Идентификация параметров моделей бизнес-процессов на основе функционирования АСУ

Тип работы:
Диссертация
Предмет:
Системный анализ, управление и обработка информации
Страниц:
168


Узнать стоимость

Детальная информация о работе

Выдержка из работы

Поскольку целью работы является разработать методику идентификации и прогноза значений микроэкономических параметров моделей организационных (экономических) систем, необходимо опередить основные понятия и рассмотреть разработанные в настоящее время методы моделирования бизнес-процессов. В главе будут рассмотрено понятие организационной системы, модели организационной системы, понятие бизнес-процесса и методы описания систем такого класса. Особо будут выделены такие методы как ARIS, IDEF, UML, CPN.

1.1 Формальные модели бизнес-систем

Наблюдение, анализ и моделирование являются средствами познания и прогнозирования процессов, явлений и ситуаций во всех сферах объективной действительности. Сущностью системы управления предприятием с точки зрения отражения условий управляемости последним является установление и описание взаимосвязей и взаимозависимостей между наиболее существенными факторами и характеристиками предприятия. Следует подчеркнуть тот факт, что предприятие с точки зрения управляемости рассматривается как производственно-экономическая система, т. е. предприятие рассматривается как объект управления. Таким образом, под бизнес-системой в дальнейшем мы будем понимать организационную (активную) систему.

Описание модели организационной (активной) системы (ОС) определяется заданием [35, 48, 50, 55]:

-состава ОС (участников, входящих в ОС, то есть ее элементов) —

-структуры ОС (совокупности информационных, управляющих, технологических и других связей между участниками ОС) —

-множеств допустимых стратегий участников ОС, отражающих, в том числе, институциональные, технологические и другие ограничения их совместной деятельности-

-целевых функций участников ОС, отражающих их предпочтения и интересы-

-информированности — той информации, которой обладают участники ОС на момент принятия решений о выбираемых стратегиях-

-порядка функционирования: последовательности получения информации и выбора стратегий участниками ОС.

Управление ОС, понимаемое как воздействие на управляемую систему с целью обеспечения требуемого ее поведения, может затрагивать каждый из шести перечисленных параметров ее модели. Следовательно, первым основанием системы классификаций механизмов управления ОС (процедур принятия управленческих решений) является предмет управления — изменяемая в процессе и результате управления компонента ОС. По этому основанию можно выделить: управление составом [65, 67, ], управление структурой [68], институциональное управление (управление & quot-допустимыми множествами& quot-) [72, 81], моти-вационное управление [73] (управление предпочтениями и интересами) информационное управление (управление информацией, которой обладают участники ОС на момент принятия решений) [64, 86] и управление порядком функционирования (управление последовательностью получения информации и выбора стратегий участниками ОС) [87].

Простейшая (базовая) модель ОС состоит из одного управляемого субъекта — агента — и одного управляющего органа — центра, которые принимают решения однократно и в условиях полной информированности. Расширениями базовой модели являются: динамические ОС (в которых участники принимают решения многократно — расширение по предмету управления & quot-пбрядок функционирования& quot-), многоэлементные ОС (в которых имеется несколько агентов, принимающих решения одновременно и независимо — расширение по предмету управления & quot-состав"-), многоуровневые ОС (имеющие трех- и более уровневую иерархическую структуру — расширение по предмету управления & quot-структура"-), ОС с распределенным контролем (в которых имеется несколько центров, осуществляющих управление одними и теми же агентами — расширение по предмету управления & quot-структура"-), ОС с неопределенностью (в которых участники не полностью информированы о существенных параметрах — расширение по предмету управления & quot-информированность"-), ОС с ограничениями совместной деятельности (в которых существуют глобальные ограничения на совместный выбор агентами своих действий — расширение по предмету управления & quot-множества допустимых стратегий& quot-), ОС с сообщением информации (в которых одним из действий агентов является сообщение информации друг другу и/или центру — расширение по предмету управления & quot-множества допустимых стратегий& quot-).

Таким образом, вторым основанием системы классификаций могут также служить расширения базовой модели — наличие или отсутствие (в скобках указаны дополнительные признаки):

-динамики [91] (число и взаимосвязь периодов функционирования, дальновидность участников ОС, режим управления) — -множества взаимосвязанных агентов [94]- -многоуровневости [92]- -распределенного контроля [98]-

-неопределенности [96] (тип неопределенности — внешняя, внутренняя, игровая- вид неопределенности — интервальная, вероятностная, нечеткая- процедура устранения неопределенности, в том числе, игровой, то есть концепция решения игры) —

-ограничений совместной деятельности [105]- -сообщения информации [109, 112, 100].

Третьим основанием системы классификаций является метод моделирования, поэтому можно выделить механизмы управления, основывающиеся на оптимизационных [46] и теоретико-игровых моделях [89, 90, 93].

Механизмы, основывающиеся на теоретико-игровых моделях, в свою очередь, подразделяются на механизмы, использующие аппарат [56, 63]: некооперативных игр [40], кооперативных игр [38, 39], повторяющихся игр [38, 39], иерархических игр [36] и рефлексивных игр [36].

Механизмы, основывающиеся на оптимизационных моделях, в свою очередь, подразделяются на механизмы, использующие аппарат: теории вероятностей (теория надежности, теория массового обслуживания, теория статистических решений), теории оптимизации — линейное и нелинейное (а также стохастическое, целочисленное динамическое и др.) программирование, оптимальное управление- дискретной математики — в основном, теория графов (транспортная задача, задача о назначении, выбор кратчайшего пути, календарно-сетевое планирование и управление, задачи о размещении, распределение ресурсов на сетях и т. д.).

Четвертым основанием системы классификации механизмов управления ОС являются функции управления, реализацию (решение) которых призван обеспечить тот или иной механизм.

В процессном управлении [32, 71] выделяют следующие основные функции: планирование, организация, мотивация (стимулирование) и контроль.

