Имитационное моделирование бизнес-процессов

Государственное образовательное  учреждение

высшего профессионального  образования

 

Поволжский Государственный Университет Телекоммуникаций и Информатики

 

 

 

Кафедра «ЭИС»

 

 

          

 

               

 

Курсовая  работа

по дисциплине

«Перспективные информационные системы в экономике »

 

 

на тему:

«Имитационное моделирование бизнес-процессов»

 

 

 

                                                 На     30          листах


 

 

Преподаватель

Ольховая О.Н.

 

Студент

Репин О.Н.

Гр. 05Э

 

 

 

 

 

 

Самара

2013г

 

Рецензия

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Содержание

 

Раздел 1. Цели и задачи имитационного моделирования. Постановка задачи ИМ.

Раздел 2. Схема основных бизнес-процессов компании. Описание основных бизнес- 

                процессов компании.

Раздел 3. Выбор, обоснование, схема и описание бизнес-процесса компании.

Раздел 4. Определение состава исходных данных для моделирования.

Раздел 5. Статистическое исследование бизнес-процесса, подлежащего моделированию.

                 Сбор и обработка статистической информации о процессе.

Раздел 6.  Идентификация законов распределения случайных величин, наиболее важных       

                 для данного процесса. Расчет необходимых статистических оценок.

Раздел 7. Разработка и описание моделирующих алгоритмов для реализации программ              

                имитационной модели.

Раздел 8. Разработка компьютерных программ моделирования бизнес-процесса.

Раздел 9. Постановка и разработка  оптимизационных задач функционирования  

                моделируемого процесса.

Раздел 10.Получение экономических результатов имитационного моделирования.

Заключение.

Список литературы.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

1. Цели и задачи имитационного моделирования. Постановка задачи ИМ.

Имитационное моделирование основано на прямом описании моделируемого объекта. Существенной характеристикой таких моделей является структурное подобие объекта и модели. Это значит, каждому существенному с точки зрения решаемой задачи элементу объекта ставится в соответствие элемент модели. При построении имитационной модели описываются законы функционирования каждого элемента объекта и связи между ними. Работа с имитационной моделью заключается в проведении имитационного эксперимента. Процесс, протекающий в модели в ходе эксперимента, подобен процессу в реальном объекте. Поэтому исследование объекта на его имитационной модели сводится к изучению характеристик процесса, протекающего в ходе эксперимента. В настоящее время остро стоит вопрос об улучшении качества обслуживания населения. Это напрямую связано с экономической целесообразностью работы организаций, предоставляющих услуги.

    Имитационное моделирование является единственным методом, который обеспечивает как точный анализ, так и визуальное представление альтернативных вариантов.

    Проведение  моделирования предполагает осуществление четырех основных этапов:

  • построение модели;
  • запуск модели;
  • анализ полученных показателей эффективности;
  • оценка альтернативных сценариев.

    В данной же работе рассмотрим имитационное моделирование решения оптимизационной задачи по нахождение оптимального количества операторов связи, работающих с абонентами по вопросам оплаты за телефонные услуги. Для разработки имитационной

модели была изучена работа персонала гостиницы ООО "Авиаотель".

        Цель: найти необходимое количество работников и номеров в разные месяцы года.

 Задача: провести динамику заселения на каждый месяц и год, найти оптимальное количество номеров нужно, чтобы все приезжие были обслужены.

 

 

 

2. Схема основных бизнес-процессов компании. Описание основных бизнес-процессов компании.

В качестве объекта  имитационного моделирования будем  рассматривать ООО "Авиаотель".

- предоставляет полный комплекс современных гостиничных услуг, включая услуги ресторана, такси, услуги доступа в Интернет, услуги интерактивного и цифрового ТВ и т.д.

Общие сведения о предприятии:

Гостиница на территории аэропорта

 

На территории Международного аэропорта “Курумоч”  работает современная комфортабельная  гостиница “Авиаотель”. После полной реконструкции, которая завершилась в июле 2008 года, “Авиаотель” официально подтвердил статус гостиницы категории “3 звезды”.

Исследование  потребителей, выявление основных мотивов  приобретения гостиничных услуг  и анализ потребительского поведения  вооружает руководителей и специалистов фирмы мощным арсеналом, без которого невозможна успешная деятельность на современном рынке, а именно – знанием своего клиента. «Знать своего клиента» – основной принцип маркетинга.

