Содержание к диссертации
Введение
1. Моделирование бизнес-процессов организации: описание предметной области
1.1. Понятие бизнес-процессов. Цели и задачи описания и моделирования 12
1.2. Сравнительный обзор существующих методов 16
1.3. Функциональное описание бизнес-процессов средствами IDEF0 22
2. Построение модели совокупности бизнес-процессов произвольной организации 28
2.1. Основные этапы перехода от функционального описания системы средствами IDEF0 к дискретно-событийному 28
2.2. Описание модели в терминах теории систем массового обслуживания 31
2.3. Учет в модели управляющих воздействий 48
3. Построение имитационной системы для моделирования бизнес-процессов 62
3.1. Имитационные модели и имитационные системы в исследовании бизнес-процессов 62
3.2. Структура системы и описание основных блоков 67
3.3. Описание программной реализации 78
4. Имитационное моделирование бизнес-процессов строительно-инвестиционной организации 89
4.1. Система основных бизнес-процессов инвестиционно-строительной организации. Концептуальная модель 89
4.2. Формализация и идентификация концептуальной модели 90
4.3. Применение имитационной системы для построения модели, планирования и проведения вычислительных экспериментов 126
4.4. Вопросы использования имитационной системы в процессе управления организацией 138
Заключение 141
Литература 145
Приложение 155
- Сравнительный обзор существующих методов
- Описание модели в терминах теории систем массового обслуживания
- Структура системы и описание основных блоков
- Применение имитационной системы для построения модели, планирования и проведения вычислительных экспериментов
Введение к работе
Актуальность темы
На сегодняшний день все больше организаций сталкиваются с необходимостью коренной перестройки, или реинжиниринга, бизнес-процессов для повышения конкурентоспособности в условиях глобализации экономики и, усложнения характера хозяйственной деятельности. Очевидно, что такая перестройка требует тщательно разработанной методологической основы и применения формальных методов для ее разработки с целью уменьшения негативных последствий неверных управленческих решений.
Понятие "Реинжиниринг бизнес-процессов" впервые было введено М. Хаммером в 1990 году в статье "Reengineering Work: Don't automate, obliterate" [56]. В ней отмечалось, что работы, не увеличивающие добавленную стоимость, не следует пытаться автоматизировать, от них следует избавляться. Необходим пересмотр бизнес-процессов с целью максимизации полезности для потребителя при минимизации потребления ресурсов. Аналогичную идею выдвинул в том же году и Т. Дэвенпорт [46].
В течение нескольких последующих лет число публикаций, посвященных теме реинжиниринга бизнес-процессов, быстро увеличивалось, многие консалтинговые компании разрабатывали свои методы. Однако после появления критики в его адрес в начале 1995 г. вкупе с участившимися случаями провалов проектов по реинжинирингу бизнес-процессов, общий ажиотаж в этой области несколько спал. Стало очевидным, что радикальная перестройка процессов требует определенной методологической основы и тщательного анализа, а, следовательно, и разработки адекватных моделей и инструментов, способных предсказать последствия предлагаемых изменений. В этот период стала бурно развиваться область моделирования бизнес-процессов с целью создания инструментов по выработке оптимальной стратегии реинжиниринга, что продолжается и по сей день.
Особенность современного периода заключается в изменении условий хозяйственной деятельности. Очевидно, что уже только лишь опыт и интуиция лиц, принимающих решения, не могут обеспечить принятие верных решений в постоянно изменяющихся условиях функционированиями многокритериальной среде. Некоторыми из наиболее часто встречающихся при реинжиниринге бизнес-процессов проблем являются- неспособность точно предсказать, последствия радикальных изменений, сложность структурированного и-, формализованного описания существующих бизнес-процессов, недостаток изобретательности при проектировании? и конструировании бизнесгпроцессов, величина затрат на внедрение новых процессов и неспособность понять динамичную природу бизнес-процессов.
Наиболее важным инструментом, становятся различного рода компьютерные системы поддержки принятия управленческих решений. Использование методов математического, в том' числе и имитационного; моделирования и принятие на их основе обоснованных решений по управлению организацией является конкурентным преимуществом и позволяет снизить риск неудачи при перестройке бизнес-процессов.
