Шляхи впровадження BPMN

• Активізація використання движків виконання бізнес-процесів

• Впровадження просунутого інструментального засобу моделювання бізнес-процесів в нотації BPMN

• Використання MS Visio

• Використання паперу при спілкуванні із Замовником (інтерв'ю ...)

Контрольні питання

1. Типи та призначення електронних грошей.

2. Business Process Modeling Notation

3. Специфікація BPMN

4. Метамодель для BPMN

5. BPMN і BPEL

Література [5, 9-10].

Лекція 9. Імітаційне моделювання в логістиці, системи моделювання.

Мета: Ознайомлення з електронними грошами.

План

9.1. Використання імітаційного моделювання

9.1.1. Приклад імітаційної моделі

9.2. Переваги імітаційного моделювання

9.3. Логістика і ланцюжки поставок

9.4. Оптимізація та організація роботи складу

9.1. Використання імітаційного моделювання

Моделювання - метод вирішення завдань, при використанні якого досліджувана система замінюється простішим об'єктом, що описує реальну систему і званим моделлю.

Моделювання застосовується у випадках, коли проведення експериментів над реальною системою неможливе або недоцільне: наприклад, через крихкість або дорожнечі створення прототипу або через тривалість проведення експерименту в реальному масштабі часу.

Розрізняють фізичне і математичне моделювання. Прикладом фізичної моделі є зменшена копія літака, що продувається в потоці повітря. При використанні математичного моделювання поведінка системи описується за допомогою формул. Особливим видом математичних моделей є імітаційні моделі.

Імітаційна модель - це комп'ютерна програма, яка описує структуру і відтворює поведінку реальної системи в часі. Імітаційна модель дозволяє отримувати докладну статистику про різні аспекти функціонування системи залежно від вхідних даних.

9.1.1. Приклад імітаційної моделі

Застосування методу імітаційного моделювання можна продемонструвати на прикладі роботи відділення банку по обслуговуванню фізичних осіб. Припустимо, що необхідно визначити мінімальну кількість обслуговуючого персоналу, яке забезпечує необхідну якість сервісу.

Критерій якості сервісу задамо правилом: середній розмір черги клієнтів не повинен перевищувати N чоловік. Очевидно, що для вирішення поставленого завдання необхідно мати достатні знання про систему: які клієнти відвідують банк, яка кількість клієнтів приходить протягом робочого дня, а також скільки часу займає обслуговування одного клієнта.

Хоча дана задача і може здатися спеціалізованої, схожі проблеми виникають в багатьох областях, де задіяні людські і технічні ресурси. Оплата часу роботи кваліфікованого працівника і часу використання складної техніки складає чималу частку витрат компаній. Визначення оптимального графіка використання ресурсів, що дозволяє системі ефективно виконувати поставлені завдання, дозволяє знизити витрати, а значить збільшити прибутковість.

На першому етапі рішення задачі створюється модель, яка відповідає структурі та бізнес-процесам відділення банку. У ході розробки моделі враховуються тільки ті деталі, які мають істотний вплив на досліджувані аспекти роботи системи. Наприклад, наявність відділення обслуговування юридичних осіб або кредитного відділу не впливає на обслуговування фізичних осіб, оскільки вони фізично і функціонально відокремлені від останнього. Схематично таку модель можна представити у вигляді послідовності наступних дій.

Рис. 9.1. Модель черги.

На другому етапі на вхід моделі подаються початкові дані: інтенсивність приходу клієнтів, середній час обслуговування клієнтів, кількість доступного персоналу. На підставі цих даних модель імітує, або відтворює, роботу банку протягом заданого проміжку часу, наприклад, робочого дня.

Рис. 9.2. Послідовність подій.

Наступний етап полягає в аналізі статистики, зібраної і представленою моделлю. Якщо середній розмір черги клієнтів перевищує обраний межа в N чоловік, то кількість доступного персоналу слід збільшити і виконати новий експеримент.

Рис. 9.3. Аналітика щодо імітації черги.

У результаті проведення серії експериментів над моделлю користувач може визначити оптимальну кількість персоналу. Процес підбору параметрів може бути здійснений також і за допомогою вбудованого оптимізатора, який в автоматичному режимі перевіряє різні поєднання і знаходить краще рішення.

9.2. Переваги імітаційного моделювання

Застосування імітаційних моделей дає безліч переваг в порівнянні з виконанням експериментів над реальною системою і використанням інших методів.

• Вартість. Припустимо, компанія звільнила частину співробітників, що в подальшому призвело до зниження якості обслуговування і втрати частини клієнтів. Прийняти обгрунтоване рішення допомогла б імітаційна модель, витрати на застосування якої складаються лише з вартості програмного забезпечення і вартості консалтингових послуг.

