CC BY
625
УДК 338.24
И. М. Якимов, А. П. Кирпичников, В. В. Мокшин, Г. Р. Аляутдинова, Л. Р. Пайгина
ИМИТАЦИОННОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ БИЗНЕС-ПРОЦЕССОВ В СИСТЕМЕ BIZAGI MODELER
Ключевые слова: имитационное моделирование, бизнес-процесс, нотация моделирования бизнес-процессов (BPMN), система массового обслуживания (СМО), транзакт, генератор транзактов, очередь, обслуживающий аппарат, приоритет.
Приводится описание методики компьютерного моделирования бизнес-процессов, включающей в себя построение структурных моделей в нотации моделирования бизнес процессов (BPMN) и имитационных моделей в системе Bizagi Modeler, позволяющей вводить структуры моделируемых бизнес-процессов и систем массового обслуживания (СМО) в графическом виде. Приведены две сравнительно несложные модели СМО.
Keywords: simulation modeling, business process modeling, notation business process (BPMN), the queueing system (QS), Transact,
generator transacts, queue, service unit, priority.
There is a description of methods of computer modeling of business processes, including the construction of structural models in the Business Process Modeling Notation (BPMN) and simulation models in the Bizagi Modeler, which allow you to enter the modeling business processes structure and queuing systems (QS) in graphical form. There are two simple models of QS.
Введение
Стандарт IDEF и система BPwin для его реализации [1], разработанные для представления структурных моделей бизнес-процессов в 1981 году, оказались успешными и получили широкое использование на практике. Ценность системы BPwin повысилась в связи с реализацией возможности информационного перехода в систему Arena, позволяющую проводить имитационное моделирование (ИМ) по структурной модели [1]. Однако, время не стоит на месте и всё, что когда-то было создано, со временем становится неактуальным и настоятельно требует замены на более результативные ресурсы. Одним из вероятных и многообещающих заменителей стандарта IDEF, по мнению авторов статьи, может стать стандарт нотации моделирования бизнес-процессов BPMN (Business Process Modeland Notation) [2], созданный рабочей группой компаний «Ob-ject Management Group» (OMG) в 2007 году. На данный момент по стандарту BPMN разработано несколько программных систем ИМ. Достоинством системы Bizagi Modeler [3] является её доступность, эту программу можно переписать из интернета бесплатно. За месяц можно самостоятельно освоить эту систему и провести моделирование нескольких сравнительно несложных систем.
Система имитационного моделирования Bizagi Modeler
Разработчиками данной системы является компания Bizagi. Запуск новой версии популярного бесплатного приложения для моделирования бизнес-процессов состоялся 25.06.2013 года. Основным изменением стало появление новой функциональности: имитационного моделирования бизнес-процессов.
Главная цель стандарта BPMN - это обеспечение наглядной нотацией описания для разных категорий пользователей: от бизнес-аналитиков, которые разрабатывают модели процессов, и разработчиков, которые несут ответственность за введение технологий реализации бизнес-процессов, до
руководителей и обычных пользователей, которые управляют бизнес-процессами и следят за их выполнением. Есть пять типов элементов в BPMN: данные (Data), элементы потоков (Flow Objects), зоны ответственности (Swimlanes), соединяющие элементы (Connecting Objects), артефакты (Artifacts).
Элементы потоков представляют собой важнейшие графические элементы, определяющие бизнес-процесс. Элементы потока разделяются на: события (events), действия (activities) и логические операторы (gateways).
События представляются окружностью. Они инициируют некоторые действия либо являются результатами их выполнения. В соответствии с местоположением, события делятся на начальные (start), промежуточные (intermediate) и завершающие (end).
Все события в модели совершаются при поступлении в объекты бизнес-процессов движущихся (динамических) объектов, называемых транзактами (tokens).
Действие - это универсальный термин, который показывает работу, проводимую в ходе бизнес-процесса. Существует два типа действий: элементарное и составное. К элементарным относится Задача (Task), к составным Подпроцесс (Sub-Process). И Подпроцессы и Задачи представляются как прямоугольники с округленными углами. Свёрнутый Подпроцесс можно изобразить, поставив знак плюс у нижней границы прямоугольника.