Обычно исследователи в этой области фокусируются на определенных сторонах бизнес-процессов, предлагая методы и модели, специфичные для* конкретной отрасли. На рынке существует и ряд универсальных. инструментальных сред, которые обладают широкими возможностями, но вместе с тем характеризуются чрезмерной сложностью, достаточно высокой ценой, а также значительными затратами на внедрение.
Перспективным направлением в этой области является дискретно-событийное моделирование бизнес-процессов, учитывающее актуальные на сегодняшний день аспекты: достаточный уровень, формализма, учет , временных факторов, синхронизации процессов, адекватность моделей для, анализа и оптимизации и пр. В. Хлупич в своих работах [59] (1998) и [60] (2005) определила общую концепцию дискретно-событийного моделирования бизнес-процессов, основные направления работы в этой
5 сфере, задачи, стоящие перед исследователем и проблемы, с которыми ему приходится сталкиваться. Основным методом исследования здесь на сегодняшний день являются сети Петри, чему посвящено уже немало работ (см., напр., [89], [31], [33], [47], [52]). Однако данный метод обладает некоторыми недостатками, основными из которых являются сложность структуры моделей реальных процессов, значительные их размеры и, как следствие, недостаточная наглядность и прозрачность. Кроме того, необходимость разработки подобной модели «с нуля» вынуждает исследователя производить весьма тщательный анализ существующей структуры процессов в свете именно этой методологии, что не всегда возможно по причине ограниченных временных ресурсов. Выходом из этой ситуации представляется использование уже существующих разработок и моделей и по возможности переход от уже имеющихся простых моделей к более сложным дискретно-событийным, что позволит сэкономить как время, так и финансовые ресурсы, выделяемые на реинжиниринг.
Исторически одним из первых и наиболее распространенных методов моделирования бизнес-процессов является функциональное описание средствами IDEF0. Однако этот метод обладает рядом существенных недостатков, делающих невозможными глубокий анализ и оптимизацию бизнес-процессов, поэтому на сегодняшний день стоит задача разработки и использования более мощных, но в то же время относительно простых в использовании инструментов, позволяющих исследовать бизнес-процессы организации.
Этот факт вызвал появление работ, направленных на разработку методов перехода от моделей IDEF0 к более совершенным моделям. Перспективным является переход от IDEF0 к моделям систем массового обслуживания, которые проще по структуре, чем сети Петри, более наглядны и, несмотря на сложность их аналитического исследования, относительно просто моделируются в имитационном режиме.
Вариант дискретно-событийной интерпретации диаграмм IDEF0, изначально для этого не предназначенных, предложен в статье С. Рубцова «Опыт использования стандарта IDEF0» [16]. Однако для построения модели в терминах теории систем массового обслуживания эта интерпретация плохо походит, поскольку делает модель слишком абстрактной и трудно формализуемой. Встретить примеры готовых разработок по преобразованию IDEFO-моделей процессов в модели СМО, либо по созданию универсальной методологии моделирования бизнес-процессов как систем массового обслуживания безотносительно предметной области, не удалось.
Все это определяет актуальность темы разработки методологии, которая позволила бы с наименьшими затратами получить адекватную модель бизнес-процессов и в то же время была бы простой в использовании и не требовала значительных инвестиций на этапе внедрения, а также инструментальных средств, позволяющих использовать эту модель в своих целях исследователями с различной квалификацией.
Объектом исследования являются бизнес-процессы, протекающие в организации в процессе ее функционирования. Предметом исследования является эффективное взаимодействие бизнес-процессов для поддержания организации в состоянии, необходимом для устойчивого ее развития, а также учет показателей качества осуществления процессов и методы воздействия на бизнес-процессы с целью их корректировки.
Цель работы и задачи исследования
Целью работы является разработка методологии построения адекватных моделей бизнес-процессов, сформулированных в терминах теории систем массового обслуживания, на основе имеющихся описаний, выполненных в соответствии с методологией IDEF0. Для достижения поставленной цели решаются следующие задачи:
Разработка методики перехода от функционального описания бизнес-процессов средствами IDEF0 к дискретно-событийной модели с использованием теории систем массового обслуживания;
Разработка методики учета в модели управляющих воздействий и показателей качества осуществления процессов;
Построение модели системы основных бизнес-процессов конкретной организации на основе предложенных методов;
Формализация и идентификация построенной модели;
Построение на основе предложенных методов системы имитационного моделирования, которая упрощает процесс моделирования и улучшает качество вырабатываемых в его процессе рекомендаций;
Проведение вычислительных экспериментов с имитационной моделью в рамках решения конкретной задачи выработки управляющих воздействий и практических рекомендаций, направленных на увеличение производительности исследуемой системы.
