Оценочные аспекты моделирования предметной области связаны с разрабатываемыми показателями эффективности автоматизируемых процессов .
Метод функционального моделирования позволяет оптимизировать существующие на предприятии бизнес-процессы , однако для оптимизации конкретных технологических операций функциональной модели может быть недостаточно. В этом случае целесообразно использовать имитационное моделирование .
Имитационное моделирование – это метод, позволяющий строить модели, учитывающие время выполнения операций, и обеспечивающий наиболее полные средства анализа динамики бизнес-процессов. Имитационные модели описывают не только потоки сущностей, информации и управления, но и различные метрики. Полученную модель можно «проиграть» во времени и получить статистику происходящих процессов так, как это было бы в реальности. В имитационной модели изменения процессов и данных ассоциируются с событиями. «Проигрывание» модели заключается в последовательном переходе от одного события к другому.
Что такое имитационное моделирование?
Связь между имитационными моделями и моделями процессов заключается в возможности преобразования модели процессов в имитационную модель. Имитационная модель дает больше информации для анализа системы, в свою очередь результаты такого анализа могут быть причиной модификации модели процессов .
Одним из наиболее эффективных инструментов имитационного моделирования является система ARENA, разработанная фирмой System Modeling Corporation. Система позволяет строить имитационные модели , проигрывать их и анализировать результаты.
Имитационная модель включает следующие основные элементы:
- Источники и стоки (Create и Dispose). Источники — это элементы, от которых в модель поступает информация или объекты. По смыслу они близки к понятиям «внешняя ссылка» на DFD -диаграммах или «объект ссылки» на диаграммах IDEF3. Скорость поступления данных или объектов от источника обычно задается статистической функцией. Сток — это устройство для приема информации или объектов.
- Очереди (Queues). Понятие очереди близко к понятию хранилища данных на DFD -диаграммах — это место, где объекты ожидают обработки. Время обработки объектов в разных работах может быть разным. В результате перед некоторыми работами могут накапливаться объекты, ожидающие своей очереди . Часто целью имитационного моделирования является минимизация количества объектов в очередях .
- Процессы (Process) — это аналог работ в модели процессов . В имитационной модели может быть задана производительность процессов .
Построение модели производится путем переноса из панели инструментов в рабочее пространство модулей Create, Dispose и Process. Связи между модулями устанавливаются автоматически, но могут быть переопределены вручную. Далее модулям назначаются свойства. Для контроля проигрывания модели необходимо в модель добавить модуль Simulate и задать для него параметры. Результаты проигрывания модели отображаются в автоматически генерируемых отчетах.
Вебинар: Имитационное моделирование бизнес процессов
BPwin не имеет собственных инструментов, позволяющих создавать имитационные модели , однако дает возможность экспортировать модель IDEF3 в специализированное средство создания таких моделей. Для экспорта модели необходимо настроить свойства, определяемые пользователем UDP , специально включенные в BPwin для целей экспорта.
Функциональные и имитационные модели тесно взаимосвязаны и эффективно дополняют друг друга. Имитационные модели дают больше информации для анализа системы, результаты которого могут быть причиной модификации модели процессов . Целесообразно сначала строить функциональную модель, а на ее основе — имитационную.
Источник: intuit.ru
Имитационное моделирование
Имитационное моделирование является мощным инструментом исследования поведения реальных систем. Методы имитационного моделирования позволяют собрать необходимую информацию о поведении системы путем создания ее компьютерной модели. Эта информация используется затем для проектирования системы.
Цель имитационного моделирования состоит в воспроизведении поведения исследуемой системы на основе результатов анализа наиболее существенных взаимосвязей между ее элементами в предметной области для проведения различных экспериментов.
Имитационное моделирование позволяет имитировать поведение системы во времени. Причём плюсом является то, что временем в модели можно управлять: замедлять в случае с быстропротекающими процессами и ускорять для моделирования систем с медленной изменчивостью. Можно имитировать поведение тех объектов, реальные эксперименты с которыми дороги, невозможны или опасны.
