автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.01, диссертация на тему:Интеллектуализация управления бизнес-процессами предприятия

На правах рукописи

ЖЕБРУН Николай Николаевич

ИНТЕЛЛЕКТУАЛИЗАЦИЯ УПРАВЛЕНИЯ БИЗНЕС-ПРОЦЕССАМИ ПРЕДПРИЯТИЯ

05 13 01 — Системный анализ, управление и обработка информации (промышленность)

АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

003 161051

Владимир 2007

003161051

Работа выполнена во Владимирском государственном университете

Научный руководитель кандидат технических наук, доцент

Александров Дмитрий Владимирович

Официальные оппоненты доктор технических наук, профессор

Садыков Султан Садыкович

доктор технических наук, доцент Давыдов Николай Николаевич

Ведущая организация Вологодский государственный технический

университет

Защита диссертации состоится "31" октября 2007 г в 14 часов на заседании диссертационного совета Д 212 025 01 при Владимирском государственном университете по адресу 600000, г Владимир, ул Горького, 87, ауд 211-1

С диссертацией можно ознакомиться в научной библиотеке Владимирского государственного университета

Автореферат разослан "28" сентября 2007 г

Ученый секретарь диссертационного совета />

доктор технических наук, профессор Р И Макаров

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

АКТУАЛЬНОСТЬ

Современной тенденцией развития бизнеса является внедрение ERP / MRP-систем и систем управления бизнес-процессами предприятия (BPMS-систем) Класс корпоративных информационных систем (КИС), ориентированных на управление бизнес-процессами (БП) относят к автоматизированным системам управления бизнес-процессами (СУБП) предприятия

Современные СУБП построены на объектно-ориентированных технологиях, зачастую имеют сервисно-ориентированную архитектуру (Service Oriented Architecture, SO А), а также обладают стандартными инструментами управления базами данных Однако, как показала практика, число неудачных внедрений таких систем достигает 30 % и более Основная причина этих неудач лежит в методологии построения СУБП В силу того, что современные системы управления являются объектно-ориентированными, в них слабо развита возможность адаптации к конкретным бизнес-процессам организации в условиях быстро меняющейся рыночной среды

Перспективной технологией для построения СУБП, позволяющей учесть динамику развития организации, а также опыт и знания управляющего персонала, является технология, основанная на бизнес-правилах Бизнес-правила - это утверждения и логические цепочки, которые описывают и ограничивают структуру предприятия, ее операции и стратегию Бизнес-правила — это знания, которыми обладает управляющий персонал организации, на основании этих знаний возможно адекватное управление бизнес-процессами Осуществляя идентификацию и формализацию бизнес-правил, можно добиться лучшей адаптации к рыночным и производственным изменениям, при этом обеспечивается большая коммуникабельность, взаимопонимание персонала и возможность внесения независимых от программного кода изменений

Системы, функционирующие на основе формализованных бизнес-правил, являются системами, основанными на знаниях или системами ситуационного управления Основной задачей при создании таких систем является построение формальных моделей предметных областей (ПО) или онтологии В рамках искусственного интеллекта термин «онтология» используется для описания объектов и явлений мира в формализованном виде, пригодном для компьютерной обработки

Приложение онтологий к бизнес-процессам позволит создать интеллектуальную систему управления бизнес-процессами, основанную на знаниях о предметной области, благодаря которой можно будет использовать весь формализованный опыт, накопленный при управлении

организацией Кроме того, такой подход за счет совместного использования знаний и за счет определенного контракта в виде формальных онтологий позволяет создать единое информационное поле не только для управления внутренними бизнес-процессами организации, но и для интеграции сотрудничающих предприятий на основе внешних процессов

Одним из перспективных направлений в моделировании подобных систем является мультиагентный подход, который позволяет в сочетании с методами искусственного интеллекта строить распределенные интеллектуальные управляющие системы Данный подход широко рассмотрен в теории распределенных интеллектуальных информационных систем (РИИС) А Н Швецова и С А Яковлева В качестве модели для структурирования знаний о ПО А Н Швецовым и С А Яковлевым используется фреймовая модель, которая позволяет лишь описать статический аспект предметной области, то есть выявить сущности ПО и отношения между ними Поведенческий аспект в этой модели не рассматривается, хотя его включение при описании предметной области позволит создать алгоритмы функционирования элементов системы

В данной диссертации автором предлагается дополнять знания о ПО информацией о поведении сущностей, что в сочетании с формальной логической моделью представления и обработки знаний позволит строить системы с возможностью логического вывода и адаптивными алгоритмами функционирования на основе имеющихся фактов

Повышение эффективности управления за счет автоматизации поддержки принятия решений, в том числе и на основе методов и средств искусственного интеллекта, рассмотрено в трудах В И Васильева, Т А Гавриловой, В А Геловани, А Н Швецова, С А Яковлева, Б Г Ильясова, Д А Поспелова, Ю Ф Тельнова, Э А Трахтенгерца, И Ю Юсупова, а также зарубежных ученых Н Гуарино, М Вулдриджа, Н Дженнингса, А Аамодта, Р Бергмана, М Рихтера и др Вопросы управления сложными объектами рассматривались в трудах отечественных ученых В М Глушкова, А Г Мамиконова, Б Я Советова, Г Г Куликова, О Б Низамутдинова, Ю А Кафтанюка, О В Логиновского, А В Кострова, В А Горбатова, С А Редкозубова и др ЦЕЛИ И ЗАДАЧИ ИССЛЕДОВАНИЯ

Целью диссертации является совершенствование систем управления бизнес-процессами за счет повышения гибкости и снижения затрат на их поддержку с помощью интеллектуализации на основе расширенных онтологий

Для достижения поставленной цели решаются следующие задачи

1 Разработка модели расширения онтологий для описания поведения сущностей предметной области,

2 Разработка архитектуры мультиагентной системы (MAC) управления бизнес-процессами предприятия,

3 Разработка алгоритмов трансляции i/ML-моделей предметных областей и формализованных бизнес-процессов в Пролог- и XPDL-код, соответственно, для функционирования агентов на основе онтологий,

4 Разработка методики реализации онтологий для системы управления бизнес-процессами на основе логического языка программирования для интеллектуализации управления бизнес-процессами предприятия,

5 Реализация инструментария для создания моделей онтологий и бизнес-процессов

МЕТОДЫ ИССЛЕДОВАНИЯ

Исследования, выполненные в работе, базируются на системном анализе, процессном подходе к управлению предприятием, объектно-ориентированном анализе и проектировании, онтологическом подходе к представлению знаний, формальных логических моделях представления и обработки знаний, мультиагентном подходе к созданию информационных систем (ИС), теории множеств

НА ЗАЩИТУ ВЫНОСЯТСЯ следующие основные положения

1 Формальная теоретико-множественная модель расширения онтологий для описания поведения сущностей предметной области

2 Методика реализации онтологий на основе формальной логической модели для управления бизнес-процессами предприятия

3 Совокупность алгоритмов трансляции и функционирования агентов на основе онтологий

4 Визуальное инструментальное средство для разработки онтологий MAC и моделей бизнес-процессов

НАУЧНАЯ НОВИЗНА

Научная новизна работы заключается в следующем

• предложена формальная теоретико-множественная модель расширения онтологий для описания поведения сущностей предметной области,

• разработана методика реализации онтологий на основе формальной логической модели для управления бизнес-процессами предприятия,

• разработана архитектура мультиагентной системы управления бизнес-процессами предприятия

ПРАКТИЧЕСКАЯ ЗНАЧИМОСТЬ

Практическая значимость работы заключается в следующем

1 Построены и реализованы алгоритмы трансляции и функционирования агентов на основе онтологий

2 Разработано визуальное инструментальное средство для разработки моделей бизнес-процессов

3 Разработано визуальное инструментальное средство для разработки онтологий MAC

4 С помощью разработанной методики реализована онтология и бизнес-процесс оценки цены книгопечатной продукции предприятия, а также произведена оценка внедрения мультиагентной системы управления бизнес-процессами предприятия, основанной на знаниях

Исследования, выполненные в диссертационной работе, были внедрены в ООО «Фирма Инреко ЛАН» (г Владимир) при создании системы бизнес-процессов американской корпорации «.BetterWorldBooks», что подтверждено соответствующим актом о внедрении Полезность результатов работы также отмечена промышленным предприятием ОАО «Завод Автоприбор» (г Владимир) Методика построения онтологий с использованием диаграмм UML используется в учебном процессе кафедры ИСИМ Владимирского государственного университета для проведения лабораторного практикума по дисциплинам «СЛЖ-технологии» и «Распределенные информационные системы» АПРОБАЦИЯ РАБОТЫ