Логические операторы представляются ромбами и показывают места принятия решений в ходе процесса. Ветвление и синхронизация потоков осуществляются при помощи логических операторов.
Соединяющие объекты отображают связи объектов потоков между собой при выполнении бизнес-процесса. Есть несколько типов соединяющих объектов, к ним относятся: потоки сообщений, управления и ассоциации.
Поток управления представляется непрерывной линией, которая заканчивается окрашенной стрелкой. Поток управления определяет последовательность реализации действий. Поток по умолча-
нию обозначается перечеркнутой диагональной чертой с края узла, из которого она выходит.
Поток сообщений представляется линией со штриховкой, которая заканчивается открытой стрелкой. Он указывает какими сообщениями обмениваются между собой участники. Поток сообщений изображает взаимодействие между двумя сущностями (участниками бизнес-процесса), готовыми к их отправке и получению. В ИРМЫ два отдельных пула на диаграмме обозначают две сущности.
Ассоциации изображаются пунктирной линией, заканчивающейся стрелкой.
Артефакты используются для отображения в структурной модели дополнительной поясняющей информации. Это делает структурную модель более удобочитаемой и насыщенной информацией.
Основные элементы стандарта ВРМЫ приведены в таблице 1.
Таблица 1 - Основные графические элементы стандарта БРМК
Наименование
Стартовое событие
Промежуточное событие
Конечное событие
Задача
Подпроцесс
Оператор исключающего ИЛИ, управляемый данными (data-based exclusive gateway)
Пояснение
Старт бизнес-процесса
Эти события могут присоединяться к границам процесса, поэтому называются граничными.
Завершение обозначает завершение потока управления в рамках процесса (при этом другие потоки могут продолжать исполнение)
Представляет собой элементарное действие в рамках процесса
Данная функция подпроцесса позволяет организовать одновременное выполнение нескольких бизнес-процессов для решения одной задачи
При использовании оператора для ветвления поток управления движется в направлении исходящей ветви, а при использовании оператора для синхронизации данный поток ждет окончания исполнения одно поступающей ветви и активизирует выходящее течение
Нотация
о
м_
S
Оператор исключающего ИЛИ, управляемый событиями (event-based exclusive gateway)
Оператор включающего ИЛИ (inclusive gateway)
Параллельный шлюз, оператор И
(parallel gateway)
Сложный оператор
(complex gateway)
Отправляет течение управления только согласно этой исходящей ветви, в каковой основной случилось явление. Уже после оператора этого вида имеют все шансы руководствоваться только лишь действия либо воздействия-обработчики уведомлений
В случае осуществления ветвления, активирует одну или более исходящих ветвей. При использовании оператора для синхронизации, он ждет окончания выполнения одной поступающей ветви и активирует выходящее течение
Оператор «И», который используется для ветвления, разграничивает один поток управления на некоторое количество параллельных. При этом все исходящие ветви активируются в одно и то же время. В случае если оператор применяется с целью синхронизации, то он ждет окончания выполнения всех входящих ветвей и лишь затем активирует выходной поток
Сложный оператор содержит некоторое количество критерий, в зависимости от выполнения которых активизируются исходящие ветви.
Разработчики программного продукта предлагают платформу автоматизации бизнес-процессов, которая направленна на поддержание внутренних переустройств компании. Система Bizagi Modeler направленна на постоянное усовершенствование бизнес-процессов, а также она уменьшает время вывода на рынок идей и политики развития бизнеса. В данной статье мы выделим функции, которые характеризуют систему Bizagi Modeler, как наиболее эффективное средство в настоящее время, позволяющее моделировать бизнес-процессы с реализацией ввода структурной схемы бизнес-процессов в
графическом виде. Приведём два примера моделирования однофазных СМО в системе Bizagi Modeler.
Примеры моделирования СМО
Пример 1. Система массового обслуживания М/М/1 - генератор заявок (транзактов) -очередь - обслуживающий аппарат
Структурная модель примера 1 в системе Bizagi Modeler приведена на рис.1. Время между поступлением заявок в систему распределено по экспоненциальному закону со средним 10 единиц времени. Время обслуживания распределено по экспоненциальному закону со средним 6 единиц времени. Очередь неограниченной длины. Завершить моделирование после решения 10000 задач.
