Моделирование процессов конфигурирования логистических бизнес-процессов тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 08.00.13, кандидат экономических наук Лапа, Анатолий Витальевич

• Лапа, Анатолий Витальевич
• кандидат экономических наук
• 2005

Оглавление диссертации кандидат экономических наук Лапа, Анатолий Витальевич

Введение.

Глава 1. Анализ логистических технологий и методов их адаптации к условиям функционирования конкретного предприятия.

1.1. Задачи повышения эффективности логистических процессов.

1.2. Классификация логистических технологий и их параметрическое описание.

1.3. Анализ методов адаптации логистических технологий автоматизированных интегрированных систем управления предприятием.

Выводы к главе 1.

Глава 2. Разработка инструментария автоматизированного конфигурирования логистических бизнес-процессов.

2.1. Анализ подходов к построению онтологий.

2.2. Разработка концептуальной модели логистических бизнес-процессов предприятия.

2.3. Инструментальный метод конфигурирования логистических бизнес-процессов.

Выводы по главе 2.

Глава 3 Технология автоматизированного конфигурирования логистических бизнес-процессов.

3.1. Архитектура СУЗ для решения задачи автоматизированного конфигурирования логистических бизнес-процессов.

3.2. Конфигурирование логистических бизнес-процессов на примере бизнес-процесса "Закупка".

3.3 .Математическая модель экономического обоснования логистической технологии.

Выводы по главе 3.

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Моделирование процессов конфигурирования логистических бизнес-процессов»

Оптимизация управления материальными потоками имеет значение для повышения экономической эффективности деятельности предприятия: уменьшение сроков и затрат на обработку заказов покупателей, повышение качества их обслуживания. В настоящее время разработано множество различных логистических технологий, отличающихся способами управления товарно-материальными потоками и запасами, которые реализуются с использованием средств автоматизации современных интегрированных информационных систем управления предприятием (ERP-систем). Среди наиболее известных и широко применяемых логистических моделей можно отметить такие модели как MRP, JIT, SIC и SCOR.

С одной стороны, большой выбор различных логистических технологий дает несомненное преимущество для предприятий в плане определения наиболее подходящих для специфики их деятельности, но с другой стороны и усложняет этот выбор и последующую адаптацию к конкретным условиям функционирования.

Выбор и адаптация логистических технологий к условиям функционирования предприятия предполагает решение задачи конфигурирования логистических бизнес-процессов, которая заключается в настройке существующих типовых логистических технологий к особенностям конкретного предприятия с дальнейшей привязкой к операциям программных модулей информационной системы.

Существующие технологии адаптации, предоставляемые ERP-системами, отличаются слабой формализованностью процессов конфигурирования. Развиваемые в настоящее время системы управления знаниями (СУЗ) позволяют наI капливать опыт внедрения типовых бизнес-решений, который может использоваться при конфигурировании конкретных бизнес-процессов. Наличие аппарата компьютерной поддержки концептуального моделирования структуры знаний о процессах предприятия в форме онтологии открывают возможности автоматизированного конфигурирования логистических бизнес-процессов.

При разработке методов автоматизированного конфигурирования логистических бизнес-процессов с помощью СУЗ актуальными и нерешенными в полной мере вопросами, которые исследуются в диссертации, являются многокритериальный выбор логистических технологий на основе анализа качественных характеристик и максимизация прибыли, а также формальный аппарат инструментальной реализации. Решение данных вопросов позволит упростить процесс конфигурирования, сократить временные и стоимостные затраты и повысить точность адаптации логистических бизнес-процессов к условиям конкретного предприятия, сделать механизм адаптации гибким к изменяющимся условиям функционирования предприятия.

Цель диссертационного исследования заключается в разработке методов моделирования знаний о логистических бизнес-процессах и инструментария их автоматизированного конфигурирования на основе параметрического описания предприятия.

В соответствии с поставленной целью в данной работе решаются следующие основные задачи:

1. Классификация, анализ основных логистических технологий и их параметрическое описание.

2. Построение концептуальной модели проблемной области, позволяющей представлять знания о логистических бизнес-процессах на различных уровнях абстрагирования.

