CC BY
19УДК 65.011.56 + УДК 004
РАЗРАБОТКА ДИНАМИЧЕСКОЙ ИМИТАЦИОННОЙ МОДЕЛИ ПРОЦЕССА ЭКСКУРСИОННОГО ОБСЛУЖИВАНИЯ В «ANYLOGIC»
С. С. Юшкова*, Л. В. Липинский
Сибирский государственный университет науки и технологий имени академика М. Ф. Решетнева Российская Федерация, 660037, г. Красноярск, просп. им. газ. «Красноярский рабочий», 31
*E-mail: sveta_yushkova@mail.ru
Рассмотрен алгоритм создания динамической имитационной модели процесса экскурсионного обслуживания в «AnyLogic», позволяющей осуществлять комплексную оценку ключевых показателей эффективности бизнес-процесса.
Ключевые слова: имитационная модель, оптимизация бизнес-процессов, показатели эффективности бизнес-процессов.
DEVELOPMENT OF A DYNAMIC SIMULATION MODEL OF THE EXCURSION SERVICE PROCESS IN ANYLOGIC
S. S. Yushkova*, L. V. Lipinskiy
Reshetnev Siberian State University of Science and Technology 31, Krasnoyarsky Rabochy Av., Krasnoyarsk, 660037, Russian Federation *E-mail: sveta_yushkova@mail.ru
In this article the algorithm for creating a dynamic simulation model of the excursion service process in AnyLogic is considered. The model allows for a comprehensive assessment of key performance indicators of the business process.
Keywords: simulation model, optimization of business processes, business process performance indicators.
Разработка имитационных моделей бизнес-процессов предоставляет возможность экспериментально исследовать сложные взаимодействия внутри систем и оценить эффективность конструкторских решений.
Используя инструмент моделирования, «AnyLogic», базирующийся на объектно-ориентированном подходе, выполним построение динамической имитационной модели процесса экскурсионного обслуживания ФГБУ ГПЗ «Столбы». Основной концепцией «AnyLogic» является представление модели, как набора взаимодействующих и параллельно функционирующих активностей.
Построение имитационной модели будет начинаться с идентификации моделируемых объектов и задания их поведения. С помощью мастера создания агентов будут созданы четыре популяции, принимающие непосредственное участие в процессе экскурсионного обслуживания. При создании популяции агентов, необходимо указать имя, выбрать фигуру двумерной анимации (2D) и установить общие параметры. Для настройки поведения определенной популяции агентов, создадим автономные подгружаемые базы данных в формате Excel, в которых будет приведен список работников с указанием ФИО и перечня доступных функций, реализуемых в рамках осуществления процесса.
При начальном введении ФИО сотрудников в базу данных лучше использовать латинские буквы, так как
в дальнейшем это обеспечит упрощение процедуры считывания результатов логирования модели. Ведение логов (специальных журналов, хранящих информацию о состоянии работы модели) в процессе проектирования поможет оперативно проверить правильность функционирования модели и сократить время на поиск ошибок.
Кроме человеческих ресурсов, отдельными популяциями агентов будут выступать документы, составление которых производится сотрудниками в процессе работы по обслуживанию клиентов.
Средой обитания популяций будет являться агент «Main». Данная среда задает тип пространства, в котором будут находиться созданные агенты, указывает расположение агентов в этом пространстве и демонстрирует сеть контактов, отражающую взаимодействие агентов (рис. 1).
После визуальной разметки пространства, приступим к непосредственному моделированию функций, составляющих процесс экскурсионного обслуживания (рис. 2). Опишем блоки, необходимые для моделирования происходящих операций внутри процесса. «Source» используется в качестве начального блока диаграммы процесса и создает агентов с определенными атрибутами. «MoveTo» перемещает агента в новое место, а также все присоединенные ресурсы. «Seize» захватывает для агента заданное количество ресурсов. «Release» освобождает ресурсы, занятые агентом.
Математические методы моделирования, управления и анализа данных
Рис. 1. Графическое пространство осуществления процесса
Рис. 2. Модель обработки запроса и проведения экскурсии
Рис. 3. Статистические показатели времени
«Delay» задерживает агентов на заданный период времени. «SelectOutput» направляет входящих агентов в один из двух выходных портов, в зависимости от выполнения заданного условия. «Sink» уничтожает поступивших агентов и обычно используется в качестве конечного блока диаграммы процесса.
Используя функциональные блоки, сконструируем алгоритм обработки запроса и проведения экскурсии, аналогичным образом создадим остальные цепочки операций, составляющие бизнес-процесс.
Создадим накопители статистических данных и визуализируем итоги моделирования с помощью кру-
говых диаграмм (рис. 3). Главными рассматриваемыми параметрами выступают переменные, отображающие время на исполнение операций, связанных с ручным контрольно-отчетным трудом. Для презентации общей картины создадим диаграмму, консолидирующую временные показатели по всем отделам.
Чтобы удостовериться в подлинности результатов работы модели, выполним калибровку, основанную на проведении эксперимента с реальными историческими данными. Далее протестируем модель на искусственно созданной выборке, отражающей возрастание числа запросов на экскурсионное обслужива-
ние. После проверки модели на работоспособность, выполним модернизацию параметров с учётом реструктуризации и внедрения информационной системы, автоматизирующей основные функции бизнес-процесса. Новые модели протестируем на реальной базе данных заповедника и искусственно созданной выборке. По завершению моделирования произведем сбор статистических показателей, позволяющих руководству принять решение относительно целесообразности оптимизации бизнес-процесса и экономической эффективности будущих преобразований.
С помощью разработанной модели можно рассчитать показатели эффективности работы отделов в динамике, изучить воздействие внешних и внутренних случайных возмущений на реализацию бизнес-процесса, а также исследовать степень влияния параметров модели на ключевые показатели эффективности.
Библиографические ссылки
1. Григорьев И. И. Anylogic за три дня: практическое пособие. М., 2017. 273 с.
2. Анфилатов В. С., Емельянов А. А., Кукушкин А. А. Системный анализ в управлении : учеб. пособие. М. : Финансы и статистика, 2002. 368 с.
3. Карпов Ю. Г. Имитационное моделирование систем. Введение в моделирование с Anylogic. СПб., 2005. 400 с.
4. Липаев, В. В. Программная инженерия: учебник. М. : ТЕИС, 2006. 608 с.
References
1. Grigoriev I. I. Anylogic for three days: a practical guide. Moscow, 2017. 273 p.
2. Anfilatov V. S., Emelianov A. A., Kukushkin A. A. System analysis in management: textbook. Moscow, Finance and statistics, 2002. 368 p.
3. Karpov Y. G. Simulation modeling systems. Introduction to modeling with Anylogic. St. Petersburg, 2005 400 p.
4. Lipayev V. V. Program engineering: textbook. Moscow, TEIS, 2006. 608 p.
© Юшкова С. С., Липинский Л. В., 2018
