Содержание к диссертации
Введение
CLASS Глава 1 Обзор предметной области 1 CLASS 7
Введение 17
1.1. Элементы общей теории систем 17
1.1.1. Общие определения 17
1.1.2. Классификация моделей систем 21
1.2. Сети Петри 24
1.2.1. Назначение 24
1.2.2. Формальное определение 25
1.3. Моделирование вычислительных процессов с помощью цепей Маркова 29
1.3.1. История появления 29
1.3.2. Определение цепи Маркова 29
1.4. Системы массового обслуживания 31
1.4.1. Основные определения 31
1.4.2. Классификация СМО 32
1.4.3. Запись СМО в формате Кендола 33
1.4.4. Свойства потока событий в СМО 33
1.4.5. Характеристики СМО 34
1.5. Существующие нотации и средства моделирования бизнес процессов 34
1.5.1. Нотации моделирования бизнес процессов 34
1.5.2. Средства моделирования бизнес процессов 46
1.6. Электронный документооборот 51
1.6.1. Понятие документооборота хозяйствующего субъекта и его организация 51
1.6.2. Учет объема документооборота 53
1.6.3. Классификация ЭСУД 53
1.6.4. Основные свойства и требования предъявляемые к ЭСУД 55
1.6.5. Сравнение электронных систем управления документооборотом 57
Выводы к главе 1 59
CLASS Глава 2. Объект исследования и методика получения экспериментальных данных 6 CLASS 2
Введение 62
2.1. Методика оценки параметров бизнес-процессов и формализации структуры модели бизнес-процессов 62
2.1.1. Цикл моделирования 62
2.1.2. Измерение показателей бизнес-процессов 67
2.1.3. Уточнение бизнес-модели 2.2. Структура исследуемой организации 72
2.3. Жизненные циклы электронных документов 74
2.4. Миграция данных из Office Media в Microsoft Exce
2.4.1. Импорт входящих документов 77
2.4.2. Импорт исходящих документов 80
2.4.3. Импорт внутренних докумех/гов 83
2.5. Частотный анализ экспериментальных данных 86
2.5.1. Обработка внутренних документов 87
2.5.2. Обработка внешних входящих документов 90
2.5.3. Обработка внешних исходящих документов 93
Выводы к Главе 2 97
Глава 3. Применение цепей Маркова к анализу моделей бизнес процессов 98
Введение 98
3.1. Формат описания бизнес-процесса 99
3.2. Описание подхода 101
3.3. Частотный анализ потока документов в организации 1 3.3.1. Исходные данные 102
3.3.2. Измеряемые параметры 103
3.3.3. Переход от исполнителей к бизнес-функциям 105
3.4. Механизм интерпретации результатов расчета для решения задач построения бизнес-модели 105
3.4.1.. Вероятностная модель на основе полученных данных 105
3.4.2. Применение цепей Маркова для идентификации структуры бизнес-модели 108
3.4.3. Идентификация числовых параметров цепи Маркова, описывающей исследуемую бизнес-систему 110
3.4.4. Определение набора функций бизнес-системы 111
3.4.5. Определение набора связей между функциями бизнес-системы 113
3.4.6. Идентификация динамики связей 115
3.4.7. Прогноз прохождения задания через бизнес-систему 116
Выводы к главе 3 ! 18
CLASS Глава 4. Результаты расчетных экспериментов 11 CLASS 9
Введение 119
4.1. Анализ состава функций бизнес-системы 119
4.2. Анализ частот передача документов по направлениям 124
4.3. Анализ вероятностей переходов между состояниями 126
4.4. Восстановление структуры связей 127
4.5. Представление полученной структуры моделей бизнес-процессов в формате IDEF0 130
4.6. Декомпозиция набора связей 134
4.7. Прогноз количества передач задания внутри бизнес-системы до получения результата 138
Выводы из Главы 4 144
Заключение 145
Библиографический список 147
- Элементы общей теории систем
- Моделирование вычислительных процессов с помощью цепей Маркова
- Методика оценки параметров бизнес-процессов и формализации структуры модели бизнес-процессов
- Анализ состава функций бизнес-системы
Введение к работе
Актуальность работы
С появлением сложной, скоординированной деятельности (в индустриальную эру), организация начала трактоваться как множество организационных регламентов (процедур), а исполнение этих регламентов -собственно как организационная деятельность.
Управление на основе процессного подхода является одним из мощных и современных методов управления организационными системами. Регламент организационной систем, разработанный на основе этого подхода, позволяет реализовать такие важные идеи, как клиент-ориентированный подход, ответственность руководства и других. Не зря управление на основе процессного подхода является основным содержанием стандартов качества семейства ISO 9000:2000.
