- •Методы проведения обследования.
- •Понятие информационного процесса.
- •Понятие и классификация case-средств. Особенности case-средств.
- •Методы сбора данных при обследовании.
- •Измерение количества информации.
- •Особенности case-средства Erwin. Области применения, среда.
- •Основные характеристики
- •Стандарты графического описания бп.
- •Критерии ценности информации и минимума эвристик.
- •Современные методы моделирования ис. Особенности, области применения.
- •Анализ модели бизнес-процесса.
- •Аксиома теории управления.
- •Основные принципы структурной методологии проектирования.
- •Сущность структурного подхода
- •Методы проектирования нового бизнес-процесса.
- •Быстрый анализ
- •Бенчмаркинг
- •Перепроектирование
- •Реинжиниринг
- •Принцип необходимого разнообразия Эшби.
- •Понятие методологии, методов и технологии моделирования ис. Требования, предъявляемые к современным технологиям моделирования ис. Визуальное моделирование
- •Методы структурного анализа и проектирования по
- •Методы объектно-ориентированного анализа и проектирования по. Язык uml
- •Внедрение нового бизнес-процесса.
- •Документарное оформление нового бизнес-процесса.
- •1 1 Имеет
- •Проблемы при внедрении новых бизнес-процессов.
- •Понятие функционально-стоимостного анализа.
- •Понятие сложной системы. Неоднородные связи в системе.
- •Понятие связи и типы связей. Степень связи. Типы связей и отражение связей в среде Erwin. Окно «Свойство связи».
- •Практический подход к проведению фса.
- •Система сбалансированных показателей.
- •Реинжиниринг и реструктуризация предприятия.
- •Существо модели
- •Обратный инжиниринг.
- •Сферы применения обратной разработки Электроника
- •Программное обеспечение
- •Базы данных
- •Промышленность
- •Военная промышленность
- •Для анализа исходного кода
- •Нежелательные элементы при проведении анализа на этапе логического проектирования.
- •Условия успешного проведения инжиниринга.
- •Принцип Парето. Множество Парето.
- •Понятие ограничения целостности. Типы требований по ограничению целостности. Стратегии при ограничении ссылочной целостности. Назначение стратегии в среде Erwin.
- •Типичные ошибки при проведении реинжиниринга.
- •Этапы проектирования базы данных. Цель и виды работ на этапе концептуального проектирования базы данных.
- •Концепция врм.
- •Критерии оценки решений Аналитики Gartner выделяют как основные следующие критерии оценки bpm-решений:
- •Цели внедрения bpm Концепция предполагает внедрение bpm-решения для достижения следующих целей:
- •Основные участники управления бизнес-процессами
- •Оценивание сложный систем в условиях определенности.
- •Этапы проектирования базы данных. Цель и виды работ на этапе логического проектирования базы данных.
- •Цели внедрения концепции врм.
- •Критерии оценки решений
- •Цели внедрения bpm
- •Этапы проектирования базы данных. Цель и виды работ на этапе физического проектирования базы данных. Этапы проектирования данных
Цели внедрения bpm Концепция предполагает внедрение bpm-решения для достижения следующих целей:
Скорость — сокращение времени выполнения процессов за счёт регламентации и автоматизации шагов процессов, введения временных ограничений для исполнения шагов процессов;
Качество — за счёт прозрачности бизнес-процессов для всех участников, регламентации и средств мониторинга обеспечивается соблюдение всех предусмотренных правил;
Управление на основе показателей — выполнение процессов может контролироваться через наборы процессных показателей которые отражают затраты на процесс, время выполнения и загрузку ресурсов, таким образом, облегчая анализ и оптимизацию процесса на основании реальных значений показателей;
Гибкость — возможность достижения организационной гибкости компании через привлечение участников процессов к моделированию и перестройке.
Основные участники управления бизнес-процессами
Архитектор процессов — отвечает за описание и проектирование бизнес-процессов.
Процессный аналитик — отвечает за построение, внедрение, мониторинг и оптимизацию бизнес-процессов.
Владелец процесса — отвечает за исполнение бизнес-процесса от начала до конца, в соответствии с определенными целевыми показателями эффективности и в конечном итоге за создание ценности для потребителя
Оценивание сложный систем в условиях определенности.
В зависимости от типа систем и внешних воздействий операции могут быть детерминированными, вероятностными или неопределенными. В соответствии с этим выделяют три группы показателей и критериев эффективности функционирования систем:
в условиях определенности, если ПИО отражают один стро го определенный исход детерминированной операции;
в условиях риска, если ПИО являются дискретными или непрерывными случайными величинами с известными законами распределения в вероятностной операции;
в условиях неопределенности, если ПИО являются случайными величинами, законы распределения которых неизвестны.
Критерий пригодности для оценки детерминированной операции
Kприг: (∀ i) (yji ∈ δ | δi → yдопi, i ∈ < Э, R, O >)
определяет правило, по которому операция считается эффективной, если все частные показатели исхода операции принадлежат области адекватности.