Основные результаты работы докладывались и обсуждались на МНТК «Новые методологии проектирования изделий микроэлектроники» (Владимир, 2004), МНТК «Автоматизированная подготовка машиностроительного производства, технология и надежность машин, приборов и оборудования» (Вологда, 2005), 19-й МНТК «Математические методы в технике и технологиях» (Воронеж, 2006), 20-й МНТК «Математические методы в технике и технологиях» (Ярославль, 2007) Кроме того, на выставке «Электронная Губерния 2006» был представлен экспонат «Платформа для создания визуальных редакторов моделей» (Владимир, 2006)

Также результаты работы обсуждались в проведенных с участием автора работах во Владимирском государственном университете в рамках НИР № 3411/06 по заказу ФГУП «ФНПЦ НИИИС им Ю Е Седакова» ПУБЛИКАЦИИ

Основные результаты исследований по теме диссертации опубликованы в 8 работах, среди них имеется статья из перечня ВАК СТРУКТУРА И ОБЪЕМ РАБОТЫ

Диссертационная работа состоит из введения, четырех глав, заключения, изложенных на 112 страницах, включающих 39 рисунков, 5 таблиц, список использованных литературных источников, состоящий из 106 наименований, и 8 приложений

ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Глава 1 посвящена рассмотрению вопросов управления бизнес-процессами предприятия с помощью автоматизированных распределенных информационных систем

В этой главе автором в качестве обзора современных систем управления бизнес-процессами предприятия были рассмотрены тенденции развития систем управления бизнес-процессами предприятия ВРМ, основные элементы сервис-ориентированной архитектуры построения систем, определено соответствие стандартной архитектуры мультиагентных систем SO/4-системам и отмечены преимущества мультиагентных систем в качестве основы для построения ИС, основанных на знаниях

Автором было проведено исследование мультиагентных систем и подробно изучена стандартная технология построения мультиагентных систем FIPA Кроме того, изучен аспект использования знаний в MAC и проведены исследования в области инженерии онтологий Исследованы основные модели представления знаний и методологии описания онтологий для последующего достижения целей, поставленных в данной диссертации

Глава 2 посвящена разработке методики реализации онтологий для систем управления бизнес-процессами предприятия Для определения места онтологий в системе управления в главе приводится разработанная концептуальная модель МАСУБП, из которой хорошо просматривается центральная роль онтологий

Для построения мультиагентной системы управления бизнес-процессами предприятия необходимо разработать методику и правила построения онтологий, которые должны описывать предметную область выполнения процессов Онтологии, описывающие конкретную предметную область, необходимы агентам для «понимания» друг друга на пути достижения своих целей Задача состоит в том, чтобы агенты, взаимодействующие друг с другом, оперировали в «разговоре» одинаковыми понятиями и правилами для решения собственных задач Также данная методика должна затрагивать связь между описанием предметной области и формальным описанием бизнес-процессов Бизнес-процессы должны быть описаны таким образом, чтобы из их формального определения можно было создать прототип многоагентной системы, способной отладить их модели в конкретных условиях (промоделировать), а затем управлять их реализациями

Для понимания сущности разрабатываемой методики и системы предложена концептуальная модель СУБП, основанная на знаниях (рис 1)

КИРСУБП

Уровень интеграции предприятий

Бизмес-

I процессы i

Уровень бизнес-процессов j

. "I x."Z~_

i Онтологии ¡

Уровень универсального описания ПО

МАСУБП

Уровень управления предприятием

Агентная , 1 платформа

Уровень инфраструктуры

Prolog программы

KIF

Уровень формальных языков описания ПО

OWL

JL

' Диаграммы UML. |

Диаграммы IDEF1X

| Графовые модели j

Уровень графического представления предметной области

Рис 1 Концептуальная модель СУБП, основанная на знаниях

Два нижних уровня представляют собой уровни описания предметных областей и инструменты работы с ними Предметные области могут быть описаны в любой удобной графической нотации, которой владеют архитекторы онтологии Это могут быть языки UML, ДШчдиаграммы, графовые модели и тд На этом уровне могут использоваться такие логические языки программирования, как Пролог, а также дескриптивные XML-языки типа OWL (Ontology Web Language)

Главным продуктом двух нижних уровней является формальное описание знаний о предметной области Такое описание должно иметь универсальную форму и должно соответствовать модели онтологии, рассмотренной выше Здесь в качестве языка описания предлагается использовать Пролог-программы Главным преимуществом такого -выбора является возможность логического вывода знаний на основе логики предикатов первого порядка Запись знаний об операциях в форме продукционных правил «ЕСЛИ , ТО » позволяет удобно построить логическую цепочку выполнения операций концептов, то есть бизнес-правил

При построении онтологии необходим квалифицированный персонал, обладающий навыками системного анализа, концептуального мышления, а также знаниями о технологиях, бизнес-процессах организации и методах принятия решений в формализуемых предметных областях Это персонал управленческого класса, бизнес-консультанты и бизнес-аналитики

6

На уровне инфраструктуры система представляет собой в общем случае агентную платформу, которая обеспечивает автономным агентам, обладающим знаниями о предметных областях и способным осуществлять логический вывод на основе имеющихся у них фактов, возможность взаимодействовать друг с другом, решая поставленные перед ними бизнес-задачи

На основе онтологий и агентной платформы формируются уровень поддержки бизнес-процессов и уровень управления ими в виде многоагентной системы управления бизнес-процессами (МАСУБП) Бизнес-процессы формализуют с помощью построенных ранее онтологий При этом бизнес-функции, исполнители действий, ресурсы и объекты (документы), используемые в процессах, уже должны быть определены в онтологиях Такой подход описания бизнес-процессов на основе онтологий также обеспечивает дополнительный контроль за бизнес-средой предприятия изменение бизнес-процессов требует соответствующего изменения онтологий (например, изменение онтологии, отражающей организационную структуру предприятия), а изменение предметной области в силу внешних или внутренних факторов приводит к корректировке бизнес-процессов

За счет введения онтологий и их формализации у СУБП, основанной на знаниях, также появляется возможность реализации уровня интеграции предприятий в комплекс интегрированных распределенных систем управления бизнес-процессами (КИРСУБП), если интегрируемые организации будут использовать одинаковые базовые онтологии для взаимодействия Онтологии здесь определяют своего рода контракт или протокол для интеграции информационных систем, предлагают «общий язык» для общения между различными организациями Такая интеграция может быть реализована благодаря информационной поддержке внешних бизнес-процессов предприятий

Процесс описания внешних бизнес-процессов является ключевым этапом при построении МАСУБП, так как на основе формального описания бизнес-процессов осуществляется сборка прототипа мультиагентной системы Для того чтобы описание соответствовало нуждам при решении задачи построения MAC необходимо для элементов - действий (actions, activities) дополнительно указывать исполнителя действий и онтологии, в рамках которых выполняется действие

Для описания бизнес-процессов автором предлагается использовать нотацию диаграмм активности UML 2 0, как одну из наиболее распространенных стандартных нотаций формализации бизнес-процессов Графически исполнителей и онтологии можно отобразить в виде ассоциированных с действиями объектов Указание онтологии позволяет контролировать правильность выполнения данного действия

исполнителем Действие, выполняемое исполнителем, должно относиться к указанной онтологии Исполнителей действия может быть несколько, причем каждый из них исполняет свою роль Для передачи объектов, которые могут использоваться в качестве параметров действий агентов, необходимо использовать «стандартный» для 1!М1 подход -использование объектного потока Передаваемые объекты должны быть описаны в онтологиях, которые привязаны к действиям-адресатам

На рис 2 приведен пример субпроцесса закупки товара в нотации диаграмм активности иМЬ

Запрос «а

дэнньна ? пежинутоира

5.3KWS

Сидел

финансов (оплатит ь СЧ«Т1

Рис 2 Субпроцесс «Закупка товара»

Понятия и классы предметной области удобно моделировать в виде диаграмм классов UML, которые способны отображать структуру понятий, действия данных классов, а также отношения между ними Отдельное понятие ПО можно моделировать как класс с атрибутами Действия над понятиями указываются в виде методов данного класса Основные отношения между понятиями можно указать в виде связей обобщения (генерализации - generalization) и ассоциации с указанием кратности После составления модели понятий и классов ПО необходимо ее преобразовать в Пролог-программу согласно правилам и разработанным автором алгоритмам

Ниже представлен ряд примеров трансляции предметной области, описанной в терминах диаграмм классов UML, в корректные Пролог-программы, а также алгоритм трансляции (рис 3)

Правила и цели, отражающие логическую взаимосвязь понятий конкретной онтологии, записываются разработчиком в виде правил и целей Пролог-программы, для этого используются все синтаксические конструкции и предикаты Пролог-языка Знания «априори», то есть знания которые известны уже на момент создания конкретной онтологии, записываются в виде фактов Пролог-программ Накопленные знания (опыт) лишь регламентируются разработчиком в виде динамических предикатов данных, на которых строится БД Именно накопленные факты и играют решающую роль при логическом выводе Два агента, достигающие одну и ту же цель в одной и той же онтологии могут прийти к разным результатам из-за разного опыта

