В М Гужва - Агентно-орієнтований підхід до реалізації технології процес-майнінгу (process mining) - страница 1

Страницы:
1 

3. Гоголь Т. А. Облік та аудит доходів підприємств : автореф. дис. канд. екон.наук : 08.06.04 / Т. А. Гоголь. — К. : КНЕУ, 2006. — 20 с.

4. Свідерський Д. Є. Облік та аудит фінансових результатів діяльно­сті підприємств (на прикладі цукрових заводів асоціації «Київ цукор») : автореф. дис. канд. екон. наук : 08.06.04 / Д. Є. Свідерський. — К. : КНЕУ, 2002. — 20 с.

5. Полянко В. В. Стратегія управління доходами торговельного під­приємства: Автореф. канд. екон. наук. — К.: КНЕУ, 2002. — 24 с.

6. Шиманська О. Новаторський аналіз рівноваги в теорії ігор та його застосування в економіці // Вісник ТНЕУ. — № 2. — 2009. — С. 117—121.

7. А. А. Шиян. Теорія ігор: основи та застосування в економіці та менеджменті: Навчальний посібник. — Вінниця: ВНТУ, 2009. — 164 с.

8. Довбенко М. В. Сучасна економічна теорія (Економічна нобелео-логія): Навчальний посібник. — К.: Видавничий центр «Академія», 2005. — С. 336.

9. Завірюха А. О. Моделювання сумісного доходу підприємства -виробника продукції та підприємства роздрібної торгівлі // Збірник на­укових праць «Економіка проблеми теорії та практики». — Вип. 264. — Том VII. —Дніпропетровськ: ДНУ, 2010. — С. 1945—1951.

10. Блудова Т. В., Завірюха А. Моделювання доходу підприємства-виробника продукції з урахуванням рекламних асигнувань // Науковий збірник «Формування ринкової економіки». — Вип. № 24. — К.: ДВНЗ «КНЕУ ім. Вадима Гетьмана», 2010— С. 522—531.

Стаття надійшла до редакції 23.12.2010 р.

УДК: 004.94

В. М. Гужва, канд. екон. наук, доцент, кафедра інформаційних систем в економіці, ДВНЗ «КНЕУ імені Вадима Гетьмана»

АГЕНТНО-ОРІЄНТОВАНИЙ ПІДХІД ДО РЕАЛІЗАЦІЇ ТЕХНОЛОГІЇ ПРОЦЕС-МАЙНІНГУ (PROCESS MINING)

АНОТАЦІЯ. Успіх діяльності будь-якого підприємства чи організації в ри­нкових умовах залежить від того, настільки адекватними та ефектив­ними є обрані методи та підходи до управління. До числа таких підходів слід віднести процесно-орієнтований підхід. Серед задач, які повинні ви­рішуватися в рамках цього підходу, повинні бути не тільки задачі побу­дови еталонних (референтних) бізнес-процесів, але й задачі отримання інформації про реальне виконання процесів з побудовою відповідних мо­делей. Здійснити це покликана технологія Process Mining (процес-майнінг).

© В. М. Гужва, 2011

В статті пропонується агентно-орієнтований підхід до побудови сис­тем Process Mining.

АННОТАЦИЯ. Успех деятельности любого предприятия или организа­ции в рыночных условиях зависит от того, насколько адекватными и эффективными являются выбранные методы и подходы к управлению. К числу таких подходов следует отнести процессно-ориентированный подход. Среди задач, которые должны решаться в рамках этого подхо­да, должны быть не только задачи построения эталонных (референт­ных) бизнес-процессов, но и задачи получения информации о реальном выполнении процессов с построением соответствующих моделей. Осуществить это призвана технология Process Mining (процесс-майнинг).

В статье предлагается агентно-ориентированный подход к построе­нию систем Process Mining.

BSTRACT. The success of any business or organization in a market environment depends on how adequate and effective are the chosen methods and approaches to management. These approaches include process-oriented approach. Among the tasks that must be addressed within the framework of this approach should not only be the task of building standard (reference) business processes, but also the problem of obtaining information about the actual implementation process with the construction of appropriate models. Implement this technology is designed to Process Mining. The article suggests the agent-oriented approach to building systems of Process Mining.

КЛЮЧОВІ СЛОВА: бізнес-процес, процесно-орієнтований підхід, агент, агентно-орієнтований підхід, мультиагентна система.

