Преобразование цепочки поставок при помощи IBM Supply Chain Process Modeler: Часть 4. Использование продвинутой аналитики

В четвертой части данной серии представлены две продвинутые функции анализа, которые предоставляет SCPM: расширенная имитация процесса и Performance Analyzer (анализатор эффективности). Расширенная имитация процесса позволяет использовать сценарии имитационного моделирования, обеспечивая тем самым поддержку более сложных требований бизнес-логики и анализа. Performance Analyzer позволяет выполнять количественный анализ причинно-следственных связей между различными показателями эффективности, используя системную динамику (System Dynamics) – теорию изучения сложных систем с обратной связью и управления ими.

Чанжуй Жень, менеджер, Supply Chain Optimization, IBM

Чанжуй Жень (Changrui Ren) – фотографияЧанжуй Жень (Changrui Ren) работает менеджером в группе Supply Chain Optimization подразделения IBM Research, Пекин, КНР. Пришел в IBM в 2005 году после получения степени доктора философии по управлению и инжинирингу в университете Цинхуа (Пекин, КНР). Руководит несколькими исследовательскими проектами по управлению бизнес-процессами, производительностью и цепочкой поставок.



Бин Шао, штатный исследователь, IBM

Бин Шао (Bing Shao) – фотографияБин Шао (Bing Shao) работает штатным исследователем в IBM Research, Пекин, КНР. После прихода в IBM в 2006 году занимается интегрированием моделей стандартов отраслевых процессов и преобразования сквозной цепочки поставок. Получил степень магистра по вычислительной технике в Харбинском технологическом институте, Харбин, КНР.



Цзинь Дун, руководитель, IBM China Analytics Center, IBM

Цзинь Дун (Jin Dong) – фотографияЦзинь Дун (Jin Dong) работает руководителем группы Industry Solutions подразделения IBM Research в КНР. Также руководит аналитическим центром IBM China Analytics Center. В 2001 году получил степень доктора философии в университете Цинхуа в КНР. До прихода в IBM занимал должность ассистент-профессора на факультете промышленного проектированияи университета штата Аризона, США.



Мяо Хэ, исследователь, IBM

Мяо Хэ (Miao He) – фотографияМяо Хэ (Miao He) работает исследователем в IBM Research, Пекин, КНР. Пришла в IBM в 2009 году после получения степени магистра по промышленному машиностроению в университете Цинхуа (Пекин, КНР). Занимается исследованиями в области управления цепочками поставок, управления бизнес-процессами, медицинской диагностики и стохастического динамического программирования.



26.09.2012

Введение

В последней части серии представлены две продвинутые функции анализа, которые предоставляет SCPM: расширенная имитация процесса и Performance Analyzer (анализатор эффективности). Расширенная имитация процесса расширяет функцию имитации процесса WebSphere Business Modeler, предоставляя пользователям возможность писать сценарии имитационного моделирования, делающие данный инструмент достаточном гибким для поддержки сложных требований бизнес-логики и анализа. Performance Analyzer позволяет выполнять количественный анализ причинно-следственных связей между различными показателями эффективности, используя системную динамику (System Dynamics) – теорию изучения сложных систем с обратной связью и управления ими.

После прочтения данной статьи вы будете в состоянии:

  • Понимать концепции расширенной имитации SCPM-процесса.
  • Идентифицировать методику имитации SCPM-процесса.
  • Понимать концепции и функции Performance Analyzer.

Имитация SCPM-процесса

В этом разделе представлены продвинутые функции имитации SCPM, а также методика имитации SCPM-процесса.

Обзор

WebSphere Business Modeler, лучший в своем классе продукт для имитации и моделирования бизнес-процессов, предоставляет мощные функции имитации процесса, позволяющие пользователям выполнять анализ "что-если" с учетом затрат, дохода, продолжительности и использования ресурсов. Он также предоставляет средства анимации для визуальной отладки и упрощения коммуникации. Однако WebSphere Business Modeler создавался как общий, универсальный и простой в использовании инструмент, следствием чего стали некоторые ограничения при обработке сложной бизнес-логики и сложных структур данных.

Рисунок 1. Имитация процесса в WebSphere Business Modeler
Имитация процесса в WebSphere Business Modeler

(Увеличенная версия рисунка 1.)

