Решение управленческой задачи методами имитационного моделирования

В этом случае критериями оценки служат стоимостные и временные  затраты выполнения бизнес-процессов. Дублирование и противоречивость выполнения отдельных задач бизнес-процесса, степень загруженности сотрудников.

Во-вторых, это  радикальное изменение технологий и переосмысление бизнес-процессов .

Системная модель информационного  обеспечения процесса управления строится на основе модели TO-BE. Включает функциональную модель будущей системы, информационную модель и технические требования.

Создание системной модели является нужным в силу того, что  начальные этапы разработки тоже нуждаются в формализации. Описательных процедур мало для действенного структурирования управленческой информации, и с этой точки зрения системная модель- опытный образец грядущей информационной среды.³

    

 

Рис.1 Структурный подход в моделировании

      Имеется вероятность обрисовать, испытать и изменить будущую систему  перед моментом реализации, что приведет еще и к понижению издержек. Системная модель дозволяет  поставить разработку сообразно времени и результатам, что актуально с точки зрения издержек и адекватности обеспечиваемому процессу. Улучшается свойство разрабатываемой модели, что выражается в оптимизации структуры встроенной базы данных.

  Стадия координации и систематизации управленческой информации содержится в упорядочении массивов избранной информации в  структурированную базу данных информационной управленческой среды. На данном шаге упор делается на обеспечение процесса формирования модели - информационное, программное, техническое, математическое, методическое и ресурсное.

На базе системной модели, целью которой было решить главные противоречия процесса моделирования информационного обеспечения процесса управления, основывается техно модель, более лучший макет рабочей модели.⁴

 Создание технической модели проходит в 2 шага:

 -проектирование архитектуры системы, включающее разработку отдельных компонентов(автоматизированных рабочих мест), взаимодействие функций и требований, определение информационных критериев:

 -детальное конструирование, включающее разработку спецификаций,   разработку требований интеграции компонентов, а еще построение моделей иерархии управленческих модулей и межмодульных взаимодействий и конструирование внутренней структуры модулей.

Процесс внедрения новейшего  класса систем управления предприятиями  предполагает отбор всепригодных систем типа классов MRP(Manufacturing Resource Planning) и ERP(Enterprise Resource Planning).

  Прогрессивные методологии разрешают формировать проектируемые либо действительно имеющиеся информационные управленческие системы как иерархию диаграмм потоков данных(методология DFD - Data Flow Diagrams), обрисовывающих асинхроничный процесс преображения информации от её ввода в систему по выдачу управленческого воздействия.

  Диаграммы верхних уровней иерархии(рис. 2)определяют главные процессы либо подсистемы с внешними входами и выходами.

Детализация происходит при  поддержке диаграмм нижнего уровня(рис. 3).  
В связи с таковым подходом возникает вероятность формирования базы данных типовых управленческих сценариев на базе прецедентного метода.  
Представленная декомпозиция продолжается, формируя многоуровневую иерархию диаграмм, до того времени, пока  не станет достигнут уровень  декомпозиции, на котором процессы становятся простыми и детализировать их дальше нецелесообразно. Исходя из вышесказанного, допустим, что управленческую деятельность можно выразить как "информационный конвейер" и составить  управленческую технологию"конвейеризации" .

 

 

 

 

 

 Этот процесс моделирования  полностью совпадает по сущности  с настоящим процессом регламентации  управленческой деятельности, когда  идет детализация её содержания  сообразно уровням"функция-работы-операции-комплексы  приемов-приемы-…". В свою очередь,  классификаторы функций являются информационной основанием для принятия решений об экономическом обосновании вознаграждения работника управления.  
Для целей повышения эффективности процесса моделирования управленческого поведения с точки зрения информационного структурирования отлично подходят методологии, направленные на данные и на стратегическое планирование бизнес-процессов. С позиций нацеленных на данные методологий наиболее необходимыми в моделировании являются входные и выходные информационные потоки, анализ которых первичен, а процедурные составляющие строятся как производные от структур данных. Практически процесс моделирования содержится в определении структур данных, соединении их в прототип иерархической структуры модели и наполнении данной структуры подробной логикой обработки данных.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

2. Процесс имитационного моделирования

   

  Процесс последовательной разработки имитационной модели начинается с создания простой модели. Эта модель постепенно усложняется. Усложнение происходит в соответствии с требованиями, которые предъявляет решаемая проблема.

