Управление бизнес-процессами компании на базе инструментальных средств моделирования

Среди наиболее популярных технологий, направленных на повышение качественного уровня управления, следует назвать Workflow, которую большинство специалистов характеризуют как ключевой компонент информационных корпоративных систем в настоящее время [10, с. 57].

Стремительно меняющиеся внутренние и внешние условия работы предприятия делают особенно актуальной необходимость координации действий между различными структурными подразделениями компаний и отдельными сотрудниками на различных уровнях и на различных этапах их деятельности, что непрерывно повышает нагрузку на представителей менеджмента, принимающих многочисленные ответственные решения за весьма ограниченный отрезок времени. Помимо названных выше проблем, руководство компаний на различных уровнях сталкиваются и с другими трудностями и проблемами [3, с. 24]:

• обработка значительных объемов документов, требующих оперативной обработки, согласования и мониторинга хода их исполнения;
• выполнение одновременно нескольких функций — инициатора, контроллера и исполнителя того или иного важного решения в рамках бизнес-процесса;
• необходимость в анализе и мониторинге больших объемов разноплановой информации, которая необходима для адекватного принятия управленческих решений.

Уровень оперативности, с которым принимаются решения, с каждым днем играет все большую роль в бизнес-процессах. Мониторинг хода их исполнения, грамотное применение имеющейся информации, изучение корпоративного опыта конкурентов и партнеров являются в современных условиях важнейшими факторами конкурентоспособности.

В контексте вышесказанного становится очевидной уместность шагов, направленных на широкое внедрение технологии искусственного интеллекта в производственных и бизнес-процессах, что перекладывает огромные объемы рутинной работы с плеч человека на машину, при этом радикально снижая шанс на ошибку [8, с. 25].

1. Технологии искусственного интеллекта в системах управления бизнес-процессами. С момента создания концептуальных основ Business Process Management (BPM), Workflow получила второе дыхание. BPM мы рассматриваем как концепцию управления происходящими на производстве процессами, где сами бизнес-процессы выполняют функцию особых ресурсов компании, которые подвергаются непрерывной трансформации, которая необходима для их успешной адаптации к меняющимся внутренним и внешним факторам, оказывающим влияние на их функционирование. В рамках BPM деятельность компании рассматривается в качестве структурированного комплекса производственных и бизнес-процессов. BPMS сосредотачивает свое внимание не на функционировании отдельных подразделений компании, а в целом на всем комплексе бизнес-процессов, определяющих сущность работы в целом субъекта предпринимательской деятельности. Благодаря Business Process Management Notation (BPMN) процесс разработки механизма управления процессами в компаниях удалось вывести на качественно новую ступень, что позволило максимально привлекать рядовых служащих компании в процесс повышения эффективности бизнес-процессов на различных уровнях и этапах их реализации [1, с. 163].

Как свидетельствует практика использования в России BPMS, в современных условиях сам по себе процесс автоматизации бизнес-процессов не является самоцелью. Речь в настоящее время ведется о том, что внедрение системы BPM на производстве позволяют создать механизм управления этими процессами в непрерывном режиме. На основе этого выстраиваются необходимы алгоритмы деятельности всей компании с возможностью непрерывного контроля за его реализацией, что выводит на новый качественный уровень дисциплину всех исполнителей, а значит, существенно повышает их уровень эффективности. В последние годы мы отмечаем тенденцию к развитию российского рынка в этом направлении. Это обусловлено в первую очередь тем, что предел оптимизации бизнес-процессов в передовых компаниях без использования BPM практически достигнут. Курс на импортозамещение мотивирует российские предприятия применять отечественные разработки вместо иностранных, создавая собственные системы BPM, обладающие широким функционалом и высоким уровнем качества. Важной тенденцией в сфере разработки систем управления бизнесом является активное использование в них средств искусственного интеллекта. Специалисты назвали ряд ключевых предпосылок для активизации процессов по внедрению искусственного интеллекта в сферу управления бизнес-процессами в российских условиях [5, с. 98]:

• рост требований, предъявляемых к уровню оперативности онлайн-платформ для получения адекватная информации, необходимой различным структурным бизнес-подразделениям (обеспечение поддержки внешних и внутренних клиентов);
• аккумулирование знаний и опыта, накопленных в сфере управления компанией, их сохранение при ротации персонала;
• устойчивая тенденция на дальнейшую цифровизацию производственных и бизнес-процессов.

