CC BY
25
□ БП
МЕНЕДЖМЕНТ КАЧЕСТВА
СП
МЕТОДОЛОГИЯ
Использование инструментов
менеджмента качества
для контроля загрузки ИКТ-персонала
В статье рассматривается подход к контролю загрузки ИКТ-персонала. В качестве объекта исследования выступают входы и выходы процесса технической поддержки в сфере ИКТ. На основе анализа фактических данных показывается неприменимость теории массового обслуживания для решения задачи построения адекватной математической модели из-за влияния человеческого фактора. Автор обосновывает и предлагает методику использования карт Шухарта для контроля за числом обращений в системе.
Стратегическая цель любой организации состоит в постоянном улучшении ее бизнес-процессов для совершенствования деятельности и обеспечения выгоды заинтересованным сторонам. При этом менеджмент процессов должен иметь системный характер за счет создания и четкого понимания сети процессов, их последовательности и взаимодействия [1]. Не является исключением и управление процессами технической поддержки в области информационно-коммуникационных технологий (ИКТ). Следует отметить, что, несмотря на постоянный рост зависимости бизнеса от ИКТ, наблюдается неуклонное снижение совокупных затрат на эту статью расходов, что ставит новые задачи перед менеджментом по рационализации ИТ-бизнес-процессов и сокращению совокупных затрат.
Отрасль ИКТ является зарплатоемкой, поэтому решения в области сокращения затрат на ИКТ для предприятия, как правило, сводятся либо к сокращению численности персонала с повышением интенсифика-
□ □□ П
Ключевые слова:
качество ИТ, карты Шухарта, управление персоналом, ИТ-процессы.
В.А. ТУШАВИН,
доцент кафедры инноватики и интегрированных систем качества Санкт-Петербургского государственного университета аэрокосмического приборостроения, к.т.н., к.э.н. (tushavin@gmail.com)
ции труда, либо к передаче этих бизнес-процессов на аутсорсинг. Под аутсорсингом в данном случае понимается специфический инструмент повышения эффективности деятельности предприятия, основанный на привлечении на платной и долгосрочной основе ресурсов, сформированных, организованных и управляемых внешним оператором, для выполнения необходимого заказчику бизнес-процесса. При этом отношения оператора и заказчика включают в себя как рыночную, так и иерархическую составляющие [2; 3]. Однако во втором случае данная задача просто перекладывается на аутсорсера, который в силу масштабности и стандартизации процессов обеспечивает более высокую эффективность, чем предприятия, для которых эта деятельность не является профильной.
Говоря о решении оптимизационных задач, связанных с численностью персонала, следует отметить недостаток инструментальных средств контроля за последствиями управленческих воздействий. Услуги по технической поддержке выполняют люди, а не роботы, поэтому производительность труда зависит от множества факторов. Различные степени внедрения информационных систем, уровни зрелости ИТ-процессов, уровни ИТ-грамотности не позволяют построить достаточно простую и, в то же время, адекватную математическую модель времени разрешения обращения пользователя в зависимости от плотности входного потока обращений и числа сотрудников технической поддержки. Если поток входящих обращений можно рассматривать как Пу-ассоновский с числом входящих обращений, примерно равным количеству обслуживаемых рабочих мест [4], то длительность разрешения можно детерминировать только для простых операций (напри-
№ 4 • 2014 ВеЮКАЧЕСТВА
МЕТОДОЛОГИЯ
п ч нн ппя □ □2 ПП
н
МЕНЕДЖМЕНТ КАЧЕСТВА
250 -
мер, разрешения инцидентов или запросов на обслуживание [5]), так как запросы на изменение или решение задач в рамках реализации проекта являются достаточно уникальными.
Рассмотрим поток обращений в ИТ-компанию. Поскольку стандартные средства аналитики, предусмотренные в большинстве систем Service Desk, не позволяют работать напрямую с такими данными, то с помощью SQL-запроса к базе данных были получены сведения о количестве зарегистрированных и количестве закрытых в день заявок за период 2012-2014 гг. для последующей обработки в интегрированном статистическом пакете. Всего данные содержат 767 строк в 4 колонках. Для повторения и воспроизведения эксперимента все расчеты и исходные данные доступны (URL: https://github.com/Tushavin/ ServiceCalls). Код написан на языке статистической обработки R с использованием markdown [6; 7].
