Введение к работе
Актуальность. В настоящее время возрастающая конкуренция в экономике, требующая высокого темпа изменений в организации и предельной эффективности, диктует новые требования к управлению организацией. Ответом на эти требования в XX - XXI веках явилось появление целого комплекса принципиально новых подходов к организационному управлению и автоматизации, опирающихся на управление в разрезе бизнес-процессов.
Возрастающая сложность задач управления организационно-технологическими системами, необходимость обработки большого объема информации при заданном уровне точности и высокой трудоемкости, оптимизации систем и прогнозирования ее состояний требуют развития инструментов интеллектуальной поддержки процессов управления и автоматизации управления. Однако автоматизированные решения по интеграции фаз жизненного цикла управления бизнес-процессами в единую систему сбора и обработки данных и оперативного управления с целью повышения эффективности функционирования системы в настоящее время недостаточно разработаны.
Для решения данной научной задачи необходимо разработать модели и структурные решения человеко-машинных систем, предназначенных для автоматизации производства и интеллектуальной поддержки процессов управления и необходимой для этого обработки данных в организационно-технологических системах управления.
Анализ работ по теме исследования выявил ряд существенных проблем, возникающих на пути решения данной задачи. Фаза моделирования жизненного цикла управления бизнес-процессами, в ходе которой создается высокоуровневая модель, состоящая из задач, вызывает следующие проблемы:
неточность и субъективность при построении структуры модели системы;
сложности при сборе и оценке значений показателей бизнес-процессов из систем учета (в том числе автоматизированных), не ориентированных на процессное управление.
Фаза имитационного моделирования и анализа, содержанием которой является построение прогноза состояния бизнес-системы на основе истории накопленных метрик (измеримых параметров), ставит аналитиков перед необходимостью решать целый ряд серьезных проблем. К их числу относятся:
высокая трудоемкость прогноза параметров системы при помощи существующих средств имитационного моделирования;
вычислительная сложность имитационного эксперимента, экспоненциально возрастающая с ростом числа развилок в ходе процесса. Анализ работ по применению GERT-сетей для построения прогноза
состояния системы, взамен имитационного эксперимента, выявил ряд существенных проблем:
при моделировании систем достаточно часто требуется использовать узел,
соответствующий логической функции «ИЛИ» по разветвлению, а между
тем задача моделирования такого узла GERT-сети является не только не
решенной, но и не поставлена ни в одной из изученных работ;
существующие методы расчета GERT-сетей, основанные на использовании топологического уравнения Мейсона, имеют высокую трудоемкость;
не производилась оценка прогностической способности GERT-сетей ни для одного из классов систем.
В работе предлагается решать проблему точности и объективности построения структуры модели системы за счет использования технологии анализа процессов (Process mining), оценку параметров ресурсной эффективности бизнес-процессов предлагается решить за счет реализации системы оперативного учета, ориентированной на бизнес-процессы, а проблему высокой трудоемкости прогноза параметров системы предлагается решать за счет использования аппарата GERT-сетей взамен «многопроходного» имитационного эксперимента.
В целом, актуальность темы диссертационной работы заключается в решении комплекса вопросов по созданию автоматизированной методики вероятностного прогнозирования состояния организационно-технологических систем на основе математического, информационного и алгоритмического обеспечения систем управления автоматизированными технологическими процессами и производствами.
Объект исследования - организационно-технологическая система, описанная бизнес-процессами.
Предмет исследования - средства идентификации и формализации организационно-технологических систем и алгоритмы автоматизации интеллектуальной поддержки процессов управления.
Цель работы - разработка методики вероятностного прогнозирования состояния организационно-технологической системы, обеспечивающей повышение точности и объективности исследования структуры модели системы за счет применения технологии аналитической обработки процессов (Process mining) и учета в разрезе бизнес-процессов, и снижение трудоемкости прогноза параметров системы без потери точности по сравнению с существующими методами за счет применения математического аппарата GERT-сетей.
Задачи работы:
-
Разработать подход структурной и параметрической идентификации дискретно-событийных моделей бизнес-процессов на основе учетных данных автоматизированной системы управления (АСУ) с использованием технологии аналитической обработки процессов (Process mining), включая методы извлечения данных АСУ и методы построения журналов событий.
-
Разработать методику параметрической идентификации бизнес-процессов на основе учетных данных АСУ, позволяющую оценивать ресурсную эффективность каждого из бизнес-процессов системы.
-
Разработать методику GERT-сетевого описания системы, представленной бизнес-моделями, полученными в результате аналитической обработки процессов (Process mining) для прогнозирования и анализа состояния системы, включающую: алгоритм трансляции модели бизнес-процессов в модель GERT-сети, модель узла GERT-сети, описывающего разветвление хода бизнес-процесса по логическому правилу ИЛИ (OR).
