Разработка имитационной модели бизнес процессов компании для оценки ее эффективности

В данной статье рассматривается использование имитационного моделирования в целях повышения качества обслуживания клиентов в банках и минимизации затрат. Для построения имитационной модели выбрано программное обеспечение AnyLogic, в которой был описан бизнес-процесс работы электронной очереди и отделения банка. При построении модели использовались следующие параметры: интенсивность прихода клиентов, максимальная длина очереди к терминалу электронной очереди для получения талона, время, затрачиваемое клиентами на выдачу талона, вероятность выбора услуги, время обслуживания клиентов, время выполнения модели, тип рабочего места, количество сотрудников и их расписание. Далее в программе AnyLogic проводилась серия оптимизационных экспериментов для выявления оптимального количества персонала. По результатам работы получена модель, на основании которой определяется, какое количество сотрудников наиболее оптимально с точки зрения экономической выгоды банка и качества обслуживания клиентов.

Вебинар «AnyLogic для повышения эффективности бизнес-процессов» от НИУ ВШЭ — Нижний Новгород.

система управления очередью
имитационное моделирование
бизнес-процессы

1. Гетманец М.Г., Гаврилов С.И. Моделирование и оптимизация бизнес-процессов клиентских отделов коммерческих банков // «Наука, образование, общество: проблемы и перспективы развития». – 2014. – № 12. – С. 46–47.

2. Имитационное моделирование бизнес-процессов: [Электронный ресурс] // КОНСАЛТИНГ.РУ. – URL:http://consulting.ru/econs_art_997892185. (дата обращения: 10.02.2014).

3. Инструмент имитационного моделирования AnyLogic: обзор: [Электронный ресурс] // AnyLogic.– URL:http://www.anylogic.ru/overview.(дата обращения: 05.04.2015).

4. Киселева М.В. Имитационное моделирование систем в среде AnyLogic: учебно-методическое пособие. – Екатеринбург: УГТУ–УПИ, 2009. – 88 с.

5. Об AnyLogic: [Электронный ресурс] // AnyLogic. – URL: http://www.anylogic.ru/features. (дата обращения: 05.04.2015).

Для сокращения времени ожидания и обслуживания клиентов, а также минимизации финансовых затрат на упорядочивание функций приема и обслуживания в банках начали использовать системы управления очередью (далее – СУО) [1], главная цель которых – автоматизация бизнес-процессов. В системе ведется статистика по таким параметрам, как время получения талона, тип запрошенной операции, время вызова клиента к определенному оператору и время завершения работы с клиентом. СУО передает полученную информацию руководству банка, что значительно облегчает контроль за работой персонала [1].

При грамотном анализе полученных результатов СУО позволяет эффективно планировать работу, а руководству принимать соответствующие управленческие решения, оптимизируя количество персонала и его рабочий график.

Однако анализ, на основе которого строятся оценки эффективности и принимаются соответствующие решения, часто проводится с помощью диаграмм и электронных таблиц. Несмотря на то, что такие данные позволяют более наглядно увидеть существующие бизнес-процессы и результаты деятельности предприятия, они не могут ответить на вопросы «как», «когда» и «где» [2].

Моделирование бизнес-процессов: для чего использовать и как эффективно организовать

Решить данную проблему позволяет имитационное моделирование. Этот метод обеспечивает точный анализ и визуальное представление альтернативных вариантов, снижает операционные риски, позволяет стандартизировать бизнес-процессы до требуемых показателей и достигать существенной оптимизации выполнения бизнес-процессов в целом. При этом затраты на применение имитационного моделирования состоят лишь из цены программного обеспечения и затрат на обучение и консультирование пользователей в случае возникновения вопросов.

Материалы и методы исследования

В работе для построения имитационной модели использовалось программное обеспечение AnyLogic [4]. Данный продукт является лидером в технологиях имитационного моделирования благодаря своей гибкости и многоподходному моделированию [3]. Графический интерфейс AnyLogic, инструменты и библиотеки позволяют быстро создавать модели для широкого круга задач от моделирования производства, логистики, бизнес-процессов до стратегических моделей развития компании и рынков [5].

При построении модели были присвоены следующие входные параметры:

● Интенсивность прихода клиентов – интервал между приходом клиентов распределен по треугольному закону со средним значением, равным 60 клиентов в час, минимальным – 50 и максимальным – 80 клиентов (triangular (50, 60, 80)).

● Максимальная длина очереди к терминалу для получения талона – 15 человек.

● Время в секундах, затрачиваемое клиентами на выдачу талона – triangular (5, 10, 20).

● Вероятность выбора услуги – вероятность представлена в табл. 1.