В проектном управлении [47, 110], в соответствии с фазами жизненного цикла проекта:

-начальная фаза (концепция): сбор исходных данных и анализ существующего состояния- определение целей задач, критериев, требований и ограничений (внешних и внутренних) проекта, экспертиза основных положений, утверждение концепции проекта-

-фаза разработки: формирование команды, развитие концепции и основного содержания проекта, структурное планирование, организация и проведение торгов, заключение договоров и субдоговоров с основными исполнителями, представление проектной разработки и ее получение одобрения-

-фаза реализации проекта: ввод в действие разработанной на предыдущих фазах системы УП, организация выполнения работ, ввод в действие системы мотивации и стимулирования исполнителей, оперативное планирование, управление материально-техническим обеспечением, оперативное управление-

-завершающая фаза: планирование процесса завершения проекта, проверка и испытание результатов реализации проекта, подготовка персонала для эксплуатации результатов реализации проекта, их сдача заказчику, реализация оставшихся ресурсов, оценка результатов и подведение итогов, расформирование команды проекта.

Также можно считать основными, соответственно, функции планирования, организации, стимулирования и контроля.

Наконец, в психологии принято выделение следующих процессуальных компонентов деятельности: мотив, цель, способ (технология деятельности — ее содержание, формы, методы и средства), результат [61, 45]. Им также можно поставить в соответствие (в зависимости от компонентов деятельности, являющихся предметом управления) четыре основные функции управления — см. таблицу 1.

Таблица 1. Функции управления

Процессное управление (функции и задачи) планирование организация стимулирование контроль I

Проектное управление (фазы проекта) концепция разработка реализация завершение

Управление деятельностью (процессуальные компоненты) цель способ мотив результат

Следовательно, по четвертому основанию системы классификаций можно выделить механизмы планирования, механизмы организации, механизмы стимулирования и механизмы контроля, возможно, с разделением на механизмы процессного и проектного управления.

Пятым основанием являются задачи управления, решение которых призван обеспечить тот или иной механизм управления ОС. В качестве значений признаков классификации целесообразно предложить уже выделенные в теории управления (хорошо исследованные как с теоретической точки зрения, так и с точки зрения эффективности практического использования) механизмы, модели и методы [88, 106, 111], уже ставшие, своего рода, & quot-ключевыми словами& quot- - см. таблицу 2.

Таблица 2. Функции и задачи управления

ФУНКЦИИ УПРАВЛЕНИЯ ЗАДАЧИ, МОДЕЛИ И МЕТОДЫ УПРАВЛЕНИЯ

Планирование механизмы планирования и принцип открытого управления- механизмы распределения ресурса- механизмы активной экспертизы- механизмы внутренних цен- конкурсные механизмы- механизмы обмена

Организация механизмы смешанного финансирования- противозатратные механизмы- механизм «затраты-эффект" — механизмы агрегирования- механизмы самоокупаемости- механизмы выбора ассортимента- механизмы закупок- механизмы оптимизации производственного и коммерческого циклов- механизмы назначения.

Стимулирование базовая модель стимулирования- дискретные задачи стимулирования- базовые системы стимулирования- стимулирование за индивидуальные результаты- стимулирование за результаты коллективной деятельности- унифицированные системы стимулирования- ранговые системы стимулирования бригадные формы оплаты труда- стимулирование в матричных структурах управления.

Контроль механизмы комплексного оценивания- механизмы согласия- многоканальные механизмы- механизмы опережающего самоконтроля- механизмы страхования- компенсационные механизмы.

Шестым основанием системы классификаций механизмов управления ОС служит масштаб реальных систем, для использования в которых, в основном, предназначен тот или иной механизм [95, 37] (страна — регион — предприятие -коллектив — индивидуум). Седьмым основание — отраслевая специфика (государственное управление, муниципальное управление, промышленность, строительство, сфера услуг и т. д.).

В заключение отметим, что с одной стороны, предложенные основания и значения признаков системы классификаций (см. таблицу 3): -предмет управления- -расширение базовой модели-

-метод моделирования- -функция управления- -задача управления- -масштаб реальных систем- -отраслевая специфика, позволяют единообразно описывать как конкретные механизмы управления, так и их совокупности — комплексы механизмов управления. С другой стороны, необходимо подчеркнуть, что каждый конкретный механизм не всегда может быть однозначно отнесен к тому или иному классу — во многих случаях одни и те же механизмы могут решать различные задачи управления, использоваться в различных прикладных областях и т. д.

Таблица 3. Основания и значения признаков системы классификаций

Основания классификации Значения признаков классификации

1. Предмет управления 1.1. Состав О С (управление составом) 1.2. Структура О С (управление структурой) 1.3. Множества допустимых стратегий (институцио- нальное управление) 1.4. Целевые функции (мотивационное управление) 1.5. Информированность (информационное управление) 1.6. Порядок функционирования (управление порядком функционирования)

2. Расширение базовой модели 2.1. Многоэлементные О С (число агентов и центров) 2.2. Многоуровневые О С (структура) 2.3. ОС с распределенным контролем (структура) 2.4. ОС с ограничениями совместной деятельности (ог- раничения) 2.5. ОС с сообщением информации (целевые функции) 2.6. Динамические О С 2.6.1. Число периодов функционирования 2.6.2. Дальновидность участников ОС (горизонт дальновидности) 2.6.3. Режим управления (текущий, скользящий, программный) 2.7. ОС с неопределенностью 2.7.1. Тип неопределенности (внешняя, внутренняя, иг- ровая) 2.7.2. Вид неопределенности (интервальная, вероятност- ная, нечеткая 2.7.3. Процедура устранения неопределенности (максимальный гарантированный результат, взвешенный оптимизм, ожидаемая полезность, недоминируемые альтернативы) 2.7.3. Концепция решения игры (максиминное равновесие, равновесие в доминантных стратегиях, равновесие Нэша, точка Парето, С-ядро, вектор Шепли)

3. Метод моделирования 3.1. Теоретико-игровые модели 3.1.1. Некооперативные игры 3.1.2. Кооперативные игры 3.1.3. Повторяющиеся игры 3.1.4. Иерархические игры 3.1.5. Рефлексивные игры 3.2. Оптимизационные модели 3.2.1. теория вероятностей (теория надежности, теория массового обслуживания, теория статистических решений) 3.2.2. теории оптимизации (линейное и нелинейное, стохастическое, целочисленное, динамическое и др. программирование, многокритериальная оптимизация) 3.2.3. дифференциальные уравнения и оптимальное управление 3.2.4. дискретная математика (теория графов, теория расписаний и т. д.)