К имитационному моделированию прибегают, когда:
1. Дорого или невозможно экспериментировать на реальном объекте.
2. Невозможно построить аналитическую модель: в системе есть время, причинные связи, последствие, нелинейности, стохастические (случайные) переменные.
3. Необходимо сымитировать поведение системы во времени.
Имитация, как метод решения нетривиальных задач, получила начальное развитие в связи с созданием ЭВМ в 1950х — 1960х годах.
Можно выделить две разновидности имитации:
1. Метод Монте-Карло (метод статистических испытаний);
2. Метод имитационного моделирования (статистическое моделирование).
В настоящее время выделяют три направления имитационных моделей:
1. Агентное моделирование — относительно новое (1990е-2000е гг.) направление в имитационном моделировании, которое используется для исследования децентрализованных систем, динамика функционирования которых определяется не глобальными правилами и законами (как в других парадигмах моделирования), а наоборот. Когда эти глобальные правила и законы являются результатом индивидуальной активности членов группы.
Цель агентных моделей — получить представление об этих глобальных правилах, общем поведении системы, исходя из предположений об индивидуальном, частном поведении ее отдельных активных объектов и взаимодействии этих объектов в системе. Агент — некая сущность, обладающая активностью, автономным поведением, может принимать решения в соответствии с некоторым набором правил, взаимодействовать с окружением, а также самостоятельно изменяться.
2. Дискретно-событийное моделирование — подход к моделированию, предлагающий абстрагироваться от непрерывной природы событий и рассматривать только основные события моделируемой системы, такие как: «ожидание», «обработка заказа», «движение с грузом», «разгрузка» и другие. Дискретно-событийное моделирование наиболее развито и имеет огромную сферу приложений — от логистики и систем массового обслуживания до транспортных и производственных систем. Этот вид моделирования наиболее подходит для моделирования производственных процессов.
3. Системная динамика — парадигма моделирования, где для исследуемой системы строятся графические диаграммы причинных связей и глобальных влияний одних параметров на другие во времени, а затем созданная на основе этих диаграмм модель имитируется на компьютере. По сути, такой вид моделирования более всех других парадигм помогает понять суть происходящего выявления причинно-следственных связей между объектами и явлениями. С помощью системной динамики строят модели бизнес-процессов, развития города, модели производства, динамики популяции, экологии и развития эпидемии.
Основные понятия построения модели
Имитационное моделирование основано на воспроизведении с помощью компьютеров развернутого во времени процесса функционирования системы с учетом взаимодействия с внешней средой.
Основой всякой имитационной модели (ИМ) является:
· разработка модели исследуемой системы на основе частных имитационных моделей (модулей) подсистем, объединенных своими взаимодействиями в единое целое;
· выбор информативных (интегративных) характеристик объекта, способов их получения и анализа;
· построение модели воздействия внешней среды на систему в виде совокупности имитационных моделей внешних воздействующих факторов;
· выбор способа исследования имитационной модели в соответствии с методами планирования имитационных экспериментов (ИЭ).
Условно имитационную модель можно представить в виде действующих, программно (или аппаратно) реализованных блоков.
На рисунке показана структура имитационной модели. Блок имитации внешних воздействий (БИВВ) формирует реализации случайных или детерминированных процессов, имитирующих воздействия внешней среды на объект. Блок обработки результатов (БОР) предназначен для получения информативных характеристик исследуемого объекта. Необходимая для этого информация поступает из блока математической модели объекта (БМО). Блок управления (БУИМ) реализует способ исследования имитационной модели, основное его назначение – автоматизация процесса проведения ИЭ.
Целью имитационного моделирования является конструирование ИМ объекта и проведение ИЭ над ней для изучения закономерностей функционирования и поведения с учетом заданных ограничений и целевых функций в условиях имитации и взаимодействия с внешней средой.
