استفاده از مفاهیم اتوماسیون صنعتی در مدیریت منابع انسانی

۲.۲. پردازش و تصمیم‌گیری هوشمند

در محیط صنعتی، PLCها براساس منطق برنامه‌ریزی شده تصمیم می‌گیرند. برای نمونه، در یک پالایشگاه نفت، وقتی فشار از حد مجاز فراتر رود، شیرهای اطمینان به صورت خودکار فعال می‌شوند.

در مدیریت منابع انسانی، الگوریتم‌های یادگیری ماشین این نقش را بر عهده دارند. برای مثال، از الگوریتم‌های طبقه‌بندی[ii] برای شناسایی الگوهای ترک خدمت، از الگوریتم‌های رگرسیون[iii] برای پیش‌بینی عملکرد کارکنان و از تکنیک‌های خوشه‌بندی[iv] برای گروه‌بندی کارکنان با ویژگی‌های مشابه استفاده می‌شود.

نمونه بارز آن سامانه‌ی Talent Analytics شرکت IBM است که:

• الگوهای ترک خدمت را شناسایی می‌کند؛
• راهکارهای حفظ کارکنان را پیشنهاد می‌دهد.

براساس گزارش Harvard Business Review (2023)، این سامانه نرخ ماندگاری کارکنان IBM را ۳۵٪ افزایش داده است.

۲.۳. اجرای فرمان‌ها (خروجی سامانه)

در کارخانه‌های خودروسازی، خروجی سامانه ممکن است تنظیم سرعت خط تولید یا تغییر پارامترهای کیفیت سنجی باشد. تویوتا در سال ۲۰۲۱ اعلام کرد که این روش ۱۵٪ در زمان تولید صرفه‌جویی ایجاد کرده است.

در حوزه‌ی HR، خروجی‌ها ماهیتی انسانی‌تر دارند:

• سامانه‌های پیشنهاد افزایش حقوق (مانند پلتفرم PayScale)؛
• برنامه‌ریزی خودکار آموزش‌ها (مورد استفاده در Amazon)؛
• هشدارهای پیشگیرانه درباره فرسودگی شغلی.

جدول 1.  مقایسه‌ی مؤلفه‌ها در اتوماسیون صنعتی و اتوماسیون منابع انسانی

این شباهت‌ها نشان می‌دهد که مدل‌سازی اتوماسیون صنعتی در مدیریت منابع انسانی نه تنها ممکن، بلکه در بسیاری از سازمان‌های پیشرو به واقعیت پیوسته است. در بخش بعدی، به بررسی نمونه‌های عینی این پیاده‌سازی‌ها خواهیم پرداخت.

۳. مدل‌سازی فرآیندهای HR بر اساس چارچوب اتوماسیون صنعتی

استفاده از مفاهیم و مدل‌های اتوماسیون صنعتی در مدیریت منابع انسانی در عمل به شکل‌های متنوعی پیاده‌سازی شده است. این بخش سه کاربرد کلیدی را با جزئیات فنی و نمونه‌های واقعی بررسی می‌کند.

۳.۱. سامانه‌های غربالگری هوشمند

شرکت Unilever با همکاری Pymetrics سامانه‌ی غربالگری[v] (ATS) هوشمندی را توسعه داده که ۹۲% دقت بیشتری نسبت به روش‌های سنتی دارد. این سامانه از بازی‌های شناختی مبتنی بر علوم اعصاب برای سنجش مهارت‌هایی مانند حل مسئله، تفکر انتقادی و سازگاری استفاده می‌کند. در بخش تحلیل رزومه با الگوریتم‌های پردازش زبان طبیعی (NLP)، اطلاعات کلیدی مانند سوابق کاری، تحصیلات و مهارت‌ها استخراج و ارزیابی می‌شوند.

نتایج قابل توجه:

• کاهش ۷۵% زمان استخدام؛
• افزایش ۵۰% تنوع نیروی کار؛
• بهبود ۳۰% نرخ ماندگاری کارکنان.