4. Функция управления 4.1. Планирование 4.2. Организация 4.3. Стимулирование 4.4. Контроль

5. Задача управления см. таблицу 2

6. Масштаб реальных систем 6.1. Государство 6.2. Регион 6.3. Предприятие 6.4. Коллектив 6.5. Индивидуум

7. Отраслевая специфика 7.1. Государственное управление 7.2. Муниципальное управление 7.3. Промышленность 7.4. Строительство 7.5. Транспорт и связь 7.6. Наука и образование 7.7. Сфера услуг

1.2 Математические основы моделирования и оптимизации организационных систем

Широкое использование математических моделей является важным направлением совершенствования экономического анализа. Конкретизация данных или представление их в виде математической модели помогает выбрать наименее трудоёмкий путь решения, повышает эффективность анализа.

Все экономические задачи, решаемые с применением линейного программирования отличаются альтернативностью решения и определенными ограничивающими условиями [49]. Решить такую задачу — значит выбрать из всех допустимо возможных (альтернативных) вариантов лучший, оптимальный. Важность и ценность использования в экономике метода линейного программирования состоят в том, что оптимальный вариант выбирается из достаточно значительного количества альтернативных вариантов.

Самыми существенными моментами при постановке и решении экономических задачах в виде математической модели являются [62]:

1. адекватность экономико-математической модели действительности-

2. анализ закономерностей, соответствующих данному процессу-

3. определение методов, с помощью которых можно решить задачу-

4. анализ полученных результатов или подведение итога.

В экономическом анализе, кроме задач, сводящихся к разбиению его на составляющие части, [66] существует группа задач, где требуется функционально увязать ряд экономических характеристик, т. е. построить функцию, содержащую в себе основное качество всех рассматриваемых экономических показателей.

В этом случае ставится обратная задача- так называемая задача обратного факторного анализа [82].

Главный момент в экономическом анализе — определение критерия, по которому будут сравниваться различные варианты решения.

Отдельной частью моделирования организационных систем является область принятия решения. Во всех сферах человеческой деятельности большую роль играет принятие решений. Для постановки задачи принятия решения необходимо выполнить два условия:

-наличие выбора-

-выбор варианта по определенному принципу.

Известны два принципа выбора решения: волевой и критериальный [102].

Волевой выбор, наиболее часто используемый, применяют при отсутствии формализованных моделей как единственно возможный.

Критериальный выбор заключается в принятии некоторого критерия и сравнении возможных вариантов по этому критерию, Вариант, для которого принятый критерий принимает наилучшее решение, называют оптимальным, а задачу принятия наилучшего решения — задачей оптимизации.

Критерий оптимизации называют целевой функцией [76].

Любую задачу, решение которой сводится к нахождению максимума или минимума целевой функции, называют экстремальной задачей [76].

Задачи менеджмента связаны с нахождением условного экстремума целевой функции при известных ограничениях, накладываемых на ее переменные.

В качестве целевой функции при решении различных оптимизационных задач принимают количество или стоимость выпускаемой продукции, затрат на производство, сумму прибыли и т. п. Ограничения обычно касаются людских материальных, денежных ресурсов.

Оптимизационные задачи менеджмента, различные по своему содержанию и реализуемые с использованием стандартных программных продуктов, соответствуют тому или иному классу экономико-математических моделей [54].

Рассмотрим классификацию некоторых основных задач оптимизации, реализуемых менеджментом на производстве.

Таблица 4. Классификация задач оптимизации по функции управления

Функция управления Задачи оптимизации Класс экономико математических моделей

Техническая и организационная подготовка производства Моделирование состава изделий- Оптимизация состава марок, шихты, смесей- Оптимизация раскроя листового материала, проката- Оптимизация распределения ресурсов в сетевых моделях комплексов работ- Теория графов Целочисленное программирование Дискретное программирование Линейное программирование Сетевое планирование и управление Имитационное моделирование Динамическое

Оптимизация планировок предприятий, производств и оборудования- Оптимизация маршрута изготовления изделий- Оптимизация технологий и технологических режимов. программирование Нелинейное программирование

Технико-экономическое планирование Построение сводного плана и прогнозирование показателей развития предприятия- Оптимизация портфеля заказов и производственной программы- Оптимизация распределения производственной программы по плановым периодам. Матричные балансовые модели & quot-Затраты- выпуск& quot- Корреляционно-регрессионный анализ Экстраполяция тенденций Линейное программирование

Оперативное управление основным производством Оптимизация календар-но-плановых нормативов- Календарные задачи- Оптимизация стандарт- планов- Оптимизация краткосрочных планов производств. Нелинейное программирование Имитационное моделирование Линейное программирование Целочисленное программирование

Сочетание различных элементов модели приводит к различным классам задач оптимизации:

Таблица 5. Классы задач оптимизации

Исходные данные Переменные Зависимости Задача

Детерминированные Непрерывные Линейные Линейного программирования

Целочисленные Линейные Целочисленного программирования

Непрерывные, целочисленные Нелинейные Нелинейного программирования

Случайные Непрерывные Линейные Стохастического программирования

Выводы к главе 5 ф Таким образом, в данной главе на материале деревообрабатывающего предприятие ООО фирма & laquo-Мастер»- продемонстрирована возможность численного имитационного моделирования динамики организационной системы при помощи цветных сетей Петри.

Продемонстрирована на примере реальной бизнес-системы технология перевода бизнес-модели в раскрашенную сеть Петри (изложена в главе 4) в формате программного средства CPN Tools.

