Моделирование в менеджменте – процесс построения исследования моделей управления организацией.

Под моделью понимают идеальный или материальный объект, приближенно воспроизводящий основные элементы и наиболее существенные связи и отношения исследуемого объекта.

Цель моделирования – получение новой, не зафиксированной в исходных данных, информации об исследуемых объектах.

Наиболее распространенные виды моделирования в менеджменте:

– экономико-математическое моделирование (рис. 1.1);

– моделирование на основе системного анализа;

– имитационное моделирование.

Экономико-математическое моделирование позволяет сформулировать проблему в виде математической задачи.

Принципиально можно выделить пять основных типов экономико-математических моделей, основанных на использовании соответствующего математического аппарата и нашедших достаточно широкое применение в теории и практике менеджмента:

– модели математического программирования;

– модели теории графов;

– балансовые модели;

– модели теории вероятностей и математической статистики;

– модели теории игр.

Рис. 1.1. Классификация экономико-математических моделей

Модели системного анализа (СА) используются для решения слабо структурированных проблем, характеризующихся существенной неопределенностью (рис. 1.2).

В соответствии с основной идеей СА, состоящей в сочетании в моделях и методах решения проблем формальных и неформальных представлений, модели СА делят на:

– формальные модели;

– эвристические, использующие обобщенный опыт и интуицию специалистов.

Рис. 1.2. Классификация моделей системного анализа

Методы имитационного моделирования применяются для:

– выбора из множества возможных вариантов построения производственной и организационных структур системы наилучшего в смысле достижения поставленных перед ней целей на основе вариантов расчетов;

– максимально близкого воспроизведения поведения систем и их звеньев на основе фактических данных;

– обоснования и выбора на основе воспроизведения существенных черт системы и целей ее развития стратегии ее деятельности;

– снижения степени неопределенности в моменты принятия решений.

Они получают наибольшее распространение в современных условиях динамично изменяющейся внешней и внутренней среды менеджмента.

Опыт применения методов имитационного моделирования в менеджменте показал: эффект от их применения существенно возрастает при их использовании в рамках специально организованной имитационной системы поддержки решений и моделирования, обеспечивающей взаимоувязку всего процесса принятия решений – от прогноза и обоснования целей до их достижения (рис. 1.3, 1.4).

Под имитационной системой поддержки решений и моделирования следует понимать информационную систему, включающую совокупность логико-лингвистических и математических моделей и методов, необходимые технические средства, программное, информационное и организационное обеспечение.

Рис. 1.3. Основные этапы процесса имитации

Под инструментом менеджмента следует понимать совокупность моделей и методов, используемых для решения задач менеджмента и их информационного, организационного и методического обеспечения.

Рис. 1.4. Схема имитационной системы поддержки

решений и моделирования

Инструментарий менеджмента чрезвычайно разнообразен. Он включает инструменты, существенно различающиеся по сложности, назначению, условиям применения и другим признакам – от систем нормативов до систем организационного управления различных классов.

К числу широко известных инструментов менеджмента относятся:

– система управления по целям (МВО – Management By Objectives);

– система и методики ПАТТЕРН (PATTERN) для решения задач целеполагания, планирования, регулирования и контроля;

– система и методики ПЕРТ (PERT) для решения задач планирования целевых комплексных программ и проектов;

– экспертизы и др.

Система управления по целям (МВО) – система управления организацией, ориентированная на конечные результаты и основанная на использовании творческого потенциала трудового коллектива, новых методов управления.

основным понятием концепции и системы управления по целям является понятие «ключевой результат». При этом выделяют ключевые результаты трех типов:

1) ключевые результаты коммерческой деятельности (оборот, покрытие издержек, переменные и постоянные расходы, рентабельность и т. п.);

2) ключевые результаты функциональной деятельности (количество и качество производимой продукции, использование производственных мощностей, сырья, материалов, энергии и т. п.);

3) ключевые результаты поддержки, содействующей достижению коммерческих и функциональных результатов (мотивация персонала, атмосфера в организации, использование рабочего времени и т. п.).

Основными процедурными элементами системы управления по целям (МВО) являются (рис. 1.5):

– процесс определения целей, включающий анализ ситуации и формирование концепции «ключевых результатов»;

– процесс ситуационного управления, содержащий подбор исполнителей, определение характера мер, действий и оценки реакции окружающей среды в соответствии со сложившейся ситуацией;

– процесс контроля за результатами, включающий динамичную оценку результатов деятельности и оперативную выработку необходимых мероприятий.

Рис. 1.5. Процесс управления в системе МВО

Методика ПАТТЕРН (PATTERN – Planning Assistanse Trough Technical Evaluation Relevance Number), предназначенная для формирования и оценки структур целей, разработана фирмой «Ханиуелл Инк» корпорации РЕНД (рис. 1.6).

Рис. 1.6. Основные элементы методики ПАТТЕРН

Экспертиза – процесс исследования, проводимого экспертами, направленный на формирование групповой оценки по неструктуризованным проблемам (рис. 1.7).

Сложность оцениваемых объектов может вызвать серьезные психологические затруднения у экспертов, поэтому вместо исходной задачи экспертам часто предлагают другой тип задачи экспертного оценивания – в более удобной для них постановке, приводящей после обработки полученной от экспертов информации к решению исходной задачи.

Рис. 1.7. Схема процесса экспертизы

Различают следующие типы задач экспертного оценивания исследуемых объектов:

– задача парных сравнений;

– задача ранжирования;

– задача классификации;

– задача численной оценки.

В процессе формирования групповой оценки используются следующие методы:

– метод «круглого стола» со свободным обменом информацией между экспертами;

– метод «мозговой атаки» с частичной регламентацией общения экспертов;

– метод Дельфи с использованием обратной связи;

– методы формирования групповой оценки в условиях изолированности экспертов друг от друга.

Для обработки экспертной информации и получения результирующей оценки используются:

– статистические методы ;

– алгебраические методы ;

– методы шкалирования .

Статистические методы основаны на предположении, что отклонение оценок экспертов от истинных происходит в силу чрезвычайных причин. Следовательно, при справедливости этого предположения можно использовать стандартные статистические методы обработки наблюдений.

Алгебраические методы основаны на введении на множестве экспертных оценок метрики (расстояния), позволяющей в качестве результирующей выбрать оценку, сумма расстояний от которой до оценки экспертов минимальна.

Когда мы говорим о создании бизнес процессов, многие имеют в виду построение блок-схем бизнес процессов. В связи с этим один из частых вопросов - какие инструменты лучше использовать? Ведь без хороших инструментов моделирование бизнес процессов становится непростой задачей.

Я подготовил для вас подборку и краткое описание инструментов по управлению и моделированию бизнес процессов.

Конечно, существует большое количество разных инструментов моделирования и управления процессами. Моей задачей было рассказать о тех, которые не требуют огромных проектов интеграции и могут быть использованы с минимальными затратами. Кстати, по этой причине я не стал рассматривать платформы ARIS, IBM и т.д.

Заголовок каждого раздела – это название инструмента и ссылка на страницу производителя. Можете сразу знакомиться с подробностями.

Инструменты управления бизнес процессами

BizAgi Suite

Если вы хотите получить не только модели и описания бизнес процессов, но и создать исполняемые приложения по ним, то это именно то, что нужно. BizAgi Suite состоит, по сути, из двух модулей - BizAgi Modeler, который используется для моделирования и описания бизнес процессов, и BizAgi Studio, который позволяет превратить модели в исполняемые приложения. Классно то, что это не требует навыков программирования, т.е. каждому по силам делать приложения.

ELMA BPM

Изюминка программы заключается в возможности интеграции с платформой 1С, что, безусловно, весьма привлекательно для российских компаний. Что это значит? Это значит, что все происходящее в 1С будет отражено в ELMA. И наоборот)

ELMA позволяет исполнять и отслеживать выполнение процессов в реальном времени. Для построения моделей используется нотация BPMN 2.0. Кстати, именно благодаря сотрудникам ELMA нотация была переведена на русский язык. За что им большое человеческое спасибо.

Очень мощно работает система документооборота в системе. Все документы имеют классификацию по типам, рассортированы по папкам, имеют правила создания и работы и т.д. Конечно, потребуется время, чтобы привести ваши документы в требуемый вид и соответствие системе, но оно того стоит. Если все сделано правильно, то вы запросто сможете отследить жизненный цикл любого документа.

Существуют дополнительные модули – Проекты, CRM и т.д. Но их не пробовал, поэтому ничего не могу сказать.

Интеграцией и обучением по работе с ELMA компания занимается самостоятельно. Судя по реализованным проектам, можно сказать, что они знают свое дело.

Функционал и особенности

• Построение моделей бизнес процессов
• Назначение ролей бизнес процессов сотрудникам
• Выполнение и отслеживание процессов в реальном времени
• Системная работа с документооборотом
• Удобная “справка”
• Отличная поддержка
• Интеграция с 1С

Стоимость

• 77 000 рублей за 10 лицензий ELMA Standart. Это минимальное количество. На мой взгляд, стоимость вполне адекватна функционалу.

Резюме

Вы твердо приняли решение заниматься управлением бизнес процессами, их автоматизацией и улучшением? Вы привязаны к 1С? Тогда ELMA – это то, что нужно.

Business Studio

Так же как и ELMA, это российская разработка. Наверное, самый раскрученный инструмент для управления бизнес процессами на отечественном рынке. Первая версия увидела свет в 2004 году. Впервые я столкнулся с этой программой в 2006. На тот момент это было самое лучшее решение.

В принципе, в программе все довольно стандартно - определяем цели компании, моделируем процессы, которые позволяют достигать целей, назначаем ответственных из дерева оргструктуры, отмечаем используемые в процессах ресурсы.

