Информационная система малого предприятия «Инком»

– абонентский учет;

– регистрация и контроль платежей;

– ведение нормативно–справочной  информации по услугам и пр.

– тарификация и расчет платежей по предоставленным услугам  связи;

– информационно–справочное обслуживание абонентов;

– формирование документов статистической отчетности и информационно–аналитических  документов по оказанным услугам;

– администрирование системы;

2. Математическое  моделирование работы с клиентами  отдела маркетинга

С точки зрения теории массового обслуживания отдел  продаж можно рассматривать как  систему массового обслуживания, согласующую такие процессы как  спрос и предложение на товар(услугу). При этом от клиентов поступает простейший поток требований. Интенсивностью системы  является интенсивность поступления  требований от клиентов. Моделирование  отдела продаж позволяет оценить  спрос на товар(услугу), предложения товара(услуги), а также согласование спроса и предложения на рынке сбыта. На основании полученных в процессе моделирования данных можно прогнозировать продажи.

Основной  задачей моделирования является изучение режима функционирования обслуживающей системы и исследование явлений, возникающих в процессе обслуживания. Любое описание системы в математических терминах неизбежно упрощает практическую ситуацию вследствие того, что используются идеализированные понятия. При этом возникают задачи оптимизации: каким образом достичь определенного уровня обслуживания (максимального сокращения очереди или потерь требований) при минимальных затратах, связанных с простоем обслуживающих устройств.

Оптимизацию работы отдела продаж можно  проводить с двух точек зрения: с точки зрения продавца или с точки зрения клиентов. Построение математических моделей отдела продаж позволит решить оптимизационную задачу выбора рациональной структуры системы массового обслуживания с учетом всех обстоятельств и особенностей условий функционирования.

Отдел продаж можно интерпретировать как некоторую  систему массового обслуживания (СМО) с ожиданием (очередью): отдел  продаж - канал СМО, поток требований от клиентов - поток требований в  СМО, очередь - очередь требований в СМО и т.д.

Поток требований в такой СМО обладает свойствами стационарности, ординарности, без последействия интенсивности  а следовательно, является простейшим. Время обслуживания одного требования Тоб — показательное, с параметром =const определяемым для рассматриваемой системы выражением (2.1), где - величина, обратная среднему времени обслуживания одного требования:

            (2.1)

Требование  от клиента становится в очередь  и ожидает обслуживания. Время ожидания ограничено некоторым сроком Т_ож; если до истечения этого срока требование не будет принято к обслуживанию, то оно покидает очередь. Срок ожидания Т_ожбудем считать случайным и распределенным так же по показательному закону, с параметром v = const, определяемым для рассматриваемой системы выражением, где параметр v— величина, обратная среднему времени ожидания в очереди:

(2.2)

Так как количество клиентов, стоящих  в очереди за покупкой, значительно, то в первом приближении будем считать его бесконечно большим.

При показательном  законе распределения срока ожидания пропускная способность отдела продаж не зависит от того, в каком порядке  обслуживаются требования.

Найдем вероятностные характеристики функционального состояния отдела продаж:

1) Pk - вероятность нахождения отдела продаж в момент времени tв состоянии х_К(занято ровно к отделов, очереди нет):

для любого        (2.3)

2) р_п - вероятность нахождения отдела продаж в момент времени tв состоянии х„ (занято ровно nотделов, очереди нет):

для любого       (2.4)

3) Pn+s - вероятность нахождения отдела продаж в момент времени tв состоянии x_n+s(заняты все n отделов, sтребований стоят в очереди):

для при  любом

     (2.5)

Математическое ожидание числа  требований, находящихся в очереди, m_s, определяется из соотношения:

 

  (2.6)

Вероятность того, что требование покинет отдел  необслуженным, Р_н, определяется из соотношения:

     (2.7)

Относительная пропускная способность отдела, q, определяется из соотношения:

q = 1 - Рн-                                                     (2.8)

В случае неустойчивого  состояния рынка сбыта отдел  продаж можно интерпретировать как чистую систему с ожиданием , так как увеличение количества требований от клиентов повлечет за собой увеличение времени ожидания. Вероятность того, что требование покинет СМО необслуженным Р_н = 0, т. е. клиент обязательно дождется обслуживания.