Продемонстрирована технология исследования динамики бизнес-системы, включающая следующие шаги:

-построение сети Петри, соответствующей событийной модели бизнес-системы-

-построение дерева разметок сети Петри, моделирующей данную бизнес-систему-

— «

-исследование дерева разметок на задачи, решаемые при помощи сетей Петри (тупики, циклы, прямая и обратная достижимость, описание свободного языка сети Петри) —

-интерпретация результатов, полученных для сети Петри в терминах предметной области и значениях моделируемых параметров (соответственно, реализуемость целей бизнес-системы по наличию ресурсов, оценка различных стратегий и набор возможных состояний бизнес-системы).

135

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Таким образом, при выполнении данной работы получены следующие результаты:

1. Описана новая технология выделения уровней абстракции бизнес-модели на основе признака дискретности результатов. Данная технология позволяет строить полные и неизбыточные модели бизнес-процессов. Полученные в результате применения данной технологии модели бизнес-процессов пригодны также для исследования при помощи методов имитационного моделирования системы как единого событийного поля (глава 2).

2. Реализована методика идентификации параметров бизнес-модели (глава 3) на основе следующих данных: a. учетные данные АСУ, категоризированные в соответствии с артефактами бизнес-модели- b. интерполированные данных бизнес-системы, полученные на основе формальной модели бизнеса и учётных данных, извлеченных из АСУ исследуемого предприятия.

3. Реализованная в работе методика эмуляции учетных данных (глава 3) позволяет минимизировать количество точек учёта и тем самым сократить затраты на разработку, внедрение и эксплуатацию АИС с сохранением требуемой достоверности информации, что подтверждено результатами испытания методики на реально действующем предприятии.

4. Разработанная методика перевода событийных моделей (ARIS еЕРС, IDEF3) в раскрашенную сеть Петри позволяет решать задачу подготовки данных для имитационного моделирования системы при помощи сетей Петри (глава 4).

5. Продемонстрирована возможность моделирования поведения бизнес-систем на базе раскрашенных сетей Петри, соответствующих событийным формальным моделям. Данный подход позволяет моделировать динамику исследуемых систем, строить прогнозы состояния системы, решать задачу прямой и обратной достижимости в ограничениях по материальным ресурсам и мощностям, выбирать оптимальные сценарии управления в заданных ограничениях (глава 5). б. Наполнение сети Петри значениями системы производится из учетной системы, что показано в главе 5 на примере предприятия по глубокой переработке древесины.

ПоказатьСвернуть

Содержание

ГЛАВА 1 СОВРЕМЕННЫЕ МЕТОДЫ МОДЕЛИРОВАНИЯ БИЗНЕС-ПРОЦЕССОВ.

1.1 Формальные модели бизнес-систем.

• 1.2 Математические основы моделирования и оптимизации организационных систем.

1.3 Использование сетей Петри для моделирования организационных систем.

1.4 Методология проектирования ИС.

1.5 Методики моделирования стандартов IDEF. ф 1.6 Модели AWS.

1.7 Унифицированный язык моделирования (UML).

Выводы к главе 1.

ГЛАВА 2. ВЫДЕЛЕНИЕ УРОВНЕЙ АБСТРАКЦИИ МОДЕЛИ

БИЗНЕС-ПРОЦЕССОВ ПО ПРИЗНАКУ ДИСКРЕТНОСТИ РЕЗУЛЬТАТОВ.

2.1 Введение.

2.2 Необходимость введения метода.

2.3 Группы средств моделирования систем.

2.4 Описание метода выделения уровней абстракции моделей бизнес-процессов.

2.5 Реализации метода на примере мебельного производства.

2.6 Выводы к главе 2.

• ГЛАВА 3. ИДЕНТИФИКАЦИЯ ПАРАМЕТРОВ МОДЕЛИ БИЗНЕС-ПРОЦЕССОВ НА ОСНОВЕ ФУНКЦИОНИРОВАНИЯ АСУ.

3.1 Прямая идентификация параметров бизнес-модели.

Актуальность темы исследования

Совершенствование деятельности организаций требует применения современных средств и методов организационного управления. Повышение качества выпускаемой продукции невозможно без создания всеобъемлющей системы качества и совершенствования деятельности как организации в целом, так и отдельных ее участников. [25, 31, 43]. В основе такой системы лежат международные стандарты качества серии ISO 9000, в которых одним из важных факторов, обеспечивающих снижение непроизводительных материальных, финансовых затрат, повышение управляемости организации, и, наконец качества продукции, является совершенствование деловых процессов и внедрение в деятельность организации современных информационных технологий [26].

Научной основой решения данного класса задач является аппарат прикладного системного анализа, а практической основой — применение процедур системного анализа деятельности и соответствующих инструментальных средств для создания автоматизированных систем управления (АСУ).

Основой накопления формализованных знаний об объекте являются его модели, позволяющие абстрагироваться от ненужных деталей, но при этом представить содержательное описание объекта, достаточное для решения поставленной задачи. Эти модели создаются с помощью CASE-средств и позволяют описывать различные аспекты функционирования бизнес-процессов. Кроме того, на основе таких моделей осуществляется разработка программного и информационного обеспечения АСУ.

Созданию моделей бизнес-процессов посвящено большое количество работ как зарубежных так и российский авторов. Однако имеется целый ряд нерешенных проблем, относящихся к области системного анализа, которые сдерживают практическое использование таких моделей. Среди них можно выделить следующие.

-Идентификация параметров моделей бизнес процессов на основе учетных данных АСУ.

-Прогнозирование хода бизнес-процессов на основе моделей с целью уменьшения числа точек контроля в системе и повышения эффективности организационного управления.

-Оптимизация системы моделей путем выделения уровней абстракции описания бизнес-процессов.

-Исследование поведения организационных систем с помощью событийных моделей с использованием формализмов и инструментальных средств раскрашенных сетей Петри (Colored Petri Nets — CPN).

Данная работа посвящена решению перечисленных проблем.

Объектами исследования являются модели бизнес-процессов различного уровня, создаваемые с помощью современных инструментальных средств -ARIS, IDEFO, IDEF3, CPN.

