АНАЛИЗ ИНСТРУМЕНТОВ МОДЕЛИРОВАНИЯ И ОПИСАНИЯ БИЗНЕС-ПРОЦЕССОВ

ANALYSIS OF BUSINESS PROCESS MODELLING AND DESCRIPTION TOOLS

Maksim Kobylyatskiy

Master student, Department of General and Strategic Management National Research University “Higher School of Economics”,

Russia, Nizhny Novgorod

АННОТАЦИЯ

Оптимизация бизнес-процессов – важная функция предприятия, так как от нее напрямую зависит эффективность и слаженность работы компании. Описание процессов является первым шагом к совершенствованию работы компании. И от того насколько правильно смоделирован процесс зависит успех работы оптимизации. В рамках данной статьи проанализированы различные методы классификации бизнес-процессов, а также представлено соответствие характера бизнес-процесса с типом инструмента анализа.

ABSTRACT

Business processes optimization is an important function of the enterprise, because the efficiency and coherence of the company's work directly depends on it. Description of processes is the first step to improve the work of the company. And the success of the optimization depends on how correctly the process is modeled and described. Within the framework of this article, various methods for classifying business processes are analyzed, and the dependencies between the nature of the business process and the type of analysis tool are presented.

Ключевые слова: оптимизация, бизнес-процессы, реинжиниринг, моделирование процессов.

Keywords: optimization, business processes, re-engineering, process modeling.

Бизнес-процессам уделялось большое внимание среди всего мирового сообщества на протяжении последних пары десятилетий. Было предложено множество различных подходов по оптимизации бизнес-операций. При этом какие-то видимые результаты революции реинжиниринга – переосмысления бизнес-процессов, несмотря на всеобщий интерес к данной теме, не были получены, заставляя все больше менеджеров, практиков сомневаться в целой концепции. Одной из множества причин стало отсутствие структурированного подхода и четкой, последовательной методологии оптимизации и моделирования бизнес-процессов. При этом сам процесс оптимизации (в отличие реинжиниринга) не получил широкого распространения. В вопросе работы над изменением бизнес-процессов необходимо понимать разницу между улучшением и оптимизацией. Улучшение процесса подразумевает применение качественных подходов, направленных на разработку новой версии существующего бизнес-процесса, в то время как оптимизация является автоматизированным процессом исправления бизнес-операций, который основывается на количественных величинах, характеризующих производительность, согласно заранее определенным задачам.

Моделирование бизнес-процесса играет важную роль в его улучшении и оптимизации, позволяя декомпозировать процесс для более тщательного анализа. При этом существует множество способов моделирования бизнес-процессов. Но для того, чтобы понять какой инструмент будет более полезен в конкретной ситуации необходимо определить тип бизнес-процесса. N.Melao и M.Pidd разработали классификацию, состоящую из четырех типов бизнес-процессов [3].

Первый тип бизнес-процесс как детерминированный механизм. При данном типе бизнес-процесс определяется как определенная последовательность действий, которая преобразует ресурсы на входе в заранее известную ценность на выходе. При этом процесс полностью направлен на решение бизнес-задачи.

Второй тип – бизнес-процесс как комплексная динамическая система, состоящая из взаимозависимых компонентов. Второму типу характерен акцент на взаимодействиях внутри процесса, которые могут меняться в зависимости от условий и событийных факторов. В данном случае процесс является динамическим, а не статическим, как в первом типе – представлении.

Третий тип – процесс как итеративная реакция на обратную связь. В данном типе вход процесса – это обратная связь на предыдущий результат с целью изменения последующего выхода с учетом новой информации и опыта. Таким образом процесс является циклическим, пока результат на выходе не удовлетворит потребности условного заказчика.

Четвертый тип - бизнес-процесс как социальное взаимодействие участников. При данном варианте фокус внимания направлен на взаимоотношения людей и социальную составляющую, а именно на ценности, ожидания, роли в команде и другое. В реальных бизнес-процессах можно найти характеристики всех четырех типов. Но на данный момент не существует такой техники моделирования процесса, которая описывала бы сразу все стороны, включая социальные особенности участников.