Принципы и методы построения имитационных моделей
Процесс функционирования сложной системы можно рассматривать как смену ее состояний, описываемых ее фазовыми переменными
Z1(t), Z2(t), Zn(t) в n – мерном пространстве.
Задачей имитационного моделирования является получение траектории движения рассматриваемой системы в n – мерном пространстве (Z1, Z2, Zn), а также вычисление некоторых показателей, зависящих от выходных сигналов системы и характеризующих ее свойства.
В данном случае “движение” системы понимается в общем смысле – как любое изменение, происходящее в ней.
Известны два принципа построения модели процесса функционирования систем:
1. Принцип Δt для детерминированных систем
Предположим, что начальное состояние системы соответствует значениям Z1(t0), Z2(t0), Zn(t0). Принцип Δt предполагает преобразование модели системы к такому виду, чтобы значения Z1, Z2, Zn в момент времени t1 = t0 + Δt можно было вычислить через начальные значения, а в момент t2 = t1+ Δt через значения на предшествующем шаге и так для каждого i-ого шага (t = const, i = 1 M).
Для систем, где случайность является определяющим фактором, принцип Δt заключается в следующем:
1. Определяется условное распределение вероятности на первом шаге (t1 = t0+ Δt) для случайного вектора, обозначим его (Z1, Z2, Zn). Условие состоит в том, что начальное состояние системы соответствует точке траектории.
2. Вычисляются значения координат точки траектории движения системы (t1 = t0+ Δt), как значения координат случайного вектора, заданного распределением, найденным на предыдущем шаге.
3. Отыскиваются условное распределение вектора на втором шаге (t2 = t1 + Δ t), при условии получения соответствующих значений на первом шаге и т.д., пока ti = t0 + i Δ t не примет значения (tМ = t0 + М Δ t).
Принцип Δ t является универсальным, применим для широкого класса систем. Его недостатком является неэкономичность с точки зрения затрат машинного времени.
2. Принцип особых состояний (принцип δz).
При рассмотрении некоторых видов систем можно выделить два вида состояний δz:
1. Обычное, в котором система находится большую часть времени, при этом Zi(t), (i=1 n) изменяются плавно;
2. Особое, характерное для системы в некоторые моменты времени, причем состояние системы изменяется в эти моменты скачком.
Принцип особых состояний отличается от принципа Δt тем, что шаги по времени в этом случае не постоянны, является величиной случайной и вычисляется в соответствии с информацией о предыдущем особом состоянии.
Примерами систем, имеющих особые состояния, являются системы массового обслуживания. Особые состояния появляются в моменты поступления заявок, в моменты освобождения каналов и т.д.
Основные методы имитационного моделирования.
Основными методами имитационного моделирования являются: аналитический метод, метод статического моделирования и комбинированный метод (аналитико-статистический) метод.
Аналитический метод применяется для имитации процессов в основном для малых и простых систем, где отсутствует фактор случайности. Метод назван условно, так как он объединяет возможности имитации процесса, модель которого получена в виде аналитически замкнутого решения, или решения полученного методами вычислительной математики.
Метод статистического моделирования первоначально развивался как метод статистических испытаний (Монте-Карло). Это – численный метод, состоящий в получении оценок вероятностных характеристик, совпадающих с решением аналитических задач (например, с решением уравнений и вычислением определенного интеграла). В последствии этот метод стал применяться для имитации процессов, происходящих в системах, внутри которых есть источник случайности или которые подвержены случайным воздействиям. Он получил название метода статистического моделирования.
Комбинированный метод (аналитико-статистический) позволяет объединить достоинства аналитического и статистического методов моделирования. Он применяется в случае разработки модели, состоящей из различных модулей, представляющих набор как статистических так и аналитических моделей, которые взаимодействуют как единое целое. Причем в набор модулей могут входить не только модули соответствующие динамическим моделям, но и модули соответствующие статическим математическим моделям.
Вопросы для самопроверки
1. Определить, что такое оптимизационная математическую модель.
