Реферат - Жизненный цикл проекта, модели жизненного цикла - файл n1.doc

Реферат - Жизненный цикл проекта, модели жизненного цикла
скачать (199.5 kb.)
Доступные файлы (1):
n1.doc200kb.10.06.2012 07:29скачать

n1.doc

Содержание.


Введение………………………………………………………………………..

3

Жизненный цикл проекта……………………………………………………..

5

Модели жизненного цикла………………………………………………........

7

Классификация математических моделей……………………………………

9

Имитационная модель…………………………………………………………

14

Имитационная модель жизненного цикла проекта…………………………..

20

Управление проектами…………………………………………………………

25

Методы управления проектами…………………………………………..........

27

Содержание процессов управления ресурсами проекта…………………......

30

Заключение………………………………………………………………………

34

Содержание……………………………………………………………………...

36

Введение.
Проект – это ограниченное по времени целенаправленное изменение отдельной системы с установленными требованиями к качеству результатов, возможными рамками расхода средств и ресурсов и специфической организацией. Все проекты, в общих чертах, имеют определенные характеристики.

Кроме этих, существует также и ряд других характеристик.

Проекты существуют в каждой организации. Проекты могут управляться с использованием набора соответствующих процессов проектного менеджмента. Практически, один и тот же набор процессов может использоваться вне зависимости от типа проекта. К примеру, все проекты должны быть определены и спланированы, все проекты должны обеспечиваться процессами управления объемом, рисками, качеством, должны коммуницировать статус и т.д.

Иногда люди не вполне отчетливо различают работы по управлению проектом и работы жизненного цикла проекта, так как для успешного выполнения проекта необходимы работы обоих видов. Основное различие между ними заключается в том, что управление проектом сосредоточено на определении, планировании, мониторинге и контроле, а также на закрытии проекта. Работы же, связанные с фактическим созданием результатов поставки проекта, принято относить к "жизненному циклу" проекта. В процессе управления проектом создается его график, но подавляющее большинство работ в этом графике составляют именно работы жизненного цикла проекта, в результате выполнения которых появляется выходная продукция.

Несмотря на уникальность всех проектов, подобно тому, как существуют общие процессы управления, применимые к большинству проектов, существуют также и общие модели, которые могут служить руководством по определению жизненного цикла большинства проектов. Эти общие модели ценны тем, что экономят время проектным командам при разработке графика проекта.

Жизненный цикл проекта.
Каждый проект от возникновения идеи до полного своего завершения проходит ряд последовательных ступеней своего развития. Полная совокупность ступеней развития образует жизненный цикл проекта. Жизненный цикл принято разделять на фазы, фазы - на стадии, стадии - на этапы. Проект проходит четыре фазы развития: концепция, разработка, реализация, завершение. Каждый проект имеет окружение. В качестве ближнего окружения большинства проектов выступает «родительская организация», где данный проект является составной частью «жизненного цикла деловой активности организации». Проект может быть тесно связан с выпуском новой продукции или услуг и осуществлением необходимых для этих целей изменений. Таким образом, проект связан еще и с «жизненным циклом продукта».

Рассмотрим более подробно содержание отдельных фаз проекта.

Начальная фаза проекта (разработка концепции) требует выполнения

следующих работ: сбор исходных данных и анализ существующего состояния (предварительное обследование); выявление потребности в изменениях (проекте); определение результата (цели, задачи, результаты; основные требования, ограничительные условия, критерии; уровень риска; окружение проекта, потенциальные участники; требуемое время, ресурсы, средства и др.); определение и сравнительная оценка альтернатив; представление предложений, их апробация и экспертиза; утверждение концепции и получение одобрения для следующей фазы.

Фаза разработки проекта требует выполнения следующих работ: назначение руководителя проекта и формирование команды проекта, в первую очередь ключевых членов команды; установление деловых контактов и изучение целей, мотивации и требований заказчика и владельцев проекта, других ключевых участников; развитие концепции и разработка основного содержания проекта (конечные результаты и продукты; стандарты качества; структура проекта; основные работы; требуемые ресурсы); структурное планирование (декомпозиция проекта; календарные планы и укрупненные графики работ и обеспечения; смета и бюджет проекта; потребность в ресурсах; процедуры УП и техника контроля; определение и распределение рисков.