Каждому типу соответствуют свои инструменты моделирования и описания бизнес-процессов. Так для первого типа (бизнес-процесс как детерминированный механизм) наиболее подходящим и логичным типом является статическое моделирование с помощью известных в кругах бизнес-аналитиков нотаций IDEF0 и IDEF3, а также при помощи диаграммы деятельности, которую иногда называют диаграммой активности или RAD (role activity diagram) [11]. Так как ключевые компоненты определены заранее и не являются динамическими, то применение наиболее простых методов описания является достаточным. Для второго типа бизнес-процессов (процесс как динамическая система) оптимальным способом является дискретно-событийное моделирование [8]. Такой тип моделирования ориентирован на процесс и поддерживает среднюю и средне-низкую уровни абстрактности (то есть такой уровень детализации необходимый для тактического мышления и принятия обоснованных решений без лишнего информационного шума). В настоящий момент моделирование дискретных событий поддерживается множеством различных программ. Когда создается модель, в 50% случаев она включает в себя подраздел дискретного события, либо является дискретным событием. Имитационное моделирование дискретных событий широко используется на производстве, систем обслуживания и в области здравоохранения. Для третьего типа (процесс как реакция на обратную связь) лучше всего подходит системная динамика. Это старейший тип моделирования, использующийся в случаях, когда необходим высокий уровень абстракции, например при принятии стратегических решений. Данный подход сфокусирован на организационных уровнях и последовательности бизнес-операций, а также на количестве итераций между ними [10]. А для описания последнего типа бизнес-процессов (БП как цепь социальных взаимодействий) используются неструктурированные иллюстративные модели, графики. Разнообразие социальных особенностей взаимодействий между людьми очень велико, что делает нецелесообразным создание определенной модели описания.

Помимо методов имитационного моделирования существует еще множество других способов, как описать бизнес-процессы. Наиболее распространенная классификация – по их структуре. Все инструменты можно разделить на 3 категории: модели – диаграммы, языки описания бизнес-процессов и математические модели.

Самые первые техники, которые были использованы для описания бизнес-процессов, были диаграммы [7]. При этом в самом начале своего развития они не были структурированы, не было формально закрепленных правил оформления и обозначения – нотаций. Часто такие диаграммы использовались для быстрых встреч и презентаций и имели высокий уровень абстракции, фокусируясь только на тех аспектах процесса, которые были важны по мнению составителя. Но отсутствие стандартизации и синтаксиса не позволяло составлять комплексные диаграммы, которые были бы понятны для всех участников обсуждения. Это привело к созданию методологий, таких как IDEF и UML - стандарты-языки моделирования. Они используются как для описания бизнес-процессов, так и для создания программного обеспечения на этапе планирования. Преимущества этих методологий в легкости их использования и прозрачности как для профессиональных бизнес-аналитиков, так и для тех, кто не связан напрямую с моделированием. Однако они нередко подвергаются критике по нескольким причинам [11]. Во-первых, в них не предусмотрено отображение количественной информации что препятствует анализу и требует применения дополнительных источников. Во-вторых, такие диаграммы невозможно проверить, то есть все дальнейшие выводы и проведенный анализ с использованием диаграммы сильно зависят от опыта и навыков составителя. Несмотря на это, диаграммы широко распространены, ведь они не требуют особых навыков или программного обеспечения для использования. Также любой анализ бизнес-процессов обычно начинается с применения данного инструмента.

Математические модели образовались из «слабых мест» моделей -диаграмм, а именно из возможности их проверки и формализации. Преимущество формальных математических моделей в том, что, несмотря на сложность в их создании, они легко поддаются анализу, а также возможности их сравнения друг с другом, к примеру для отслеживания динамики. Помимо этого, корректность математических моделей может быть проверена, что исключает возможность ошибки или ситуаций с неполнотой информации, в отличие от их предшественников – диаграмм. Математические модели берут свое начало из предположения, что все бизнес-процессы должны иметь формальное, четкое, прозрачное обоснование. Тем не менее, учитывая все преимущества такого типа моделирования, математические модели не получили широкого распространения из-за сложности их создания и читаемости для участников бизнес-процесса, а также из-за невозможности описать все элементы, которые имеют качественную природу [5].