Цель и задачи исследования

Как указывалось выше, процесс совершенствования деятельности предприятия является бесконечным и в большей степени отражает состояние капитала некоторого субъекта экономики, нежели состояние некоторого предприятия. На сегодняшний день условие постоянного роста стоимости бизнеса может быть выполнено путем постоянного контроля качества предлагаемых товаров (услуг, работ) при цене, соответствующей потребительной стоимости. Действительно, преобразование бизнес-процессов организации и их автоматизация позволяют снижать издержки производства, повышать качество обслуживания клиентов, но оценивать этот процесс необходимо с точки зрения роста стоимости капитала, т. е. увеличения отдачи от капитала, вложенного в производство.

Для решения этой задачи необходимо выявить связь между результатми бизнес-процессов на основе данных АСУ (учетная подсистема) и входными параметрами процесса моделирования с целью постоянного совершенствования.

Однако улучшение деятельности невозможно без идентификации численных значений параметров модели. Задача идентификации параметров экономической системы, описанной формальной графической моделью, может быть решена путём выполнения следующих исследований.

-Сопоставление между деревом функций модели и категоризацией видов деятельности в учетной системе.

-Отражение в учетной системе расхода ресурсов на выполнение операций (бизнес-функций). Анализ состава первичных документов при управлении предприятием.

-Полное сопоставление модели деятельности и учётной системы предприятия путём привязки учётных данных, возникших в АСУ по результатам деятельности, к модели бизнес-процессов предприятия (организации).

Таким образом, разработка модели бизнес-процессов и ее оценка является основным и начальным моментом повышения эффективности деятельности промышленного предприятия.

Цель работы

Целью работы является создание методики идентификации и прогноза значений параметров моделей экономических систем класса малого — среднего предприятия на основе данных АСУ.

Задачи исследования

-Оценка последствий реализации мероприятий по организационному совершенствованию экономической системы на основе показателя роста стоимости капитала компании (увеличение отдачи от вложенного в производство капитала).

-Обзор и сравнительный анализ методов формального описания и численного моделирования экономических систем.

-Описание технологии сопоставления данных АСУ (учет результатов) и числовых параметров формальных моделей бизнеса (IDEF, ARIS) с целью постоянного совершенствования функционирования бизнес-системы.

-Идентификация численных значений параметров модели бизнес-процессов, включающая следующие подзадачи. a. Сопоставление дерева функций моделей и категоризации видов деятельности в учетной системе. b. Отражение в учетной системе расхода ресурсов на выполнение операций (бизнес-функций). Анализ состава первичных документов при управлении предприятием. c. Полное & quot-сопоставление модели деятельности и учётной системы предприятия путём привязки учётных данных, возникших в АСУ по результатам деятельности, к модели бизнес-процессов предприятия (организации).

-Прогноз поведения организационных систем на базе их формальных моделей деятельности с использованием математического аппарата обыкновенных и раскрашенных сетей Петри.

Методы исследования

Методом исследования является прикладной системный анализ как совокупность методологических средств, используемых для подготовки и обоснования решений по сложным проблемам в различных областях. В ходе проведения исследований использовались труды отечественных и зарубежных ученых в области теории систем, системного анализа, математического моделирования, теории вероятностей, теории информации и информационных технологий. В работе использовались следующие методы и соответствующие инструментальные средства:

-методы построения формальных моделей бизнес-систем (IDEF, ARIS) —

-методы проектирования автоматизированных информационных систем (АИС) —

-математический аппарат обыкновенных и раскрашенных сетей Петри.

Положения, выносимые на защиту

1. Выделение уровней абстракции бизнес-модели на основе дискретности результатов позволяет строить полные и неизбыточные модели бизнес-процессов, пригодные для исследования бизнес-системы в виде единого событийного поля.

2. Интерполяция данных бизнес-системы на основе формальной модели бизнеса и имеющихся учётных данных позволяет минимизировать количество точек учёта и тем самым сократить затраты на разработку, внедрение и эксплуатацию АИС с сохранением требуемой достоверности информации.

3. Перевод событийных моделей (ARIS еЕРС, IDEF3) в раскрашенную меть Петри.

4. Моделирование поведения бизнес-систем на базе раскрашенных сетей Петри, соответствующих событийным формальным моделям, позволяет прогнозировать динамику исследуемых систем, решать задачу прямой и обратной достижимости по материальным ресурсам и мощностям, выбирать оптимальные сценарии управления в заданных ограничениях.

Научная новизна работы

1. Разработан новый набор соглашений о моделировании, заключающихся в выделении уровней абстракции при моделировании бизнес-процессов на основе дискретности результата процесса. Подход позволяет создать полные и неизбыточные описания организационных систем в виде формальных графических моделей (IDEF, ARIS).

1. Разработан новый метод оптимизации экономических параметров проектов внедрения АИС путем исключения части учетных точек АИС. При этом измеренные показатели заменяются на прогнозные, полученные в результате основанного на событийной логике моделируемой системы расчета.

2. Разработан новый метод перевода событийной бизнес-модели (ARIS еЕРС, IDEF3) в раскрашенную сеть Петри.

3. Разработан новый метод исследования динамики бизнес-систем путем интерпретации в терминах предметной области дерева разметок сети Петри, моделирующей организационную систему.

Практическая ценность

Определенную практическую ценность имеет предложенный в общем виде метод оптимизации структуры АИС, выражающегося в сокращении затрат на внедрение АИС без потери качества управления (оптимизация управления по критерию минимизации стоимости владения).

Практическая ценность метода выделения уровней абстракции на основе дискретности результата заключается в возможности создания полных и неизбыточных описаний организационных систем в виде формальных графических моделей (IDEF, ARIS). Метод может быть применен при описании бизнс-системы любой предметной области, и, таким образом, является универсальным.

Подтверждением практической значимости полученных результатов является применение результатов исследования в следующих компаниях.

Торговая компания ООО «Алко-Альянс» (описаны процессы и внедрена система учета сроков годности — на основе эмулирования точки учета — Успешное использование результатов на практике (Акт о внедрении ООО «Алко-Альянс», подтверждающий адекватность полученных данных (экспериментальных) учетным с требуемой достоверностью). Система разработана на базе информационной системы 1С Предприятие 7.7 — получен акт ввода системы в промышленную эксплуатацию.

