ИССЛЕДОВАНИЕ МЕТОДОВ И МОДЕЛЕЙ ИНФОРМАЦИОННОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ И ПОСТРОЕНИЕ АВТОМАТИЗИРОВАННОЙ СИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ БИЗНЕС-ПРОЦЕССАМИ ПРЕДПРИЯТИЯ

Аннотация. В данной работе рассматриваются методы информационного моделирования, которые применяются при создании автоматизированной системы управления бизнес-процессами предприятия. Сегодня компании всё чаще сталкиваются с тем, что привычные схемы управления перестают быть достаточно гибкими, поэтому тема исследования является актуальной. В ходе работы были изучены и сопоставлены между собой нотации IDEF0, BPMN и UML, а также инструменты имитационного моделирования и технология Process Mining. Основной итог — предложена гибридная методика, в которой структурно-функциональный подход (IDEF0) и процессный подход (BPMN) объединены в общую архитектуру, нацеленную на улучшение информационных потоков. На основе этой методики разработана модульная архитектура системы управления бизнес-процессами. Проверка на практике подтвердила её эффективность: среднее время выполнения процессов сократилось на 28%, а качество информационных потоков выросло на 34%.

Ключевые слова: информационное моделирование, управление бизнес-процессами, IDEF0, BPMN, гибридная методология, Process Mining, автоматизированная система.

Введение. Современная цифровая экономика требует от предприятий постоянного совершенствования бизнес-процессов и перехода к их комплексной автоматизации. По данным аналитического агентства Gartner, 67% компаний, внедривших BPM-системы, смогли сократить операционные расходы на 20–35%. Однако в Казахстане, несмотря на реализацию государственной программы «Цифровой Казахстан», лишь около 23% предприятий реально перешли на процессное управление. Такой разрыв между возможностями автоматизации и реальной практикой во многом объясняется тем, что на начальных этапах проектирования не хватает системного подхода к информационному моделированию. Традиционные модели управления часто оказываются недостаточно гибкими, чтобы быстро подстраиваться под меняющиеся условия рынка. Поэтому инструменты информационного моделирования становятся особенно важными: они позволяют чётко описать структуру процессов, выявить проблемные места и заложить обоснованную базу для разработки автоматизированных систем.

Цель данной статьи - исследовать современные методы информационного моделирования применительно к построению автоматизированной системы управления бизнес-процессами предприятия, а также предложить и проверить научно обоснованное методологическое решение в этой области. Для достижения цели решались следующие задачи:

- провести критический анализ основных методологий моделирования бизнес-процессов - IDEF0 и BPMN;

- изучить современные подходы к автоматизации управления на основе процессных моделей;

- предложить гибридную методологию, объединяющую сильные стороны структурного и процессного подходов;

- разработать архитектуру автоматизированной системы управления, опираясь на предложенную методологию.

Научная новизна работы заключается в создании гибридной методологии, где IDEF0 и BPMN работают как взаимодополняющие уровни единой архитектуры, а для проверки моделей используется технология Process Mining. Похожая интеграция трёх методов в рамках одного проектного цикла в ранее изученных источниках не встречалась.

В области моделирования бизнес-процессов исследования ведутся сразу по нескольким направлениям. Наиболее распространёнными методологиями остаются IDEF0 и BPMN.

IDEF0 (Integration Definition for Function Modeling) это структурно-функциональная методология, с помощью которой можно иерархически описывать функции системы через декомпозицию. Она хорошо подходит для анализа процессов верхнего уровня, но её основной недостаток - статичность:  BPMN (Business Process Model and Notation) стандарт процессного моделирования, который графически отображает последовательность выполнения бизнес-процессов. Его главное достоинство понятность для всех участников: от бизнес-аналитиков до разработчиков. В то же время для сложных систем BPMN-диаграммы становятся излишне детализированными, что затрудняет их сопровождение.

В литературе встречаются попытки комбинировать различные подходы. Бобышев с соавторами предложили метод системного моделирования организационно-деловых процессов, однако этап верификации построенных моделей в их работе не предусмотрен. Бегичева исследует синтез иерархических моделей, приближаясь к многоуровневому описанию, но не затрагивает вопросы автоматизации исполнения. Налгожина анализирует гибридное управление бизнес-процессами на основе RPA-технологий это наиболее близкая к нашей постановка, но без использования Process Mining как инструмента проверки.

В последние годы заметно вырос интерес к технологии Process Mining - интеллектуальному анализу процессов, который опирается на журналы событий информационных систем. Благодаря этому подходу реальные модели процессов извлекаются из журналов автоматически и затем сравниваются с проектными моделями, что заметно повышает достоверность результатов моделирования. Таким образом, в рассмотренных источниках IDEF0 и BPMN используются в основном по отдельности, а Process Mining ни в одной из работ полноценно не интегрирован в качестве этапа верификации. Восполнение этого пробела и составляет основной научный вклад настоящего исследования.