3. Построение алгоритма конфигурирования бизнес-процессов, в соответствии с которым производится адаптация типовой концептуальной модели проблемной области к условиям конкретного предприятия.

4. Разработка методов оценки альтернатив построения бизнес-процессов, учитывающих неопределенности, возникающие при конфигурировании.

5. Разработка архитектуры СУЗ, используемой для конфигурирования бизнес-процессов.

6. Разработка математической модели выбора логистической технологии, максимизирующей прибыль.

В качестве объекта исследования выбраны логистические технологии в различных условиях функционирования предприятия.

Предметом исследования является процесс конфигурирования логистических бизнес-процессов к условиям конкретного предприятия.

Теоретическую и методологическую основу исследования составили работы отечественных и зарубежных ученых и специалистов в области логистики, систем искусственного интеллекта, реинжиниринга бизнес-процессов, теории нечетких множеств. Анализ логистических технологий осуществляется на основе научных работ Гаджинского A.M., Новикова О.А., Сергеева В.И, Чуда-кова А.Д и др. При разработке методов формализации решения задачи конфигурирования логистических бизнес-процессов и методов принятия решений использовались труды Гавриловой Т.А., Грубера Т., Дика В.В, Дрогобыцко-го И.Н., Дуброва A.M., ЗадеЛ., Калянова Г.Н., Лагоши Б.А., Мизогучи Р., Попова Э.В., Поспелова Д.А., Тарасова В.Б., Тельнова Ю.Ф., Шеера А.В. и др.

В диссертации дано новое решение актуальной задачи конфигурирования логистических бизнес-процессов, решаемой при внедрении ERP-системы на конкретное предприятие.

Научную новизну содержат следующие положения и результаты исследования:

1. На основе проведенной классификации и анализа логистических технологий сформирована система параметров для их описания, что дает возможность представлять знания о данных технологиях в формализованном виде и выполнять автоматизированное конфигурирование логистических бизнес-процессов использованием системы управления знаниями.

2. Научно обосновано применение онтологии для описания концептуальной схемы знаний о логистических бизнес-процессах, создана и обоснована структура семантического шаблона, задающего множество обязательных свойств, которые должны быть определены для адекватного построения концептуальной модели проблемной области.

3. Предложен новый инструментальный метод автоматизированного конфигурирования бизнес-процессов с применением формального аппарата конфигурирования на основе логики предикатов первого порядка, предполагающий использование алгоритма, заключающегося в итерационном заполнении семантических шаблонов, позволяющий СУЗ при участии пользователя осуществлять конфигурирование.

4. Разработан метод оценки альтернатив построения бизнес-процессов на основе применения механизмов нечеткой логики, заключающийся в многокритериальном выборе логистических технологий, бизнес-процессов и операций на основе анализа качественных характеристик и определении меры близости введенных пользователем параметров предприятия и знаний, представленных в онтологии.

5. Предложена архитектура системы управления знаниями, состоящей из ряда компонент, взаимодействие которых позволяет решать задачу конфигурирования логистических бизнес-процессов.

6. Формализована математическая модель максимизации прибыли в результате выбора наиболее эффективной логистической технологии.

Практическая ценность результатов диссертации заключается в разработанном инструментарии автоматизированного конфигурирования логистических бизнес-процессов, позволяющего наиболее эффективно организовать адаптацию типовой логистической технологии к условиям конкретного предприятия.

Практическую ценность представляют результаты параметрического описания различных логистических технологий, разработанная онтология логистических бизнес-процессов, а также алгоритм автоматизированного конфигурирования логистических бизнес-процессов.

Предлагаемый аппарат автоматизированного конфигурирования логистических бизнес-процессов может использоваться для электронного консалтинга, позволяющего в отличие от традиционного дорогостоящего в несколько раз сократить стоимость консалтинговых услуг и построения модели предприятия.

