Имитационное моделирование трудовых систем и процессов

Особенностью современных трудовых процессов является значительное усиление и усложнение их динамики. Появление новых средств автоматизации, изменяя функциональные обязанности человека, синтезирует в его деятельности многие функции, которые прежде были отделены друг от друга. Вместе с тем происходит увеличение объемов информационных потоков, возрастает сложность решаемых оперативных задач, становится более напряженной деятельность соответствующих специалистов.

Динамический анализ предполагает рассмотрение во времени множества одновременно выполняющихся процессов, вто время как статический анализ исследует выполнение одного процесса вне связи с занятостью ресурсов в других процессах. Актуальность применения методов динамического анализа в инжиниринге труда обусловлена необходимостью сокращения межоперационных задержек, связанных с использованием ресурсов во множестве процессов.

При проектировании новых трудовых процессов в качестве основных инструментов динамического анализа выступают методы и средства имитационного моделирования. Имитационные модели

юз

Сравнительный анализ средств моделирования процессов

Таблица 4.1

п/п

Критерий для сравнения

AllFusion Process Modeler 7 (BPwin)

Business Studio 4.0

ARIS9.0

Oracle В PM Suite

1

2

3

4

5

6

1

Принцип построения диаграммы

Принцип доминирования, временная последовательность выполнения

процедур

Временная последовательность выполнения

процедур

Временная последовательность выполнения процедур

Временная последовательность выполнения

процедур

2

Поддерживаемый стандарт моделирования

(-) IDEFO, IDEF3, DFD, Basic Flowchart, Cross Functional Flowchart, eEPC

IDEFO, Cross

Functional Flowchart, Basic Flowchart, eEPC, BPMN 2.0

Наиболее используемые нотации eEPC, VAD

(+) BPMN 2.0

3

Возможность групповой работы

Есть. Используется ModelMark

Есть Business Studio Portai, доступ со смартфонов и планшетов через web-браузер

(+) Есть. Используется ARIS Server, ARIS Connect, облачные технологии, доступ со смартфонов и планшетов, краудсорсинг

Используется ВРМ Composer, доступ со смартфонов и планшетов через wcb-браузер

4

Возможность

декомпозиции

Неограниченная декомпозиция. Возможен переход на другую нотацию в процессе декомпозиции

Неограниченная декомпозиция

Неограниченная декомпозиция.

Возможна декомпозиция на различные типы моделей

(-) Декомпозиция ограничена требованиями нотации BPMN 2.0

5

Удобство работы по созданию моделей

Простая панель управления, нет выравнивания объектов, нет undo

Простая панель управления

(-) Сложная панель управления

Простая панель управления

6

Возможность

анализа стоимости процессов

(-) Упрощенный АВС-анализ стоимости по

частоте использования в процессе. Возможность экспорта в Easy АВС

Есть

Есть. Возможность использования ARIS АВС

(+) Есть богатый инструментарий для анализа различных показателей процесса (в том числе

АВС)

Окончание табл. 4.1

1

2

3

4

5

6

7

Сложность разработки нестандартных отчетов

Просто

Просто

(+) Сложно, но есть возможность создания автоматически генерируемых форм документов на основе описанных процессов

Сложно

8

Имитационное

моделирование

(-) Нет

Есть

Есть

Есть

9

Сложность автоматизации процессов

(-) Нет возможности генерации автоматического ТЗ на информационные системы, готовые модели

используются только как входные данные для разработки ТЗ

(-) Автоматическое формирование ТЗ на разработку информационных систем в формате документа Microsoft Word

Есть возможность интеграции с BPMN, использования языка UML, на основе которого генерируется программный код

(+) Графические модели являются составными

элементами программного кода для последующей автоматизации процессов. Наиболее оптимальный подход к автоматизации

10

Мониторинг

показателей

(-) Нет

Отдельный модуль «Контроллинг процессов»

(+) Отдельные модули

ARIS MashZone ARIS Process Performance Manager

(+) Отдельный модуль Oracle ВАМ Active Studio, есть возможности подсчета показателей с помощью имитационного

моделирования

11

Возможность интеграции с другими информационными

системами

Нет

Нет

Нет

(+) Через Oracle Service

Bus

12

Требования к пользователю

Низкие требования, возможность быстрого обучения

Низкие требования, возможность быстрого обучения

Более высокие требования, необходима специальная подготовка

Более высокие требования, необходима специальная подготовка, желательно знание языков

программирования

дают возможность исследовать влияние случайностей на выполнение взаимосвязанных операций, которые трудно вычленить в общем потоке статистической информации.