● Время обслуживания клиентов распределено по треугольному закону: со средним значением, минимальным и максимальным (например, при обработке действия «Проверка документов» присвоено значение времени в минутах triangular (1, 1.5, 3)).

● Время выполнения модели – 1 рабочий день с 9:00 до 20:00.

● Три типа рабочего места (ТРМ) – операционисты, обслуживающие физических лиц (ФЛ), кассиры и менеджеры по кредиту и ипотеке (МИ).

Вероятность выбора услуги

Вероятность выбора услуги

Источник: fundamental-research.ru

Использование имитационной модели процесса в Business Studio для анализа и обоснования проекта оптимизации

В статье представлены результаты имитационного моделирования процесса «Рассмотрение и согласование оперативных заявок» в среде Business Studio. Выполнен анализ процесса «как есть». Определены направления оптимизации процесса. Разработана модель «как должно быть». Путем имитации процесса определен потенциальный экономический эффект от возможного проекта оптимизации, за счет автоматизации в BPMS.

Статья может быть интересна специалистам в области организационного развития, использующим модели процессов в нотации BPMN в среде Business Studio.

Введение

В рамках проектов оптимизации необходимо не только представить заказчику целевую графическую диаграмму процесса, но и выполнить определенный расчет при помощи модели. Такой расчет дает возможность обосновать экономический эффект и снизить неопределенность в принятии решений.

Измерение — это совокупность снижающих неопределенность наблюдений. И если учесть тот факт, что многие решения, например, стоит ли внедрять новую ИС, принимаются компаниями в условиях неопределенности, то даже незначительное ее снижение способствует более удачному выбору.

Проводя имитационное моделирование , мы снижаем неопределенность в части трудоемкости процесса, его оптимальности, вариативности. Можем более объективно судить о способах его оптимизации, особенно выходя на автоматизацию.

В данной статье рассматривается имитационная модель реального процесса «Рассмотрение и согласование оперативных заявок» крупной промышленной компании. Используемый инструмент имитационного моделировании — Business Studio 4.2.

Заявки на вывод в ремонт оборудования подаются с целью предварительной проработки возможности вывода в ремонт, с учетом:

• режима работы оборудования;
• текущей схемы;
• ранее разрешенных заявок;
• совмещения работ различных подразделений на данном и смежном оборудовании.

Цель процесса — эффективное управление оборудованием за счет обоснованного, корректного и оперативного вывода в ремонт. Формально, результат процесса — это согласованная, утвержденная заявка, внесённая в сменное задание.

Автоматизация процесса практически отсутствует.

Цель анализа модели состояла в определении и обосновании путей оптимизации процесса путем расчета средней длительности (одного экземпляра процесса) и суммарных затрат на выполнение процесса за месяц. Результаты имитационного моделирования и анализа представлены ниже.

1. Исходная модель процесса для анализа «как есть» (80% заявок, поступающих в процесс, содержат ошибки)

Диаграмма процесса «как есть» представлена на рис. 1.
Участниками процесса являются:

• инициатор подачи заявки;
• оперативный персонал, в оперативном ведении у которого находится оборудование;
• технический руководитель объекта;
• оперативный персонал, в оперативном управлении у которого находится оборудование.

Стоимость рабочего времени указанных ресурсов была определена. Так, например, стоимость одного инициатора подачи заявки составляет 212 рублей в час.

Рис. 1. Диаграмма процесса «Рассмотрение и согласование оперативных заявок».

На рис. 2 показана интенсивность запуска процесса (нагрузка на процесс). В месяц поступает около 1200 оперативных заявок на обработку. Фактически, заявки могут готовиться в любое время, но процесс запускается только в период с 16–00 до 18–00 ежедневно. В другое время заявки просто не рассматриваются.

Рис. 2. Нагрузка на процесс. Количество заявок.

На схеме процесса показано время выполнения каждой операции. Например, для операции «Рассмотреть и согласовать заявку (совместимость)» сверху указано «Норм. Константа (0:05:00)». Это означает, что нормативное время выполнения данной операции составляет 5 минут. Там, где снизу операции написано «Ож.

Константа…», это означает время ожидания выполнения , например, отсутствия ресурса и проч.

Обратим внимание, что время выполнения первой операции процесса «Оформить оперативную заявку» не является константой. Около 64% всех заявок оформляется 5 минут. В 27% случаев необходимо собирать данные для заявки, а это занимает 15 минут. В 9% случаев сбор данных занимает 20 минут.

Такое дискретное распределение было выбрано, реальный закон распределения времени формирования заявок неизвестен, учета нет. Со слов экспертов по процессу «в 20–30% случаев заявка формируется 15–20 минут необходимости сбора данных». Довольно неточное определение, к сожалению.

Рис. 3.Время оформления заявки.

