İş süreci modelleme, son yıllarda birçok büyük (ve hatta çok büyük olmayan) işletmeyi kapsayan moda bir trend haline geldi. Pek çok şirkette departmanlar mantar gibi büyüyor. organizasyonel Gelişim, süreç yönetimi departmanları ve diğer bölümler; bunların ana görevi, süreç yaklaşımının uygulanmasına dayalı olarak şirketin faaliyetlerini iyileştirmek için öneriler geliştirmektir. Hizmet pazarı aynı zamanda belirli bir endüstri uzmanlığına sahip teklifler de dahil olmak üzere süreç danışmanlığı alanında da teklifler sunmaktadır (örneğin, uygulama geliştirme süreçlerinin kurulması veya diğer BT projelerinin yürütülmesi veya şirket yönetim sistemlerinin iyileştirilmesi alanında).
Bu makale dizisi süreç yaklaşımının kullanımına, iş süreçlerinin modellenmesine ve bunların pratik uygulamalarına ayrılmıştır. Bu seride ele alınması planlanan konular arasında en yaygın kullanılan model türleri, bunları saklama yöntemleri, avantajları ve dezavantajları yer almaktadır. Ayrıca, bilgi sistemleri ve iş süreci yönetimi araçlarıyla entegrasyon araçlarını (iş süreci tanımlama dillerini kullanan çözümler dahil); Süreçlerin simülasyon modellemesi, süreç yürütmenin kontrolü ve analizi gerçek hayat, iş süreci modelleme araçlarına dayalı çözümler üretmek.
Öncelikle bu serinin yazarın iş süreci modellemeye ilişkin kişisel bakış açısını sunduğuna, bunun tartışılan araç ve hizmetlerin tedarikçilerinin resmi görüşleriyle ilgisi olmadığına dikkatinizi çekmek isterim; ikincisi, bu döngü sunumunda sistematik gibi görünmüyor - yalnızca süreç yaklaşımının yazara en ilginç ve dikkate değer görünen yönlerini yansıtıyor.
Süreç yaklaşımı hakkında kısaca
Süreç yaklaşımının özü basittir. Şirket çalışanlarının faaliyetleri iki kategoriye ayrılır: süreç adı verilen tekrarlayan (periyodik olarak veya belirli olayların meydana gelmesi sonucu) ve tekrarlanmayan, proje, etkinlik veya program adı verilen. Bu bakış açısına göre süreç, girdi materyalini ve/veya bilgiyi önceden belirlenmiş kurallara uygun olarak nihai ürüne (veya hizmete) dönüştüren birbiriyle bağlantılı tekrarlanabilir eylemler dizisidir. Kural olarak süreçler kuruluşların faaliyetlerinin önemli bir bölümünü oluşturur. Sürecin bir nihai sonucu olduğu göz önüne alındığında, şirketin faaliyetlerini bir süreçler bütünü olarak düşünmek, dış koşullardaki değişikliklere daha hızlı yanıt vermenize, faaliyetlerin tekrarından kaçınmanıza ve istenen sonuca götürmeyen maliyetlerin önlenmesine ve çalışanları doğru şekilde motive etmenize olanak tanır. bunu başarmak.
İş süreçlerinin modellenmesi genellikle bunların resmileştirilmiş grafiksel açıklamaları anlamına gelir. Süreç yaklaşımının uygulanmasının modellenmesi ve şirket faaliyetlerinin bu temele göre iyileştirilmesi zorunlu olmasa da son dönemde pek çok şirket buna ciddi önem veriyor. Daha sonra onun yardımıyla hangi sorunların çözülebileceğini tartışacağız.
İş süreci modellemenin pratik uygulaması
İş süreci modellemesi pratikte çok çeşitli sorunları çözmek için kullanılır. Bu tür modelleri kullanmanın en tipik yollarından biri, modellenen süreçlerin kendilerini geliştirmektir. Uygulamada süreçler "olduğu gibi" (yani gerçekte olduğu gibi) tanımlanır ve daha sonra bu süreçlerdeki darboğazlar çeşitli şekillerde belirlenir ve bu analize dayanarak çeşitli "olması gerektiği gibi" modeller oluşturulur. .
Süreçlerdeki darboğazların belirlenmesi farklı şekillerde yapılabilir. Bunlardan biri simülasyon modellemedir. Bu tür bir modelleme için ilk veriler, sürecin yürütülmesini etkileyen olayların meydana gelme olasılığı, süreçteki işlevlerin ortalama yürütme süresi ve yürütme süresinin dağıtım yasalarının yanı sıra diğer özellikler hakkında bilgilerdir, örneğin, Süreçte yer alan kaynaklar.
Darboğazları tanımlamanın bir başka yolu da gerçek süreçlerin analizine ve buna bağlı olarak işlevlerin gerçekleştirilmesi veya kaynak kullanılabilirliğinin beklenmesi için gereken gerçek zamana dayanmaktadır. Gerçek değerler ya bilgi sistemlerinden elde edilebilir (eğer süreç yeterince yüksek derecede otomatikleştirilmişse) ya da geleneksel zamanlama ve diğer gözlemler yoluyla belirlenebilir.
İş süreci tanımlarını kullanmanın başka bir yolu da kurumsal süreç oluşturmak için bir dizi süreç modeli kullanmaktır. Yasal çerçeveörneğin süreç düzenlemeleri, bölüm düzenlemeleri, iş tanımları. Bu tür teknolojiler özellikle bir şirketi kalite standartlarından birine uygunluk sertifikasyonuna hazırlarken sıklıkla kullanılır. Günümüzde neredeyse tüm iş süreci modelleme araçları, bu çözümlerin temelindeki teknolojiler farklı olsa da, modeller üzerindeki nesneler ve bunların ilişkileri hakkında veri elde etmeyi ve bunları belgeler halinde sunmayı mümkün kılmaktadır.
Çoğu zaman, iş süreci modelleri bir şirketin yönetim sistemini iyileştirmek ve bir personel motivasyon sistemi geliştirmek için kullanılır; bu amaç için, genellikle şirketin hedefleri modellenir ve bu döküm, bireysel hedeflerin daha da ayrıntılı hale gelmesine kadar her biri daha ayrıntılı olanlara bölünür. faaliyete özgü çalışanlarla ilgilidir. Daha sonra bu amaçlar için başarı derecesini karakterize eden niceliksel göstergeler oluşturulur ve bu göstergelere dayanarak bir personel motivasyon sistemi oluşturulur.
İş süreci modelleme, bilgi sistemlerinin veya diğer BT çözümlerinin tasarımında yaygın olarak kullanılmaktadır - günümüzde, gereksinimleri yönetirken ve spesifikasyonlar oluştururken süreçleri tanımlamak, pratik olarak iyi bir form kuralı haline geldi ve modern olarak başvuru şartları Sadece ihtiyaç listesini değil süreç modellerini de görmek oldukça mümkün. Ve yönetim ve süreç danışmanlığı alanındaki uzmanlar bu konu hakkında ne söylerse söylesin, çoğu durumda işe karar verirken ana görevin şirket faaliyetlerinin doğru otomasyonu ve bilgi desteği görevi olduğunu unutmamalıyız. süreç modelleme.
Listelenen görevler iş süreci modellemenin kapsamını kapsamamaktadır; burada bu tür modellemenin kullanımına ilişkin yalnızca bazı örnekler verilmiştir.
Süreç yaklaşımı ve CASE teknolojileri
Modeller, nesneler ve ilişkiler
İş süreçlerini modellerken kural olarak model, nesne ve bağlantı kavramları manipüle edilir. Model, modellenen konu alanının bazı özelliklerini yeterince tanımlayan bir dizi grafik sembolden, bunların özelliklerinden, niteliklerinden ve aralarındaki bağlantılardan oluşur. Olası model türleri ve bunların yapımına ilişkin kurallar (kullanılabilir grafik sembolleri ve aralarındaki bağlantıların varlığına ilişkin kurallar dahil) seçilen modelleme metodolojisi ile belirlenir ve kullanılan modelde benimsenen gösterim sistemi, seçilen gösterimle belirlenir.
Günümüzde iş süreçlerini tanımlamak için kullanılan pek çok modelleme metodolojisi vardır. Bunlardan en popüler olanı, bilgi sistemlerinin gereksinim analizinde ve işlevsel tasarımında kullanılan veri akış diyagramlarını tanımlayan DFD (Veri Akış Diyagramları) metodolojisini içerir; Gerçek zamanlı sistemlerin tasarımı için durum geçiş diyagramlarını dikkate alan STD (Durum Geçiş Diyagramı); Bilgi sistemlerinin mantıksal tasarımında kullanılan “varlık-ilişki” diyagramlarını ele alan ERD (Varlık-İlişki Diyagramları); Fonksiyonel ayrıştırma diyagramlarını açıklayan FDD (Fonksiyonel Ayrıştırma Diyagramları); 90'lı yıllarda oldukça popüler olan yapısal analiz ve tasarım teknolojisi olan SADT (Yapısal Analiz ve Tasarım Tekniği). Son zamanlarda, şirketin tüm alt sistemlerini tanımlamak için kullanılan bir dizi farklı model türü (diğer bazı metodolojiler tarafından desteklenenler dahil) göz önüne alındığında, ARIS metodolojisi de popüler hale geldi. İş süreçlerini ve verilerini tasarlamak için kullanılan IDEF metodoloji ailesi de daha az popüler değildir (veritabanı geliştiricileri, kural olarak, mantıksal ve fiziksel veri modellerini tanımlayan IDEF1X metodolojisine oldukça aşinadır ve IDEF0 metodolojisi, açıklayan analistler arasında çok popülerdir. iş süreçleri). UML (Birleşik Modelleme Dili) metodolojisi, uygulama geliştiricileri arasında oldukça popülerdir; bilgi sistemleri ve uygulamaların tasarımında, bir bilgi sisteminin gereksinimlerini, kullanıcı senaryolarını, sistem durumlarındaki değişiklikleri ve operasyon sırasındaki verileri ve geleceğin sınıflarını tanımlamak için kullanılır. başvuru.
