Добавил:
ivanov666
Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.
Вуз:
Предмет:
Файл:Реинжиниринг бизнес-процессов. Учебное пособие для студентов вузов, обучающихся по специальностям экономики и управления
.pdf
Моделирование бизнес-процессов в организации
M
171
кающих проблем. Следует также подчеркнуть, что модель бизнес-процессов организации представляет собой систему с выделенными в ней структурой, элементами, взятыми отдельно от
внешней среды или вышестоящей системы. Такого рода полученная информация позволяет выполнить фундаментальный
анализ, т.е. идентифицировать противоречия с вышестоящей
системой (для организации это может быть отрасль народного
хозяйства или территориальный округ и т.п.). Этот анализ позволяет спрогнозировать перспективность деятельности организации, в том числе и вероятность его кризиса.
Главное достоинство идеи анализа бизнес-процессов организации посредством создания его модели — ее универсальность:
(1) моделирование бизнес-процессов — это ответ практиче-
ски на все вопросы, касающиеся совершенствования деятельности организации и повышения его конкурентоспособности;
(2) руководитель или руководство организации, внедрившие
у себя эту методологию, будет иметь информацию, которая позволит самостоятельно совершенствовать свою организацию и прогнозировать ее будущее.
6.2. Общие вопросы моделирования
Модель системы — это такое ее представление, которое со-
стоит из определенного количества организованной инфор-
мации о ней и построено в целях ее изучения. Другими сло-
вами, модель — физическая или абстрактная система, пред-
ставляющая объект исследования.
Абстрактные модели При исследовании сложных систем, как пра-
вило, используются абстрактные модели, представляющие собой описания сложных систем на некотором языке. Поскольку
при исследовании сложных систем возникает много различных
вопросов, для решения тех или иных задач может быть разработан ряд моделей:
,
M⊆
i
ãäå M = {Ì1, M2, ..., Mn}.
Эти модели представляют одну и ту же систему, но разрабатываются в различных целях, представляют систему с различных
172
точек зрения, а потому имеют различную степень детализации.
В совокупность моделей Ì должны входить такие частные модели, которые адекватно отражают отдельные стороны функционирования системы в соответствии с целью исследования и
имеют такую степень детализации, которая достаточна для решения конкретной задачи с требуемой точностью.
Целями моделирования могут являться:
• осмысление действительности;
• постановка над моделью экспериментов с последующей ин-
терпретацией их результатов применительно к моделируемой системе;
• прогнозирование будущего поведения системы;
• обучение и тренаж специалистов;
• общение с другими устройствами обработки информации.
Важнейшая особенность модели состоит в возможности неограниченного накопления специализированных знаний без потери целостного взгляда на объект исследования.
Адекватность модели объекту исследования всегда ограничена и зависит от цели моделирования, всякая модель не учитывает некоторые свойства оригинала и потому является его абстракцией. Смысл абстрагирования состоит в отвлечении от несущественных свойств предмета и одновременном выделении
свойств существенных. Чем более высок уровень обобщения,
тем грубее модель и шире область интерпретации результатов
моделирования.
Математическая модель
Абстрактная модель, представленная на языке математиче-
ских отношений, называется математической моделью.
Математическая модель W имеет форму функциональной зависимости:
W = WM (X, F),
Глава 6
ãäå W = {W1, W2, W3, ..., Wn} — показатели эффективности
системы;
X = {x
, x2, ..., хп} и F = {f1, f2, …, fn} — соответственно параметры и
1
функции, выполняемые системой.
Моделирование бизнес-процессов в организации
173
Математическая модель концентрирует в себе написанную
на определенном языке (естественном, математическом, алгоритмическом) совокупность наших знаний, представлений и гипотез о соответствующем объекте или явлении. Поскольку эти
знания никогда не бывают абсолютными, а гипотезы вынужденно или намеренно не учитывают некоторые эффекты, модель
является ее абстракцией. По авторитетному мнению академика
А.А. Самарского, «методология математического моделирования
может и должна быть ядром информационных технологий, всего
процесса информатизации общества».
В сравнении с натурным экспериментом математическое моделирование имеет следующие преимущества:
• экономичность (в частности, сбережение ресурса реальной
системы);
• возможность моделирования гипотетических (т.е. нереали-
зованных в натуре) объектов и процессов;
• возможность реализации режимов, трудновоспроизводимых
или опасных в натуре;
• возможность изменения масштаба времени;
• легкость многоаспектного анализа;
• отсутствие погрешностей измерения, которые в реальных
условиях могут замаскировать искомый эффект;
• универсальность технического обеспечения проводимой ра-
боты (ЭВМ, системы программирования и пакеты прикладных программ общего назначения).