Очень примечательно, что для постановки целей используется концепция Системы сбалансированных показателей. Это одна из самых успешных методик перевода стратегии компании в осязаемый и понятный вид.

Построение бизнес процессов, как часто происходит, производится сверху вниз. Программа поддерживает несколько нотаций моделирования: IDEF, eEPC, BPMN и еще несколько других.

Присутствует возможность имитационного моделирования, проведения функционально-стоимостного анализа и автоматической генерации документов, например, должностных инструкций. Документы соответствуют требованиям законодательства, что существенно облегчает работу. Выполнение и мониторинг процессов происходит через интеграцию с другими системами, например, ELMA.

Функционал и особенности

• Моделирование процессов в разных нотациях
• Постановка целей компании по Системе сбалансированных показателей
• Интеграция со сторонними системами.
• Контроль выполнения процессов
• База знаний

Стоимость

• Ценообразование гибкое, так что для определения стоимости необходимо обратиться к консультантам компании. Т.к. я не сталкивался с покупкой данного ПО в последние пару лет, то порядок цифр мне неизвестен.

Резюме

Система мощная. Но сложная. Потребуются серьезные затраты, в первую очередь временные – для отладки и интеграции системы. Лучше всего, если у вас будет отдел или просто несколько бизнес-аналитиков, которые возьмут на себя эту работу. Работа с программой требует глубокого понимания методик и специфики программы.

Моделирование бизнес процессов

Visual Paradigm

Скажу откровенно, это лучшая программа для моделирования и описания бизнес процессов. Более удобного, функционального и гибкого инструмента для моделирования я не встречал.

Начнем с того, что VP поддерживает большое количество нотаций, блок-схем и моделей. Начиная от стандартных нотаций и заканчивая схемами баз данных, диаграмм взаимодействия и матриц.

Непосредственно моделирование выполнено очень удобно. В программе полностью отсутствуют недостатки, свойственные другим, например: наплывы элементов диаграммы друг на друга, пересечение стрелок, сбои при перетаскивании объектов, пулов и т.д. Интерфейс удобен, понятен и может настраиваться пользователем.

Все модели могут быть связаны друг с другом, так что провести моделирование всей системы бизнеса не проблема. Кроме того, возможно провести имитационное моделирование и проверку диаграмм.

VP позволяет детально управлять атрибутами элементов, что, в свою очередь, позволяет автоматически генерировать отличные описания. Т.к. программа изначально ориентирована на разработчиков информационных систем, каждому элементу можно задать условия поведения в системе, бизнес-правила и т.д. Кстати, шаблоны документов также настраиваются.

И наконец, программа позволяет выгружать полученные модели в виде программного кода. Причем в разных языках! Безусловно, данная функция имеет высокую ценность при разработке информационных систем и автоматизации бизнес процессов.

Функционал и особенности

• Моделирование бизнес процессов в разных нотациях
• Построение других моделей
• Проверка моделей
• Автоматическая генерация документов
• Создание и назначение правил поведения моделей
• Взаимосвязь моделей
• Выгрузка моделей в виде программного кода
• Версия для Mac OS X

Стоимость

• По подписке – 35$ в месяц
• Полная лицензия – 800$

Резюме

Лучшая программа для моделирования и описания бизнес процессов.

BizAgi Modeler

Это часть вышеупомянутого BizAgi Suite. Программа независима от полного комплекта и может быть поставлена отдельно.

Очень простой, лаконичный и удобный интерфейс.

Хороший рабочий инструмент для моделирования, который к тому же часто обновляется и совершенствуется. Модели, построенные в BizAgi Modeler, полностью совместимы с полной версией - Suite. Существуют определенные и свойственные только этой программе ограничения при моделировании, которых нет в нотации BPMN, но они в принципе обходятся.

Работать с моделями весьма удобно. Правда, иногда могут возникать досадные смещения элементов модели. Особенно при перетаскивании большого количества элементов. На мой взгляд, недостаточно проработана оптимизация расположения стрелок и элементов. Это приводит к тому, что иногда приходится немного повозиться для гармоничного расположения элементов.

Недостаточно проработана взаимосвязь диаграмм. Т.е. связать можно, но не напрямую. Атрибуты элементам можно назначать любые - вы сами определяете название и свойства атрибута.

Возможна проверка моделей и генерация описания по шаблону.

Несмотря на некоторые недостатки, данный инструмент заслуживает твердую пятерку и подойдет небольшим компаниям. Особенно в свете того, что инструмент полностью бесплатный.

Функционал и особенности

• Нотация BPMN
• Проверка моделей
• Автоматическая генерация документов
• Управление атрибутами элементов моделей
• Возможность добавлять свои элементы в модели
• Выгрузка модели в графическом виде
• Удобный интерфейс
• На русском языке
• Возможна совместная работа над моделями

Стоимость

• Полностью бесплатно

Резюме

Подойдет как начинающим, так и компаниям, уже занимающимся моделированием и описанием процессов. Прост в освоении. Очень рекомендую.

В апреле в Москве я провожу курс Управление бизнес процессами в организации, в котором рассматривается моделирование бизнес процессов в BizAgi Modeler. .

ARIS Express

Бесплатная и простая “рисовалка” процессов от монстра по имени ARIS. А точнее, Software AG.

В своем распоряжении имеет несколько вариантов моделей – в частности: модели бизнес процессов в нотации eEPC и BPMN, организационные модели, карты процессов и т.д. Примечательна наличием функции Smart Design, которая позволяет быстро забить необходимые данные в таблицу и программа самостоятельно создаст диаграмму. Для быстрых набросков весьма удобно.

К сожалению, Express это только графическое средство. Модели нельзя связать друг с другом, атрибуты не назначишь и тому подобное. Состав элементов диаграмм весьма ограничен, так что не получится создать модель в Express и экспортировать в ARIS BA. Кстати, ни в коем случае не используйте это ПО для работы с нотацией BPMN. Несмотря на то, что такие модели можно здесь создавать, их ограниченность задает кардинально неверное впечатление о функционале BPMN.

Однако мне известны весьма серьезные компании, которые используют этот инструмент. Причем некоторые утверждают, что он удобнее MS Visio. Это не так. Visio – мощный инструмент, который позволяет фактически создать свою среду для управления процессами. Но об этом как-нибудь в другой раз.

Функционал и особенности

• Нотации eEPC и BPMN
• Карта процессов
• Организационная структура
• Функция Smart Design
• Выгрузка модели в графическом виде
• Простой интерфейс

Стоимость

• Полностью бесплатно

Резюме

Выбирайте ARIS Express, если все вышеперечисленные ограничения вас не волнуют. Ну и если вы предпочитаете нотацию eEPC.

В конце марта в Москве пройдет моделированию бизнес процессов на базе ARIS Express. Запись открыта.

Онлайн-сервисы для моделирования бизнес процессов

Gliffy

Отличный сервис с разнообразным функционалом. Позволяет создавать не только модели в нотации BPMN, но и рабочие потоки, проектировать пользовательский интерфейс, создавать диаграммы UML, организационные диаграммы, карты сайтов и т.д.

Что очень важно, сервис позволяет проводить коллективную работу над диаграммами, притом сохраняются все версии модели. Кроме того, вы можете вставить диаграмму в виде шорткода на ваш сайт. Кстати, моя карта статей сделана именно в этом сервисе.

При моделировании процессов возможно связывать диаграммы друг с другом посредством гиперссылок, ведь одна диаграмма – это, по сути, одна страница.

Все элементы нотации BPMN уже присутствуют в сервисе. Также возможно самостоятельно изменять внешний вид элементов и добавлять свои. В бесплатной версии экспортировать диаграммы можно только в виде графических файлов.

Функционал и особенности

• Полная поддержка BPMN
• Взаимосвязи моделей через гиперссылки
• Удобное построение моделей
• Гибкая настройка внешнего вида элементов

Стоимость

• Бесплатно с небольшими ограничениями
• 4.95$ в месяц для стандартной версии и 9.95$ для бизнес-версии

Резюме

Удобный и функциональный сервис для создания диаграмм бизнес процессов и не только.

BPsimulator

Ну ооочень интересный сервис, в котором упор сделан не на модели, а на симуляцию и оценку модели.

Работает это следующим образом: моделируете процесс -> задаете свойства потоков, стоимости, длительности и занятости сотрудников -> запускаете симуляцию -> смотрите показатели процесса по результатам симуляции.

Что это дает? На самом деле многое. Симуляция позволяет с легкостью обнаруживать узкие места процесса, рассчитать стоимость ресурсов в процессе, оценить загрузку ресурсов и т.д.

Симулятор несложный, точнее, имеет определенные ограничения, но пользу из него извлечь можно. А при умении и немалую.

Управление достаточно удобное. Стрелки имеют туннели (я всегда обращаю внимание на этот момент). Полученные отчеты и модели можно сохранить на компьютер, Google Drive или One Drive.

Функционал и особенности

• Моделирование процесса
• Оценка стоимости / длительности процесса
• Симуляция
• Удобное построение моделей
• Отчеты
• Сохранение моделей в Google Drive или One Drive

Стоимость

• Бесплатно с рекламой
• 300 руб/мес без рекламы и с небольшими плюшками

Резюме

Очень советую попробовать.

Draw io

Сервис позволяет строить огромное количество диаграмм и имеет большой набор элементов. В том числе наборы для построения BPMN и eEPC диаграмм.

Возможно связывать модели через гиперссылки. Кроме того, можно к элементам присоединять файлы из облачных хранилищ данных.