Modelleme araçları
Kağıt üzerine model çizmek yasak olmasa da, modern modelleme iş süreçleri genellikle CASE araçları - Bilgisayar Destekli Sistem Mühendisliği - bilgisayar kullanılarak sistemlerin tasarımı kullanılarak gerçekleştirilir. Açık modern pazar Yüzlerce CASE yazılımı var. Böyle bir durumda bunların sınıflandırılmasını ve onların yardımıyla çözülebilecek sorunları (süreç yaklaşımıyla ilgili olarak) tartışmak mantıklıdır.
İtibaren Bilişim Teknolojileri CASE araçları genellikle belirli işlemleri otomatikleştirmenize olanak tanıyan araçları içerir yaşam döngüsüİnternet Teknolojileri çözümleri. Ancak onların yardımıyla doğrudan BT çözümleriyle ilgili olmayan sorunlar sıklıkla çözülür.
Modern CASE araçlarının özellikleri, modeller oluşturmak için görsel grafik araçları, bunları dosya biçiminde veya özel bir depoda veri olarak saklama araçlarının kullanılması ve sıklıkla diğer araçlarla (örneğin, uygulama geliştirme araçlarıyla) entegrasyon araçlarıdır. , ofis uygulamaları, diğer CASE araçları, bilgi sistemlerinin uygulanmasında kullanılan araçlar). Genellikle CASE araçları, modellere dayalı raporlar oluşturmaya yönelik araçlar ve mevcut verilere (örneğin, ilişkisel bir veritabanında yer alan) dayalı modeller oluşturmaya yönelik yeniden yapılanma araçları içerir. CASE araçları genellikle uygulama programlama arayüzlerini ve hatta özel çözüm geliştirme ortamlarını içerir.
CASE araçları türe göre sınıflandırılabilir:
- Süreçlerin ve diğer konu alanlarının tanımlarını oluşturmak için tasarlanmış analiz ve modelleme araçları;
- gereksinimleri yönetmek ve BT projelerini belgelemek için kullanılan analiz ve tasarım araçları;
- uygulama modelleme araçları (bugün bu tür araçların en yaygın kategorisi UML modelleme araçları ailesidir);
- En yaygın DBMS'ler için veri modelleme ve veritabanı şemaları oluşturmayı sağlayan veri tasarım araçları.
İş süreçlerini tanımlamak için, belki de sonuncusu hariç, listelenen tüm araç kategorileri kullanılır: veri modelleme, çok özel görevleri ve belirli bir beklenen sonucu içeren özel bir alandır ve iş analistleri tarafından uygulama kadar fazla kullanılmaz. geliştiriciler.
Pirinç. 1. Borland Birlikte
Ülkemizde iş süreçlerini tanımlamaya yönelik en popüler araçlar arasında UML modelleme araçları Rational Rose (IBM) ve Together (Borland) bulunmaktadır. 1, IDEF0 (Bilgisayar Ortakları) metodolojisini kullanarak iş süreçlerini tanımlamak ve tek bir model deposu üzerinde toplu çalışmayı düzenlemek için AllFusion İş Süreci Modelleyici (BPwin) ailesi (Şekil 2), ARIS (IDS Scheer) - kolektif çalışma için bir araç İş süreçlerini, veri ve bilgi sistemlerini ve şirket faaliyetlerini tanımlamayı amaçlayan çeşitli türlerdeki birbiriyle ilişkili modellerde (Şekil 3), Visio (Microsoft), çeşitli iş süreci türleri ve veri modelleri oluşturmaya yönelik bir araçtır. çeşitli metodolojileri kullanarak diyagramlar ve modeller oluşturun (Şekil 4).
Pirinç. 2. CA AllFusion İş Süreci Modelleyici (BPwin)
Pirinç. 3. ARIS İş Mimarı
Pirinç. 4.Microsoft Visio
Yukarıda listelenen araçların çoğu hakkında dergimizde defalarca yazdık ve ilgilenenler web sitemizde ilgili makaleleri bulabilirler: .
İş süreci modelleme için hangi aracı seçmelisiniz? Bu öncelikle modellemenin hedefleri ve kapsamı, araçların işlevselliği, diğer araç ve uygulamalarla entegrasyonu ve çok daha az ölçüde model yazarlarının belirli bir aracı kullanma konusundaki bilgi ve deneyimi tarafından belirlenir. Doğal olarak bu durumda kullanıcının karşılaştığı sorunu çözmek için modelleme aracının hangi yeteneklerinin gerekli olduğunu hayal etmeniz gerekir. Ancak sonraki yazılarımızda bu tür araçların yeteneklerinden daha detaylı bahsedeceğiz.
Giriiş.
1. Kontrol sistemlerinin modellenmesinin temel ilkeleri.
1.1. Kontrol sistemlerinin modellenmesinde sistem yaklaşımının ilkeleri.
1.2. Kontrol sistemlerinin incelenmesine yaklaşımlar.
1.3. Model geliştirme aşamaları.
2. Kontrol sistemlerinin modellenmesi probleminin genel özellikleri.
2.1. Kontrol sistemleri modellemenin amaçları.
3. Sistem modelleme türlerinin sınıflandırılması.
Çözüm.
Kaynakça.
1.1. GİRİİŞ
“Kontrol sistemleri çalışmasında modellemenin uygulanması” konulu bu derste, kontrol sistemleri çalışması bağlamında modellemenin temel yöntem ve ilkelerini ortaya çıkarmaya çalışacağım.
Modelleme (geniş anlamda), tüm bilgi alanlarındaki ana araştırma yöntemidir ve çeşitli mühendislik faaliyeti alanlarında karar vermek için kullanılan karmaşık sistemlerin özelliklerini değerlendirmek için bilimsel temelli bir yöntemdir. Mevcut ve tasarlanan sistemler, modern bilgisayarlarda uygulanan matematiksel modeller (analitik ve simülasyon) kullanılarak etkili bir şekilde incelenebilir; bu durumda bu modeller, bir sistem modeliyle deneycinin aracı olarak işlev görür.
Şu anda, modelleme yöntemlerinin bir dereceye kadar kullanılmayacağı bir insan faaliyeti alanını adlandırmak mümkün değildir. Bu özellikle ana süreçlerin alınan bilgilere dayanarak karar verme olduğu çeşitli sistemlerin yönetimi için geçerlidir. Modellemenin felsefi yönleri veya daha doğrusu genel modelleme teorisi üzerinde duralım.
Modellemenin metodolojik temeli. Hedeflenen her şey insan aktivitesi, nesne denir (enlem. itiraz - konu). Bir metodolojinin geliştirilmesi, bilincimizin dışında var olan ve birbirleriyle ve dış çevreyle etkileşime giren nesneler hakkındaki bilgilerin alınmasını ve işlenmesini kolaylaştırmayı amaçlamaktadır.
İÇİNDE bilimsel araştırma Hipotezler, yani az miktarda deneysel veriye, gözlemlere ve tahminlere dayanan belirli tahminler büyük bir rol oynar. Özel olarak tasarlanmış bir deney sırasında hipotezlerin hızlı ve eksiksiz bir testi gerçekleştirilebilir. Hipotezlerin doğruluğunu formüle ederken ve test ederken, bir yargılama yöntemi olarak analoji büyük önem taşır.
Genel olarak modelleme, üzerinde çalışılan orijinal nesnenin başka bir model nesneyle bazı benzerlikler taşıdığı ve modelin, bilişsel gelişimin bazı aşamalarında orijinalin yerini şu veya bu şekilde alabileceği bir dolaylı biliş yöntemi olarak tanımlanabilir. işlem. Böyle bir değişimin meydana geldiği biliş aşamaları ve model ile orijinal arasındaki yazışma biçimleri farklı olabilir:
1) modelleme Bilişsel süreç nesnelere karşılık gelen görüntülerin bilinçte ortaya çıkmasının bir sonucu olarak, içinde meydana gelen olaylar hakkında dış ortamdan gelen bilgilerin işlenmesini içeren;
2) orijinal sistemle (birinci sistem) belirli benzerlik ilişkileriyle bağlanan belirli bir model sistemin (ikinci sistem) oluşturulmasını içeren modelleme ve bu durumda bir sistemi diğerine haritalamak, iki sistem arasındaki bağımlılıkları tanımlamanın bir yoludur benzerlik ilişkilerine yansır ve gelen bilgilerin doğrudan incelenmesinin sonucu değildir.
1. SİSTEM MODELLEME TEORİSİNİN TEMEL KAVRAMLARI
Modelleme, araştırma konusunun oluşturulmasıyla başlar - modelleme için gerekli olan nesnenin özelliklerini yansıtan bir kavramlar sistemi. Bu görev oldukça karmaşıktır ve sistem, model, modelleme gibi temel kavramların bilimsel ve teknik literatürdeki farklı yorumlarıyla da doğrulanmaktadır. Bu tür belirsizlik, bazı terimlerin yanlışlığını ve diğerlerinin doğruluğunu göstermez, ancak araştırma konusunun (modelleme) hem incelenen nesneye hem de araştırmacının hedeflerine bağımlılığını yansıtır. Karmaşık sistemleri modellemenin ayırt edici özelliği, çok yönlülüğü ve kullanım çeşitliliğidir; sistemin tüm yaşam döngüsünün ayrılmaz bir parçası haline gelir. Bu, öncelikle bilgisayar teknolojisi temelinde uygulanan modellerin üretilebilirliği ile açıklanmaktadır: modelleme sonuçlarının elde edilmesinde oldukça yüksek bir hız ve nispeten düşük maliyetleri.