Теоретической и методологической основой диссертационного исследования послужили научные труды отечественных и зарубежных исследователей, посвященных вопросам теории и практики управления и реинжиниринга бизнес-процессов, а также экономико-математический аппарат, включающий имитационные модели и системы массового обслуживания.
В качестве методологической базы применялись общенаучные методы: абстракция, классификация, сопоставления, моделирование, системный подход, сравнения и прочие. Совокупность используемых методов позволила обеспечить достоверность и обоснованность выводов и практических решений.
Основным методом исследования является математическое, и, в частности, имитационное моделирование, базирующееся на использовании
8 аппарата системного анализа, математической статистики, теории систем массового обслуживания и планирования эксперимента.
На защиту выносятся:
Методика перехода от функционального описания бизнес-процессов средствами IDEF0 к дискретно-событийной модели с использованием теории систем массового обслуживания;
Методика учета в модели управляющих воздействий;
Учет в модели показателей качества осуществления процессов
Программный комплекс, представляющий собой систему имитационного моделирования для построения моделей по предложенным методам и их исследования;
Имитационная модель системы основных бизнес-процессов инвестиционно-строительной организации, разработанная на основе предлагаемых процедур.
Научная новизна
Методика перехода от функционального описания бизнес-процессов средствами IDEF0 к дискретно-событийной модели, позволяющая строить ее на основе от функционального описания бизнес-процессов безотносительно содержания последних;
Методика учета в модели управляющих воздействий, в рамках которой вводятся непрерывные показатели степени занятости устройств обслуживания, векторы их характеристик и бесконечное множество типов заявок на обслуживание, отличающихся друг от друга значениями компонент вектора характеристик, и показателей качества осуществления процессов, не связанных с рассчитываемыми традиционно статистическими показателями работы системы массового обслуживания;
9 Имитационная модель основных бизнес-процессов инвестиционно-строительной организации, построенная на основе предлагаемых методов, пригодная для выработки управленческих решений; Программный комплекс, реализующий предложенные методы в виде проблемно-ориентированной системы имитационного моделирования, автоматизирующей основные операции по построению и использованию имитационной модели.
Практическая ценность и реализация результатов работы
диссертационной работы заключается в использовании разработанной методики для построения имитационной модели бизнес-процессов инвестиционно-строительной организации и применения предложенной системы имитационного моделирования в процессе реинжиниринга бизнес-процессов ООО «РДД» для оценки структурных изменений, а также тактических управляющих воздействий и выявления направлений совершенствования процесса функционирования организации.
Апробация работы
Основные результаты и положения работы обсуждались:
на II конференции «Школа - семинар молодых ученых «Управление большими системами», (Воронеж, 2007) [18];
на V конференции «Школа - семинар молодых ученых «Управление большими системами», (Липецк, 2008);
на III Всероссийской молодежной конференции по проблемам управления (ВМКПУ2008) [20];
на III Межрегиональной научной конференции студентов, аспирантов и молодых ученых «Молодежь XXI века - будущее Российской науки» (РГУ, 2005);
на студенческой научной конференции «Неделя науки» (РГУ, 2005);
на студенческой научной конференции «Неделя науки» (РГУ, 2004);
на семинарах кафедры прикладной математики и программирования Южного Федерального университета в 2004-2008 гг.
Публикации
По материалам диссертации опубликовано 9 работ, т.ч. три - в рецензируемых журналах из списка ВАК:
І.Бурьїкин Д.В., Тихонов СВ. Формализация и программная реализация задач управления предприятиями холдинга // Научная мысль Кавказа. -Приложение. - №12 (53). - 2003. - С 66-69 (Произведена постановка и формализация задач управления бизнес-процессами предприятий холдинга); 2.Тихонов СВ. Имитационное моделирование морского грузового порта как системы массового обслуживания (тезисы) // Программа и итоги Студенческой научной конференции (XXXIII студенческая конференция "Неделя науки"). Механико-математический факультет. - Май 2005 г. З.Тихонов СВ. Имитационное моделирование морского грузового порта как системы массового обслуживания (тезисы)' // Программа и итоги III Межрегиональной научной конференции студентов, аспирантов и молодых учёных "Молодёжь XXI века - будущее Российской науки". Май, 2005. 4.Тихонов СВ. Моделирование бизнес-процессов с использованием аппарата теории систем массового обслуживания // Сборник трудов II конференции "II школа-семинар молодых ученых "Управление большими системами". - Т.2. -Воронеж: Научная книга, 2007. - С. 53-59.
