Inteligentny moduł do oceny produktywności pracowników zdalnych w systemach monitorowania czasu pracy

W niniejszym artykule przedstawiono opracowanie inteligentnego modułu dla systemu zarządzania i rozliczania czasu pracy, mającego na celu usprawnienie analizy wydajności pracowników zdalnych oraz wsparcie procesu decyzyjnego. Proponowany moduł rozszerza tradycyjne funkcje rejestrowania czasu pracy poprzez integrację mechanizmów wielokryterialnej oceny wydajności, wykrywania anomalii, prognozowania krótkoterminowego oraz generowania rekomendacji. Opracowane podejście łączy model oceny wydajności oparty na metodzie AHP, hybrydowy algorytm wykrywania anomalii wykorzystujący metodę Isolation Forest oraz analizę statystyczną, model prognozowania oparty na sieci LSTM oraz system rekomendacji oparty na logice rozmytej. Opracowane metody zweryfikowano przy użyciu syntetycznego zbioru danych zawierającego 500 rekordów. Uzyskane wyniki potwierdziły skuteczność proponowanego rozwiązania. Model oceny wydajności wykazał silną korelację z ocenami ekspertów (r = 0,87), natomiast komponenty wykrywania anomalii i prognozowania osiągnęły zadowalające wyniki zgodnie z wybranymi wskaźnikami oceny. Podsystem rekomendacji wykazał praktyczną przydatność – 78% wygenerowanych rekomendacji zostało zaakceptowanych przez kadrę kierowniczą. Opracowany moduł inteligentny zapewnia zintegrowane podejście do analizy wydajności, wykrywania nietypowych wzorców pracy, prognozowania przyszłych wyników oraz wsparcia procesu podejmowania decyzji zarządczych w systemach zarządzania pracownikami zdalnymi.