Под имитационным моделированием в данном пособии понимается процесс разработки имитационной модели и последующего имитационного экспериментирования.

Имитационную модель можно рассматривать как множество правил дифференциальных уравнений, карт состояний, автоматов, сетей и т.п., которые определяют, в какое состояние система перейдет в будущем из заданного текущего состояния. Имитация здесь — это процесс выполнения модели, проводящий ее через (дискретные или непрерывные) изменения состояния во времени. В общем случае для сложных проблем, где время и динамика важны, имитационное моделирование представляет собой более мощное средство анализа.

Имитационная модель предполагает генерацию в ускоренном масштабе времени по определенным законам распределения рабочих объектов, которые задерживаются для обработки по заданным законам распределения в функциональных блоках структурной модели процесса. Формально простейшая имитационная модель (рис. 4.3)[1] может быть описана следующим образом:

№'„+1 = тах1И/„ + 5,0(,

где Ап средний интервал времени между п и п+1 рабочими объектами, Бп — среднее время обслуживания (задержки) /7-го рабочего объекта, ?п — среднее время ожидания обслуживания в очереди /7-го рабочего объекта.

Общее описание рабочего объекта можно представить как

< я, Ап, 5„, п >

где Ап, — случайные числа, генерируемые по некоторому закону распределения; ?п — вычисляется моделью.

В результате последовательного прохождения рабочих объектов по функциональным блокам за заданное модельное время (любой моделируемый период времени) накапливается статистика о производительности системы (числе рабочих объектов), о временных и стоимостных характеристиках рабочих объектов, об использовании основных ресурсов.

Генератор

рабочих

объектов

К

_

»#•

Очередь

рабочих

Ап

объектов

Функциональный

блок

Терминатор

Ресурсы

(число одновременно выполняемых действий)

Рис. 4.3. Формальное представление имитационной модели

Под имитационным экспериментом понимается задание значений исходных параметров, таких как интенсивность поступления рабочих объектов, временные и стоимостные характеристики отдельных операций, объемы используемых ресурсов, и выполнение прогона имитационной модели в течение модельного времени с наблюдением и получением результатной статистики. Далее предполагается проведение статистического анализа полученных результатов, на основе которого делаются выводы и рекомендации по совершенствованию модели бизнес-процесса[1].

Типичными сценариями имитационного экспериментирования являются варианты задания в качестве входных переменных интенсивности создания рабочих объектов, а выходных — объемы требуемых ресурсов или, наоборот, в качестве входных переменных задание объемов ресурсов, а в качестве выходных переменных — возможные значения интенсивности.

Цели проведения имитационных экспериментов:

  • 1) сравнение средних и дисперсии различных альтернатив процессов при одинаковых исходных данных (один сценарий на несколько моделей);
  • 2) отыскание оптимальных значений переменных на некотором множестве возможных значений (несколько сценариев на одну модель);
  • 3) определение зависимостей между различными факторами процессов и последующим дисперсионным, регрессионным и корреляционным анализом.

В современном имитационном моделировании сформировались и наиболее широко применяются несколько подходов:

  • • дискретно-событийное моделирование, отражающее абстракции низкого и среднего уровня;
  • • системная динамика, которая предполагает максимальный уровень абстракции модели. Аппарат системной динамики обычно оперирует непрерывными во времени процессами;
  • • агентное моделирование, предполагающее работу с децентрализованной моделью. Глобальное поведение рассматривается как результат совокупной деятельности агентов (объектов), каждый из которых действует сообразно собственному уставу, существует в общей среде, взаимодействует со средой и другими агентами[3];
  • • система массового обслуживания (СМО) — объект (предприятие, организация), деятельность которого связана с многократной реализацией исполнения каких-то однотипных задач и операций[4];
  • • конечные автоматы — математическая абстракция, позволяющая описывать пути изменения состояния объекта в зависимости от его текущего состояния и входных данных, при условии что общее возможное количество состояний конечно[5].