SCPM расширяет возможности WebSphere Business Modeler, позволяя пользователям писать Java™-сценарии для каждого элемента процесса WebSphere Business Modeler. Вы можете использовать сценарии для моделирования очень сложной логики, чтения и записи внешних файлов, а также для обращения к внешним Java-библиотекам. На рисунке 2 показано SCPM-окно имитации с тремя выделенными областями. Выделенные вкладки Expression и Monitor используется для редактирования сценариев и управления имитацией соответственно. Выделенная область внизу содержит сценарии имитации.

Рисунок 2. SCPM-имитация
SCPM simulation

(Увеличенная версия рисунка 2.)

При помощи Java-сценариев SCPM обеспечивает чрезвычайно гибкую имитацию процесса:

  • Простой выбор ветвей решений.
    • Простое определение условий.
  • Определение сложных структур данных.
    • Накладная (Bill of Material – BOM).
    • Очередь заказов клиентов.
    • Транспорт.
  • Реализация сложных операций.
    • Сложные математические функции.
    • Сложная логика.
  • Мониторинг состояния имитации.
    • Уровень запасов.
    • Длина очереди.
  • Использование Java-библиотек сторонних разработчиков.

Выполнение SCPM-имитации

В данном разделе описывается пошаговое выполнение SCPM-имитации.

Шаг 1. Редактирование сценариев для элементов процесса

Первый шаг – это написание сценариев имитации. В редакторе процессов WebSphere Business Modeler вы создаете основные потоки процесса, выбираете элемент процесса и переходите на вкладку Expression. Отображается редактор сценариев для написания Java-сценария. Подробности грамматики и инструкции по написанию сценариев SCPM-имитации приведены в документе "Справочное руководство по имитации SCPM-процессов", которое можно запросить в службе поддержки SCPM по адресу scpm@cn.ibm.com.

Пользователи могут писать сценарии имитации для элементов процесса, включая этапы процесса и ветви решений. Ниже приведены шесть видов сценариев, которые поддерживает SCPM:

  • Предоперационные сценарии выполняются сразу после активизации процесса/задания.
  • Послеоперационные сценарии выполняются в конце процесса или задания (с задержкой по времени).
  • Сценарии задержки определяют время задержки процесса или задания.
  • Сценарии затрат определяют затраты процесса или задания.
  • Сценарии дохода определяют доход процесса или задания.
  • Сценарии продолжительности определяют продолжительность процесса или задания.

Шаг 2. Создание снимка имитации

Следующим шагом после создания потока процесса и сценариев имитации является создание в WebSphere Business Modeler снимка имитации. Этот снимок создается так же, как и снимок имитации WebSphere Business Modeler. При появлении диалогового окна Check Paths for Terminate Nodes, показанного на рисунке 3, нажмите No, чтобы обойти проверку и напрямую создать снимок имитации.

Рисунок 3. Диалоговое окно Check Paths for Terminate Nodes
Диалоговое окно Check Paths for Terminate Nodes

Шаг 3. Выбор метода имитации

Шаг 3 необходим, чтобы гарантировать корректное выполнение SCPM-имитаций. После успешного создания снимка имитации откройте вкладку General вкладки Attributes снимка имитации, прокрутите страницу вниз и измените Method of selecting an output path на Based on an expression. Эта настройка позволяет анализировать сценарии имитации во время выполнения имитации.

Рисунок 4. Настройка метода имитации
Настройка метода имитации

Шаг 4. Выбор выполнения с анимацией (не обязательно)

Это необязательный шаг. Как и при имитации WebSphere Business Modeler, можно выбрать выполнение имитации с анимацией или без нее. Это указывается в настройках имитации. Обратите внимание, что анимация существенно замедляет выполнение имитации.

Чтобы включить/выключить анимацию:

  1. Перейдите в Simulation Control Panel.
  2. Нажмите Menu.
  3. Нажмите Settings to launch the Simulation Settings.
  4. Нажмите Yes или No, чтобы включить или выключить анимацию.

Шаг 5. Запуск имитации

После настройки имитации перейдите на вкладку Monitor и нажмите зеленую кнопку Run Simulation (см. рисунок 5), чтобы запустить SCPM-имитацию.

Рисунок 5. Запуск имитации
Запуск имитации

Вы должны увидеть процесс выполнения и информацию имитации на вкладке Monitor (см. рисунок 6). Обратите внимание, что управление выполнением SCPM-имитации осуществляется посредством вкладки SCPM Monitor, а не панели управления WebSphere Business Modeler Simulation Control Panel.

Рисунок 6. Вкладка Monitor
Вкладка Monitor

(Увеличенная версия рисунка 6.)