1.1. Sistem modellemede sistem yaklaşımının ilkeleri.
Günümüzde karmaşık (büyük) sistemlerin analiz ve sentezinde klasik (veya tümevarımsal) yaklaşımdan farklı bir sistem yaklaşımı geliştirilmiştir. İkincisi, sistemi özelden genele doğru ele alır ve ayrı ayrı geliştirilen bileşenlerini birleştirerek sistemi sentezler (inşa eder). Buna karşılık, sistem yaklaşımı, dikkate alınan temelin amaç olduğu ve incelenen nesnenin diğerlerinden izole edildiği durumlarda, genelden özele tutarlı bir geçişi içerir. çevre.
Modelleme nesnesi. Karmaşık sistemlerin tasarımı ve işletilmesindeki uzmanlar, ortak bir özelliğe sahip olan, belirli bir hedefe ulaşma arzusu olan çeşitli düzeylerdeki kontrol sistemleriyle ilgilenirler. Aşağıdaki sistem tanımlarında bu özelliği dikkate alacağız. System S amaca yönelik bir settir! herhangi bir nitelikteki birbirine bağlı unsurlar. Dış çevre E, sistemi etkileyen veya onun etkisi altında olan, sistemin dışında var olan herhangi bir nitelikteki unsurlar kümesidir. "
Çalışmanın amacına bağlı olarak, S nesnesinin kendisi ile E dış ortamı arasında farklı ilişkiler düşünülebilir. Böylece, gözlemcinin bulunduğu seviyeye bağlı olarak, çalışma nesnesi farklı şekillerde ve farklı etkileşimlerle ayırt edilebilir. Bu nesnenin dış çevre ile gerçekleşmesi gerçekleşebilir.
Bilim ve teknolojinin gelişmesiyle birlikte nesnenin kendisi sürekli olarak daha karmaşık hale geliyor ve şimdi araştırma nesnesinden birbiriyle bağlantılı çeşitli bileşenlerden oluşan karmaşık bir sistem olarak bahsediyorlar. Bu nedenle sistem yaklaşımını bina inşasının temeli olarak düşünmek büyük sistemler ve bunların analizi ve sentezi için bir metodoloji oluşturmanın temeli olarak, her şeyden önce sistem yaklaşımı kavramının kendisini tanımlamak gereklidir.
Sistem yaklaşımı, doğanın genel gelişim yasaları doktrininin bir unsuru ve diyalektik doktrinin ifadelerinden biridir. Sistem yaklaşımının farklı tanımlarını verebiliriz, ancak en doğru olanı, sistemleri modelleme gibi bir çalışma yöntemini kullanarak bu yaklaşımın bilişsel özünü değerlendirmemize olanak tanıyan tanımdır. Bu nedenle S sisteminin kendisini ve E dış ortamını nesnel olarak var olan gerçeklikten izole etmek ve sistemi sistem genelindeki konumlara göre tanımlamak çok önemlidir.
Modelleme sistemlerine sistematik bir yaklaşımla öncelikle modellemenin amacının net bir şekilde tanımlanması gerekmektedir. Gerçekten çalışan bir sistemin (orijinal sistem veya birinci sistem) tamamen simüle edilmesi mümkün olmadığından, eldeki problem için bir model (model sistem veya ikinci sistem) oluşturulur. Dolayısıyla modelleme konularıyla ilgili olarak, bir kriter seçimine yaklaşmayı ve oluşturulan M modeline hangi unsurların dahil edileceğini değerlendirmeyi sağlayan gerekli modelleme görevlerinden amaç doğar. Bu nedenle, bir kriterin olması gerekir. oluşturulan modele bireysel öğelerin seçilmesi.
1.2. Sistem araştırmalarına yaklaşımlar.
Sistem yaklaşımı için sistemin yapısını (sistemin öğeleri arasındaki etkileşimleri yansıtan bağlantılar kümesi) belirlemek önemlidir. Bir sistemin yapısı, bireysel alt sistemlerin bileşimi ve aralarındaki ilişkiler açısından dışarıdan ve ayrıca sistemin belirli bir hedefe ulaşmasını sağlayan bireysel özellikler analiz edildiğinde içeriden incelenebilir, yani sistemin fonksiyonları incelendiğinde. Buna uygun olarak, bir sistemin yapısını özellikleriyle birlikte incelemek için öncelikle yapısal ve işlevsel olması gereken bir dizi yaklaşım ortaya çıkmıştır.
Yapısal bir yaklaşımla S sisteminin seçilen elemanlarının bileşimi ve aralarındaki bağlantılar ortaya çıkarılır. Aralarındaki öğeler ve bağlantılar kümesi, sistemin yapısını yargılamamıza olanak tanır. İkincisi, çalışmanın amacına bağlı olarak şu şekilde açıklanabilir: farklı seviyeler düşünce. En Genel açıklama yapılar, bir sistemin kurucu parçalarının en genel terimlerle tanımlanmasına olanak tanıyan ve grafik teorisi temelinde iyi biçimlendirilmiş bir topolojik tanımlamadır.
Bireysel işlevler, yani sistemin davranışı için algoritmalar dikkate alındığında ve sistemin gerçekleştirdiği işlevleri değerlendiren işlevsel bir yaklaşım uygulandığında ve işlev, aşağıdakilere yol açan bir özellik olarak anlaşıldığında, işlevsel açıklama daha az geneldir. bir hedefe ulaşılması. Bir fonksiyon bir özelliği yansıttığından ve bir özellik S sisteminin dış çevre E ile etkileşimini yansıttığından, özellikler ya sistemin S iV) elemanlarının ve Si alt sistemlerinin bazı özellikleri veya bir bütün olarak sistem S.
Eğer bir karşılaştırma standardınız varsa sistemlerin niceliksel ve niteliksel özelliklerini girebilirsiniz. Kantitatif bir karakteristik için bu karakteristik ile standart arasındaki ilişkiyi ifade eden sayılar girilir. Sistemin niteliksel özellikleri, örneğin uzman değerlendirmeleri yöntemi kullanılarak bulunur.
Sistem fonksiyonlarının S(t) zamanındaki tezahürü, yani sistemin işleyişi, sistemin bir durumdan diğerine geçişi, yani Z durum uzayındaki hareketi anlamına gelir. Bir S sistemini çalıştırırken, işleyişinin kalitesi şu şekildedir: verimlilik göstergesi tarafından belirlenen ve performans değerlendirme kriterinin değeri olan çok önemlidir. Var olmak Farklı yaklaşımlar Performans değerlendirme kriterlerinin seçimi. Sistem S ya bir dizi özel kritere göre ya da bazı genel integral kriterlere göre değerlendirilebilir.
Sistem yaklaşımı açısından oluşturulan M modelinin de bir sistem olduğu, yani S"=S"(M) olduğu ve dış ortam E ile ilişkili olarak değerlendirilebileceği belirtilmelidir. Sunumda en basit olanları şunlardır: doğrudan bir benzetmenin fenomeni koruduğu modeller. Doğrudan bir benzetmenin olmadığı, yalnızca kanunların ve kuralların geçerli olduğu modeller de kullanılır. genel desenler S sisteminin unsurlarının davranışı. Hem M modelinin kendi içindeki ilişkilerin hem de dış çevre E ile etkileşiminin doğru anlaşılması, büyük ölçüde gözlemcinin bulunduğu seviye tarafından belirlenir.
Modelin bireysel parçaları arasındaki ilişkileri incelemeye yönelik basit bir yaklaşım, bunların nesnenin bireysel alt sistemleri arasındaki bağlantıların bir yansıması olarak değerlendirilmesini içerir. Bu klasik yaklaşım oldukça basit modeller oluşturmak için kullanılabilir. Klasik (tümevarımsal) yaklaşıma dayalı M modelinin sentez süreci Şekil 1'de sunulmaktadır. 1.1, a. Modellenecek gerçek nesne ayrı alt sistemlere bölünür, yani modelleme için başlangıç verileri D seçilir ve modelleme sürecinin bireysel yönlerini yansıtan hedefler C belirlenir. Ayrı bir başlangıç verisi D kümesine dayanarak, sistemin işleyişinin ayrı bir yönünü modelleme hedefi belirlenir; bu hedefe dayanarak, gelecekteki modelin belirli bir K bileşeni oluşturulur. Bileşenler seti bir M modelinde birleştirilir.
Bu nedenle, klasik yaklaşıma dayalı bir M modeli geliştirmek, her bir bileşenin kendi sorunlarını çözdüğü ve modelin diğer parçalarından izole edildiği, bireysel bileşenlerin tek bir modelde toplanması anlamına gelir. Bu nedenle klasik yaklaşım, ayırma ve karşılıklı bağımsız değerlendirmenin mümkün olduğu nispeten basit modelleri uygulamak için kullanılabilir. bireysel partiler Gerçek bir nesnenin işleyişi. Karmaşık bir nesnenin modeli için, çözülmesi gereken görevlerin bu şekilde ayrılığı kabul edilemez, çünkü bu, modelin belirli bir yazılım ve donanım temelinde uygulanması sırasında önemli miktarda kaynak tüketimine yol açar. Klasik yaklaşımın iki farklı yönüne dikkat çekilebilir: Özelden genele doğru bir hareket vardır, oluşturulan model (sistem) bireysel bileşenlerinin toplanmasıyla oluşturulur ve yeni bir sistemik etkinin ortaya çıkışı dikkate alınmaz.
Nesneleri modellemenin karmaşıklığının artmasıyla birlikte, onları daha yüksek bir seviyeden gözlemleme ihtiyacı ortaya çıktı. Bu durumda, gözlemci (geliştirici) bu S sistemini bazı metasistemlerin belirli bir alt sistemi, yani daha yüksek dereceli bir sistem olarak görür ve inşa etmesine izin verecek yeni bir sistem yaklaşımı konumuna geçmek zorunda kalır. sadece incelenmekte olan sistem değil, bir dizi problemi çözmek değil, aynı zamanda metasistemin ayrılmaz bir parçası olan bir sistem yaratmak.