Полученная информация была преобразована следующим образом: во-первых, найдено сальдо оставшихся в системе заявок (первоначальное число заявок на 1 января 2012 года (150) плюс зарегистрированные заявки и минус выполненные заявки); во-вторых, убраны неточности в данных, связанные с работой в выходные дни. Для этого все дни, на которые приходилось менее 20 заявок, были удалены из выборки. В результате осталось 689 строк данных в 5 колонках: год, день года, число зарегистрированных обращений, число закрытых обращений, число обращений в системе.
Разведочный анализ данных был проведен с помощью методов описательной статистики, а также посредством визуализации данных на диаграмме типа
«скрипка» (violin plot). В результате было установлено, что распределения в 2013 и 2014 годах имеют сходную природу. Проведенный непараметрический тест Андерсона-Дарлинга для этих двух выборок [8] показал, что при p-значении = 0.06615 (большем чем 0.05) гипотеза о единой генеральной совокупности для этих двух выборок не отвергается. Это особенно интересно в связи с тем, что за этот период произошло сокращение персонала на 10%. На рис. 1 показана диаграмма разброса
50-
—I—
100
-1-г-
200 Ш
Число входящих обращений
сп о
(Л
га
го £ £ з
<л о.
3 2 О
xbar.one Chart for calls at work
о о см
о о
• \ . .-V ✓ у • \ / \
V/ / • * - \/ • • - • ■
т г
Number of groups = 25 Center = 155.76 StdDev = 24.67494
11 13 15
Group
LCL = 81.73518 UCL = 229.7848
Рис. 2. Контрольная карта индивидуальных значений
Рис. 1. Диаграмма разброса для зависимости между входящими обращениями и числом обращений, находящихся в работе
для анализа зависимости числа обращений находящихся в системе от числа поступивших обращений.
Из рис. 1 видно, что существует корреляция между этими двумя величинами. Линейная модель, построенная методом наименьших квадратов, подтверждает гипотезу о зависимости этих показателей процесса. Уравнение регрессии имеет вид: у = 0.3715х + 80.5568 + е.
Попытка подобрать подходящую модель многоканальной системы массового обслуживания не увенчалась успехом, поскольку сотрудники организации обладают большей «эластичностью» к увеличению нагрузки, чем это предусматривается моделями. Однако полученный отрицательный результат свидетельствует о том, что существует иной способ контроля за потоком обращений в силу того, что, как это было установлено в процессе анализа, число обращений в системе имеет распределение, близкое к нормальному. В данном случае целесообразно использовать 1тВ-карты
UCL
CL
LCL
17 19 21 23 25
Number beyond limits = О Number violating runs = 0
ВеККАЧЕСТВА № 4 • 2014
34
□ GH
МЕНЕДЖМЕНТ КАЧЕСТВА ЕШ
СП
МЕТОДОЛОГИЯ
Шухарта. Как видно из карты индивидуальных значений, представленной на рис. 2, процесс является статистически управляемым.
Карта размахов также показывает статистическую управляемость процесса (с ней можно ознакомиться по приведенной выше ссылке). Согласно теории массового обслуживания, в случае, если потоки несогласованные, очередь начинает расти неуправляемо. Из этого следует, что проведение мероприятий, связанных с сокращением персонала технической поддержки, необходимо контролировать с помощью построения контрольных карт для числа обращений, находящихся в системе. Такие ситуации достаточно просто предварительно моделируются при одновременном уходе в отпуск двух и более специалистов поддержки. Если за время их отсутствия число обращений в системе статистически значимо не изменилось, то это означает, что имеются резервы по интенсификации труда. Возможно, целесообразно также использовать стратификацию данных, если это позволяет учетная система.