Результаты исследований докладывались на научных конференциях и семинарах: на 8-ой национальной конференции по искусственному интеллекту с международным участием, научных сессиях МИФИ-2001, МИФИ-2002, МИФИ-2003, МИФИ-2004", 5-ой научно-практической конференции "Реинжиниринг бизнес-процессов на основе современных информационных технологий - 2001", 6-ой научно-практической конференции «Реинжиниринг бизнес-процессов на основе современных информационных технологий. Системы управления знаниями - 2002", "Интегрированные модели и мягкие вычисления в искусственном интеллекте" и были отражены в отчетах по НИР кафедры ПЭИС МЭСИ по темам "Разработка методологических основ создания виртуальных организаций" и «Разработка методологических основ создания систем интеграции знаний".

Диссертация состоит из введения, трех глав, выводов по главам, заключения, библиографического списка использованной литературы и приложений.

Заключение диссертации по теме «Математические и инструментальные методы экономики», Лапа, Анатолий Витальевич

Основные результаты диссертационного исследования состоят в следующем:

1. На основе анализа методов адаптации логистических технологий при внедрении интегрированных информационных систем (ERP-систем) на предприятии, выявлена необходимость применения системы управления знаниями (СУЗ) для решения задачи конфигурирования логистических бизнес-процессов.

2. Определена структура онтологического знания для решения конфигурационных задач, позволяющая на основе системного подхода в логистике представить необходимые знания в виде онтологии и использовать их при конфигурировании логистических бизнес-процессов.

3. Построен алгоритм конфигурирования логистических бизнес-процессов, основанный на итерационном заполнении семантических шаблонов, позволяющий максимально точно конфигурировать бизнес-процессы предприятия.

4. Разработан метод оценки альтернатив конфигурации логистических бизнес-процессов, основанный на расчете меры близости (метрики) теории нечетких множеств.

5. Разработана архитектура системы управления знаниями, используемой для конфигурирования логистических бизнес-процессов, с помощью которой пользователь получает возможность проводить автоматизированное конфигурирование бизнес-процессов.

6. Разработана математическая модель выбора логистической технологии, отражающая зависимость прибыли предприятия от типа логистической стратегии.

Заключение

Диссертационная работа посвящена исследованию вопросов конфигурирования логистических бизнес-процессов, обеспечивающих при адаптацию логистической технологии к условиям функционирования конкретного предприятия. Для решения данной задачи предложен инструментарий автоматизированного конфигурирования логистических бизнес-процессов.

Представленный в данной работе инструментарий ориентирован, прежде всего, на консалтинговые компании, осуществляющие внедрение интегрированных автоматизированных систем управления предприятиями, и призван, с одной стороны, повысить качество применяемых специалистами данных компаний решений, а с другой стороны, обеспечить уменьшение временных и стоимостных затрат при внедрении ERP-системы. Снижение данных затрат, кроме экономии для самих консалтинговых компаний, позволит в несколько раз снизить стоимость ERP-систем для предприятий, что увеличит число их инсталляций в России, и в конечном итоге положительно скажется на повышении экономической эффективности деятельности предприятий.

Список литературы диссертационного исследования кандидат экономических наук Лапа, Анатолий Витальевич, 2005 год

1. Анфилатов B.C., Емельянов А.А., Кукушкин А.А. Системный анализ в управлении: Учеб. пособие. / Под редакцией А.А. Емельянова. — М.: Финансы и статистика, 2002. 386, с ил.

2. БИТ-Петербург, http://big.spb.ru/consulting/consulting projects/logistics

3. Вентцель Е.С. Теория вероятностей. М.: Государственное издательство физико математической литературы, 1962. — 564 с.

4. Верников Г. Основы систем класса MRP-MRP II. www.tline.ru/library/method/mrp.htm

5. Верников Г. Стандарт MRP II. Концепция и основные принципы работы систем, поддерживающих этот стандарт, www.aoist.msk.ru.

6. Виттих В.А. Управление открытыми системами на основе интеграции знаний. // Автометрия, № 3, 1998, стр. 38 49.

7. Внедрение ERP-системы: оценка окупаемости инвестиций. http://www.sciener.rU/delicacy/books/2/analysis.shtml.

8. Гаврилова Т.А., Хорошевский В.Ф. Базы знаний интеллектуальных систем. -СПб.: Питер, 2000.