Последний тип, наиболее поздний, языки моделирования бизнес-процессов. Они были призваны соединить в себе комплексность и возможность проверки формальных методов, а также читаемость и прозрачность для всех лиц, включая тех, кто не обладает специфическими знаниями о языках бизнес-моделирования. Иными словами, такие модели должны быть понятными для всех и достаточно информативными, чтобы на их основе можно было сделать выводы о структуре бизнес-процесса.

Но при анализе бизнес-процесса необходимо иметь механизмы более сложные, чем качественный анализ статистических диаграммных моделей. Так авторы Aguilar – Saven [1] и Phalp K. [4] подчёркивают необходимость формальных методов для анализа моделей бизнес-процессов. Формальные подходы к моделированию бизнес-процессов обеспечивают надежную основу для установления показателей эффективности, по которым в дальнейшем можно судить о достижении стратегических целей и задач. Van der Aalst и Hofstede [6] выделили три ключевых типа анализа бизнес-модели:

1. Валидация – тестирование бизнес-процесса на удовлетворение ожиданий в заданном контексте.
2. Верификация – возможность проверки корректности и полноты описанного бизнес-процесса
3. Анализ производительности – оценка способности описанного бизнес-процесса удовлетворять заданным требованиям (например, по пропускной способности, уровня обслуживания и другое)

Очевидно, что ни один из вышеупомянутых типов анализа не может быть выполнен только в виде визуальной диаграммы. Требуется формальное обоснование модели процесса. Валидация определяет, ведет ли система себя так, как это предполагалось в конкретном контексте, и приводит ли она к желаемому выходу из процесса при заданных ресурсах. Верификация проверяет, свободна ли бизнес-модель от ошибок логики, а также полноту ее описания. Ключевая проблема заключается в том, что оценка эффективности напрямую связана с динамическими переменными, например, такими как время, материальные ресурсы и другие. А все способы, описанные ранее, включая языки бизнес-моделирования позволяют создать статическую «фотографию» бизнес-процесса, отражающую реальное текущее положение дел, или же обрисовать желаемое состояние. Так появились способы симуляции бизнес-процессов или имитационного моделирования.

Симуляции являются динамическими системами, которые позволяют исследователю изменять желаемые параметры и наблюдать за изменениями всей системы. Hofacker I. и Vetschera R. [2] утверждают, что большинство проблем бизнес-процессов имеют схожие черты с проблемами проектного управления и планирования производства, которые уже успешно решаются с помощью симуляций. Современные решения для имитационного моделирования позволяют как визуализировать бизнес-процесс, так и оценить производительного построенного процесса и чаще всего используются для проведения анализа «Что, если?», который в свою очередь позволяет определить степень влияния того или иного параметра на целую систему и выявить те факторы, которые являются критичными для ее работы.

Одним из известных методов моделирования является численный метод Монте-Карло [9]. Этот метод позволяет изучить процессы со случайными переменными, поэтому широко используется в различных областях, таких как физика, математика, экономика и другие. Суть данного метода в том, чтобы описать процесс с помощью математической модели и обозначить переменные, которые не являются константами. Эти переменные будут являться случайными величинами, которым также можно задать некоторое условия. Например, их можно сформировать по закону нормального распределения относительно средней переменной, которую мы считаем наиболее вероятной. Тогда при многократном обсчете математической модели, наиболее часто будут встречаться те значения, которые близки к средней переменной. И наоборот, значения, которые далеки от среднего значения по нормальному закону будут встречаться в эксперименте реже. В ситуациях, когда среднее значение нам не известно, то переменные можно генерировать по равновероятностному закону. Так после многократного обсчета модели, можно определить вероятность часто встречающегося исхода и среднее наиболее вероятное событие. А с помощью анализа чувствительности (анализа «что-если» о котором было упомянуто ранее) можно определить переменные, которые оказывают наибольшее влияние на дисперсию итогового результата. Это и является одной из ключевых задач анализа – определить, что мешает бизнес-процессу функционировать в соответствии с поставленными задачами. Сложность метода Монте-Карло заключается в формировании изначальной математической модели для просчета. При этом, так как вычисления необходимо проделать многократно с использованием генератора случайных чисел, то сам метод практически невозможно произвести без специализированного программного обеспечения.