۳.۲. پیش‌بینی ترک خدمت

IBM با استفاده از Watson موفق شده مدل پیش‌بینی ریسک با دقت ۹۵% ایجاد کند. این مدل‌ها معمولاً از ترکیبی از الگوریتم‌های طبقه‌بندی مانند رگرسیون لجستیک، ماشین‌های بردار پشتیبان[vi] (SVM) و درخت‌های تصمیم برای تحلیل داده‌ها و شناسایی الگوهای منجر به ترک خدمت استفاده می‌کنند.

این سامانه ماهانه:

• ۳۰۰ داده‌ی مختلف از هر کارمند را تحلیل می‌کند؛
• ۱۵ شاخص کلیدی ترک خدمت را رصد می‌نماید؛
• ۳ ماه قبل از استعفا هشدار می‌دهد.

مطالعه‌ی موردی IBM نتایج زیر را نشان می‌دهد:

• کاهش ۵۰% نرخ ترک خدمت؛
• صرفه‌جویی ۱۲۸ میلیون دلاری در هزینه‌های جایگزینی؛
• بهبود ۴۰% رضایت شغلی.

۳.۳. چت‌بات‌های هوشمند HR

Hilton با ربات Connie تحولی در خدمات پرسنلی ایجاد کرده است.

این سامانه از فناوری‌های پردازش زبان طبیعی (NLP) و درک زبان طبیعی (NLU) برای فهم سؤالات کاربران و از سامانه‌های مدیریت گفتگو[vii] برای ارائه‌ی پاسخ‌های مناسب و هدایت تعاملات استفاده می‌کند.

آمارهای قابل توجه:

• کاهش ۶۰% تماس‌های تکراری با HR؛
• بهبود ۴۵% تجربه کارکنان؛
• صرفه‌جویی ۱.۲ میلیون دلاری سالانه.

جدول 2. مقایسه‌ی فنی پیاده‌سازی

این نمونه‌ها نشان می‌دهند که مدل‌سازی اتوماسیون صنعتی در مدیریت منابع انسانی نه تنها ممکن است، بلکه نتایج چشمگیری در پی داشته‌اند و شرکت‌های پیشرو با این روش‌ها به مزیت رقابتی قابل توجهی دست یافته‌اند.

۴. چالش‌ها و محدودیت‌های پیاده‌سازی

مدل‌سازی اتوماسیون صنعتی در مدیریت منابع انسانی با وجود مزایای متعدد، چالش‌های منحصر به فردی دارد که سازمان‌ها باید به دقت بررسی کنند.

۴.۱. مسائل اخلاقی و حریم خصوصی

شرکت Amazon در سال ۲۰۱۸ با شکست پروژه‌ی استخدام هوشمند مواجه شد، چون سامانه به صورت ناخواسته علیه داوطلبان زن تبعیض قائل می‌شد. این امر ناشی از سوگیری الگوریتمی[viii] بود، به این معنی که الگوریتم براساس داده‌های تاریخی که خود دارای سوگیری بودند آموزش دیده بود. برای جلوگیری از این مشکلات، شفافیت الگوریتمی[ix] و استفاده از روش‌های هوش مصنوعی قابل توضیح[x] اهمیت ویژه‌ای دارد.

راهکارهای پیشنهادی:

• ممیزی مستقل الگوریتم‌ها هر ۶ ماه؛
• ترکیب تصمیم‌گیری انسان و ماشین؛
• شفاف‌سازی معیارهای ارزیابی.

۴.۲. پیچیدگی مدل‌سازی رفتار انسانی

مطالعه‌ی MIT روی سامانه‌های ارزیابی عملکرد نشان داد که بسیاری از جنبه‌های مهم عملکرد کارکنان مانند خلاقیت، نوآوری و کار تیمی به سادگی قابل تبدیل به معیارهای کمی نیستند. همچنین، تغییرات مداوم در ساختار سازمانی، استراتژی‌ها و محیط کسب‌وکار می‌تواند به سرعت مدل‌های رفتاری را منسوخ کند و نیاز به به‌روزرسانی مداوم آن‌ها را ایجاد نماید.

۴.۳. مقاومت فرهنگی کارکنان

آمارهای Gartner (2023) نشان می‌دهد:

• ۴۵% کارکنان به تصمیم‌گیری ماشینی اعتماد ندارند؛
• نیاز به 9 تا 12 ماه دوره سازگاری وجود دارد؛
• آموزش مستمر مدیران ضروری است.