9. Гаврилов Д.А. Управление производством на базе стандарта MRP II. — СПб: Питер, 2002. 320 с.:ил.

10. Гордон М.П. Заметки о понятийном аппарате // Риск. 1994 - № 1,2.

11. Дик В.В. Методология формирования решений в экономических системах и инструментальные среды их поддержки. — М.: Финансы и статистика, 2000. -300 с.

12. Декер С., Мельник С., Хермелен Ф., Фенсел Д., Клейн М., Брукстра Д., Эрд-манн М., Хоррокс Я. Semantic Web: роли XML и RDF. // Открытые системы, №9,2001.

13. Дрогобыцкий И.Н. Проектирование автоматизированных информационных систем. М.: Финансы и стаистика, 1992. — 208 с.

14. Дубров A.M. Компонентный анализ и эффективность в экономике: Учеб. Пособие. — М.: Финансы и статистика, 2002. 345 с.

15. Заде Л. Понятие лингвистической переменной и ее применение к принятию приближенных решений. М.: Мир, 1976. - 165 с.

16. Информационные системы в экономике: Учебник / Под ред. В.В. Дика. — М.: Финансы и статистика, 1996. 272 с.

17. Искусственный интеллект. Кн. 1. Сисстемы общения и экспертные системы / Под ред. Э.В. Попова. М.: Радио и связь, 1990. - 461 с.

18. Искусственный интеллект. Кн. 2. Модели и методы / Под ред. Д.А. Поспелова. М.: Радио и связь, 1990. - 304 с.

19. Искусственный интеллект. Кн. 3. Программные и аппаратные средства / Под ред. В.Н. Захарова, В.Ф. Хорошевского. М.: Радио и связь, 1990. - 320 с.

20. Калянов Г.Н. Теория и практика реорганизации бизнес-процессов.- М.: СИНТЕГ, 200. 212с. (Реинжиниринг бизнеса).

21. Колесников С. MRP II (управленческий консалтинг). www.tline.ru/library/method/mrp2.htm.

22. Краева Т.А. Методология и организация учета в условиях автоматизации. — • М.: Финансы и стаистика, 1992. — 240 с.

23. Круглов В.В., Дли М.И. Интеллектуальные информационные системы: компьютерная поддержка систем нечеткой логики и нечеткого вывода. — М.: Издательство Физико-математической литератуы, 2002. 256 с.

24. Лагоша Б.А. и др. Методы и модели совершенствования организационных структур. М.: Наука, 1988. - 186 с.

25. Лапа А.В. Виртуальное предприятие как механизм реализации логистической цепочки. Электронный бизнес //Тезисы докладов семинаров. Выпуск 1. М.: Издательство МЭСИ, 2000. - 69 с.

26. Лапа А.В. Роль и особенности логистики в электронном бизнесе. Электронный бизнес //Тезисы докладов семинаров. Выпуск 2. М.: Издательство МЭСИ, 2000.-157 с.

27. Лапа А.В., Тельнов Ю.Ф., Кондратьева Е.В. Создание электронных учебников на основе интеллектуальных технологий. В кн.: "Электронные учебники и электронные библиотеки в открытом образовании. / Труды 2-й Всеросий-ской конференции". М.: Москва, 2001.

28. Лапа А.В., Тельнов Ю.Ф., Кондратьева Е.В. Архитектура системы управления знаниями, используемой в виртуальном образовании. Научная сессия МИФИ-2001. Сборник научных трудов. В 14 томах. Т.З. Интеллектуальные системы и технологии. М.: МИФИ, 2002.

29. Jlana А.В. Сравнительный анализ языков представления онтологического знания. В кн.: "Информационные аналитичесике системы. Сборник научных трудов". -М: МЭСИ,2002.

30. Лапа А.В., Тельнов Ю.Ф. Проектирование бизнес-процессов предприятия на основе системы управления знаниями. Труды 8-ой Национальной конференции по искусственному интеллекту с международным участием (КИИ'2002). М.: Физматлит, 2002.