• Час. У реальності оцінити ефективність, наприклад, нової мережі розповсюдження продукції чи зміненої структури складу можна лише через місяці або навіть роки. Імітаційна модель дозволяє визначити оптимальність таких змін за лічені хвилини, необхідні для проведення експерименту.

• Повторюваність. Сучасне життя вимагає від організацій швидкої реакції на зміну ситуації на ринку. Наприклад, прогноз обсягів попиту продукції повинен бути складений в термін, і його зміни критичні. За допомогою імітаційної моделі можна провести необмежену кількість експериментів з різними параметрами, щоб визначити найкращий варіант.

• Точність. Традиційні розрахункові математичні методи вимагають застосування високого ступеня абстракції і не враховують важливі деталі. Імітаційне моделювання дозволяє описати структуру системи і її процеси в природному вигляді, не вдаючись до використання формул і строгих математичних залежностей.

• Наочність. Імітаційна модель володіє можливостями візуалізації процесу роботи системи в часі, схематичного завдання її структури і видачі результатів у графічному вигляді. Це дозволяє наочно представити отримане рішення і донести закладені в нього ідеї до клієнта і колег.

• Універсальність. Імітаційне моделювання дозволяє вирішувати завдання з будь-яких областей: виробництва, логістики, фінансів, охорони здоров'я та багатьох інших. У кожному разі модель імітує, відтворює, реальне життя і дозволяє проводити широкий набір експериментів без впливу на реальні об'єкти.

9.3. Логістика і ланцюжки поставок

При вирішенні задач оптимізації логістики неможливо обійтися без застосування систем підтримки прийняття рішень. Складні інформаційні потоки, якими оперують менеджери з логістики, недоступні для точного аналізу за допомогою традиційних методів. Учасники логістичних процесів чудово уявляють, у що виливається неточність при прийнятті рішень в логістиці: такі дії призводять до збільшення рівня фінансових та бізнес втрат.

Імітаційне моделювання - гнучкий і багатофункціональний підхід для опису процесів складської логістики, транспортної логістики та управління ланцюгами поставок, застосовуваний на всіх етапах: планування, управління, контроль. Модель показує взаємодії між ланками логістичної системи, прогнозує альтернативні варіанти розвитку подій, допомагає виявляти екстрені ситуації, що вимагають особливої ​​уваги менеджерів, створює звітність для детального розуміння поведінки логістичної системи. При цьому моделювання може використовуватися в якості системи оперативного управління і як інструмент прийняття стратегічних рішень.

Рішення в сфері логістики і ланцюжків постачань містять натупні елементи:

• Оптимізація та планування перевезень

• Оптимізація та організація роботи складу

Управління ланцюжками поставок

При вирішенні задач оптимізації логістики неможливо обійтися без застосування систем підтримки прийняття рішень. Складні інформаційні потоки, якими оперують менеджери з логістики, недоступні для точного аналізу за допомогою традиційних методів. Учасники логістичних процесів чудово уявляють, у що виливається неточність при прийнятті рішень в логістиці: такі дії призводять до збільшення рівня фінансових та бізнес втрат.

Імітаційне моделювання - гнучкий і багатофункціональний підхід для опису процесів складської логістики, транспортної логістики та управління ланцюгами поставок, застосовуваний на всіх етапах: планування, управління, контроль. Модель показує взаємодії між ланками логістичної системи, прогнозує альтернативні варіанти розвитку подій, допомагає виявляти екстрені ситуації, що вимагають особливої ​​уваги менеджерів, створює звітність для детального розуміння поведінки логістичної системи. При цьому моделювання може використовуватися в якості системи оперативного управління і як інструмент прийняття стратегічних рішень.

• Оптимізація та планування перевезень

• Оптимізація та організація роботи складу

• Управління ланцюжками поставок

Рис. 9.4. Використання імітацій в технологіях управління.

9.4. Оптимізація та організація роботи складу

Будівництво та оснащення сучасних складів необхідним обладнанням та технікою вимагає значних капіталовкладень. Планування складу є ключовим етапом у цьому процесі. Адже помилки, які можуть бути допущені при плануванні, здатні призвести до неможливості ефективного використання складу та істотних фінансових втрат компанії. Оптимізація та організація роботи складу є не менш важливим завданням.

Одним із сучасних інструментів для вирішення завдань при проектуванні, організації та оптимізації роботи складів є імітаційне моделювання. Імітаційне моделювання полягає в розробці комп'ютерної моделі і проведенні на цій моделі обчислювальних експериментів, що дозволяє визначити оптимальні параметри розроблювального або існуючого складу. Використовуючи імітаційну модель, можна ще на стадії проектування або планування визначити ефективність структури і бізнес-процесів складу або пропонованих заходів з його реорганізації.