Множество параметров наблюдения организационной системы - это фактически все множество процедурных параметров. Конкретизации множества этих параметров происходит при проведении процессного моделирования организационной деятельности. Соответственно, одним из главных инструментов разработки систем управления на основе структуры и параметров модели бизнес-процессов организации являются методики формального графического моделирования деятельности.
Современная концепция управления бизнес-процессами предполагает реорганизацию бизнес-процессов организации для более тесной координации деятельности ее функциональных частей и повышения их гибкости. Классиками подхода считаются Bancroft, 1996 [100]; Baxter , Lisbum , 1994 [102]; Cashin, 2000 [106]; Champy, 1995 [107]; Davenport, 1993 [111]; Davenport, Short, 1993 [112]; Daft, 1989 [109]; Johansson, 1993 [120]; Fischer L., 1995 [115]; Koonce, 1995 [125]; Manganelli, Klein [127], 1995; Sethi, King W., 1998 [128]; Hammer, 1990 [121]; Hammer, Champy, 1993 [122]; W.-A. Scheer, 2000 [129].
Исторические корни управления бизнес процессами простираются ещё глубже - к Тейлору и Файолю.
В результате работ, проведенных этими (а также многими другими) авторами сложилось следующее определение: бизнес-процесс - это операция, включенная в систему операций (иначе именуемую сетью бизнес-процессов), целью которой является производство и поставка услуг/товаров с использованием собственных и поставляемых ей ресурсов операциям, входящим в систему, а также другим системам.
Приведенное определение свидетельствует о том, что БП в силу свойств понятия «операция» всегда может быть описан математической моделью -целевым функционалом и множеством ограничений. А это является важнейшим условием для постановки задачи глобальной оптимизации управления ресурсами различного рода.
Модель бизнес-процессов организации может использоваться для:
рефлексии структуры деятельности предприятия,
определения системы показателей деятельности,
распределения ответственности и мотивации персонала,
регламентации деятельности,
постановки задач на автоматизацию деятельности,
анализа альтернатив при формировании планов развития предприятия. Однако для задач 2, 3, 5 и 6 необходима информация о структуре модели
и о числовом наполнение ее параметров. Выполнение операций по идентификации параметров модели «вручную» крайне трудоёмка (оценка СБ. Чернышева [98] показывает необходимость одного специалиста по регламентации на 2-3 сотрудников) и несёт существенный риск неточности. Причем вскрытие структуры бизнес-моделей ведется в настоящее время на основании слабо формализованных подходов, в которых успех в значительной мере зависит от опыта и интуиции аналитика.
Бизнес-аналитики и консультанты, использующие формальные графические модели бизнес-процессов, постоянно сталкиваются в своей работе с несколькими проблемами. В их числе:
трудоемкость первоначального сбора информации для построения формальной бизнес-модели;
значительные затраты усилий на поддержание актуальности модели в ходе её использования;
риск устаревания модели, потери актуальности.
Вместе с тем, во многих организациях активно используются средства автоматизации взаимодействия между сотрудниками (системы электронного документооборота, системы класса Workflow, АСУП), в которых все транзакции протоколируются в электронном виде.
Анализ этих данных дает возможность оценить информационные потоки между подразделениями организации, и на основании этой информации судить о структуре и функционировании бизнес-процессов организации. Однако, до настоящего момента такая задача в виде формальной постановки не ставилась.
Народно-хозяйственная проблема
Процесс разработки и уточнения модели бизнес-процессов весьма трудоемок. Так, СБ. Чернышов приводит оценку, согласно которой для создания и поддержания актуальности регламентов требуется по 1 регламентатору на 2-3 работника. Кроме того, технология описания бизнес-процессов в значительной степени субъективна, то есть результат зависит от точки зрения на описываемый процесс. Понятие View Point (точка зрения) является одним из существенных в такой классической методологии, как IDEF0. Понятно, что субъективность подхода не способствует точности получаемой модели.
Таким образом, проблема сбора объективной информации о структуре и числовых параметрах бизнес-модели реально существует.
Объект исследования
Объектом исследования в представляемой работе является деятельность организаций, шире - любых социальных систем, осуществляющих целенаправленную скоординированную деятельность.
Предмет исследования
Предметом исследования является функциональная структура объекта исследования, представленная в "-иде формальной графической модели деятельности. В качестве одного из методов исследования будет использован прикладной структурный анализ. В соответствии с принципами этого подхода деятельность представляется в виде иерархической структуры. На каждом уровне иерархии находятся фрагменты деятельности (бизнес-процессы), принадлежащие к одному уровню сложности (контексту). На каждом уровне существенным является взаимоотношение
Цель исследования
Подтвердить возможность решения задачи структурной идентификации функциональной модели организации на основе объективных данных потоков электронных документов.