Работа с моделями относительно удобна. Можно всячески настраивать внешний вид элементов. Но и это неудобно, отсутствует туннелирование стрелок, а также отталкивание объектов. Т.е. один элемент может размещаться на другом. Что приводит к тому, что необходимо тратить время на ручную расстановку элементов диаграммы.

Сервис позволяет сохранять модели в Google Drive, Dropbox, One Drive или на компьютер. Возможен экспорт моделей в форматах графических файлов, PDF, HTML, XLS.

Функционал и особенности

• Построение различных диаграмм
• Сохранение моделей в Google Drive, Dropbox или One Drive
• Отсутствует возможность коллективной работы

Стоимость

• Бесплатно

Резюме

Простая и бесплатная рисовалка. Благодаря интеграции с облачными хранилищами может быть использована в рамках группы сотрудников.

У меня все.

Введение.

1. Основные принципы моделирования систем управления.

1.1. Принципы системного подхода в моделировании систем управления.

1.2. Подходы к исследованию систем управления.

1.3. Стадии разработки моделей.

2. Общая характеристика проблемы моделирования систем управления.

2.1. Цели моделирования систем управления.

3. Классификация видов моделирования систем.

Заключение.

Список литературы.

1.1. ВВЕДЕНИЕ

В данной курсовой работе по теме “Применение моделирования при исследовании систем управления” я попытаюсь раскрыть основные методы и принципы моделирования в разрезе исследования систем управления.

Моделирование (в широком смысле) является основным методом иссле­дований во всех областях знаний и научно обоснованным методом оценок характеристик сложных систем, используемым для принятия решений в раз­личных сферах инженерной деятельности. Существующие и проектируемые системы можно эффективно исследовать с помощью математических моделей (аналитических и имитационных), реализуемых на современных ЭВМ, которые в этом случае выступают в качестве инструмента экспериментатора с моделью системы.

В настоящее время нельзя назвать область человеческой деятель­ности, в которой в той или иной степени не использовались бы методы моделирования. Особенно это относится к сфере управле­ния различными системами, где основными являются процессы принятия решений на основе получаемой информации. Остановим­ся на философских аспектах моделирования, а точнее общей теории моделирования.

Методологическая основа моделирования. Все то, на что направ­лена человеческая деятельность, называется объектом (лат. objection - предмет). Выработка методологии направлена на упо­рядочение получения и обработки информации об объектах, кото­рые существуют вне нашего сознания и взаимодействуют между собой и внешней средой.

В научных исследованиях большую роль играют гипотезы, т. е. определенные предсказания, основывающиеся на небольшом коли­честве опытных данных, наблюдений, догадок. Быстрая и полная проверка выдвигаемых гипотез может быть проведена в ходе специ­ально поставленного эксперимента. При формулировании и провер­ке правильности гипотез большое значение в качестве метода сужде­ния имеет аналогия.

Обобщенно моделирование можно определить как метод опос­редованного познания, при котором изучаемый объект-оригинал находится в некотором соответствии с другим объектом-моделью, причем модель способна в том или ином отношении замещать оригинал на некоторых стадиях познавательного процесса. Стадии познания, на которых происходит такая замена, а также формы соответствия модели и оригинала могут быть различными:

1) моделирование как познавательный процесс, содержащий пе­реработку информации, поступающей из внешней среды, о проис­ходящих в ней явлениях, в результате чего в сознании появляются образы, соответствующие объектам;

2) моделирование, заключающееся в построении некоторой си­стемы-модели (второй системы), связанной определенными соот­ношениями подобия с системой-оригиналом (первой системой), причем в этом случае отображение одной системы в другую являет­ся средством выявления зависимостей между двумя системами, отраженными в соотношениях подобия, а не результатом непосред­ственного изучения поступающей информации.

1. ОСНОВНЫЕ ПОНЯТИЯ ТЕОРИИ МОДЕЛИРОВАНИЯ СИСТЕМ

Моделирование начинается с формирования предмета исследований - сис­темы понятий, отражающей существенные для моделирования характеристи­ки объекта. Эта задача является достаточно сложной, что подтверждается различной интерпретацией в научно-технической литературе таких фундамен­тальных понятий, как система, модель, моделирование. Подобная неоднознач­ность не говорит об ошибочности одних и правильности других терминов, а отражает зависимость предмета исследований (моделирования) как от рас­сматриваемого объекта, так и от целей исследователя. Отличительной особен­ностью моделирования сложных систем является его многофункциональность и многообразие способов использования; оно становится неотъемлемой частью всего жизненного цикла системы. Объясняется это в первую очередь технологи­чностью моделей, реализованных на базе средств вычислительной техники: достаточно высокой скоростью получения результатов моделирования и их сравнительно невысокой себестоимостью.

1.1. Принципы системного подхода в моделировании систем.

В настоящее время при анализе и синтезе сложных (больших) систем получил развитие системный подход, который отличается от классического (или индуктивного) подхода. Последний рассматри­вает систему путем перехода от частного к общему и синтезирует (конструирует) систему путем слияния ее компонент, разрабатыва­емых раздельно. В отличие от этого системный подход предполага­ет последовательный переход от общего к частному, когда в основе рассмотрения лежит цель, причем исследуемый объект выделяется из окружающей среды.

Объект моделирования. Специалисты по проектированию и эксплуатации сложных систем имеют дело с системами управления различных уровней, обладающими общим свойством - стремлением достичь некоторой цели. Эту особенность учтем в следующих определениях системы. Система S - целенаправленное множество! взаимосвязанных элементов любой природы. Внешняя среда Е- множество существующих вне системы элементов любой природы, оказывающих влияние на систему или находящихся под ее воздействием. "

В зависимости от цели исследования могут рассматриваться разные соотношения между самим объектом S и внешней средой Е. Таким образом, в зависимости от уровня, на котором находится наблюдатель, объект исследования может выделяться по-разному и могут иметь место различные взаимодействия этого объекта с внешней средой.

С развитием науки и техники сам объект непрерывно усложняет­ся, и уже сейчас говорят об объекте исследования как о некоторой сложной системе, которая состоит из различных компонент, вза­имосвязанных друг с другом. Поэтому, рассматривая системный подход как основу для построения больших систем и как базу создания методики их анализа и синтеза, прежде всего необходимо определить само понятие системного подхода.

Системный подход - это элемент учения об общих законах развития природы и одно из выражений диалектического учения. Можно привести разные определения системного подхода, но на­иболее правильно то, которое позволяет оценить познавательную сущность этого подхода при таком методе исследования систем, как моделирование. Поэтому весьма важны выделение самой системы S и внешней среды Е из объективно существующей реальности и описание системы исходя из общесистемных позиций.

При системном подходе к моделированию систем необходимо прежде всего четко определить цель моделирования. Поскольку невозможно полностью смоделировать реально функционирующую систему (систему-оригинал, или первую систему), создается модель (система-модель, или вторая система) под поставленную проблему. Таким образом, применительно к вопросам моделирования цель возникает из требуемых задач моделирования, что позволяет по­дойти к выбору критерия и оценить, какие элементы войдут в со­здаваемую модель М. Поэтому необходимо иметь критерий отбора отдельных элементов в создаваемую модель.

1.2. Подходы к исследованию систем.

Важным для системного под­хода является определение структуры системы - совокупности связей между элементами системы, отражающих их взаимодейст­вие. Структура системы может изучаться извне с точки зрения состава отдельных подсистем и отношений между ними, а также изнутри, когда анализируются отдельные свойства, позволяющие системе достигать заданной цели, т. е. когда изучаются функции системы. В соответствии с этим наметился ряд подходов к ис­следованию структуры системы с ее свойствами, к которым следует прежде всего отнести структурный и функциональный.

При структурном подходе выявляются состав выделенных эле­ментов системы S и связи между ними. Совокупность элементов и связей между ними позволяет судить о структуре системы. После­дняя в зависимости от цели исследования может быть описана на разных уровнях рассмотрения. Наиболее общее описание струк­туры - это топологическое описание, позволяющее определить в самых общих понятиях составные части системы и хорошо фор­мализуемое на базе теории графов.

Менее общим является функциональное описание, когда рас­сматриваются отдельные функции, т. е. алгоритмы поведения систе­мы, и реализуется функциональный подход, оценивающий функции, которые выполняет система, причем под функцией понимается свойство, приводящее к достижению цели. Поскольку функция от­ображает свойство, а свойство отображает взаимодействие системы S с внешней средой Е, то свойства могут быть выражены в виде либо некоторых характеристик элементов S iV) и подсистем Si систе­мы, либо системы S в целом.

При наличии некоторого эталона сравнения можно ввести коли­чественные и качественные характеристики систем. Для количест­венной характеристики вводятся числа, выражающие отношения между данной характеристикой и эталоном. Качественные харак­теристики системы находятся, например, с помощью метода экс­пертных оценок.

Проявление функций системы во времени S(t), т. е. функци­онирование системы, означает переход системы из одного состояния в другое, т. е. движение в пространстве состояний Z. При эксплу­атации системы S весьма важно качество ее функционирования, определяемое показателем эффективности и являющееся значением критерия оценки эффективности. Существуют различные подходы к выбору критериев оценки эффективности. Система S может оце­ниваться либо совокупностью частных критериев, либо некоторым общим интегральным критерием.

Следует отметить, что создаваемая модель М с точки зрения системного подхода также является системой, т. е. S"=S"(M), и мо­жет рассматриваться по отношению к внешней среде Е. Наиболее просты по представлению модели, в которых сохраняется прямая аналогия явления. Применяют также модели, в которых нет прямой аналогии, а сохраняются лишь законы и общие закономерности поведения элементов системы S. Правильное понимание взаимосвя­зей как внутри самой модели М, так и взаимодействия ее с внешней средой Е в значительной степени определяется тем, на каком уровне находится наблюдатель.