Класс___ ___ _ _____

#Corporative Client class

corporative_Client(Corporative_Client_Id, ContactName, CreditRating, CreditLimit)

#Corporative Client class Remind method cm_corporative__Client_Remmd (Corporative_Client_Id, Output)

#Corporative Client class Cash method cm_corporative_Client_Cash(Corporative_Client_Id, Output)____

Ассоциация «Один-к-Одному»____

fcOrder class

order(Order_Id, Date, IsPayed, OrderNumber Price)

^Shipping Report class

shippmg_Peport (Shippmg_Report__Id Date Set ace)

{{Implementation of one-to-orie association order -Shipping Report

ac_order_shipping_report(Order_Id Dat« IsPayed, OrderNumber, Price, Shipping_Report_Id) -ac_order_shippmg__report (Order_Id, Shippmg_Report_Id) ,

shipping_Report (Shippmg_Report_Id, __), order(Order Id, Date, IsPayed OrderNumber, price)

Ассоциация «Многие-ко-Многим»___________

#Order class

order(Order_Id, Date, IsPayed, OrderNumber, Price)

ttShippmg_Peport class

shipping_Report(Shipping Report_Id, Date, Service)

Slmplementation of many-to-many association Order - Shippmg_Report

ac_order_shrppmg_report {Order_Id, Date, IsPayed OrderNumber, Price,

f Shipping_Report_Id I Shippmg_Reports] i -ac__order_shipping__report (Order_Id, Shipping_Report_Id),

shipping_Report (Shippmg_Report_Id, _ _) , ac_order_shipping_report (Order_Id, Date, IsPayed, OrderNumber, Price, Shippmg_Reports) ac_5hipping_Report_order (Shipping_Report__Id, Date, Service, [Order_IdI Orders]) -ac_order_shipping_report(Order_Id Shippmg_Report_Id), order (Order_Id, __)

ac_shipping_Report_order(Shipping_Report_Id Date, Service Orders;___

Корпоративный клиент

(Corpof3t>v«_Cliert]

4 юмтаитнв« мн«£ееп<лс1 nimt)

♦ р«ити»г *р«дитл (cietfitPiting)

* лимит xpeaHTaCeMdittimil):

иэпоннит» frtmiftdjO void

>.<<*-(«StlX) Ч01Й

Заказ (Or<t«r) Отчет о доо1»екв (Shipp* ng^Report J

* Дзтз <C>aU) * Оплачен isPa/sd). * Нфивр зз(лзл (Ofde Number) * Ц*ка (Put*)

* Длта fD^tt; » «ркнг i,Stwni)

Заказ (Order) Отчет о «поставке (Shippi ng_Peport)

«• Дата (Pate). + unnat«H iJsPayed) * Нояер ззуз л i.Oie«rNutrber) •>• Ц*на (Рис*)

♦ AJTJ (DjtP) * "вргяе e)

Схема алгоритма подпроцесса «Обработать к»

Рис 3 Схема алгоритма трансляции элементов диаграммы классов иМЬ в Пролог-программу

Для описания концепт-методов предлагается использовать поведенческую модель UML - диаграмму последовательности Здесь элементами диаграммы (life lines) являются концепты онтологии Запуск действия осуществляется клиентом, причем клиент на этапе выполнения может являться как сущностью данной онтологии, так и внешней сущностью Описываемое действие концепта указывается в виде сообщения, исходящего от клиента, с указанием его сигнатуры, т е имени и аргументов, которые были определены на диаграмме классов На диаграмме последовательности моделируется вся цепочка реализации данного действия Если действие подключает активность других сущностей, то они также указываются на диаграмме последовательности

Почти все шаблонные конструкции диаграммы активности UML (такие как последовательное выполнение действий, разделение, разветвление потоков, слияние и т д) без дополнительных объектов можно преобразовать в «правильно сформированный» текст на языке XPDL В данной работе автором был разработан алгоритм трансформации UML-процесса с онтологиями, исполнителями и их действиями в корректный XPDL-код для его последующего исполнения

Для описания взаимосвязи понятий и методов онтологий с элементами процессов автором была построена формальная модель СУБП, где с помощью теории множеств выявлены все связи предметных областей и бизнес-процессов предприятия

Формально каждую г-ю онтологию можно представить в виде кортежа

О, =(Cf,Cf,Cf),

где Of - множество концептов i-й онтологии, Of- множество отношений между понятиями г-й онтологии, например, «часть - целое» и т д, Of -множество операций концептов г-й онтологии Концепт онтологии описывает содержание понятия предметной области, определяет его смысловую наполненность в отвлечении от конкретно-языковой формы его выражения

Множество концептов (понятий) г-й онтологии имеет вид

Of ={cy|7 = Wc},

где Jc— количество концептов z-й онтологии, 0,с Из множества концептов можно выделить два вложенных подмножества

с; OfR сО,(',

где С/" - множество концептов-ресурсов ¡-й онтологии,О,С| - множество концептов-актеров (исполнителей) процессов предприятия в г-й онтологии Ресурсы и актеры могут быть определены отдельно в предметных

областях, связанных с организационной структурой и производственной сферой компании

Множество отношений онтологии О'1 = Л может быть задано так

R = ^R|\J = l,JRh

где /?( - кортеж, представляющий у-е отношение между концептами,

где Я*- множество атрибутов у-го отношения, г< — (о'т,о'ш) - кортеж декартового произведения О' х о' , о'ш, о'„ - концепты г-й онтологии Отношения между концептами позволяют описать бизнес-правила, определяющие взаимосвязи между объектами организации и их возможную ассоциативную связь

Всякий концепт онтологии может обладать набором операций, которые могут выполняться объектом Бизнес-правила можно определить как последовательность выполнения различных операций в рамках онтологии организации

Множество операций концептов можно представить следующим образом

О? ={0° \j~\J?),

где о"— множество операций у-го концепта г-й онтологии, У,0 =[ о' |, о'' может быть пустым

={очк\к = \К%

где к-я операция у-го концепта г-й онтологии, А'"- количество

операций у-го концепта, о" может быть 0 Далее необходимо определить, каким образом бизнес-процессы предприятия связаны со знаниями о соответствующих им предметных областях Формально каждый бизнес-процесс вр, можно записать в виде кортежа

вр, = (вр,а , и,, га, ,т„оит,) где вр,а - множество атрибутов процесса, С, - множество субпроцессов, рц - множество потоков, связывающих субпроцессы, м, ~ множество входов, Оит, - множество выходов /-го бизнес-процесса Множество атрибутов г-го бизнес-процесса имеет вид

вр* ={а?р ,0?р ,у,в1>\

где А'"' - множество атрибутов, идентифицирующих г-й бизнес-процесс, С}'"' - множество целей, V"1' - множество индикаторов, соответствующих целям г-го бизнес-процесса

Отдельный у-й субпроцесс нижнего уровня иерархии г-го бизнес-процесса можно представить в виде

и)

где и' - множество атрибутову-го субпроцесса, Ь'" - множество бизнес-функций субпроцесса Каждую бизнес-функцию (работу) е Р° можно представить так

где Р"1 - множество атрибутов, идентифицирующих бизнес-функцию, р е Р - участник-исполнитель работы, Р - множество всех исполнителей биз нес-процессов

Каждый 1-й поток (данных или управления) РЦ из множества потокову-го бизнес-процесса можно задать следующим образом

где - множество атрибутов г-го потока, Д = (Ц ,и ) - кортеж

декартового произведения V] х и], I! 1 - множество субпроцессов /-го бизнес-процесса, И,„,И - субпроцессы у-го бизнес-процесса, (Щ -множество объектов, передаваемых в г-м потоке, причем ОЬ]: может быть 0 Тогда, описывая бизнес-процесс на основе онтологий, каждой бизнес-функции е /7" можно поставить в соответствие операцию из соответствующей онтологии

где ош е О" - 1-я операция т-го концепта к-й онтологии Из этого следует, что исполнителю бизнес-функции можно поставить в соответствие следующее

Р, °кт ,

где о[т е 0[ - т-й концепт к-той онтологии Каждый объект е 06/,, передаваемый в /-том потоке, также соответствует концепту из онтологий, на основе которых описывают бизнес-процесс

Таким образом, перед описанием процессов нужно выполнить формализацию предметных областей, в рамках которых они выполняются Для этого необходимо описать концепты онтологии, а именно объекты (например, документы), которые используются в потоках, связывающих субпроцессы бизнес-процесса, и исполнителей бизнес-функций Следует отметить, что при описании исполнителей в онтологии следует описать их

доступные операции, выполнение которых позволит реализовать бизнес-функции процесса