Моделирование деятельности отдела продаж имеет практическое применение. К примеру, актуальный для  отдела продаж запрос – сколько  продавцов-консультантов, обслуживающих  посетителей, необходимо, чтобы все  обратившиеся были обслужены. Или другими  словами, необходимо определить необходимое  количество каналов обслуживания для отдела продаж,   обладающих пропускной способностью, при которой вероятность получения посетителем отказа в обслуживании не превосходило бы 0.01. Поток требований от клиентов характеризуется плотностью требований в час, а средняя продолжительность обслуживания - 0.25 часа.

1. Исходные данные: 1 = 0.5; ; Р_откдолжно быть не более 0.01.
2. Аналитические выражения, используемые для расчета (см.формулу 2.7)
3. Определяется вероятность отказа для количества линий k = 1, 2, 3, .., пока Р_откне станет меньшей или равной 0.01.

Таблица 2.1– Результаты экспериментов

Число каналов обслуживания	1	2	3	4
Вероятность отказа	0.37727	0.051095	0.01028	0.00273

Анализ таблицы  2.1 показывает, что для удовлетворения предъявляемым требованиям отдел должен иметь 4 канала обслуживания, тогда

Р_0бслуж = 1 -Р_0тказа= 0.99727, т.е. 99% требований будет обслужено.

Целью имитационного  моделирования отдела продаж является сбор и анализ основных характеристик процессов, протекающих в ней, а именно:

• времени обслуживания одного требования от клиентов;
• времени ожидания обслуживания;
• пропускной способности отдела;
• эффективности функционирования отдела.

В соответствии с целью имитационного моделирования  рассмотрим следующие варианты:

• расширение или сокращение ресурсов отдела продаж;
• создание новых отделов продаж;
• распределение функций между отделами;
• использование в процессе работы отделов телекоммуникационных сетей.

На основе анализа для оптимизации  моделируемых решений рассмотрим параметры:

• интенсивности обращения клиентов в отдел продаж;
• количества и типов отделов продаж.

Построенная имитационная модель отдела продаж способствует получению и анализу статистики использования ресурсов, на которые существенное влияние оказывают характеристики потоков поступления требований от посетителей.

В исследуемой имитационной модели работы отдела продаж введем следующие  характеристики:

• интенсивность поступления требований клиентов;
• время ожидания обслуживания; 
• время обслуживания требования от клиента;
• распределение ресурсов между отделами продаж для выполнения соответствующих функций;

В отдел продаж с несколькими каналами обслуживания поступают требования от клиентов. Поступающие требования от посетителей  образуют простейший поток. Интервалы  времени поступлениятребований распределены по экспоненциальному закону. Время обслуживания требования продавцом-консультантом отдела также распределено по экспоненциальному закону. Обслуживание требований от посетителей производится по мере поступления: первым пришел - первым обслужился. Под обслуживанием требования от клиента понимается обслуживание его продавцом или менеджером зала, в зависимости от ситуации.

Отдел продаж представляет собой многоканальное устройство. Схема отдела продаж(см. рис. 2.2) состоит из источника И1, канала С1 и накопителя для хранения требований первой фазы HI, источника И2, канала С2 и накопителя для хранения требований второй фазы Н2. Источник И1 имитирует первичное поступление требований от клиентов, а источник И2 - повторное поступление требований от клиентов. Также имеются накопители для хранения требований НЗ, Н4, Н5, которые стоят в местах возникновения очереди. Канал С1 служит для предварительной обработки требований, поступающих от посетителей, каналы С2, Р, К, Об, обслуживают требования от клиентов в модели. Каналы Р, К, Об представляют собой параллельно работающие одноканальные устройства. Интенсивность входного потока требований от посетителей равна повторного потока требований от клиентов равна , интенсивность обслуживания в каждом из отделов С1, С2, Р, К, Об соответственно равна

Для того чтобы модель была стационарна, каждая система модели должна быть стационарна, т.е. должно выполняться следующее  условие:

где N- количество систем,

• - интенсивность входного потока требований в i-ю систему;
• - число каналов обслуживания в i-й системе;
• - интенсивность обслуживания одного канала в i-й системе.

Если хотя бы для одной системы условие  не выполняется, то модель не справится с потоком требований. В этом случае необходимо увеличивать число каналов обслуживания для соответствующей системы, либо перераспределить поток требований от клиентов. Например, если создается очередь в тот или иной отдел, то в целях разгрузки потока требований можно подключить к работе другой отдел. 