На рис. 4.4 показаны основные подходы в имитационном моделировании. Системная динамика и дискретно-событийное моделирование — традиционные устоявшиеся подходы, агентное моделирование — относительно новый[6]. Математически системная динамика и динамические системы оперируют в основном с непрерывными во времени процессами, тогда как дискретно-событийное и агентное моделирование — в основном с дискретными.

Системная динамика, заменяя индивидуальные объекты их агрегатами, наоборот, предполагает наивысший уровень абстракции. Дискретно-событийное моделирование работает в низком и среднем диапазоне. Что касается агентного моделирования, то оно может применяться практически на любом уровне и в любых масштабах. Агенты могут представлять роботов в физическом пространстве, клиента или продавца на среднем уровне или конкурирующие компании на высоком. Системная динамика, дискретно-событийное моделирование и динамические системы исторически преподаются совершенно разным категориям студентов: менеджмент, инженеры по ор-

Высокий уровень абстракции

(меньше деталей макроуровень стратегический уровень)

Средний уровень абстракции

(средняя

детальность

мезоуровень

тактический

уровень)

Низкий уровень абстракции

(больше деталей микроуровень оперативный уровень)

Агрегаты, глобальные причинные зависимости, динамика обратных связей.

Ґ

Дискретнособытийное моделирование (ДС)

Заявки (пассивные объекты) Потоковые диаграммы и/или сети Ресурсы

В основном дискретные 4

Динамические системы

  • • Переменные состояния
  • • Блок-схемы, алгебро-дифференциальные уравнения

V

У

^ В основном непрерывные

Отдельные объекты, точные размеры, расстояния, скорости, времена,...

Агентное моделирование (АМ)

Активные объекты Индивидуальные правила поведения

Прямое и

непрямое

взаимодействие

Динамика

среды

Системная динамика (СД)

Накопители (агрегаты) Потоки

Правила (обратные связи)

Рис. 4.4. Основные подходы в имитационном моделировании

ганизации производства (industrial engineers) и инженеры — разработчики систем управления. В результате возникли три отдельных сообщества, которые практически никак не общаются друг с другом.

Агентное моделирование до недавнего времени было академической игрушкой. Однако растущий спрос на глобальную оптимизацию со стороны бизнеса заставил ведущих аналитиков обратить внимание именно на агентное моделирование и его объединение с традиционными походами с целью получения более полной картины взаимодействия сложных процессов различной природы. Отсюда — спрос на программные платформы, позволяющие интегрировать различные подходы[7].

Для систем, содержащих большие количества активных объектов (людей, оборудование и т.п.), которые объединяет наличие элементов индивидуального поведения, от сложных (цели, стратегии) до самых простых (временные ограничения, события, взаимодействия), агентное моделирование является подходом более универсальным и мощным, так как позволяет учесть любые сложные структуры и поведения. Другое важное преимущество агентного моделирования заключается в том, что разработка модели возможна в отсутствие знания о глобальных зависимостях. И наконец, агентную модель проще поддерживать: уточнения обычно делаются на локальном уровне и не требуют глобальных изменений[8].

К известным средствам имитационного моделирования относят ReThink, РДО, Workflow Analyser, Pilgrim, Ithink и др.

Еще одним инструментом моделирования процессов является аппарат сетей Петри. Основные преимущества использования сетей Петри в моделировании заключаются в следующем: 1) процесс, определенный в терминах сети, имеет ясное и четкое представление; 2) наглядность графика построения сети, благодаря которой все ее определения и алгоритмы легко воспринимаются; 3) возможность использования различных методов анализа[9].

Популярность сетей Петри также вызвана удачным представлением различных типов объектов, присутствующих во многих моделируемых системах, и событийным подходом к моделированию. Они обладают наилучшими возможностями для описания взаимосвязей и взаимодействий параллельно работающих процессов[10].