Наличие строго сформулированных правил позволяет:
• вскрыть ложность некоторых предубеждений;
• заменить содержательные рассуждения формальным преоб-
разованием выражений — в частности выполнить оптимизацию;
• выявить глубинные (сущностные) свойства и отношения и,
как следствие, получить áîльшую прогностическую силу и
построить разнообразные аналогии.
Практическое использование модели возможно лишь после
тщательного ее исследования и настройки, в процессе которых
необходимо решить задачи проверки адекватности, идентификации параметров, оценки значимости параметров структурного
преобразования.
174
Глава 6
Адекватность модели устанавливается проверкой для нее основных законов предметной области и сопоставлением результатов моделирования частных вариантов с известными для этих
вариантов аналитическими решениями.
Задачей идентификации является определение значений рабочих параметров модели по наблюдениям реальной системы.
Выявление значимых параметров (и пренебрежение остальными) позволяет уменьшить размерность пространства параметров.
Оно базируется на определении коэффициентов чувствительности выходных показателей по отношению к вариации входных
параметров и представляет значительную ценность при решении
задач оптимизации. Техника планирования и обработки результатов таких исследований составляет предмет теории экспериментов.
Задачи преобразования модели обычно решаются после накопления некоторого опыта работы с моделью. К ним относятся:
упрощение, усложнение, структурное изменение.
Математическому моделированию в любой его форме предшествует создание содержательной (концептуальной) модели,
определяющей объект, цель и условия моделирования.
Математическое моделирование Математическое моделирование
можно разделить на аналитическое и имитационное.
Аналитическое моделирование. При аналитическом моделиро-
вании процессы функционирования элементов системы записываются в виде алгебраических, интегральных, дифференциальных и иных соотношений и логических условий. Результаты исследования аналитической модели могут быть:
• качественными (установлены такие свойства решения, как
существование, единственность, устойчивость в большом и
малом, характер зависимости выходных параметров от
входных и т.д.);
• аналитическими — получены явные зависимости для иско-
мых характеристик;
• численными (получены значения ответных величин для за-
данных входных данных).
Аналитическое решение предпочтительно всегда, но его, как
правило, удается получить лишь после ряда упрощающих предположений. Возможность его получения очень критична к из-
Моделирование бизнес-процессов в организации
175
менениям модели. Для нахождения решения требуются высокая
квалификация и значительные творческие усилия разработчика.
Использование аналитических методов связано с необходимостью построения моделей систем в строгих математических терминах. Аналитические модели носят обычно вероятностный характер и строятся на основе понятий аппарата теории массового
обслуживания, вероятностей и марковских процессов, а также
методов диффузной аппроксимации. Могут также применяться
дифференциальные и алгебраические уравнения.
При использовании этого математического аппарата часто
удается быстро получить аналитические модели для решения
достаточно широкого круга задач исследования систем. В то же
время аналитические модели имеют ряд существенных недостатков:
• значительные упрощения, свойственные большинству ана-
литических моделей (представление потоков заявок как
простейших, предположение об экспоненциальном распределении длительностей обслуживания заявок, невозможность обслуживания заявок одновременно несколькими
приборами и др.). Подобные упрощения, а зачастую искусственное приспособление аналитических моделей в целях
использования хорошо разработанного математического аппарата для исследования реальных систем ставят иногда под
сомнение результаты аналитического моделирования;
• громоздкость вычислений для сложных моделей;
• сложность аналитического описания вычислительных про-
цессов. Большинство известных аналитических моделей
можно рассматривать лишь как попытку подхода к описанию процессов функционирования вычислительных систем;
• недостаточная развитость аналитического аппарата в ряде
случаев не позволяет в аналитических моделях выбирать для
исследования наиболее важные характеристики (показатели
эффективности) систем. Особенно большие затруднения
при аналитическом моделировании связаны с учетом в процессах функционирования систем программных средств
операционных систем и другого общего программного обеспечения (ПО).
Указанные особенности позволяют заключить, что аналити-
ческие методы имеют самостоятельное значение лишь при ис-
176
Глава 6
следовании процессов функционирования систем в первом приближении и в частных, достаточно специфичных задачах.
