РОЗДІЛ 2
МОДЕЛЮВАННЯ БІЗНЕС-ПРОЦЕСІВ
2.1. Моделювання та його роль в формуванні та обгрунтуванні бізнесових рішень
Процес створення бізнесових рішень, як уже зазначалося, пов’язаний з
необхідністю враховувати велику кількість чинників і намірів, що мають в своїй
основі суб’єктивні риси та характеризуються багатократними зв’язками і
взаємозалежностями, які, як правило, не повністю ідентифіковані на момент
створення рішення. Звідси випливає потреба використання моделей, що описують
бізнес-процеси, оскільки проводити аналіз бізнесової системи за допомогою
моделі значно простіше, ніж це робити з реальною системою.
Модель є спрощене представлення (абстракція) реальності. Вона є спрощенням
тому, що реальність дуже важка для її точного опису, і тому що така складність
може бути недоречною для розв'язування специфічної проблема. Дослідження систем
чи проблем за допомогою моделей може виконуватися з різним ступенем абстракції,
зокрема, в системах підтримки бізнесової діяльності найбільше розповсюдження
отримали графічні, імітаційні, евристичні та математичні моделі.
Графічні моделі, що використовуються в бізнесі, є звичайними двовимірними
схемами чи діаграмами. Найбільш типовими прикладами такого типу геометричного
моделювання є: організаційні схеми, які відображають зв’язки між елементами
бізнесової структури, повноваженнями і відповідальностями персоналу; мапи, на
яких різними кольорами відображають характерні особливості бізнес-процесів,
перекладених на географічні карти засобами геоінформаційних систем ; класичні
діаграми і схеми графічного відображення бізнесової цифрової інформації
(наприклад, схема фондової біржі, яка відображає рух цін акцій; геометричне
представлення трендів і тенденцій розвитку бізнес-процесів тощо).
Імітаційні моделі набули надзвичайно широкого розповсюдження при дослідженні
прийняття рішень в бізнесі [45]. Зокрема, у внутрішньофірмовому плануванні
частота використання імітаційних моделей складає майже 30 відсотків і набагато
перевищує частоту використання інших методів і моделей дослідження операцій. Є
інформація про те, що понад 80 відсотків оптимізаційних моделей в бізнесі
реалізуються за допомогою імітаційних моделей. В системах підтримки прийняття
рішень у бізнесі розглянутий раніше аналіз типу “Що … якщо?” є машинною
реалізацією відповідної імітаційної моделі. Є цілком орієнтовані на імітаційні
моделі СППР, зокрема Іthink. СППР Іthink розроблена корпорацією High
Performance Systems, Inc. ( http://www.hps-inc.com). Програмна підтримка Іthink
полегшує створення візуальних імітаційних (динамічних) моделей для бізнесу.
Імітаційну модель в загальному значенні можна визначити як орієнтовану на
комп’ютерну реалізацію складну алгоритмічну (процедурну) модель, призначену для
експериментального дослідження системи, а сам метод, що базується на розробці
та дослідженні імітаційних моделей, в англомовній літературі має назву systems
simulation (дослівний переклад - симуляція систем). В СРСР цей метод називався
імітаційне моделювання або машинна імітація. Не заглиблючись в проблематику
використання машинної імітації в плануванні і управлінні бізнесовою діяльністю
(проблема вимагає окремого серйозного дослідження), зробимо зауваження щодо
термінології.
Оскільки термін “systems simulation” в сучасних англомовних публікаціях частіше
використовується в скороченому варіанті -“simulation”, а в українській мові є
слово “симуляція” (хоча воно і мало раніше певне соціальне забарвлення), то, на
наш погляд, є всі підстави замінити розповсюджений нині термін імітаційне
моделювання на симуляцію систем або просто симуляцію. В Україні часто помилково
термін simulation перекладається як моделювання, тому варто підкреслити різницю
між поняттями моделювання (modeling) і симуляція (simulation) [77].
Моделювання і симуляція відрізняються, тому що поняття “моделювання” включає
формування зображення ситуації, а термін симуляція (імітація) включає
проведення вибіркових (машинних) експериментів на моделі ситуації. Ключовими
словами тут є вибіркові експерименти. У вибірковому експерименті відтворюється
велике число випробувань. Через наявність невпевненості (стохастичності)
параметрів моделі результат кожного випробування може бути відмінний від
наслідків інших випробувань. Однак, просте використання концепцій статистики,
як, наприклад, середнє значення і середнє квадратичне відхилення, дозволяють
зробити висновки про передбачені наслідки ситуації. При симуляції вибіркові
експерименти виконуються на комп'ютерній моделі, що дозволяє зробити багато
випробувань з незначними витратами ресурсів і часу.
Евристичні моделі складають основу евристичних знань або просто евристик
(Heuristics). Евристичні знання - це змістовні (неформальні) розсудливі знання
в прикладній області, що складаються з “правил хорошого міркування” (“здорового
глузду”) в цій (зокрема, в бізнесовій) сфері [40]. Евристики також містять в
собі знання про те, як кваліфіковано і ефективно вирішувати задачі, як
спланувати кроки розв’язування комплексної проблеми, як вдосконалювати
продуктивність тощо. Як правило, евристики відображають особливості того, як
людина вирішує задачу, не користуючись строгими формальними прийомами,
математичними моделями і алгоритмами. В експерних системах при формалізації
професійних знань людини, що стосуються способів вирішення задач в специфічній
проблемній області, широко використовуються ті евристики, яким користуються
професіонали-експерти. На основі евристичних правил розробляються
правило-орієнтоваені СППР [47].
Математичні (кількісні) моделі являють собою найвищий рівень абстракції при
дослідженні природи бізнес-п
- Київ+380960830922