31. Мастяева И. Н., Семенихина О. Н. Численные методы: Учеб. пособие. М., МЭСИ, 1994.

32. Мизогучи Р. Шаг в направлении инженерии онтологий. Новости искусственного интеллекта. М.: РАИИ, 2000. №1-2, с. 11 36.

33. Миротин Л.Б., Ташбаев Ы.Э. Системный анализ в логистике: Учебник. / Л.Б. Миротин, Ы.Э. Ташбаев. — М.: Издательство «Экзамен», 2002. — 480 с.

34. Модели и алгоритмы принятия решений в нечетких условиях. www.plink.ru/tnm

35. Монахова Е., Важнов А., Бобровский С. Вал вдохновения, или Заседание продолжается . http://kis.pcweek.ru/kis/win/rcgroup/expert/review2.html

36. Недосекин А.О. Нечетко-множественный анализ риска фондовых инвестиций. СпБ, 2002.

37. Нечеткие множества в моделях управления и искусственного интеллекта. Под ред. Д.А. Поспелова. М.: Наука, 1986 - 312 с.

38. Новиков О.А., Уваров С.А. Логистика: Учебное пособие. 2-е изд. — СПб.: "Издательский дом "Бизнес-пресса", 2000.

39. Общие сведения о системах MRP, MRP II, ERP. // Jet Info online, №2, 2002.49.0йхман Е.Г., Попов Э.В. Реинжиниринг бизнеса: Реинжиниринг организаций и современные информационные технологии. М.: Финансы и стаисти-ка, 1997.-336 с.

40. Пивкин В.Я., Бакулин Е.П., Коренков Д.И. Нечеткие множества в системах управления.51 .Планирование и управление основной деятельностью промышленного предприятия. // Компьютер в бухгалтерском учете и аудите, №4, 2001.

41. Попов Э.В. Корпоративные системы управления знаниями // Новости искусственного интеллекта. — 2001. №1. - С. 14-25

42. Поспелов Д.А. Логико-лингвистические-модели. М.: Энергоатомиздат, 1981.-232 с.

43. Поспелов Д.А. Ситуационное управление. Теория и практика. — М.: Наука, 1986.-288 с.

44. Родников А.Н. Логистика: Терминологический словарь. М.: Экономика, 1995.

45. Семененко А.И. , Сергеев В.И. Логистика. Основы теории. Учебник для вузов. — СПб.: Издательтво "Союз", 2003. 544 с. (Высшее образование)

46. Сергеев В.И. Интеллектуальная поддержка бизнес-процесса создания логистической системы компании. // Новости искусственного интеллекта, №2, 2003, стр. 20-23.

47. Сергеев В.И. Логистика в бизнесе: Учебник. М.: ИНФРА-М, 2001. - 608 с.

48. Сивохина Н.П., Родионов В.Б., Горбунов Н.М. Логистика: Учебное пособие. М.: ООО "Издательство ACT", ЗАО "РИК Русанова", 2000.

49. Сидоров И.И. Логистическая концепция управления предприятием. СПб.: ДНТП общества "Знание", ИВЭСЭП, 2001.- 168 с.

50. Смирнова Г.Н., Сорокина А.А., Тельнов Ю.Ф. Проектирование экономических информационных систем: Учебник./Под редакцией Тельнова Ю.Ф. — М.: Финансы и статистика, 2001. 512 с.:ил.

51. Скрипкин К.Г. Экономическая эффективность информационных систем. — М.: ДМК Пресс, 2002. 256 е.: ил.

52. Смородина Т. Клиент не всегда прав. http://big.spb.ru/publications/other/client not right.shtml.

53. Сорокин А.А., Романова Е.В. CASE-технология проектирования информационных систем: учебное пособие / Моск. гос. ун-т экономики, статистики и информатики. М., 2000. - 58 с.

54. С11М-системы: до будущего один шаг. http://bis-line.com.ua/crmabout.php.

55. Тарасов В.Б. Искусственная жизнь и нечеткие эволюционные многоагент-ные системы // Теория и системы управления. — 1998. №5. — С. 12-23.