Среди основных потребителей таких интеллектуальных комплексов следует назвать субъекты бизнеса, деятельность которых характеризуется рядом особенностей [4, с. 55]:

• большим количеством разнообразных транзакций в ходе предоставления услуг;
• высокой степенью формализации и структуризации бизнес-процессов;
• высокой вариативностью процессов и их сложностью;
• высокой степенью стандартизации производственных и бизнес-процессов;
• необходимостью обеспечения консультационный и информационная поддержкой.

На основе вышесказанного можно сделать вывод, что в условиях России оптимальными сферами бизнеса для применения искусственного интеллекта являются ритейл, страховой и банковский бизнес, нефтедобывающая и обрабатывающая промышленность, сфера ВПК и т.д.

2. Внедрение системы управления бизнес-процессами в учебном центре производственного предприятия. В качестве примера внедрения такой системы был выбран научно-учебный центр крупного предприятия, занимающегося сервисом оборудования нефтегазовой отрасли. Такой выбор не случаен. В первую очередь, происходящие в нем бизнес-процессы полностью отвечают тем параметрам, которые определяют наиболее оправданное направление для использования средств искусственного интеллекта в рамках внедряемых в производственный процесс информационных систем. Помимо этого, такое структурное подразделение удовлетворяет потребности компании в высококвалифицированном персонале во всех сферах ее хозяйственной деятельности. При этом следует учитывать факт высокой динамики изменений, происходящих в технологиях, что влечет за собой неизбежные изменения в бизнес-процессах, которые связаны с поддержкой этих технологий. Задача обеспечения должного уровня конкурентоспособности компании требует, в свою очередь, обеспечение высокого уровня профессиональной квалификации ее сотрудников. Поэтому с каждым годом все более актуальной становится проблема планирования потребностей компании в квалифицированном персонале, владеющим соответствующими компетенциями. Сотрудники такого учебного центра и выполняют задачи подобного характера [7, с. 92].

Рост требований к профессиональному уровню сотрудников обусловлен внедрением нового оборудования, более совершенного с технической и технологической точек зрения, повреждение которого в результате ошибок, допущенных при эксплуатации, несет значительные финансовые потери. Предприятия, работающие в сфере нефтесервиса, отличаются значительным количеством процессов, которые могут нести потенциальную опасность для здоровья и жизни людей, а также экологические риски. Поэтому специалисты учебных центров призваны тщательно мониторить изменения, происходящее в производственных и бизнес-процессах с тем, чтобы навыки и знания обслуживающих эти процессы сотрудников соответствовали новым требованиям.

К сожалению, для многих компаний характерна ситуация, когда учебные центры не находятся в центре внимания руководства, поскольку их работа не приносит непосредственную прибыль предприятию. Как правило, это затратные структуры, не приносящие доходы, что зачастую вызывает острые проблемы с их финансированием. Эти же причины являются источником проблем, связанных с кадровым обеспечением. Частые и достаточно серьезные изменения законодательной базы в сфере образовательной деятельности вызывают резкий рост объема документооборота, появление большого количества новых нормативно-правовых актов, требующих оперативного изучения и реализации, что делает актуальным внедрение новых цифровых технологий, обеспечивающих информационную поддержку персонала таких учебных центров [12, с. 753].

Справедливости ради следует отметить, что сама технология процесса профессиональной подготовки и повышения уровня квалификации работ-ников претерпевает незначительные изменения и принимает некую стандартную форму.

На сегодняшний день наблюдается тенденция к росту заявок от сотрудников компаний на прохождение подготовки по повышению профессионального уровня или на подтверждение допуска к работе на тех или иных видах оборудования. На предприятиях рассматриваемой сферы деятельности есть отдельные категории работников, которые нуждаются в практически ежемесячном прохождении определенного обучения. Сезонный характер работ также обуславливает свою специфику деятельности предприятия и, в частности, его ученого центра.

Например, значительное количество сотрудников, устраивающихся на работу в течение одного сезона, одновременно пользуются услугами учебного центра, персонал которого работает в чрезвычайно напряженном режиме, осуществляя аттестационные мероприятия, подготавливая и выдавая соответствующие документы. Какие-либо ошибки с аттестацией или оформлением документов могут иметь крайне негативные последствия, поскольку часть сезонных работников уезжают на отдаленные точки, где транспортное сообщение с «большой землей» весьма затруднительно.

В рамках диагностических мероприятий был проанализирован текущий уровень автоматизации работы учебного центра. Было выявлено наличие частично автоматизированных с применением системы CRM подпроцессов, обеспечивающих реализацию учебного процесса (подготовка документации, деятельностью по подбору и формированию учебных групп, регистрация учащихся и т.д.). По мере возможности образовательный процесс осуществляется с применением дистанционных форм образования посредством системы Moodle, находящейся в тесной интеграции с CRM. При этом оказался не автоматизированным сбор заявок на прохождение подготовки и их первичная обработка, хотя именно этот процесс наиболее часто связан с проблемами, вызванными ошибками персонала [2, с. 309].