Задачи исследования
Получение информации о движении электронных документов организации, однозначно описывающей для каждого документа точку отправления, точку получения, время отправления документа;
Частотный анализ извлеченной из ИС информации с получением статистических и вероятностных показателей информационных потоков
Выявление структуры (с руктурная идентификация) объекта исследования - модели деятельности организации (состава функциональных элементов и связей между ними) на основе результатов частотного анализа
Исследование временной изменчивости полученной структуры и параметров'
Основная идея диссертации
Решением проблемы субъективности и высокой трудоемкости создания бизнес-модели будет объединение методики формального бизнес-моделирования и данных информационной системы. Именно такой подход позволит обеспечить построение модели бизнес-процессов на базе объективных и измеримых показателей.
Основной гипотезой работы является предположение о том, что изучение объективной информации о движении электронных документов в организации на основе специализированных алгоритмов и программ позволяет производить построение и уточнение формальной графической модели деятельности -структурную идентификацию объекта исследования.
Методы исследования
Методы прикладного структурного анализа
Методы построения формальных моделей бизнес-систем (IDEFO, CASE-средство BPWin)
Методы проектирования автоматизированных информационных систем (АИС)
Методы статистической обработки потоков дискретных событий
Теория случайных процессов, в том числе математический аппарат цепей Маркова
Основные результаты
Разработан и реализован в виде программы для ЭВМ (свидетельство РосПатента о регистрации № 2007 61 1443 от 5 апреля 2007 г.) комплекс алгоритмов, позволяющих решать задачу извлечения статистических данных из баз электронного документооборота и однозначного сопоставления между узлами графической модели бизнес-процессов и документами с косвенной адресацией.
Разработан и реализован в виде программы для ЭВМ метод, позволяющий решать задачу структурной идентификации модели бизнес-процессов на основе статистических данных электронного документооборота в форме параметров цепи Маркова.
Разработан и реализован в виде программы для ЭВМ метод прогноза качества работы бизнес-процесса, оцениваемого в количестве тактов (выполнения элементарных функций бизнес-процесса), необходимых на выполнение внешнего задания с заданным уровнем надежности.
Научная новизна
Новым в работе является подтверждение гипотезы о возможности формального описания структуры деятельности организации на основе данных оперативного учета.
При этом используются формулы расчета параметров цепи Маркова, адаптированные и модифицированные для обработки экспериментальных данных по объекту исследования.
Значение для теории
Работа позволяет усовершенствовать методы прикладного структурного анализа, повысить объективности исследования организационных систем на основе хорошо проверенного и показавшего свою эффективность математического аппарата цепей Маркова. Вместе с тем, важным результатом работы является подтверждение возможности решения задачи структурной идентификации моделей деятельности организационных систем на основе статистических показателей объекта исследования.
Значение для практики
Реализованная автором методика позволяет производить построение модели бизнес-процессов организации на основе данных электронного документооборота. Это позволяет достичь следующих практических результатов:
Снизить неточность первичного описания организации в виде бизнес-модели
Предотвратить потерю актуальности бизнес-модели в процессе организационных изменений
Снизить трудоемкость сбора данных для оценки числовых значений параметров бизнес-модели Данная методика также позволяет выполнять прогноз состояния исследуемой системы.
Достоверность полученных результатов.
Подтверждается корректным использованием известных научных методов обоснования полученных результатов, выводов и рекомендаций.
Изучением известных достижений и теоретических положений других авторов по предмету исследования (А.Г. Калянов, СБ. Чернышов, A.-W. Scheer).
Выводы и рекомендации подтверждены достаточным объемом экспериментальных исследований, выполненных и обработанных с применением предложенных в работе методик. Для расчета 2600 оцениваемых параметров объем экспериментальной выборки составляет не менее 70 000 записей для исследуемого временного интервала, а всего - более 200 000 записей.
Дополнительно выполнялась перекрестная проверка результатов экспериментов, произведенных с использованием двух различных методик:
стандартная методика обследования организационных систем -опрос сотрудников, изучение регламентных документов
предлагаемая автором методика исследования.
Личный вклад автора
В работе использованы и развиты идеи В.А. Юрасова по выделению уровней абстракции моделей бизнес-процессов по формальным признакам.
Теоретическое обоснование метода идентификации структуры бизнес-процессов на основе вероятностных параметров системы выполнено автором совместно с научным руководителем.
Остальные результаты получены автором самостоятельно.
Рекомендации по использованию результатов диссертации
Потребителями реализованных в работе методов и средств будут:
Бизнес-аналитики (внутренние либо внешние консультанты), исследующие бизнес-процессы организации.
Руководители, принимающие решение об организационной структуре предприятия (организации) и отладке взаимодействия между подразделениями.