Шаг 6. Сохранение диаграммы имитации и выходных данных

При помощи сценариев имитации можно также отображать диаграммы для мониторинга трендов реального времени определенных переменных в процессе имитации (см. рисунок 7). И диаграммы, и выходные данные можно экспортировать в файлы для последующего анализа.

Рисунок 7. Отображаемая диаграмма
Отображаемая диаграмма

Пример проекта ABC

В примере проекта ABC мы будем использовать процесс под названием EP.4 Manage ISC Inventory (управление запасами) для демонстрации имитации SCPM-процесса. В этой модели управления запасами:

  • Клиенты генерируют случайные заявки каждые несколько дней. Заявки помещаются в очередь заказов для выполнения.
  • Распределительный центр (distribution center – DC) каждые три дня проверяет все заявки в очереди заказов, и, если запасов достаточно, заявка удовлетворяется незамедлительно.
  • Распределительный центр проверяет запасы каждые пять дней. Если уровень запасов ниже безопасного, распределительный центр пополняет запасы в соответствии с политикой управления запасами. В данной модели определяются две политики: (s, S) и (r, q). Это типичные политики управления запасами. Дополнительная информация об управлении запасами приведена в разделе Ресурсы.
  • Запасы пополняются немедленно, без задержки.

При помощи редактора процессов WebSphere Business Modeler мы создаем поток процесса (см. рисунок 8).

Рисунок 8. Пример имитации в проекте ABC
Пример имитации в проекте ABC

Для моделирования бизнеса мы создаем четыре ветви процесса. В первой ветви генерируются и суммируются заявки. Во второй ветви распределительный центр проверяет, достаточно ли запасов для удовлетворения заявок. В третьей ветви принимается решение о завершении имитации. Четвертая ветвь используется для управления запасами.

Мы определяем пять расписаний и связываем их с таймерами в модели процесса. Каждое расписание запускает конкретное событие в определенные промежутки времени. Например, каждые пять дней расписание запускает проверку запасов в распределительном центре и их пополнение при необходимости.

Рисунок 9. Установка таймеров
Установка таймеров

Мы предварительно задали Java-сценарии для действий и выходные ветви решений. Дважды щелкнув правой кнопкой мыши на пустом месте редактора, можно увидеть объявления и определения глобальных переменных на вкладке Initial вкладки Expression (см. рисунок 10).

Рисунок 10. Объявление и определение глобальных переменных
Объявление и определение глобальных переменных

Одной из целей нашей имитации является сравнение уровней запасов и определение двух политик управления запасами, (s, S) и (r, Q), путем переключения переменной inventoryControlPolicy.

Обратите внимание, что в данном приложении для генерирования заявок используется генератор равномерно распределенных случайных чисел. Однако нам нужны случайные варианты, сгенерированные из некоторого распределения вероятностей. Учет распределения вероятностей позволяет наблюдать поведение системы не только в среднем, но и в крайних точках. Чтобы вставить распределение, щелкните правой кнопкой мыши в области редактирования на вкладке Expression и выберите Insert => Distribution Function (см. рисунок 11).

Рисунок 11. Вставка распределения вероятностей
Вставка распределения вероятностей
ВидРаспределение
Дискретное (Discrete)Binomial (биномиальное), Hypergeometric (гипергеометрическое), Possion (Пуассона)
Непрерывное (Continuous) Beta (бета), Cauchy (Коши), Chi square (хи-квадрат), Exponential (экспоненциальное), F (Фишера), Gamma (гамма), Normal (нормальное), t (Стьюдента), Uniform (непрерывное равномерное)

SCPM-методика проекта имитации

Корпорация IBM разработала методику, которая сопровождает инструмент имитации и применяется на всех этапах моделирования и анализа, от создания ключевого показателя эффективности до анализа выходных данных. На рисунке 12 показан план SCPM-методики проекта имитации.

Рисунок 12. План SCPM-методики проекта имитации
План SCPM-методики проекта имитации

Эффективное сотрудничество между бизнес-консультантами и технической группой имеет важное значение для успешного создания SCPM-модели. Консалтинговая группа занимается областью применения проекта, определением сценариев имитации и ключевых показателях эффективности, разработкой моделей и логики AS-IS (как есть) и TO-BE (как будет), сбором данных и анализа результатов имитации. Техническая группа занимается разработкой сценариев имитации, выполнением имитации и обеспечением обратной связи с консалтинговой группой. В идеале техническая группа должна быть подключена к проекту с самого начала, чтобы гарантировать взаимопонимание и контроль. На рисунке 13 указаны подробная информация о каждом из девяти этапов проекта, а также роли и ответственность.