Правильное  понимание потребителей предоставляет  гостинице возможности:

  • прогнозировать их потребности;
  • выявлять услуги, пользующиеся наибольшим спросом;
  • улучшать взаимоотношения с потенциальными потребителями;
  • приобретать доверие потребителей за счет понимания их запросов;
  • понимать, чем руководствуется потребитель, принимая решение о выборе той или иной гостиницы;
  • выяснять источники информации, используемые при принятии решения о покупке;
  • устанавливать, кто и каким образом оказывает влияние на выработку и принятие решения о приобретении гостиничного продукта;
  • вырабатывать соответствующую стратегию маркетинга и конкретные элементы наиболее эффективного комплекса маркетинга;
  • создавать систему обратной связи с потребителями гостиничных услуг;
  • налаживать эффективную работу с клиентами.

 

3. Выбор, обоснование,  схема и описание бизнес-процесса  компании.

  В соответствии  со стратегической целью компании  в качестве основного бизнес-процесса выберем процесс обслуживания клиентов по вопросам оплаты за гостиничные услуги.

     В данной работе, как уже говорилось выше, рассмотрим работу отдела контроля персонала и обслуги ООО «Авиаотель». Рассмотреть все перечисленное в совокупности достаточно проблематично, поэтому рассмотрим процесс работы персонала с бронированием номеров.

В гостиничном хозяйстве  слово "сервис" означает систему  мер, обеспечивающих высокий уровень комфорта, удовлетворяющих самые разнообразные бытовые, хозяйственные и культурные запросы гостей. И с каждым годом эти запросы и требования к услугам повышаются. И чем выше культура и качество услуг обслуживания гостей, – тем выше имидж гостиницы, тем привлекательнее она для клиентов и, что не менее важно сегодня, - тем успешнее материальное процветание гостиницы.

Важной ответственной  задачей для гостиниц является создание репутации предприятия высокого качества обслуживания. Высокое качество обслуживания гостей обеспечивается коллективными усилиями работников всех служб гостиницы, постоянным и эффективным контролем со стороны администрации, проведением работы по совершенствованию форм и методов обслуживания, изучению и внедрению передового опыта, новой техники и технологии, расширению ассортимента и совершенствованию качества предоставляемых услуг.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

                                                 Поступлениппп


 


                Данные о заказчике                               Обработка сообщения


 


 


                   Данные о статусе                                   Отчёт о статусе




 


                                                                                                       



Данные                                                     Счёт                                                    Данные                                                             Счёт





 Счёт                               чек                                        Данные                            Счёт





                                                                                                        


   Счет                               Отчет об оплате





                                 

                               



 

                                                          


Отчёт об оплате                                Свободное забронирование


                                                                                                    Рис. 1 Процесс обслуживания


                                                                                                                         клиентов по вопросам оплаты за                                                   


                                                                                                гостиничные услуги.

Основная работа отдела персонала и обслуги состоит в следующем: бронирование номеров и обслуживание приезжих не забронировавших номера, также все виды гостиничных работ.  Рассмотрим систему работы персонала:

  1. в случае недостаточного количества номеров;
  2. при переселении гостей из номера в номер;
  3. в случае бронировании постоянных клиентов (скидки и улучшенное сервисное обслуживание);

     После описания исследуемого бизнес-процесс необходимо определить случайные факторы, влияющие на бизнес-процесс:

- Случайное  количество обращение (закон распределения  случайного числа обращений);

- Случайное  время поступление обращений  (закон распределения времени обращения);

- Случайное число обслуженных обращений (закон распределения числа обслуженных

   обращений);

- Случайное  число количества забронированных номеров (закон распределения числа заблокированных абонентов);

- Случайное  время выставления счета (закон распределения случайного времени выставления счета) ;

- Случайное  время проверки оплаты (закон  распределения случайного времени  проверки оплаты).

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

  1. Определение состава исходных данных для моделирования.

Для проектирование иммитационной модели используются данные о деятельности персонала , а также информация об изменении данных.

Как уже отмечалось выше данная иммитационная модель строется для нахождения оптимального количества номеров и работников, необходимых для работы, с целью обслуживания как можно большого количества приезжих и получения максимально возможный прибыли.

Предлагается  два возможных варианта улудшения  деятельности.

Первый: когда рассматривается возможность  дополнительно нанять от 1-3 работниуов, за счет уменьшения не обслуженных заказчиков.

Второй: когда  можно нанять меньшое количество работников, но перераспределить их в  зависимости от неделей месяца для  более полного удовлетворения поступающих  заявок, так как было выявлено, что  большее количество обратившихся горстей приходится на третью неделю во время автообзвона 40%, на четвертую неделю во время отключения 35%, меньшее количество гостей приходится на первую неделю 15% и еще меньше во вторую 10%.

Следовательно для построения данной модели нужно  выявить законы распределения таких переменных, как количество обратившихся абонентов и количество обслуженных из них, которые зависят как от постоянного параметра (числа работающего персонала).