Таким образом, в главе 2 автором была разработана методика реализации онтологий для систем управления бизнес-процессами В качестве основной методологии, используемой при построении онтологий, предложена широко известная методология проектирования систем UML, а в качестве инструмента реализации онтологий - Пролог-программы Язык Пролог позволяет реализовать интеллектуальность при работе с онтологиями за счет логического вывода и представить предметную область в достаточно декларативном виде на основе предикатов логики первого порядка В главе представлены способы описания и реализации понятий, классов, методов и знаний онтологии с помощью диаграмм UML и Пролог-программ, а также моделей бизнес-процессов в виде диаграмм активности UML. Построены модели и алгоритмы, позволяющие автоматически получать необходимый программный код с возможностью логического вывода для работы системы управления

В главе 3 представлены основные моменты разработки архитектуры мультиагентной системы управления бизнес-процессами, основанной на знаниях Были выявлены основные уровни архитектуры уровень графического представления, уровень языков описания, уровень трансляции языков описания в элементы архитектуры, уровень поведения элементов системы, уровень управления бизнес-процессами и уровень интеграции распределенных систем Для большинства уровней автором были построены соответствующие модели классов UML

Автором предлагается архитектура МАСУБП, отвечающая всем требованиям, определенным для систем подобного класса (рис 4)

За управление выполнением экземпляров бизнес-процессов отвечает агент ВРМ (Business Process Management Agent) Формальное описание бизнес-процесса ВРМ-агент получает от агента Rbpr, управляющего репозитарием бизнес-процессов BPR (Business Process Repository) Репозитарий бизнес-процессов представляет собой внешнее хранилище, имеющее соответствующий интерфейс для взаимодействия с внешними клиентами ВРМ-агент, взаимодействуя с агентом пользовательского интерфейса UIA, позволяет инициировать выполнение бизнес-процессов в соответствии с пользовательскими данными, а также получать информацию о ходе его выполнения Кроме того, пользовательский интерфейс необходим для внешнего администрирования системы

АМЬ - Agent Management System BP - Business Process Agent (gngme) DFBP - DF for Business Processes

DF - Directorv buciîitator BPM - Business Process Manager DFA -DFforActors

UIA-Usa Interlju: Agent A - Agents (Actors) BPRA -Business Process Repository Agent

BPR - Business Process Repository OR - Ontology Repository ORA - Ontology Repository Agent

Рис 4 Архитектура МАСУБП Все экземпляры «прогоняемых» системой БП или субпроцессов, должны находиться в различных потоках управления, вследствие чего для каждого выполняемого БП агентом ВРМ создается агент BP (Business Process), управляющий выполнением действий (работ) агентами-исполнителями — А-агентами

Генерация ÄP-агентов осуществляется ВРМ-агентом динамически во время инициирования экземпляра бизнес-процесса, при этом агенты BP регистрируются в справочной службе бизнес-процессов (DFBp) Для выполнения необходимых действий ßP-агенты либо вновь создают А-агентов, либо находят их, если они уже были созданы ранее, с помощью соответствующей справочной службы агентов-исполнителей (DF¿) на основании соответствующей информации из определения данного бизнес-процесса

Каждый А-агент выполняет действия в соответствии с онтологией из репозитария онтологий (Ontology Repository), за управление которым отвечает агент Ror

Таким образом, МАСУБП в формальном виде можно представить в виде кортежа

MABPMS = {ВРМ, DF, BP, A, R),

где ВРМ - агент управления бизнес-процессами (ÄPM-агент) и его поведение,

DF - множество справочных служб MAC, BP - множество 5Р-агентов и их поведений, А - множество Л-агентов и их поведений, R - множество агентов управления репозитариями В работе предложена архитектура комплекса распределенных МАСУБП (КИРСУБП) в централизованном и децентрализованном вариантах

Для обеспечения коммуникации агентов на основе онтологии рассмотрены вопросы реализации онтологии в виде Пролог-программ в мультиагентных системах Автором решены вопросы, касающиеся реализации онтологий FIPA и языка FIPA SL Language на расширенном Прологе для обеспечения процесса перевода ЛСХ-сообщений в Пролог-программы и обратно В главе также представлен вариант решения вопросов реализации основных агентов и репозитариев разработанной архитектуры, приведены t/ML-диаграммы взаимодействия агентов

Таким образом, в главе 3 предложена архитектура мультиагентной системы управления бизнес-процессами предприятия, способная функционировать на основе онтологий, реализованных с помощью расширенных Пролог-программ

В главе 4 на реальных примерах показано применение разработанной методики реализации онтологий для построения мультиагентной системы управления бизнес-процессами предприятия, основанной на знаниях В качестве одного из объектов применения методики рассмотрен пример корпорации «BetterWorldBooks» (South Bend, USA), в автоматизации которой участвует ООО «Фирма Инреко ЛАН» Автор данной работы выступал в роли ведущего разработчика проекта В главе подробно по шагам рассмотрен пример использования разработанной методики для одного из основных бизнес-процессов предприятия

Также продемонстрировано применение разработанной методики и инструментальных средств на примере бизнес-процесса закупки товарно-материальных ценностей машиностроительного предприятия ОАО «Завод Автоприбор» (г Владимир)

Кроме того, в этой главе дана оценка результатов внедрения МАСУБП на предприятии «BetterWorldBooks» с помощью одного из стандартных системных методов оценки ИС - полной стоимости владения ТС О (Total Cost of Ownership)

TCO - это методика расчета, созданная чтобы помочь потребителям и руководителям предприятий определить прямые и косвенные затраты и выгоды, связанные с любым компонентом компьютерных систем Цель ее применения - получить итоговую картину, которая отражала бы реальные затраты, связанные с приобретением определенных средств и технологий, и учитывала все аспекты их последующего использования

Совокупная стоимость владения информационной системой состоит и:) фиксированных, или капитальных, вложений и текущих затрат. К фиксированным затратам относятся стоимости первоначальной закупки аппаратного и программного обеспечения, а также разработки и внедрения проекта,

Фиксированными эти затраты называются потому, что делаются, как правило, один раз на первом этапе создания информационной системы. При этом выбор той или иной стратегии, аппаратной и программной платформ весьма существенно влияет на последующие текущие затраты, которые включают стоимости обновления и модернизации системы, управления системой в целом и обучения персонала и технической поддержки пользователей.

В данном случае для оценки снижения затрат на поддержку проведен расчет стоимости затрат на развитие и управление стандартной системы управления бизнес-процессами врм и предложенной МАСУБП в течении 5 лет эксплуатации на основе данных, собранных на предприятии «ВеНегШогШоокз».

В результате оценки 20 бизнес-процессов по данному критерию было установлено, что применение разработанной методики позволяет снизить затраты на развитие, поддержку и сопровождение системы за счет увеличения затрат на работу управляющего персонала, а именно системных аналитиков (рис. 5). Такое перераспределение затрат связано с тем, что большинство функций по внедрению новых функционирующих бизнес-процессов накладывается именно на аналитиков, которые могут осуществлять проектирование и реализацию БП и онтологии без непосредственного участия разработчиков. Тем не менее, поддержка разработчиков все равно требуется для реализации сложных специфических функций или интеграции с уже существующими системами.

5300 000 1250 МО 5300 000 ^ 1150 ООО

$100000

$50 000 50

Рис. 5 Гистограмма распределение затрат на внедрение 20 процессов в еод по методу ТСО

На приведенном графике показаны затраты в течение одного года и пяти лет Как видно из рисунка при росте количества БП затраты на поддержку для систем ВРМ растут стремительней, затрат для МАСУБП, что связано, прежде всего, с сокращением затрат на сопровождение системы со стороны фирмы-разработчика

На графике (рис 6) показана зависимость роста значения ТСО от количества ежегодно внедряемых процессов

$600,000

6 10 14 18 22 26 30 34 38 Количество БП

I —»— ВРМ ТСО за 1 год -«- _ ВРМ ТСО за S лет | А- МАСУБП ТСО за 1 год X МАСУБП ТСО за 5 пет

Рис 6 Зависимость ТСО от количества управляемых БП

Также в главе 4 приведено описание основных возможностей разработанного лично автором инструментария создания моделей бизнес-процессов и онтологий MAC Информационно-алгоритмическое обеспечение методики реализации онтологий для систем управления бизнес-процессами и инструментарий для разработки моделей подтверждены актами внедрения и использования ООО «Фирма Инреко JIAH» и ОАО «Завод Автоприбор», соответственно Кроме того, в настоящее время данная методика и инструментальные средства применяются в учебном процессе кафедры ИСИМ Владимирского государственного университета

ОСНОВНЫЕ ВЫВОДЫ И РЕЗУЛЬТАТЫ

В процессе работы над диссертацией были решены следующие задачи

1 Разработана модель расширения онтологий для описания поведения сущностей предметной области

2 Построена архитектура мультиагентной системы управления бизнес-процессами предприятия