Фаза реализации проекта требует выполнения следующих работ: организация и проведение торгов, заключение контрактов; полный ввод в действие разработанной системы УП; организация выполнения работ; ввод в действие средств и способов коммуникации и связи участников проекта; ввод в действие системы мотивации и стимулирования команды проекта; детальное проектирование и технические спецификации; оперативное планирование работ; установление системы информационного контроля за ходом работ; организация и управление материально-техническим обеспечением работ, в т.ч. запасами, покупками, поставками; выполнение работ, предусмотренных проектом (в т.ч. производство строительно-монтажных и пуско-наладочных работ); руководство, координация работ, согласование темпов, мониторинг прогресса, прогноз состояния, оперативный контроль и регулирование основных показателей проекта (ход работ, их темпы; качество работ и проекта; продолжительность и сроки; стоимость и другие показатели); решение возникающих проблем и задач.

Фаза завершения проекта требует выполнения следующих работ:

планирование процесса завершения проекта; эксплуатационные испытания

окончательного продукта проекта; подготовка кадров для эксплуатации

создаваемого проекта; подготовка документации, сдача объекта заказчику и ввод в эксплуатацию; оценка результатов проекта и подведение итогов; подготовка итоговых документов; закрытие работ проекта; разрешение конфликтных ситуаций; реализация оставшихся ресурсов; накопление фактических и опытных данных для последующих проектов; расформирование команды проекта.

Большое значение имеют следующие дополнительные элементы проекта:

начальные условия, ограничения и требования к проекту (характеризуют

предысторию и существующее состояние системы; существующее состояние

окружения системы; требования к результатам проекта и способам их достижения; ограничения на цели и результаты проекта, определяющие количественные характеристики и допущенные границы); область допустимых решений проекта; документация проекта; виды обеспечения проекта (функциональное, информационное, математическое, программное, техническое, организационное, правовое, методическое, прочие виды обеспечения); методы и техника управления проектами.
Модели жизненного цикла.
Моделирование жизненного цикла проекта по принципу «водопада»

При моделировании по принципу «водопада» работа над проектом движется линейно через ряд фаз, таких как:

Недостатками такого подхода являются накопление возможных на ранних этапах ошибок к моменту окончания проекта и, как следствие, возрастание риска провала проекта, увеличение стоимости проекта.

Моделирование жизненного цикла проекта по итеративной модели


Итеративный подход (англ. iteration — повторение) — выполнение работ параллельно с непрерывным анализом полученных результатов и корректировкой предыдущих этапов работы. Проект при этом подходе в каждой фазе развития проходит повторяющийся цикл: Планирование — Реализация — Проверка — Оценка.

Преимущества итеративного подхода:

Моделирование жизненного цикла проекта по спиральной модели

т.н. модель Боэма (Барри Боэм). Рассматривается зависимость эффективности проекта от его стоимости с течением времени. На каждом витке спирали выполняется создание очередной версии продукта, уточняются требования проекта, определяется его качество и планируются работы следующего витка.

Моделирование жизненного цикла проекта инкрементным методом


Инкрементное построение: разбиение большого объема проектно-конструкторских работ на последовательность более малых составляющих частей.

В экономической теории и практике наиболее распространен вид моделирования, называемый семиотическим. При этом главная цель семиозиса - функционирование системы выразительных средств, есть учет ненаблюдаемых свойств объекта, что практически совпадает с функцией моделирования. Семиотичные модели отличает изучение смысловой структуры объекта, его содержательной насыщенности и логики. Наибольшее значение в бизнес-системах имеют семиотичные знаковые модели. Используя широкую совокупность знаковых преобразований: схемы, графики, чертежи, формулы, таблицы, наборы символов, а также законы и закономерности, которыми можно оперировать с выбранными знаковыми элементами, они позволяют исследовать многочисленные процессы и явления, свойственные рыночной среде и развитию бизнес-системы. Среди различных видов знакового моделирования наибольшее употребление находит математическое моделирование, при котором исследование объекта осуществляется посредством модели, построенной с помощью математических методов. Применительно к экономическим задачам оно характеризуется как - экономико-математическое.
Классификация математических моделей.
Теорией моделирования является раздел науки, изучающий способы исследования свойств объектов-оригиналов, на основе замещения их другими объектами-моделями. В основе теории моделирования лежит теория подобия. При моделировании абсолютное подобие не имеет места и лишь стремится к тому, чтобы модель достаточно хорошо отображала исследуемую сторону функционирования объекта. Абсолютное подобие может иметь место лишь при замене одного объекта другим точно таким же.

Все модели можно разделить на два класса:

  1. вещественные,

  2. идеальные.

В свою очередь вещественные модели можно разделить на:

  1. натурные,

  2. физические,

  3. математические.

Идеальные модели можно разделить на:

  1. наглядные,

  2. знаковые,

  3. математические.