Описанный в статье подход может быть интересен, в первую очередь, менеджерам, решающим вопросы рационализации труда в области ИКТ, а также исследователям, занимающимся сходными проблемами. ■
Литература
1. ГОСТ Р ИСО 9004-2010. Менеджмент для достижения устойчивого успеха организации. Подход на основе менеджмента качества [Текст]. Введ. 2010-11-23. М.: СТАНДАРТИН-ФОРМ, 2011. 47 с.
2. Котляров И.Д. Сущность аутсорсинга как организационно-экономического явления // Компетентность. 2012. № 5 (96). С. 28-35.
3. Тушавин В.А. Особенности аутсорсинга в сфере информационно-коммуникационных технологий // Менеджмент и бизнес-администрирование. 2014. № 1. С. 79-86.
4. Тушавин В. А. Статистическая оценка входных параметров процессов технической поддержки и управления инцидентами // Техника и технология. 2011. № 4. С. 44-48.
5. Тушавин В.А. Применение теории массового обслуживания для анализа времени разрешения инцидентов // Экономика и управление. 2011. № 7 (69). С. 104-108.
6. R Core Team. R: A language and environment for statistical computing /R Foundation for Statistical Computin. Vienna, Austria, 2014. // URL: http://www.R-project.org
7. Yihui Xie. knitr: A general-purpose package for dynamic report generation in R. R package version 1.6., 2014 // URL: http:// CRAN.R-project.org/package=knitr
8. Scholz F.W., Stephens M.A. K-sample Anderson-Darling Tests // Journal of the American Statistical Association. 1987. Vol 82. No. 399. Pp. 918-924.
НОВОСТИ -> NEWS НОВОСТИ
В России появится
самый крупный онлайн-сервис
для электронных закупок
В декабре компания SAP, один из лидеров рынка корпоративных приложений, «Сбербанк-АСТ», крупнейшая российская электронная площадка для проведения госзакупок, и компания «НОРБИТ» объявили о намерении создать крупнейший в России онлайн-сервис для проведения электронных закупок на базе облачной бизнес-сети SAP Ariba и крупнейшей российской электронной площадки «Сбербанк-АСТ». Новая торговая площадка объединит около 2 млн компаний в России и за рубежом и позволит значительно сократить длительность закупочного цикла - с 20-30 дней до нескольких часов.
Сервис SAP Ariba, на базе которого будет реализован проект, был представлен российскому рынку в 2013 г. Он обеспечивает процесс управления закупками от момента формирования потребности до проведения оплаты за поставленный товар и уже используется в 140 странах мира. Суммарный ежегодный оборот транзакций в бизнес-сети SAP Ariba превышает 540 млрд долл.
Объединение возможностей SAP Ariba и «Сбербанк-АСТ» позволит обеспечить полное соответствие требованиям российского законодательства в области закупок: № 44-ФЗ «О контрактной системе в сфере закупок товаров, работ, услуг для обеспечения государственных и муниципальных нужд» и № 223-Ф3 «О закупках товаров, работ, услуг отдельными видами юридических лиц», регулирующих закупочную деятельность государственных организаций и компаний с государственным участием. Дополнительным фактором стабильности и безопасности сервиса станет его размещение в российских дата-центрах, в том числе - в собственном ЦОД SAP, который сейчас готовится к открытию. Работы по интеграции бизнес-сети SAP Ariba и сервиса электронной площадки «Сбербанк-АСТ» проведет компания «НОРБИТ».
Преимущества нового сервиса для пользователей - не только возможность предлагать свои товары и услуги на мировом рынке и выбирать лучших поставщиков, но и в минимальных издержках на его использование - существующим клиентам «Сбербанк-АСТ» сервис будет предоставляться бесплатно: в соответствии с политикой сервиса, условия доступа зависят от ежемесячного объема выручки, количества транзакций, а также от количества вовлеченных пользователей. Кроме того, российские пользователи смогут получать техническую поддержку на русском языке. Дополнительным преимуществом онлайн-сервисов является ускорение выхода компаний на локальный и внешний рынки. ■
www.sap.ru
№4 • 2014
teic КАЧЕСТВА
