Использование аппарата систем массового обслуживания при анализе бизнес-процессов позволяет решать задачу анализа узких мест и определять среднее количество обслуживающих устройств. Современные методы анализа и динамического моделирования бизнес-процессов часто сталкиваются с объектами, в которых количество элементов составляет сотни, а то и тысячи. Производственные и бизнес-процессы, организационно-технические системы относятся к процессам преобразования ресурсов. Для моделирования таких объектов требуются все больше вычислительных ресурсов и машинного времени. В связи с этим является актуальным выявление и использование новых принципов построения, анализа и изменения мультиагентных моделей процессов преобразования ресурсов с помощью реинжиниринга бизнес-процесса (РБП) на основе процедур сверток/разверток. Свертка – процедура уменьшения размерности модели динамического процесса, позволяющая сократить время эксперимента и снизить затраты вычислительных ресурсов за счет выявления и сжатия неиспользуемых или неэффективно используемых элементов (цепочек) процесса. Развертка – процедура, увеличивающая размерность модели за счет добавления новых параллельных элементов (цепочек) процесса, решающих задачу повышения пропускной способности системы и эффективности ее функционирования.

In this work is considered the process automation of bottlenecks analysis and synthesis of multi-agent simulation models of organizational and technical systems on the basis of information technology intelligent agent. Current methods of analysis and dynamic simulation of business processes frequently face the objects that contain hundreds and even thousands of elements. Industrial and business processes can be defined as multi-agent resource conversion processes. Simulation of such objects constantly requires more and more computational resources and processing time. Due to this an important problem emerges – a problem of detection and application of new approaches to analysis and improvement of multi-agent models with business process re-engineering based on convolution/de-convolution procedures. Convolution is a procedure that allows to decrease dimensions of a dynamic process, allowing to reduce the duration of experiment and lower the cost of computational resources by revealing and compressing unused or ineffectively used process chains. De-convolution is a procedure of increasing model dimensions by adding new parallel process chains that allow improvement of system throughput and raise effectiveness of its operation.