Sistem yaklaşımı, sistem mühendisliğinde, büyük gerçek sistemlerin incelenmesi ihtiyacı nedeniyle, belirli kararların verilmesindeki yetersizlik ve bazen yanlışlığın etkilendiği durumlarda kullanılmıştır. Bir sistem yaklaşımının ortaya çıkışı, geliştirme sırasında artan miktardaki başlangıç verisinden, sistemdeki karmaşık stokastik ilişkilerin dikkate alınması ihtiyacından ve dış çevrenin etkilerinden etkilenmiştir. E. Tüm bunlar araştırmacıları, içinde olmayan karmaşık bir nesneyi çalışmaya zorladı. izolasyon, ancak dış çevreyle ve ayrıca bir tür diğer metasistemlerle birlikte etkileşim halinde.
Sistem yaklaşımı, 5" sistemin çalışmasının ve M" modelinin inşasının tüm aşamalarında, önemleriyle orantılı olarak tüm faktörleri ve olasılıkları hesaba katarak karmaşık bir sistem kurma problemini çözmemize olanak tanır. Sistem yaklaşımı, her S sisteminin ayrı, bağlantısız alt sistemlerden oluşsa bile entegre bir bütün olduğu anlamına gelir. Dolayısıyla sistem yaklaşımının temeli, sistemin bütünleşik bir bütün olarak değerlendirilmesidir ve geliştirme sırasındaki bu değerlendirme, asıl şeyle - operasyon amacının formüle edilmesiyle - başlar. Analizden bilinen ilk D verilerine dayanarak harici sistem Sisteme yukarıdan getirilen veya uygulama olanaklarına dayalı olarak ve çalışma amacına bağlı olarak, sistem modeli S için ilk T gereksinimleri bu gereksinimlere dayanarak yaklaşık olarak bazı alt sistemler formüle edilmiştir. P, E elementleri oluşur ve sentezin en karmaşık aşaması gerçekleştirilir - siz -< бор В составляющих системы, для чего используются специальные критерии выбора КВ.
Modelleme sırasında, modelin çalıştırılması sonucunda elde edilen sonuçların bazı göstergeleri ile geliştirilmesine ve oluşturulmasına yatırılan maliyetler arasındaki belirli bir fark olarak tanımlanan sistem modelinin maksimum verimliliğinin sağlanması gerekir.
1.3. Model geliştirme aşamaları.
Sistem yaklaşımına dayanarak, iki ana tasarım aşaması ayırt edildiğinde belirli bir model geliştirme dizisi önerilebilir: makro tasarım ve mikro tasarım.
Makro tasarım aşamasında, gerçek sistem S ve dış ortam E hakkındaki verilere dayanarak, bir dış çevre modeli oluşturulur, bir sistem modeli oluşturmak için kaynaklar ve sınırlamalar tanımlanır, bir sistem modeli ve değerlendirme için kriterler seçilir. gerçek sistem S'nin M modelinin yeterliliği. Sistem modelini ve dış çevre modelini oluşturduktan sonra, sistemin işleyişinin verimliliği kriterine dayanarak, modelleme süreci sırasında bunu mümkün kılan en uygun kontrol stratejisi seçilir. Modelin, gerçek sistem S'nin işleyişinin bireysel yönlerini yeniden üretme yeteneğini gerçekleştirmek.
Mikro tasarım aşaması büyük ölçüde seçilen modelin türüne bağlıdır. Bir simülasyon modeli söz konusu olduğunda bilginin, matematiksel, teknik ve yazılım modelleme sistemleri. Bu aşamada, oluşturulan modelin temel özelliklerini belirlemek, onunla çalışma süresini ve modelin S sisteminin işleyiş süreci ile belirtilen uygunluk kalitesini elde etmek için kaynak maliyetini tahmin etmek mümkündür.
Kullanılan M modelinin türüne bakılmaksızın, onu inşa ederken, sistematik bir yaklaşımın bir dizi ilkesine göre yönlendirilmek gerekir: 1) model oluşturma aşamaları ve yönleri boyunca orantılı ve tutarlı ilerleme; 2) bilgi, kaynak, güvenilirlik ve diğer özelliklerin koordinasyonu; 3) modelleme sistemindeki bireysel hiyerarşi seviyeleri arasındaki doğru ilişki; 4) model yapımının bireysel ayrı aşamalarının bütünlüğü.
Model M, belirlenen yaratım amacını karşılamalıdır, bu nedenle tek tek parçalar, tek bir sistem görevine dayalı olarak karşılıklı olarak monte edilmelidir. Hedef niteliksel olarak formüle edilebilir, o zaman daha fazla içeriğe sahip olur ve belirli bir modelleme sisteminin nesnel yeteneklerini uzun süre yansıtabilir. Bir hedef niceliksel olarak formüle edildiğinde, hedefe ulaşmayı etkileyen en önemli faktörleri doğru bir şekilde yansıtan bir hedef fonksiyonu ortaya çıkar.
Model oluşturmak, çok sayıda başlangıç verisine ve uzmanlardan oluşan büyük ekiplerin önerilerine dayanarak çözümlerin sentezlendiği sistem sorunlarından biridir. Bu koşullarda sistem yaklaşımını kullanmak, yalnızca gerçek bir nesnenin modelini oluşturmaya değil, aynı zamanda bu modele dayanarak gerçek bir sistemde gerekli miktarda kontrol bilgisinin seçilmesine, performans göstergelerinin değerlendirilmesine ve dolayısıyla modellemeye dayalı olmasına da olanak tanır. , gerçek bir S sisteminin inşası için en etkili seçeneği ve en karlı çalışma modunu bulun.
2. SİSTEM MODELLEME PROBLEMİNİN GENEL ÖZELLİKLERİ
Sistemik araştırmanın gelişmesiyle birlikte, gerçek olayları incelemek için deneysel yöntemlerin genişlemesiyle birlikte, soyut yöntemler giderek daha önemli hale geliyor, yeni bilimsel disiplinler ortaya çıkıyor ve zihinsel çalışmanın unsurları otomatikleşiyor. Önemli Gerçek sistemler oluşturulurken S'nin matematiksel analiz ve sentez yöntemleri vardır, bir takım keşifler temel alınır! Tamamen teorik araştırma. Ancak herhangi bir teorinin ana kriterinin pratik olduğunu, hatta tamamen matematiksel, soyut bilimlerin pratik bilgi temeline dayandığını unutmak yanlış olur.
Sistemlerin deneysel çalışmaları. Teorik analiz ve sentez yöntemlerinin gelişmesiyle eş zamanlı olarak, gerçek nesnelerin deneysel çalışma yöntemleri de geliştirilmekte ve yeni araştırma araçları ortaya çıkmaktadır. Ancak deney, bilginin ana ve temel araçlarından biri olmuştur ve olmaya devam etmektedir. Benzerlik ve modelleme, gerçeği yeni bir şekilde tanımlamamıza olanak tanır! Deneysel çalışmayı süreç ve basitleştirin. Modelleme kavramının kendisi de geliştirilmektedir. Daha önce modelleme varsa! gerçek bir fiziksel deney veya gerçek bir süreci simüle eden bir modelin inşası anlamına geldiğinde, şimdi sadece fiziksel değil aynı zamanda matematiksel deneylerin formülasyonuna dayanan yeni modelleme türleri ortaya çıktı.
Gerçekliğin bilgisi uzun vadelidir ve karmaşık süreç. Büyük bir sistemin işleyiş kalitesini belirlemek, en uygun yapıyı ve algoritmaları seçmek! davranış, sete uygun bir S sistemi oluşturmak! önündeki hedef, tasarımdaki temel sorundur modern sistemler Bu nedenle modelleme, büyük sistemlerin tasarımında ve incelenmesinde kullanılan yöntemlerden biri olarak düşünülebilir.
Simülasyon, gerçek ve düşünce deneyi arasındaki bazı analojilere dayanmaktadır. Analoji, incelenen olgunun açıklanmasının temelidir, ancak yalnızca pratik, yalnızca deneyim gerçeğin kriteri olarak hizmet edebilir. Modern bilimsel hipotezler tamamen teorik olarak oluşturulabilse de aslında bunlar geniş pratik bilgilere dayanmaktadır. Gerçeklerini açıklamak gerekirse; Hangi deneyin gerçekleştirildiğini veya doğruluğunu mantıksal olarak doğrulayan teorik akıl yürütmenin gerçekleştirildiğini doğrulamak için süreçler, hipotezler ileri sürülür. Geniş anlamda bir deney, doğal olanlara yakın koşullar altında gerçekleştirilen veya onları taklit eden belirli olayları organize etmek ve gözlemlemek için belirli bir prosedür olarak anlaşılabilir. 3
Araştırmacının devam eden süreci gözlemlediği pasif deney ile gözlemcinin sürece müdahale ettiği ve süreci düzenlediği aktif deney arasında bir ayrım yapılır. Son zamanlarda aktif deneyler yaygınlaştı, çünkü kritik durumları tespit etmek, en ilginç modelleri elde etmek, deneyin farklı noktalarda tekrarlanma olasılığını sağlamak vb. mümkündür.
Her türlü modelleme, gerçek nesneyi karakterize eden bazı genel kaliteye dayalı bir yazışmaya sahip belirli bir modele dayanmaktadır. Nesnel olarak gerçek bir nesnenin bir tür resmi yapısı vardır, bu nedenle herhangi bir model, gerçek nesnenin biçimsel yapısına veya incelenen bu nesnenin yönüne karşılık gelen bir yapının varlığıyla karakterize edilir.
M modelinin oluşturulması gerçek nesne hakkındaki bilgilere dayandığından modelleme bilgi boşluklarına dayanmaktadır. Modelin uygulanması sürecinde, bu nesne hakkında bilgi elde edilir, aynı zamanda modelle yapılan deney sırasında kontrol bilgileri eklenir, elde edilen sonuçların işlenmesinde önemli bir yer kaplanır, yani. bilgi bütünün temelini oluşturur. modelleme süreci.