Простой подход к изучению взаимосвязей между отдельными частями модели предусматривает рассмотрение их как отражение связей между отдельными подсистемами объекта. Такой классичес­кий подход может быть использован при создании достаточно простых моделей. Процесс синтеза модели М на основе классичес­кого (индуктивного) подхода представлен на рис. 1.1, а. Реальный объект, подлежащий моделированию, разбивается на отдель­ные подсистемы, т. е. выбираются исходные данные Д для моделирования и ставятся цели Ц, отображающие отдельные сто­роны процесса моделирования. По отдельной совокупности исход­ных данных Д ставится цель моделирования отдельной стороны функционирования системы, на базе этой цели формируется некото­рая компонента К будущей модели. Совокупность компонент объ­единяется в модель М.

Таким образом, разработка модели М на базе классического подхода означает суммирование отдельных компонент в единую модель, причем каждая из компонент решает свои собственные задачи и изолирована от других частей модели. Поэтому классичес­кий подход может быть использован для реализации сравнительно простых моделей, в которых возможно разделение и взаимно неза­висимое рассмотрение отдельных сторон функционирования реаль­ного объекта. Для модели сложного объекта такая разобщенность решаемых задач недопустима, так как приводит к значительным затратам ресурсов при реализации модели на базе конкретных программно-технических средств. Можно отметить две отличитель­ные стороны классического подхода: наблюдается движение от частного к общему, создаваемая модель (система) образуется путем суммирования отдельных ее компонент и не учитывается возник­новение нового системного эффекта.

С усложнением объектов моделирования возникла необхо­димость наблюдения их с более высокого уровня. В этом случае наблюдатель (разработчик) рассматривает данную систему S как некоторую подсистему какой-то метасистемы, т. е. систе­мы более высокого ранга, и вынужден перейти на позиции но­вого системного подхода, который позволит ему построить не только исследуемую систему, решающую совокупность задач, но и создавать систему, являющуюся составной частью метасисте­мы.

Системный подход получил применение в системотехнике в связи с необходимостью исследования больших реальных систем, ког­да сказалась недостаточность, а иногда ошибочность принятия каких-либо частных решений. На возникновение системного подхо­да повлияли увеличивающееся количество исходных данных при разработке, необходимость учета сложных стохастических связей в системе и воздействий внешней среды Е. Все это заставило ис­следователей изучать сложный объект не изолированно, а во вза­имодействии с внешней средой, а также в совокупности с другими системами некоторой метасистемы.

Системный подход позволяет решить проблему построения сложной системы с учетом всех факторов и возможностей, пропорци-1 овальных их значимости, на всех этапах исследования системы 5" и построения модели М". Системный подход означает, что каждая система S является интегрированным целым даже тогда, когда она состоит из отдельных разобщенных подсистем. Таким образом, в основе системного подхода лежит рассмотрение системы как интегрированного целого, причем это рассмотрение при разработке начинается с главного - формулировки цели функционирования. На основе исходных данных Д, которые известны из анализа внешней системы, тех ограничений, которые накладываются на систему сверху либо исходя из возможностей ее реализации, и на основе цели функционирования формулируются исходные требования Т к модели системы S. На базе этих требований формируются ориентировочно некоторые подсистемы П, эле­менты Э и осуществляется наиболее сложный этап синтеза - вы-< бор В составляющих системы, для чего используются специальные критерии выбора КВ.

При моделировании необходимо обеспечить максимальную эффективность модели системы, которая определяется как некоторая разность между какими-то показателями результатов, полученных в итоге эксплуатации модели, и теми затратами, которые были вложены в ее разработку и создание.

1.3. Стадии разработки моделей.

На базе системного подхода может быть предложена и некоторая последовательность разработки мо­делей, когда выделяют две основные стадии проектирования: мак­ропроектирование и микропроектирование.

На стадии макропроектирования на основе данных о ре­альной системе S и внешней среде Е строится модель внешней среды, выявляются ресурсы и ограничения для построения моде­ли системы, выбирается модель системы и критерии, позволяющие оценить адекватность модели М реальной системы S. Постро­ив модель системы и модель внешней среды, на основе критерия эффективности функционирования системы в процессе моделирования выбирают оптимальную стратегию управления, что позво­ляет реализовать возможности модели по воспроизведению отдель­ных сторон функционирования реальной системы S.

Стадия микропроектирования в значительной степени зави­сит от конкретного типа выбранной модели. В случае имитацион­ной модели необходимо обеспечить создание информационного, математического, технического и программного обеспечении систе­мы моделирования. На этой стадии можно установить основные характеристики созданной модели, оценить время работы с ней и затраты ресурсов для получения заданного качества соответствия модели процессу функционирования системы S.

Независимо от типа используемой модели М при ее построении необходимо руководствоваться рядом принципов системного под­хода: 1) пропорционально-последовательное продвижение по эта­пам и направлениям создания модели; 2) согласование информаци­онных, ресурсных, надежностных и других характеристик; 3) пра­вильное соотношение отдельных уровней иерархии в системе моде­лирования; 4) целостность отдельных обособленных стадий постро­ения модели.

Модель М должна отвечать заданной цели ее создания, поэтому отдельные части должны компоноваться взаимно, исходя из единой системной задачи. Цель может быть сформулирована качественно, тогда она будет обладать большей содержательностью и длитель­ное время может отображать объективные возможности данной системы моделирования. При количественной формулировке цели возникает целевая функция, которая точно отображает наиболее существенные факторы, влияющие на достижение цели.

Построение модели относится к числу системных задач, при решении которых синтезируют решения на базе огромного числа исходных данных, на основе предложений больших коллективов специалистов. Использование системного подхода в этих условиях позволяет не только построить модель реального объекта, но и на базе этой модели выбрать необходимое количество управляющей информации в реальной системе, оценить показатели ее функци­онирования и тем самым на базе моделирования найти наиболее эффективный вариант построения и выгодный режим функциониро­вания реальной системы S.

2. ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА ПРОБЛЕМЫ МОДЕЛИРОВАНИЯ СИСТЕМ

С развитием системных исследований, с расширением экспери­ментальных методов изучения реальных явлений все большее значе­ние приобретают абстрактные методы, появляются новые научные Дисциплины, автоматизируются элементы умственного труда. Важное значение при создании реальных систем S имеют математические методы анализа и синтеза, целый ряд открытий базируется на! чисто теоретических изысканиях. Однако было бы неправильно забывать о том, что основным критерием любой теории является практика, и даже сугубо математические, отвлеченные науки базируются в своей основе на фундаменте практических знаний.

Экспериментальные исследования систем. Одновременно с развитием теоретических методов анализа и синтеза совершенствуются и методы экспериментального изучения реальных объектов, появляются новые средства исследования. Однако эксперимент был и остается одним из основных и существенных инструментов познания. Подобие и моделирование позволяют по-новому описать реальный! процесс и упростить экспериментальное его изучение. Совершенствуется и само понятие моделирования. Если раньше моделирование! означало реальный физический эксперимент либо построение макета, имитирующего реальный процесс, то в настоящее время появились новые виды моделирования, в основе которых лежит постановка не только физических, но также и математических эксперимен­тов.

Познание реальной действительности является длительным и сложным процессом. Определение качества функционирования большой системы, выбор оптимальной структуры и алгоритмов! поведения, построение системы S в соответствии с поставленной! перед нею целью - основная проблема при проектировании современных систем, поэтому моделирование можно рассматривать как один из методов, используемых при проектировании и исследовании больших систем.

Моделирование базируется на некоторой аналогии реального и мысленного эксперимента. Аналогия - основа для объяснения изучаемого явления, однако критерием истины может служить только практика, только опыт. Хотя современные научные гипотезы могут создаться чисто теоретическим путем, но, по сути, базируются на широких практических знаниях. Для объяснения реальных; процессов выдвигаются гипотезы, для подтверждения которых ставится эксперимент либо проводятся такие теоретические рассуждения, которые логически подтверждают их правильность. В широком смысле под экспериментом можно понимать некоторую процедур организации и наблюдения каких-то явлений, которые осуществляв ют в условиях, близких к естественным, либо имитируют их. 3

Различают пассивный эксперимент, когда исследователь наблюдает протекающий процесс, и активный, когда наблюдатель вмешивается и организует протекание процесса. В последнее время распространен активный эксперимент, поскольку именно на его основе) удается выявить критические ситуации, получить наиболее интересные закономерности, обеспечить возможность повторения эксперимента в различных точках и т. д.

В основе любого вида моделирования лежит некоторая модель, имеющая соответствие, базирующееся на некотором общем качест­ве, которое характеризует реальный объект. Объективно реальный объект обладает некоторой формальной структурой, поэтому для любой модели характерно наличие некоторой структуры, соответ­ствующей формальной структуре реального объекта, либо изуча­емой стороне этого объекта.

В основе моделирования лежат информационные провесы, по­скольку само создание модели М базируется на информации о ре­альном объекте. В процессе реализации модели получается инфор­мация о данном объекте, одновременно в процессе эксперимента с моделью вводится управляющая информация, существенное ме­сто занимает обработка полученных результатов, т. е. информация лежит в основе всего процесса моделирования.

Характеристики моделей систем. В качестве объекта моделирова­ния выступают сложные организационно-технические системы, ко­торые можно отнести к классу больших систем. Более того, по своему содержанию и созданная модель М также становится систе­мой S(M) и тоже может быть отнесена к классу больших систем, для которых характерно следующее.

1. Цель функционирования, которая определяет степень целена­правленности поведения модели М. В этом случае модели могут быть разделены на одноцелевые, предназначенные для решения одной задачи, и многоцелевые, позволяющие разрешить или рас­смотреть ряд сторон функционирования реального объекта.