-Деревообрабатывающее предприятие ООО фирма & laquo-Мастер»- (произведено прогнозирование деятельности создаваемого предприятия на основе формальной модели с использованием аппарата сетей Петри — Соответствием расчётных результатов, полученных при анализе ООО фирма & laquo-Мастер»-, экономическому прогнозу, рассчитанному классическими методами прогноза результатов бизнес-проектов).

-Мебельное предприятие «Шатура-мебель» (исследована модель бизнес-процессов с условием дискретности результата).

Достоверность

Достоверность полученных результатов и выводов обеспечивается следующими факторами:

1. Достоверность идентификации параметров моделей бизнес-процессов обеспечивается использованием первичных учетных данных АСУ по принципу однократного ввода и многократного использования информации.

2. Достоверность интерполяции данных в эмулируемых контрольных точках обеспечивается перекрестным контролем соответствия эмулируемых данных и учетных данных по агрегированным показателям. По результатам внедрения ПО, основанного на методе эмулирования контрольной точки, отклонение эмулированных данных от фактических по агрегированным показателям составляет менее 3%.

3. Достоверность данных динамического моделирования с использованием сетей Петри обеспечивается соответствием данных с результатами традиционных прогнозных методов (бизнес-планирование).

4. Учет современных работ по моделированию бизнес-процессов

5. Использование современных методологий моделирования

Апробация работы

Основные положения работы были апробированы на следующих конференциях:

6. Всероссийские научно-практические конференции & laquo-Лесной и химический комплексы: проблемы и решения& raquo-, г. Красноярск, 2003, 2004 г. г.

7. XXXIX Международная студенческая конференция — Новосибирск, 2002 (работа удостоена дипломом II степени).

8. Краевая конференция — Интеллект 2001. Красноярск,

9. XXXIX Международная студенческая конференция. -Новосибирск, 2001 (работа удостоена дипломом III степени).

Ю. Межрегиональный фестиваль & laquo-Молодежь и наука — третье тысячелетие& raquo-, — Красноярск,

Автором в 2001 г. была получена поддержка КРО НС & laquo-Интеграция»-.

ГЛАВА 1 СОВРЕМЕННЫЕ МЕТОДЫ МОДЕЛИРОВАНИЯ

БИЗНЕС-ПРОЦЕССОВ

Список литературы

1. Ayache J. -M., Courtiat J. -P., Dias M. REBUS, A Fault Tolerant Distributed System for Industrial Real Time Control. — IEEE Trans, on Computers. 1982, v. C- 31, no. 7, pp 637 — 647.

2. Barker R. CASE*Method. Entity-Relationship Modelling. Copyright Oracle Corporation UK Limited, Addison-Wesley Publishing Co., 1990.- 254 pp.

3. Barker R. CASE*Method. Function and Process Modelling. Copyright Oracle Corporation UK Limited, Addison-Wesley Publishing Co., 1990.- 178 pp.

4. Boehm «A Spiral Model of Software Development and Enhancement», Computer, Vol. 21, N. 5, 1988.- pp. 61 -72

5. Boehm B.W. A Spiral Model of Software Development and Enhancement. ACM SIGSOFT Software Engineering Notes, Aug. 1986.- 456 pp.

6. Chris Gane, Trish Sarson. Structured System Analysis. Prentice-Hall, 1979.- 3671. PP

7. DATARUN Concepts. Computer Systems Advisers Research Ltd., 199.- 343 pp.

8. Davis «Fifteen Principles of Software Engineering», IEEE Software, Vol. 11, N. 6, 1994.- pp. 94−101

9. E. Yourdon «Who Has the Right Stuff?», Software Development, N. 9, 1997. -pp. 34−53

10. O. Edward Yourdon. Modern Structured Analysis. Prentice-Hall, 1989.- 305 pp.1 l.G. Booch «Object Solutions», Addison-Wesley, 1996.- 503 pp.

11. Good-Enough Software, Application Development Strategies, N. 1, 1996 «Software Engineering Standard Collection», — IEEE Press, 1994.- pp. 78−93

12. IEEE Software, Vol. 10, N. 4, July 1993.- 154 pp

13. IEEE Std 1209−1992. IEEE Recommended Practice for the Evaluation and Selection of CASE Tools.- 354 pp.1.5. IEEE Std 1348−1995. IEEE Recommended Practice for the Adoption of CASE Tools.- 342 pp.

14. Jensen K. Coloured Petri Nets: Basic Concepts, Analysis Methods and Practical Use. Berlin, Spingler. Vol.1 1996.- 252 pp., Vol.2 — 1997.- 362 pp., Vol.3 — 1997.- 324 pp.

15. L. Hohmann «Journey of the Software Professional», Prentice Hall, 1996.- 465pp.

16. M. Cusumano, R. Selby «How Microsoft Builds Software», Communications of the ACM, Vol. 40, N. 6, 1997.- pp. 53−61

17. M. Cusumano, R. Selby «Microsoft Secrets», The Free Press/Simon & Schuster, NY, 1995. -364 pp.

18. M. Cusumano, R. Selby «Microsoft's Weaknesses in Software Development», -American Programmer, Vol. 10, N. 10, 1997.- 101−132 pp.

19. PVCS Tracker. User’s Guide.- 453 pp.

20. PVCS Version Manager. User’s Guide.- 534 pp.

21. QA Partner. User’s Guide.- 386 pp.

22. S. Hamilton «Inside Microsoft Research», Computer, Vol. 31, N. 1, 1998.- 7892 pp.

23. S. Knepper, D. Ichbiah «The Making Microsoft», Prima Publishing, 1993.- 523pp.

24. S. Levy «Hackers: Heroes of the Computer Revolution», Anchor/Doubleday, NY, 1984. -594 pp.

25. SE Companion Installation and Administration Manual. SECA Inc., 1995.- 364pp.

26. Tom DeMarco. Structured Analysis and System Specification. Yourdon Press, New York, 1978. -623 pp.

27. Uniface V6.1 Designers' Guide. Uniface B.V., Netherlands, 1994.- 344 pp.

28. Westmount I-CASE User Manual. Westmount Technology B.V., Netherlands, 1994.- 354 pp.

29. Акофф P. Планирование будущего корпорации. M.: Прогресс, 1985.- 327 с.