 Выделяют  следующие этапы в процессе  имитационного моделирования:

-формулирование  проблемы (проблема описывается,  определяются цели предстоящего  исследования)

-разработка модели (логико-математическое описание системы, которая моделируется, описание происходит в соответствии с постановкой проблемы)

-подготовка  данных (сбор данных, идентификация,  спецификация)

-трансляция  модели (модель переводится на  язык для ЭВМ)

-верификация  (устанавливается  правильность машинных программ)

-валидация (оценка  необходимой точности и соответствия  имитационной модели реальной  системе)

-стратегическое  и тактическое планирование (определяются  условия проведения  эксперимента  с имитационной моделью)

-экспериментирование (прогон имитационной модели на ЭВМ, чтобы  получить требуемую информацию)

-проведение  анализа результатов (изучение  полученных результатов, чтобы  подготовить выводы и рекомендации  по решению задачи)

-реализация  и документирование ( осуществление рекомендаций, которые были получены благодаря  имитации,  заполнение документации по модели и ее использованию)

      Первой задачей имитационного исследования является определение проблемы, а также точное формулирование целей предстоящего исследования. Обычно, определение проблемы- непрерывный процесс, который обычно происходит на протяжении всего исследования. Оно пересматривается по мере раскрытия исследуемой проблемы и возникновения новых ее аспектов.

Как только сформулировано первое определение проблемы, начинается этап построения модели  системы. Модель включает статическое и динамическое описание системы. В статическом описании определяются элементы системы,  их характеристики. В динамическом  описании определяются взаимодействия элементов системы, в результате которых происходят изменения ее состояния во времени.

Процесс формулирования модели во многом является искусством. Разработчик  модели обязан иметь понимание о  структуре системы, обнаружить критерии её функционирования и суметь отметить в них наиболее немаловажное, исключив ненужные подробности. Модель обязана быть легкой  для ее осмысления и в то же время достаточно трудной, чтобы реалистично показывать соответствующие черты настоящей системы. Более необходимыми являются принимаемые разработчиком решения сравнительно такого, верны ли принятые упрощения, допущения; какие составляющие и взаимодействия между ними обязательно нежно включить в модель. Степень детализации модели зависит от цели её построения. Нужно рассматривать лишь те составляющие, какие имеют немаловажное значение для решения исследуемого вопроса. Как на шаге формулирования трудности, так и на шаге моделирования необходимо плотное взаимодействие  разработчика модели и её пользователями. «Первый эскиз» модели обязан быть построенным, проанализированным и обсужденным.  Почти во всех вариантах это требует от разработчиков огромной ответственности и готовности продемонстрировать вероятное неведение исследуемой системы. Но эволюционный процесс моделирования позволит быстрее выявить допущенные разработчиками неточности и точно их конкретизировать. Также, плотное взаимодействие на шаге формулирования проблемы и разработки модели формирует у пользователя убежденность в правильности модели и потому способствует обеспечению успешной реализации результата  имитационного исследования.

      На шаге разработки модели определяются запросы к входным данным. Определенные из данных могут уже быть в арсенале разработчиков модели, в то время как для сбора остальных нужны будут время и стремления. Традиционно значения этих входных данных задаются на базе некоторых гипотез либо предшествующего моделированию анализа. В определенных вариантах значения входного параметра оказывают небольшое воздействие на итоги прогонов модели. Чувствительность получаемого результата к изменению входных данных может быть оценена методом проведения серии имитационных прогонов для разных значений входных характеристик. Имитационная модель, следственно, может употребляться для убавления издержек времени и средств на уточнение входных данных.

Имитационные  модели рассчитаны на машинную обработку. Поэтому, кроме самой модели, необходимы средства ввода ее в ЭВМ, соответствующие  программы обработки данных и  выдачи результатов. Единый комплекс образуют: средства ввода данных, сами данные, модели, описывающие взаимосвязь данных и манипуляции с ними, программы обработки модели, программы выдачи результатов обработки на ЭВМ.