Рисунок 13. Рисунок 13. SCPM-методика проекта имитации – подробности
Рисунок 13. SCPM-методика проекта имитации – подробности

Использование анализатора Performance Analyzer

В этом разделе описывается SCPM-функция Performance Analyzer

Обзор

Функция Performance Analyzer предназначена для выяснения внутренней и взаимной связи между процессами и показателями. В Performance Analyzer можно создать четыре вида моделей для анализа эффективности с разной степенью детализации:

  • Linkage (связывания);
  • Qualitative (качественная);
  • Semi-Quantitative (полуколичественная);
  • Quantitative (количественная).

Каждая из этих моделей имеет собственную точку зрения на проблемы управления цепочкой поставок. В проекте ABC есть пример каждой модели. Модели Performance Analyzer расположены под Supporting Tools в SCPM Navigator (см. рисунок 14).

Рисунок 14. Модели Performance Analyzer в SCPM Navigator
Модели Performance Analyzer в SCPM Navigator

Давайте кратко рассмотрим все четыре модели по очереди.

Модель Linkage дает наиболее упрощенный взгляд на связь между различными элементами, такими как ключевые показатели эффективности, критические факторы успеха (Critical Success Factors – CSF) и цели. Она используется для связи элементов Value Driver Tree и Metrics Tree. Пример модели Linkage на рисунке 15 показывает, как улучшение обслуживания клиентов связано с гибкостью, оперативностью и надежностью.

Рисунок 15. Модель Linkage
Модель Linkage

Модель Qualitative расширяет модель Linkage путем назначения каждой связи качественного воздействия, которое может быть положительным, отрицательным или неизвестным. Данная модель анализирует качественный эффект изменения ключевого показателя эффективности на основе связей. Она также используется для выполнения простого анализа путем выявления изменений тенденций между дочерним и родительским узлами. Пример модели на рисунке 16 показывает, как увеличение времени циклов снабжения, производства и доставки приводит к удлинению циклов выполнения заказов, что в конечном итоге ведет к снижению количества клиентов.

Рисунок 16. Модель Qualitative
Модель Qualitative

Модель Semi-Quantitative известна также как аналитический иерархический процесс (Analytic Hierarchy Process – AHP). Она предназначена для анализа приоритетов различных ключевых показателей эффективности. Пример на рисунке 17 показывает, как можно использовать гибкость, наиболее важный фактор улучшения обслуживания клиентов, для поддержки усилий в этой области.

Рисунок 17. Модель AHP (Semi-Quantitative)
Модель AHP (Semi-Quantitative)

Модель Quantitative, также известная как модель системной динамики (Systems Dynamics – SD) предназначена для анализа воздействия количественных связей между критическими элементами модели. Эта модель использует для управления имитацией и оптимизацией механизм системной динамики. SCPM предоставляет редактор ввода математических уравнений для создания количественных соотношений. Пример на рисунке 18 показывает, как увеличение расходов на управление цепочками поставок и издержек на реализованные товары уменьшает прибыль, если нет существенного увеличения продаж.

Рисунок 18. SD-модель (Quantitative)
SD-модель (Quantitative)

Системная динамика (System Dynamics) – это теория изучения сложных систем с обратной связью и управления ими. Литературу по системной динамике можно найти в разделе Ресурсы.

Использование SD-модель для анализа сложных проблем

Упражнение в данном разделе демонстрирует использование SD-модели для анализа сложных проблем. В упражнении мы будем использовать очень простой пример – австралийских кроликов. Вначале их было 24. Поскольку кролики рождаются и умирают, их численность со временем меняется. Наша цель – смоделировать изменения популяции кроликов с учетом различных показателей рождаемости и средней продолжительности жизни.