3 Предложены алгоритмы трансляции UML-моделей предметных областей и формализованных бизнес-процессов в Пролог- и XPDL-код, соответственно, для функционирования агентов на основе онтологий

4 Разработана и внедрена методика реализации онтологий для системы управления бизнес-процессами на основе логического языка

18

программирования для интеллектуализации управления бизнес-процессами предприятия

5 Реализован инструментарий для создания моделей бизнес-процессов и онтологий

ОСНОВНЫЕ НАУЧНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ ОПУБЛИКОВАНЫ В СЛЕДУЮЩИХ РАБОТАХ

В изданиях по перечню ВАК

1 Жебрун H H , Александров Д В Онтологический подход к созданию системы управления бизнес-процессами предприятия, основанной на знаниях // Тамбов, Вестник ТГТУ, Том 13, 1 А, 2007 - С 26-32

В других изданиях

2 Жебрун H H , Чебыкин С В Технология GRID // Новые методологии проектирования изделий микроэлектроники (New design methodologies) Материалы междунар науч -техн конф / Владимир гос ун-т - Владимир, 2004 - С 122-126

3 Жебрун H H Мультиагентная система управления бизнес-процессами предприятия // Автоматизированная подготовка машиностроительного производства, технология и надежность машин, приборов и оборудования Материалы Международной научно-технической конференции Т 2 -Вологда ВоГТУ, 2005 -С 187-190

4 Жебрун H H Использование сервис-ориентированных архитектур при построении информационных систем // Системы и методы обработки и анализа информации Сборник научных статей / Под ред С С Садыкова, Д Е Андрианова - M Горячая линия - Телеком, 2005 - С 238 - 244

5 Александров Д В, Жебрун H H Архитектура многоагентной платформы для интеграции распределенных систем управления бизнес-процессами предприятий // Системы и методы обработки и анализа информации Сборник научных статей / Под ред С С Садыкова, Д Е Андрианова - M Горячая линия - Телеком, 2005 - С 244 - 249

6 Жебрун H H Описание понятий онтологии на Прологе и языке UML // Математические методы в технике и технологиях - ММТТ-19 Сборник трудов XIX Международ Науч Конф В 10-ит Т 10 Секция 11 -Воронеж, Воронеж Гос Технолог Акад,2006 - С 136-138

7 Жебрун H H Трансляция UML-моделей онтологии в Пролог-программы // Современные проблемы экономики и новые технологии исследований межвуз сб науч трудов Ч 2 / филиал ВЗФЭИ в г Владимире - Владимир, 2006 -С 234-237

8 Жебрун H H , Александров Д В Формальная модель бизнес-процессов на основе онтологий // Математические методы в технике и технологиях -ММТТ-20 сб трудов XX Междунар науч конф В Ют Т 8 Секция 8 / под общ ред В С Балакирева - Ярославль Изд-во Яросл гос техн ун-та, 2007 -С 76-78

Подписано в печать 25 09 07 Формат 60x84/16 Уел печ л 1,16 Тираж 100 экз

Заказ ¿33- 0-7?

Издательство Владимирского государственного университета 600000, Владимир, ул Горького, 87

ВВЕДЕНИЕ.

1 УПРАВЛЕНИЕ БИЗНЕС-ПРОЦЕССАМИ ПРЕДПРИЯТИЯ. ПРЕДСТАВЛЕНИЕ ЗНАНИЙ ВИС.

1.1 Системы управления бизнес-процессами предприятия.

1.2 Мультиагептный подход и мультиагентные системы.

1.2.1 Архитектуры, ориентированные на сервисы.

1.2.2 Основные определения и понятия теории мультиагентных систем.

1.2.3 Области применения MAC.

1.2.4 Стандартная архитектура MAC FIPA 2000.

1.3 Модели представления знаний в MAC.

1.3.1 Продукционная модель.

1.3.2 Формальные логические модели.

1.3.3 Семантические сети.

1.3.4 Фреймовые модели.

1.4 Онтологии и инженерия онтологий.

1.4.1 Онтологии и онтологические системы.

1.4.2 Языки описания онтологий.

1.4.3 Обзор нотаций для визуального представления онтологий.

1.5 Выводы.

2 МЕТОДИКА РЕАЛИЗАЦИИ ОНТОЛОГИЙ ДЛЯ СИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ БИЗНЕС-ПРОЦЕССАМИ ПРЕДПРИЯТИЯ.

2.1 Концептуальная модель системы управления бизнес-процессами.

2.2 Моделирование бизнес-процессов в нотации диаграмм активности UML

2.3 Моделирование понятий и классов онтологии.

2.4 Описание знаний и методов онтологии.

2.5 Описание бизнес-процессов на расширенном языке XPDL.

2.6 Формальная модель МАСУБП.

2.7 Выводы.

3 РАЗРАБОТКА АРХИТЕКТУРЫ МУЛБТАГЕНТПОЙ СИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ БИЗНЕС-ПРОЦЕССАМИ ПРЕДПРИЯТИЯ.

3.1 Формирование архитектуры системы управления бизнес-процессами предприятия.

3.2 Реализация онтологий в MAC.

3.2.1 Реализация онтологий FIPA на расширенном Прологе.

3.2.2 Реализация языка FIPA SL Language на расширенном прологе.

3.3 Реализация компонентов MAC.

3.3.1 Реализация ВРМ-агента.

3.3.2 Реализация ВР-агентов.

3.3.3 Исполнение экземпляров БП по событию.

3.3.4 Реализация А-агентов.

3.3.5 Реализация репозитариев.

3.4 Выводы.

4 ПРАКТИЧЕСКОЕ ПРИМЕНЕНИЕ МЕТОДИКИ РЕАЛИЗАЦИИ ОНТОЛОГИЙ

4.1 Применение разработанной методики на предприятии "BetterWorldBooks".

4.2 Применение разработанной методики на предприятии ОАО "Завод Автоприбор".

4.3 Оценка результатов внедрения МАСУБП на предприятии.

4.4 Инструментарий разработки моделей бизнес-процессов и онтологий MAC

4.5 Применение разработанной методики и инструментальных средств в учебном процессе.

4.6 Выводы.

Современной тенденцией развития бизнеса является внедрение ERP / MRP-систем и систем управления бизнес-процессами предприятия (BPMS-системы). Класс корпоративных информационных систем (КИС), ориентированных на управление бизнес-процессами (БП) относят к автоматизированным системам управления бизнес-процессами (СУБП) предприятия.

Современные СУБП построены на объектно-ориентированных технологиях, зачастую имеют сервисно-ориентированную архитектуру (Service Oriented Architecture, SOA), а также обладают стандартными инструментами управления базами данных. Однако, как показала практика, число неудачных внедрений таких систем достигает 30 % и более. Основная причина этих неудач лежит в методологии построения СУБП. В силу того, что современные системы управления являются объектно-ориентированными, в них слабо развита возможность адаптации к конкретным бизнес-процессам организации в условиях быстро меняющейся рыночной среды.

Перспективной технологией для построения СУБП, позволяющей учесть динамику развития организации, а также опыт и знания управляющего персонала, является технология, основанная па бизнес-правилах. Бизнес-правила - это утверждения и логические цепочки, которые описывают и ограничивают структуру предприятия, ее операции и стратегию. Бизнес-правила - это знания, которыми обладает управляющий персонал организации, па основании этих знаний возможно адекватное управление бизнес-процессами. Осуществляя идентификацию и формализацию бизнес-правил, можно добиться лучшей адаптации к рыночным и производственным изменениям, при этом обеспечивается большая коммуникабельность, взаимопонимание персонала и возможность внесения независимых от программного кода изменений [35].

Системы, функционирующие на основе формализованных бизнес-правил, являются системами, основанными на знаниях или системами ситуационного управления. Основной задачей при создании таких систем является построение формальных моделей предметных областей (ПО) или оптологий.

Изначально понятие онтологии заимствовано из философии, где онтологией называется философское учение об общих категориях и закономерностях бытия. В рамках искусственного интеллекта термин «онтология» используется для описания объектов и явлений мира в формализованном виде, пригодном для компьютерной обработки. Применение аппарата категорий к структуризации знаний привело практически к одновременному появлению теории концептуальных графов, разработанной Дж. Сова, и способа представления знаний в виде онтологий, разработанного Н. Гуарино. Оба эти подхода ориентированы на отнесение объектов мира к той или иной категории. Введение онтологий позволяет упростить процесс совместного и многократного использования знаний.

Приложение онтологий к бизнес-процессам позволит создать интеллектуальную систему управления бизнес-процессами, основанную па знаниях о предметной области, благодаря которой можно будет использовать весь формализованный опыт, накопленный при управлении организацией. Кроме того, такой подход за счет совместного использования знаний и за счет определенного контракта в виде формальных онтологий позволяет создать единое информационное поле не только для управления внутренними бизнес-процессами организации, но и для интеграции сотрудничающих предприятий па основе внешних процессов.

