Практика и проблематика моделирования бизнес-процессов - стр. 30

Примеры метрик характеристик процесса:

♦ отношение фактического времени выполнения процесса к плановому времени выполнения;

♦ степень автоматизации по количеству функций (количество функций с возможностью автоматизации / общее количество функций процесса);

♦ степень автоматизации по времени (суммарное время автоматизированных работ / суммарное время выполнения всех работ);

♦ отношение суммарного времени выполнения функций процесса к суммарному времени ожидания;

♦ отношение суммарного времени выполнения функций-интерфейсов взаимодействия с другими процессами к суммарному времени ожидания.

Этапы анализа ошибок процесса:

1) классификация возможных ошибок процесса;

2) описание ошибок процесса;

3) выявление ошибок в процессе.

Возможные ошибки, которые могут возникать при моделировании бизнес-процессов:

♦ незавершенность. Наличие пробелов в описании процесса, например отсутствие подпроцесса, процедуры или информационного ресурса;

♦ несоответствие. Неадекватное использование информационных ресурсов в различных частях процесса. Это приводит к искаженному восприятию информации или к неясности указаний;

♦ иерархическая несовместимость. Несовместимость процесса с подпроцессами, его составляющими;

♦ «наследственная» несовместимость. Наличие конфликта между основными и последующими процессами.

Динамика процессов исследуется с помощью динамической (имитационной) модели.

Имитационное моделирование – это методика, позволяющая представлять в рамках динамической компьютерной модели протекание процессов, действия людей и применение технологий, используемых в изучаемых процессах.

Динамическое имитационное моделирование позволяет генерировать конкретные бизнес-случаи выполнения бизнес-процесса на заданном интервале времени. Для построения оптимального бизнес-процесса разрабатывается несколько альтернатив, которые анализируются с помощью метода имитационного моделирования.

При использовании механизма динамического моделирования для каждого разработанного варианта модели можно получить набор статистики как по процессу в целом, так и по отдельным его элементам. Статистика включает такие параметры, как среднее время выполнения процесса, общее время ожидания, среднее время выполнения отдельных функций, коэффициент использования исполнителей и других ресурсов и т. д. Полученная статистика служит основой как для оценки текущего процесса, так и для сравнения альтернативных вариантов и выбора наиболее оптимального из них. Альтернативы могут вырабатываться индивидуально на основе эмпирических исследований либо автоматическим способом – по случайному принципу.