Еслизаказчикт не был обслужен  в течение часа, то он может уйти, так как ему надоест ждать. Такие отказы могут рассматриваться как недополученная прибыль гостиницы, поэтому нахождение оптимального количества номеров является актуальным.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

  1. Статистическое исследование бизнес-процесса, подлежащего моделированию. Сбор и обработка статистической информации о процессе.

Для проведения статистического исследования использовались первичные данные, полученные в расчетном  отделе, сведем их в таблицу 1.

Таблица 1 – Распределение общего количества обратившихся заказчиков в день

сентябрь8

октябрь

8

13

20

98

62

54

68

91

94

50

52

12

10

20

34

51

71

19

22

21

11

89

59

60

75

101

110

124

156

148

186

143

196

205

230

209

238

243

247

250

247


 

Также будут  использоваться входные данные по тарифам.

Таблица 2 – Данные по тарифам

 

Ср. тариф,  руб.

Плата

500


 

  1. Идентификация законов распределения случайных величин, наиболее важных для данного процесса. Расчет необходимых статистических оценок.

Для идентификации  закона распределения общего числа  поступающих заявок было проведено статистическое исследование – ежедневного на протяжении двух месяцев.

Во многих практических задачах закон распределения  исследуемой величины не известен. Можно сделать предположение  о законе распределения, рассчитать его основные параметры и осуществить проверку статистической гипотезы о виде закона распределения с помощью критерия согласия. Одним из наиболее часто употребляемых критериев согласия является критерий «хи-квадрат», предложенный К. Пирсоном:

где и - соответственно частоты эмпирического и теоретического  распределений в i-том интервале. Чем больше разность между наблюдаемыми и теоретическими частотами, тем больше величина критерия Пирсона. Так как - случайная величина, то и так же является случайной величиной.

Чтобы отличить существенные значения  от значений, которые могут возникнуть в результате случайностей выборки, рассчитанное значение критерия сравнивается с критическим значением при соответствующем уровне значимости. Уровень значимости выбирается таким образом, что P( расч > крит)= a (величина a принимается равной 0,05 или 0,01).

Рассчитанное по эмпирическим данным значение критерия  может быть больше, меньше или равно табличному (критическому) значению при соответствующем числе степеней свободы и выбранном уровне значимости.

В первом случае ( расч > крит) расчетное значение попадает в критическую область, т.е. расхождения между эмпирическими и теоретическими частотами существенно и его нельзя объяснить случайными колебаниями выборочных данных. Поэтому нулевая гипотеза о виде распределения случайной величины отвергается. При наличии альтернативной гипотезы сразу принимать ее не следует, предварительно ее необходимо проверить.

Во втором и  третьем случае рассчитанный критерий не превышает максимально возможную  величину расхождения эмпирических   и теоретических частот, которая может возникнуть из-за случайных факторов. Следовательно, у исследователя нет оснований, чтобы отвергнуть гипотезу о виде закона распределения случайной величины.

Проведем статистическую обработку первичной информации (Таблица 1). В настоящее время имеется большое число прикладных программ, предназначенных для статистической обработки данных, одной из этих программ является Excel, которая и будет применена.

Первичные данные подвергнем обработке  методами математической статистики, в результате чего построим интервальный ряд, с числом интервалов N=10 и произведем подсчет попадания значений в заданные интервалы (таблица 3).

Таблица 3.

Номер интервала №

Нижняя  границаXi

Верхняя границаXi+1

ЧастотаMi

1

32

59

3

2

59

85

3

3

85

112

4

4

112

138

4

5

138

165

5

6

165

192

7

7

192

218

5

8

218

245

3

9

245

271

3

10

271.4

299

3


Произведем  оценку числовых характеристик найденного распределения (таблица 4).

 

 

 

 

Таблица 4 – Эмпирическое распределение количества обратившихся абонентов и его                  числовые характеристика

№

Xi

Xi+1

Mi

Частость Wi

Центр интервала (Xср)

Ср. выборочное Mi*Xср

Отклонение  от среднегоXср-Xв

Квадрат отклонения (Xср-Xв)^2

Дисперсия M*(Xср-Xв)^2

1

32

59

3

0.03

45

136

-119.74

14337.07

43011.2

2

59

85

3

0.03

72

216

-93.14

8674.59

26023.8

3

85

112

4

0.04

99

394

-66.54

4427.24

17709.0

4

112

138

4

0.04

125

500

-39.94

1595.00

6380.0

5

138

165

5

0.05

152

759

-13.34

177.89

889.4

6

165

192

7

0.07

178

1248

13.26

175.89

1231.3

7

192

218

5

0.05

205

1025

39.86

1589.02

7945.1

8

218

245

3

0.03

232

695

66.46

4417.26

13251.8

9

245

271

3

0.03

258

774

93.06

8660.63

25981.9

10

271.4

299

3

0.03

285

856

120.16

14439.03

43317.1

     

40

    

165.04

    

185740.51


 

Выб. средняя (Xв)

165.04

Дисперсия

4643.51

Ср.кв.отклонение

68.14


Для наглядного представления  о форме распределения построим гистограмму плотности распределения  вероятности  (рисунок 2).