5.Тихонов СВ. Методика перехода от IDEF0 к модели в терминах теории систем массового обслуживания при исследовании бизнес-процессов организации // Управление большими системами: сборник трудов. - Выпуск 21.-М.: ИЛУ РАН, 2008. - С 5-15.
б.Тихонов СВ. Методика перехода от IDEF0 к модели в терминах теории систем массового обслуживания при исследовании бизнес-процессов
организации II III Всероссийская молодежная конференция по проблемам управления (ВМКПУ'2008): Труды / Под ред. Д.А. Новикова, З.К. Авдеевой. - М.: ИЛУ РАН, 2008. - С. 70-72.
7.Угольницкий Г.А., Тихонов СВ. Модель инвестиционно-строительной организации как системы массового обслуживания // Проблемы теории и практики управления. - 2008. - №4 (Сформулирована концепция перехода к дискретно-событийной модели, предложена модель учета управляющих воздействий и показателей качества).
8. Угольницкий Г.А., Мальсагов М.Х., Пичугин Ю.А., Тихонов СВ.
Имитационное моделирование устойчивого развития образовательных
организаций // Научная мысль Кавказа. Приложение. 2003. №6. С. 165-171
(Произведена идентификация имитационной модели).
9. Русанова ЯМ., Чердынцева М.И., Тихонов СВ. Интерпретация модели
взаимодействия железнодорожного и морского транспорта через грузовой
порт как системы массового обслуживания // Труды XIV-ой конференции
«Математика. Компьютер. Образование». Январь. 2007 (Произведена
идентификация имитационной модели).
10. Тихонов СВ. Имитационное моделирование бинес-процессов в система
массового обслуживания // Сборник трудов V конференции "V школа-
семинар молодых ученых "Управление большими системами". - Т.2. -
Липецк: ЛГТУ, 2008. - С 128-135.
Структура и объем работы
Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения, изложенных на 154 страницах машинописного текста, и приложения объемом 15 страниц. Библиографический список включает 107 наименований использованной отечественной и зарубежной литературы.
I. Моделирование бизнес-процессов организации: описание
предметной области
В этой главе рассмотрены теоретические аспекты моделирования бизнес-процессов: дается их определение, рассматриваются основные методы моделирования, а также кратко описываются основные положения стандарта IDEF0.
Первый раздел посвящен рассмотрению основных определений бизнес-процессов, целей и задач их моделирования с точки зрения управления организацией. Во втором разделе рассмотрены основные методы моделирования бизнес-процессов, приведена их классификация и примеры некоторых работ в этой области. Описание стандарта функционального моделирования IDEF0 дается в третьем разделе.
Сравнительный обзор существующих методов
В работе [96] авторы разделяют методы моделирования бизнес-процессов на три типа: диаграммные модели, математические модели и т.н. языки моделирования бизнес-процессов.
Первый тип включает модели, которые иллюстрируют процессы с использованием графических диаграмм. Второй тип соответствует моделям, имеющим математическое или иное формальное основание. Наконец, третий тип (т.е. языки бизнес-процессов) содержит искусственные языки, поддерживающие моделирование бизнес-процессов и почти всегда -выполнение последних. Табл. 1.2.1 иллюстрирует классификацию и приводит список источников по каждой из ключевых технологий.