Помимо перечисленных достоинств имитационные модели имеют одну важную особенность. В отличие от остальных методов описания бизнес-процессов, которые направлены на отражение текущего состояния, симуляции дают конкретный прогноз, относительно работы системы, результата бизнес-процесса и производительности с помощью параметрических метрик, таких как затраты, время, количество персонала и другое. Эти метрики позволяют создать альтернативы, из которых выбирается наиболее вероятный сценарий. Однако, данные аналитические модели не получили широкого распространения из-за своей сложности и весьма высокого порога входа.

Таким образом, преимуществами моделирования являются:

1. возможность количественного анализа бизнес-процессов с учетом их динамических характеристик
2. возможность генерации альтернативных исходов процесса, путем изменения и анализа исходных параметров (а значит возможность оценки влияния характеристик и выявления слабых мест)
3. высокая гибкость и универсальность подхода

При этом у симуляций есть и слабые места. Во-первых, это их сложность построения, относительно всех остальных подходов к описанию бизнес-процесса. Во-вторых, моделирование поддерживает только анализ «что-если» и не предлагает улучшений самого процесса.

Рисунок 1. Типы анализа бизнес-процессов в соответствии с основными типами моделирования

На рисунке 1 отображены основные методы моделирования бизнес-процессов в соответствии с типами анализа, выделенными Van der Aalst [6].

Какой из данных методов использовать в конкретном случае зависит от цели исследования бизнес-процесса, его сложности, а также от ресурсов [10]. При этом, как видно на рисунке, симуляция является наиболее комплексным инструментом, предоставляя разносторонний анализ. Однако, как уже было описано ранее, симуляция обладает рядом недостатков, которые делают нецелесообразным ее использование в каждом случае. Наиболее частой практикой является комбинация различных инструментов анализа так, что каждый инструмент компенсирует минусы другого метода.

Список литературы:

1. Aguilar – Saven. R., “Business process modelling: Review and framework,” Int. J. Prod. Econ., vol. 90, pp. 129 – 149, 2004.
2. Hofacker I. and Vetchera R, “Algorithmical approaches to business process design,” Comput. Oper. Res., vol. 28, pp. 1253 – 1275, 2008.
3. Melao N. and Pidd M., “A conceptual framework for understanding business process modelling,” Inf. Syst., vol. 10, pp. 105-129, 2009.
4. Phalp K. and Shepperd M., “Quantitative analysis of static models of processes,” Syst. Soft., vol.52, pp. 105-112, 2009.
5. Valiris G., and Glykas M., “Critica; review of existing BPR methodologies: The need for a holistic approach, “ Bus. Process Manage. J., vol. 5, no.1, pp. 65-86, 2007.
6. W. M. P. van der Aalst, A. H. M. ter Hofstede, and M. Weske, “Business process management: A survey,” in Lecture Notes Computer Sciences. Springler – Verlag, 2003, vol. 2678, pp. 1-12
7. Андерсен, Б. Бизнес-процессы. Инструменты совершенствования / Б. Андерсен – М.: Стандарты и качество, 2008. -272 с.
8. Мадера, А.Г. Бизнес-процессы и процессное управление в условиях неопределенности: Количественное моделирование и оптимизация / А.Г. Мадера. – М.: Ленанд, 2019. – 160 с.
9. Репин В. В., Елиферов В. Г., Процессный подход к управлению. Моделирование бизнес-процессов. – М.: Стандарты и качество, 2004
10. Свод знаний по управлению бизнес-процессами. BPM CBOK 3.0: Учебное пособие / Под ред. Белайчук А.А. – Москва: Альпина Пабл., 2016. – 480 с.
11.  Черемных С.В., Семенов И.О., Ручкин В.С. Структурный анализ систем: IDEF – технологии – М.: Финансы и статистика, 2001