Менеджеры, внедряющий или сопровождающий в организации управление на основе бизнес-процессов.
В рамках учебного процесса Сибирского Государственного
Технологического Университета и Сибирского Федерального Университета результаты диссертации включены в учебные программы курсов «Реинжиниринг бизнес-процессов,,, «Корпоративные информационные системы», «Технология разработки программного обеспечения».
Апробация результатов работы
Основные положения диссертации достаточно полно опубликованы. Автор имеет 21 публикацию из них 7 публикаций по теме диссертации, в том числе 1 публикация в списке, рекомендованном ВАК для публикации результатов диссертаций.
1. Некрасова А.А. Восстановление структуры модели бизнес-
процессов организации на основании параметров цепи Маркова,
рассчитанных исходя из данных электронного документооборота.
[Текст] / М.Г. Доррер, А.А. Некрасова //Вестник Сибирского
Государственного Аэрокосмического Университета. Выпуск 5 (12).
Красноярск: СибГАУ, 2006 г. - с. 90-95.
В прочих изданиях:
2. Некрасова А.А., Доррер М.Г. Оценка параметров моделей бизнес-
систем с использованием программного обеспечения класса
workflow. [Текст] / А.А. Некрасова, М.Г. Доррер // Успехи
современного естествознания №4 2004, стр. 36-39 - 4с.
Некрасова А.А. Идентификация числовых параметров модели бизнес-процессов на основании данных электронного документооборота. [Текст] / А.А. Некрасова // IV Всесибирский конгресс женщин-математиков; Материалы конференции, Красноярск 2006 - с. 122-124 - 3 с.
Некрасова А.А, Применение систем класса Work Flow д]ія оптимизации организационного управления. [Текст] / А.А. Некрасова, М.Г. Доррер // Проблемы информатизации региона ПИР-2003 Материалы Восьмой Всероссийской НІЖ, Красноярск, 28-29 октября 2003 - 2с.
Некрасова А.А. Применение систем класса Work Flow для оптимизации организационного управления. [Текст] / А.А. Некрасова // III Всесибирский конгресс женщин-математиков, 2004 -2с.
Некрасова А.А. Применение систем класса Workflow для оптимизации управления организационными системами [Текст] / А.А. Некрасова, MX. Доррер // Студент и научно-технический прогресс. Информационные технологии. - Новосибирск: НГУ. -2004.-С. 89-90-2 с.
Свидетельство об официальной регистрации программы для ЭВМ. № 2007611443 от 05.04.2007. «Программный комплекс для расчета параметров цепей Маркова, моделирующих систему бизнес-процессов предприятия».
Материалы работы прошли апробацию на 4 научных и практических конференциях:
Проблемы информатизации региона ПИР-2003, Восьмая Всероссийская НПК, Красноярск, 28-29 октября 2003
Международная конференция «Ш Всесибирский конгресс женщин-математиков», Красноярск, 2004
Международная конференция «VI Всесибирский конгресс женщин-математиков», Красноярск, 2006
Всероссийская конференция молодых ученых «Студент и научно-технический прогресс. Информационные технологии.» Новосибирск, 2004 г.
Кроме того, результаты работы периодически (всего более 8 раз) докладывались на межкафедральном семинаре «концепции и методологии создания современных информационных систем», действующем на кафедре Системотехники СибГТУ.
Структура и объем работы
Диссертация состоит из 4 разделов, содержит основной текст на 156 страницах, 29 иллюстраций, 22 таблицы, 3 приложения на 4 страницах, список используемых источников из 134 наименований.
Краткое содержание работы.
Во введении представлена актуальность работы, ее цель, задачи,
научная новизна и практическая значимость.
В первой главе приведен обзор предметной области. Описаны наиболее
актуальные методы исследования организационных систем - математические
(математическая статистика, теория исследования операций) и методы
структурного анализа. Дан обзор систем электронного документооборота. По
результатам обзора подтверждена актуальность поставленных в работе задач.
Во второй главе приведено описание объекта исследования и процедур
получения данных. Показана организационная структура исследуемого
объекта, организация электронного документооборота. Приведены алгоритмы
извлечения данных по движению документов и расчета статистических
показателей документарных потоков.
В третьей главе выполнено теоретическое обоснование методов и алгоритмов, применяемых в работе. Показано, каким образом цепь Маркова
может моделировать организационную систему. Описаны формулы, позволяющие получать параметры цепи Маркова, соответствующей организационной системе, на основе данных частотного анализа потока электронных документов в организации. Описаны формулы, позволяющие идентифицировать структуру бизнес-модели на основании параметров цепи Маркова, соответствующей организационной системе.