Первыми из методов, использовавшихся для моделирования бизнес-процессов, были простые графические представления (т.е. потоковые диаграммы), изначально разработанные для спецификации программного обеспечения. Эти простые диаграммы изображали бизнес-процесс, но в большинстве случаев без использования стандартных обозначений [58]. Эти технологии полезны для быстрого и неформализованного описания процессов, но им недостает семантики, необходимой для задания более сложных и стандартизированных конструкций. Стандарты, основанные на диаграммных моделях, были достаточно просты в использовании, что вызвало их широкое распространение. Однако некоторыми авторами высказывалась критика в их адрес. Основным аргументом служит то, что эти модели основаны только на графическом представлении и потому им недостает формальности [95]. В них также не представлена количественная информация, что затрудняет любой последующий анализ и разработку аналитических методов и моделей; у них нет и формальной основы для проверки логичности [95]. Фалп и Шепперд [85] отмечают, что любой анализ на основе использования этих моделей состоит целиком из изучения диаграмм и вывод во многом зависит от квалификации аналитика.
Необходимость наличия формальной семантики в бизнес-процессах привела к возникновению второго поколения формальных моделей. Формальными считаются модели, в которых основы процесса заданы строго и точно, поэтому для анализа, извлечения знаний и определения причинно-следственных связей можно использовать математические методы. Преимуществом формальных моделей является то, что они могут быть проверены математически на предмет логичности и других свойств [69]. Однако имеет место недостаток формальных методов построения и разработки процессов [61], поскольку элементы и ограничения бизнес-процессов имеют в основном качественную природу, и представить их в формальном виде, пригодном для аналитических методов, непросто. Это объясняет сложность разработки «параметрических» моделей бизнес-процессов и тот факт, что в литературе описано всего лишь несколько практических примеров.
Сеть Петри - это пример методики моделирования бизнес-процессов, совмещающей в себе визуальное представление с использованием стандартной нотации с математическим представлением, лежащим в основе.
Несмотря на описанные выше достоинства сетей Петри, неудобства их применения заключены в процессе их выполнения в вычислительной системе. В сетях Петри нет строго понятия процесса, который можно было бы выполнять на указанном процессоре. Нет также однозначной последовательности исполнения сети Петри, так как исходная теория представляет нам язык для описания параллельных процессов. Кроме того, при моделировании сложных систем модель имеет слишком большой объем и является трудно обозримой. С этим фактом тесно связан и еще один недостаток, часто отмечаемый в литературе по моделированию бизнес-процессов: сложность графической нотации для понимания бизнес-аналитиками и конечными пользователями, что затрудняет внедрение и использование модели для анализа.
Говоря о подходах, использующих только математические модели, следует заметить, что эта методика пока не является широко распространенной. Несмотря на преимущества математических моделей перед простыми графическими подходами, некоторые авторы критикуют и их. Построение формальной модели бизнес-процессов является гораздо более сложным и ресурсоемким процессом по сравнению с традиционными технологиями, где диаграммной модели вполне достаточно [61]. В [69] отмечается, что использование сложных математических нотаций может помешать использованию модели бизнес-аналитиками, поскольку «требуется много работы для создания, поддержки и сохранения логики формального бизнес-процесса». Однако, поскольку диаграммы могут привести к двусмысленности и неоднозначности в описании процесса, формальная модель доказывает, что процесс описан точно, а с использованием аналитических инструментов можно извлекать необходимую количественную информацию об изучаемом процессе. Это является главным преимуществом формальных методов моделирования бизнес-процессов.
Описание модели в терминах теории систем массового обслуживания
Для построения имитационной модели системы на основе описания ее с использованием методологии IDEFO требуется, во-первых, адекватная целям моделирования интерпретация стандарта, во-вторых, набор правил, согласно которым исходным примитивам IDEFO ставятся в соответствие основные понятия выбранного аппарата моделирования.
В этом и следующем разделах предлагается методика перехода от функционального описания системы, обеспечиваемого IDEFO, к дискретно-событийному, лежащему в основе аппарата СМО, а также описаны правила перехода от абстракций стандарта IDEFO к основным понятиям, используемым при описании системы как СМО, с целью построения адекватной имитационной модели бизнес-процессов и учета в ней системы показателей качества, что позволит решать с ее помощью широкий круг задач.
Изначально событийной интерпретации стандарт IDEFO не предусматривает, поскольку на это ориентирован стандарт IDEF3 (см. [63]). Однако, как показано, например, в [16], путем упомянутого выше сужения интерпретаций его исходных примитивов можно получить достаточно простые правила, позволяющие определять моменты начала (а иногда - и окончания работ), пользуясь только аппаратом IDEFO. Однако эти правила плохо подходят для перехода к модели в терминах СМО, делая ее слишком абстрактной и неудобной для последующей формализации.