GT
Экспоненциальный закон, ср.10
V РК Экспоненциальный закон, ср 6 у/
г
моделирования по решению 10000 задач
Рис. 1 - Структурная модель примера 1 в системе Bizagi Modeler
Результаты ИМ примера 1 приведены в таблице 2. Отметим, что при моделировании использовался 1-ый генератор случайных чисел. Аналитическое моделирование (АМ) примера 1 проведено по формулам, приведённым в [4, 5].
Пример 2. Система массового обслуживания М/М/5 - генератор заявок - очередь - пять обслуживающих аппаратов
Структурная модель примера 2 в системе Bizagi Modeler приведена на рис.2. Время между поступлением заявок в систему распределено по экспоненциальному закону со средним 10 единиц времени. Время обслуживания на каждом ОА (ПК) распределено по экспоненциальному закону со средним 30 единиц времени. Очередь неограниченной длины. Завершить моделирование после решения 10000 задач.
Resource Utilization
РК1 РК2 РКЗ РК4 РК5
20
40
60
SO
Рис. 3 - Коэффициент загрузки устройств Таблица 2 - Сравнение результатов АМ и ИМ
№ Код М/М/1. Результаты моделирования
АМ ИМ Разн. Разн. в %
1 m 0,6 0,61 0,01 1,67
2 1 0,9 0,93 0,03 3,33
3 т 1,5 1,54 0,04 2,67
4 to6cn 6,0 6,08 0,08 1,33
5 tc/жид 9,0 9,29 0,29 3,22
6 t сист 15,0 15,37 0,37 2,47
7 &ОЖИД 13,75 13,54 0,21 1,52
№ Код М/М/5. Результаты моделирования
АМ ИМ Разн. Раз н. в %
1 m 3 3,0745 0,0745 2,48
2 7 0,372 0,352 0,02 5,37
3 т 3,372 3,4265 0,0545 1,62
4 to6cn 30 30,79 0,79 2,62
5 tc/жид 3,716 3,52 0,196 5,27
6 t СИСТ 33,716 34,31 0,594 1,76
7 &ОЖИД 9,882 9,4 0,482 4,88
В таблице 2 приняты следующие обозначения:
циэлдоый îirorl
GT
Эксп du еншачлый ЗАиСп (& ЧЦ
}»рЛ(НН1 HWWHHH поptuitHm? 10QCÏJÎW4
Рис. 2 - Структурная модель примера 2 в системе Bizagi Modeler
В качестве ресурсов добавим PK1, PK2, PK3, PK4, PK5. Отметим, что при моделировании использовался 5-ый генератор случайных чисел. На рис.3 показан коэффициент загрузки устройств.
m - коэффициент использования устройства; / - средняя длина очереди. к - коэффициент загрузки системы; 10бсл - среднее время занятости устройства;
1ожид- среднее время пребывания в очереди; ^сист - среднее время пребывания в системе; оожид - стандартное отклонение ожидания в очереди.
По примерам отметим, что разница в результатах ИМ и АМ для всех 7 показателей в двух примерах не превышает 10%, что можно считать вполне удовлетворительным результатом [6]. При этом разница между АМ и ИМ для первого примера ни по одному из показателей не превысила 5%. Для
второго примера разница между АМ и ИМ превысила 5% только в двух случаях, но и то незначительно, и не превысила 5,5%, что можно считать хорошим результатом.
Возьмем показатели среднего времени пребывания транзакта в системе, стандартного отклонения и проведем сравнение шести генераторов (рис. 4).
I Среднее время пребывания гранзакта в системе
Рис. 4
Все 6 генераторов для среднего времени пребывания транзакта в системе показали хорошие результаты, не превышающие 2,44% (рис.5).
15
10
5 0 / <F ■
1 ■ m | 1 ■
s N- / f f г v о<г v- / / е. Ж V
■ Стандартное отклонение
Рис. 5
Наилучший результат для стандартного отклонения показал 2 генератор случайных чисел.