В четвертой на основании численных экспериментов, выполненных по формулам и алгоритмам, изложенным в главе 2, показано, что:
1. На основе данных электронного документооборота могут быть
получены вероятностные параметры цепи Маркова, описывающей организационную систему.
Вероятностные параметры цепи Маркова, описывающей организационную систему, позволяют восстановить значимые функции и связи модели бизнес-процессов, и тем самым идентифицировать структуру модели.
Изучение временной нестационарности вероятностных параметров цепи Маркова, описывающей организационную систему, позволяет исследовать изменения в структуре бизнес-модели, поддерживая её актуальность.
Прогноз прохождения задания через бизнес-систему на основе матрицы переходных вероятностей цепи Маркова является инструментом исследования качества бизнес-систем на основе объективных и измеримых показателей.
Элементы общей теории систем
При изложении теории информационных систем мы будем использовать понятия и математический аппарат, относящиеся к общей теории систем. В общей теории систем такие понятия в силу их общности трактуются не всегда однозначно. Чтобы достичь однозначности в понимании последующего материала, определим эти понятия применительно к информационным системам (ИС).
Элемент — это минимальный неделимый объект. Элемент можно использовать только как целое, поэтому недопустимо говорить о половине или четверти элемента. Неделимость элемента — это прежде всего удобное понятие, но не физическое свойство. Оперируя понятием «элемент», исследователь оставляет за собой право перейти на другой уровень рассмотрения вопросов и говорить о том, из чего состоит элемент, а это свидетельствует о физической разложимости последнего. Таким образом, объекты называются элементами по соглашению, принимаемому с целью дать ответ на определенные вопросы, стоящие перед исследователями. Изменение вопросов может потребовать разложения элементов на составные части или объединения нескольких элементов в один.
Система — это совокупность связанных элементов, объединенных в одно целое для достижения определенной цели. Здесь под целью понимается совокупность результатов, определяемых назначением системы. Наличие цели и заставляет связывать элементы в систему. Целостность — наиболее важное свойство системы. Элемент принадлежит системе потому, что он связан с другими ее элементами, так что множество элементов, составляющих систему, невозможно разбить на два и более несвязанных подмножества. Удаление из системы элемента или совокупности элементов непременно изменяет ее свойства в направлении, отличном от цели. Искусственные (инженерные) системы описывают путем определения их функций и структур.
Функция системы — это правило получения результатов, предписанных целью (назначением) системы. Определяя функцию системы, ее поведение описывают с использованием некоторой системы понятий — отношений между переменными, векторами, множествами и т. п. Функция устанавливает, что делает система для достижения поставленной цели безотносительно к физическим средствам (элементам, связям), составляющим саму систему, и не определяет, как устроена система. Системы изучают на разных уровнях абстракции, с использованием различных подходов, каждый из который дает ответ на определенные вопросы. В связи с этим функции системы могут описываться с разной степенью детализации. Для описания функций систем используются теории множеств, алгоритмов, случайных процессов, информации и т. д. Функционировать — значит реализовать функцию, т. е. получать результаты, предписанные назначением системы.
Структура системы — это фиксированная совокупность элементов и связей между ними. В общей теории систем под структурой принято понимать только множество связей между элементами, т. е. структура понимается как картина, отображающая только конфигурацию системы безотносительно к составляющим ее элементам. Такое толкование ее понятия удобно при структурном подходе к изучению свойств различных систем — систем с параллельными, последовательными, иерархическими структурами, обратными связями и т. п. На практике в понятие «структура» включают не только множество связей, но и множество элементов, между которыми существуют связи. Этот смысл отражен в данном определении структуры. Наиболее часто структура системы изображается в форме графа: элементы системы представляются вершинами графа, а связи — дугами (ребрами) графа. Граф — это математическая форма отображения структур. Инженерной формой изображения структур систем являются схемы. Схема и граф— понятия адекватные по содержанию, но различные по форме. В схемах элементы и связи обозначаются любыми фигурами, удобными для инженерных (производственных) применений.
Организация — это способ реализации определенных функций в системах, состоящих из большого числа элементов. Обычно к одной и той же цели можно, прийти различными способами, исходя из различных принципов организации систем. Каждый принцип организации задает определенный способ построения множества систем, аналогичных по назначению, но различных, по функциям и структурам. Конкретная система представляет собой лишь пример реализации некоторого способа организации. Например, подавляющее большинство современных ЭВМ строится на основе одного принципа организации — принципа программного управления реализацией алгоритма на основе команд, имеющих операционно-адресную структуру. Таким образом, организация— понятие более высокого ранга, чем функция и структура; организация — это модель, на основе которой могут строиться многие конкретные системы.