Для того, чтобы автоматизировать любой вид деятельности, необходимо предварительно составить модель процесса, с целью оценки проблем, и возможных направлений их решения. Проведенные исследования на данном предприятии позволили нам прийти к выводу о целесообразности внедрить в его деятельность систему ELMA, которая призвана повысить эффективность бизнес-процессов через их автоматизацию. Результаты изучения и моделирования учебного процесса свидетельствуют о наличии значительного количества процессов и операций, требующих автоматизации, поскольку в теперешнем виде они уже не удовлетворяют требованиям, предъявляемым к уровню организации образовательной деятельности в рамках профессиональной подготовки специалистов в учебных центрах предприятий.

3. Имитационное моделирование процесса обработки заявок на обучение. Целесообразность внедрения в процессы, связанные с оформлением заявок на обучение, BPMN -модели свидетельствует о наличии в этих операциях большого число рутинных процессов, что является серьезным основанием для использования в этих операциях так называемого RPA — программного робота, который позволяет автоматизировать действия однотипного характера на уровне интерфейса пользователя. Такие технологии являются, по нашему мнению, оптимальными для решения однотипных повторяемых заданий и операций, где не требуются решения, принимаемые человеком.

В первую очередь это задачи структурированного характера, такие как необходимость многократного ввода той или иной информации с помощью клавиатуры, заполнение определенных форм и бланков и т.д.

Технологии RPA характеризуется следующими преимуществами [6, с. 57]:

• скоростью выполнения работы и отсутствием ошибок;
• постоянной доступностью в любое время;
• экономией затрат на работу сотрудников до 50-70% и освобождение их от рутинных обязанностей с последующим направлением на более творческие операции, требующих принятия решений человеком;
• тесной интеграцией с уже функционирующими приложениями и системами.

При оформлении заявок на прохождение подготовки машина может выполнять поручения по приему почты, оценке правильности их заполнения, регистрации будущих учащихся и формированию учебных групп согласно учебным программам. На сегодняшний день разработаны ряд платформ, которые могут лежать в основе создания программных роботов для подобного вида работ. Например, речь может идти о UiPath Community Edition, которая способна по атрибутам осуществлять идентификацию веб-элементов вне зависимости от вида браузера и других характеристик программного и аппаратного обеспечения. Преимущество конкретного продукта заключается в свободном доступе к нему, благодаря чему минимизируются затраты на внедрение автоматических систем в бизнес-процесс учебного центра, а также совместимость продуктов, созданных на этой платформе с системой ELMA.

Для того, чтобы решить задачу о минимизации затраченного на обработку заявок времени, был сделан расчет на основе таких параметров, как определенное количество заявок, а также примерное время, необходимое на обработку этого количества. Например, применительно к рассматриваемому нами предприятию мы имеем следующее характеристики: количество персонала превышает 1500 человек и примерно 75% из них нуждаются на протяжении года в периодическом прохождении аттестации, повышении профессиональной квалификации, иных видах обучения. На протяжении одного месяца мы оценивали время обработки заявок по методикам хронометража и наблюдения. Было выявлено, что в ходе обработки одной из 10 заявок сотрудники сталкиваются с проблемами, которые требуют для их решения дополнительных затрат времени [9, с. 24].

При этом возлагать весь процесс работы с заявками на плечи машины мы не считаем целесообразным, поскольку в ходе наблюдения за этими процессами были выявлены проблемные ситуации, с которыми машина справится не в силах. Время, которое затрачивается на решение проблемы, варьируется в широком диапазоне – от считанных минут до часов. Для осуществления точной оценки времени, затраченного на процесс обработки заявки, авторами была создана имитационная модель совместной работы специалиста по кадрам с программным роботом.

С помощью модели в ELMA были уточнены нюансы и описаны непосредственные шаги алгоритма деятельности, где отчетливо видно, какие ее аспекты продолжает выполнять человек, а какие возлагаются на плечи машины.

Программа периодически проверяет электронный ящик учебного центра с целью выявления заявок, анализирует их на предмет соответствия различным образовательным программам, включая правильность их заполнения. При обнаружении ошибок решение проблемы передается в руки соответствующего специалиста по кадрам. Если заявка по всем параметрам соответствует требованиям, то машина сохраняет ее в памяти локального сервера с тем, чтобы перейти к следующей стадии организации учебного процесса, которая заключается в формировании учебных групп и обработке соответствующих сопроводительных документов.