Рисунок 2 – Гистограмма плотности распределения вероятности Wi.

Вид полученной гистограммы, а также характер исследуемого потока (события формируются под  действием большого числа независимых  факторов) позволяют принять к  рассмотрению гипотезу о том, что  исследуемая величина подчиняется  нормальному закону.

Проверим это  предположение по критерию (таблица 5).

Таблица 5 – вычисление теоретических вероятностей попадания в заданный интервал нормально распределенной случайной величины

№

Xi

Xi+1

Ф((Xi+1-Xв)/СКО)

Ф((Xi-Xв)/СКО)

Pi

1

32

59

0.059

0.0255

0.033698

2

59

85

0.121

0.0591

0.061528

3

85

112

0.217

0.1207

0.096649

4

112

138

0.348

0.2173

0.130609

5

138

165

0.992

0.3479

0.644346

6

165

192

0.652

0.4998

0.151879

7

192

218

0.782

0.6517

0.130692

8

218

245

0.879

0.7824

0.096751

9

245

271

0.941

0.8791

0.061620

10

271.4

299

0.975

0.9407

0.034622

         

1.4423946


 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Таблица 6 – вычисление наблюдаемого значения критерия .

№

Mi

Pi

N*Pi

Mi-NPi

(Mi-Npi)^2

((Mi-Npi)^2)/Npi

1

3

0.033698

1.348

1.6521

2.729368

2.0248743

2

3

0.061528

2.461

0.5389

0.290370

0.1179820

3

4

0.096649

3.866

0.134

0.017969

0.0046480

4

4

0.130609

5.224

-1.2243

1.499032

0.2869319

5

5

0.644346

9.237

-4.2366

17.948692

1.9432164

6

7

0.151879

6.075

0.9249

0.855364

0.1407974

7

5

0.130692

5.228

-0.2277

0.051836

0.0099157

8

3

0.096751

3.87

-0.8701

0.756994

0.1956029

9

3

0.061620

2.465

0.5352

0.286442

0.1162134

10

3

0.034622

1.385

1.6151

2.608553

0.2654783

 

40

1.442394

      

5.1056603


 

В процессе идентификации  закона распределения была выдвинута  гипотеза о нормальном распределении  случайной величины – грузооборота. Затем эта гипотеза была проверена  по критерию согласия Пирсона при  уровне значимости 0,05 и числе степеней свободы 40.

Поскольку в итоге оказалось, что набл < крит   (так как набл  = 5,105; крит = 14,07), был сделан вывод о том, что наблюдаемое значение попадает в область принятия рассмотренной статистической гипотезы, то есть полученные данные о законе распределения случайной величины обратившихся абонентов не противоречат предположению об их нормальном распределении.

Далее для идентификации  закона распределения числа обслуженных абонентов также было проведено статистическое исследование. Первичные материалы подверглись обработке методами статистики, в результате чего был построен интервальный статистический ряд с числом интервалов равным 10. В таблице 7 представлены оценки числовых характеристик найденного распределения.

 

 

 

 Таблица 7 – Эмпирическое распределение обслуженных абонентов и их числовые характеристики

№

Xi

Xi+1

Mi

Wi

Центр интервала (Xср)

Mi*Xср

Xср-Xв

(Xср-Xв)^2

M*(Xср-Xв)^2

1

25

50.5

2

0.02

12.5

25

-131.09

17183.93

34367.87

2

50.5

76

3

0.03

50.5

151.5

-93.09

8665.28

25995.85

3

76

101.5

4

0.04

76

304

-67.59

4568.07

18272.28

4

101.5

127

4

0.04

101.5

406

-42.09

1771.36

7085.43

5

127

152.5

5

0.05

127

635

-16.59

275.15

1375.73

6

152.5

178

7

0.07

152.5

1067.5

8.91

79.43

556.03

7

178

203.5

5

0.05

178

890

34.41

1184.22

5921.10

8

203.5

229

4

0.04

203.5

814

59.91

3589.51

14358.03

9

229

254.5

3

0.03

229

687

85.41

7295.30

21885.89

10

254.5

281

3

0.03

254.5

763.5

110.91

12301.58

36904.75

     

40

    

143.59

    

166722.94

Имитационное моделирование бизнес-процессов 📙 Курсовая → 🆔 86511

Имитационное моделирование бизнес-процессов 📙 Курсовая → 🆔 86511

Имитационное моделирование бизнес-процессов