Sistem modellerinin özellikleri. Modellemenin amacı, büyük sistemler olarak sınıflandırılabilecek karmaşık organizasyonel ve teknik sistemlerdir. Ayrıca, içeriği açısından oluşturulan M modeli aynı zamanda bir S(M) sistemi haline gelir ve aynı zamanda aşağıdaki özelliklerle karakterize edilen büyük sistemler sınıfı olarak da sınıflandırılabilir.
1. M modelinin davranışının amaç derecesini belirleyen operasyonun amacı. Bu durumda modeller, tek amaçlı, bir sorunu çözmek için tasarlanmış ve çok amaçlı, çözülmesine veya dikkate alınmasına izin veren çok amaçlı olarak ayrılabilir. gerçek bir nesnenin işleyişinin çeşitli yönleri.
2. M modelinin bireysel unsurların ve bunlar arasındaki bağlantıların bir koleksiyonu olduğu göz önüne alındığında karmaşıklık, sistemdeki toplam eleman sayısı ve bunlar arasındaki bağlantılarla değerlendirilebilir. Öğelerin çeşitliliğine bağlı olarak, bir dizi hiyerarşi seviyesi, M modelindeki bireysel işlevsel alt sistemler, bir dizi girdi ve çıktı vb. ayırt edilebilir; yani karmaşıklık kavramı bir dizi özellik ile tanımlanabilir.
3. Oluşturulan M modelinin tek bir S(M) integral sistemi olduğunu belirten bütünlük, birbiriyle karmaşık bir ilişki içinde olan çok sayıda bileşen (eleman) içerir.
4. Sistemde kendini gösteren belirsizlik: Sistemin durumu, hedefe ulaşma olasılığı, yöntemler açısından. problem çözme, başlangıç bilgilerinin güvenilirliği vb. Belirsizliğin ana özelliği, bazı durumlarda sistemin belirli bir durumuna ulaşmak için gerekli kontrol bilgisi miktarını tahmin etmeyi mümkün kılan entropi gibi bir bilgi ölçüsüdür. Modelleme yaparken asıl amaç, model ile gerçek nesne arasında gerekli yazışmanın elde edilmesidir ve bu anlamda modeldeki kontrol bilgisi miktarı da entropi kullanılarak ve istenen sonucu elde etmek için gereken minimum miktar kullanılarak tahmin edilebilir. Belirli bir güvenilirlik bulunabilir. Dolayısıyla büyük bir sistemi karakterize eden belirsizlik kavramı M modeline uygulanabilir ve onun temel özelliklerinden biridir.
5. Sistemin amacına ulaşma etkinliğini değerlendirmenize olanak tanıyan davranışsal katman. Rastgele etkilerin varlığına bağlı olarak, deterministik ve stokastik sistemler arasında, davranışlarına (sürekli ve ayrık vb.) göre ayrım yapmak mümkündür. Sistemin dikkate alındığı davranışsal katman, M modeline göre, sistemin etkinliğini değerlendirmeye izin verir. oluşturulan modelin yanı sıra elde edilen sonuçların doğruluğu ve güvenilirliği. M modelinin davranışının gerçek bir nesnenin davranışıyla tam olarak örtüşmediği ve sıklıkla modellemenin farklı bir maddi ortam temelinde uygulanabileceği açıktır.
6. Oldukça organize bir sistemin özelliği olan uyarlanabilirlik. Uyum yeteneği sayesinde, çevresel etkilerdeki çok çeşitli değişikliklerde, çeşitli dış rahatsız edici faktörlere uyum sağlamak mümkündür. Modele uygulandığında, onu çok çeşitli rahatsız edici etkilere uyarlayabilmenin yanı sıra, modelin gerçek koşullara yakın değişen koşullardaki davranışını incelemek de önemlidir. Modelin çeşitli rahatsız edici etkilere karşı stabilitesi sorununun önemli olabileceği unutulmamalıdır. M modeli karmaşık bir sistem olduğundan varlığıyla ilgili konular yani hayatta kalma, güvenilirlik vb. konular çok önemlidir.
7. Büyük ölçüde modelin karmaşıklığına ve modelleme araçlarının karmaşıklık derecesine bağlı olan modelleme sisteminin organizasyon yapısı. Biri son başarılar Modelleme alanında, makine deneyleri yapmak için simülasyon modellerinin kullanılması olasılığı düşünülebilir. En uygun örgütsel yapı teknik araçlar, bilgi, matematiksel ve yazılım modelleme sistemi S"(M) kompleksi, modelleme sürecinin optimal organizasyonu, çünkü modelleme süresine ve elde edilen sonuçların doğruluğuna özel dikkat gösterilmelidir.
8. Gerçek koşulları simüle eden çeşitli koşullardaki sürecin gidişatını dikkate alabilmek için deneycilerin kontrolünü sağlama ihtiyacından kaynaklanan modelin kontrol edilebilirliği. Bu anlamda uygulanan modelleme sisteminde kontrol edilebilir birçok parametrenin ve model değişkeninin bulunması, geniş bir deney yapılmasına ve geniş bir sonuç yelpazesi elde edilmesine olanak sağlamaktadır.
9. Mevcut bilim ve teknoloji seviyesine dayalı olarak, gerçek bir nesnenin işleyişinin birçok yönünü incelemek için güçlü S(M) modelleme sistemlerinin oluşturulmasına olanak tanıyan bir model geliştirme olasılığı. Ancak modelleme sistemi oluşturulurken sadece günümüzün görevleriyle sınırlı kalınamaz. Modelleme sistemini hem incelenen fonksiyon yelpazesini genişletmek anlamında yatay olarak hem de alt sistem sayısını genişletmek anlamında dikey olarak geliştirme olasılığını sağlamak gerekir; oluşturulan modelleme sistemi yenilerin kullanımına izin vermelidir. modern yöntemler ve fonlar. Doğal olarak akıllı bir modelleme sistemi yalnızca insanlardan oluşan bir ekiple birlikte çalışabildiği için ergonomik gereksinimler de ona yüklenmiştir.
2.1. Kontrol sistemleri modellemenin amaçları.
Bina modelleme sistemlerinin en önemli yönlerinden biri amaç sorunudur. Herhangi bir model, araştırmacının kendisi için belirlediği hedefe bağlı olarak oluşturulur, dolayısıyla modellemedeki temel sorunlardan biri problemdir. kullanım amacı. M modelinde meydana gelen sürecin gerçek süreçle benzerliği bir amaç değil, modelin doğru işleyişinin bir koşuludur ve bu nedenle amaç, nesnenin işleyişinin herhangi bir yönünü incelemek olmalıdır.
M modelini basitleştirmek için hedefler alt hedeflere bölünür ve elde edilen modelleme alt hedeflerine bağlı olarak daha etkili model türleri oluşturulur. Karmaşık sistemler alanındaki modelleme hedeflerinin bir dizi örneği tanımlanabilir. Örneğin bir işletme için operasyonel üretim yönetimi süreçlerini incelemek çok önemlidir, operasyonel planlama, uzun vadeli planlama ve modelleme yöntemleri de burada başarıyla kullanılabilir.
Modellemenin amacı açıksa, bir sonraki sorun ortaya çıkar, yani bir model M oluşturma sorunu. Bir model oluşturmak, eğer bilgi mevcutsa veya altındaki nesnenin yapısı, algoritmaları ve parametreleriyle ilgili hipotezler öne sürülmüşse mümkündür. çalışmak. Çalışmalarına dayanarak nesne tanımlanır. Şu anda yaygın olarak kullanılıyor çeşitli yollar parametre tahminleri: en küçük kareler yöntemi, maksimum olabilirlik yöntemi, Bayesian, Markov tahminleri.
M modeli oluşturulmuşsa, bir sonraki sorun onunla çalışma sorunu olarak düşünülebilir, yani ana görevleri nihai sonuçların elde edilmesi için gereken süreyi en aza indirmek ve güvenilirliğini sağlamak olan modelin uygulanması.
Doğru şekilde oluşturulmuş bir M modelinin özelliği, yalnızca araştırmacının ihtiyaç duyduğu kalıpları ortaya çıkarması ve S sisteminin bu çalışma için gerekli olmayan özelliklerini dikkate almamasıdır. Orijinalin ve modelin aynı anda bazı özelliklerde benzer ve diğerlerinde farklı olması gerektiğine dikkat edilmelidir; bu, incelenen en önemli özellikleri vurgulamamıza olanak tanır. Bu anlamda model, orijinalin bir tür "ikame" görevi görür ve gerçek nesnenin yalnızca bazı özelliklerinin sabitlenmesini ve incelenmesini sağlar.
Bazı durumlarda tanımlama en zor olanıdır; diğerlerinde ise bir nesnenin biçimsel yapısını oluşturma sorunudur. Özellikle büyük sistemlerin simülasyonu durumunda modelin uygulanmasında da zorluklar yaşanabilir. Aynı zamanda araştırmacının modelleme sürecindeki rolü de vurgulanmalıdır. Bir problemin belirlenmesi ve gerçek bir nesnenin anlamlı bir modelinin oluşturulması büyük ölçüde yaratıcı bir süreçtir ve buluşsal yöntemlere dayanmaktadır. Ve bu anlamda en uygun model tipini seçmenin resmi bir yolu yoktur. Çoğu zaman gerçek sürecin yeterince doğru bir şekilde tanımlanmasına izin veren resmi yöntemler yoktur. Dolayısıyla şu veya bu analojinin seçimi, şu veya bu matematiksel modelleme aparatının seçimi tamamen araştırmacının mevcut deneyimine bağlıdır ve araştırmacının hatası hatalı modelleme sonuçlarına yol açabilir.