2. Для чего могут использоваться оптимизационные модели?
3. Определить особенности имитационного моделирования.
4. Дать характеристику метода статистического моделирования.
5. Что есть модель типа «черный ящик», модель состава, структуры, модель типа «белый ящик»?
Понравилась статья? Добавь ее в закладку (CTRL+D) и не забудь поделиться с друзьями:
Источник: studopedia.ru
Имитационное моделирование бизнес-процессов- как отображаются характеристики процессов при моделировании
Керим Тумай (Kerim Tumay) является директором по
имитационному моделированию процессов компании CACI Products, поставщика систем,
программного обеспечения, услуг и продуктов имитационного моделирования..
Майкл Хаммер и Джеймс Чампи, признанные специалисты в области
реинжиниринга бизнес-процессов (Business Process Reengineering — BPR), отмечают
в свой книге «Реинжиниринг корпорации», что только около 30% изученных ими
проектов реорганизации предприятия завершились успешно. Одна из главных причин
столь низкого уровня результативности заключается в том, что анализ, на основе
которого строятся оценки эффективности, часто проводится с помощью потоковых
диаграмм и электронных таблиц.
Хотя потоковые диаграммы и таблицы адекватно отвечают на
вопрос «что», они не могут ответить на вопросы «как», «когда» и «где».
Бизнес-процессы слишком сложны и динамичны. Их невозможно понять и
проанализировать, используя одни лишь потоковые диаграммы и электронные таблицы.
В то же время, у организаций есть возможность закрепить за
имитационным моделированием статус стандартного инструментария для проведения
BPR. Имитационное моделирование является единственным методом, который
обеспечивает как точный анализ, так и визуальное представление альтернативных
вариантов.
Процесс моделирования — это методика, позволяющая
представлять в рамках динамической компьютерной модели действия людей и
применение технологий, используемых в изучаемых процессах реинжиниринга.
Проведении моделирования предполагает осуществление четырех основных этапов: 1)
построение модели, 2) запуск модели, 3) анализ полученных показателей
эффективности, 4) оценка альтернативных сценариев.
Работающая модель копирует текущую деятельность компании. Это
достигается путем прохождения через возможные события в режиме сжатого времени с
одновременным отображением «живой» картины производственного процесса при помощи
анимации. Так как программное обеспечение имитационного моделирования
отслеживает статистические параметры элементов модели, оценка эффективности
процесса может быть получена на основе анализа соответствующих выходных данных.
Как правило, перед проектом BPR ставится задача достижения
одной или всех следующих конечных целей:
1) повышение уровня обслуживания;
2) сокращение общей длительности цикла процесса;
3) повышение производительности;
4) сокращение времени ожидания;
5) снижение затрат на осуществление данной деятельности;
6) снижение затрат на хранение товарно-материальных запасов.
Марк Янгблад (Mark Youngblood) в своей книге «Eating the
Chocolate Elephant» перечисляет 32 способа достижения этих целей. Большая часть
предлагаемых им принципов составляет основу промышленного проектирования систем.
Они десятилетиями применялись и продолжают применяться в условиях производства.
Многие из этих принципов применимы, как правило, и в условиях реинжиниринга
бизнес-процессов:
Объединение дублирующих функций.
Устранение множественных уровней проверки и получения
подтверждения.
Снижение размера выпускаемых партий.
Регулирование на основе спроса (demand pull).
Передача смежникам неэффективно выполняемых функций.
Устранение перемещений в процессе выполнения данной работы.
Организация многофункциональных групп (команд).
Очевидно, что эти принципы предлагают ответ на вопрос «что
необходимо сделать?» Однако BPR подразумевает, что с течением времени перемены
затрагивают также людей, процессы и технологии. Влияние людей на процессы и
технологии ведет к появлению бесконечного числа вероятных сценариев и исходов,
которые невозможно понять и оценить без помощи имитационной модели.