Вступ

На сьогоднішній день бізнес є достатньо складним процесом, який включає в себе різного роду пов'язані між собою «активно­сті», у тому числі й ті, що дозволяють реалізовувати взаємодію з іншими учасниками бізнесу. Двісті років тому Адам Сміт запро­понував розбивати індустріальне виробництво на найпростіші та базові операції. Він показав, що розділення праці сприяє зрос­танню її продуктивності. Сучасні економісти пропонують для полегшення розуміння і управління бізнесом об' єднувати розріз­нені операції в єдині процеси, які називаються бізнес-процесами.

Вперше поняття бізнес-процесу мало наступне визначення: «Бізнес-процес — це сукупність різних видів діяльності, в рамках якої «на вході» використовується один або більше видів ресурсів, і в результаті цієї діяльності «на виході» створюється продукт, що представляє цінність для споживача». Існує достатньо багато визначень даного терміну, які відрізняються певними тонкощами, але співпадають у головному: бізнес-процес (БП) — послідов­ність операцій, у ході виконання яких організація отримує зна­чущий для себе результат (товари, послуги).

Автоматизація виконання бізнес-процесів і залучення інфор­маційних систем для їх підтримки привели до тісної інтеграції інформаційних технологій та бізнесу. В даний час широку попу­лярність отримали наступні технології [1]:

1) Business Process Management (BPM) — управління бізнес-процесами;

2) Business Intelligence (BI) — бізнес-інтелект;

3) Business Process Analysis (BPA) — аналіз бізнес-процесів;

4) Business Activity Monitoring (BAM) — моніторинг бізнес-діяльності.

Перераховані технології співпрацюють і доповнюють одна одну. Представлення БП у вигляді послідовності пов'язаних опе­рацій спростило задачу автоматизації бізнесу. Відповідні інфор­маційні системи почали розглядати бізнес-процеси як строго за­даний потік роботи. Системи такого класу отримали назву системи Workflow. Принцип Workflow — автоматизація всього або частини бізнес-процесу, впродовж якого документи, інфор­мація або задачі передаються від одного учасника іншому для обробки у відповідності з набором процедурних правил. Тобто потік робіт (workflow) — це формальний опис бізнес-процесу, що використовується для його автоматизації. Загальний принцип ро­боти Workflow-системи полягає в наступному: система отримує на вході опис бізнес-процесу формальною мовою (схему) і відпо­відно цьому крок за кроком виконує операції, включені в бізнес-процес.

Технологія Process Mining. В програмних засобах, що авто­матизують бізнес-процеси, вся інформація про виконані екземп­ляри процесу записується в протоколи роботи. За весь час роботи програмних засобів протоколи роботи накопичують великий об­сяг інформації про реальні процеси, які виконуються в компанії. Безумовно, дана інформація є цінною, а її аналіз дозволяє отри­мати нові знання про бізнес-процеси. Для цього застосовуються адаптовані методи Data Mining.

Застосування методів Data Mining для аналізу інформації про реальні бізнес-процеси, які виконуються системами, що автома­тизують бізнес-процеси, отримало в літературі назву Process Mining. Технологія Process Mining — це технологія побудови фор­мальних моделей для екземплярів процесів по протоколам роботи програмного забезпечення [2].

Джерелом інформації для технології Process Mining виступа­ють протоколи роботи інформаційних систем. Вони відобража­ють реальне виконання бізнес-процесів через взаємодію їх вико­навців з інформаційними системами. Застосування до них мето­дів Process Mining дозволяє автоматично побудувати моделі біз-нес-процесів. На основі їх аналізу можуть прийматися рішення про внесення зміни до бізнес-процесів і/або про модернізацію та налаштування інформаційної системи. Однак, для аналізу може бути використаний не кожний протокол. Потрібно, щоб в ньому була інформація, достатня для застосування методів Process Mining. До необхідних вимог можна віднести наступні:

1. всі події, записані в протоколі, повинні бути ідентифіковані з екземплярами процесів;

2. всі події повинні бути впорядковані за часом їх виконання;

3. різнотипні події повинні розрізнятися.