Вещественные натурные модели - это реальные объекты, процессы и системы, над которыми выполняются эксперименты научные, технические и производственные.

Вещественные физические модели - это макеты, муляжи, воспроизводящие физические свойства оригиналов (кинематические, динамические, гидравлические, тепловые, электрические, световые модели).

Вещественные математические - это аналоговые, структурные, геометрические, графические, цифровые и кибернетические модели.

Идеальные наглядные модели - это схемы, карты, чертежи, графики, графы, аналоги, структурные и геометрические модели.

Идеальные знаковые модели - это символы, алфавит, языки программирования, упорядоченная запись, топологическая запись, сетевое представление.

Идеальные математические модели - это аналитические, функциональные, имитационные, комбинированные модели.

В приведенной классификации некоторые модели имеют двойное толкование (например - аналоговые). Все модели, кроме натурных, можно объединить в один класс мысленных моделей, т.к. они являются продуктом абстрактного мышления человека.

Остановимся на одном из наиболее универсальных видов моделирования - математическом, ставящим в соответствие моделируемому физическому процессу систему математических соотношений, решение которой позволяет получить ответ на вопрос о поведении объекта без создания физической модели, часто оказывающейся дорогостоящей и неэффективной.

Математическое моделирование - это средство изучения реального объекта, процесса или системы путем их замены математической моделью, более удобной для экспериментального исследования с помощью ЭВМ.

Математическая модель является приближенным представлением реальных объектов, процессов или систем, выраженным в математических терминах и сохраняющим существенные черты оригинала. Математические модели в количественной форме, с помощью логико-математических конструкций, описывают основные свойства объекта, процесса или системы, его параметры, внутренние и внешние связи.

В общем случае математическая модель реального объекта, процесса или системы представляется в виде системы функционалов

Фi (X,Y,Z,t)=0,

где X - вектор входных переменных, X=[x1,x2,x3, ... , xN]t,

Y - вектор выходных переменных, Y=[y1,y2,y3, ... , yN]t,

Z - вектор внешних воздействий, Z=[z1,z2,z3, ... , zN]t,

t - координата времени.

Построение математической модели заключается в определении связей между теми или иными процессами и явлениями, создании математического аппарата, позволяющего выразить количественно и качественно связь между теми или иными процессами и явлениями, между интересующими специалиста физическими величинами, и факторами, влияющими на конечный результат.

Обычно их оказывается настолько много, что ввести в модель всю их совокупность не удается. При построении математической модели перед исследованием возникает задача выявить и исключить из рассмотрения факторы, несущественно влияющие на конечный результат (математическая модель обычно включает значительно меньшее число факторов, чем в реальной действительности). На основе данных эксперимента выдвигаются гипотезы о связи между величинами, выражающими конечный результат, и факторами, введенными в математическую модель. Такая связь зачастую выражается системами дифференциальных уравнений в частных производных (например, в задачах механики твердого тела, жидкости и газа, теории фильтрации, теплопроводности, теории электростатического и электродинамического полей).

Конечной целью этого этапа является формулирование математической задачи, решение которой с необходимой точностью выражает результаты, интересующие специалиста.

Форма и принципы представления математической модели зависит от многих факторов.

По принципам построения математические модели разделяют на:

1.аналитические;

2.имитационные.

В аналитических моделях процессы функционирования реальных объектов, процессов или систем записываются в виде явных функциональных зависимостей.

Аналитическая модель разделяется на типы в зависимости от математической проблемы:

1.уравнения (алгебраические, трансцендентные, дифференциальные, интегральные),

2.аппроксимационные задачи (интерполяция, экстраполяция, численное интегрирование и дифференцирование),

3.задачи оптимизации,

4.стохастические проблемы.

Однако по мере усложнения объекта моделирования построение аналитической модели превращается в трудноразрешимую проблему. Тогда исследователь вынужден использовать имитационное моделирование.

В имитационном моделировании функционирование объектов, процессов или систем описывается набором алгоритмов. Алгоритмы имитируют реальные элементарные явления, составляющие процесс или систему с сохранением их логической структуры и последовательности протекания во времени. Имитационное моделирование позволяет по исходным данным получить сведения о состояниях процесса или системы в определенные моменты времени, однако прогнозирование поведения объектов, процессов или систем здесь затруднительно. Можно сказать, что имитационные модели - это проводимые на ЭВМ вычислительные эксперименты с математическими моделями, имитирующими поведение реальных объектов, процессов или систем.

В зависимости от характера исследуемых реальных процессов и систем математические модели могут быть:

1.детерминированные,

2.стохастические.

