مدیریت هوشمند سرمایه انسانی

مدیریت هوشمند سرمایه انسانی

پیش‌بینی هوشمند تعداد نیروی انسانی در سازمان با رویکرد داده کاوی

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان
1 کارشناس ارشد مدیریت فناوری اطلاعات، دانشگاه آزاد اسلامی، واحد علوم و تحقیقات، تهران، ایران.
2 استادیار و عضو هیئت علمی دانشگاه فرماندهی و ستاد آجا، تهران، ایران.
چکیده
زمینه و هدف: در سال‌های اخیر، سازمان‌ها به طور فزاینده‌ای بر بهینه‌سازی مدیریت منابع انسانی تمرکز کرده‌اند و متوجه شده‌اند که موفقیت آن‌ها به جذب، نگهداری و به‌کارگیری مؤثر استعدادها بستگی دارد. داده‌کاوی، که الگوهای ارزشمندی را از مجموعه داده‌های بزرگ استخراج می‌کند، نقش مهمی در این فرآیند دارد. این مطالعه به منظور پیش‌بینی نیازهای نیروی انسانی با استفاده از رویکرد جدیدی که شبکه‌های عصبی را با الگوریتم بهینه‌سازی نهنگ (WOA) و شبیه‌سازی تبریدی (SA) ترکیب می‌کند، انجام شده است.
روش‌شناسی: این تحقیق، که بر اساس مجموعه‌ داده‌ای شامل 30,000 رکورد انجام شده، از نوع کاربردی و کمی است. روش پیشنهادی، قابلیت‌های شناسایی الگوهای شبکه‌های عصبی را با نقاط قوت بهینه‌سازی WOA و SA ترکیب می‌کند. این مدل ترکیبی به منظور بهبود دقت و کارایی در پیش‌بینی نیازهای نیروی انسانی طراحی شده است.
یافته‌ها: مدل ترکیبی به طور قابل توجهی دقت پیش‌بینی، کارایی و استحکام را نسبت به روش‌های سنتی بهبود داد. یافته‌ها نشان می‌دهند که این رویکرد ابزاری قدرتمند برای برنامه‌ریزی منابع انسانی است و به سازمان‌ها راهی قابل اعتمادتر برای پیش‌بینی نیازهای نیروی کار و تصمیم‌گیری‌های استراتژیک ارائه می‌دهد.
نتیجه‌گیری: این مطالعه بر اهمیت تکنیک‌های پیشرفته داده‌کاوی در بهبود فرآیندهای تصمیم‌گیری مرتبط با منابع انسانی تأکید دارد. روش پیشنهادی نه تنها تخصیص نیروی کار را بهینه می‌کند بلکه با اطمینان از اینکه افراد مناسب در نقش‌های مناسب قرار دارند، به موفقیت سازمان نیز کمک می‌کند. تحقیقات آینده می‌توانند کاربرد این روش را در صنایع مختلف بررسی کنند تا اثربخشی آن بیشتر تأیید شود.
کلیدواژه‌ها

موضوعات


  • منابع فارسی

    • احمدی، یوسف و خانی، امیر. (1398). پیش بینی نیروی انسانی در راستای برنامه‌ریزی نیروی انسانی اداره ثبت اسناد و املاک ناحیه یک شیراز 1404-1399 با استفاده ازتحلیل رگرسیون، پنجمین کنفرانس بین المللی علوم مدیریت و حسابداری، تهران.
    • جوکار، خدیجه و صادقی، افسانه. (1401). نقش برنامه‌ریزی مدیریت استراتژیک در جذب نیروی انسانی شایسته برای سازمان در تریبت اخلاقی دانش آموزان آموزش و پرورش، دومین همایش ملی روان شناسی بالینی کودک و نوجوان، اردبیل.
    • رنگریز، حسن. و معماری، محبوبه. (1396). پیش‌بینی عرضه نیروی انسانی با استفاده از مدل مارکوف طی سال‌های 1395 تا 1400. پژوهش‌های مدیریت منابع انسانی. 9(3). 179-204.
    • علینقیان، نسرین(1400). چالش‌ها و فرصت‌های مدیریت منابع انسانی الکترونیک. کنفرانس تحول دیجیتال چالش ها و فرصت‌ها. اصفهان.

