Всем привет!
Как и обещал, дополняю статью «Расчет численности ИТ» реальным примером из жизни. Правда и метод, используемый в примере, несколько сложнее. В первой статье я строил однофакторную модель, теперь же я включил дополнительно шесть факторов, которые, по мнению экспертов, оказывают значительное влияние на численность сотрудников вертикали информационных технологий, или, если по-простому, ИТ-шников.
Итак, исходные данные. Вертикаль информационных технологий. Существует департамент информационных технологий (ДИТ), в сферу ответственности которого входит в том числе функциональное управление подразделениями ИТ в региональной сети. Региональные подразделения имеют три направления деятельности: системное обеспечение, прикладное программное обеспечение, электронные услуги и обслуживание оборудования. Под каждое из этих направлений создано отдельное структурное подразделение, а объединяющим является Отдел информационных технологий филиала. Поскольку в регионах есть несколько уровней управления (филиал, региональный филиал, дополнительный офис), и существует некая централизация, набор функций может быть разным. Соответственно количество структурных подразделений также может быть разным.
Изначально при анализе возможных подходов нормирования труда был выбран вариант «лучших практик». Но, как всегда это бывает, после получения и изучения результата применения данного метода, вертикаль (вернее ДИТ) дала «задний ход», и решили выбрать другой метод нормирования. Проводить фотохронометражные исследования нереально. Приняли решение разработать математическую модель, включив в нее несколько факторов, влияющих на численность ИТ. Также приняли решение разрабатывать универсальную модель, которая не учитывает разделение функций, но включает в себя показатели всех направлений деятельности.
Приказом по компании была создана рабочая группа, которая и занялась выработкой критериев. Было предложено много факторов, которые, по мнению вертикали, могли оказывать влияние на изменение численности. Сразу же основной причиной отбрасывания фактора стала невозможность сбора статистики за период времени. Надо сказать, что мы изначально ввели правило, что фактор должен быть проверяемым, иначе мы могли получить цифры «с потолка», которые никак проверить нельзя.
Тем не менее, в начале у нас были определены 15 факторов, по которым начали собирать статистику. Результат у меня получился в виде таблицы (приложенный рисунок отражает уже конечный результат). 
(Здесь должно было быть отступление от основной темы статьи, посвященное самому методу регрессионного анализа. Но, что-то мне подсказывает, что про математику лучше писать математику, а не нормировщику).
Итак, факторы есть, статистика есть. Следующий этап – оценка достоверности выборки. Надо отметить, что в приложенной таблице у меня уже очищенная таблица факторов. Оценка была следующей: сначала проверил выборку на однородность, потом по каждому фактору рассчитал коэффициент корреляции, тем самым выделил факторы, оказывающие наибольшее влияние на численность персонала ИТ. А уже после этого, проверил на зависимость факторов между собой. Забыл сказать, что на определенном этапе экспертная группа приняла решения проводить оценку влияния факторов на основе статистики «лучших» филиалов. Т.е. коллеги из ДИТ подобрали нам статистику по тем филиалам, где, по их мнению, загруженность работой ИТ-персонала нормальная. Вот так потихоньку круг подозреваемых сузился! 🙂
Далее за меня заработал Excel. Есть очень хорошая формула под названием «ЛИНЕЙН». Она-то и дает ту волшебную формулу (через метод наименьших квадратов), по которой можно будет получить конечную численность ИТ. Выглядит она следующим образом:
Ч = 0,03765*Ф1 — 0,00005*Ф2 + 0,00351*Ф3 + 0,04354*Ф4 + 0,003159*Ф5 — 0,00076*Ф6 + 0,00393*Ф7
Я задал условие выполнить расчет без свободного члена регрессии. Почему, объясню позже. Что же нам говорит полученная формула? Что теперь подставив вместо Ф1,2 ,3…. показатели по конкретному филиалу, можно получить итоговую численность ИТ в филиале.
Например, по филиалу 1 расчет будет следующим:
Ч = 0,03765*80 — 0,00005*2410 + 0,00351*9 + 0,04354*0 + 0,003159*23 — 0,00076*1 + 0,00393*58 = 3,2 единицы. Если применять мои правила округления, то получается 3 человека.
Далее, после предварительного согласования методики расчета на основе данной формулы, было прислано столько вопросов, касающихся показателей и их смысла, что в конечном итоге было принято решение о расчете норм обслуживания на одного ИТ-сотрудника по выбранным факторам. Я полностью был согласен с решением, поскольку нормы обслуживания выглядят гораздо понятнее, чем некая формула с «волшебными» показателями.
Как же перейти к нормам обслуживания? Решение самое простое. Делаем следующие итерации: численность приравниваем к единице и поочередно высчитываем каждый фактор при нулевых других. Например, расчет нормы обслуживания по первому фактору «фактическая численность работающих сотрудников» равен Ф1 = 1/0,03765 = 26,555, т.е. на одного работника ИТ должно приходится 26,5 человек общей численности сотрудников филиала. Так я получил нормы обслуживания по каждом фактору. Вот и все! Сейчас готовлю официальный документ закрепляющий данный подход расчета численности ИТ официально.
В заключении хочу вам рассказать, что сейчас нового в нормировании труда. Недавно встречался с людьми, которые достаточно серьезно подошли к вопросу нормирования труда. Они собственноручно разработали систему, позволяющую учитывать реальную загрузку персонала работой в режиме он-лайн. Конечно, для того, чтобы запустить данный продукт на предприятии, необходимо провести комплекс подготовительных работ, но думаю, что игра стоит свеч. Задумка хорошая, и главное, имеет практический опыт внедрения. Сейчас веду с ними переговоры, чтобы опубликовать описание разработанной системы на сайте. Думаю вам это будет интересно!
Возможно ли получить пример в Экселе?
Андрей, добрый день!
Именно в Excel наверно нет. Делал давно, уже и не найду. Да и не думаю, что мой пример подойдет вам. Критерии у вас скорей всего другие.
Если у вас фактор один, то попробуйте выполнить расчет вот здесь http://normirovanie-truda.ru/raschet-chislennosti/