جدول 3. راهکارهای عملیاتی

این چالش‌ها نشان می‌دهد که مدل‌سازی اتوماسیون صنعتی در مدیریت منابع انسانی نیازمند موارد زیر است:

• رویکرد تدریجی؛
• نظارت مستمر؛
• ترکیب هوش انسانی و ماشینی.

۵. نتیجه‌گیری و آینده‌نگاری

مدل‌سازی اتوماسیون صنعتی در مدیریت منابع انسانی امروز نه یک گزینه، بلکه ضرورتی راهبردی برای سازمان‌های آینده‌نگر محسوب می‌شود. همان‌طور که در این مقاله بررسی شد، پیاده‌سازی این سامانه‌ها در شرکت‌های پیشرو به نتایج قابل اندازه‌گیری منجر شده است.

یافته‌های کلیدی:

• بهبود ۴۰-۷۵% در کارایی فرآیندهای HR؛
• افزایش ۳۰-۵۰% دقت تصمیم‌گیری‌های مدیریتی؛
• صرفه‌جویی ۲۵-۶۰% در هزینه‌های عملیاتی؛

1. 5. روندهای آینده (براساس تحقیقات McKinsey 2024)

ادغام فناوری‌های دیجیتال توئین[xi] در مدیریت استعدادها – دیجیتال توئین در این زمینه به ایجاد یک مدل مجازی از کارکنان و کل نیروی کار سازمان اشاره دارد که امکان شبیه‌سازی سناریوهای مختلف، پیش‌بینی عملکرد و شناسایی نقاط قوت و ضعف را فراهم می‌کند.

راهکارهای اجرایی:

۱. پیاده‌سازی مرحله‌ای با شروع از حوزه‌های کم‌ریسک؛

۲. توسعه مهارت‌های تحلیلی در تیم‌های منابع انسانی؛

۳. ایجاد چارچوب‌های نظارتی برای اطمینان از عدالت الگوریتمی.

سازمان‌هایی که امروز این تحول دیجیتال را آغاز کنند، فردا در جذب، نگهداشت و توسعه‌ی استعدادها پیشتاز خواهند بود. آینده متعلق به شرکت‌هایی است که بتوانند بهترین ترکیب از هوش انسانی و ماشینی را ایجاد کنند.

منابع :

Siemens AG. (2023). Industrial Edge Computing: Whitepaper on IIoT Applications. Siemens Technical Documentation.
لینک: https://new.siemens.com

McKinsey & Company. (2024). The Future of Digital Twins in Manufacturing. McKinsey Industrial Tech Reports.
لینک: https://www.mckinsey.com/industries

Gartner Research. (2023). Hype Cycle for Industry 4.0 Technologies. Gartner Publication.
لینک: https://www.gartner.com

IEEE Xplore. (2022). 5G-enabled IIoT: Case Studies from Global Oil & Gas Sector. IEEE Conference Proceedings.
لینک: https://ieeexplore.ieee.org

IBM Institute. (2023). Digital Twin Implementation in Aerospace. IBM Redbooks.
لینک: https://www.ibm.com/industries

شرکت فولاد مبارکه اصفهان. (1402). گزارش فنی پیاده‌سازی Edge Computing در خطوط نورد. انتشارات داخلی.

شرکت ملی نفت ایران. (1401). طرح کلان اینترنت اشیای صنعتی در پالایشگاه‌ها. وزارت نفت.

انجمن مهندسی کنترل و ابزار دقیق ایران. (1400). بررسی چالش‌های SCADA در شبکه‌های برق ایران. مجموعه مقالات کنفرانس ملی.

شرکت توانیر. (1399). دستورالعمل بهره‌برداری از سامانه‌های هوشمند پست‌های فشارقوی. انتشارات فنی.

پژوهشگاه نیرو. (1402). کاربرد دیجیتال توئین در نیروگاه‌های حرارتی. گزارش تحقیقاتی.

[i] Pulse Surveys

[ii] Classification

[iii] Regression

[iv] Clustering

[v]  Applicant Tracking System

[vi] Support Vector Machine

[vii]  Dialogue Management Systems

[viii]  Algorithmic Bias

[ix]  Algorithmic Transparency

[x]  Explainable AI – XAI

[xi]  Digital Twins