Şu anda hem analitik modellemede hesaplamalar için hem de bir sistemin simülasyon modelinin uygulanması için yaygın olarak kullanılan bilgisayar teknolojisi, yalnızca karmaşık bir modelin uygulanmasının verimliliği açısından yardımcı olabilir, ancak bir tonun veya diğerinin doğruluğunun onaylanmasına izin vermez. modeli. Modelin gerçek süreçle ilişkili yeterliliği yalnızca işlenmiş verilere ve araştırmacının deneyimine dayanarak güvenilir bir şekilde değerlendirilebilir.
Gerçek bir fiziksel deney modelleme sürecinde önemli bir yer tutuyorsa, kullanılanın güvenilirliği aletlerçünkü yazılım ve donanımdaki arızalar ve arızalar, sürecin ilerleyişini yansıtan çıktı verilerinin çarpık değerlerine yol açabilir. Ve bu anlamda fiziksel deneyler yapılırken özel ekipmanlar, özel olarak geliştirilmiş matematiksel ve Bilgi DesteğiÇalışan ekipmanın arızalarından kaynaklanan çıktı bilgilerindeki hataları ortadan kaldırmak için modelleme araçlarının teşhisinin uygulanmasını mümkün kılan. Bir makine deneyi sırasında, bir insan operatörün hatalı eylemleri de meydana gelebilir. Bu koşullar altında modelleme sürecine yönelik ergonomik destek alanında ciddi zorluklar ortaya çıkmaktadır.
3. SİSTEM MODELLEME TÜRLERİNİN SINIFLANDIRILMASI.
Modelleme, mutlak benzerliğin ancak bir nesnenin tamamen aynı olan başka bir nesneyle değiştirilmesi durumunda ortaya çıkabileceğini belirten benzerlik teorisine dayanmaktadır. Modelleme yaparken mutlak benzerlik mevcut değildir ve modelin, incelenen nesnenin işleyişinin yönünü yeterince iyi yansıtmasını sağlamaya çalışılır.
Sınıflandırma özellikleri. Modelleme türlerinin sınıflandırılmasının ilk işaretlerinden biri olarak, modelin tamlık derecesini seçebilir ve bu işarete göre modelleri tam, eksik ve yaklaşık olarak bölebilirsiniz. Tam modellemenin temeli, hem zamanda hem de mekanda kendini gösteren tam benzerliktir. Eksik modelleme, modelin incelenen nesneye eksik benzerliği ile karakterize edilir. Yaklaşık modelleme, gerçek bir nesnenin işleyişinin bazı yönlerinin hiç modellenmediği yaklaşık benzerliğe dayanmaktadır.
S sisteminde incelenen süreçlerin doğasına bağlı olarak, tüm modelleme türleri deterministik ve stokastik, statik ve dinamik, ayrık, sürekli ve ayrık-sürekli olarak ayrılabilir. Deterministik modelleme, deterministik süreçleri, yani herhangi bir rastgele etkinin bulunmadığının varsayıldığı süreçleri yansıtır; Stokastik modelleme olasılıksal süreçleri ve olayları tasvir eder. Bu durumda, rastgele bir sürecin bir takım gerçekleşmeleri analiz edilir ve ortalama özellikler, yani bir dizi homojen gerçekleşme tahmin edilir. Statik modelleme, bir nesnenin zaman içindeki herhangi bir noktadaki davranışını tanımlamak için kullanılırken dinamik modelleme, bir nesnenin zaman içindeki davranışını yansıtır. Ayrık modelleme sırasıyla ayrık olduğu varsayılan süreçleri tanımlamak için kullanılır, sürekli modelleme sistemlerdeki sürekli süreçleri yansıtmamızı sağlar ve hem ayrık hem de sürekli süreçlerin varlığını vurgulamak istedikleri durumlar için ayrık-sürekli modelleme kullanılır.
Nesnenin temsil biçimine (J sistemi) bağlı olarak zihinsel ve gerçek modelleme ayırt edilebilir.
Zihinsel simülasyon sıklıkla tek yol Belirli bir zaman aralığında uygulanması neredeyse imkansız olan veya fiziksel yaratımları için mümkün olan koşulların dışında var olan nesnelerin modellenmesi. Örneğin, zihinsel modelleme temelinde, mikro dünyada fiziksel deneye uygun olmayan birçok durum analiz edilebilir. Zihinsel modelleme görsel, sembolik ve matematiksel şeklinde uygulanabilmektedir.
Analog modelleme, analojilerin çeşitli düzeylerde kullanımına dayanmaktadır. En üst düzey, yalnızca oldukça basit nesneler için ortaya çıkan tam benzetmedir. Nesne daha karmaşık hale geldikçe, analog model nesnenin işleyişinin birkaç yönünü veya yalnızca bir yönünü gösterdiğinde sonraki düzeylerdeki analojiler kullanılır.
Prototipleme, zihinsel görsel modellemede önemli bir yer tutar. Gerçek bir nesnede meydana gelen süreçlerin fiziksel modellemeye uygun olmadığı veya diğer modelleme türlerinden önce gelebileceği durumlarda zihinsel bir model kullanılabilir. Zihinsel modellerin inşası da analojilere dayanır, ancak genellikle bir nesnedeki olgular ve süreçler arasındaki neden-sonuç ilişkilerine dayanır. Bireysel kavramlar, yani işaretler ve bu işaretler arasındaki belirli işlemler için geleneksel bir tanımlama getirirseniz, işaret modellemeyi uygulayabilir ve işaretleri kullanarak bir dizi kavramı görüntüleyebilir - ayrı kelime ve cümle zincirleri oluşturabilirsiniz. Küme teorisinin birleştirme, kesişme ve toplama işlemlerini kullanarak, bazı gerçek nesnelerin tanımını ayrı sembollerle vermek mümkündür.
Dil modellemenin temeli bir eş anlamlılar sözlüğüdür. İkincisi, gelen bir dizi konseptten oluşur ve bu kümenin sabitlenmesi gerekir. Bir eş anlamlılar sözlüğü ile normal bir sözlük arasında temel farklılıklar olduğu unutulmamalıdır. Eş anlamlılar sözlüğü belirsizlikten arındırılmış bir sözlüktür; yani içinde her kelime yalnızca tek bir kavrama karşılık gelebilir, ancak normal bir sözlükte birkaç kavram bir kelimeye karşılık gelebilir.
Sembolik modelleme yapay bir yaratma sürecidir. mantıksal nesne Gerçeğin yerini alan ve ilişkilerinin temel özelliklerini belirli bir işaret veya sembol sistemi kullanarak ifade eden.
Matematik modelleme. Herhangi bir sistem S'nin işleyiş sürecinin özelliklerini, makine yöntemleri de dahil olmak üzere matematiksel yöntemler kullanarak incelemek için, bu sürecin resmileştirilmesi yapılmalı, yani bir matematiksel model oluşturulmalıdır.
Matematiksel modelleme ile, belirli bir gerçek nesne ile matematiksel model adı verilen belirli bir matematiksel nesne arasında bir yazışma kurma sürecini ve söz konusu gerçek nesnenin özelliklerini elde etmeyi mümkün kılan bu modelin çalışmasını kastediyoruz. Matematiksel modelin türü hem gerçek nesnenin doğasına hem de nesneyi inceleme görevlerine ve bu sorunu çözmenin gerekli güvenilirliğine ve doğruluğuna bağlıdır. Herhangi bir matematiksel model, diğerleri gibi,
Şekil 1. Sistem modelleme türlerinin sınıflandırılması.
gerçek bir nesneyi yalnızca gerçekliğe bir dereceye kadar yakınlıkla tanımlar. Sistemlerin işleyiş sürecinin özelliklerini incelemek için matematiksel modelleme analitik, simülasyon ve birleştirilmiş olarak ayrılabilir.
Analitik modelleme, sistem elemanlarının işleyiş süreçlerinin belirli işlevsel ilişkiler (cebirsel, tamsayı-diferansiyel, sonlu farklar vb.) veya mantıksal koşullar biçiminde yazılmasıyla karakterize edilir. Analitik model aşağıdaki yöntemlerle incelenebilir: a) analitik, elde edilmeye çalışıldığında Genel görünüm istenen özellikler için açık bağımlılıklar; b) sayısal, denklemleri genel biçimde çözemedikleri zaman, belirli başlangıç verileriyle sayısal sonuçlar elde etmeye çalışırlar; c) niteliksel, açık bir çözüme sahip olmadan çözümün bazı özelliklerini bulmak mümkün olduğunda (örneğin, çözümün kararlılığını değerlendirmek).
Bazı durumlarda sistem araştırması, bir matematiksel modeli analiz etmenin nitel bir yöntemini kullanarak çıkarılabilecek sonuçları da tatmin edebilir. Bu tür niteliksel yöntemler, örneğin otomatik kontrol teorisinde, kontrol sistemleri için çeşitli seçeneklerin etkinliğini değerlendirmek için yaygın olarak kullanılmaktadır.
Çözüm.
Bunun sonucunda ders çalışması Yukarıdaki materyalden kontrol sistemleri çalışmasında modellemeye ilişkin birkaç sonuç çıkarmak istiyorum. Öyleyse modellemenin epistemolojik doğasını tanımlayalım.
Modelleme teorisinin epistemolojik rolünü tanımlamak, yani. biliş sürecindeki önemi, her şeyden önce bilim ve teknolojideki mevcut modellerin çeşitliliğinden soyutlamak ve doğası gereği farklı olan gerçek dünyadaki nesnelerin modellerinde ortak olan şeyleri vurgulamak gerekir. Bu benzerlik, belirli bir nesnenin yapısına benzeyen bir yapının (statik veya dinamik, maddi veya zihinsel) varlığında yatmaktadır. Çalışma sürecinde model, göreceli olarak bağımsız bir yarı nesne gibi davranır ve bu da kişinin çalışma sırasında nesnenin kendisi hakkında bazı bilgiler edinmesine olanak tanır.
