CC BY
41
УДК 004.891:658.5
А. С. ДУДОЛАДОВ Е. Т. ГЕГЕЧКОРИ
Омский государственный технический университет, г. Омск
К ВОПРОСУ О СИНТЕЗЕ РЕИНЖИНИРИНГА БИЗНЕС-ПРОЦЕССОВ И ЭКСПЕРТНЫХ СИСТЕМ
В данной статье рассмотрена возможность совместного использования реинжиниринга бизнес-процессов и создания экспертных систем для достижения наибольшей эффективности экспертной системы и снижения времени на ее разработку. Также рассмотрено совместное ведение разработки аналитика и разработчика исходя из их целей для более продуктивного ведения работы и достижения высоких результатов разработок. В статье приведена схема, объединяющая их работу на основе этапов реинжиниринга бизнес-процессов и этапов разработки экспертных систем.
Ключевые слова: реинжиниринг бизнес-процессов, экспертные системы, информационные технологии.
На сегодняшний день не вызывает сомнений все возрастающее значение и использование реинжиниринга бизнес-процессов. Множество аналитиков автоматизируют системы для достижения высокой экономической эффективности предприятий и/или их подразделений. Но если сравнить цели построения бизнес моделей и создания/разработки экспертных систем, то можно обнаружить, что они схожи. Возникает вопрос, как их использовать совместно и достижимо ли это, а также какие именно этапы автоматизации заменить тем или иным этапом разработки.
Хорошо известно, что реинжиниринг по своей сути — это переосмысление процессов для получения/улучшения каких-либо показателей. В качестве показателей могут выступать как экономическая эффективность, так, например, и время. Традиционно улучшаемые процессы носят название бизнес-процессов, а само улучшение именуют, как правило, инновациями [1].
Бизнес-процесс, в свою очередь, — это система (в основном регламентированных) видов деятельности [2]. К типовым (обычным) БП относятся: выполнение заказов, разработка стратегии продажи или разработки инновационного продукта. Для организационного улучшения управления БП аналитиками используются различные пути, такие как упрощение БП путем замещения последовательных действий — параллельными, обобщение информации, соединение структурных подразделений/ресурсов и присвоение БП различных наименований.
Важно понимать, что команды аналитиков могут делиться на краткосрочные и долгосрочные. При краткосрочных (недолго действующих) выполняется нетиповая работа — нестандартная. При долгосрочных, как правило, типовая или рутинная работа. Поэтому для согласованной работы той или иной команды нужно использовать основной регламент, а именно: предельно точное описание целей, разработку бюджета, распознавание
ключевых ролей и, естественно, мониторинг с выявлением ошибок.
Из вышеперечисленного можно выделить основную задачу реинжиниринга БП (далее РБП): достижение улучшений путем перепроектирования процесса таким образом, чтобы увеличить экономическую эффективность, а остальные показатели (время, затраты, персонал) уменьшить [3].
В процессе реализации РБП аналитики выделяют четыре наиболее значимые стадии: планирование, реинжиниринг, преобразование и, в конечном итоге (при удачных предыдущих), — внедрение. Эти стадии проводятся при соблюдении основных правил ESIA (Erase — Simplify — Integrate — Automate или уничтожение — упрощение — объединение — автоматизация (УУОА)).
Если упростить правила ESIA относительно реинжиниринга, то можно получить модель реализации РБП (рис. 1).
Рис. 1. Реализация реинжиниринга бизнес-процессов
Рис. 2. Реализация разработки экспертной системы
Первый этап подразумевает последовательное исключение (вычеркивание) абсолютно всех операций, которые не связаны с добавлением/приобретением ценностей. Это основная и весьма актуальная задача, в которой категорически недопустимы ошибки [4]. Второй этап упрощает все, что осталось после первого, а третий, при возможности, объединяет оставшиеся БП в один для облегчения достижения целей. Важно понимать, что третий этап может выполняться лишь при необходимости. Конечный этап предполагает использование информационных технологий и/или роботехнического оборудования. Именно на этом этапе возникает необходимость в использовании/разработке экспертной (интеллектуальной) системы.
Интеллектуальные системы имеют прямое отношение к информационным технологиям и компьютерным системам [5]. Они реализуют определенные черты интеллекта, которые способны выполнять неформализуемые задачи. Архитектура ЭС проста и сложна одновременно — это решатель задач в определенной информационной среде с интеллектуальным интерфейсом, где в роли решателя выступает рассуждатель (сборщик предопределенной/базовой информации), вычислитель (выборщик наиболее оптимального решения) и, конечно же, синтезатор. Информационная среда обязательно должна иметь базу знаний и/или факторов, к которой, собственно, и будет подключен вычислитель. Посредством этой архитектуры и будет вестись непосредственный интерактивный диалог пользователя ЭС и вычислителя. Интеллектуальный интерфейс способствует этому диалогу и поэтому должен быть спроектирован в соответствии с основным стандартом разработки.
Интеллектуальные системы делятся на информационные, экспертные, расчетные, гибридные и рефлекторные [6]. Каждая из систем решает определенные задачи. В зависимости от задачи, разработчик понимает, какую ИС ему необходимо разрабатывать (в данной работе основное предпочтение отдавалось экспертным системам). Задачи, решаемые ИС, — это интерпретация (как основная традиционная задача), диагностика (как процесс обнаружения некорректной работы/неисправности), мониторинг, проектирование (здесь важно вспомнить основные этапы РБП), прогнозирование следствия событий из их анализа, планирование, обучение (предельно важная черта ЭС), управление (встречается не во всех ИС), и важная поддержка принятия основных решений (как совокупность процедур, осуществля-
ющих облегчение принятия решения путем вывода неоспоримых тезисов, которые были ранее заложены в БД) [7].