Першим кроком при розробці моделі є завдання детальної структури складу з урахуванням його топології: точного розташування зон, обладнання та шляхів руху техніки. На другому кроці задаються бізнес-процеси, що визначають роботу складу: ці процеси визначають, що, коли, і з використанням якої техніки робить персонал при виконанні різних операцій. Потім задається графік приходу товарів і надходження замовлень на склад: із зазначенням часу, обсягу, номенклатури. В ході роботи моделі збирається і відображається детальна статистика про роботу складу: наприклад, коефіцієнти використання ресурсів, часи виконання операцій.

Рис. 9.5. Використання імітацій в технологіях управління.

У підсумку отримаємо рішення, яке дозволяє вжити заходів для усунення наявної проблеми. Рішення може мати вигляд звіту з рекомендаціями щодо проектування, організації і оптимізації складу або надається у вигляді програмного продукту на основі імітаційної моделі. У кожному з цих випадків розроблене рішення дозволяє:

• визначити необхідну кількість, вид і характеристики транспортно-вантажної техніки;

• визначити необхідну кількість і ролі персоналу;

• визначити необхідні площі для зон приймання, відвантаження, комплектації, сортування та зберігання товарів;

• перевірити ефективність різних варіантів розташування складського обладнання;

• обчислити часи виконання операцій, коефіцієнти використання ресурсів, оцінити динаміку зміни рівня складських запасів;

• розрахувати витрати на експлуатацію складу і провести їх оптимізацію;

• визначити необхідну кількість паркувальних місць на території складу;

• визначити оптимальну кількість воріт для вантажно-відвантажувальних операцій;

• розробити ефективні алгоритми управління і організації вантажопотоків;

• оптимізувати розклад виконання різних робіт і операцій.

Рис. 9.6. Використання імітацій в технологіях управління.

Контрольні питання

1. Перелічить переваги імітаціонного моделювання.

2. Основні кроки по створенню іммітації.

3. Задачі, що вирішує імітація. Оптимізація складу.

Література [5, 9-10].

БАЗОВІ ПІДРУЧНИКИ

1. Агапов А. Информационные системы и технологии ERP в управлении цепями поставок // www.erpkrsk.ru.

2. Алесинская Т.В. Основы логистики. Общие вопросы логистического управления. Таганрог: Изд-во ТРТУ, 2005. – 121 с.

3. Бигдан В.Б., Пепеляев В.А., Сахнюк М.А. Актуальные проблемы и тенденции в области современного имитационного моделирования / / http://eprints.isofts.kiev.ua/260/1/D36.DOC.

4. Верников Г. Основные принципы, философия и эволюция MRP // http://www.devbusiness.ru/development/production/ppm_mrp_vernikov.htm

5. Желамский М. Магнитное позиционирование в системах виртуальной и дополненной реальности // Электроника: Наука, Технология, Бизнес. – № 5, 2007. – С. 104-111.

6. Корпоративная логистика. 300 ответов на вопросы профессионалов / Под общей и научной редакцией проф. В.И. Сергеева. – М.: ИНФРА-М, 2005. – 976 с.

7. Крикавський Є.В. Логістика: Навчальний підручник. - Львів: Видавництво НУ “Львівська політехніка”, 1999. - 264с.

8. Морозов О.Б. Основы логистической теории в практике успешного ведения современного бизнеса: специальный курс. Лекционные материалы к курсу – С.-П. – СПГУ, 2006.

9. Муромцев Ю.Л., Орлова Л.П., Муромцев Д.Ю., Тютюнник В.М. Информационные технологии проектирования РЭС. Ч. 1: Основные понятия, архитектура, принципы: Учебное пособие. Тамбов: Изд-во Тамбовского государственного технического ун-та, 2004. 96 с.

10.Определение ERP. Основные функции ERP систем // http://erp.lanit.ru/erp.html.

11.Питеркин С. В. Точно вовремя для России. Практика применения ERP-систем. / С. В. Питеркин, Н. А. Оладов, Д. В. Исаев. – М.: Альпина Бизнес Букс, 2005. – 368 с.

12.Сергеев В.И., Григорьев М. Н, Уваров С. А. Логистика: информационные системы и технологии: Учебно-практическое пособие. – М.: Издательство «Альфа-Пресс», 2008. – 608 с.

13.Тихонов А. Информационные системы управления цепочками поставок // http://www.integprog.ru/pub_scm.php.

ДОДАТКОВА ЛІТЕРАТУРА

14.Толуев Ю. И. Моделирование логистических процессов: традиции и инновации: цикл лекций на тему "Моделирование логистических процессов: традиции и инновации", 6-9 января 2005 года // http://www.tsi.lv/?id=1866&lang=lv&ct=7&r=1561.

15.Толуев Ю. И. Рихтер К. Комплексное применение имитационного моделирования при реализации концепции e-Manufacturing // http://www.gpss.ru/immod%2703/004.html.

16.Шрайбфедер Дж. Эффективное управление запасами / Джон Шрайбфедер; Пер. с англ. – 2-е изд. – М.: Альпина Бизнес Букс, 2006. – 304 с.