Варьируя переменные данные в рамках модели и не рискуя при
этом нарушить выполнение текущих операций или помешать созданию новой системы,
вы можете точно предсказать, сравнить или оптимизировать показатели
эффективности процесса, подвергшегося реинжинирингу.
Замечания относительно моделирования процессов
На основе имитационной модели можно построить самые точные и
действенные методы анализа и прогнозирования показателей эффективности
бизнес-процессов. Тем не менее, будьте осторожны и не используйте некорректные
процедуры анализа и моделирования, которые могут привести к неточным
результатам.
Для дальнейшего рассмотрения методики имитационного
моделирования выделим четыре главные категории бизнес-процессов: процессы,
связанные с работой над проектом, производственные процессы, распределительные
процессы и процессы обслуживания клиентов.
Такая классификация, разумеется, не означает, что все
бизнес-процессы четко попадают в одну из этих категорий. Например, обслуживание
клиентов может включать в себя реализацию как функций приема заказов, так и
функций их выполнения. В этом случае прием заказов является процессом
обслуживания клиентов, а выполнение заказов — производственным процессом.
Ниже приводятся отдельные положения, которые должны
подготовить пользователя к составлению плана изучения бизнес-процесса при помощи
имитационного моделирования, а также послужить руководством в оценке
возможностей того или иного имитационного пакета
Процессы, связанные с работой над проектом
Подобные процессы, как правило, выполняются одним человеком
или группой людей. Типичными примерами служат разработка нового продукта и
административные процессы. Обычно анализ подобных процессов проводится с
использованием инструментария управления проектом. Тем не менее, оценки времени
полного цикла процесса и требований к ресурсам, получаемые в результате анализа,
основанного на методике имитационного моделирования, являются более точными, так
как временные параметры выполнения проекта крайне неустойчивы, а совместное
использование ресурсов приводит к появлению множества взаимосвязей.
При создании корректной имитационной модели проекта в первую
очередь рассматривается моделирование следующих элементов: приоритеты,
выполнение срочных работ, разбиение на смены, простой, сверхурочные работы и
кривые обучения.
Одним из самых важных моментов, на который следует обратить
внимание при имитационном моделировании работ над проектом, является процедура
повторения измерений. Поскольку временные параметры крайне неустойчивы, один
прогон модели даст только один вариант развития бизнес-процессов. На основе
множества повторов измерений можно получить несколько вариантов сценария, что
позволит получить более точные оценки и выделить наиболее уместные интервалы для
фиксации показателей эффективности.
Производственные процессы
Результатом производственных процессов является достаточно
большое количество различных “продуктов”, разбитых на группы или же получаемых в
непрерывном потоковом режиме. Типичными примерами служат выполнение заказов,
работа отдела счетов к оплате или обработка заявок.
Такие операции, как разбиение на группы, объединение групп,
сборка, разборка, монтаж, контроль качества и устранение брака, представляют
собой типичные функции, реализуемые производственными процессами. Для того чтобы
точно смоделировать эти функции, модель должна отслеживать информацию об
отдельных объектах потока и их атрибутах. Кроме того, в ходе создания модели
важно учитывать правила построения очередей, а также моделирование простоя.
Цель моделирования производственных процессов, как правило,
состоит в получении устойчивой схемы, поскольку последовательность выпускаемой
продукции повторяется. Важной процедурной концепцией анализа эффективности
является определение периода неустойчивой работы и устранение искажения,
вносимого статистическими данными, собранными за такой период.
Распределительные процессы
Распределительные процессы включают в себя транспортировку и
доставку, в ходе которых происходит перемещение продукции или людей между
различными точками в сети распределения. Фундаментальным отличием
транспортировки от доставки является то, что потоковые объекты при
транспортировке — это люди, а не товары.
Типичные процессы транспортировки можно найти в системах
общественного транспорта. На типичных процессах доставки основаны сбыт
произведенной продукции, доставка почты и товаров покупателю.