30. Ануфриев И, Бурков В ., Вилкова Н ., Рапацкая С. Модели и механизмы внутрифирменного управления. М., Институт проблем управления, 1994.- 324 с.

31. Бадман O. JI. Поведенческие свойства сетей Петри. Техническая кибернетика, 1987, № 5. -с. 134−150.

32. Беликов В. К., Руш Я. Ф. Матричные задания и анализ раскрашенных сетей Петри. Управляющие системы и машины, 1989, № 4.- с. 164−167.

33. Бурков В ., Данев Б ., Еналеев, А ., Кондратьев В ., Щепкин А. Большие системы: моделирование организационных механизмов. М .: Наука, 1989.- 254 с.

34. Бурков В ., Трапезова М. Механизмы внутрифирменно -управления. М Институт проблем управления, 2000.- 342 с.

35. Бурков В. Н., Заложнев А. Ю., Новиков Д. А. Теория графов в управлении организационными системами. М.: Синтег, 2001. 124 с.

36. Бурков В. Н., Новиков Д. А. Как управлять организациями. М.: Синтег, 2003. -243 с.

37. Бурков В. Н., Новиков Д. А. Как управлять проектами. М.: Синтег, 1997. 188 с.

38. Бурков В. Н., Новиков Д. А. Теория активных систем: состояние и перспективы. М.: СИНТЕГ, 1999. 128 с.

39. В. Аджиев & quot-Объектная Ориентация: Философия и Футурология& quot-, Открытые Системы, N. 6 (20), 1996. -е. 40−45

40. В. Аджиев & quot-Публикуй или Проиграешь& quot-, Открытые Системы, N. 2 (22), 1997. -е. 55−60

41. Вейлл П. Искусство менеджмента. / Пер. с англ. Козыревой И. Б. М.: Новости, 1993.- 224 с.

42. Вендров A.M. Один из подходов к выбору средств проектирования баз данных и приложений. & quot-СУБД"-, 1995, № 3.- с. 34−47

43. Волгин Н. Современные модели оплаты труда: методика и рекомендации по внедрению. М .: ИНПИОН. 1992.- 143 с.

44. Воронин А. А., Мишин С. П. Оптимальные иерархические структуры. М.: ИПУ РАН, 2003. -210 с.

45. Воропаев В. И. Управление проектами в России. М.: Алане, 1995. 225 с.

46. Гвишиани Д. М. Организация и управление, М.: Изд-во МГТУ им. Баумана, 1998, — 331с.

47. Герчикова И. Менеджмент: Учебник М: ЮНИТИ, 2000. -453 с.

48. Гибсон Дж ., Иванцевич Д ., Доннелли Д. мл. Организационноное поведение, структуры, процессы: Учебник для вузов -. — М: ИНФРА -, 2000.- 547 с.

49. Горин С. В., Тандоев А. Ю. CASE-средство S-Designor 4.2 для разработки структуры базы данных. & quot-СУБД"-, 1996, № 1.- с. 54−69.

50. Горин С. В., Тандоев А. Ю. Применение CASE-средства Erwin 2.0 для информационного моделирования в системах обработки данных. & quot-СУБД"-, 1995, № 3. -с. 32−41

51. Горчинская О. Ю. Designer/2000 новое поколение CASE-продуктов фирмы ORACLE. & quot-СУБД"-, 1995, № 3.- с. 41−56.

52. Грейсон Дж. К. мл., О’Делл К. Американский менеджмент на пороге XXI века: Пер. с англ. / Авт. предисл. Б. З. Мильнер. М.: Экономика, 1991.- 319 с.

53. Губко М. В. Механизмы управления организационными системами с коалиционным взаимодействием участников. М.: ИПУ РАН, 2003. -118 с.

54. Губко М. В., Новиков Д. А. Теория игр в управлении организационными ф системами. М.: Синтег, 2002. 148 с.

55. Доррер Г. А. Моделирование вычислительных систем, учебное пособие для студентов направлений 552 800 и 654 600.- Красноярск, СибГТУ, 2003 г. 188с

56. Дудашова В. Мотивация труда в менеджменте. Кострома. КГТУ, 1996. 397 с.

57. Дьяченко М. Внутрифирменное планирование: Учебноепособие для вузов / ГУУ. М .: ЗАО & laquo-Фирмстатинфо»-, 1999.- 482 с.

58. Емельянов С ., Бурков В ., Ивановский, А ., Немцева, А ., Ситников В. ,

59. Калянов Г. Н. CASE. Структурный системный анализ (автоматизация и применение). М., & quot-Лори"-, 1996.- 254 с.

60. Караваев А. П. Модели и методы управления составом активных систем. М.: ИПУ РАН, 2003.- 143 с.

61. Кириллов В. Ю. Об автоматной интерпретации сетей Петри. Управляющие системы и машины, 1989, № 4.- с 151−163.

62. Кириллов В. Ю., Нижник В. В. Пакет программ работы с сетями Петри для персональных ЭВМ. Управляющие системы и машины, 1989. № 4.- с. 48−51.

63. Ковалев В. Финансовый анализ. М Финансы и статистистика, 1998. 746 с.

64. Коргин Н. А. Неманипулируемые механизмы обмена в активных системах. М. :ИПУ РАН, 2003. -224 с.

65. Корнелиус X., Фэйр Ш. Выиграть может каждый. М.: А О Стингер, 1992. 116 с.

66. Макаревич Л. Н. Российские банки 1994−1997: между эффективностью и стабильностью, М.: АЦФИ. -424 с.

67. Марка Д. А., МакГоуэн К. Методология структурного анализа и проектирования. М., & quot-МетаТехнология"-, 1993, — 354 с.

68. Между народные стандарты, поддерживающие жизненный цикл программных средств. М., МП & quot-Экономика"-, 1996.- 264 с.

69. Мельников О. В., Юрасов В. А. Управление развитием организацией на основе бюджетного управления деятельностью. //Материалы XL международной студенческой конференций. Вып. Экономинка, ч1.- Новосибирск, 2002.- с. 150−152.