2. Сложность, которую, учитывая, что модель М является сово­купностью отдельных элементов и связей между ними, можно оценить по общему числу элементов в системе и связей между ними. По разнообразию элементов можно выделить ряд уровней иерар­хии, отдельные функциональные подсистемы в модели М, ряд входов и выходов и т. д., т. е. понятие сложности может быть идентифицировано по целому ряду признаков.

3. Целостность, указывающая на то, что создаваемая модель М является одной целостной системой S(M), включает в себя большое количество составных частей (элементов), находящихся в сложной взаимосвязи друг с другом.

4. Неопределенность, которая проявляется в системе: по состоянию системы, возможности достижения поставленной цели, методам. решения задач, достоверности исходной информации и т. д. Основной характеристикой неопределенности служит такая ме­ра информации, как энтропия, позволяющая в ряде случаев оценить количество управляющей информации, необходимой для достиже­ния заданного состояния системы. При моделировании основная цель - получение требуемого соответствия модели реальному объекту и в этом смысле количество управляющей информации в модели можно также оценить с помощью энтропии и найти то предельное минимальное количество, которое необходимо для получения требуемого результата с заданной достоверностью. Та­ким образом, понятие неопределенности, характеризующее боль­шую систему, применимо к модели М и является одним из ее основных признаков .

5. Поведенческая страта, которая позволяет оценить эффектив­ность достижения системой поставленной цели. В зависимости от наличия случайных воздействий можно различать детерминирован­ные и стохастические системы, по своему поведению - непрерыв­ные и дискретные и т. д. Поведенческая страта рассмотрения систе­мы ^позволяет применительно к модели М оценить эффективность построенной модели, а также точность и достоверность полученных при этом результатов. Очевидно, что поведение модели М не обя­зательно совпадает с поведением реального объекта, причем часто моделирование может быть реализовано на базе иного материаль­ного носителя.

6. Адаптивность, которая является свойством высокоорганизо­ванной системы. Благодаря адаптивности удается приспособиться к различным внешним возмущающим факторам в широком диапа­зоне изменения воздействий внешней среды. Применительно в мо­дели существенна возможность ее адаптации в широком спектре возмущающих воздействий, а также изучение поведения модели в изменяющихся условиях, близких к реальным. Надо отметить, что существенным может оказаться вопрос устойчивости модели к раз­личным возмущающим воздействиям. Поскольку модель М - сложная система, весьма важны вопросы, связанные с ее сущест­вованием, т. е. вопросы живучести, надежности и т. д..

7. Организационная структура системы моделирования, кото­рая во многом зависит от сложности модели и степени совершенст­ва средств моделирования. Одним из последних достижений в об­ласти моделирования можно считать возможность использования имитационных моделей для проведения машинных экспериментов. Необходимы оптимальная организационная структура комплекса технических средств, информационного, математического и про­граммного обеспечении системы моделирования S"(M), оптималь­ная организация процесса моделирования, поскольку следует об­ращать особое внимание на время моделирования и точность полу­чаемых результатов.

8. Управляемость модели, вытекающая из необходимости обес­печивать управление со стороны экспериментаторов для получения возможности рассмотрения протекания процесса в различных усло­виях, имитирующих реальные. В этом смысле наличие многих управляемых параметров и переменных модели в реализованной системе моделирования дает возможность поставить широкий экс­перимент и получить обширный спектр результатов.

9. Возможность развития модели, которая исходя из современ­ного уровня науки и техники позволяет создавать мощные системы моделирования S(M) исследования многих сторон функциони­рования реального объекта. Однако нельзя при создании системы моделирования ограничиваться только задачами сегодняшнего дня. Необходимо предусматривать возможность развития системы мо­делирования как по горизонтали в смысле расширения спектра изучаемых функций, так и по вертикали в смысле расширения числа подсистем, т. е. созданная система моделирования должна позво­лять применять новые современные методы и средства. Естествен­но, что интеллектуальная система моделирования может функци­онировать только совместно с коллективом людей, поэтому к ней предъявляют эргономические требования.

2.1. Цели моделирования систем управления.

Одним из наиболее важных аспек­тов построения систем моделирования является проблема цели. Любую модель строят в зависимости от цели, которую ставит перед ней исследователь, поэтому одна из основных проблем при моделировании - это проблема целевого назначения. Подобие процесса, протекающего в модели М, реальному процессу является не целью, а условием правильного функционирования модели, и по­этому в качестве цели должна быть поставлена задача изучения какой-либо стороны функционирования объекта.

Для упрощения модели М цели делят на подцели и создают более эффективные виды моделей в зависимости от полученных подцелей моделирования. Можно указать целый ряд примеров це­лей моделирования в области сложных систем. Например, для предприятием весьма существенно изучение процессов оператив­ного управления производством, оперативно-календарного плани­рования, перспективного планирования и здесь также могут быть успешно использованы методы моделирования.

Если цель моделирования ясна, то возникает следующая пробле­ма, а именно проблема построения модели М. Построение модели оказывается возможным, если имеется информация или выдвинуты гипотезы относительно структуры, алгоритмов и параметров ис­следуемого объекта. На основании их изучения осуществляется идентификация объекта. В настоящее время широко применяют различные способы оценки параметров: по методу наименьших квадратов, по методу максимального правдоподобия, байесовские, марковские оценки.

Если модель М построена, то следующей проблемой можно считать проблему работы с ней, т. е. реализацию модели, основные задачи которой - минимизация времени получения конечных peзультатов и обеспечение их достоверности.

Для правильно построенной модели М характерным является то, что она выявляет лишь те закономерности, которые нужны исследователю, и не рассматривает свойства системы S, не существенные для данного исследования. Следует отметить, что оригинал и модель должны быть одновременно сходны по одним признакам и различны по другим, что позволяет выделить наиболее важные изучаемые свойства. В этом смысле модель выступает как некоторый “заместитель” оригинала, обеспечивающий фиксацию и изучение лишь некоторых свойств реального объекта.

В одних случаях наиболее сложной оказывается идентификация в других - проблема построения формальной структуры объекта. Возможны трудности и при реализации модели, особенно в случай имитационного моделирования больших систем. При этом следует подчеркнуть роль исследователя в процессе моделирования. Постановка задачи, построение содержательной модели реального объекта во многом представляют собой творческий процесс и базируются на эвристике. И в этом смысле нет формальных путей выбора оптимального вида модели. Часто отсутствуют формальные методы, позволяющие достаточно точно описать реальный процесс. Поэтому выбор той или иной аналогии, выбор того или иного математического аппарата моделирования полностью основывается на имеющемся опыте исследователя и ошибка исследовав теля может привести к ошибочным результатам моделирований.

Средства вычислительной техники, которые в настоящее время широко используются либо для вычислений при аналитическом моделировании, либо для реализации имитационной модели системы, могут лишь помочь с точки зрения эффективности реализации сложной модели, но не позволяют подтвердить правильность тон или иной модели. Только на основе обработанных данных, опыта исследователя можно с достоверностью оценить адекватность модели по отношению к реальному процессу.

Если в ходе моделирования существенное место занимает реаль­ный физический эксперимент, то здесь весьма важна и надежность используемых инструментальных средств, поскольку сбои и отказы программно-технических средств могут приводить к искаженным значениям выходных данных, отображающих протекание процесса. И в этом смысле при проведении физических экспериментов необ­ходимы специальная аппаратура, специально разработанное мате­матическое и информационное обеспечение, которые позволяют реализовать диагностику средств моделирования, чтобы отсеять те ошибки в выходной информации, которые вызваны неисправностя­ми функционирующей аппаратуры. В ходе машинного эксперимен­та могут иметь место и ошибочные действия человека-оператора. В этих условиях серьезные задачи стоят в области эргономического обеспечения процесса моделирования.

3. КЛАССИФИКАЦИЯ ВИДОВ МОДЕЛИРОВАНИЯ СИСТЕМ.

В основе моделирования лежит теория подобия, которая утвер­ждает, что абсолютное подобие может иметь место лишь при замене одного объекта другим точно таким же. При моделирова­нии абсолютное подобие не имеет места и стремятся к тому, чтобы модель достаточно хорошо отображала исследуемую сторону функ­ционирования объекта.

Классификационные признаки. В качестве одного из первых при­знаков классификации видов моделирования можно выбрать сте­пень полноты модели и разделить модели в соответствии с этим признаком на полные, неполные и приближенные. В основе полного моделирования лежит полное подобие, которое проявляется как во времени, так и в пространстве. Для неполного моделирования характерно неполное подобие модели изучаемому объекту. В основе приближенного моделирования лежит приближенное подобие, при котором некоторые стороны функционирования реального объекта не моделируются совсем.

В зависимости от характера изучаемых процессов в системе S все виды моделирования могут быть разделены на детерми­нированные и стохастические, статические и динамические, диск­ретные, непрерывные и дискретно-непрерывные. Детерминирован­ное моделирование отображает детерминированные процессы, т. е. процессы, в которых предполагается отсутствие всяких случайных воздействий; стохастическое моделирование отображает вероят­ностные процессы и события. В этом случае анализируется ряд реализаций случайного процесса и оцениваются средние характе­ристики, т. е. набор однородных реализаций. Статическое моде­лирование служит для описания поведения объекта в какой-либо момент времени, а динамическое моделирование отражает поведение объекта во времени. Дискретное моделирование служит для описания процессов, которые предполагаются дискретными, соответственно непрерывное моделирование позволяет отразить непрерывные процессы в системах, а дискретно-непрерывное моделировании используется для случаев, когда хотят выделить наличие как дискретных, так и непрерывных процессов.