В настоящей диссертации предлагается другая методика, позволяющая однозначно поставить в соответствие исходным примитивам IDEFO основные элементы модели СМО и тем самым легко переходить к ним от IDEFO-диаграмм безотносительно содержания последних.
Описание стандарта IDEFO было приведено в разд. 1.3. Рассмотрим здесь основные его понятия и поставим им в соответствие элементы модели в терминах СМО.
Поскольку система массового обслуживания моделирует выполнение процесса обслуживания поступающих заявок, то блоку на диаграмме IDEF0, используемому для описания функции, поставим в соответствие саму систему массового обслуживания. Таким образом, число блоков на диаграмме IDEF0 будет соответствовать числу подсистем рассматриваемой системы массового обслуживания. Обозначим множество блоков, или множество СМО, составляющих моделируемую систему;
С системой массового обслуживания тесно связаны как минимум два потока - входящий и выходящий. В свою очередь, стрелка на диаграмме IDEF0 моделирует открытый канал или канал, передающий данные или материальные объекты от источника к потребителю. Следовательно, логичным будет сопоставить стрелку IDEF0 потоку заявок (входящему либо исходящему), что позволит описать движение информации и материальных объектов в системе и изменения состояний системы, с этим связанные.
Входы (входные стрелки) рассмотрим в качестве входящих потоков заявок, поскольку они моделируют данные или материальные объекты, поступающие на вход функции и преобразуемые ею в выход. Очевидно, что IDEFO-диаграммы отображают входы как классы объектов, в то время как входами для СМО являются конкретные экземпляры этих классов (это утверждение справедливо и для некоторых других элементов модели). Обозначим Ф = {zin,i l}.=1 - множество входящих потоков требований узлов сети; zm - интервалы времени между двумя последовательными (/-1)-м и /-м событиями, имеющие функции распределения F, .
В свою очередь, выходные стрелки IDEFO-диаграммы отображают выход IDEF-блока, то есть данные или материальные объекты, произведенные функцией. Следовательно, в модели СМО они будут представлены выходными потоками заявок. Обозначим Ф" = {uik,i l}A=j - множество исходящих потоков требований узлов сети; uik - интервалы времени между двумя последовательными (Z-I)-M и /-м событиями, имеющие функции распределения Fu .
В соответствии с понятием декомпозиции, т.е. разделения исследуемой функции на функции-компоненты рассматривается иерархия заявок, соответствующая различным уровням детализации процессов на диаграммах IDEF0. В частности, контекстной диаграмме А-О ставятся в соответствие заявки нулевого уровня, дочерним диаграммам контекстной диаграммы А-0 - заявки 1-го уровня и т.д. Тогда бизнес-процесс s-ro уровня логично понимать как процесс обслуживания заявки -го уровня.
Граничным стрелкам поставим в соответствие входные/выходные потоки, являющиеся внешними по отношению к рассматриваемой подсистеме (которая представлена данной диаграммой IDEF0).
Поскольку функция, по сути, отождествляется с процессом (см., напр., [15]), то ей будет соответствовать сама СМО (точнее, одна из ее подсистем).
Диаграмма, т.е. часть модели, описывающая декомпозицию блока, в терминах СМО представляет собой несколько связанных между собой СМО, соответствующих каждому из блоков на диаграмме, т.е. сеть СМО.
Контекстная диаграмма А - О будет соответствовать самому верхнему уровню детализации модели, т.е. единственной СМО, инкапсулирующей в себе все остальные подсистемы, представляющие дочерние диаграммы IDEF0.
Связывание и развязывание, т.е. объединение значений стрелок в составное значение (разделение значений стрелки), выражаемые на диаграмме слиянием и ветвлением стрелок в терминах СМО, означает наложение потоков с образованием сложного потока (см. [11]) либо их разделение.