Имитационное моделирование. В отличие от аналитического
имитационное моделирование снимает большинство ограничений, связанных с возможностью отражения в моделях реального
процесса функционирования исследуемой системы, динамической взаимной обусловленности текущих и последующих событий, комплексной взаимосвязи между параметрами и показателями эффективности системы и т.п. Хотя имитационные модели
во многих случаях более трудоемки, менее лаконичны, чем аналитические, они могут быть сколь угодно близки к моделируемой системе и просты в использовании.
Имитационные модели представляют собой описание объектов исследования на некотором языке, которое имитирует
элементарные явления, составляющие функционирование исследуемой системы, с сохранением их логической структуры,
последовательности протекания во времени, особенностей и
состава информации о состоянии процесса. Можно отметить
имеющуюся аналогию между исследованием процессов методом имитационного моделирования и экспериментальным их
исследованием.
Описания компонентов реальной системы в имитационной
модели носят определенный логико-математический характер и
представляют собой совокупность алгоритмов, имитирующих
функционирование исследуемой системы. Моделирующая программа, построенная на основе этих алгоритмов (т.е. на основе
математической модели), позволяет свести имитационное моделирование к проведению экспериментов на ЭВМ путем их «прогона» на некотором множестве входных данных, имитирующих
первичные события, которые происходят в системе. Информация, фиксируемая в процессе исследования имитационной модели, позволяет определить требуемые показатели, характеризующие качество исследуемой системы.
Основными недостатками имитационного моделирования,
несмотря на появившиеся в последнее время различные системы моделирования, остаются сложность, высокая трудоемкость
и стоимость разработки моделей, а иногда и большая ресурсоемкость моделей при реализации на ЭВМ.
Моделирование бизнес-процессов в организации
177
Однако хороший пакет моделирования системы поможет не
только найти «узкие» места и помочь в модернизации, но и реально сэкономить средства. Финансовые аспекты моделирования являются решающими.
При имитационном моделировании реализующий модель алгоритм воспроизводит процесс функционирования системы во
времени и пространстве, причем имитируются составляющие
процесс элементарные явления с сохранением его логической и
временíîй структуры. Результаты каждого шага моделирования
могут интерпретироваться как состояние системы в определенный момент времени, а метод может быть определен как наблюдение во времени за характеристиками динамической модели системы. Это роднит имитационное моделирование с физическим экспериментом.
При имитационном моделировании применяется много математических схем: конечные и вероятностные автоматы, системы массового обслуживания (СМО), агрегативные системы и
т.д. Применительно к экономическим объектам и процессам
наиболее часто используются математические схемы СМО, агрегативные системы, а также эвристические подходы.
Существует два глобальных подхода в моделировании —
статическое è динамическое моделирование. Статическое моделирование основано на создании в соответствии с какой-либо
методологией статической модели деятельности, которая в отличие от динамической не позволяет моделировать и анализировать процессы в динамике, движении. Однако динамическое
моделирование — крайне затратный и сложный процесс, и поэтому необходимо соизмерять требуемые ресурсы и возможный
эффект.
Статическая модель может не обеспечивать полного решения
задач перепроектирования, так как необходимо иметь возможность исследования динамических характеристик бизнес-процессов. Вследствие этого динамическое моделирование существенно нагляднее и обладает большими возможностями для естественного представления процессов организации и анализа, так
как поддерживает механизмы параметризации модели, анализа
типа «что, если», дает удобные возможности отслеживать состояние и изменение всей системы в целом или ее отдельных
составляющих. При динамическом моделировании бизнес-про-
178
цессов для каждого элемента модели задаются множественные
(статические модели, как правило, ограничиваются одним или
двумя) количественные параметры (временны´ е затраты, ресурсы, стоимость, уровень риска и т.п.), а затем с помощью специальной процедуры анимации прослеживается поведение модели
в динамике с учетом введенных параметров и их возможного
изменения. Использование средств мультимедиа, включая визуализацию, видеоизображение, звуковое сопровождение и т.п.,
позволяет существенно повысить выразительность и наглядность
построенной бизнес-модели, хотя традиционный графический
подход в статических моделях также достаточно нагляден.
Глава 6
6.3. Методологии моделирования бизнес-процессов
Задачи моделирования и оптимизации бизнес-процессов Основное
назначение средств бизнес-моделирования является обеспечение
взаимосогласованности на всех уровнях организации, преодоление разрыва между стратегическим и тактическим видением
бизнеса.