Одним из перспективных направлений в моделировании подобных систем является мультиагентный подход, который позволяет в сочетании с методами искусственного интеллекта строить распределенные интеллектуальные управляющие системы. Данный подход широко рассмотрен в теории распределенных интеллектуальных информационных систем (РИИС) Л.П. Швецова и С.А. Яковлева. В данной теории рассматривается методология проектирования РИИС, которая включает в себя следующие этапы: идентификацию предметной области (ПО) или онтологии; структурирование знаний о ПО; формализацию; реализацию; отладку и тестирование. В качестве модели для структурирования знаний о ПО А.Н. Швецовым и С.А. Яковлевым используется фреймовая модель, которая позволяет лишь описать статический аспект предметной области, то есть выявить сущности ПО и отношения между ними. Поведенческий аспект в этой модели не рассматривается, хотя его включение при описании предметной области позволит создать алгоритмы функционирования элементов системы.

В данной диссертации автором предлагается дополнять знания о ПО информацией о поведении сущностей, что в сочетании с формальной логической моделью представления и обработки знаний позволит строить системы с возможностью логического вывода и адаптивными алгоритмами функционирования на основе имеющихся фактов.

Повышение эффективности управления за счет автоматизации поддержки принятия решений, в том числе и на основе методов и средств искусственного интеллекта, рассмотрело в трудах В.И. Васильева, Т.А. Гавриловой, В.А. Геловани, А.Н. Швецова, С.А. Яковлева, Б.Г. Ильясова, Д.А. Поспелова, Ю.Ф. Тельнова, Э.А. Трахтенгерца, И.Ю. Юсупова, а также зарубежных ученых Н. Гуарино, М. Вулдриджа, Н. Дженпингса, А. Аамодта, Р. Бергмана, М. Рихтера и др. Вопросы управления сложными объектами рассматривались в трудах отечественных ученых В.М. Глушкова, А.Г. Мамиконова, Б.Я. Советова, Г.Г. Куликова, О.Б. Низамутдинова, Ю.А. Кафтанюка, О.В. Логиновского, А.В. Кострова, В.А. Горбатова, С.А. Редкозубова и др.

ЦЕЛИ И ЗАДАЧИ ИССЛЕДОВАНИЯ.

Целью диссертации является совершенствование систем управления бизнес-процессами за счет повышения гибкости и снижения затрат на их поддержку с помощью интеллектуализации на основе расширенных онтологий.

Перед автором в данной работе поставлены следующие задачи:

1. Разработка модели расширения онтологий для описания поведения сущностей предметной области;

2. Разработка архитектуры мультиагентнон системы (MAC) управления бизнес-процессами предприятия;

3. Разработка алгоритмов трансляции £/М£-моделей предметных областей и формализованных бизнес-процессов в Пролог- и XPDL-kojx, соответственно, для функционирования агентов на основе онтологий;

4. Разработка методики реализации онтологий для системы управления бизнес-процессами на основе логического языка программирования для интеллектуализации управления бизнес-процессами предприятия;

5. Реализация инструментария для создания моделей онтологий и бизнес-процессов.

МЕТОДЫ ИССЛЕДОВАНИЯ.

В данной диссертации применяются следующие методы исследования:

• системный анализ;

• процессный подход к управлению предприятиями;

• объектно-ориентированный анализ и проектирование;

• онтологический подход к представлению знаний;

• формальные логические модели представления и обработки знаний;

• мультиагентный подход к созданию информационных систем (ИС);

• теория множеств.

НА ЗАЩИТУ ВЫНОСЯТСЯ следующие основные положения:

1. Формальная теоретико-множественная модель расширения онтологий для описания поведения сущностей предметной области.

2. Методика реализации онтологий на основе формальной логической модели для управления бизнес-процессами предприятия.

3. Совокупность алгоритмов трансляции и функционирования агентов па основе онтологий.

4. Визуальное инструментальное средство для разработки онтологий MAC и моделей бизнес-процессов (БП).

НАУЧНАЯ НОВИЗНА

Научная новизна работы заключается в следующем:

• предложена формальная теоретико-множественная модель расширения онтологий для описания поведения сущностей предметной области;

• разработана методика реализации онтологии на основе формальной логической модели для управления бизнес-процессами предприятия;

• разработана архитектура мультиагентной системы управления бизнес-процессами предприятия.

ПРАКТИЧЕСКАЯ ЗНАЧИМОСТЬ.

Практическая значимость работы заключается в следующем:

1. Построены и реализованы алгоритмы трансляции и функционирования агентов на основе онтологий.

2. Разработано визуальное инструментальное средство для разработки моделей бизнес-процессов (БП).

3. Разработано визуальное инструментальное средство для разработки онтологий MAC.

4. С помощью разработанной методики реализована онтология и бизнес-процесс оценки цены книгопечатной продукции предприятия, а также произведена оценка внедрения мультиагентной системы управления бизнес-процессами предприятия, основанной на знаниях.

АПРОБАЦИЯ РАБОТЫ.

Основные результаты работы докладывались и обсуждались на:

• международной научно-технической конференции «Новые методологии проектирования изделий микроэлектроники» (Владимир,

2004);

• международной научно-технической конференции «Автоматизированная подготовка машиностроительного производства, технология и надежность машин, приборов и оборудования» (Вологда,

2005);

• 19-й международной научно-технической конференции «Математические методы в технике и технологиях» (Воронеж, 2006);

• 20-й международной научно-технической конференции «Математические методы в технике и технологиях» (Ярославль, 2007);

• выставке «Электронная Губерния 2006» (Владимир, 2006, экспонат «Платформа для создания визуальных редакторов моделей»);

Также результаты работы обсуждались в проведенных с участием автора работах во Владимирском государственном университете в рамках НИР № 3411/06 по заказу ФГУП «ФНПЦ НИИИС им. Ю.Е. Седакова»

ПУБЛИКАЦИИ.

Основные результаты исследований по теме диссертации опубликованы в 8 работах, среди них имеется статья из перечня ВАК.

СТРУКТУРА И ОБЪЕМ РАБОТЫ.

Диссертационная работа состоит из введения, четырех глав, заключения, изложенных на 111 страницах, включающих 39 рисунков, 5 таблиц, список использованных литературных источников, состоящий из 106 наименований, и 8 приложений.

4.6 Выводы

В данной главе рассмотрено практическое применение разработанной методики реализации онтологий для построения мультиагентной системы управления бизнес-процессами предприятия, основанной на знаниях. В качестве одного из объектов практического применения этой методики выбрана корпорация «BetterWorldBooks» (South Bend, USA), в автоматизации которой участвует отечественное ООО «Фирма Инреко ЛАН». Автор данной работы выступал в роли ведущего разработчика проекта. В главе достаточно по шагам рассмотрен пример использования разработанной методики для одного из бизнес-процессов корпорации.

Продемонстрировано применение разработанных методики и инструментальных средств на примере бизнес-процесса закупки товарно-материальных ценностей промышленного предприятия ОАО «Завод Автоприбор».

Кроме того, в главе дана оценка результатов внедрения МАСУБП в компании «BetterWorldBooks» с помощью одного из стандартных системных методов оценки ИС - совокупной стоимости владения ТСО. Приведены результаты сравнительной оценки данной системы и ВРМ- систем по характеристике «гибкость».

В главе также представлен разработанный лично автором инструментарий создания моделей бизнес-процессов и онтологий MAC, приведены результаты применения разработанной методики и инструментальных средств в учебном процессе кафедры ИСИМ Владимирского государственного университета.

108

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В данной работе автором проанализированы проблемы современных систем управления бизнес-процессами (СУБП) предприятий и отмечены преимущества мультиагентного подхода к созданию СУБП, основанных на знаниях. Для достижения поставленной цели - совершенствование систем управления бизнес-процессами предприятия за счет повышения гибкости и снижения затрат на их поддержку - были решены следующие задачи:

• разработана модель расширения онтологий для описания поведения сущностей предметной области;

• построена архитектура мультиагентной системы управления бизнес-процессами предприятия;

• предложены алгоритмы трансляции UML-моделей предметных областей и формализованных бизнес-процессов в Пролог- и XPDL-код, соответственно, для функционирования агентов на основе онтологий;

• разработана и внедрена методика реализации онтологий для системы управления бизнес-процессами на основе логического языка программирования для интеллектуализации управления бизнес-процессами предприятия;

• реализован инструментарий для создания моделей бизнес-процессов и онтологий.

При этом в работе были получены следующие новые научные результаты:

1. формальная теоретико-множественная модель расширения онтологий для описания поведения сущностей предметной области;

2. методика реализации онтологий на основе формальной логической модели для управления бизнес-процессами предприятия;

3. архитектура мультиагентной системы управления бизиес-процессами предприятия.