İÇİNDE modern Rusya yönetim ve araştırması karmaşık bir yolda ilerlemektedir. Analoji gibi modelleme tekniklerini kullanarak etkileyici sonuçlar elde edebilirsiniz. ekonomik aktivite işletmeler. Analoji, iki nesne arasındaki herhangi bir benzerlik hakkındaki yargıdır ve bu benzerlik önemli veya önemsiz olabilir. Nesnelerin benzerliği veya farklılığının önemi ve önemsizliği kavramlarının koşullu ve göreceli olduğu unutulmamalıdır. Benzerliklerin (farklılıkların) önemi soyutlama düzeyine bağlıdır ve genellikle yürütülen araştırmanın nihai hedefi tarafından belirlenir. Modern bir bilimsel hipotez, kural olarak, pratikte test edilen bilimsel ilkelere benzetilerek oluşturulur.
Sonuç olarak, modellemenin kontrol sistemleri araştırma sisteminde ana yol olduğunu ve her seviyedeki bir yönetici için son derece önemli olduğunu yukarıda özetleyebiliriz.
Kaynakça.
1. Ignatieva A.V., Maksimtsov M.M. KONTROL SİSTEMLERİ ARAŞTIRMASI, Moskova, 2000
2. Paterson J. Petri ağı teorisi ve sistem modelleme. - M.: Mir, 1984.
3. Priiker A. Simülasyon modellemeye ve SLAMP diline giriş. - M.: Mir, 1987.
4.Sovetov B.Ya.. Yakovlev S.A. Sistemlerin modellenmesi. - M.: Yüksekokul, 1985.
5. Sovetov B.Ya., Yakovlev S.A. Sistemlerin modellenmesi (2. baskı). - M.: Yüksekokul, 1998.
6.Sovetov B.Ya.. Yakovlev S.A. Sistemlerin modellenmesi: Ders tasarımı. - M.: Yüksekokul, 1988.
7. Korotkoe E.M. Kontrol sistemlerinin araştırılması. - M.: “DeKA”, 2000.
özel ders
Bir konuyu incelemek için yardıma mı ihtiyacınız var?
Uzmanlarımız ilginizi çeken konularda tavsiyelerde bulunacak veya özel ders hizmetleri sağlayacaktır.
Başvurunuzu gönderin Konsültasyon alma olasılığını öğrenmek için hemen konuyu belirtin.
Sorunun alaka düzeyi. Başarılı uygulama için Yönetim aktiviteleri organizasyonun yapısı, bileşenlerinin etkileşimi ve organizasyonun dış çevre ile bağlantıları hakkında net bir fikir edinmek gerekir.
Şu anda mevcut kuruluşlar, hem faaliyet alanlarında hem de sahiplik, ölçek ve diğer parametreler açısından muazzam çeşitlilik ile ayırt edilmektedir. Üstelik her organizasyon kendine göre benzersizdir. Ancak tüm kuruluşların yönetiminde aynı prensip, yöntem ve yöntemler kullanılmaktadır. Bunları belirli bir işletmenin özelliklerine uyarlamak için yönetim yapılarının yerini açıkça tanımlayın. Genel yapıİşletmelerin kendi aralarında ve diğer departmanlarla olan etkileşimlerinin yanı sıra modellemeleri de yaygın olarak kullanılmaktadır. Bu nedenle yönetim faaliyetlerinde modelleme çalışması acil bir sorundur.
Sorunun bilgi derecesi. Yabancı bilim adamları A. Demodoran, M.Kh.'nin çalışmaları da yönetim süreçlerinin modellenmesi sorunlarına ayrılmıştır. Mescon, J. Neumann, L. Plunkett, G. Hale, O. Morgenthein, P. Scott, M. Eddowes, R. Stansfield, K.G. Corley, S. Whalley ve J.R. Bouma.
Yönetimde modelleme çalışmasına katılan yerli uzmanlar arasında K.A. Bagrinovsky, E.V. Berezhnoy, V.I. Berezhny, V.G. Boltyansky, A.S. Bolshakova, V.P. Busygina, G.K.Zhdanova, Ya.G. Neuimina, A.I. Orlova, G.P.Fomina ve diğerleri.
Ders çalışmasının amacı Yönetimde modelleme çalışmasıdır. Bu hedefe ulaşmak için aşağıdakileri çözmemiz gerekiyor görevler :
1. Bu sorunla ilgili literatürü inceleyin;
2. Modelleme süreci kavramının özünü ve modellerin sınıflandırılmasını belirleyecek;
3. Bir yönetim nesnesi olarak organizasyon modelini analiz edebilecektir;
4. Yönetim süreçlerinin modellenmesinin özelliklerini göz önünde bulundurun:
· sözlü model;
· matematiksel modelleme;
· pratik yönetim modeli.
Kurs yapısı bir giriş, iki bölüm, beş paragraf, bir sonuç ve bir referans listesinden oluşur.
Bölüm 1. Yönetim faaliyetlerinde modellemenin özü
1.1. Modelleme süreci kavramı. Model sınıflandırması
Modelleme, bir nesnenin modeliyle deneyler yapılarak bu nesne hakkında bilgi edinmek amacıyla bir modelin yani onun yerine geçen bir nesnenin görüntüsünün oluşturulmasıdır.
Genel anlamda bir model (genelleştirilmiş model), bilgi elde etmek ve (veya) depolamak amacıyla (formda) oluşturulan belirli bir nesnedir. zihinsel görüntü, işaret araçlarıyla veya maddi bir sistemle yapılan açıklamalar), konu tarafından çözülen problem için gerekli olan, keyfi nitelikteki orijinal bir nesnenin özelliklerini, özelliklerini ve bağlantılarını yansıtır.
Nesne modelleri daha fazladır basit sistemler, net olarak; yapı arasındaki kesin olarak tanımlanmış ilişkiler bileşenler Gerçek nesnelerin özelliklerinin ve çeşitli durumlardaki davranışlarının daha ayrıntılı bir analizine olanak tanır. Dolayısıyla modelleme, karmaşık sistemleri ve nesneleri analiz etmek için bir araçtır.
Bir takım modeller öne sürülüyor zorunlu gereklilikler. Öncelikle modelin nesneye uygun olması, yani çalışma için seçilen özellikler açısından ona mümkün olduğunca tam olarak karşılık gelmesi gerekir.
İkinci olarak modelin tamamlanmış olması gerekir. Bu, modeli incelemek için uygun yöntem ve yöntemleri kullanarak nesnenin kendisini incelemeyi, yani onun özelliklerine, çalışma prensiplerine, belirli koşullar altındaki davranışına ilişkin bazı ifadeler elde etmeyi mümkün kılması gerektiği anlamına gelir.
Kullanılan birçok model aşağıdaki kriterlere göre sınıflandırılabilir:
· modelleme yöntemi;
· modellenen sistemin doğası;
· modelleme ölçeği.
Modelleme yöntemine dayanarak, aşağıdaki model türleri ayırt edilir:
· analitik, bir modelleme nesnesinin davranışı işlevsel bağımlılıklar ve mantıksal koşullar biçiminde tanımlandığında;
· gerçek süreçlerin bilgisayarda uygulanan bir dizi algoritma tarafından tanımlandığı simülasyon.
Modellenen sistemin doğasına bağlı olarak modeller aşağıdakilere ayrılır:
· modelleme nesnesinin tüm unsurlarının sürekli olarak açıkça tanımlandığı deterministik olanlara;
· modeller rastgele kontroller içerdiğinde stokastik.
Zaman faktörüne bağlı olarak modeller statik ve dinamik olarak ikiye ayrılır. Statik modeller (şemalar, grafikler, veri akış diyagramları), modellenen sistemin yapısını tanımlamanıza olanak tanır, ancak zamanla değişen mevcut durumu hakkında bilgi sağlamaz. Dinamik modeller, bir sistemde meydana gelen süreçlerin zaman içindeki gelişimini tanımlamayı mümkün kılar. Statik modellerden farklı olarak dinamik modeller, değişkenlerin değerlerini, modellerin kendisini güncellemenize ve çeşitli süreç parametrelerini ve sistem üzerindeki etkilerin sonuçlarını dinamik olarak hesaplamanıza olanak tanır.
Modeller ayrılabilir aşağıdaki türler :
1) Fonksiyonel modeller – içsel ve dışsal değişkenler arasındaki doğrudan ilişkileri ifade eder.
2) İçsel büyüklüklere ilişkin denklem sistemleri kullanılarak ifade edilen modeller. Çeşitli ekonomik göstergeler arasındaki denge ilişkilerini ifade ederler (örneğin, girdi-çıktı dengesi modeli).
3) Optimizasyon tipi modeller. Modelin ana kısmı içsel değişkenlere ilişkin bir denklem sistemidir. Ancak amaç, bazıları için en uygun çözümü bulmaktır. ekonomik gösterge(örneğin, belirli bir süre için bütçeye maksimum fon akışını sağlayacak vergi oranlarını bulun).
4) Simülasyon modelleri ekonomik bir olgunun çok doğru bir temsilidir. Bir simülasyon modeli şu soruyu yanıtlamanızı sağlar: "Eğer..." olursa ne olur. Bir simülasyon sistemi, özel bir yardımcı program sistemi ve değişken hesaplamaların oldukça basit ve hızlı bir şekilde uygulanmasını mümkün kılan bir bilgi tabanı ile birleştirilmiş, incelenen sürecin gidişatını simüle eden bir modeller kümesidir.
Matematiksel denklemler karmaşık, doğrusal olmayan, stokastik bağımlılıklar içerebilir.
Öte yandan modeller kontrollü ve tahmine dayalı olarak ikiye ayrılabilir. Kontrollü modeller şu soruyu yanıtlıyor: "Eğer... olursa ne olur?"; “İstediğinizi nasıl başarabilirsiniz?” ve üç grup değişken içerir: 1) nesnenin mevcut durumunu karakterize eden değişkenler; 2) kontrol eylemleri - bu durumdaki değişikliği etkileyen ve hedeflenen seçime uygun değişkenler; 3) ilk veriler ve dış etkiler, yani. harici olarak belirlenen parametreler ve başlangıç parametreleri.