Рисунок 2.2 – Представление отдела продаж как системы массового обслуживания

3. Функциональная  модель

1. Анализ  и выбор CASE-средства моделирования ис

После краткого обзора управленческих задач организационного менеджмента, содержащего также наиболее важные требования к применяемым инструментам его информационной поддержки, раскроем более подробно параметры сравнения  различных систем и факторы, влияющие на их выбор, которые можно разбить  на две группы:

1. Номенклатура решаемых задач бизнес-моделирования, функциональность и реализуемые методологии;
2. Основные пользовательские характеристики (интерфейс моделирования, средства визуализации, средства организации работы, интеграция с другими продуктами и т.п.), а также прочие факторы, влияющие на выбор (цена, качество сопровождения и т.п.)

Существует более 20 технологий проектирования организационно-технических  систем и несколько сотен специальных  инструментов, предназначенных для  автоматизации этого процесса. Существуют также средства моделирования, входящие в состав комплексных систем управления предприятиями (SAP/R3, BAAN, Oracle Application и  др.). Тем не менее, сравнительный  анализ был ограничен тремя наиболее популярными на российском рынке  специализированными программными продуктами: прежде всего ARIS (Scheer AG), затем  – BP-Win/Erwin (Platinum Technology) и, частично, Rational Rose (Rational Software Corporation).

С моей точки зрения, первый из приведенных выше факторов (задачи организационного моделирования на которые ориентирован продукт), практически  определяет все остальные – т.к. он формирует набор свойств и  требований к продукту, направленных на решение тех целей и задач  для решения которых он и был  создан.

Какие задачи являются для  системы приоритетными можно  в общих чертах понять из нижеследующих самоопределений продуктов данных их авторами:

• Пакет ARIS ToolSet - многопользовательская среда описания и анализа рабочих процессов предприятий, поддерживающая разработку сложных гетерогенных информационных систем (ARIS, АРИС – Архитектура Интегрированных Информационных Систем) и сопровождающая весь цикл разработки(анализ - проектирование – реализация). Система предназначена для поддержки работы специалистов, анализирующих и выстраивающих (оптимизирующих) рабочие процессы на предприятиях, внедряющих системы управления предприятиями, и сопровождающих эти системы.
• BP-Win - средство функционального моделирования, реализующее методологию IDEF0-IDEF3 и ERwin - средство концептуального моделирования Баз Данных, использующее стандарт IDEF1X.
• Rational Rose 98 - предназначено для автоматизации этапов анализа и проектирования ПО, а также для генерации кодов на различных языках и выпуска проектной документации.

При дальнейшем анализе будут  рассматриваться только характеристики программ ARIS ToolSet (далее, ARIS), BP-Win – Erwin (далее, BP-Win). Программу Rational Rose - как в наибольшей степени ориентированную на построение чисто программных, а не организационных  систем, чтобы упростить изложение  мы исключим из рассмотрения, тем более  что лежащая в ее основе методология UML реализована сейчас в АРИС.

При сравнении различных  средств моделирования бизнес-систем целесообразно рассматривать их особенности по следующим группам  функциональных возможностей:

• средства построения моделей бизнес-систем;
• средства анализа моделей;
• средства оптимизации моделируемых систем по их моделям;
• поддержка библиотек типовых моделей;
• оформление регламентов и документации;
• поддержка разработки моделей баз данных и программных средств;
• интеграция с другими программными продуктами (CASE-средствами, ERP-системами, прикладными программами).

С точки зрения возможностей построения моделей бизнес-систем,обычно учитываются такие свойства средств и методологий моделирования как:

• универсальность(возможность и способы представления различных аспектов моделируемой системы для разных классов систем);
• открытость (возможность моделирования новых, первоначально не рассматривавшихся сторон бизнес-системы, учета развития моделируемой системы и т.п.).

Все сравниваемые методологии (ARIS и BP-Win) позволяют строить модели бизнес-систем, отображающие различные  стороны систем. В этих моделях  представляются реализуемые в бизнес-системах функции, их структура, протекающие  в них процессы, а также циркулирующие  в них данные (в том числе  планы, проекты, регламенты, первичные  документы и отчеты).