Разработанные модели, методики и алгоритмы обладают следующими достоинствами:

• Модель расширения онтологии позволяет описать поведенческий аспект сущностей предметной области, что повышает полноту ее формального представления.

• Использование расширенных Пролог-программ для реализации онтологий позволяет использовать инструменты логического вывода для интеллектуализации систем. При этом появляется возможность работы с нечеткими знаниями и с логикой предикатов первого порядка, что позволяет использовать неточные данные при функционировании системы.

• Использование стандартной методологии проектирования UML для моделирования онтологий позволяет применять существующий опыт управляющего персонала и аналитиков при построении онтологий.

• Моделирование бизнес-процессов предлагается также проводить с помощью стандартного языка XPDL, что позволяет использовать описания бизнес-процессов, совместимые с другими BPMS-систтами.

• Разработанная архитектура мультиагентной системы построена на основе стандартной спецификации FIPA, поддерживаемой многими консорциумами, что позволяет строить системы управления, которые можно интегрировать в единое информационное пространство за счет стандартных протоколов и инфраструктурных элементов. Распределенный характер системы позволяет поддерживать виртуальные и территориально распределенные организации.

• Разработанные алгоритмы и их реализация в инструментарии позволяют автоматически транслировать диаграммы в графической нотации UML в «корректные» Пролог-программы, что повышает скорость разработки систем, основанных на знаниях.

Практическим результатом диссертации является разработанный автором инструментарий создания моделей бизнес-процессов и онтологий MAC, позволяющий формировать необходимые диаграммы, тем самым, ускоряя процесс проектирования и реализации мультиагентных систем управления бизнес-процессами, основанных на знаниях.

С помощью разработанной методики реализована онтология и бизнес-процесс оценки цены книгопечатной продукции предприятия, а также произведена оценка внедрения мультиагентной системы управления бизнес-процессами предприятия, основанной на знаниях, что позволило повысить гибкость СУБП и снизить затраты на ее поддержку, связанные с модификацией программного кода системы при изменении внешнего окружения компании.

Исследования, выполненные в диссертационной работе, были внедрены в ООО «Фирма Инреко JIAH» при создании системы бизнес-процессов американской корпорации «BetterWorldBooks», что подтверждено соответствующим актом о внедрении. Полезность результатов работы также отмечена промышленным предприятием ОАО «Завод Автоприбор». Методика построения онтологий с использованием диаграмм UML используется в учебном процессе кафедры ИСИМ Владимирского государственного университета для проведения лабораторного практикума по дисциплинам «СЛЖ-технологии» и «Распределенные информационные системы».

Дальнейшее развитие диссертационной работы предполагается проводить по следующим направлениям:

• разработка конкретной агентной платформы СУБП с помощью мультиагентной платформы JADE;

• использование нечетких знаний в онтологиях и разработка вопросов функционирования агентов в условиях неопределенности:

• развитие инструментальных средств разработки моделей, необходимых для построения МАСУБП.

1. Адамацкий А.И., Ходданд О. Роящийся интеллект: представления и алгоритмы// Информационные технологии и вычислительные системы. -1998. №1. - С.45-53.

2. Александров Д.В. Системное моделирование бизнеса: Учеб. пособие / Владим. гос. ун-т. Владимир, 2004. 300 с.

3. Александров Д. В. CASE-технологии : учеб. пособие / Д. В. Александров, И. В. Грачев, Д. Н. Фадин ; Владим. гос. ун-т. Владимир : Изд-во Владим. гос. ун-та, 2006. - 64 с. - ISBN 5-89368-688-8

4. Александров Д.В., Костров А.В., Макаров Р.И., Хорошева Е.Р. Методы и модели информационного менеджмента: учеб. пособие / Под ред. А.В. Кострова. М.: Финансы и статистика, 2007. - 336 е.: ил.

5. Боркус В. Композитные Web-сервисы обретают реальность. PC Week/RE, № 27/ 2004, с. 20, № 28/2004, с. 19.

6. Борушевский Д. JI. ВРМ: во главе управления бизнес-процессами. http://www.cnews.ru/newcom/index.shtml72004/05/25/159299

7. Варшавский В.А., Поспелов Д.А. Оркестр играет без дирижера. Размышления об эволюции некоторых технических систем и управлении ими. -М.: Наука, 1984.

8. Вендров A.M. Методы и средства моделирования бизнес-процессов (обзор). Jet Info, Информационный бюллетень, № 10 (137)/2004.

9. Вендров A.M. Методы и средства моделирования бизнес-процессов (обзор). Jet Info, Информационный бюллетень, № 10 (137)/2004.

10. И. Верников Г. «Стандарт онтологического исследования IDEF 5»

11. Виттих В.А. Управление открытыми системами на основе интеграции знаний. //Автометрия, №3, 1999, с. 38-49.

12. Гаскаров Д.В. Интеллектуальные информационные системы. Учеб. Для вузов. М.: Высш. шк., 2003. - 431 с: ил.

13. Городецкий В.И., Грушинский М.С., Хабалов А.В. Многоагентные системы (обзор)// Новости искусственного интеллекта. -1998. №2.

14. Джонсон М. Обнародована модель бизнес-процессов. Computerworld, #10/2001

15. Евгенев Г.Б. Мультиагентные системы компьютерной инженерной деятельности // Информационные технологии, № 4, 2000, с.2-7.

16. Жебрун Н.Н., Александров Д.В. Онтологический подход к созданию системы управления бизнес-процессами предприятия, основанной на знаниях // Тамбов, Вестник ТГТУ, Том 13, 1А, 2007. С. 26 - 32.

17. Ивкушкин К.В., Минаков И.А., Ржевский Г.А., П.О. Скобелев. Мультиагентная система для решения задач логистики.

18. Искусственный интеллект. В 3-х книгах. Книга 2. Модели и методы: Справочник. / Под ред. Д.А. Поспелова. М.: Радио и связь, 1990, 304 стр.

19. Калянов Г.Н. Теория и практика реорганизации бизнес-процессов. М.: СИНТЕГ, 2000.-212 с.

20. Климов В. Р. «Сравнительный обзор систем workflow». //www.big.spb.ru/publications/other/restruct/sravnitobzsystworkflow.shtml

21. Кораблин М.А., Ржевский Г.А., Скобелев П.О. Мультиагентная среда для поддержки принятия решений. // ICCS 2001, Санкт Петербург, 2001 (в публ.).

22. Костров А.В. Основы информационного менеджмента. М.: Финансы и статистика, 2001. - 336 с.

23. Костров А. В. Уроки информационного менеджмента. Практикум : учеб. пособие / А. В. Костров, Д. В. Александров. М. : Финансы и статистика, 2005.-304 с.

24. Кулопулос Томас М. «Необходимость Workflow. Решения для реального бизнеса». Пер с англ. «Весть-Метатехнология», 2000. 384 с.

25. Михеев А., Орлов М. Перспективы WorkFlow-систем. http://www.pcweek.ru

26. Нэвин Бэлэни. «Будущее Web за семантикой». Перевод: Intersoft Lab Оригинал: The future of the Web is Semantic

27. Оганесян А. П. Модели и инструменты интеграции. Открытые системы, #11.2002

28. Поспелов Д.А. Многоагентные системы настоящее и будущее // Информационные технологии и вычислительные системы. - 1998. - №1. -С.14-21.

29. Поспелов Д.А. Десять "горячих точек" в исследованиях по искусственному интеллекту //Интеллектуальные системы (МГУ). Т.1, вып. 1-4., 1996, с.47-56

30. Рубцов С. Системы управления бизнес-процессами и корпоративная культура. PC Week/RE, № 46, 47, 48.

31. Сахаров А.А. Концепции построения и реализации информационных систем, ориентированных на анализ данных. Системы управления базами данных, 1996, N4, с. 55-70.

32. Скобелев П.О. Виртуальные миры и интеллектуальные агенты для моделирования деятельности компаний. // Труды 6-ой Национальной конференции ИИ-1998, 5-7 ноября 1998, Пущино том 2, с. 714-719.

33. Скрипкин К. Г. Экономическая эффективность информационных систем. М., 2003.

34. Смит Г., Фиигар П. Следующие полвека. Директор ИС, #04/2003

35. Тарасов В.Б. Новые стратегии реорганизации и автоматизации предприятий: на пути к интеллектуальным предприятиям// Новости искусственного интеллекта. 1996. - № 4. - С.40-84.

36. Тарасов В.Б. От искусственного интеллекта к искусственной жизни: новые направления в науках об искусственном// Новости искусственного интеллекта. 1995. - №4. - С.93-117.

37. Тарасов В.Б. Системно-организационный подход в искусственном интеллекте //Программные продукты и системы №3, 1999, с.6-13

38. Тей А., Грибомон П., Луи Ж. и др. Логический подход к искусственному интеллекту. От классической логики к логическому программированию. М.: Мир, 1990, 429 стр.