В детерминированных моделях предполагается отсутствие всяких случайных воздействий, элементы модели (переменные, математические связи) достаточно точно установленные, поведение системы можно точно определить. При построении детерминированных моделей чаще всего используются алгебраические уравнения, интегральные уравнения, матричная алгебра.

Стохастическая модель учитывает случайный характер процессов в исследуемых объектах и системах, который описывается методами теории вероятности и математической статистики.

По виду входной информации модели разделяются на:

1.непрерывные,

2.дискретные.

Если информация и параметры являются непрерывными, а математические связи устойчивы, то модель - непрерывная. И наоборот, если информация и параметры - дискретны, а связи неустойчивы, то и математическая модель - дискретная.

По поведению моделей во времени они разделяются на:

1.статические,

2.динамические.

Статические модели описывают поведение объекта, процесса или системы в какой-либо момент времени. Динамические модели отражают поведение объекта, процесса или системы во времени.

По степени соответствия между математической моделью и реальным объектом, процессом или системой математические модели разделяют на:

1.изоморфные (одинаковые по форме),

2.гомоморфные (разные по форме).

Модель называется изоморфной, если между нею и реальным объектом, процессом или системой существует полное поэлементное соответствие. Гомоморфной - если существует соответствие лишь между наиболее значительными составными частями объекта и модели.
Имитационная модель.
Реальные процессы и системы можно исследовать с помощью двух типов математических моделей: аналитических и имитационных.

В аналитических моделях поведение реальных процессов и систем (РПС) задается в виде явных функциональных зависимостей (уравнений линейных или нелинейных, дифференциальных или интегральных, систем этих уравнений). Однако получить эти зависимости удается только для сравнительно простых РПС. Когда явления сложны и многообразны исследователю приходится идти на упрощенные представления сложных РПС. В результате аналитическая модель становится слишком грубым приближением к действительности. Если все же для сложных РПС удается получить аналитические модели, то зачастую они превращаются в трудно разрешимую проблему. Поэтому исследователь вынужден часто использовать имитационное моделирование.

Имитационное моделирование представляет собой численный метод проведения на ЭВМ вычислительных экспериментов с математическими моделями, имитирующими поведение реальных объектов, процессов и систем во времени в течении заданного периода. При этом функционирование РПС разбивается на элементарные явления, подсистемы и модули. Функционирование этих элементарных явлений, подсистем и модулей описывается набором алгоритмов, которые имитируют элементарные явления с сохранением их логической структуры и последовательности протекания во времени.

Имитационное моделирование - это совокупность методов алгоритмизации функционирования объектов исследований, программной реализации алгоритмических описаний, организации, планирования и выполнения на ЭВМ вычислительных экспериментов с математическими моделями, имитирующими функционирование РПС в течении заданного периода.

Под алгоритмизацией функционирования РПС понимается пооперационное описание работы всех ее функциональных подсистем отдельных модулей с уровнем детализации, соответствующем комплексу требований к модели.

"Имитационное моделирование" (ИМ)- это двойной термин. "Имитация" и "моделирование" - это синонимы. Фактически все области науки и техники являются моделями реальных процессов. Чтобы отличить математические модели друг от друга, исследователи стали давать им дополнительные названия. Термин "имитационное моделирование" означает, что мы имеем дело с такими математическими моделями, с помощью которых нельзя заранее вычислить или предсказать поведение системы, а для предсказания поведения системы необходим вычислительный эксперимент (имитация) на математической модели при заданных исходных данных.

Основное достоинство ИМ:

  1. возможность описания поведения компонент (элементов) процессов или систем на высоком уровне детализации;

  2. отсутствие ограничений между параметрами ИМ и состоянием внешней среды РПС;

  3. возможность исследования динамики взаимодействия компонент во времени и пространстве параметров системы;

Эти достоинства обеспечивают имитационному методу широкое распространение.

Рекомендуется использовать имитационное моделирование в следующих случаях:

  1. Если не существует законченной постановки задачи исследования и идет процесс познания объекта моделирования. Имитационная модель служит средством изучения явления.

  2. Если аналитические методы имеются, но математические процессы сложны и трудоемки, и имитационное моделирование дает более простой способ решения задачи.

  3. Когда кроме оценки влияния параметров (переменных) процесса или системы желательно осуществить наблюдение за поведением компонент (элементов) процесса или системы (ПС) в течение определенного периода.

  4. Когда имитационное моделирование оказывается единственным способом исследования сложной системы из-за невозможности наблюдения явлений в реальных условиях (реакции термоядерного синтеза, исследования космического пространства).