Создание имитационной модели бизнес-процессов и анализ их содержательной составляющей свидетельствуют о том, что оптимальная модель его реализации включают в себя взаимодействие 2-х специалистов учебного центра с программой. Необходимость привлекать к работе людей обусловлена особенностями проблем, возникающих в ходе обработки документации, которые могут быть связаны или с неполадками в работе программы, или с нарушениями норм регламента по оформлению документов [11, с. 79].

Заключение

В данной статье рассмотрены инновационные методики и способы по повышению уровня эффективности бизнес-процессов, в основе которых лежат новые средства информационных технологий. Авторский подход предполагает сочетание интеллектуальных и информационных технологий с учетом анализа ситуаций проблемного характера и моделирования процессов организационного характера, что позволит обеспечить высокий уровень качества реализации бизнес-процессов.

С помощью имитационного моделирования определяется доля проблемных моментов, для решения которых необходимо привлекать сотрудника по кадрам. Тщательный анализ, а также формализация подобных ситуаций создаст базу для обучения машины методам решения подобных задач, что расширит сферу применения автоматических систем в управлении бизнес-процессами.

С целью формализации описания ситуации проблемного характера авторы прибегли к методам онтологического анализа, благодаря которому удалось создать алгоритмы принятия соответствующих решений, в основе которых лежат прецеденты, возникающие ранее.

Автор:

Голубков Д.А., аспирант,

Московский финансово-промышленный университет Синергия

Для цитирования: Голубков Д.А. Управление бизнес-процессами компании на базе инструментальных средств моделирования // Russian Economic Bulletin. 2024. Том 7. № 1. С. 121 – 126.

Литература

1. Александрова А.Н., Ряховская К.В. Современные инструментальные средства управления бизнес-процессами // Синергия Наук. 2018. № 24. С. 158 – 164.
2. Алябьева М.В., Соколов Н.Г. Экономический эффект от внедрения ERP-решений на платформе SAP при управлении бизнес-процессами производственных компаний // Вестник Белгородского университета кооперации, экономики и права. 2019. № 4 (77). С. 302 – 311.
3. Ахраменя А.С., Поддубная М.Н. Влияние санкций 2022 года на управление бизнес-процессами международных компаний на российском рынке // Экономика и бизнес: теория и практика. 2023. № 1-1 (95). С. 17 – 28.
4. Волик М.В. Описание бизнес-процесса взаимодействия с клиентами для повышения эффективности управления компанией (на примере торговой компании) // Экономика и управление: проблемы, решения. 2019. Т. 2. № 2. С. 51 – 57.
5. Гуреев А.А. Совершенствование управления процессами при реконструкции объектов на основе прорывной технологии моделирования бизнес-процессов // Качество. Инновации. Образование. 2020. № 2 (166). С. 96 – 100.
6. Димов Э.М., Маслов О.Н., Хаджиева С.В. Имитационное моделирование бизнес-процесса разработки и кастомизации интеграционных решений в интересах управления ИТ-компанией // Инфокоммуникацион-ные технологии. 2019. Т. 17. № 1. С. 49 – 63.
7. Копейкин М.Л. Сравнительный анализ средств автоматизации управления бизнес-процессами складских помещений компаний на базе WMS-систем // StudNet. 2021. Т. 4. № 3. С. 85 – 95.
8. Кумратова А.М., Чикатуева Л.А., Василенко И.И., Абдулхаков А.В. Оптимизация бизнес-процессов цифровых компаний путем внедрения инструментальных средств // Современная экономика: проблемы и решения. 2022. № 11 (155). С. 20 – 29.
9. Черняховская Л.Р., Никулина Н.О., Малахова А.И. и др. Проектирование системы управления бизнес-процессами на основе онтологического анализа и имитационного моделирования предметной области // Информационные и математические технологии в науке и управлении. 2019. № 3 (15). С. 18 – 30.
10. Сахабиев В.А. Анализ и совершенствование управления бизнес-процессами предприятия на основе применения математического моделирования и инструментальных средств // Управленческий учет. 2018. № 12. С. 53 – 59.
11. Ткаченко И.Н., Метелева М.А. Адаптация методологии управления бизнес-процессами организации к публичному управлению процессами на мезоуровне // Известия Дальневосточного федерального универси-тета. Экономика и управление. 2019. № 2 (90). С. 72 – 84.
12. Тумин В.М., Зенкина Е.В. Влияние цифровых технологий на процессы управления бизнесом компаний // Экономика и предпринимательство. 2022. № 10 (147). С. 750 – 754.