-
Разработать методику оценки числовых характеристик GERT-сети на основе эквивалентных преобразований, позволяющую усовершенствовать методы расчета GERT-сетей без использования топологического уравнения Мейсона и вычисления производных по производящей функции моментов сети.
-
Оценить прогностическую способность разработанной методики и провести экспериментальную проверку корректности разработанных методов и алгоритмов на основе данных производственного процесса деревообрабатывающего производства.
Область исследования. Теоретические основы и методы математического моделирования организационно-технологических систем и комплексов, функциональных задач и объектов управления и их алгоритмизация.
Методы исследования. Для решения задач научного исследования применены: процессный подход к управлению, методы общей теории систем и теории управления, методы математического моделирования, теории вероятностей и математической статистики, идентификации систем, теории стохастических сетей.
На защиту выносятся следующие результаты:
-
Методика параметрической идентификации бизнес-процессов на основе учетных данных АСУ.
-
Методика GERT-сетевого описания системы, представленной бизнес-моделями.
-
Методика оценки числовых характеристик GERT-сети на основе эквивалентных преобразований.
Научная новизна:
-
Впервые применен подход структурной и параметрической идентификации дискретно-событийных моделей бизнес-процессов на основе учетных данных АСУ с использованием технологии аналитической обработки процессов (Process mining), обеспечивающий повышение точности и объективности исследования структуры модели и позволяющий перейти от показателей системы к прогнозу состояния системы на основе GERT-сетей.
-
Разработана методика математического моделирования организационно-технологических систем, представленных бизнес-моделями, в виде GERT-сети, включающая алгоритм трансляции модели бизнес-процессов в модель GERT-сети, модель узла GERT-сети, описывающего разветвление хода бизнес-процесса по логическому правилу ИЛИ (OR), позволяющая снизить трудоемкость построения вероятностного прогноза параметров системы без потери точности по сравнению с существующими методами.
-
Разработана методика оценки числовых характеристик GERT-сети (математического ожидания и дисперсии) на основе эквивалентных преобразований, преимущество которой заключается в аналитическом расчете значений характеристик сети без потери точности и с меньшей трудоемкостью.
Практическая значимость:
1. Предложенные методы, математические модели и алгоритмы позволяют: повысить точность и объективность исследования структуры и значений показателей эффективности модели организационно-технологической
системы, описанной бизнес-процессами, и снизить трудоемкость прогноза параметров системы без потери точности.
-
Разработан инструмент анализа процессов на примере широко распространенной системы 1С: Предприятие 8 УПП: разработана методика извлечения данных из АСУ и построения журнала событий (event log), разработан подход к анализу бизнес-процесса производства деревянных остекленных конструкций и оценена его эффективность на основе GERT-сетей.
-
Разработан инструмент параметрической идентификации бизнес-процессов на основе учетных данных системы, позволяющий получать значения показателей ресурсной эффективности бизнес-процессов системы из проводок оперативного учета в 1С: Предприятие 8 УПП.
Достоверность полученных результатов и выводов обусловлена: корректностью использования математических моделей; согласованностью теоретических результатов с основными положениями теории вероятностей и математической статистики; сравнением значений основных результатов с известными методами математического моделирования; сравнением полученного прогноза с фактическими значениями экспериментальной выборки по прогнозируемому объекту.
Полученные результаты сравнивались с фактическими показателями деятельности организационно-технологических систем и показали достоверность и высокую прогностическую способность предложенной методики.
Личный вклад автора. Все результаты диссертации получены лично автором. Из публикаций, выполненных в соавторстве, в диссертацию включены результаты, полученные лично автором.
Апробация работы. Результаты диссертационной работы докладывались и обсуждались на 6 международных конференциях: Пятнадцатая международная конференция по эвентологической математике и смежным вопросам «XV ЭМ'2011», г. Красноярск, 2011; Одиннадцатая международная конференция по финансово-актуарной математике и эвентологии безопасности «XI ФАМЭБ'2012», г. Красноярск, 2012 (2 доклада); Восьмая международная научно-практическая конференция «Перспективы развития информационных технологий», г. Новосибирск, 2012; Шестнадцатая международная конференция по эвентологической математике и смежным вопросам «XVI ЭМ'2012», г. Красноярск, 2012 (2 доклада); Одиннадцатая международная научно-практическая конференция «Перспективы развития информационных технологий», г. Новосибирск, 2013; Двенадцатая международная конференция по финансово-актуарной математике и эвентологии безопасности «XII ФАМЭБ'2013», г. Красноярск, 2013.
Публикации. Основное содержание диссертации отражено в 14 публикациях автора, из которых 5 статей в рецензируемых научных журналах и изданиях.
Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, 4 глав, заключения, списка используемых источников из 138 наименований. Общий объем работы 146 страниц.