  5. Когда необходимо контролировать протекание процессов или поведение систем путем замедления или ускорения явлений в ходе имитации.

  6. При подготовке специалистов для новой техники, когда на имитационных моделях обеспечивается возможность приобретения навыков в эксплуатации новой техники.

  7. Когда изучаются новые ситуации в РПС. В этом случае имитация служит для проверки новых стратегий и правил проведения натурных экспериментов.

  8. Когда особое значение имеет последовательность событий в проектируемых ПС и модель используется для предсказания узких мест в функционировании РПС.

Однако ИМ наряду с достоинствами имеет и недостатки:

  1. Разработка хорошей ИМ часто обходится дороже создания аналитической модели и требует больших временных затрат.

  2. Может оказаться, что ИМ неточна (что бывает часто), и мы не в состоянии измерить степень этой неточности.

  3. Зачастую исследователи обращаются к ИМ, не представляя тех трудностей , с которыми они встретятся и совершают при этом ряд ошибок методологического характера.

И тем не менее ИМ является одним из наиболее широко используемых методов при решении задач синтеза и анализа сложных процессов и систем.

Одним из видов имитационного моделирования является статистическое имитационное моделирование, позволяющее воспроизводить на ЭВМ функционирование сложных случайных процессов.

При исследовании сложных систем, подверженных случайным возмущениям используются вероятностные аналитические модели и вероятностные имитационные модели.

В вероятностных аналитических моделях влияние случайных факторов учитывается с помощью задания вероятностных характеристик случайных процессов (законы распределения вероятностей, спектральные плотности или корреляционные функции). При этом построение вероятностных аналитических моделей представляет собой сложную вычислительную задачу. Поэтому вероятностное аналитическое моделирование используют для изучения сравнительно простых систем.

Подмечено, что введение случайных возмущений в имитационные модели не вносит принципиальных усложнений, поэтому исследование сложных случайных процессов проводится в настоящее время, как правило, на имитационных моделях.

В вероятностном имитационном моделировании оперируют не с характеристиками случайных процессов, а с конкретными случайными числовыми значениями параметров ПС. При этом результаты, полученные при воспроизведении на имитационной модели рассматриваемого процесса, являются случайными реализациями. Поэтому для нахождения объективных и устойчивых характеристик процесса требуется его многократное воспроизведение, с последующей статистической обработкой полученных данных. Именно поэтому исследование сложных процессов и систем, подверженных случайным возмущениям, с помощью имитационного моделирования принято называть статистическим моделированием.

Статистическая модель случайного процесса - это алгоритм, с помощью которого имитируют работу сложной системы, подверженной случайным возмущениям; имитируют взаимодействие элементов системы, носящих вероятностный характер.

При реализации на ЭВМ статистического имитационного моделирования возникает задача получения на ЭВМ случайных числовых последовательностей с заданными вероятностными характеристиками. Численный метод, решающий задачу генерирования последовательности случайных чисел с заданными законами распределения, получил название "метод статистических испытаний" или "метод Монте-Карло".

Так как метод Монте-Карло кроме статистического моделирования имеет приложение к ряду численных методов (взятие интегралов, решение уравнений), то целесообразно иметь различные термины.

Итак, статистическое моделирование - это способ изучения сложных процессов и систем, подверженных случайным возмущениям, с помощью имитационных моделей.

Метод Монте-Карло - это численный метод, моделирующий на ЭВМ псевдослучайные числовые последовательности с заданными вероятностными характеристиками.

Методика статистического моделирования состоит из следующих этапов:

  1. Моделирование на ЭВМ псевдослучайных последовательностей с заданной корреляцией и законом распределения вероятностей (метод Монте-Карло), имитирующих на ЭВМ случайные значения параметров при каждом испытании;

  2. Преобразование полученных числовых последовательностей на имитационных математических моделях.

  3. Статистическая обработка результатов моделирования.

Обобщенный алгоритм метода статистических испытаний представлен на рисунке.




Рис. 5.1.  Обобщенный алгоритм метода статистических испытаний

Имитационная модель жизненного цикла проекта.
На основе имитационной модели можно построить самые точные и действенные методы анализа и прогнозирования показателей эффективности бизнес-процессов.

Для дальнейшего рассмотрения методики имитационного моделирования выделим четыре главные категории бизнес-процессов: процессы, связанные с работой над проектом, производственные процессы, распределительные процессы и процессы обслуживания клиентов.