Имитационное  моделирование - это сложный участок  интеллектуальной деятельности, нацеленный на решение производственных проблем с применением человеко-машинных процедур, но и чрезвычайно интересный. Путем имитационного моделирования решаются задачи проектирования объектов, выбора пропускной способности, правил управления, оценки реальности разработанных программ и планов и др.

Положительными  характеристиками метода имитационного  моделирования являются:

- возможность  построения алгоритма любых ситуаций,

- сравнительно  незначительные временные затраты  на анализ ситуации,

- учет факторов  внешней среды вероятностного характера,

- возможность  анализа и поиска решений сложнейших  производственных систем,

- решение задач  производства, не поддающихся формализации,

- исключение  экспериментов в производственных  условиях.

Особенность моделей  машинной имитации состоит в том, что нередко появляется возможность вмешиваться в процесс счета лицам, принимающим решение. Это достигается режимом диалога с ЭВМ. Здесь очень удобны дисплеи. Рекомендации по эффективному использованию ЭВМ при разработке управленческих задач состоят в следующем.

При автоматизации  принятия решений актуальным является объединение разработки моделей (в  том числе имитационных) с общей  разработкой АСУ. Именно вследствие того, что эти две составляющие одной проблемы решаются порознь, сегодня  преобладает решение задач информационных в организационных системах управления.⁵

Любая модель служит инструментом для лиц, принимающих  решение, которые должны уметь им пользоваться (от руководителей до рядовых сотрудников, диспетчеров). Это надо учитывать при разработке моделей.

Использование моделей следует заранее предусматривать, определяя методы работы в автоматизированном режиме и органическое их включение  в систему.

Кроме технических проблем, возникают и психологические  проблемы. При создании моделей для  систем управления следует в комплексе учитывать психологические особенности людей и характеристики ЭВМ. Именно эта увязка обеспечивает создание человеко-машинного комплекса.

Не всегда пользователи моделей - специалисты по вычислительной технике  и программированию, поэтому рекомендуются в подобных случаях максимально простые способы общения с ЭВМ, например, на естественном языке.

После разработки  модели и сбора начальные входные  данные, последующей задачей является перевод модели в форму, доступную  для ЭВМ.  Для программирования имитационной модели может употребляться универсальный язык. Но использование специального имитационного языка имеет значительные достоинства. Кроме сокращения времени программирования внедрение имитационного языка упрощает разработку модели, ведь язык охватывает комплект терминов для формализованного описания системы.

В период верификации и  валидации исполняется оценка функционирования имитационной модели. На шаге верификации  определяется, подходит ли запрограммированная  для ЭВМ модель плану разработчика. Это традиционно осуществляется методом ручной проверки  вычислений, а еще может иметь место применение статистических способов. Введение адекватности имитационной модели исследуемой системе исполняется на шаге валидации. Валидация модели традиционно выполняется на разных уровнях. Рекомендуется делать валидацию на уровне входных данных,  подсистем, их взаимосвязей.  Валидация имитационных моделей довольно трудна, но она является значительно наиболее легкой задачей, чем валидация моделей остальных типов, к примеру моделей линейного программирования. В имитационных моделях есть соотношение между элементами модели и элементами настоящей системы, потому испытание адекватности разработанной модели подключает сравнение её структуры со структурой системы, а еще сопоставление того, как прошла реализация элементарных функции и решений в модeли и систeме.

Условия провeдения машинных прогонов модели определяются на шaгах стратегического и тактического планирования.  Стратегическое планирование ставит задачей разработку действенного плана эксперимента, в итоге которого или выясняется взаимозависимость между управляемыми переменными, или находится комбинация значений управляемых перeменных, минимизирующaя либо мaксимизирующая отклик имитационной модели. В тактическом планировании решается вопрос о том, как в рамках плана опыта вести любой моделирующий прогон, чтобы получилось взять большое количество информации из выходных данных. Важную позицию в тактическом планировании занимают определение начальных условий имитационных прогонов и способы понижения дисперсии среднего значения отклика модели. Последующие этапы в процессе имитационного исследования -  машинный эксперимент и анализ результатов - включают прогон имитационной модели на компьютере и интерпретацию выходных данных. При применении результата  имитационного эксперимента для подготовки выводов либо испытания гипотез о функционировании реальной системы используются статистические методы.