Process Mining знаходить широке застосування у багатьох об­ластях бізнесу та управління, оскільки, на відміну від звичайного моделювання, отримані за допомогою алгоритмів Process Mining моделі будуються на основі записів про реальні події, тому більш адекватно відображають дійсність і несуть інформацію про те, що відбувалося в реальності, а не про те, що було заплановано. Крім того, в деяких областях моделювання може бути надто тру­домістким чи викликати певні труднощі, тоді як Process Mining дозволяє автоматизувати процес повністю.

Стандарт запису протоколів MXML. Для закріплення вимог та уніфікації протоколів, які оброблюються алгоритмами Process Mining, був запропонований стандарт запису протоколів MXML (Mining XML). Стандарт MXML — це розширюваний формат на основі мови розмітки XML (extensible Markup Language) [3]. Він використовується для представлення і зберігання інформації у вигляді логів подій. Формат фокусується на ключовій інформації, необхідної для застосування методів Process Mining, однак існує можливість розширення формату для запису додаткової інфор­мації.

Задачі Process Mining. Головною метою Process Mining є ав­томатизоване виявлення перспектив бізнес-процесів та їх пред­ставлення у вигляді зрозумілих людині моделей. Це дозволяє по­легшити вирішення наступних задач, котрі виникають в області автоматизації бізнес-процесів:

побудова моделі процесу на основі протоколу подій пра­цюючої інформаційної системи;

перевірка відповідності реального екземпляра процесу ба­зовому;

автоматичне відновлення системи після збоїв;

покращення та розширення процесів.

Побудова моделі бізнес-процесу дозволяє спростити задачу формалізації процесів та їх автоматизації. При проектуванні та створенні Workflow-систем опис потоку робіт покладається на експерта в даній предметній області. Це достатньо складна зада­ча, від якості її вирішення залежить успішність впровадження си­стеми. Людина, яка описує процес, повинна не тільки дуже добре уявляти його собі, але й уміти його формалізувати. Задача ускла­днюється тим, що такі процеси охоплюють різні види діяльності, в яких експертами є кілька людей.

Логи подій. Відправним пунктом для будь-якого алгоритму Process Mining є лог подій (event log). Лог подій представляє со­бою множину слідів подій (event trace). Кожний слід відповідає одноразовому протіканню процесу (case або process instance).

Методи Process Mining. Імовірнісні методи добування моделей із протоколів засновані на обчисленні частоти появи послідовностей елементів. Серед алгоритмів, які традиційно використовуються для реалізації технології Process Mining, слід назвати такі:

1) диз'юнктивна Workflow-схема — використовує підхід, за­снований на кластеризації, тобто розбитті моделі на частини, що зручно при аналізі великих схем;

2) а-алгоритм — працює, ґрунтуючись на бінарних відно­шеннях (наслідок, причина, паралельність і незв' язаність) у про­токолі, і є єдиним алгоритмом Process Mining, для якого визначе­ний і доведений клас моделей, до яких він може бути застосований;

3) генетичні алгоритми — використовують ідею еволюції по­пуляцій і створення нових особин, застосовуючи генетичні опе­ратори (такі як оператор перетину та оператор мутації) для по­кращення моделей, що добуваються із протоколів.

Алгоритми Process Mining неоднаково успішно вирішують проблеми: ймовірнісні алгоритми не працюють з задачами, що дублюються, диз'юнктивна Workflow-схема не оброблює цикли і задачі, що дублюються, а-алгоритм не працює з невидимими за­дачами та тими, що дублюються, а генетичні алгоритми вирішу­ють всі проблеми, але є доволі трудомісткими.

Агентно-орієнтована концепція реалізації технології Process Mining. Для практичної реалізації технології Process Mining пропонується скористатися агентно-орієнтованим підхо­дом — побудувати відповідну систему у вигляді сукупності про­грамних агентів (тобто як мультиагентну систему (МАС) [4]), які дозволяють реалізовувати необхідний набір функцій Process Mining. До складу такої МАС пропонуються агенти двох типів:

1) функціональні агенти -        покликані виконувати базовий

функціонал системи Process Mining;

2) агенти оцінки та порівняння — основне їх призначення — це вибір найбільш прийнятних алгоритмів Process Mining для конкретних ситуацій на основі якісних та кількісних оцінок (ви­мірювань або метрик) та порівняння отриманих моделей бізнес-процесів з еталонними (або референтними) моделями.