В зависимости от формы представления объекта (системы J можно выделить мысленное и реальное моделирование.

Мысленное моделирование часто является единственным способом моделирования объектов, которые либо практически нереализуемы в заданном интервале времени, либо существуют вне условий, возможных для их физического создания. Например, на базе мысленного моделирования могут быть проанализированы многие ситуации микромира, которые не поддаются физическому эксперименту. Мысленное моделирование может быть реализовано в вид наглядного, символического и математического.

Аналоговое моделирование основывается на применении анало­гий различных уровней. Наивысшим уровнем является полная ана­логия, имеющая место только для достаточно простых объектов. С усложнением объекта используют аналогии последующих уров­ней, когда аналоговая модель отображает несколько либо только одну сторону функционирования объекта.

Существенное место при мысленном наглядном моделировании занимает макетирование. Мысленный макет может применяться в случаях, когда протекающие в реальном объекте процессы не поддаются физическому моделированию, либо может предшество­вать проведению других видов моделирования. В основе постро­ения мысленных макетов также лежат аналогии, однако обычно базирующиеся на причинно-следственных связях между явлениями и процессами в объекте. Если ввести условное обозначение отдель­ных понятий, т. е. знаки, а также определенные операции между этими знаками, то можно реализовать знаковое моделирование и с помощью знаков отображать набор понятий - составлять от­дельные цепочки из слов и предложений. Используя операции объ­единения, пересечения и дополнения теории множеств, можно в от­дельных символах дать описание какого-то реального объекта.

В основе языкового моделирования лежит некоторый тезаурус. Последний образуется из набора входящих понятий, причем этот набор должен быть фиксированным. Следует отметить, что между тезаурусом и обычным словарем имеются принципиальные раз­личия. Тезаурус - словарь, который очищен от неоднозначности, т. е. в нем каждому слову может соответствовать лишь единствен­ное понятие, хотя в обычном словаре одному слову могут соответ­ствовать несколько понятий.

Символическое моделирование представляет собой искусственный процесс создания логического объекта, который замещает реальный и выражает основные свойства его отношений с помощью опреде­ленной системы знаков или символов.

Математическое моделирование. Для исследования характерис­тик процесса функционирования любой системы S математичес­кими методами, включая и машинные, должна быть проведена формализация этого процесса, т. е. построена математическая мо­дель.

Под математическим моделированием будем понимать процесс установления соответствия данному реальному объекту некоторого математического объекта, называемого математической моделью, и исследование этой модели, позволяющее получать характеристи­ки рассматриваемого реального объекта. Вид математической мо­дели зависит как от природы реального объекта, так и задач ис­следования объекта и требуемой достоверности и точности решения этой задачи. Любая математическая модель, как и всякая другая,

Рис 1. Классификация видов моделирования систем.

описывает реальный объект лишь с некоторой степенью приближе­ния к действительности. Математическое моделирование для исследования характеристик процесса функционирования систем можно разделить на аналитическое, имитационное и комбинирован­ное.

Для аналитического моделирования характерно то, что процессы функционирования элементов системы записываются в виде неко­торых функциональных соотношений (алгебраических, интегродиф-ференциальных, конечно-разностных и т. п.) или логических усло­вий. Аналитическая модель может быть исследована следующими методами: а) аналитическим, когда стремятся получить в общем виде явные зависимости для искомых характеристик; б) численным, когда, не умея решать уравнений в общем виде, стремятся получить числовые результаты при конкретных начальных данных; в) качест­венным, когда, не имея решения в явном виде, можно найти неко­торые свойства решения (например, оценить устойчивость реше­ния).

В отдельных случаях исследования системы могут удовлетво­рить и те выводы, которые можно сделать при использовании качественного метода анализа математической модели. Такие каче­ственные методы широко используются, например, в теории авто­матического управления для оценки эффективности различных ва­риантов систем управления.

Заключение.

В заключении данной курсовой работы хочу сделать несколько выводов из вышеизложенного материала о моделировании в исследовании систем управления. Итак определим гносеологическую природу моделирования.

Определяя гносеологическую роль теории моделирования, т.е. ее значение в процессе познания, необходимо прежде всего отвлечь­ся от имеющегося в науке и технике многообразия моделей и выде­лить то общее, что присуще моделям различных по своей природе объектов реального мира. Это общее заключается в наличии неко­торой структуры (статической или динамической, материальной или мысленной), которая подобна структуре данного объекта. В процессе изучения модель выступает в роли относительного самостоятельного квазиобъекта, позволяющего получить при ис­следовании некоторые знания о самом объекте.

В современной России управление и ее исследование идет по пути усложнения. Применяя методы моделирования такие, как аналогия, можно добиться впечатляющих результатов в хозяйственной деятельности предприятия. Аналогией называют суждение о каком-либо частном сходстве двух объектов, причем такое сходство может быть существенным и несущественным. Необходимо отметить, что понятия существен­ности и несущественности сходства или различия объектов условны и относительны. Существенность сходства (различия) зависит от уровня абстрагирования и в общем случае определяется конечной целью проводимого исследования. Современная научная гипотеза создается, как правило, по аналогии с проверенными на практике научными положениями.

В заключении вышесказанному можно подвести итог, что моделирование это основной путь в системе исследования систем управления и имеет чрезвычайную важность для менеджера любого уровня.

Список литературы.

1. Игнатьева А. В., Максимцов М. М. ИССЛЕДОВАНИЕ СИСТЕМ УПРАВЛЕНИЯ, Москва, 2000

2. Патерсон Дж. Теория сетей Петри и моделирование систем. - М.: Мир, 1984.

3. Приикер А. Введение в имитационное моделирование и язык СЛАМП. - М.: Мир, 1987.

4.Советов Б. Я.. Яковлев С. А. Моделирование систем. - М.: Высшая школа, 1985.

5. Советов Б. Я., Яковлев С. А. Моделирование систем (2-е изд.). - М.: Высшая школа, 1998.

6.Советов Б. Я.. Яковлев С. А. Моделирование систем: Курсовое проек­тирование. - М.: Высшая школа, 1988.

7. Короткое Э.М. Исследование систем управления. - М.: “ДеКА”, 2000.

Репетиторство

Нужна помощь по изучению какой-либы темы?

Наши специалисты проконсультируют или окажут репетиторские услуги по интересующей вас тематике.
Отправь заявку с указанием темы прямо сейчас, чтобы узнать о возможности получения консультации.

Эти методы называют также методами исследования операций; они базируются на использовании математических моделей для решения наиболее часто встречающихся управленческих задач.

Разработка и оптимизация решения конкретной проблемы методами моделирования - довольно сложная процедура, которая может быть представлена последовательностью основных этапов:

• постановка задачи;
• определение критерия эффективности анализируемой операции;
• количественное измерение факторов, влияющих на исследуемую операцию;
• построение математической модели изучаемого объекта (операции);
• количественное решение модели и нахождение оптимального решения;
• проверка адекватности модели и найденного решения анализируемой ситуации;
• корректировка и обновление модели.

Количество всевозможных конкретных моделей почти так же велико, как и число проблем, для решения которых они разработаны. Подробное их рассмотрение выходит за рамки настоящего учебника и является предметом специальной учебной дисциплины, поэтому назовем лишь наиболее распространенные типы моделей.

1. Модели теории игр. Большинство хозяйственных операций можно рассматривать как действия, совершаемые в условиях противодействия. К противодействиям следует относить такие, например, факторы, как авария, пожар, кража, забастовка, нарушение договорных обязательств и т.п. Однако наиболее массовый случай противодействия - конкуренция. Поэтому одним из важнейших условий, от которого зависит успех организации, является конкурентоспособность. Очевидно, что возможность прогнозировать действия конкурентов - существенное преимущество для любой коммерческой организации. Принимая решение, следует выбирать альтернативу, позволяющую уменьшить степень противодействия, что в свою очередь снизит степень риска. Такую возможность предоставляет менеджеру теория игр, математические модели которой побуждают анализировать возможные альтернативы своих действий с учетом возможных ответных действий конкурентов.

Первоначально разработанные для военно-стратегических целей, модели теории игр применяются и в бизнесе для прогнозирования реакции конкурентов на принимаемые решения, например на изменение цен, выпуск новых видов товаров и услуг, выход на новые сегменты рынка и т.п.

Так, принимая решение об изменении уровня цен на свои товары, руководство фирмы должно прогнозировать реакцию и возможные ответные действия основных конкурентов. И если с помощью модели теории игр будет установлено, что, например, при повышении цены конкуренты не сделают того же, организация, чтобы не попасть в невыгодное положение, должна отказаться от этой альтернативы и поискать другое решение проблемы.

Следует, однако, отметить, что используются эти модели довольно редко, так как слишком упрощены по сравнению с реальными экономическими ситуациями, настолько изменчивыми, что полученные прогнозы бывают не слишком достоверны.

