В работе рассмотрен метод анализа и устранения узких мест технологических, логистических и организационных бизнес-процессов. Для анализа и моделирования технологических, логистических и организационных бизнес-процессов применяется подход мультиагентных процессов преобразования ресурсов. Метод анализа и устранения узких мест мультиагентного процесса преобразования ресурсов основан на интеграции модели процесса преобразования ресурсов, операционного анализа вероятностных сетей, мультиагентного подхода и экспертных систем. Решена задача представления мультиагентного процесса преобразования ресурсов в виде многоканальной системы массового обслуживания. В связи с этим является актуальным сравнение нового метода анализа и устранения узких мест мультиагентных моделей процессов преобразования ресурсов с существующими. Метод анализа и устранения узких мест мультиагентного процесса преобразования ресурсов программно реализован в автоматизированной системе выпуска металлургической продукции.
In this paper is considered the method of analysis and bottlenecks elimination of technological, logistical and business processes. For technological, logistical and business processes analysis and simulation are used multi agent resources conversion process approach. Method of analysis and bottlenecks elimination of multi agent resources conversion process based on resources operation analysis of probability networks, conversion process model, simulation, multi agent approach and expert systems. The task of representation multi agent conversion process in form of multi channel queue system. Due to this an important problem emerges – a problem of comparison analysis of methods of analysis and improvement of multi-agent models of resources conversion process. Method of analysis and bottlenecks elimination of multi agent resources conversion process are implemented in metallurgical enterprise information system.
1. Аксенов К.А., Антонова А.С., Спицина И.А., Сысолетин Е.Г., Аксенова О.П. Разработка автоматизированной системы анализа, моделирования и принятия решений для металлургического предприятия на основе мультиагентного подхода // Автоматизация в промышленности. – М., 2014. – № 7. – С. 49–53.
2. Аксенов К.А., Ван Кай, Аксенова О.П. Решение задачи планирования портфеля проектов и анализа узких мест бизнес-процесса на основе мультиагентного моделирования и метода критического пути // Современные проблемы науки и образования. – 2014. – № 2; URL: www.science-education.ru/116-12630 (дата обращения: 16.04.2014).
3. Аксенов К.А. Метод анализа и устранения узких мест мультиагентного процесса преобразования ресурсов // Современные проблемы науки и образования. – 2015. – № 1; URL: http://www.science-education.ru/121-18538 (дата обращения: 16.04.2015).
4. Аксенов К.А. Модель мультиагентного процесса преобразования ресурсов и системный анализ организационно-технических систем. // Вестник компьютерных и информационных технологий. — 2009. — № 6. — С. 38–45.
5. Александров Д.В. Методология моделирования распределенных систем управления бизнес-процессами макропредприятий: автореф. дис. … д-ра техн. наук: 05.13.01 [Текст] /Д.В. Александров. — Владимир: Владимир. гос. ун-т, 2009. –33 с.
6. Бородин А.М., Мирвода С.Г., Поршнев С.В. Особенности тестирования устойчивости к сбоям корпоративных информационных систем методом генерирования отказов // Современные проблемы науки и образования. – 2014. – № 5. – URL: www.science-education.ru/119-14997 (дата обращения: 20.02.2015).
7. Калянов Г.Н, CASE структурный системный анализ (автоматизация и применение). – М.: Лори. — 1996. — 242 c.
8. Коннова Е.П. Методика реинжиниринга бизнес-процессов на основе интеграции методов структурного анализа, экспертных систем и формальных грамматик: автореф. дис. … канд. техн. наук: 05.13.17 [Текст]/Е.П. Коннова. М.: Московский гос. ун-т печати, 2008. –18 с.
9. Тельнов Ю.В. Реинжиниринг бизнес-процессов (Учебное пособие). / Московский международный институт эконометрики, информатики, финансов и права. М., 2003. 99 с.
10. Aksyonov K., Bykov E., Aksyonova O., Goncharova N., Nevolina A., Real-time simulation modeling of logistics in metallurgical production, Proceedings of the 5th IASTED International Conference on Modelling, Simulation and Identification (MSI 2014), July 16–18, 2014, Banff, Canada, pp. 30–37.