Серед функціональних агентів, що повинні увійти до складу такої МАС, повинні бути такі:

— агенти для імпортування (import agents) — дозволяють викори­стовувати під час роботи раніше створені в інших засобах моделі, а також підключають їх до вже відкритих у середовищі логів;

— агенти для виявлення (mining agents) — реалізують алгорит­ми добування інформації з лог-файлів та представлення її у виг­ляді різних моделей;

— агенти для експортування (export agents) — дозволяють зберігати отримані на фазах добування й аналізу інформації мо­делі, а також проводити операції над логами;

— агенти для аналізу (analysis agents) — дозволяють аналізу­вати відкриті в середовищі лог-файли і моделі;

— агенти для перетворення (conversion agents) — дозволяють перетворювати створені моделі з одного формату в інший.

Висновки

До числа сучасних методів управління економічним об' єктами відноситься процесно-орієнтований підхід. Такий підхід передбачає не тільки побудову еталонних (референтних) моделей бізнес-процесів, але й отримання інформації про реальне фактичне вико­нання бізнес-процесів з побудовою відповідних моделей. Отримати таку інформацію та побудувати моделі фактичного протікання біз-нес-процесів дозволяє технологія Process Mining.

Для практичної реалізації цієї технології в статті пропонується агентно-орієнтований підхід — побудова системи Process Mining у вигляді мультиагентної системи (МАС).

Література

1. Анализ данных и процессов: учеб. пособие / А. А. Барсегян, М. С. Куприянов и др. — 3-е изд., перераб. и доп. СПб.: БХВ-Петербург, 2009. — 512 c.

2. W.M.P. van der Aalst and A.J.M.M. Weijters, editors. Process Mining, Special Issue of Computers in Industry, Volume 53, Number 3. Elsevier Science Publishers, Amsterdam, 2004.

Coloured Petri Nets and the CPN Tools, pages 177—190, 2005.

4. General software and toolkits. AgentBased Computational Economics (ACE) and Complex Adaptive Systems (CAS). Электрон. нан. Режим доступа: www.econ.iastate.edu/tesfatsi/acecode.htm.

Стаття надійшла до редакції 24.12.2010 р.

УДК 519.866:330.322.2:339.132.2

О. І. Богославець, канд. екон. наук,

І. С. Богославець, канд. екон. наук, доцент кафедри ЕММ ДВНЗ «КНЕУ імені Вадима Гетьмана» А. Я. Махоткіна, методист кафедри інформатики ДВНЗ «КНЕУ імені Вадима Гетьмана»

ЕКОНОМІКО-МАТЕМАТИЧНІ МОДЕЛІ ПРОЦЕСУ УПРАВЛІННЯ РОЗШИРЕННЯМ ВИРОБНИЧИХ ПОТУЖНОСТЕЙ

ПІДПРИЄМСТВ ФІНАНСОВО-ПРОМИСЛОВИХ ГРУП

АНОТАЦІЯ. У статті розглядаються науково-методичні підходи до по­будови моделей розширення виробничих потужностей промислових під­приємств в умовах їх вертикальної інтеграції.

АННОТАЦИЯ. В статье рассматриваются научно-методические подходы к построению моделей расширения производственных мощностей промыш­ленных предприятий в условиях их вертикальной интеграции.

ANNOTATION. In the article are considered the scientific-methodical approaches to construction of models of extension of production capacities of industrial enterprises in the conditions of their vertical integration.

КЛЮЧОВІ СЛОВА. Економіко-математичні моделі, виробничі потужнос­ті, кредитні системи, інвестиції, вертикальна інтеграція.

тьох малорентабельних і ресурсоємних підприємств пов' язана з появою і розвитком більш чіткої структури вертикальної і гори­зонтальної інтеграції виробництва, реалізації принципу роботи «вчасно» (без надлишків запасів, складів, перевалок продукції тощо). Це вимагає розробки новітніх технологій виробництва,

© О. І. Богославець, І. С. Богославець, 254 А. Я. Махоткіна, 2011

Страницы:
1 


Похожие статьи

В М Гужва - Агентно-орієнтований підхід до реалізації технології процес-майнінгу (process mining)

В М Гужва - Управління знаннями в інтелектуальних підприємствах

В М Гужва - Інструментальні засоби для побудови корпоративних порталів управління знаннями на підприємствах

В М Гужва - Технологія агентно-орієнтованого моделювання ланцюгів постачання