Задача
Создать имитационную модель бывает довольно сложно, часто этому нужно долго обучаться. Поэтому компания AIG искала способы, как упростить этот процесс. Инженеры AIG хотели, чтобы пользователь, не обладая специальными знаниями, мог моделировать дискретные события и строить качественные модели.
Решение
Компания AIG разработала методологию воронки Process Wind Tunnel (PWT), системы, в которой для улучшения бизнес-процессов используется подход на основе данных. Ее важнейший компонент — дискретно-событийное имитационное моделирование.
PWT анализирует текущее состояние, создает проект будущего состояния и непрерывно улучшает автоматизацию процесса.
Анализ текущего состояния включает важный элемент — извлечение данных из процесса, с помощью журналов событий, создаваемых бизнес-процессом. Извлеченные данные можно статистически анализировать, чтобы получить дополнительную информацию о бизнес-процессе.
Поскольку это базовые параметры процесса, их нужно улучшить в проекте будущего состояния. Для этого используется функционал AnyLogic, включая возможность интеграции с другими инструментами через программный код Java. Компания AIG использует AnyLogic для создания моделей дискретных событий на основе данных. AIG создает модель, анализирует сценарий, рассматривает варианты нового проекта и затем реализует оптимизированный проект.
При этом проводится комплексный анализ системы, который помогает определить зоны для частичной или даже полной автоматизации. Кроме того, компания задумалась об использовании цифрового двойника, для сбора данных из разных систем.
Создание дискретно-событийной модели в этой области требует совместной работы специалиста в сфере бизнес-процессов и эксперта по моделированию и аналитике. Первый будет собирать исторические данные, а второй создавать на их основе модель в AnyLogic. Построив модель, оба специалиста, или один из них, смогут с ее помощью анализировать и оптимизировать сценарии.
Чтобы построить модель, нужно собрать много информации. Инженеры хотели упростить процесс сбора, занимающий много времени. Для этого они решили использовать шаблон входных данных, зависящий от конкретного бизнес-процесса. В таком шаблоне должна была содержаться информация, которая будет понятна коммерческому специалисту.
Пример такого шаблона в виде электронной таблицы Excel приведен ниже. Шаблон создается и настраивается в зависимости от конкретной сферы применения. Коммерческий специалист, у которого мало или совсем нет опыта в построении дискретно-событийных моделей или вообще в моделировании, может вводить в шаблон информацию. На ее основе дискретно-событийная модель будет формироваться автоматически. Шаблон модели для разных бизнес-процессов может отличаться.
Создав шаблон, специалист по работе с моделью может выбирать разные варианты ее построения. Первый способ — использовать встроенные в AnyLogic Java-функции для разработки программной части модели. Второй способ (который выбрала компания AIG) — взять сторонние библиотеки, написанные на Java, импортировать их в AnyLogic и использовать для вычислений.
Таким образом, коммерческий специалист использует только электронные таблицы Excel с понятной ему информацией по моделированию, а преобразование этих данных в имитационную модель выполняется автоматически.
Результаты
Благодаря описанным способам вам не нужно каждый раз заново строить модель, когда есть несколько экземпляров определенного процесса. Можно масштабировать модель на всех этапах: от сбора бизнес-информации до моделирования. Анализировать результаты могут не только эксперты по AnyLogic, но и коммерческие специалисты.
Этот проект был представлен на конференции AnyLogic 2021 Conference Судхенду Раем (Sudhendu Rai) из компании AIG Investments.
Вы также можете посмотреть презентацию в формате PDF.