Структура системы и описание основных блоков
В этом разделе описывается структура предлагаемой имитационной системы, перечисляются ее функции и дается описание основных блоков. Система реализована по клиент-серверной технологии с «тонким» клиентом. Такая архитектура позволяет перенести все вычислительные операции на отдельный сервер и избежать необходимости устанавливать на рабочее место исследователя мощное и дорогостоящее оборудование. Логически предлагаемую систему можно разделить на три основных узла: клиентский терминал, серверный модуль и СУБД с базой данных (см. рис. 3.2.1). Клиентский терминал устанавливается на любую рабочую станцию и, по сути, является реализацией графического интерфейса пользователя. Через клиентский терминал пользователь системы вводит данные, осуществляет построение модели и управляет организацией вычислительных экспериментов. С помощью клиентского терминала осуществляется и вывод результатов вычислительных экспериментов. Все вычисления и операции по преобразованию данных осуществляются внутри серверного модуля, который может быть физически расположен на другом, более мощном компьютере. Рассмотрим подробней структуру системы и ее основные блоки (рис. 3.2.2). Клиентский терминал состоит из подсистемы ввода-вывода и подсистемы передачи данных. Первая отвечает за ввод данных пользователем, их отображение, преобразование и сохранение, включая в себя графический интерфейс пользователя. Все взаимодействие пользователя с имитационной системой осуществляется только через клиентский терминал. Подсистема передачи данных представляет собой прослойку между подсистемой ввода-вывода клиентского терминала и серверного модуля, отвечая непосредственно за пересылку данных по локальной сети или через Интернет.
Серверный модуль занимает центральное место в имитационной системе. Именно он отвечает за передачу информации от клиентского терминала к базе данных и обратно, за проведение вычислительных экспериментов, операции по обработке результатов и организацию их хранения. Структурно он состоит из подсистемы передачи данных, отвечающей за связь с клиентским терминалом, подсистемы ввода-вывода и вычислительной подсистемы. Подсистема ввода-вывода серверного модуля отличается по функциям от принадлежащей клиентскому терминалу и включает в себя средства взаимодействия с СУБД. Рассмотрим теперь подробнее состав основных компонентов клиентского терминала и их взаимодействие (рис. 3.2.3). Как уже говорилось, основным элементом клиентского терминала является подсистема ввода-вывода, включающая в себя графический интерфейс пользователя и средства по преобразованию и отображению данных. На начальных этапах работы с системой пользователю необходимо задать структуру моделируемой системы с помощью IDEFO-диаграмм. Их ввод может осуществляться:
С использованием встроенного графического редактора; Путем импорта данных диаграммы из Microsoft Visio; С использованием встроенного текстового редактора в формате XML; Путем загрузки из XML-файла. Встроенный графический редактор является основным средством ввода диаграмм. При вводе диаграммы информация хранится в оперативной памяти в виде специальных структур данных, и может быть по желанию пользователя экспортирована во внешний XML-файл либо импортирована из него в редактор. Также имеется возможность импорта диаграмм из Microsoft Visio. Для ввода информации в текстовом виде имеется встроенный текстовый редактор, с которым производится синхронизация в режиме реального времени. Вызов его производится из графического редактора. Для дальнейшего использования введенные диаграммы сохраняются в базе данных, откуда они могут быть прочитаны другими модулями.
Сохранение, загрузка и экспорт-импорт информации производятся с помощью специального транслятора, который в зависимости от выполняемой операции производит преобразование данных в соответствующий формат. Вызов транслятора осуществляется управляющим блоком, который обрабатывает обращения остальных модулей на преобразование данных и осуществляет их передачу с использованием одноименной подсистемы.
Применение имитационной системы для построения модели, планирования и проведения вычислительных экспериментов
В предыдущих разделах была описана структура и процесс формализации модели основных бизнес-процессов инвестиционно-строительной организации. Обзор модели показал, что исследование ее без применения специальных средств весьма затруднительно, прежде всего, вследствие значительного размера модели и сложности взаимодействия ее основных блоков. Более того, даже программная реализация ее на языках программирования высокого уровня представляет определенные трудности, что становится особо заметным при возникновении необходимости модификации модели. Именно поэтому для решения этой задачи и подобных ей был использован предложенный программный комплекс имитационного моделирования, призванный сократить временные и трудовые затраты на создание и поддержку модели.
Как уже было указано, использование имитационной системы вовсе не означает полную автоматизацию всех работ по ее построению и использованию, поскольку сама по себе модель в терминах IDEF0 несет совсем немного информации о системе, определяя ее структуру и взаимосвязи основных блоков, а при должной интерпретации стандарта - и последовательность работ. Остальную же информацию должен доопределить исследователь в процессе работы над моделью.