Если речь идет о способе порождения функций, достаточных для достижения определенной цели (определенных результатов), то используется термин функциональная организация. Если же речь идет о наборе элементов и способе их соединения в структуру, обеспечивающую реализацию функций определенного класса, то используется термин структурная организация. Определяя некоторый способ функциональной организации, выявляют класс функций, присущих системам определенного назначения (безотносительно к средствам, необходимым для реализации этих функций), а, определяя способ структурной организации, выявляют правило построения структур, реализующих некоторый класс функций, т. е. отвечающих некоторому назначению.
Анализ — это процесс определения свойств, присущих системе. Типичная задача анализа состоит в следующем. Известны функции и характеристики элементов, входящих в состав системы, и определена структура системы. Необходимо определить функции или характеристики, присущие совокупности элементов в целом.
Моделирование вычислительных процессов с помощью цепей Маркова
При моделировании вычислительных систем возникает необходимость в описании свойств вычислительных процессов, порождаемых алгоритмами решения задач [20, 27,28, 38, 39,48, 51, 62, 63, 86, 88, 91, 93, 94, 113, 124, 126]. С наибольшей полнотой и точностью свойства вычислительных процессов представляются самими алгоритмами, определяющими вычислительные процессы до мельчайших нюансов. Однако интерес представляют не все детали вычислительных процессов, а только те, которые характеризуют порядок использования ресурсов системы в процессе решения задач. Следовательно, вычислительные процессы целесообразно представлять моделями, несущими в себе информацию только о важнейших свойствах этих процессов.
Моделируемый процесс может рассматриваться как некоторая динамическая система (автомат), имеющая набор разрешенных состояний, входные и выходные сигналы, а также преобразователь входных сигналов в выходные.
Одним из распространенных классов класс моделей такого типа являются цепи Маркова, названные так по имени известного русского математика АЛ. Маркова, разработавшего эту теорию в 1907 году. Большой вклад в теорию цепей Маркова внес академик А.Н. Колмогоров. Возможности теории цепей Маркова широко применяются при моделировании вычислительных систем, в физике, биологии, социологии, экономике, технике и целом ряде других наук..
Определение цепи Маркова Цепь Маркова - это модель системы, которая переходит случайным образом из одного состояния в другое.
Формальное определение. Конечная цепь Маркова (Finite Markov Chain FMC) - это набор элементов: FMC = {0,S,P,X,Xo}. Рассмотрим элементы определения 1. & - множество моментов времени. Мы будем рассматривать как множество дискретных моментов времени 0 = {ro,rlv..,/ ,...}, так и непрерывное время, 0 = R, где R - множество рациональных чисел. 2. 5 = (5,,...,5,,} - конечное множество состояний. В каждый момент времени tk система может находиться только в одном из состояний 5,.. Этот факт мы будем обозначать так: S(tk) - St, tk&, S.eS 3. )=1 ( 1 - матрица переходных вероятностей. Состояния в системе изменяются со временем случайным образом. Каждый элемент матрицы ph(tk) показывает вероятность того, что если FMC в момент tk находилось в состоянии S;, то в момент tHl она окажется в состоянии Pll{fk) = r\s{(k+l) = Si.\S{tk)=S,} Причем (и это основное свойство марковских процессов) вероятность перехода из 5(- в Sj не зависит от предыдущих состояний системы. Понятно, что переходы во все ьозможные состояния (в том числе в себя) и образуют полную группу событий, поэтому / (0=1 Для всех г = Ь-.л, , Є 0 . /= 4. X = X(tk)=[x](tk\...,xN(tk)} - вектор-строка распределения вероятностей нахождения FMC в соответствующих состояниях в момент tk, то есть X,(tk) - это вероятность того, что в момент tk система находится в состоянии S,. При этом
По теореме об умножении вероятностей и с учетом основного свойства марковского процесса получим: и где py(tk) выступают в роли условных вероятностей перехода в состояние 5, при условии, что система находите я в состоянии 5,.
Нетрудно видеть, что правая часть формулы определяет произведение вектора X(tk) на матрицу p(tk) и в векторной форме эквивалентна следующей записи динамического процесса: X(t )=X(tk)-P(tk). 5. X0 = X(tz) = \xx(h\xi(h\-xn(t($ распределение вероятностей нахождения FMC в начальный момент времени t = t0. Задание вектора X(t0) позволяет последовательно вычислять векторы X(tk), к = 1,2,.., Последовательность состояний S \s{tx\...,S{tk) называется конечной цепью Маркова. Цепь называется однородной, если р9 не зависит от времени. В этом случае Р - числовая матрица. Если вектор X(t0) задан, то для однородной цепи Маркова из рекуррентной формулы X(tk+l)=x(tk)-P(tk) следует цепочка выражений: Х(и)=х(і,)-Рч X{t2)=x(tl).P = X(t0).p\ X(tk) = X(t0).Pk, где Рк - k-я степень матрицы Р. Система массового обслуживания (СМО) - это совокупность приборов, каналов, станков, линий обслуживания, на которые в случайные или детерминированные моменты времени поступают заявки на обслуживание [11, 22,54, 87, 89, 95].