39. Фадин Д.Н. Управление процессами в системе поддержки менеджмента потоков работ. ВКР, 2004. 110 с.

40. Фаулер М., Скотт К. иМЬ.Основы. Пер. с англ. - СПб: Символ-Плюс, 2002. -192 е., ил.

41. Хорошевский В.Ф. Методы и средства проектирования и реализации мультиагентных систем // Материалы семинара "Проблемы искусственного интеллекта", Россия, ИПУ РАН, 1999.

42. Черняк Л. «SOA шаг за горизонт». Открытые системы, сентябрь 2003.

43. Черняк Л. М. На пути к предприятию, управляемому в реальном времени. Открытые системы, #12.2002

44. Шапот М. Интеллектуальный анализ данных в системах поддержки принятия решений. Открытые системы, 1998, N1, с. 30-35.

45. Antoniou, G. A semantic Web primer/ Grigoris Antoniou and Frank van Harmelen. Massachusetts Institute of Technology, 2004. 259 c.

46. Boy, G. A. 1997. Software Agents for Cooperative Learning. In Software Agents, ed J. M.Bradshaw. Menlo Park, Calif.: AAAI Press.

47. Brooks R. Intelligence Without Representation // Artificial Intelligence. 1991. -Vol.47.-P. 139-159.

48. Business Process Modeling Language. BMPI Proposed Recommendation. BMPI, Jan 24, 2003.

49. Clancey, W. J. 1993. The Knowledge Level Reinterpreted: Modeling Socio-Technical Systems. In Knowledge Acquisition as Modeling, eds. К. M. Ford and J. M. Bradshaw, 33-50. New York: Wiley.

50. Coffman, T. Graph-based Technologies for Intelligence Analysis / T. Coffman, S. Greenblatt, S. Marcus // Communications of the ACM. 2004. Volume 47, number 9. C. 45-47.

51. Cohen, P. R.; and Levesque, H. 1997. Communicative Actions for Artificial Agents. In Software Agents, ed J. M. Bradshaw. Menlo Park, Calif.: AAAI Press.

52. Etzioni, O., and Weld, D. S. 1995. Intelligent Agents on the Internet: Fact, Fiction, and Forecast. IEEE Expert 10(4): 44-49.

53. F. Bellifemine, G. Caire. JADE administrator's guide. TILAB, 15 December, 2003.

54. F. Bellifemine, G. Caire. JADE programmer's guide. TILAB, 10 July,2004.

55. F. Bueno, D. Cabeza, M. Carro. The Ciao Prolog System. CLIP Group, 993p., 6 August 2004.

56. FIPA Abstract Architecture Specification. FIPA TC Architecture SC00001L., 12 March, 2002.

57. FIPA ACL Message Representation in String Specification. FIPA TC Agent Management SC00070I., 12 March, 2003.

58. FIPA ACL Message Structure Specification. FIPA TC Communication SC00061G., 12 March, 2003.

59. FIPA Agent Management Specification. FIPA TC Agent Management SC00023J., 12 March, 2002.

60. FIPA Communicative Act Library Specification. FIPA TC Communication SC00037J., 12 March, 2003.

61. FIPA SL Content Language Specification. FIPA TC Communication SC00008I., 12 March, 2002.

62. Fisher K., Muller J.-P., Heimig I., Scheer A.-W. Intelligent Agents in Virtual Enterprises// Proc. of the First International Conference on the Practical Applications of Intelligent Agents and Multi-Agent Technology (London, UK). -P.205-224.

63. Franconi E., Ng G. The i.com tool for intelligent conceptual modeling // 7th Intl. Workshop on Knowledge Representation meets Databases, KRDB'00, Berlin, Germany, 2000.

64. Franklin, S., and Graesser, A. 1996. Is It an Agent or Just a Program? A Taxonomy for Autonomous Agents. In Proceedings of the Third International Workshop on Agent Theories, Architectures, and Languages. New York: Springer-Verlag.

65. G. Caire. JADE programming for beginners. TILAB, 4 December 2003.

66. Genesereth, M. R. 1997. An Agent-based Framework for Interoperability. In Software Agents, ed. J. M. Bradshaw. Menlo Park, Calif.: AAAI Press.

67. Georgeff M.P. and Rao A.S. BDI Agents: From Theory to Practice. In Procedings First International Conference on Multi-Agent Systems (ed. V. Lesser). AAAI Press/The MIT Press, pp. 312-319, 1995.

68. Greenstein, David, and Kelly Tomas. "Intelligent agents for an Emergent Industrial Ecology". Intelligent Manufacturing Systems, Proceedings of IJCAI, AAAI 1995.

69. Harrison, C. G.; Chess, D. M.; and Kershenbaum, A. 1995. Mobile Agents: Are They a Good Idea? IBM T. J. Watson Research Center.

70. Hayes-Roth F., Jacobstein N. The State of Knowledge-Based Systems. Communications of the ACM, March, 1994, v.37, n.3.

71. James Odell. Agent Technology, Green Paper. OMG Document ec/2000-08-01, 1 August, 2000

72. James Odell. Agents: Technology and Usage (Part 1). Distributed Computing Architecture/E-Business Advisory Service. Executive Report, Vol. 3, No. 4.

73. Jeffrey M. Bradshaw. Software Agents, 47p, 1998.

74. Jennings N.R. Controlling Cooperative Problem Solving in Industrial Multi-Agent Systems Using Joint Intentions. Artificial Intelligence, 75 (2) pp. 195-240, 1995.

75. Joseph A. Goguen. Data, schema and ontology integration. In Workshop on Combination of Logics: Theory and Applications (CombLog'04), July 2004.

76. Low, Jonathan and Siesfeld, Tony / Ernst &Young, "Measures That Matter", Strategy & Leadership, March — April 1998.

77. Martin Flower. UML Distilled: A Brief Guide to the Standard Object Modeling Language, Third Edition. Addison Wesley, 2003.

78. MASIF Specification. OMG TC Document orbos/97-10-05. 10 Nov., 1997. http://www.omg.org/maf

79. Michael Pallos, Service-oriented architecture: A Primer. EAI Journal, De-cember 2001.

80. Musen, M. Domain Ontologies in Software Engineering: Use of Protege with the EON Architecture // Methods of Inform, in Medicine, pages 540-550,1998.

81. N. R. Jennings, M. Wooldridge. Applications of Intelligent Agents. Queen Mary & Westfield College, 25p.

82. Natalya F. Noy, Deborah L. McGuinness. Ontology Development 101: A Guide to Creating Your First Ontology. Stanford University, Stanford, 25p.

83. Negroponte, N. 1997. Agents: From Direct Manipulation to Delegation. In Software Agents, ed. J. M. Bradshaw. Menlo Park, Calif.: AAAI Press.

84. Nwana, H. S. 1996. Software Agents: An Overview. Knowledge Engineering Review, 11(3): 205-244.

85. Philip A. Bernstein. Applying model management to classical meta data problems. In Proc. First Biennial Conference on Innovative Data Systems Research (CIDR'03), January 2003.

86. Robert E. Kent. The IFF foundation for ontological knowledge organization. Cataloging and Classification Quarterly, 37(1): 187-203, 2003.

87. Smith, Howard. Business Process Management: The Third Wave / Howard Smith and Peter Fingar 1st ed. Meghan-Kiffer Press, 2003; 292p.

88. Specification: Business Process Execution Language for Web Services Version 1.1 http://wvvw.ibm.com/developerworks/library/ws-bpel/

89. Sycara K., Pannu A., Williamson M., Zeng D., Decker K. Distributed Intelligent Agents/ IEEE Expert: Intelligent Systems and Their Applications. 1996. -Vol.11, №6.-P.36-46.

90. Trevor J. M. Bench-Capon and Grant Malcolm. Formalising ontologies and their relations. In Proc. 10th Database and Expert Systems Applications (DEXA'99), p. 250-259, 1999.

91. Unified Modeling Language: Superstructure, version 2.0, OMG, July 2003.

92. W.M.P. van der Aalst, A.H.M. ter Hofstede, B. Kiepuszewski, and A.P. Barros. Workflow Patterns. Distributed and Parallel Databases, 14(3), pages 5-51, July 2003.

93. WFMC. Workflow Management Coalition Workflow Standard: Workflow Process Definition Interface XML Process Definition Language (XPDL) (WFMCTC-1025). Technical report, Workflow Management Coalition, Lighthouse Point, Florida, USA, 2002.

94. Wooldridge M., Jennings R. Intelligent Agents. Theory and Practice. Knowledge Engineering Review, 1995.

95. Workflow Management Coalition. Terminology & Glossary // WFMC-TC-1011, Feb. 1999.

96. Workflow Process Definition Interface XML Process Definition Language (WFMC-TC-1025) - WfMC, 2002.