56. Тарасов В.Б. От многоагентных систем к интеллектуальным организациям: философия, психология, информатика. — М.: Эдиториал УРСС, 2002. — 352 с.

57. Тельнов Ю.Ф. Интеллектуальные информационные системы в экономике. Учебное пособие. Издание третье, расширенное и доработанное. Серия "Экономика и бизнес". М.:СИНТЕГ, 2002.

58. Тельнов Ю.Ф. Реинжиниринг бизнес-процессов. М.: Финансы и статистика, 2003.-256 с.

59. Тельнов Ю.Ф. Проектирование систем управления знаниями. // Новости искусственно интеллекта, №4, 2002 г., стр. 29-34.

60. Турчин С. Скованные одной цепью. // Компьютерное обозрение, №1-2, 2001.

61. Уолтере Д. Логистика. Управление цепью поставок. Пер. с англ. — М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2003. 503 с.

62. Целых А.Н., Тимошенко Р.П. Некоторые теоретико-множественные операции над интервальными нечеткими множествами в моделях искусственного интеллекта. // Перспективные информационные технологии и интеллектуальные системы.

63. Цикритзис Д., Лоховски Ф. Модели данных: Пер. с англ. М.: Финансы и статистика, 1985. - 344 с.

64. Чудаков А.Д. Логистика: Учебник. М.: Издательство РДЛ, 2001. — 480 с.

65. Шеер А.В. Бизнес-процессы. Основные понятия. Теории. Методы. — М.: Издательство АОЗТ "Просветитель", 1999.

66. Шеер А.В. Моделирование бизнес-процессов. — М.: Издательство "Серебряные нити", 2000.

67. Эффективность логистического управления: Учебник для вузов / Под общ. ред. д. т. н., проф. Л.Б. Миротина. — М.: Издательство «Экзамен», 2004. 448 с. (Серия «Учебник для вуза».

68. SAP R/3: Менеджмент: Пер с нем. / Под ред. М. Ребшока, К. Хильдебранта. — Минск.: Новое знание, 2001. 208 е.: ил.

69. Abecker A., Bernardi A, Hinkelman К, Kuhn О. Toward a Technology for Organizational Memories. // IEEE Intelligent Systems 1998. No. 3. p 40 48.

70. BaanERP 5.0c Order Management. Reference Guide for Purchase. Training Material.

71. Gruber T.R. Towards Principles for the Design of Ontologies Used for Knowledge Sharing // International Journal of Human and Computer Studies/ 1993/ - No. 43(5/6)/-P.907-928.

72. Gruber T.R. A Translation Approach to Portable Ontologies // knowledge Acqusi-tion. 1993. - No.5(2). - P.199-220.

73. Kitamura Y., Mizoguchi R., 1999. An Ontology of Functional Concepts of Artifacts.

74. Kitamura Y., Mizoguchi R., 1999. Foundation of Knowledge Systematization: Role of Ontological Engineering.

75. Kitamura Y., Mizoguchi R., 1999. Meta-Functions of Artifacts.

76. Lassila O., Swick R. (1998). The Resource Description Framework (RDF). Model&Syntax. W3C Working Draft, http://www.w3 .org/TR/WD-rdf-svntax.

77. Maedche A., Motik В., Volz R. KAON A Framework for Semantic-based E-Services. Forschungszentrum Informatic FZI, 76131 (http://www.fzi.de/wim). Karlsruhe, Institute AIFB, University of Karlsruhe, 76128 Karlsruhe (http://www.aifb.uni-karlsruhe.de/WBS).

78. Mizoguchi R., Bourdeau J. Using Ontological Engineering to Overcome Common AI-ED Problems // International Journal of Artificial Intelligence in Education/ 2000, Noll

79. Zachman D.A. Framework for Information Systems Architecture. 1987.

80. Zadeh L.A. Fussy sets as a basis for a theory of possibility. Fuzzy Sets and Systems. 1978.-Vol. l.-No. 1.96.http://www.ontoknowledge.org97.http://www.ontoprise.de/products/ontoedit en98. http ://www. supply-chain, org99.www.supremum.com.ua