• 2. Модели теории очередей, или оптимального обслуживания, используются для нахождения оптимального числа каналов обслуживания при определенном уровне потребности в них. К ситуациям, в которых такие модели могут быть полезны, относится, например, необходимость определить количество: телефонных линий, необходимых для ответов на звонки клиентов; троллейбусов на маршруте, необходимых, чтобы на остановках не скапливались большие очереди; операционистов в банке, чтобы клиенты не ждали, пока ими смогут заняться, и т.п. Проблема здесь заключается в том, что дополнительные каналы обслуживания (больше телефонных линий, троллейбусов или банковских служащих) требуют дополнительных ресурсов, а их загрузка неравномерна (избыточная пропускная способность в одни периоды времени и появление очередей в другие). Следовательно, нужно найти такое решение, которое позволяет сбалансировать дополнительные расходы на расширение каналов обслуживания и потери от их недостатка. Модели теории очередей как раз и служат инструментом нахождения такого оптимального решения.
• 3. Модели управления запасами. Любая организация должна поддерживать некоторый уровень запасов своих ресурсов, чтобы избежать простоев или перерывов в технологических процессах и сбыте товаров или услуг. Для производственной фирмы необходимы определенные запасы материалов, комплектующих изделий, готовой продукции, для банка - денежной наличности, для больницы - лекарств, инструментов и т.д. Поддержание высокого уровня запасов повышает надежность функционирования организации и избавляет от потерь, связанных с их нехваткой. С другой стороны, создание запасов требует дополнительных издержек на хранение, складирование, транспортировку, страхование и т.п. Кроме того, избыточные запасы связывают оборотные средства и препятствуют прибыльному инвестированию капитала, например, в ценные бумаги или банковские депозиты.

Модели управления запасами позволяют найти оптимальное решение, т.е. такой уровень запаса, который минимизирует издержки на его создание и поддержание при заданном уровне непрерывности производственных процессов.

4 . Модели линейного программирования применяют для нахождения оптимального решения в ситуации распределения дефицитных ресурсов при наличии конкурирующих потребностей. Например, с помощью модели линейного программирования управляющий производством может определить оптимальную производственную программу, т.е. рассчитать, какое количество изделий каждого наименования следует производить для получения наибольшей прибыли при известных объемах материалов и деталей, фонде времени работы оборудования и рентабельности каждого типа изделия.

Большая часть разработанных для практического применения оптимизационных моделей сводится к задачам линейного программирования. Однако с учетом характера анализируемых операций и сложившихся форм зависимости факторов могут применяться и модели других типов: при нелинейных формах зависимости результата операции от основных факторов - модели нелинейного программирования; при необходимости включения в анализ фактора времени - модели динамического программирования; при вероятностном влиянии факторов на результат операции - модели математической статистики (корреляционно-регрессионный анализ).

Распространенные роли в управлении бизнес-процессами:

• процессный аналитик;
• процессный инженер;
• процессный архитектор;
• менеджер процесса;
• владелец процесса;
• консультант по процессам;
• бизнес аналитик;
• системный аналитик;
• менеджер или директор программ повышения эффективности;
• менеджер или директор по процессным инновациям.

Управление бизнес процессами (Business Process Management, BPM) – это концепция управления, увязывающая стратегию и цели организации с ожиданиями и потребностями клиентов путем соответствующей организации сквозных процессов. BPM сводит воедино стратегию, цели, культуру и организационную структуру, роли, политики, нормативы, методологии и программные средства для: а) анализа, проектирования, внедрения, управления и непрерывного улучшения сквозных процессов и б) регулирования отношений в области процессного управления.

Видео по бизнес-процессам:

Рисунок «Три взгляда на BPM»

Усовершенствование бизнес процессов (BPI) – это разовая инициатива или проект, направленный на более полное соответствие стратегии организации и ожиданий клиентов. BPI включает в себя выбор, анализ, проектирование и внедрение усовершенствованного процесса.

Управление процессами предприятия (EPM) – это применение принципов, методов и процессов BPM в конкретной организации. EPM: а) обеспечивает соответствие портфеля и архитектуры сквозных процессов стратегии и ресурсам организации и б) предоставляет модель регулирования для оценки и управления BPM инициативами.

Непрерывная оптимизация – это долгосрочный подход к повышению результативности и производительности конкретных процессов на основе непрерывно функционирующей системы управления с обратной связью.

Управление бизнес процессами

Что такое управление бизнес процессами (BPM)?

BPM – это управленческая дисциплина, в которой предполагается, что наилучший путь к достижению целей организации – это целенаправленное управление ее бизнес процессами. BPM рассматривает процессы как активы. В ней принимается, что цели организации могут быть достигнуты через описание, проектирование, контроль бизнес процессов и стремление к их непрерывному совершенствованию.

Чтобы быть способной эффективно управлять бизнес процессами (то есть чтобы развить BPM как способность), организация должна располагать процессами, людьми и технологиями:

1. Бизнес процессы, поддерживающие управление бизнес процессами. Например, у организации должны быть процессы, которые обеспечивают:
   • описание и проектирование бизнес процессов;
   • разработку и внедрение бизнес процессов;
   • мониторинг и контроль исполнения бизнес процессов;
   • непрерывное и постоянное улучшение бизнес процессов, несмотря на и в ответ на внутренние и внешние изменения.
2. Определенные роли (люди), вовлеченные в управление бизнес процессами. Таковые включают (не ограничиваясь ими) следующие:
   • архитектор процессов, который отвечает за описание и проектирование бизнес процессов;
   • процессный аналитик, который отвечает за построение, внедрение, мониторинг и оптимизацию бизнес процессов;
   • владелец процесса, который отвечает за исполнение бизнес процесса от начала до конца, в соответствии с определенными целевыми показателями эффективности и в конечном итоге за создание ценности для потребителя.
3. Внедрение специализированных информационных технологий управления бизнес процессами, обеспечивающих следующую функциональность:
   • описание бизнес процессов в контексте корпоративной архитектуры;
   • проектирование бизнес процессов с целью внедрения;
   • исполнение бизнес процессов в контексте операционной деятельности;
   • мониторинг целевых показателей эффективности бизнес процессов;
   • анализ бизнес процессов с целью выявления и оценки возможностей для улучшения;
   • управление изменениями бизнес процесса.

Бизнес-процесс — это набор действий, преобразующих один или несколько входов в конкретный результат (продукт или услугу), обладающий ценностью для потребителя.

Рисунок «Бизнес-процесс»

Концепция потребителя во взаимодействии функций внутри организации

Ценность в виде проектных спецификаций

Пример: IТ подразделение фармацевтической компании оказывает услуги бизнес подразделениям. Каждая такая услуга предоставляется посредством бизнес процесса внутри IТ подразделения. Связь поставщик – потребитель сервиса показана ниже. Бизнес-процесс создает ценность для потребителя в форме продукции или услуг. Суть BPM заключается в оптимизации того, как эта ценность создается.

Визуализации и пониманию бизнес процесса способствует графическое представление действий в виде прямоугольников, связанных друг с другом в диаграмме с дорожками

Среди артефактов, которые организации часто создают и поддерживают в процессной работе, можно назвать следующие.

• Бизнес контекст: какие собственные способности обеспечивает процесс, и каков вклад бизнес процесса в создание продукции или услуги для внешнего потребителя.
• Процессный контекст: поставщики и входы, результаты и потребители, стартовые и завершающие события, регулирующие положения, используемые ресурсы и целевые показатели эффективности.
• Бизнес транзакции, сопровождающие передачу работы между функциями и ролями внутри организации и между организацией, поставщиками и потребителями.
• Изменения состояний, описывающие преобразование продукции по мере прохождения ее сквозь процесс.
• Бизнес события, происходящие вне и внутри процесса, а также действия и развилки в процессе, которые этими событиями активизируются.
• Декомпозиция, показывающая разбиение процесса на все меньшие и меньшие фрагменты работы от верхнего уровня процесса в целом до нижнего уровня задач.
• Ожидаемые показатели эффективности, детализирующие обязательства перед клиентом по предоставлению продукции или услуг, и показатели эффективности, установленные для процесса и измеряемые, чтобы убедиться, что обязательства перед клиентом выполняются.
• Структура организации и картина того, как различные функции и роли внутри организации компонуются для поддержки исполнения процесса.
• Функциональность информационных систем и то, как эта функциональность задействована в исполнении процесса.

Бизнес-процесс – это совокупность действий, создающих определенную ценность (продукцию или услугу) для потребителя. Это определение содержит как внутренний аспект (набор действий), так и внешний (ценность для потребителя), так что лучше всего контролировать показатели эффективности процесса с обеих точек зрения.
Показатели эффективности, оцениваемые извне или с точки зрения потребителя, принято называть результативностью, они призваны отвечать на вопрос: «Делаем ли мы то, что надо?» Эти показатели должны подтвердить, что мы систематически соответствуем потребностям и ожиданиям заказчика.

Секрет полезности метрик на стадии «Проверка» – правильная архитектура описания процесса на стадии «Планирование». Целевые показатели эффективности процесса определяются ожиданиями потребителя. Эти показатели эффективности самого верхнего уровня, в свою очередь, декомпозируются на нижележащие целевые показатели эффективности, которые могут устанавливаться на функциональном и операционном уровнях. В теории:

• если достигнуты все операционные целевые показатели, то функциональные показатели выдержаны;
• если достигнуты все функциональные показатели, то показатели эффективности процесса самого верхнего уровня выдержаны;
• если достигнуты все показатели эффективности процесса, то потребитель удовлетворен.

Категории бизнес-процессов

Бизнес-процессы можно разделить на три категории:

• Основные процессы – сквозные и, как правило, кросс функциональные процессы, непосредственно создающие ценность для потребителя. Основные процессы также называют ключевыми, так как они представляют собой действия, необходимые с точки зрения выполнения организацией своей миссии. Эти процессы составляют цепочку создания ценности, в которой каждый шаг добавляет ценность к предыдущему, измеряемую вкладом в создание или поставку продукции или сервиса и в конечном счете в создание ценности для потребителя.
• Вспомогательные процессы предназначены для поддержки основных, обычно через управление ресурсами и/или инфраструктурой, необходимых основным процессам. Разница между основными и вспомогательными процессами в том, что вспомогательные процессы непосредственно не создают ценность для потребителя. Примеры вспомогательных процессов обычно относятся к ИТ, финансам, управлению персоналом. Хотя вспомогательные процессы зачастую тесно связаны с функциональными областями (например, процесс выдачи и отзыва разрешения на сетевой доступ), они могут пересекать функциональные границы и зачастую действительно их пересекают.
• Процессы управления предназначены для измерения, мониторинга и контроля бизнес деятельности. Они призваны гарантировать, что основные и вспомогательные процессы спроектированы и исполняются в соответствии с поставленными операционными, финансовыми целями, регуляторными и юридическими ограничениями. Как и вспомогательные, процессы управления непосредственно не добавляют ценности для потребителя, но они необходимы для обеспечения соответствия операций целевым уровням производительности и результативности.