Такая классификация, разумеется, не означает, что все бизнес-процессы четко попадают в одну из этих категорий. Например, обслуживание клиентов может включать в себя реализацию как функций приема заказов, так и функций их выполнения. В этом случае прием заказов является процессом обслуживания клиентов, а выполнение заказов - производственным процессом.

Процессы, связанные с работой над проектом.

Подобные процессы, как правило, выполняются одним человеком или группой людей. Типичными примерами служат разработка нового продукта и административные процессы. Обычно анализ подобных процессов проводится с использованием инструментария управления проектом. Тем не менее, оценки времени полного цикла процесса и требований к ресурсам, получаемые в результате анализа, основанного на методике имитационного моделирования, являются более точными, так как временные параметры выполнения проекта крайне неустойчивы, а совместное использование ресурсов приводит к появлению множества взаимосвязей.

При создании корректной имитационной модели проекта в первую очередь рассматривается моделирование следующих элементов: приоритеты, выполнение срочных работ, разбиение на смены, простой, сверхурочные работы и кривые обучения.

Одним из самых важных моментов, на который следует обратить внимание при имитационном моделировании работ над проектом, является процедура повторения измерений. Поскольку временные параметры крайне неустойчивы, один прогон модели даст только один вариант развития бизнес-процессов. На основе множества повторов измерений можно получить несколько вариантов сценария, что позволит получить более точные оценки и выделить наиболее уместные интервалы для фиксации показателей эффективности.

Производственные процессы

Результатом производственных процессов является достаточно большое количество различных “продуктов”, разбитых на группы или же получаемых в непрерывном потоковом режиме. Типичными примерами служат выполнение заказов, работа отдела счетов к оплате или обработка заявок.

Такие операции, как разбиение на группы, объединение групп, сборка, разборка, монтаж, контроль качества и устранение брака, представляют собой типичные функции, реализуемые производственными процессами. Для того чтобы точно смоделировать эти функции, модель должна отслеживать информацию об отдельных объектах потока и их атрибутах. Кроме того, в ходе создания модели важно учитывать правила построения очередей, а также моделирование простоя.

Цель моделирования производственных процессов, как правило, состоит в получении устойчивой схемы, поскольку последовательность выпускаемой продукции повторяется. Важной процедурной концепцией анализа эффективности является определение периода неустойчивой работы и устранение искажения, вносимого статистическими данными, собранными за такой период.

Распределительные процессы

Распределительные процессы включают в себя транспортировку и доставку, в ходе которых происходит перемещение продукции или людей между различными точками в сети распределения. Фундаментальным отличием транспортировки от доставки является то, что потоковые объекты при транспортировке - это люди, а не товары.

Типичные процессы транспортировки можно найти в системах общественного транспорта. На типичных процессах доставки основаны сбыт произведенной продукции, доставка почты и товаров покупателю.

При моделировании распределительных процессов, для отслеживания таких характеристик, как место назначения, размер или затраты, важно описать свойства потоковых объектов. При моделировании перемещения иногда будет более правильным представлять ресурсы транспортировки как потоковые объекты.

Большинство распределительных процессов носит переходный характер. Поэтому длительность моделирования должна быть достаточной, чтобы охватить весь цикл процесса. Кроме того, чтобы провести анализ показателей эффективности, прогон необходимо выполнить несколько раз.

Процессы обслуживания клиентов

Процессы обслуживания клиентов представляют собой одну из важнейших областей применения имитационного моделирования, поскольку в типичном процессе обслуживания суммарное время ожидания может достигать 95 % общего времени обработки.

Процессами обслуживания клиентов могут являться: оказание услуг по телефону (справочные центры), работа «фабрик» услуг (рестораны, центры копирования), «магазинов» услуг (госпитали, ремонтные мастерские) и универмагов.

Имитационное моделирование процессов обслуживания клиентов считается исключительно сложной задачей, так как в данном случае как потоковые объекты, так и ресурсы - это люди. Люди обладают гораздо более сложным и непредсказуемым поведением по сравнению с продуктами, документами, оборудованием или транспортными средствами. Например, клиенты, стоящие в очереди, могут вступать в пререкания, схитрить тем или иным способом или вообще уйти. Чтобы смоделировать подобные ситуации требуется значительная гибкость программирования.

Как правило, время обслуживания непостоянно, а моменты появления клиентов случайны. Поэтому для корректного представления необходимо использовать вероятностные распределения.

Поскольку поступление в систему носит циклический и случайный характер, системы обслуживания редко находятся в устойчивом положении. Поэтому было бы правильным представлять осуществление операций в такой системе в рамках временных окон (периодов) и соответствующим образом описывать элементы модели.