При моделировании распределительных процессов, для
отслеживания таких характеристик, как место назначения, размер или затраты,
важно описать свойства потоковых объектов. При моделировании перемещения иногда
будет более правильным представлять ресурсы транспортировки как потоковые
объекты.
Большинство распределительных процессов носит переходный
характер. Поэтому длительность моделирования должна быть достаточной, чтобы
охватить весь цикл процесса. Кроме того, чтобы провести анализ показателей
эффективности, прогон необходимо выполнить несколько раз.
Процессы обслуживания клиентов
Процессы обслуживания клиентов представляют собой одну из
важнейших областей применения имитационного моделирования, поскольку в типичном
процессе обслуживания суммарное время ожидания может достигать 95 % общего
времени обработки.
Процессами обслуживания клиентов могут являться: оказание
услуг по телефону (справочные центры), работа «фабрик» услуг (рестораны, центры
копирования), «магазинов» услуг (госпитали, ремонтные мастерские) и универмагов.
Имитационное моделирование процессов обслуживания клиентов
считается исключительно сложной задачей, так как в данном случае как потоковые
объекты, так и ресурсы — это люди. Люди обладают гораздо более сложным и
непредсказуемым поведением по сравнению с продуктами, документами, оборудованием
или транспортными средствами. Например, клиенты, стоящие в очереди, могут
вступать в пререкания, схитрить тем или иным способом или вообще уйти. Чтобы
смоделировать подобные ситуации требуется значительная гибкость
программирования.
Как правило, время обслуживания непостоянно, а моменты
появления клиентов случайны. Поэтому для корректного представления необходимо
использовать вероятностные распределения.
Поскольку поступление в систему носит циклический и случайный
характер, системы обслуживания редко находятся в устойчивом положении. Поэтому
было бы правильным представлять осуществление операций в такой системе в рамках
временных окон (периодов) и соответствующим образом описывать элементы модели.
Виды инструментария для имитационного моделирования
За последние несколько лет был разработан целый ряд новых
программных инструментов, непосредственно предназначенных для моделирования
бизнес-процессов. В большинстве этих продуктов бизнес-процессы описываются с
использованием графических символов или объектов. Отдельные функции процесса
изображаются в виде последовательности прямоугольников и стрелок. Специальные
характеристики каждого процесса или функции могут быть затем отображены как
атрибуты процесса.
Многие из таких программных инструментов позволяют также
проводить некоторый анализ, глубина которого зависит от степени сложности
методологии, лежащей в основе программы. Программные инструменты имитационного
моделирования бизнес-процессов можно разбить на три категории:
Инструментарий имитационного моделирования, основанного на
потоковых диаграммах. Подобный — самый простой — инструментарий построения
потоковых диаграмм помогает описывать выполняемые функции и определять их
последовательность. Модели, основанные на потоковых диаграммах, не зависят от
методологии и наиболее просты в изучении. К сожалению, следствием легкости
использования является ограниченность возможностей моделирования и анализа.
Примерами инструментария имитационного моделирования подобного рода служат
Process Charter и Optima.
Инструментарий динамического моделирования. На следующем
уровне располагаются программные продукты аналогового моделирования, которые
позволяют отображать динамику системы. Модели, созданные подобными продуктами,
состоят из таких специфических для выбранной методологии логических структур,
как уровни, стеки, потоки, преобразователи и соединители. Примеры: ithink и
PowerSim.
Инструментарий дискретно-событийного имитационного
моделирования. Наиболее развитым и мощным инструментарием имитационного
моделирования бизнес-процессов являются программные продукты
дискретно-событийного моделирования. Эти инструменты поддерживают моделирование
потока объектов (продуктов) и предоставляют возможности анимации, что позволяет
пользователю производить наблюдение за движением в системе потоковых объектов.
Некоторые из подобных технологий обеспечивают даже возможности
объектно-ориентированного моделирования, упрощающего разработку больших моделей
бизнес-процессов. Примеры: ServiceModel и SIMPROCESS.
Ключевые слова:
Источник: hr-portal.ru