На схеме процесса (см. рис. 1) красным цветом показана вероятность перехода по соответствующим стрелкам после шлюзов. Так, например, переход по стрелке «да» после шлюза «Имеются критичные ошибки в заявке?» будет осуществляться с вероятностью 80%

Имитация процесса проводилась для одного месяца — ноября 2018 г. По результатам имитации получены следующие данные:

• среднее время выполнения одного экземпляра процесса — 2 часа 40 минут;
• суммарная стоимость процесса за месяц — 128 тыс. рублей.

Анализ отчета по результатам имитации, сгенерированного Business Studio, показывает, что самая дорогая операция в рамках одного экземпляра процесса — это операция «Оформить оперативную заявку». Она стоит 32 рубля.

2. Измененная схема процесса — 10% заявок с ошибками

В первом варианте модели 80% заявок поступают с ошибками. Это приводит к тому, что процесс практически сразу завершается неудовлетворительным результатом (отказом от обработки заявки), фактически работает вхолостую. Возможно, в действительности это не совсем так, но со слов участников всё выглядит именно таким образом.

Было принято решение выполнить имитацию для случая полной загрузки процесса — когда только 10% заявок имеют критические ошибки (требуется их переделка). Кстати, устранение ошибок при оформлении заявок — это первое необходимое действие по оптимизации процесса.

По результатам имитации для случая с 10% ошибочных заявок получены следующие данные:

• среднее время выполнения одного экземпляра процесса — 1 день и 6 часов (!);
• суммарная стоимость процесса за месяц — 320 тыс. рублей.

Видно, что поскольку процесс работает «в полную силу», во время имитации периодически возникает очередь на обработку заявок. Иногда длинна этой очереди достигает 10 часов. Если бы все заявки были корректными и не отклонялись, реальный процесс сразу бы стал нежизнеспособным (сотрудники «разгребали» бы заявки почти целый рабочий день и более).

Оптимизация процесса

Итак, какие же проблемы можно отметить в результате имитации процесса? Прежде всего это:

• ошибки при формировании заявок и долгий (относительно) поиск данных для их заполнения;
• 47% операций процесса — это операции типа «Передать» или «Получить», которые не добавляют никакой ценности (ни с точки зрения инициатора, ни с точки зрения компании);
• практически полностью ручной труд, ручная передача информации, риск ошибок (человеческий фактор);
• ключевые операции процесса не автоматизированы (сбор данных и выполнение расчетов выполняются вручную);
• данные, необходимые для выполнения процесса, дезинтегрированы (находятся в разных базах данных и программных продуктах, на бумаге);
• внутри процесса возникают (неоправданные) задержки.

На рис. 4 визуально показаны некоторые предложения по оптимизации процесса путем автоматизации и устранения операций, не добавляющих ценность.

• заполнение заявок должно выполняться без ошибок и без ожидания данных (данные должны быть доступны в функциональной информационной системе);
• необходимо сокращение времени формирования заявок до 3 минут в 80% случаев;
• необходимо устранить операции типа «Передать» и «Получить»;
• необходима автоматизация самого процесса в системе класса BPM (Business Process Management);
• ряд операций необходимо сделать полностью автоматическими, например, «Сформировать/Внести заявку в сменное задание»;
• требуется создание единой базы данных в рамках функциональной ИС по управлению работой и обслуживанием оборудования;
• для всех операций необходимо сокращение времени выполнения операций за счет автоматизации.

Рис. 4.Предложения по оптимизации процесса.

С учетом сформулированных выше предложений по оптимизации была сформирована следующая схема процесса (см. рис. 5). Нас схеме показаны зеленые значки — ИС — функциональная информационная система, поддерживающая выполнение процесса. Оранжевые значки — BPMS, в которой реализован процесс.

Значок человечка в левом верхнем углу операции означает, что она выполняется с использование экранных форм BPMS. Значок шестеренки означает, что операция выполняется полностью автоматически информационными системами.

Рис. 5.Схема оптимизированного процесса.

По результатам имитации оптимизированного процесса получены следующие данные:

• среднее время выполнения одного экземпляра процесса — 1 час 34 минуты;
• суммарная стоимость процесса за месяц — 106 тыс. рублей.

Кстати, после оптимизации процесса операция «Оформить оперативную заявку» перестала быть самой дорогой…

Выводы по результатам имитационного моделирования процесса

В следующей таблице показано сравнение двух вариантов: «нагруженного» корректными заявками процесса «как есть» и процесса после оптимизации.

Таблица. Сравнение процессов «как есть» и «как должно быть».