Виды инструментария для имитационного моделирования.

За последние несколько лет был разработан целый ряд новых программных инструментов, непосредственно предназначенных для моделирования бизнес-процессов. В большинстве этих продуктов бизнес-процессы описываются с использованием графических символов или объектов. Отдельные функции процесса изображаются в виде последовательности прямоугольников и стрелок. Специальные характеристики каждого процесса или функции могут быть затем отображены как атрибуты процесса.

Многие из таких программных инструментов позволяют также проводить некоторый анализ, глубина которого зависит от степени сложности методологии, лежащей в основе программы. Программные инструменты имитационного моделирования бизнес-процессов можно разбить на три категории:

Инструментарий имитационного моделирования, основанного на потоковых диаграммах. Подобный - самый простой - инструментарий построения потоковых диаграмм помогает описывать выполняемые функции и определять их последовательность. Модели, основанные на потоковых диаграммах, не зависят от методологии и наиболее просты в изучении. К сожалению, следствием легкости использования является ограниченность возможностей моделирования и анализа. Примерами инструментария имитационного моделирования подобного рода служат Process Charter и Optima.

Инструментарий динамического моделирования. На следующем уровне располагаются программные продукты аналогового моделирования, которые позволяют отображать динамику системы. Модели, созданные подобными продуктами, состоят из таких специфических для выбранной методологии логических структур, как уровни, стеки, потоки, преобразователи и соединители. Примеры: ithink и PowerSim.

Инструментарий дискретно-событийного имитационного моделирования. Наиболее развитым и мощным инструментарием имитационного моделирования бизнес-процессов являются программные продукты дискретно-событийного моделирования. Эти инструменты поддерживают моделирование потока объектов (продуктов) и предоставляют возможности анимации, что позволяет пользователю производить наблюдение за движением в системе потоковых объектов. Некоторые из подобных технологий обеспечивают даже возможности объектно-ориентированного моделирования, упрощающего разработку больших моделей бизнес-процессов. Примеры: ServiceModel и SIMPROCESS.

Управление проектами.

Управление проектами (project management) — область деятельности, в ходе которой определяются и достигаются четкие цели при балансировании между объемом работ, ресурсами (такими как время, деньги, труд, материалы, энергия, пространство и др.), временем, качеством и рисками в рамках некоторых проектов, направленных на достижение определенного результата при указанных ограничениях.

Процедуры управления проектом:

Процедуры управления проектом по традиционной методологии

Процедуры управления проектом по методологии PMI

Процедуры управления проектом по методологии IPMA


IPMA - Международная Ассоциация Управления Проектами (Швейцария) (англ. International Project Managment Association, IPMA) - ассоциация, созданная в 1965 году и призванная объединить специалистов в области управления проектами (Project Management), а так же внедрившая собственную четерыхступенчатую систему сертификации.

В России представлена Ассоциацией Управления проектами (СОВНЕТ). Основана в 1990 году и представляет собой добровольный некоммерческий союз профессионалов, осуществляющих научные исследования и разработки, обучение и сертификацию специалистов в области Управления проектами; обоснование, подготовку, выполнение и управление проектами в различных сферах деятельности.

Классическая форма Тройственной Ограниченности.


Тройственная ограниченность описывает баланс между содержанием проекта, стоимостью, временем и качеством. Качество было добавлено позже, поэтому изначально именована как тройственная ограниченность.

Как того требует любое начинание, проект должен протекать и достигать финала с учетом определенных ограничений. Классически эти ограничения определены как содержание проекта, время и стоимость. Они также относятся к Треугольнику Управления проектами, где каждая его сторона представляет ограничение. Изменение одной стороны треугольника влияет на другие стороны. Дальнейшее уточнение ограничений выделило из содержания качество и действие, превратив качество в четвертое ограничение.

Ограниченность времени определяется количеством доступного времени для завершения проекта. Ограниченность стоимости определяется бюджетом, выделенным для осуществления проекта. Ограниченность содержания определяется набором действий, необходимых для достижения конечного результата проекта. Эти три ограниченности часто соперничают между собой. Изменение содержания проекта обычно приводит к изменению сроков (времени) и стоимости. Сжатые сроки (время) могут вызвать увеличение стоимости и уменьшение содержания. Небольшой бюджет (стоимость) может вызвать увеличение сроков (времени) и уменьшение содержания. Управление проектами является наукой о применении инструментов и технологий, которые дают возможность команде (не только управляющему проектом) организовать работу с учетом этих ограничений.

