МОДЕЛИРОВАНИЕ ПРОЦЕССА РАСПРЕДЕЛЕНИЯ ЗАДАЧ В КОМАНДЕ РАЗРАБОТКИ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ GPSS WORLD

​MODELING THE TASK ALLOCATION PROCESS IN A DEVELOPMENT TEAM USING GPSS WORLD

Victoria Karpenko

student, Department of Applied Informatics and Information Technologies, Belgorod State National Research University,

Russia, Belgorod

Nina Gakhova

scientific supervisor, Ph.D. tech. sciences, Assoc. Department of Applied Informatics and Information Technologies, Belgorod State National Research University,

Russia, Belgorod

АННОТАЦИЯ

В данной статье рассматривается моделирование рабочего процесса в проектной команде для выявления узких мест в процессе и разработки рекомендаций по оптимизации рабочего процесса, что приведет к повышению эффективности работы проектной команды.

ABSTRACT

This article examines workflow modeling in a project team to identify bottlenecks in the process and develop recommendations for optimizing the workflow, which will lead to increased efficiency of the project team.

Ключевые слова: проектная команда, трудозатраты, моделирование, GPSS World.

Keywords: project team, labor costs, modeling, GPSS World.

В настоящее время наблюдается быстрое развитие информационных технологий, что приводит к повышению требований к качеству программного обеспечения, поэтому эффективное управление проектами – ключевой фактор успешного достижения необходимого уровня качества. Для организаций, занимающихся разработкой программных продуктов, важнейшим элементом является оптимизация процесса распределения задач между членами команды разработки.

Для разработки рекомендаций по оптимизации процесса распределения задач между членами команды разработки необходимо его смоделировать, используя GPSS World. GPSS World – система имитационного моделирования, обеспечивающая все этапы работы с моделью: подготовку и редактирование текста модели, откладку, моделирования и получения результатов [1].

В качестве условной ситуации будет рассматриваться команда разработки в рамках одного проекта. На каждом проекте есть команда разработки, состоящая из тестировщиков, разработчиков и аналитиков, между ними распределяются задачи. Менеджер проекта распределяет задачи каждые 20 минут. Из всех задач 40% задач достаётся разработчикам, 30% – тестировщикам, 30% – аналитикам. После выполнения 70% задач разработчиков отправляются тестировщикам для проверки, остальные задачи завершаются; 50% задач тестировщиков завершаются после выполнения, 50% - отправляется разработчикам; 40% задач аналитиков отправляются разработчикам, остальные задачи завершаются.

Рассматривается проект, находящийся на стадии программной реализации. Необходимо смоделировать процесс работы сотрудников в течение 8-часового рабочего дня. На проекте – 2 разработчика, 1 тестировщик, 1 аналитик. Время выполнения задач разработчика – 60±15 минут, тестировщика – 60±5 минут, аналитика – 50±6 минут. По результатам моделирования построить гистограммы для визуализации времени ожидании задач в очереди для каждой группы сотрудников.

После запуска программы на основании условия GPSS World формирует отчет по результатам моделирования. Для рассматриваемой задачи результаты по занятости участников команды представлены на рисунке 1.

Рисунок 1. Занятость каждой группы сотрудников

Таким образом, 33 задачи были назначены разработчикам, при этом их загруженность составляет 96,9%, что говорит почти о высокой занятости ресурса. Длина очереди задач составляет 4,5 задачи, а среднее время пребывания в очереди 104 минуты, что является не самым лучшим результатом, так как это значение превышает среднее время выполнения задачи разработчиком, заданное в условии.

12 задач были назначены аналитикам, загруженность составляет всего 59%, что говорит об умеренной нагрузке ресурса, среднее время выполнения задачи – 47 минут, что соответствует рассматриваемому условию. Длина очереди задач в среднем составила 0.12, а среднее время нахождения в очереди 9,5 минут. Таким образом, занятость аналитиков в пределах допустимости.