Итак, для ввода информации о структуре модели использовался графический редактор клиентского терминала имитационной системы. При этом данные вводились вручную, т.е. структура модели в виде диаграмм IDEF0 была «нарисована» в графическом редакторе без использования функций импорта. Причиной этому явилось то, что на момент начала работ с моделью диаграммы IDEF0 существовали в «бумажном» виде и требовали корректировки для устранения противоречивости и приведения в соответствие стандарту IDEF0. Процесс ввода данных о структуре модели оказался весьма трудоемким и занял около суток, что, впрочем, оказалось бы безусловно быстрее процесса «жесткого» программирования структуры модели на языке программирования высокого уровня, если бы оно имело место (опыт показывает, что для задания структуры модели подобных масштабов на языке C++ требуется около 5 дней).
Для облегчения восприятия вводимых данных графический редактор обладает функциями масштабирования изображения, окрашивания блоков в различные цвета для выделения отдельных подсистем и работы со слоями. При этом пользователю позволяется не заботиться о представлении данных строго в соответствии со стандартом IDEF0, это осуществляется реактором автоматически на основе введенных пользователем данных.
По окончании ввода информации о структуре системы модель представляет собой множество блоков, имеющих иерархическую структуру и соединенных стрелками, но не имеющими смыслового содержания. На следующем этапе путем вызова конструктора функций из графического редактора с использованием контекстно-зависимого меню осуществляется ввод данных о структуре и распределениях потоков, функциональных зависимостях между элементами модели, входных параметрах системы, дисциплинах обслуживания заявок и порядке обработки событий. Ввод этих данных осуществляется на основе имеющихся шаблонов и полного списка всех величин модели с возможностью добавления новых. Для предложенной модели данный этап ввода данных занял около недели рабочего времени.
По окончанию ввода в базе данных уже хранится информация о структуре модели, ее величинах, функциональных зависимостях, логике работы и порядке вычислений. Следующим этапом является постановка имитационных экспериментов. В распоряжении исследователя имеется несколько типовых планов (полный факторный план, факторный план типа 2к и 2к р с дробными репликами и различной разрешающей способностью). Для каждого из них пользователем задается множество входных переменных, начальные условия и переменные, представляющие собой отклик модели. Системой предусмотрено вычисление соответствующих выбранному плану сценарию статистических показателей и передача траекторий системы в визуализатор для отображения и анализа пользователем. Имеется также возможность построения нестандартных планов и сбора специальной статистики. В рассматриваемом примере использовались планы типа 2к и 2к р с дробными репликами и вычисленные системой главные эффекты и эффекты взаимодействия между факторами. Этот этап работы занял трое суток рабочего времени, прежде всего, за счет длительных серий имитационных прогонов, которые даже на достаточно мощном компьютере заняли до 16 часов каждый (заметим, что при проведении экспериментов клиентский терминал располагался на том же компьютере, что и серверный модуль, однако база данных располагалась на удаленной машине, связанной через Интернет).
Задачей моделирования в рамках рассматриваемого примера стала выработка рекомендаций о наилучших путях увеличения производительности моделируемой системы с точки зрения времени реализации проектов.
С технической точки зрения целью вычислительных экспериментов с построенной моделью является оценка относительного влияния входных параметров модели, прежде всего, управляемых, на ее отклик. В качестве основного показателя работы был выбран показатель «виртуального быстродействия» системы, т.е. время, прошедшее с момента поступления в систему заявки типа «Решение руководства о реализации проекта» до генерации последней исходящей заявки типа «Документы, подтверждающие факт оплаты по договору», что означает окончание реализации построенного объекта.
Поскольку число параметров модели достаточно велико (около двухсот), организация экспериментов по полному факторному плану не представляется возможной. Более того, даже применение напрямую планов типа 2к дает приблизительно 2200 «1.6-1060 точек плана, что, очевидно, не является приемлемым. Для уменьшения объема вычислений в данной работе используется группировка факторов, что позволяет рассматривать их как один синтетический фактор и изменять значения целой группы, а также планирование экспериментов по факторному плану типа 2к р с дробными репликами, что позволяет уменьшить объем вычислений в 2Р раз по сравнению с факторным планом типа 2к. Подробное описание применяемого метода дается в [10] и [40], здесь приведена основная его суть.