  1. Первым шагом является построение модели популяции кроликов:
    • Создайте в Quantitative Performance Analyzer новую модель под названием Rabbit Population.
    • Добавьте в модель пять узлов Other под названием birth rate, births, average life time, deaths и Rabbit Population.
    • Свяжите узлы между собой, как показано на рисунке 19.
      Рисунок 19. Модель Rabbit Population
      Модель Rabbit Population
  2. Второй шаг – задать значения переменных и определить количество взаимосвязей узлов. Значение births (рождаемость) пропорционально birth rate (коэффициент рождаемости), а значение deaths (смертность) обратно пропорционально average life time (средняя продолжительность жизни).
    • В редакторе Quantitative Relations укажите следующие уравнения:
      • birth rate = 0.125
      • average life time = 8
      • births = birth rate * Rabbit Population
      • deaths = Rabbit Population / average life time
    • Отредактируйте узел Rabbit Population, как показано на рисунке 20.
      • Установите Variable Type в значение Level.
      • Установите Expression в значение = Integral и укажите "births"-"deaths".
      • Установите Init Value = 24.
      Рисунок 20. Редактирование узла Rabbit Population
      Редактирование узла Rabbit Population
  3. Третий шаг – выполнение модели.
    • Задайте временной диапазон имитации с 1859 по 2000 год, как показано на рисунке 21.
      Рисунок 21. Настройка имитации
      Настройка имитации
    • Чтобы выполнить имитацию, нажмите пиктограмму Run Simulation в панели инструментов представления. После окончания имитации можно сохранить результаты и перейти на вкладку Simulation Result для их просмотра (см. рисунок 22).
      Рисунок 22. Вкладка Simulation Result
      Вкладка Simulation Result

      Обратите внимание, что данная модель была разработана для условий равновесия в популяции кроликов, поскольку мы установили постоянные значения показателя рождаемости и средней продолжительности жизни (показателя смертности) – 12,5%.

  4. Четвертый шаг – изменение параметров и выполнения анализа "что, если". Давайте изменим показатель рождаемости, чтобы смоделировать неограниченный рост. Это приведет к одному из простейших вариантов динамического поведения, известного как экспоненциальный рост.
    • Щелкните правой кнопкой мыши на узле birth rate и выберите Scrollbar Setting.
    • Укажите для Maximum значение 1, а для Step Increment0.01.
    • Используйте полосу прокрутки, чтобы изменить значение показателя рождаемости на 0.2М.
  5. Выполнив имитацию снова, вы увидите экспоненциальный рост (см. рисунок 23).
    Рисунок 23. Анализ модели
    Анализ модели
  6. Запустите модель и отрегулируйте ползунки так, чтобы получить наилучшее совпадение. Кроме того, попробуйте менять значения других переменных, которые, по вашему мнению, могут влиять на результат. Вы также можете сравнивать модель в различных временных интервалах. После создания модели можно выполнить ее в другом промежутке времени.

Заключение

В последней части серии статей вы познакомились с продвинутыми концепциями имитации SCPM-процессов – методикой имитации SCPM-процессов и анализатором эффективности (Performance Analyzer).

В этой серии статей вы приобрели целостное представление об инструментальном средстве Supply Chain Process Modeler. Вы узнали о назначении, методике, основных функциях и операциях, а также о продвинутых возможностях SCPM. Теперь вы можете начать использовать SCPM для моделирования и анализа цепочек поставок.


Загрузка

ОписаниеИмяРазмер
Пример проекта ABCABC_Project.zip1,3 МБ
Предложение SCPMSCPM_Package_Offering_v7.0.0_20110907.zip16,8 МБ

Ресурсы

Комментарии

developerWorks: Войти

Обязательные поля отмечены звездочкой (*).


Нужен IBM ID?
Забыли Ваш IBM ID?


Забыли Ваш пароль?
Изменить пароль

Нажимая Отправить, Вы принимаете Условия использования developerWorks.

 


Профиль создается, когда вы первый раз заходите в developerWorks. Информация в вашем профиле (имя, страна / регион, название компании) отображается для всех пользователей и будет сопровождать любой опубликованный вами контент пока вы специально не укажите скрыть название вашей компании. Вы можете обновить ваш IBM аккаунт в любое время.

Вся введенная информация защищена.

Выберите имя, которое будет отображаться на экране



При первом входе в developerWorks для Вас будет создан профиль и Вам нужно будет выбрать Отображаемое имя. Оно будет выводиться рядом с контентом, опубликованным Вами в developerWorks.

Отображаемое имя должно иметь длину от 3 символов до 31 символа. Ваше Имя в системе должно быть уникальным. В качестве имени по соображениям приватности нельзя использовать контактный e-mail.

Обязательные поля отмечены звездочкой (*).

(Отображаемое имя должно иметь длину от 3 символов до 31 символа.)

Нажимая Отправить, Вы принимаете Условия использования developerWorks.

 


Вся введенная информация защищена.


static.content.url=http://www.ibm.com/developerworks/js/artrating/
SITE_ID=40
Zone=WebSphere
ArticleID=837675
ArticleTitle=Преобразование цепочки поставок при помощи IBM Supply Chain Process Modeler: Часть 4. Использование продвинутой аналитики
publish-date=09262012