Tahmine dayalı modellerde kontrol açıkça vurgulanmaz. “Her şey aynı kalırsa ne olur?” sorusunu yanıtlıyorlar.
Ayrıca modeller, zamanı ölçme yöntemine göre sürekli ve ayrık olarak bölünebilir. Her durumda modelde zaman mevcutsa model dinamik olarak adlandırılır. Çoğu zaman modellerde ayrık zaman kullanılır çünkü bilgiler ayrı ayrı gelir: raporlar, bilançolar ve diğer belgeler periyodik olarak derlenir. Ancak biçimsel bir bakış açısından sürekli modelin incelenmesi daha kolay olabilir. Fizik biliminde, gerçek fiziksel zamanın sürekli mi yoksa ayrık mı olduğu konusunda süregelen bir tartışmanın bulunduğunu unutmayın.
Tipik olarak oldukça büyük sosyo-ekonomik modeller maddi, finansal ve sosyal bölümleri içerir. Malzeme bölümü - ürün dengeleri, üretim kapasiteleri, emek, doğal Kaynaklar. Bu, temel süreçleri açıklayan bölümdür; bu, çok eylemsiz olduğundan genellikle zayıf bir şekilde kontrol edilen, özellikle hızlı kontrol edilen bir seviyedir.
Mali bölüm bakiyeleri içerir nakit akışları, fonların oluşumu ve kullanımına ilişkin kurallar, fiyatlandırma kuralları vb. Bu seviyede birçok kontrol edilebilir değişken tanımlanabilir. Düzenleyici olabilirler. Sosyal bölüm insanların davranışları hakkında bilgi içerir. Bu bölüm, iş gücü çıktısı, tüketim yapısı, motivasyon vb. gibi faktörleri doğru bir şekilde hesaba katmak zor olduğundan, karar verme modellerine çok fazla belirsizlik getirmektedir.
Ayrık zamanı kullanan modeller oluşturulurken sıklıkla ekonometrik yöntemler kullanılır. Regresyon denklemleri ve sistemleri bunlar arasında popülerdir. Gecikmeler (reaksiyondaki gecikmeler) sıklıkla kullanılır. Parametreleri doğrusal olmayan sistemler için en küçük kareler yönteminin uygulanması zorluklarla karşılaşmaktadır.
Şu anda iş yeniden yapılanma süreçlerine yönelik popüler yaklaşımlar, matematiksel ve bilgi modellerinin aktif kullanımına dayanmaktadır.
Herhangi bir yönetim süreci modeli oluştururken aşağıdaki eylem planına uyulması tavsiye edilir:
1) Sistemi inceleme hedeflerini formüle edin;
2) Belirli bir görev için en önemli olan faktörleri, bileşenleri ve değişkenleri seçin;
3) Modelde yer almayan dış faktörleri şu veya bu şekilde dikkate alın;
- “Olması gerektiği gibi” modelini geliştirmek.İş süreci modelleme sadece “nasıl olması gerektiği” modelinin oluşturulmasıyla sınırlı değildir. Her süreç, çalıştıkça değişmeye ve gelişmeye devam eder, bu nedenle süreç modellerinin düzenli olarak gözden geçirilip iyileştirilmesi gerekir. Bu modelleme aşaması, sürekli süreç iyileştirme ve iş süreci modelinin iyileştirilmesi ile ilgilidir.
İş süreci modelleme türleri
İş süreci modellemenin sahip olabileceği farklı odak. Onun yardımıyla hangi sorunların çözülmesi gerektiğine bağlıdır. Süreç üzerindeki tüm etkilerin kesinlikle dikkate alınması, modeli önemli ölçüde karmaşıklaştırabilir ve sürecin tanımında gereksizliğe yol açabilir. Bunu önlemek için iş süreci modellemesi türe göre bölünür. Modelleme türü, incelenen sürecin özelliklerine bağlı olarak seçilir.
Çoğu zaman, süreç iyileştirme amacıyla aşağıdaki modelleme türleri kullanılır:
- Fonksiyonel modelleme. Bu tür modelleme, süreçlerin birbirine bağlı, açıkça yapılandırılmış işlevler biçiminde tanımlanmasını içerir. Bu durumda, gerçek süreçlerde olduğu gibi katı bir zamansal işlevler dizisi gerekli değildir.
- Nesne Modelleme- süreçlerin bir dizi etkileşimli nesne olarak tanımlanmasını ima eder; üretim birimleri. Bir nesne, süreçlerin yürütülmesi sırasında dönüştürülen herhangi bir öğedir.
- Simülasyon modelleme– bu tür iş süreci modellemesi, süreçlerin dinamik özelliklerinin analizi ve kaynak tahsisi analizi ile süreçlerin çeşitli dış ve iç koşullardaki davranışının modellenmesini içerir.
Modellemenin türlere bölünmesi, işi basitleştirmek ve sürecin belirli özelliklerine dikkat çekmek için gerçekleştirilir. Bu durumda aynı işlem uygulanabilir. Farklı türde modelleme. Bu, diğerlerinden bağımsız olarak bir model türüyle çalışmanıza olanak tanır.
İş süreci modellemenin ilkeleri
İş süreci modellemesi, yeterli süreç modellerinin oluşturulmasını mümkün kılan bir dizi ilkeye dayanmaktadır. Bunların gözetilmesi, süreçlerin durumuna ilişkin birçok parametreyi, tek bir modelde bileşenlerin yakından bağlantılı olduğu ve bireysel modellerin birbirinden yeterince bağımsız kalacağı şekilde tanımlamayı mümkün kılar.
İş süreci modellemenin temel ilkeleri şunlardır:
- Ayrışma ilkesi– her süreç hiyerarşik olarak düzenlenmiş bir dizi öğeyle temsil edilebilir. Bu prensibe uygun olarak süreç, kendisini oluşturan unsurlara göre detaylandırılmalıdır.
- Odaklanma Prensibi– Bir model geliştirmek için birçok süreç parametresinden soyutlamak ve temel hususlara odaklanmak gerekir. Her model için bu yönler farklı olabilir.
- Dokümantasyon ilkesi– Sürece dahil edilen unsurlar resmileştirilmeli ve modele kaydedilmelidir. Farklı süreç elemanları için farklı tanımlamalar kullanılmalıdır. Modeldeki elemanların sabitlenmesi, modelleme türüne ve seçilen yöntemlere bağlıdır.
- Tutarlılık ilkesi– süreç modeline dahil edilen tüm unsurların açık bir yorumu olmalı ve birbiriyle çelişmemelidir.
- Tamlık ve yeterlilik ilkesi– şu veya bu unsuru modele dahil etmeden önce süreç üzerindeki etkisini değerlendirmek gerekir. Bir unsurun sürecin yürütülmesi için gerekli olmaması durumunda modele dahil edilmesi önerilmez çünkü yalnızca iş süreci modelini karmaşıklaştırabilir.
İş süreci modelleme yöntemleri
Günümüzde iş süreçlerinin modellenmesine yönelik oldukça fazla sayıda yöntem bulunmaktadır. Bu yöntemler aşağıdakiler için geçerlidir: farklı şekiller modelleme ve farklı yönlere odaklanmanıza olanak tanır. Sürecin ana bileşenlerini açıkça sunabileceğiniz ve bilgi verebileceğiniz hem grafiksel hem de metinsel araçlar içerirler. kesin tanımlar elemanların parametreleri ve bağlantıları.
Çoğu zaman kalite Yönetimi İş süreci modelleme aşağıdaki yöntemler kullanılarak gerçekleştirilir:
Akış Şeması Diyagramı, operasyonların, verilerin, proses ekipmanlarının vb. özel sembollerle gösterildiği bir prosesi temsil eden grafiksel bir yöntemdir. Yöntem, süreç eylemlerinin mantıksal sırasını görüntülemek için kullanılır. Yöntemin temel avantajı esnekliğidir. Süreç birçok şekilde temsil edilebilir.
Veri Akış Diyagramı. Veri Akış Diyagramı veya DFD, bir süreç aktivitesinden diğerine bilgi (veri) akışını göstermek için kullanılır. DFD, operasyonların bilgi ve veriler aracılığıyla birbirine bağlanmasını açıklar. Bu yöntem süreçlerin yapısal analizinin temelini oluşturur, çünkü süreci mantıksal düzeylere ayırmanıza olanak tanır. Her süreç daha fazla sayıda alt süreçlere bölünebilir. yüksek seviye detaylandırma. DFD'nin kullanımı yalnızca bilgi akışını yansıtmanıza olanak tanır, ancak malzeme akışını yansıtmanıza olanak vermez. Veri akış şeması, bilginin bir sürece nasıl girip çıktığını, hangi eylemlerin bilgiyi değiştirdiğini, bilginin süreçte nerede saklandığını vb. gösterir.
Rol Faaliyet Diyagramı. Bir süreci bireysel roller, rol grupları ve süreçteki rollerin etkileşimi açısından modellemek için kullanılır. Rol, bazı organizasyonel işlevleri yerine getiren bir sürecin soyut bir öğesidir. Bir rol diyagramı, bir süreç ve onun operasyonlarının yanı sıra rollerin etkileşimi için “sorumluluk” derecesini gösterir.
IDEF (Fonksiyon Modelleme için Entegre Tanım), iş süreçlerinin (IDEF0, IDEF1, IDEF1X, IDEF2, IDEF3, IDEF4, IDEF5) çeşitli yönlerini açıklamaya yönelik bir dizi yöntemdir. Bu yöntemler SADT (Yapısal Analiz ve Tasarım Tekniği) metodolojisine dayanmaktadır. IDEF0 ve IDEF3 yöntemleri çoğunlukla iş süreçlerini modellemek için kullanılır.
