Применение теории сетей Петри в задачах разработки имитационных моделей бизнес-процессов на основе методологии IDEF3

Обложка

Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

Актуальность разработки имитационных моделей бизнес-процессов обусловлена потребностью повышения качества анализа предметной области за счет проведения вычислительных экспериментов над разработанными моделями в популярных нотациях. Для описания технологических особенностей часто используется методология IDEF3, которая относится к семейству методологий IDEF, получившей широкое распространение среди специалистов в области аналитики, моделирования и реинжиниринга бизнес-процессов как в зарубежной, так и в отечественной практике анализа и моделирования различных предметных областей. В качестве инструментальных средств создания имитационных моделей предлагается применение математического аппарата теории сетей Петри. Данное инструментальное средство обладает широким спектром расширений, которые позволяют реализовать все особенности нотации IDEF3. Для этого в исследовании предложен подход, описывающий правила создания имитационных моделей бизнес-процессов, которые позволяют выполнить моделирование всех существующих объектов нотации. Разработка программных дополнений к существующим CASE-средствам на основе предложенного подхода, позволит создавать имитационные модели бизнес-процессов непосредственно в процессе разработки моделей предметной области, а также использовать интеллектуальные методы структурно-параметрического синтеза имитационных моделей на основе элементной базы единиц работы и заданного поведения синтезируемой модели процесса. В качестве средства интеллектуального структурно-параметрического синтеза могут использоваться адаптированные к решению задачи структурно-параметрического синтеза генетические алгоритмы, работа которых также моделируется с применением теории сетей Петри, что позволяет использовать один математический аппарат в рамках всех решаемых задач создания имитационных моделей бизнес-процессов.

Об авторах

Давид Арегович Петросов

Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации

Автор, ответственный за переписку.
Email: dapetrosov@fa.ru
ORCID iD: 0000-0002-8214-052X

кандидат технических наук, доцент; доцент департамента анализа данных и машинного обучения

Россия, г. Москва

Список литературы

  1. Лобанова И.А., Тайлакова А.С., Уразовская Т.А. Использование метаописания при изучении визуальной нотации IDEF3 // Наука. Технологии. Инновации: сб. науч. тр. XVI Всероссийской научной конференции молодых ученых. В 11-и ч. / под ред. А.С. Казьминой. Новосибирск, 2022. С. 152–155.
  2. Моисеева А.А., Достовалов Д.Н., Вакорин М.П. Моделирование процесса решения задачи открытого цехового планирования методом имитации отжига в нотациях IDEF0 и IDEF3 // Наука. Технологии. Инновации: сб. науч. тр. В 9 ч. Новосибирск, 2020. С. 221–224.
  3. Бобров А.И., Кончаков С.А., Сибиряков М.В. Применение методологии IDEF3 для формализации процессов ведения аварийно-спасательных работ на объектах метрополитена // Гражданская оборона на страже мира и безопасности: матер. IV Междунар. науч.-практ. конф., посвященной Всемирному дню гражданской обороны. В 3 ч. М., 2020. С. 498–501.
  4. Нерода Е.В. Применение IDEF3-методологии на примере процесса выбора поставщика при судоремонтных работах // Проблемы и перспективы развития России: молодежный взгляд в будущее: сб. науч. статей 4-й Всероссийской научной конференции. Курск, 2021. С. 323–325.
  5. Холодков В.С. Проектирование модуля получения и обработки XML-данных в составе конвертера моделей IDEF0/IDEF3 в диаграммы языка UML // Решение. 2018. Т. 1. С. 235–236.
  6. Холодков В.С., Бейбалаев А.М. Конвертер моделей IDEF0/IDEF3 в диаграммы деятельности языка UML: архитектура проекта в соответствии с паттерном проектирования MVVM // Вестник молодежной науки России. 2019. № 1. С. 44.
  7. Соловьева Е.И. Методы моделирования бизнес-процессов в организациях // Современные тенденции развития в области экономики и управления: матер. Междунар. науч.-практ. конф. Москва, 2018. С. 197–202.
  8. Куркин А.В., Сила М.А. Подготовка базы знаний. Проектирование системы хранения и обработки заявок развивающегося IT продукта // Неделя науки Санкт-Петербургского гос. морского техн. ун-та. 2021. № 1-1. С. 45–51
  9. Пителинский К.В., Столяров О.Ю. Анализ взаимодействия материальных, информационных, финансовых потоков с целью увеличения эффективности маркетинговой деятельности логистической компании в сегменте малого и среднего бизнеса // Современные научные исследования: актуальные вопросы, достижения и инновации: сб. ст. IV Международной научно-практической конференции. В 2 ч. 2018. С. 81–87.
  10. Семикин Д.В., Кулагина И.И. Подходы к изучению динамики бизнес-процессов посредством математического моделирования // Научный вестник Волгоградского филиала РАНХиГС. Серия: Экономика. 2018. № 1. С. 97–102.
  11. Исраилова С.Т., Муханова А.А., Исмаилова А.А. Основные аспекты имитационного моделирования бизнес-процессов предприятия с помощью сетей Петри и агентного моделирования // Новости науки Казахстана. 2021. № 1 (148). С. 1–8.
  12. Мешкова В.А. Анализ и моделирование бизнес-процессов с использованием сетей Петри // Тенденции развития современной науки: cб. тр. науч.-практ. конф. студентов и аспирантов Липецкого гос. техн. ун-та. В 2 ч. Липецк, 2021. С. 97–100.
  13. Мельник Г.В., Скицко В.И. Моделирование логистических бизнес-процессов с использованием раскрашенных сетей Петри // Актуальные проблемы экономики. 2015. Т. 168. № 6. С. 429–443.
  14. Петросов Д.А. Моделирование бизнес-процессов с применением методов интеллектуального структурно-параметрического синтеза на основе эволюционных процедур // Актуальные проблемы общества, экономики и права в контексте глобальных вызовов: сб. матер. XI Междунар. науч.-практ. конф. М., 2022. С. 24–27.
  15. Каленкова А.А. Синтез высокоуровневых моделей бизнес-процессов. НИР: грант № 15-37-21103. Российский фонд фундаментальных исследований. 2015. 224 с.
  16. Калянов Г.Н. О теории бизнес-процессов // Программная инженерия. 2018. Т. 9. № 3. С. 99–108.
  17. Марголин М.С. Структура имитационных программных средств, предназначенных для моделирования и анализа нечетких бизнес-процессов // Вестник научных конференций. 2017. № 10-4 (26). С. 64–73.
  18. Шершаков С.А. «Vtmine for visio»: инструмент графического моделирования в области process mining // Моделирование и анализ информационных систем. 2020. Т. 27. № 2. С. 194–217.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
2. Рис. 1. Примеры соединений в методологии IDEF3 и временной шкалы исполнения единиц работы: а – пример временного предшествия А1.1.1 перед А.1.1.2; b – пример временной шкалы; с – пример объектной связи между А1.1.3 и А.1.1.4; d – пример нечеткой связи между А1.1.5 и А.1.1.6

