy 2018. 61: 106-110. DOI: 10.1016/j.tranpol.2017.10.011.

11. Xu, Y., Çolak, S., Kara, E. C. Planning for electric vehicle needs by coupling charging profiles with urban mobility. Nat Energy 3. 2018. Р. 484-493 DOI: 10.1038/s41560-018-0136-x.

12. Тырва В.О., Саушев А.В. О реализации совмещаемых управляющих воздействий на объект в системах «человек–машина». Мехатроника, автоматизация, управление. 2020; 21(5): С. 274–281. DOI: 10.17587/mau.21.274-281.

13. Moradi A., Vagnoni E. A multi-level perspective analysis of urban mobility system dynamics: What are the future transition pathways? Technological Forecasting and Social Change. 2018. V. 126. P. 231-243. DOI: 10.1016/j.techfore.2017.09.002

14. Tang Y., Cheng N., Wu W., Wang M., Dai Y. and Shen X., Delay-Minimization Routing for Heterogeneous VANETs With Machine Learning Based Mobility Prediction. Transactions on Vehicular Technology. 2019. V. 68, № 4. Р. 3967-3979. DOI: 10.1109/TVT.2019.2899627

15. Jittrapirom, P. , Caiati, V., Feneri, A.-M. , Ebrahimigharehbaghi, S., Alonso González, M.J., Narayan, J. Mobility as a Service: A critical review of definitions, assessments of schemes, and key challenges. 2017. Urban Planning, 2. Р. 13-25 DOI: 10.17645/up.v2i2.931.

16. Fontes R. D. R., Campolo C., Esteve C., Rothenberg and Molinaro A. From Theory to Experimental Evaluation: Resource Management in Software-Defined Vehicular Networks. IEEE Access. 2017.V. 5, Р. 3069-3076. DOI: 10.1109/ACCESS.2017.2671030.

17. Kerdpitak C., Jermsittiparsert K. The Impact of Human Resource Management Practices on Competitive Advantage: Mediating Role of Employee Engagement in Thailand. Sys Rev Pharm. 2020. 11(1). Р. 443-452. DOI: 10.5530/srp.2019.2.04

18. Воронин М. В., Шинкевич А. И. Роль кадрового обеспечения в развитии предприятий нефтехимического комплекса. Компетентность. Competency (Russia). 2020. № 7. DOI: 10.24411/1993-8780-2020-10709.

19. Коломыц О. Н., Вознюк И. О., Нестеров В. В. Кадровая логистика в системе предприятия рынка. Научный вестник Южного института менеджмента. 2019. № 1. С. 53–58. DOI: 10.31775/2305-3100-2019-1-53-58.

20. Ваганова О. И., Иляшенко Л. К. Основные направления реализации технологий студентоцентрированного обучения в вузе. Вестник Мининского университета. 2018. Т. 6, № 3(24). 2 с. DOI: 10.26795/2307-1281-2018-6-3-2.

21. Новикова И. В. Стратегическое управление трудовыми ресурсами предприятия. Экономика в промышленности. 2018. № 11(4). С. 318–326. DOI: 10.17073/2072-1633-2018-4-318-326.

22. Трофимова Л. С. Структура методологии текущего планирования работы грузового автотранспортного предприятия. Вестник СибАДИ. 2017. № 6(58). С. 71–78. DOI: 10.26518/2071-7296-2017-6(58)-63-71.

23. Трофимова Л. С., Певнев Н. Г. Математическая модель функционирования автотранспортного предприятия при перевозке грузов в междугородном сообщении для текущего планирования // Вестник Иркутского государственного технического университета. 2018. Т. 22, № 4. С.243–252. http://dx.doi.org/10.21285/1814-3520-2018-4-243-252.

24. Жигадло А. П., Рыбакова Н. Н., Осадчук О. Л. Проектирование содержания подготовки педагогов профессионального обучения в вузе на основе компетентностного подхода. Наука о человеке: гуманитарные исследования. 2018. № 2(32). С.86–93. DOI: 10.17238/issn1998-5320.2018.32.86.

25. Фалько С. Г., Яценко В. В. Архитектура компетенций персонала высокотехнологичных предприятий. Вестник Астраханского государственного технического университета. 2019. № 1. С. 29–39. DOI: 10.24143/2073-5537-2019-1-29-39.

26. Шаихов Р. Ф. Контроль производственного персонала на автотранспортном предприятии. Транспорт. Транспортные сооружения. Экология. 2019. № 3. С. 89–95. DOI 10.15593/24111678/2019.03.11.