Критерий оптимальности для оценки детерминированной операции
Kопт: (∃ i) (yji ∈ δ | δi → yоптi, i ∈ < Э, R, O >)
определяет правило, по которому операция считается эффективной, если все частные показатели исхода операции принадлежат области адекватности, а радиус области адекватности по этим показателям оптимален.
Критерий пригодности для оценки эффективности вероятностной операции
Kприг: Rдц(Yэф) ≥ Rдцтреб(Yэф)
определяет правило, по которому операция считается эффективной, если вероятность достижения цели по показателям эффективности Rдц(Yэф) не меньше требуемой вероятности достижения цели по этим показателям Rдцтреб(Yэф).
Критерий оптимальности для оценки эффективности вероятностной операции
Kопт: Rдц(Yэф) = Rдцтреб(Yопт)
определяет правило, по которому операция считается эффективной, если вероятность достижения цели по показателям эффективности Rдц(Yэф) равна вероятности достижения цели с оптимальными значениями этих показателей Rдцтреб(Yопт).
Основной проблемой оценки эффективности вероятностных операций является неясность способа определения требуемых вероятностей. Это связано с отсутствием достаточной статистики. Известно что применение методов классической теории верояттей допустимо при повторяемости опытов и одинаковости условий. Эти требования в сложных системах выполняются не всегда.
Наибольшие трудности возникают при оценке эффективности систем в условиях неопределенности. Для решения этой задачи разработано несколько подходов. Порядок оценки эффективности систем в неопределенных операциях составляет один из разделов теории принятия решений.
Выбор показателей для конкретной системы связан с анализом большого объема плохо структурированной информации, и поэтому в системном анализе сформулированы требования, следование которым позволяет обосновать применимость показателей в данной задаче оценки.
Общими требованиями к показателям исхода операции являются:
соответствие ПИО цели операции;
полнота;
измеримость;
ясность физического смысла;
неизбыточность;
чувствительность.
Одним из основных требований является соответствие ПИО цели операции, реализуемой системой. Цели операции в значительной степени зависят от предназначения системы. Например, для такой ИС, как АСУ, целями операции могут быть обеспечение требуемых значений оперативности, достоверности, устойчивости и безопасности решения задач управления и передачи сообщений и др. Для каждой из выдвигаемых целей должны быть определены одна или несколько составляющих ПИО.
К числу основных требований к ПИО относится также его полнота. Суть этого требования заключается в том, что ПИО Должен отражать желательные (целевые) и нежелательные (по°чные) последствия операции по показателям результативности, ресурсоемкости и оперативности. Заметим, что одним из показателей правильности выбора составляющих ПИО и их полноты является монотонный характер функции полезности (ценнос ти), построенной для каждой составляющей. Если при этом какаялибо из функций не монотонная, то это означает, что упущены одна или несколько составляющих ПИО.
Следующее важное требование к ПИО — измеримость его составляющих с помощью либо натурного эксперимента, либо моделей операции. Если рассматриваемая операция не позволяет это сделать, ее целесообразно разложить на подоперации, обеспечивающие измеримость составляющих. Процесс декомпозиции операции на подоперации может быть многоуровневым. Например, операцию «Решение задач управления» можно разделить на подоперации: «Решение задач планирования» и «Решение задач оперативного управления», а последние, в свою очередь, — на «Решение задач учета», «Решение задач контроля» и т.д.
При определении задач ПИО необходимо стремиться к ясности их физического смысла, т.е. чтобы они измерялись с помощью количественных мер, доступных для восприятия. Однако достичь этого удается не всегда. Тогда приходится вводить так называемые субъективные составляющие ПИО. Например, такое свойство людей, как обученность, обычно не может быть определено с помощью характеристик, имеющих физический смысл. В этом случае часто вводят некоторую искусственную шкалу. Другой способ обеспечения измеримости составляющих ПИО переход к показателямзаменителям, косвенно характеризующим рассматриваемое свойство. Требование ясности физического смысла ограничивает возможности агрегирования частных показателей в один критерий. Так, например, не имеет физического смысла обобщенный скалярный показатель, составленный из частных показателей результативности, ресурсоемкости и оперативности.
Важным требованием к ПИО является минимизация его размерности, т. е. обеспечение неизбыточного набора составляющих. С ростом количества составляющих резко возрастает трудоемкость построения функции эффективности.
И, наконец, в группу основных требований к составляющим ПИО обычно вводят их относительно высокую чувствительность к изменениям значений управляемых характеристик.
Таким образом, набор составляющих ПИО может быть определен различными способами, поскольку к настоящему времени еще не существует формальной теории, обеспечивающей объективное решение этой задачи. Два лица, принимающие решение на одну и ту же операцию, могут определить различный состав ПИО. Важно лишь то, что, используя различные ПИО, они должны выбрать одинаковое решение — оптимальное.