№ Процесс Средняя длительность одного экземпляра процесса Стоимость процесса за год

1	Процесс «как есть»	1 800 минут	3,84 млн. рублей
2	Процесс «как должно быть»	94 минуты	1,27 млн. рублей
Улучшение процесса	Сокращение длительности в 19 раз	Сокращение затрат на 67%, 2,57 млн. рублей

Таким образом, потенциальный годовой эффект от оптимизации процесса «Рассмотрение и согласование оперативных заявок» может составит 2,57 млн. рублей.

Если предположить, что автоматизация этого процесса в BPMS (включая стоимость лицензий и настройку) одновременно с автоматизацией в функциональной информационной системе составит 300 тыс. рублей (процесс, в , простой), то эффективность такого проекта составит 856%. Даже если взять в расчет риски ошибок в расчетах и увеличения стоимости работ по проекту, эффект все равно может быть достаточно велик.

• увеличение объемов добычи при сохранении численности обслуживающих подразделений;
• сохранение объемов добычи при сокращении численности обслуживающих подразделений.

Речь идет о том, что бумажный эффект может стать реальным в случае, если сотрудники будут использовать высвобожденное за счет оптимизации процесса время на выполнение другой полезной работы, либо высвобожденная численность сотрудников будет сокращена.

Кейс подготовлен при участии компании BPM3.RU.

Источник: www.businessstudio.ru

Введение

Имитационное моделирование — это метод исследования, при котором изучаемая система заменяется моделью, с достаточной точностью описывающей реальную систему и с ней проводятся эксперименты с целью получения информации об этой системе. Экспериментирование с моделью называют имитацией (имитация — это постижение сути явления, не прибегая к экспериментам на реальном объекте).

К имитационному моделированию прибегают, когда:

· дорого или невозможно экспериментировать на реальном объекте;

· невозможно построить аналитическую модель: в системе есть время, причинные связи, последствие, нелинейности, стохастические (случайные) переменные;

· необходимо сымитировать поведение системы во времени.

Цель имитационного моделирования состоит в воспроизведении поведения исследуемой системы на основе результатов анализа наиболее существенных взаимосвязей между ее элементами или другими словами — разработке симулятора (англ. simulation modeling) исследуемой 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.

В основе имитационного моделирования лежит статистический эксперимент (метод Монте-Карло), реализация которого практически невозможна без применения средств вычислительной техники. Поэтому любая имитационная модель представляет собой в конечном счете более или менее сложный программный продукт.

На пути разработчика могут возникнуть следующие проблемы:

— требуется знание предметной области, к которой относится исследуемая система;

— на разработку специфических процедур обеспечения статистического эксперимента (генерация случайных воздействий, планирование эксперимента, обработка результатов) может уйти времени и сил не меньше, чем на разработку собственно модели системы.

И наконец, еще одна, пожалуй, важнейшая проблема. Во многих практических задачах интерес представляет не только (и не столько) количественная оценка эффективности системы, сколько ее поведение в той или иной ситуации.

В данной работе будет смоделирован бизнес-процесс «Управление инцидентами», с последующим моделированием ее средствами имитационного моделирования.

Краткие сведения о компании:

МегаФон — первый общероссийский оператор мобильной связи стандарта GSM 900/1800, был образован в мае 2002 года.

МегаФон стал первым и пока единственным оператором, развернувшим собственную сеть во всех субъектах России. Компания также первой в России ввела в коммерческую эксплуатацию сеть третьего поколения в стандарте UMTS.

В сети «МегаФон» используются передовые технологии, открывающие клиентам новые возможности общения и работы с информацией.

В 2009 году МегаФон был признан независимым жюри «Абсолютным брендом — 2009». В 2009 году МегаФон стал официальным мобильным оператором Зимних Олимпийских Игр 2014 года.

1 июля 2009 года компания завершила реорганизацию в форме присоединения дочерних обществ — региональных операционных компаний.

Лицензионный портфель Общества и принадлежащих ему филиалов как в стандарте связи GSM 900/1800, так и связи третьего поколения IMT-2000/UMTS, охватывает всю территорию России с населением 142 миллиона человек. МегаФон строит свой бизнес, основываясь на принципах максимального удовлетворения потребностей абонентов, добросовестной конкуренции и информационной открытости. МегаФон использует передовые технологии, открывающие абонентам новые возможности общения и работы с информацией. Уникальный для российского телекоммуникационного рынка спектр услуг качественной мобильной связи адресован как массовому потребителю, так и корпоративным клиентам.

В 2009 году сразу несколько авторитетных международных рейтинговых агентств повысили инвестиционный и кредитный рейтинги «МегаФона». К примеру, международное рейтинговое агентство «Standard Poor’s» так же повысил долгосрочный рейтинг Компании по национальной шкале до «ruAAA» с «ruAA+».

Источник: studentopedia.ru