VI Международная студенческая научная конференция Студенческий научный форум - 2014

Функционирование любой сложной системы описывается с помощью определенного набора показателей.

Показателем является качественно определенная переменная величина, с которой может быть соотнесено множество возможных количественных значений и по отношению к которой сформулирован алгоритм вычисления этих значений на основе исходных данных. Показатель – это также количественная характеристика какого-либо свойства отображаемого объекта. Такая характеристика содержит единственное количественное значение и набор качественных признаков, необходимых для ее однозначной идентификации [1].

Количественные показатели – это факты, которые можно измерить непосредственно. Качественные характеристики процесса являются менее осязаемыми и измеряются, как правило, косвенно, с использованием множества показателей-заменителей. Для качественных показателей характерна субъективная оценка. Количественные показатели используются на практике гораздо чаще. Качественные меры рассматриваются как недостаточно точные, и поэтому их считают менее важными. У.Э. Деминг еще в 1986 году назвал управление компанией на основании лишь очевидных цифр без должного внимания к отсутствующим или не поддающимся учету качественным показателям одной из «смертельных болезней» менеджмента [2].

Показатели бизнес-процесса – количественные и/или качественные параметры, характеризующие бизнес-процесс и его результат. Выделяют три группы показателей: показатели выполнения процесса, показатели продукта процесса и показатели удовлетворенности клиента процесса.

Показатели результативности бизнес-процесса – показатели, характеризующие степень реализации запланированных работ, достижения запланированных результатов.

Показатели эффективности бизнес-процесса – показатели, характеризующие отношение достигнутых результатов к использованным ресурсам. Показатели эффективности бизнес-процесса отражают, насколько оптимально используются ресурсы при достижении необходимого результата бизнес-процесса.

Анализ эффективности бизнес-процесса – анализ результатов выполнения бизнес-процесса и/или параметров, характеризующих выполнение процесса в динамике, и сравнение полученных показателей с затратами (временными, финансовыми, материальными, человеческими), необходимыми для осуществления данного процесса, и/или целевыми показателями эффективности процесса.

Одним из методов оптимизации бизнес-процессов, который активно применяется на практике, является разработка и внедрение нескольких вариантов исполнения одного и того же процесса в зависимости от ситуаций, что влечет за собой проблему выбора конкретного варианта бизнес-плана как по количественным, так и по качественным и показателям (атрибутам).

В любой многоатрибутивной задаче решение вовлекает выбор одной (или более) альтернатив из ряда доступных; в нашем случае это выбор варианта бизнес-процесса. Выбор осуществляется, исходя из соответствующих атрибутов альтернатив, ограниченных вышеприведенными требованиями, связанными с показателями бизнес-процессов.

Оптимизационные методы, как средства решения, полагаются главным образом на количественные данные (дискретные или непрерывные). Однако решение многоатрибутивной задачи, полученное таким образом, не может быть оптимальным.

При соответствующих условиях целесообразно расширить методы оптимизации до методов многоатрибутивного качественного анализа.

Ряд задач выбора решается линейными методами или методами целочисленного программирования с общим предположением о том, что количественные измерения атрибутов возможны и известны. Коэффициенты целевой функции, также как и матрица коэффициентов ограничений требуют точных значений и полных данных об альтернативах. Однако такие строгие требования не всегда выполняются. Возникают ситуации, когда точные измерения не возможны и не доступны.

Предлагается подход к решению задачи выбора варианта бизнес-процесса, где некоторая часть или вся доступная информация может быть как качественной, так и не полной. Сначала рассматривается метод многоатрибутивного принятия решений, который вовлекает только качественную информацию. То есть, по атрибутам альтернатив доступна информация только качественного типа, исходя из которой, данной альтернативе отдается предпочтение, или она отвергается. Используя только качественные данные, постановка задачи может быть представлена, как модифицированная формулировка задачи 0-1 целочисленного программирования, использующая понятие переменных отклонения из целевого программирования.

Далее данный метод модифицируется, чтобы включить в постановку и количественные данные, используя численно измеряемые характеристики атрибутов. Второй подход назван «смешанным качественным программированием», согласно которому задача формулируется, как смешанная задача 0-1 целочисленного программирования, в комбинации с элементами целевого программирования.

Отличительная черта этого подхода – это его гибкость к объему информации. То есть, нет необходимости в полном наборе данных перед началом решения задачи. Более того, можно попытаться измерить возможное влияние новой информации, предшествующей любым инвестициям на ее приобретение, выполняя анализ чувствительности и оптимальности после изменений.

Данный подход позволяет использовать традиционные методы оптимизации при решении задач выбора, при этом качественная информация также может использоваться в процессе формального решения. Хотя изначально этот метод разработан для решения задачи выбора варианта бизнес-процесса, тем не менее, этот метод может использоваться и в других задачах выбора.

Таким образом, использование в оптимизационном процессе как количественных, так и качественных данных позволяет получить лучшее решение задачи выбора варианта бизнес-процесса, не будучи ограниченным ни характером данных, ни их объемом.

Литература

1. Исследование систем управления / Н.И. Архипова [и др.]. М.: Издательство «ПРИОР», 2012. 384 с.

2. Деминг В.Е. Выход из кризиса. Тверь: Альба, 1994. 497 с.

3. Ковалев И.В., Котенок А.В. К проблеме выбора алгоритма принятия решения в мультиверсионных системах // Информационные технологии. 2006. № 9. С. 39-44.

Код для цитирования: Скопировать