Совершенствование расстановки должностных лиц таможенных постов на основе применения теории очередей
- Authors: 1, 1
-
Affiliations:
- Самарский государственный технический университет
- Issue: Vol 2 (2022)
- Pages: 390-391
- Section: Таможенное дело
- URL: https://journals.eco-vector.com/osnk-sr/article/view/108855
- ID: 108855
Cite item
Full Text
Abstract
Обоснование. Стратегия развития таможенной службы Российской Федерации до 2030 г. в качестве одного из целевых ориентиров предусматривает повышение эффективности управления кадровым составом таможенных органов. В статье рассматривается возможность применения теории массового обслуживания к эффективности управления кадровым составом таможенных органов России, доказывается эффективность внедрения предлагаемой модели по оптимизации штатной расстановки должностных лиц таможенных органов на примере таможенных постов Самарской таможни, находящихся в воздушных пунктах пропуска Самарской, Ульяновской и Оренбургской областей.
Цель — определить эффективность расстановки должностных лиц на таможенном посту «Аэропорт Самара», Симбирском таможенном посту и таможенном посту «Аэропорт Оренбург».
Методы. В целях повышения эффективности управления кадровым составом Самарской таможни, задействованным в зонах прилета международных аэропортов — воздушных пунктов пропуска, в работе применяется теория очередей. Ключевым понятием в ней является система массового обслуживания (СМО), предназначенная для обслуживания потока заявок.
В качестве «заявок» в нашем случае рассматривается поток пассажиров через зону прилета указанных международных аэропортов — воздушных пунктов пропуска Самарской таможни. Обслуживают заявки объекты, называемые каналами обслуживания (в работе таковыми принимаются должностные лица таможенных постов).
Для решения задачи исследования, связанной с совершенствованием системы расстановки кадров на рассматриваемых таможенных постах, в работе определено минимальное количество должностных лиц, при котором очередь не будет расти до бесконечности. Для полученного числа определены необходимые характеристики обслуживания, такие как интенсивность потока заявок и обслуживания, вероятность простоя, среднее время обслуживания заявки и т. д.
Важный параметр, характеризующий эффективность предложенной модели — относительная величина затрат, связанных с издержками на содержание каналов обслуживания и с пребыванием в очереди пассажиров. Расчет таких величин позволил определить оптимальное число должностных лиц таможенных постов (зона прилета).
На рисунке показано оптимальное и настоящее (действующее) число должностных лиц таможенных постов, полученное в результате модельного анализа на основе применения теории массового обслуживания (период исследования — 2021 г.).
Рис. Таможенный пост: а — «Аэропорт Самара»; б — «Аэропорт Оренбург; в — Симбирский таможенный пост
Как видно из полученных моделей, эффективность управления кадровым составом (за исключением таможенного поста «Аэропорт Самара» в июле – октябре 2021 г.) в зонах прилета рассматриваемых таможенных постов оказалась отрицательной в связи с неоптимальной штатной расстановкой.
Результаты. Сформулированные в работе предложения по снижению числа должностных лиц таможенных постов в зонах прилета (за исключением периода с июля по октябрь на таможенном посту «Аэропорт Самара») могли бы привести к существенной экономии затрат на содержание должностных лиц и пребывание пассажиров в зонах прилета.
Выводы. Средняя эффективность от внедрения решений по результатам модельного анализа, основанного на применении теории массового обслуживания, составит 24,8 % для таможенного поста «Аэропорт Самара», 58,5 % — для таможенного поста «Аэропорт Оренбург» и 65,1 % — для Симбирского таможенного поста.
Подобные модели могут быть построены не только по ретроспективным данным пассажиропотока любого из воздушных пунктов пропуска России, но и по планируемым значениям числа международных авиарейсов по каждому из международных аэропортов, тем самым прогнозируя количество таможенных инспекторов в зонах прилета. Подробные решения позволят минимизировать соответствующие затраты, в том числе на содержание должностных лиц, а также перераспределить рабочую силу на другие участки работы, более востребованные в тот или иной период времени.