Моделирование и оптимизации бизнес-процессов позволяют
решить следующие задачи:
• повысить прозрачность, контролируемость и управляемость
бизнеса, навести порядок, реализовать стратегии, поддержать рост;
• оптимизировать бизнес-процессы в соответствии с различ-
ными критериями, например снижение издержек, уменьшение времени процессов, повышение качества процессов,
уменьшение рисков;
• построить эффективную организационную структуру, вы-
полнить реструктуризацию;
• спроектировать новые бизнес-направления и бизнес-про-
цессы;
• автоматизировать бизнес-процессы;
• обеспечить правильный подбор персонала, повысить моти-
вацию, уменьшить зависимость от персонала;
• за счет четкой регламентации высвободить время высшего
менеджмента;
• повысить ответственность, надежность и эффективность ра-
боты персонала;
Моделирование бизнес-процессов в организации
179
• эффективно управлять финансами (расчет себестоимости,
объектов учета, управленческий учет, бюджетирование);
• повысить рыночную стоимость, инвестиционную привлека-
тельность, имидж, создать условия выхода на новые рынки.
Требования, предъявляемые к моделям бизнес-процессов Модели
дают возможность оценить достоинства и недостатки существующей системы и построить эффективную архитектуру новой
системы организации. По нашему мнению, к моделям бизнеспроцессов должны предъявляться следующие требования:
• формализованность (для представления моделей исполь-
зуются нотации различных формальных языков моделирования);
• понятность для разработчиков и заказчиков на основе при-
менения графических средств отображения модели;
• реализуемость, подразумевающая наличие средств физиче-
ской реализации модели (программных средств);
• обеспечение оценки эффективности реализации модели на
основе определенных методов и вычисляемых показателей.
Для реализации перечисленных требований обычно строится
система моделей, отражающая структурный и оценочный аспек-
ты функционирования бизнес-процессов. Для представления структурного аспекта моделей в основном используются графические
методы, которые в наглядной форме представляют информацию
о компонентах системы и их взаимодействии.
Оценочные аспекты связаны с разрабатываемыми показате-
лями эффективности системы бизнес-процессов, к которым относятся:
• время выполнения процессов;
• стоимостные затраты;
• надежность процессов;
• творческий потенциал персонала;
• косвенные показатели эффективности (например, объем
производства, рентабельность, квалификация персонала
и т.д.).
Для расчета показателей эффективности системы бизнеспроцессов используются статические методы стоимостного анализа процессов (ABC — activity-based costing) и динамические
методы имитационного моделирования, которые позволяют оп-
180
Глава 6
тимизировать операционные характеристики соответствующих
процессов.
Современные методы построения моделей бизнес-процессов Среди
современных методов построения моделей бизнес-процессов
ключевое место занимают методологии структурного (функционального) и объектно-ориентированного анализа. При использовании этих методов выполняется выделение объектов, составляющих организацию, и распределение между ними ответственностей за выполняемые действия.
Структурный анализ. Структурным анализом называется ме-
тод исследования системы, которое начинается с ее общего анализа и затем детализируется, приобретая иерархическую структуру. В этом случае организация представляется как набор
функций, преобразующих поступающий поток информации в
выходной поток. Процесс преобразования информации потребляет определенные ресурсы. Здесь существует четкое отделение
функций (методов обработки данных) от самих данных.
В структурных методах широко используются графические
нотации, что существенно упрощает восприятие моделей. Нотация (от лат. notatio — записывание, обозначение) — система
условных обозначений, принятая в какой-либо области знаний
или деятельности.
Среди всего многообразия графических нотаций, используемых для решения перечисленных задач, методами структурного анализа наиболее часто и эффективно используются следующие:
• DFD (Data Flow Diagrams) — диаграммы потоков данных
совместно со спецификациями процессов нижнего уровня
(миниспецификациями);
• SADT (Structured Analysis and Design Technique) — диаграм-
мы структурного анализа и проектирования систем;
• ERD (Entity — Relationship Diagrams) — диаграммы «сущ-
ность — связь»;
• STD (State Transition Diagrams) — диаграммы переходов со-
стояний.
Все они содержат г р а ф и ч е с к и е и т е к с т о в ы е
средства моделирования: первые — для удобства
отображения основных компонентов модели, вторые — для
обеспечения точного определения ее компонентов и связей.
Соседние файлы в предмете [НЕСОРТИРОВАННОЕ]