Оптимизация и оценка эффективности СМО состоит в нахождении средних суммарных затрат на обслуживание каждой заявки и нахождение средних суммарных потерь от заявок не обслуженных.
СМО состоит из определенного числа обслуживающих каналов и предназначена для выполнения заявок с разным характером распределения момента времени на обслуживание.
Моделирование СМО предполагает: 1)построение ЭММ, связывающих параметры СМО (число каналов, их производительность и т.п.) с показателями эффективности; 2)оптимизацию данных показателей с целью получения максимальной эффективности. По ряду признаков СМО делятся на: 1.СМО: с очередями; с отказами заявок (очереди); 2.СМО с очередью: в порядке очереди; в случайном порядке; обслуживание с приоритетом (абсолютным или относительным); 3. СМО с многофазным обслуживанием; 4. СМО: закрытые (замкнутые) - поток заявок генерируется самой системой; открытые - характер потока заявок не зависит от состояния СМО; 5.СМО: одноканальные; многоканальные. Запись СМО в формате Кендола Для сокращения записи и характеристик СМО принята общемировая система записи по формату Кендола. (а\ Ь\ cl):(rflel/) а -характеризует закон распределения заявок входного потока; b - характеризует закон распределения интервалов выполнения заявок на обслуживание; с - характеризует количество каналов обслуживания; d - характеризует дисциплину очереди; е - характеризует максимальное количество требований (заявок) на обслуживание (е в очереди + е в обслуживании); /- максимальный объем источника (генератора) заявок.
Методика оценки параметров бизнес-процессов и формализации структуры модели бизнес-процессов
В данной работе предлагается методика исследования организационных систем с использованием данных электронного документооборота. Её основа - цикл непрерывного улучшения Эдварда Деминга (так называемый «цикл PDCA», см., например, [106],[107], [109]), реализованный также в стандартах серии ISO 9000:2000. Основные фазы этого цикла: 1. Планирование (Plan) 2. Выполнение (Do) 3. Контроль (Check) 4. Улучшение (Act) Предлагаемая методика охватывает не весь цикл Деминга, а лишь наиболее субъективные, и при этом трудоемкие действия фазы контроля (Check).
Рисунок 3 демонстрирует реализацию цикла Деминга на основе формальных моделей деятельности. Предложенная реализация позволяет воспользоваться следующими преимуществами управления на основе формальных моделей:
Единый подход к категоризации единиц учета и планирования, таких как: Справочник номенклатуры г адов деятельности; справочник структурных подразделений - центров прибыл и и расходов; справочник подразделений (штатное расписание); номенклатура товарно-материальных ценностей; Выход на построение сбалансированной системы показателей (Balanced Score Card, BSC), отражающей существенные по современным представлениям аспекты управления бизнес-системами: Финансовые показатели; показатели удовлетворенное ш клиентов и доли рынка; показатели качества выполнения технологических и управленческих процессов; показатели инноваций, развития и обучения. Единая терминология и набор сланий в рамках организации (решается задача управления корпоративными знаниями). Как видно из рисунка 3, электронное описание модели бизнес-процессов участвует в цикле управления на всех его этапах. При этом существенно то, что на фазе выполнения (Do) сбор данных о функционировании бизнес-системы ведется в форматах, допускающих интерпретацию первичных учетных данных в привязке к артефактам бизнес-модели. На класс используемых информационных систем данное условие ограничений не накладывает, предъявляя лишь ряд легко реализуемых требований (пример таких требований приведен в работе [35]) к конфигурации системы электронного документооборота (СЭДО) или автоматизированной системы управления предприятием (АСУП). В предлагаемой методике процесс «Функционирование бизнеса», приведенный на рисунке 3 соответствует фазе выполнения (Do) в классическом цикле Деминга. Фаза выполнения (Do) реализуется в обычном режиме функционирования предприятия. Участники процесса - работники предприятия - выполняют свои повседневные обязанности, производят продукцию и услуги, обеспечивают процессы, регистрируют и учитывают факты хозяйственной деятельности. Фазе контроля (Check) соответствуют процессы «Измерение показателей бизнес-процессов» и «Уточнение бизнес-модели». При этом, как это и требуется исходя из «Принципа непрерывного улучшения» Деминга, оценке адекватности подвергаются не только значения показателей, но и, благодаря процессу «Уточнение бизнес-модели», структура бизнес-процесса. Данный подход соответствует идее Деминга о том, что «качество это способ понять, что следует делать, а что нет, и затем то, что следует сделать, сделать наилучшим образом». Фаза Act может использовать полученные на фазе Check результаты методики - структуру модели (в том числе динамику структуры) и значения её параметров. Содержание данной фазы - внесение предложений по улучшению, с этой точки зрения поденным представляется именно уточнение структуры бизнес модели. Фаза Plan позволяет предложить алан мероприятий по .переносу полученных улучшений с модели h реальную деятельность. На модели ТІО отражено процессом «Внедрение улучшений». Процесс выполняемся совместно би:шес п-;адитнками и непосредственными участниками би:їиес-процееса на оснож? уточненной формальной модели. Подробное описание предлагаемых лронесеов рассмотрим в следующих пхнктах, Все диаграммы бьшодкены в нотации AR1S Office Process і ее подробное описание приведено в работе [129]}.На рисунке 2 приведена аеуенда, расашфровьш&к ша# значение применяемых на диаграммах символов.