70. Мескон М., Альберт М., Хедоури Ф. Основы менеджмента. М.: Дело, 1998.- 800 с.

71. Н. Вирт & quot-Долой Жирные Программы& quot-, Открытые Системы, N. 6 (20), 1996. -е. 27−31

72. Никонов В. В., Подгубский Ю. Е. Применение сетей Петри. Зарубежная радиоэлектроника, 1986, № 11.- с. 17−37

73. Никонов В. В., Подгубский Ю. Е. Сети Петри. Теория, применение. Зарубежная радиоэлектроника, 1984, № 4.- с. 28−59.

74. Новиков Д. А. Институциональное управление организационными системами. М.: ИПУ РАН, 2003.- 241 с.

75. Новиков Д. А. Механизмы функционирования многоуровневых организационных систем. М.: Фонд & quot-Проблемы управления& quot-, 1999. 150 с.

76. Новиков Д. А. Сетевые структуры и организационные системы. М.: ИПУ РАН, 2003.- 102 с.

77. Новиков Д. А. Стимулирование в организационных системах. М.: Синтег, 2003. -312 с.

78. Новиков Д. А. Стимулирование в социально-экономических системах (базовые математические модели). М.: ИПУ РАН, 1998. 216 с.

79. Новиков Д. А., Петраков С. Н. Курс теории активных систем. М.: Синтег, 1999.- 108 с.

80. Новиков Д. А., Смирнов И. М., Шохина Т. Е. Механизмы управления динамическими активными системами. М.: ИПУ РАН, 2002. — 124 с.

81. Новиков Д. А., Цветков А. В. Механизмы стимулирования в многоэлементных организационных системах. М.: Апостроф, 2000 184 с.

82. Новиков Д. А., Цветков А. В. Механизмы функционирования организационных систем с распределенным контролем. М.: ИПУ РАН, 2001. 118 с.

83. Новиков Д. А., Чхартишвили А. Г. Активный прогноз. М.: ИПУ РАН, 2002. 101 с.

84. Новиков Д. А., Чхартишвили А. Г. Рефлексивные игры. М.: Синтег, 2003. 160 с.

85. Новоженов Ю. В. Объектно-ориентированные технологии разработки сложных программных систем. М.- 1996, 353 с. 97, Опойцев В. Равновесие и устойчивость в моделях коллективного поведения. М ., Наука, 1977.- 224 с.

86. Панащук С. А. Разработка информационных систем с использованием CASE-системы Silverrun. & quot-СУБД"-, 1995, № 3.- с. 14−26.

87. Ф 99. Петраков С. Н. Механизмы планирования в активных системах: неманипулируемость и множества диктаторства. М.: ИЛУ РАН, 2001. 135 с.

88. ЮО. Петров Ю. К. JAM инструментальное средство разработки приложений в информационных системах архитектуры «клиент/сервер», построенных на базе РСУБД. & quot-СУБД"-, 1995, № 3. -с. 24−31.

89. Питер Ф. Друкер. Практика менеджмент/ Издательский дом & quot-Вильяме"-, Москва, 2001 г. , — 398 стр.

90. Ф 102. Питерсон Дж. Теория сетей Петри и моделирование систем. М.: Мир, 1984.- 435 с.

91. ЮЗ. Разенблюм Л. Я. Сети Петри. Техническая кибернетика, № 6,1983.- с12−40.

92. Смирнов Э. Основы теории организации: Учебное пособие для вузов. -М .: Аудит, ЮНИТИ, 1998.- 354 с.

93. Современный менеджмент: принципы и правила. Научное издание / Под редакцией В.И. Данилова-Данильяна Н.Н.: НКЦП, 1992.- 232 с.

94. Создание информационной системы предприятия. «Computer Direct», 1996, N2. -с 43−54.

95. Таль А. А, Юзицкий С. А. Иерархия и параллелизм в сетях Петри. Автоматика и телемеханика, 1982, № 7 с. 37−46 ,№ 9.- с. 53−67.

96. Уотермен Р. Фактор обновления: Пер. с англ. / Общ ред. В. Т. Рысина. М.: Прогресс, 1988.- 368 с.

97. Управление проектами: справочное пособие / Под ред. И. И. Мазура, В. Д. Шапиро. М.: Высшая школа, 2001. 875 с.

98. Управленческий учет: Учебное пособие / редакцией, А. Шеремета. М: ИД ФБК, 2000.- 543 с.

99. Чепрунова О. Щепкин А. Разработка экспериментов с моделями организационных систем. Автоматика и телемеханика, М, 1988, N 8.- с. 24−31.

100. Шлеер С., Меллор С. Объектно-ориентированный анализ: моделирование

101. Ф- мира в состояниях. Киев, & quot-Диалектика"-, 1993.- 375 с.

102. Юрасов В. А Определение требований к автоматизированной информационной системе сбора и распределения информации об отходах. // Сборник материалов межрегионального фестиваля & laquo-Молодежь и наука третье тысячелетие& raquo-. -Красноярск, 2000.- с. 64−66.

103. Юрасов В. А. Вопросы построения моделей при создании управленческой автоматизированной системы. // Сборник материалов межрегионального фестиваля & laquo-Молодежь и наука третье тысячелетие& raquo-. — Красноярск, 2000.- с. 63−64.

104. Пб. Юрасов В. А. Выделение уровней абстракции модели бизнес-процессов по признаку дискретности результатов. //Межвузовский сборник научных трудов & laquo-Информатика и информационные технологии& raquo-.- г. Красноярск, 2003.- с. 72−78.

105. Юрасов В. А. К вопросу определения экономической эффективности автоматизированных систем управления класса ERP // Материалы XXXIX международной студенческой конференций. Доп. Сборник.- Новосибирск.- 2002, с. 12−13

106. Юрасов В. А. О подходе к экономической ценности информации для промышленного предприятия // Сборник тезисов докладом краевой конференции & laquo-Интеллект 2001″.- г. Красноярск, 2001.- с. 132. 145

Заполнить форму текущей работой