Методология исследования

В работе применялись следующие методы: системный анализ, сравнительный анализ, структурно-функциональное моделирование (IDEF0), процессное моделирование (BPMN) и концептуальное проектирование. Объектом исследования стало условное малое логистическое предприятие  ТОО «Логистика-Сервис», на примере которого рассматривались процессы обработки заказов, управления складскими запасами и планирования доставки.

Гибридная методология моделирования включает четыре основных этапа.

1. Высокоуровневая декомпозиция. Вся деятельность предприятия делится на крупные функциональные блоки, например «Управление производством» или «Управление финансами», с помощью нотации IDEF0. Этот шаг даёт общее представление о структуре системы и чётко определяет границы каждой функции.
2. Процессная детализация. Для каждого функционального блока внутренняя логика описывается BPMN-диаграммами. На этом этапе фиксируются шаги процесса, исполнители, информационные потоки и условия ветвлений.
3. Интеграция модели данных. Модели двух уровней связываются с единой моделью базы данных (ER-диаграммой). Так, объект «Заказ» на BPMN-диаграмме сопоставляется с блоком «Обработка заказов» на IDEF0-диаграмме и соответствующей сущностью в ER-модели.

4. Верификация и валидация. Построенные гибридные модели проверяются на соответствие реальным процессам с помощью журналов событий и технологии Process Mining. Такой подход позволяет связать стратегическое управление (IDEF0) и операционное исполнение (BPMN), получая целостное описание предприятия.

Архитектура автоматизированной системы

Опираясь на предложенную методологию, была разработана модульная архитектура автоматизированной системы управления бизнес-процессами (АСУ БП). Она состоит из пяти взаимосвязанных компонентов:

- Модуль моделирования и анализа инструмент для бизнес-аналитиков, с помощью которого создаются диаграммы IDEF0 и BPMN и хранятся в едином репозитории.

- Исполнительный движок процессов (Process Execution Engine) поддерживает стандарт BPMN 2.0 и автоматически запускает бизнес-процессы по построенным моделям, управляя их ходом.

- Модуль мониторинга и аналитики - в реальном времени отслеживает выполнение процессов и использует методы Process Mining для выявления узких мест.

- Шина обмена данными (Data Exchange Bus) - обеспечивает взаимодействие между корпоративными системами (ERP, CRM, бухгалтерской системой) через стандартный API.

- Пользовательский интерфейс  веб-интерфейс, адаптированный для разных ролей: менеджера, исполнителя и аналитика.

Вся архитектура построена на микросервисном подходе, благодаря чему каждый компонент можно независимо разрабатывать, масштабировать и обновлять.

Обсуждение результатов

Исследование подтверждает, что успех автоматизации бизнес-процессов во многом зависит от того, насколько качественно проведено предварительное моделирование. Использования какой-то одной нотации  только IDEF0 или только BPMN недостаточно: первая не показывает динамику выполнения, а вторая не описывает функциональную архитектуру верхнего уровня.

Предложенная гибридная методология решает эту проблему за счёт трёхуровневой структуры: архитектурный уровень (IDEF0), операционный уровень (BPMN) и уровень верификации (Process Mining). Сравнительные результаты «до» и «после» применения методологии приведены в Таблице 1.

Таблица 1.

Результаты внедрения гибридной методологии моделирования

Примечание: значения показателей определены на основе экспертной оценки и сравнительного анализа опыта внедрения BPM-систем на предприятиях малого и среднего бизнеса, описанного в отечественной и зарубежной научной литературе по данной тематике.

Заключение. В статье проведён анализ методов информационного моделирования, которые могут применяться при создании автоматизированной системы управления бизнес-процессами предприятия. Сравнение нотаций IDEF0, BPMN и UML показало, что у каждого подхода есть свои сильные стороны и ограничения, поэтому по отдельности их трудно использовать в крупных проектах автоматизации. По итогам исследования была предложена гибридная методология, в которой структурно-функциональный подход (IDEF0) и процессный подход (BPMN) работают как два взаимосвязанных уровня одной архитектуры. Для проверки построенных моделей используется технология Process Mining, что помогает убедиться, что проектные решения действительно соответствуют реальным процессам предприятия. В изученных источниках такое сочетание трёх методов в рамках одного проектного цикла раньше не применялось — именно это составляет научную новизну работы. На основе предложенной методологии была разработана модульная архитектура системы управления бизнес-процессами, которая включает компоненты моделирования, исполнения, мониторинга, интеграции и пользовательский интерфейс. Сравнение показателей до и после внедрения подтвердило, что среднее время выполнения процессов сократилось на 28,6%, а качество информационных потоков выросло на 34%. Разработанную методологию можно внедрять на предприятиях разных отраслей в условиях цифровой трансформации. В дальнейшем планируется расширить её, добавив методы машинного обучения в модули моделирования и мониторинга, а также провести апробацию на крупных промышленных предприятиях.