Full Text
Обоснование. Стратегия развития таможенной службы Российской Федерации до 2030 г. в качестве одного из целевых ориентиров предусматривает повышение эффективности управления кадровым составом таможенных органов. В статье рассматривается возможность применения теории массового обслуживания к эффективности управления кадровым составом таможенных органов России, доказывается эффективность внедрения предлагаемой модели по оптимизации штатной расстановки должностных лиц таможенных органов на примере таможенных постов Самарской таможни, находящихся в воздушных пунктах пропуска Самарской, Ульяновской и Оренбургской областей.
Цель — определить эффективность расстановки должностных лиц на таможенном посту «Аэропорт Самара», Симбирском таможенном посту и таможенном посту «Аэропорт Оренбург».
Методы. В целях повышения эффективности управления кадровым составом Самарской таможни, задействованным в зонах прилета международных аэропортов — воздушных пунктов пропуска, в работе применяется теория очередей. Ключевым понятием в ней является система массового обслуживания (СМО), предназначенная для обслуживания потока заявок.
В качестве «заявок» в нашем случае рассматривается поток пассажиров через зону прилета указанных международных аэропортов — воздушных пунктов пропуска Самарской таможни. Обслуживают заявки объекты, называемые каналами обслуживания (в работе таковыми принимаются должностные лица таможенных постов).
Для решения задачи исследования, связанной с совершенствованием системы расстановки кадров на рассматриваемых таможенных постах, в работе определено минимальное количество должностных лиц, при котором очередь не будет расти до бесконечности. Для полученного числа определены необходимые характеристики обслуживания, такие как интенсивность потока заявок и обслуживания, вероятность простоя, среднее время обслуживания заявки и т. д.
Важный параметр, характеризующий эффективность предложенной модели — относительная величина затрат, связанных с издержками на содержание каналов обслуживания и с пребыванием в очереди пассажиров. Расчет таких величин позволил определить оптимальное число должностных лиц таможенных постов (зона прилета).
На рисунке показано оптимальное и настоящее (действующее) число должностных лиц таможенных постов, полученное в результате модельного анализа на основе применения теории массового обслуживания (период исследования — 2021 г.).
Рис. Таможенный пост: а — «Аэропорт Самара»; б — «Аэропорт Оренбург; в — Симбирский таможенный пост
Как видно из полученных моделей, эффективность управления кадровым составом (за исключением таможенного поста «Аэропорт Самара» в июле – октябре 2021 г.) в зонах прилета рассматриваемых таможенных постов оказалась отрицательной в связи с неоптимальной штатной расстановкой.
Результаты. Сформулированные в работе предложения по снижению числа должностных лиц таможенных постов в зонах прилета (за исключением периода с июля по октябрь на таможенном посту «Аэропорт Самара») могли бы привести к существенной экономии затрат на содержание должностных лиц и пребывание пассажиров в зонах прилета.
Выводы. Средняя эффективность от внедрения решений по результатам модельного анализа, основанного на применении теории массового обслуживания, составит 24,8 % для таможенного поста «Аэропорт Самара», 58,5 % — для таможенного поста «Аэропорт Оренбург» и 65,1 % — для Симбирского таможенного поста.
Подобные модели могут быть построены не только по ретроспективным данным пассажиропотока любого из воздушных пунктов пропуска России, но и по планируемым значениям числа международных авиарейсов по каждому из международных аэропортов, тем самым прогнозируя количество таможенных инспекторов в зонах прилета. Подробные решения позволят минимизировать соответствующие затраты, в том числе на содержание должностных лиц, а также перераспределить рабочую силу на другие участки работы, более востребованные в тот или иной период времени.
About the authors
Самарский государственный технический университет
Email: sanek.kireev.2002@mail.ru
студент, группа 2-ТЭФ-10, теплоэнергетический факультет
Russian Federation, СамараСамарский государственный технический университет
Author for correspondence.
Email: trubitsyn.kv@samgtu.ru
научный руководитель, кандидат экономических наук, декан факультета, руководитель образовательной программы «Таможенное дело»
Russian Federation, СамараSupplementary files