Из всего вышеописанного можно понять, что ЭС способны частично заменять специалистов определенных категорий в решении типовых задач.
ЭС функционируют в двух режимах: в режиме заполнения БД и режиме консультации (общения) с конечным пользователем. Все это позволяет использовать данные системы практически во всех сферах деятельности (классификация осуществляется исходя из рода деятельности). Классификация, однако, этим не ограничивается, существуют также статистические, динамические и квазидинамические ЭС [8].
Теперь рассмотрим наиболее важные этапы разработки ЭС. Это этап идентификации проблем, в ходе которого определяются задачи, которые нуждаются/подлежат улучшению/автоматизации; этап извлечения знаний и разработки актуальной базы знаний информационной системы; этап структурирования знаний, в котором формируются основные понятия и их взаимосвязи/взаимодействия; этап формализации (так сказать, осуществление заполнения основным экспертом области БЗ или БД). Далее идут два не менее важных этапа — реализации и тестирования.
На рис. 2 показан весь путь разработки экспертной системы.
Рассмотрение реинжиниринга бизнес-процессов и экспертных систем под таким углом зрения позволяет поставить вполне логичный вопрос о степени их пересечения между собой.
Заметим, что этапы применения РБП, безусловно, позволяют считать, что информационные технологии дают мощный эффект и хорошие результаты [4].
Логично предположить, что в процессе реинжиниринга бизнес-процессов предпринимательской деятельности нам может понадобиться экспертная система.
В таком случае первые три этапа разработки ЭС можно взять из РБП и сразу приступить к главному этапу ЭС — формализации. Однако в этом случае может произойти конфликт аналитика БП и разработчика ЭС. То есть аналитик должен предельно ясно донести до разработчика всю собранную информацию и идеи по автоматизации.
Исходя из критериев реинжиниринга бизнес процессов, команды аналитиков делят на долгосрочные и краткосрочные для эффективной работы.
Рис. 3. Реализация совместной разработки экспертной системы и реинжиниринга бизнес-процессов
Предполагается, что скоординированные действия таких команд могут значительно улучшить эффективность бизнес процессов.
В случае если в качестве аналитика и разработчика будет выступать один и тот же человек, он, систематизируя в удобном для себя ключе информацию, сможет в кратчайшие сроки разработать качественную ЭС.
Вывод. Экспертные системы и реинжиниринг бизнес-процессов во многом имеют схожие цели. Если собрать воедино полученную информацию, можно получить эффективную схему совместной реализации реинжиниринга бизнес-процессов и разработки экспертных систем (рис. 3).
Как видно из полученной схемы (рис. 3), произошло слияние реинжиниринга бизнес-процессов и разработки экспертных систем (рис. 1—2). Важно понимать, что, если при разработке экспертной системы понадобится переформулирование и полученная информация будет кардинально отличаться от ранее полученной, может понадобиться перепроектирование моделей со стороны реинжиниринга и полученная бизнес модель может отличаться от ранее полученной. Та же ситуация будет происходить и в обратную сторону. Также, если переформулирование касается, например, лишь требований от экспертной системы, то бизнес-модель не изменится. Как именно будут меняться требования, как раз и определится в совместной работе команды аналитиков и разработчиков.
Библиографический список
1. Оболенский Н. Практический реинжиниринг бизнеса. Инструменты и методы для эффективного изменения. М.: Эко-Трендз, 2004. 176 с.
2. Уотермен Д. Руководство по экспертным системам: пер. с англ. / под ред. В. Л. Стефанюка. М.: Мир, 1989. 388 с.
3. Переверзев В. Н. Логистика. Справочная книга по логике. М.: Мысль, 1995. 221 с.
4. Диго С. М. Проектирование и использование баз данных. М.: Финансы и статистика, 1995. 208 с.
5. Джозеф Джарратано, Гари Райли. Экспертные системы: принципы разработки и программирование: пер. с англ. М.: Издат. дом Вильямс, 2006. 1152 с.
6. Питер Джексон. Введение в экспертные системы. 3-е изд. М.: Вильямс, 2001. С. 624.
7. Марселлус Д. Программирование экспертных систем на Турбо Прологе: пер. с англ. М.: Финансы и статистика, 1994. 256 с.
8. Таунсенд К., Фохт Д. Проектирование и программная реализация экспертных систем на персональных ЭВМ / пер. с англ. В. А. Кондратенко, С. В. Трубицына. М.: Финансы и статистика, 1990. 320 с.
ДУДОЛАДОВ Алексей Сергеевич, магистрант гр. ПИм-151 факультета «Элитное образование и магистратура» Омского государственного технического университета (ОмГТУ); специалист отдела программных разработок ГК «Сатори-Партнер», г. Омск.
Адрес для переписки: agonia_alex@mail.ru ГЕГЕЧКОРИ Евгений Трдатович, кандидат технических наук, доцент (Россия), доцент кафедры «Математические методы и информационные технологии в экономике» ОмГТУ. Адрес для переписки: getnbn@inbox.ru
Статья поступила в редакцию 10.02.2017 г. © А. С. Дудоладов, Е. Т. Гегечкори