Для моделирования потоков работ в н'огА^ом'-системах чаще всего используют ('К/’-сети Петри или сети потоков работ[11]. Следует отметить, что сети Петри, в отличие от всех представленных выше подходов, позволяют получить динамическую имитационную модель процесса[12].

С точки зрения поведения во времени трудовые процессы можно в общем виде отнести к гибридным системам, в них одновременно могут присутствовать и непрерывные, и дискретные компоненты. Непрерывная составляющая отражает непрерывность протекания процессов в реальной организации во времени; дискретная — может отражать управляющие воздействия, направленные на непрерывные процессы. Для моделирования гибридных систем был представлен модифицированный аппарат вложенных гибридных сетей Петри[13].

Модифицированный аппарат вложенных гибридных сетей Петри существенно расширяет область применения классических сетей Петри и уже существующих расширений, позволяет исследовать гибридные системы со сложной структурой как единое целое. Объединив в себе черты различных расширений классических сетей Петри, они обладают всеми их преимуществами, позволяя исследовать системы различной сложности.

Модифицированный аппарат вложенных гибридных сетей Петри может быть положен в основу построения универсальной системы моделирования, которая позволит не только сэкономить время разработки и реализации имитационной модели, но и сделать процесс самого моделирования более простым и доступным. При этом сокращается вероятность возникновения ошибок в ходе создания моделей из-за недостаточного знания языковых средств, невнимательности в работе с большими объемами информации и т.д.[14]

  • [1] Тельное Ю.В. Реинжиниринг бизнес-процессов: учеб, пособие. — М.: Московский международный институт эконометрики, информатики, финансов и права, 2002.99 с.
  • [2] Тельное Ю.В. Реинжиниринг бизнес-процессов: учеб, пособие. — М.: Московский международный институт эконометрики, информатики, финансов и права, 2002.99 с.
  • [3] Rumyantsev М. Means of simulation of business processes 11 Corporate Systems. 2007. № 2.
  • [4] Taha H.A. An Introduction to Operations Research / Lane, from English. 7th ed. — Moscow: Publishing House Williams, 2005. 912 p.
  • [5] Hopfort D., Motwani R., Ullman J. Introduction to Automata Theory, Languages and Computation. 2nd ed. / Lane, from English. — Moscow: Publishing House Williams, 2008. 528 p.
  • [6] Борщев А. От системной динамики и традиционного ИМ — к практическим агентным моделям: причины, технология, инструменты. — URL: http://www.gpss.ru/ paper/borshevarc.pdf
  • [7] Кудрявцев Д.В. Технологии бизнес-инжиниринга: учеб, пособие. — СПб.: Изд-во Политех, ун-та, 2014. 427 с.
  • [8] Борщев А. От системной динамики и традиционного ИМ — к практическим агентным моделям: причины, технология, инструменты. — http://www.gpss.ru/ paperZborshevarc.pdf
  • [9] Полещу к И. А. Моделирование затрат в экономических системах с помощью сетей Петри. — 1ЖЬ: http://www.nwketing-mba.ru/article/v4_l 1/Ра1іа5Ііс1шк.рсіГ
  • [10] Мальков М.В. Сети Петри и моделирование. — 1ЖЬ: http://cyberleninka.ru/ агіісіе/п^еи-реігі-і-тосіеіігоуапіе
  • [11] ИТ-сет и Петри. — 1Л1Ь: ЬДр://ги^к1ресНа.о^/'тк1/Ф-сети.
  • [12] Скородумов П.В. Моделирование бизнес-процессов: подходы, методы, средства // Вопросы территориального развития. 2014. Вып. 5 (15).
  • [13]Скородумов П.В. Моделирование сложных динамических систем на базе вложенных гибридных сетей Петри // Системы управления и информационные технологии: науч.-техн. журнал. — М.; Воронеж: Научная книга, 2008. С. 182-187.
  • [14] Вендров А.М. Методы и средства моделирования бизнес-процессов (обзор) // Информационный бюллетень. 2004. № 10 (137). 32 с.
 
< Пред   СОДЕРЖАНИЕ     След >