13 задач были назначены тестировщикам, загруженность составляет 79%, что говорит о средней нагрузке ресурса, среднее время выполнения задачи – 58 минут, что соответствует условию. Длина очереди составила в среднем 3,7 задачи, а среднее время пребывания в очереди 162 минуты. Таким образом, результаты по занятости тестировщика неприемлемы, так как время ожидания задач в очереди превышает среднее время выполнения задач практически в 3 раза.

На рисунке 2 представлена гистограмма, отражающая время ожидания задач в очереди для разработчиков, и фрагмент отчета (рисунок 3). По полученным результатам можно сделать следующие выводы, к 6% задач разработчик приступает сразу, задачи не попадают в очередь, 6% задач ожидают своей очереди в течение 10-20 минут, 9% задач ожидают своей очереди 30-40 минут и 120-130 минут, 6% – 50-60 минут, 70-80 минут, 90-100 минут, 100-110 минут, 3 % задач ожидают 60-70 минут, 30% задач ожидают своей очереди больше 130 минут. Таким образом, среднее время пребывания задач в очереди составляет 103 минуты.

Рисунок 2. Гистограмма времени ожидания задач разработчиками

Рисунок 3. Время нахождения в очереди задач разработчиков

На рисунках 4-5 представлена аналогичная гистограмма и фрагмент отчета по задачам аналитика. Половина задач (50%) не ожидают своей очереди, сотрудник к ним приступает сразу. 8% задач стоят в очереди не более 10 минут, 25% задач ожидают своей очереди 10-20 минут, и по 8% задач ожидают в очереди 30-40 и 40-50 минут. Таким образом, среднее время – 9,5 минут, что говорит об умеренной нагрузке у аналитиков.

Рисунок 4. Гистограмма времени ожидания задач аналитиком

Рисунок 5. Время нахождения в очереди задач аналитика

На рисунках 6-7 представлена гистограмма, отражающая время ожидания задач в очереди для тестировщика, и фрагмент отчета. По полученным данным можно сделать следующие выводы: 15% задач не ожидают своей очереди, 8% пребывают в очереди менее 10 минут, в течение 30-40 минут, 40-50 минут и 100-110 минут. Таким образом, среднее время ожидания задач в очереди 139 минут, что является слишком высоким значением, это необходимо оптимизировать.

Рисунок 6. Гистограмма времени ожидания задач тестировщиками

Рисунок 7. Время нахождения в очереди задач тестировщика

Таким образом, разработчики на проекте достаточно загружены, один тестировщик не справляется со всеми задачами, поэтому возникает длинная очередь задач, и они простаивают в очереди слишком много времени. Аналитики полностью справляются со всеми задачами, их деятельность оптимизировать не нужно. Их нагрузка в одном проекте на стадии программной реализации составляет всего 59%.

Для оптимизации работы системы необходимо добавить сотрудника к разработчикам и тестировщикам. Это позволит снизить нагрузку на первых и сократить время ожидания задач в очереди для вторых. На рисунке 6 представлен фрагмент отчета по занятости сотрудников с обновленными данными (теперь 3 разработчика, 2 тестировщика, 1 аналитик, остальные условия – без изменений). Занятость разработчиков сократилась на 14%, теперь их нагрузка умеренная, и средняя длина очереди задач сократилась на 3, это привело к сокращению времени нахождения задач в очереди. Занятость тестировщиков сократилась на 19%, длина очереди и время пребывания задач в очереди тоже сократились, у аналитика – занятость осталась в пределах нормы, среднее время выполнения задач незначительно сократилось.

Рисунок 8. Занятость

Таким образом, при добавлении по одному сотруднику к разработчикам и тестировщикам достигаются допустимые результаты работы системы в пределах одного рабочего дня. Нагрузка у разработчиков сокращается, как и очередь задач, и время пребывания задач в очереди у разработчиков и тестировщиков. В результате оптимизации работы системы были достигнуты необходимые результаты.

Список литературы:

1. Смородинский С. С. Оптимизация решений на основе компьютерных имитационных методов и моделей [Текст]: учеб. пособие по курсу «Моделирование систем» для студ. спец. «Автоматизированные системы обработки информации» / С. С. Смородинский, Н. В. Батин. – Минск: БГУИР, 2005. – 104 с.