Модель зрелости BPM

Моделирование бизнес-процессов

Цели моделирования процессов

Цель моделирования – разработать такое представление процесса, которое будет описывать его точно и достаточно полно, исходя из поставленной задачи. Глубина детализации и содержание модели определяются тем, чего ожидают от проекта моделирования: для одного проекта может быть достаточно простой диаграммы, в то время как для другого может понадобиться полностью проработанная модель.

Процессные модели – это средства:

• управления процессами организации;
• анализа эффективности процесса;
• описания изменений.

Процессная модель может описывать желаемое состояние бизнеса и определять требования к ресурсам, обеспечивающим эффективное выполнение операций, таким как люди, информация, оборудование, системы, финансы, энергия.

Побудительные причины моделирования процессов:

Распространенные процессные нотации:

BPMN:

Диаграмма с дорожками Брюса Силвера:

Блок-схема:

UML:

IDEF:

Карта потока создания ценности:

Основные принципы моделирования бизнес-процессов

Что означает моделирование бизнес-процессов на практике? Моделирование бизнес-процессов в компании может быть направлено на решение большого числа различных задач:

• Точно определить результат бизнес-процесса и оценить его значение для бизнеса.
• Определить набор действий, составляющих бизнес-процесс. Ясное определение набора задач и действий, которые необходимо выполнить, чрезвычайно важно для детального понимания процесса.
• Определить порядок выполнения действий. Действия в рамках одного бизнес-процесса могут выполняться как последовательно, так и параллельно. Очевидно, что параллельное исполнение, если оно допустимо, позволяет сократить общее время выполнения процесса и, следовательно, повысить его эффективность.
• Произвести разделение зон ответственности: определить, а затем отслеживать, какой сотрудник или подразделение компании несет ответственность за выполнение того или иного действия или процесса в целом.
• Определить ресурсы, потребляемые бизнес-процессом. Точно зная, кто какие ресурсы использует и для каких операций, можно повысить эффективность использования ресурсов посредством планирования и оптимизации.
• Понять суть взаимодействий между участвующими в процессе сотрудниками и подразделениями компании и оценить, а затем повысить эффективность коммуникации между ними.
• Увидеть движение документов в ходе процесса. Бизнес-процессы производят и потребляют различные документы (в бумажной или электронной форме). Важно разобраться, откуда и куда идут документы или информационные потоки, и определить, оптимально ли их движение и действительно ли все они необходимы.
• Определить потенциальные узкие места и возможности для улучшения процесса, которые будут использованы позже для его оптимизации.
• Более эффективно внедрить стандарты качества, например ИСО 9000, и успешно пройти сертификацию.
• Использовать модели бизнес-процессов в качестве руководства для новых сотрудников.
• Эффективно произвести автоматизацию бизнес-процессов в целом или отдельных их шагов, включая автоматизацию взаимодействия с внешней средой - клиентами, поставщиками, партнерами.
• Разобравшись в совокупности бизнес-процессов компании, понять и описать деятельность предприятия в целом.

В свою очередь, основной задачей при моделировании бизнес-процессов компании является описание существующих в ней процессов с целью построения их моделей «как есть». Для этого необходимо собрать всю доступную информацию о процессе, которой в полной мере, как правило, владеют только сотрудники компании, непосредственно задействованные в выполнении процесса. Таким образом, мы приходим к необходимости подробного опроса (интервьюирования) всех задействованных в бизнес-процессе сотрудников. Следует подчеркнуть, что нельзя ограничиваться сведениями о процессе, предоставляемыми руководителем подразделения и менеджерами. Обычно только беседа с сотрудником, непосредственно осуществляющим действия в рамках описываемого бизнес-процесса, дает адекватное представление о том, как функционирует процесс в реальности.

Первый вопрос при построении модели «как есть» касается результата рассматриваемого бизнес-процесса. Случается, что получить четкую формулировку результата бизнес-процесса нелегко, несмотря на всю важность этого понятия для эффективности работы компании.

После определения результата следует разобраться с последовательностью действий, составляющих процесс. Последовательность действий моделируется на разных уровнях абстракции. На самом верхнем уровне показывают только наиболее важные шаги процесса (обычно не более десяти). Затем производится декомпозиция каждого из высокоуровневых шагов (подпроцессов). Глубина декомпозиции определяется сложностью процесса и требуемой степенью детализации. Для того чтобы получить действительно полное представление о бизнес-процессе, надо произвести декомпозицию до атомарных бизнес-функций - хорошо понятных элементарных действий (отдельных операций в ПО или выполняемых человеком), которые нет смысла раскладывать на составляющие.

На основе собранной информации строится модель обычного, или оптимального, выполнения процесса и определяются возможные сценарии его выполнения со сбоями. Различные сбои (исключительные ситуации - исключения) могут нарушать оптимальный ход процесса, поэтому следует указать, каким образом исключения будут «обработаны», то есть какие действия предпринимаются в случае возникновения исключительной ситуации. На рисунке показаны основные шаги при построении модели бизнес-процесса.

Важной частью построения модели бизнес-процесса является исследование аспектов его эффективности. Сюда входят использование ресурсов, время выполнения работ сотрудниками, возможные задержки и простои. Необходимо разработать систему показателей, или метрик, для оценки эффективности процесса. Частично в качестве метрик могут быть взяты используемые в компании KPI (Key Performance Indicator), однако могут потребоваться и дополнительные характеризующие рассматриваемый процесс показатели.

При моделировании определяются бизнес-цели , в достижение которых вносит свой вклад моделируемый процесс. Следует различать понятия бизнес-цели и результата процесса. Каждый бизнес-процесс должен иметь как минимум один результат и быть направлен на достижение хотя бы одной бизнес-цели. Например, результат процесса «Исполнение заказа на подключение абонента» можно определить как «Получение подтверждения подключения от клиента», тогда как бизнес-цели, которые преследуются при выполнении данного процесса, могут включать «Обеспечение минимального времени исполнения заказа» и «Обеспечение минимального процента рекламаций». Для определения целей следует обратиться к бизнес-стратегии компании.

Необходимо выявить события, которые могут прервать ход процесса. В случае прерывания может потребоваться корректно «откатить» (компенсировать) те шаги процесса, которые уже были выполнены. Для этого следует определить логику компенсирующих действий для каждого прерывающего события.

Наконец, следует рассмотреть имеющиеся программные средства, осуществляющие поддержку бизнес-процесса . Это важно, так как программное обеспечение может скрывать некоторые особенности поведения процесса, не в полной мере известные исполняющим отдельные шаги сотрудникам. Собранная на этом этапе информация будет полезна при дальнейшей автоматизации процесса.

Собрав все указанные сведения, можно получить хорошее представление о ходе бизнес-процесса. На этапе моделирования должны быть получены следующие результаты:

• Процессная карта , показывающая связь между различными бизнес-процессами и их взаимодействия. На процессной карте, как правило, каждый бизнес-процесс компании изображен в виде прямоугольника, стрелками показаны связи между ними (например, зависимость одного процесса от другого, или замена одного процесса другим при выполнении некоторого условия), а также представлены различные документы, которые передаются из процесса в процесс или регламентируют их ход (стандарты, инструкции и т.п.).
• Диаграмма ролей , показывающая роли при выполнении процесса и связи между ними. Диаграмма ролей не является иерархической. Она представляет такие связи, как участие в группе, руководство, коммуникацию, замещение одной роли другой и т. д.
• Модель «как есть» каждого рассмотренного бизнес-процесса, детально описывающая процесс и отражающая ход процесса, действия, роли, движение документов, а также точки возможной оптимизации. Такая модель включает в себя:
  • диаграмму окружения процесса , представляющую бизнес-процесс в виде одного действия (то есть не раскрывающую ход процесса), для которого могут быть показаны запускающее процесс событие, необходимые входные данные, результат, роли, показатели эффективности, прерывающие события и компенсирующие процессы, регламентирующие документы, связанные бизнес-цели;
  • высокоуровневую диаграмму процесса , показывающую его крупные шаги (обычно не более десяти) и связанные с ними роли;
  • подробные диаграммы для каждого шага высокоуровневой модели (в зависимости от сложности процесса здесь может использоваться несколько иерархически организованных диаграмм), в деталях показывающие ход процесса, прерывающие события, бизнес-правила, роли и документы;
  • диаграмму обработки исключений , показывающую, какие действия выполняются в случае данной исключительной ситуации и кем, а также куда передается управление после окончания обработки исключения.

• владелец бизнес-процесса и один-два сотрудника того же подразделения компании, помогающих ему;
• специалист по управлению качеством;
• бизнес-аналитик(и);
• представитель ИТ-подразделения;
• внешний консультант (не обязательно).

BPM-Система Платформа для создания и управления бизнес-процессами

Bpm’online studio - это система управления бизнес-процессами (BPMS), которая позволяет автоматизировать различные бизнес-задачи. Bpm’online studio - интуитивный инструмент для внедрения процессного подхода в работу различных подразделений компании и эффективно управлять изменениями в масштабах всего предприятия.