Анализ состава функций бизнес-системы
Как показано в Главе 3, состав функций бизнес-системы может быть определен на основе средней экспериментальной вероятности нахождения в состоянии, обозначенной нами ранее как х,э(г4).
Данные вероятности, как видно из материалов Главы 2, вычисляются на основании частоты поступления документов на вход каждой из функций. Затем они пересчитываются по формуле 3.7.
Таблица 7 представляет собой xs3(tk), рассчитанные для каждой функции верхнего уровня по месяцам одного года. Помимо решения задачи определения набора бизнес-функций системы таблица такого рода позволяет решать задачу анализа временной нестационарности данного набора. Аналогичным образом таблица 8 показывает временнук нестационарность параметров бизнес-системы на более длинном, пятилетнем интервале. 2005 год для анализа был выбран постольку, поскольку в этом году количество зарегастрированных в СЭДО электронных документов было максимальным, что позволяет с большей уверенностью делать выводы о статистических показателях системы. Вид диаграмм, приведенных на рисунках 19 и 20 позволяет говорить о голд что, несмелря на наличие некоторого набора фудк-дш, сохраняющих высокую значимость для в системы из периода в период, система все же обладает изменчивой, нестационарной во времени структурой. И, следовательно, примененной в данной работе прием уточнения состава функций под фактически имеющийся информационный поток является актуальным.
Таблицы 11 и 12 представляет собой частоты хождения документов между службами организации. Размерность этих матриц - 13 13. Строки с 0 по 11 представляют собой частоты передачи документов из і-го подразделения по у -му направлению. Направления описаны в столбцах, столбцы с 0 по 11 соответствуют передаче документов из Ї-ГО подразделения в у -е, а столбец Исходящие - частоте передачи внешнего исходящего документа из подразделения. Строка «Входящие» показывает частоту поступления внешних входящих документов в каждое из подразделений с 0 по 11. В столбце «Исходящие» этой строки помещено 0 значение, поскольку очевидно, что внешний входящих документ не может быть сразу же передан внешнему получателю в виде исходящего.
На основании таблиц 10 и 11 были рассчитаны таблицы 12 и 13, представляющие собой матрицы вероятностей переходов между состояниями. Под состояниями понимались: 0-П - выполнение задания, порожденного данным документом, в соответствующем подразделении. Входящие - поступление задания (документа) извне организации. Исходящие - передача задания вовне организации в виде исходящего документа.
На основании таблиц 13, 14, 15 и 16 по формуле (3.13) выполнялось контрастирование набора связей. Результат, представленный в таблицах 17 18, представляет собой матрицу «живости» связей бизнес-модели, а в терминах графовой модели - матрицу смежности узлов N (функций) графа модели бизнес-процессов через множество управляющих ребер Е, Соответственно, на модели бизнес процессов наличие 1 в позиции (ij) данной матрицы изображается как связь, исходящая для 1-й функции и входящая для у -й. Единицы для диагонали означают передачу документов из этого подразделения в это же.
Для строки «входящие», единица в/ -м столбце означает, что существует значимая связь между внешней средой и данной бизнес-функцией. Изображается этот факт связью от внешнего края модели ку -й функции.
Соответственно, для столбца Исходящие единица означает, что существует значимая связь между данной функцией и внешней средой. Изображается этот факт связью оту -й функции к внешнему краю модели.
![Рациональное управление системой психологической помощи на основе медицинского мониторинга и организации психопрофилактического процесса [Электронный ресурс]](/i/i/4409/168295.png "Рациональное управление системой психологической помощи на основе медицинского мониторинга и организации психопрофилактического процесса [Электронный ресурс] Склярова Татьяна Петровна")