    منابع انگلیسی

    -Abbracciavento, F., Formentin, S., Gualandi, E., Nanni, R., Paoli, A., & Savaresi, S. M. (2020). Modeling and prediction for optimal human resources management. IFAC-PapersOnLine53(2),16996 17001. https://doi.org/10.1016/j.ifacol.2020.04.161

    -Agarwal, A., Sharma, S., Kumar, V., & Kaur, M. (2021). Effect of E-learning on public health and environment during COVID-19 lockdown. Big Data Mining and Analytics4(2), 104-115. https://doi.org/10.26599/BDMA.2020.9020014

    -Ahmadi, Y., & Khani, A. (2019). Predicting human resources for the strategic planning of human resources at the Real Estate Registration Office of District One, Shiraz, 2020-2025, using regression analysis. In the 5th International Conference on Management Sciences and Accounting, Tehran, [In Persian].

    -Alinaqian, N. (2021). Challenges and opportunities of electronic human resource management. In the Digital Transformation Conference: Challenges and Opportunities, Isfahan, [In Persian].

    -Beardwell, I., Holden, L., & Claydon, T. (2004). Human resource management. Harlow: FT/Prentice Hall.

    -Chien, C.-F., & Chen, L.-F. (2007). Data mining to improve personnel selection and enhance human capital: A case study in high-technology industry. Expert Systems with Applications34(1), 280-290.

    -Daniel, T., & Larose, J. (2005). Discovery knowledge in data: An introduction to data mining. Wiley Interscience.

    -Haghi Kashani, M., Madanipour, M., Nikravan, M., Asghari, P., & Mahdipour, E. (2021). A systematic review of IoT in healthcare: Applications, techniques, and trends. Journal of Network and Computer Applications192, 1-16. https://doi.org/10.1016/j.jnca.2021.103007

    -Jokar, K., & Sadeghi, A. (2022). The role of strategic management planning in attracting competent human resources for the organization in the moral education of students in the education system. In the 2nd National Conference on Clinical Psychology of Children and Adolescents, Ardabil, [In Persian].

    -Kumar, S., & Sachdeva, R. (2023). A survey of different supervised learning-based classification models for student’s academic performance prediction. In Proceedings of the International Conference on Innovative Computing and Communications (Vol. 492, pp. 529-538). Springer. https://doi.org/10.1007/978-3-030-99993-7_47

    -Palacios, C. A., Reyes-Suárez, J. A., Bearzotti, L. A., Leiva, V., & Marchant, C. (2021). Knowledge discovery for higher education student retention based on data mining: Machine learning algorithms and case study in Chile. Entropy23(4), 485. https://doi.org/10.3390/e23040485

    -Rangriz, H., & Memari, M. (2017). Forecasting the supply of human resources using the Markov model during 2016-2021, [In Persian].

    -Rehman, K. U., Mata, M. N., Martins, J. M., Mariam, S., Rita, J. X., & Correia, A. B. (2021). SHRM practices, employee and organizational resilient behavior: Implications for open innovation. Journal of Open Innovation: Technology, Market, and Complexity7(2), 107. https://doi.org/10.3390/joitmc7020107

    -Saeedbakhsh, S., Sattari, M., Mohammadi, M., & Najafian, J. (2021). Application of data mining techniques in predicting coronary heart disease: A systematic review. International Journal of Environmental Health Engineering (IJEHE)10(3), 1-8. https://doi.org/10.4103/IJEHE.IJEHE_47_21

    -Thapa, C., & Camtepe, S. (2021). Precision health data: Requirements, challenges and existing techniques for data security and privacy. Computers in Biology and Medicine129, 104164. https://doi.org/10.1016/j.compbiomed.2020.104164

    -Visweswaran, S., et al. (2022). An atomic approach to the design and implementation of a research data warehouse. Journal of the American Medical Informatics Association29(4), 601-608. https://doi.org/10.1093/jamia/ocab204

    -Woods, R. H. (2020). Predicting is difficult, especially about the future: Human resources in the new millennium. International Journal of Hospitality Management18(4), 443-456. https://doi.org/10.1016/j.ijhm.2020.04.011

    -Zhang, L., Wu, L., Wu, T., & Alamin, A. (2023). Research on application status and deepening strategy of smart campus in primary and secondary schools: Case study of a county in Western China. In 2023 IEEE 12th International Conference on Educational and Information Technology (ICEIT) (pp. 298-303). IEEE. https://doi.org/10.1109/ICEIT57125.2023.10107777

    -Zhang, Y., Xu, S., Zhang, L., & Yang, M. (2021). Big data and human resource management research: An integrative review and new directions for future research. Journal of Business Research133, 34-50. https://doi.org/10.1016/j.jbusres.2020.10.036