Скачать (311KB)
3. Рис.1

Скачать (502B)
4. Рис.2

Скачать (732B)
5. Рис.3

Скачать (630B)
6. Рис.4

Скачать (1020B)
7. Рис.5

8. Рис.6

Скачать (951B)
9. Рис.7

Скачать (946B)
10. Рис.8

Скачать (823B)
11. Рис. 2. Примеры моделирования UOW (PNU)

Скачать (119KB)
12. Рис. 3. Модель логического перекрестка синхронного И (слияние)

Скачать (59KB)
13. Рис. 4. Модель логического перекрестка асинхронного И (слияние)

Скачать (39KB)
14. Рис. 5. Модель логического перекрестка синхронного ИЛИ (слияние)

Скачать (286KB)
15. Рис. 6. Модель логического перекрестка асинхронного ИЛИ (слияние)

Скачать (74KB)
16. Рис. 7. Модель исключающего ИЛИ (слияние)

Скачать (82KB)
17. Рис. 8. Модель синхронного И (разветвление)

Скачать (41KB)
18. Рис. 9. Модель асинхронного И (разветвление)

Скачать (58KB)
19. Рис. 10. Модель асинхронного ИЛИ (разветвление)

Скачать (298KB)
20. Рис. 11. Модель синхронного ИЛИ (разветвление)

Скачать (82KB)
21. Рис. 12. Модель исключающего ИЛИ (разветвление)

Скачать (83KB)
22. Рис. 13. Пример моделирования источника внешних объектов и стрелки для передачи потока объектов

Скачать (12KB)
23. Рис. 14. Пример модели бизнес-процесса на основе методологии IDEF3

Скачать (153KB)
24. Рис. 15. Модель на основе сети Петри

Скачать (255KB)
25. Рис. 16. Представление разработанной имитационной модели в матричном виде

Скачать (464KB)
26. Рис. 17. Дерево достижимых маркировок разработанной модели на основе сетей Петри

Скачать (230KB)


Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».