Анализируя работу 6 генераторов, можно сказать, что 0-ой, 3-ий и 4-ый генераторы показали разницу более 7,6% по значению стандартного отклонения. Это можно объяснить большей изменчивостью стандартных отклонений по сравнению со средними значениями. Улучшить данный показатель можно увеличением количества решённых задач. Ещё одним средством улучшения результатов ИМ является выбор наиболее подходящего исходного числа для генерации случайных чисел.
Заключение
1. Структурные модели, построенные в нотации BPMN в системе Bizagi Modeler оказались хо-
рошей альтернативой IDEF-диаграммам, реализуемым в системе BPwin и структурным моделям, построенным в других системах ИМ.
2. В КНИТУ-КАИ и КНИТУ планируется изучение нотации BPMN и имитационного моделирования в системе бизнес-процессов по курсу моделирования систем. Конечно, модель должна явно показывать всю необходимые данные о бизнес-процессе, и, по мнению авторов, нотация BPMN справляется с этой задачей лучше, чем другие.
3. Наличие в интернете бесплатной версии.
4. Проведённое сравнение результатов имитационного моделирования в системе Bizagi Modeler с результатами аналитического моделирования по двум примерам показало их отличие в пределах от 1.33 до 5.37%, что можно считать вполне приемлемым. Отметим, что разница в сравнении результатов не превысила ни разу рекомендуемого значения.
5. В качестве недостатка отметим отсутствие в системе Bizagi Modeler стандартных средств вывода значений стандартных отклонений параметров моделей, кроме стандартного отклонения ожидания в очереди.
Исследование выполнено при финансовой поддержке РГНФ в рамках научного проекта №1512-16001 «Развитие финансовых механизмов управления транспортной системой крупных городов и регионов России».
Литература
1. Якимов И.М., Кирпичников А.П., Мокшин В.В., Кос-тюхина Г.В.,Шигаева Т. А. Комплексный подход к моделированию сложных систем в системе BPwin-Arena // Вестник Казанского технологического университета. 2014. Т. 17. № 6. С. 287-292.
2. Якимов И.М., Кирпичников А.П., Мокшин В.В., Мах-мутов М.Т., Пейсахова М.Л., Валиева А.Х., Низамиев Б.А. Структурное моделирование бизнес-процес-сов в системах BPMN EDITOR, ELMA, RUNAWF// Вестник Казанского технологического университета. 2014. Т. 17. № 10. С. 249-256.
3. http://automaticom.ru/wp-content/uploads/2014/02/bizagi-120827025541-phpapp01.pdf.
4. Кирпичников А.П. Прикладная теория массового обслуживания. Казань: Изд-во Казан. гос. ун-та, 2008. -118 с.
5. Кирпичников А.П. Методы прикладной теории массового обслуживания. Казань: Изд-во Казан. ун-та, 2011. -200 с.
6. Якимов И.М., Кирпичников А.П., Зайнуллина T.P., Яхина З.Т.. Оценка достоверности результатов имитационного моделирования по результатам аналитического моделирования// Вестник технол. ун-та. 2015. Т. 18. № 6. С. 173-178.
© И. М. Якимов - канд. техн. наук, проф. каф. автоматизированных систем обработки информации и управления КНИТУ-КАИ им А.Н. Туполева; А. П. Кирпичников - д-р физ.-мат. наук, зав. каф. интеллектуальных систем и управления информационными ресурсами КНИТУ, [email protected]; В. В. Мокшин - канд. техн. наук, доц. каф. автоматизированных систем обработки информации и управления КНИТУ-КАИ им А.Н. Туполева, [email protected]; Г. Р. Аляутдинова -бакалавр той же кафедры; Л. Р. Пайгина - бакалавр той же кафедры.
© 1 M. Yakimov - PhD, Professor of the Department of Automated Information Processing Systems & Control, KNRTU named after A.N. Tupolev; A. P. Kirpichnikov - Dr. Sci, Head of the Department of Intelligent Systems & Information Systems Control, KNRTU, [email protected]; V. V. Mokshin - PhD, Associate Professor of the Department of Automated Information Processing Systems & Control, KNRTU named after A.N. Tupolev, [email protected]; G. R. Alyautdinova - Bachelor of the same department; L. R. Paigina - Bachelor of the same department.