Иной подход к управлению проектами рассматривает следующие три ограниченности: финансы, время и человеческие ресурсы. При необходимости сократить сроки (время) можно увеличить количество занятых людей для решения проблемы, что непременно приведет к увеличению бюджета (стоимость). За счет того, что эта задача будет решаться быстрее, можно избежать роста бюджета, уменьшая затраты на равную величину в любом другом сегменте проекта.

План управления проектом:


План управления является основным документом, с которого должен начинаться любой проект

В Плане управления проектом должно быть отражено:

Методы управления проектами.

Совокупность формальных, логических, организационных методов и

технических приемов управления проектами, затрагивающих обширные области знаний и дисциплины по выработке и принятию решений образуют ядро технологии и организации управления проектами, и именно за счет их

применения во многом обеспечивается эффективная реализация проектов. На

разных фазах и этапах жизненного цикла и для разных типов и видов проектов используются различные методы и техника управления. Перечислим основные из них в порядке развития основных фаз жизненного цикла проекта.

При разработке концепции проекта используются: методы определения целей проекта; методы описания и анализа целей: морфологические деревья, дерево целей, методы маркетинга, социологические методы, экспертные системы; методы концептуального проектирования: формализованное описание предметной области, начальных условий и ограничений, выбор критериев, поиск решений, анализ альтернатив; методы предпроектного анализа.

При разработке проекта используются: методы структурной декомпозиции; методы построения композиционных структурных моделей; методы решения задач на структурных моделях; методы моделирования процессов осуществления проектов; методы построения систем моделей (в т.ч. иерархических) с заданными свойствами; имитационное моделирование; методы календарного планирования: временной, стоимостной, ресурсный анализ, планирование ресурсов и затрат; методы функционально-стоимостного анализа, учет риска, надежности и др.; методы управления качеством; методы управления риском; методы проектного анализа на стадии разработки.

При реализации проекта используются: методы оперативного планирования работ, времени, ресурсов. Стоимости; методы мониторинга проекта: учет. Контроль, анализ хода работ и динамики показателей; актуализация планов. Прогноз развития проекта и регулирование; методы контроля затрат; методы управления запасами; методы управления изменениями; методы проектного анализа на стадии реализации проекта. Метод критического пути и метод оценки и пересмотра планов.

При завершении проекта используются: методы анализа эффективности проекта; методы разработки исполнительных графиков и анализа данных о запланированном и фактическом ходе выполнения проектов.

Существует множество методов управления реализацией проектов. Рассмотрим, например, метод критического пути и метод оценки и пересмотра планов. Цель первого метода - сокращение до минимума продолжительности разработки проектов. Второй метод допускает неопределенность продолжительности разработки проектов. Сейчас во всем мире в основном применяют только метод критического пути.

Метод критического пути включает четыре этапа:

  1. Определение целей и ограничений проекта. Их разработка связана с продолжительностью, стоимостью и качеством реализации проекта; наличием рабочей силы и оборудования; и др.

  2. Продолжительность операций. На этом этапе определяется длительность работ и операций, входящих в проект.

  3. Сетевой график работ. На этом этапе производится анализ очередности операций, их последовательность, определяются операции, которые могут выполняться параллельно. Порядок проведения операций определяется техническими причинами, либо с учетом эффективности, качества, либо с учетом требований техники безопасности.

  4. Календарный сетевой график. Он составляется на основе расчетов и оценок продолжительности операций проекта.

В этом методе критический путь проекта - это самый продолжительный по времени последовательный путь выполнения операций проекта.

Стратегии малого и среднего бизнеса ориентируются на три основные модели - плановую модель, модель предпринимательского типа, модель обучения на опыте.

Плановая модель включает в себя:

- определение стратегии - обдуманный, полностью осознанный и контролируемый мыслительный процесс;

- определение предполагаемого результата;

- выделение главного исполнителя (руководителя, организатора) реализации модели, поддерживаемого штатом сотрудников;

- временная регламентация и централизация построения и осуществления модели.

Модель предпринимательского типа состоит из следующей совокупности элементов:

- изучение логики функционирования рынков и анализ рыночных тенденций - разработка модели рынка;

- формирование стратегии бизнеса, которое может осуществляться с помощью различных методов (оптимизации, имитации экспертного или интуитивного моделирования);

- моделирование будущего предпринимательского поведения (бизнес-план);

- разработка детальных планов, конкретных решений, соответствующих операций в рамках моделируемого сценария.

Модель обучения на опыте рассматривает два аспекта. Первый связан с развивающимся повторением определения стратегии, когда одновременно осуществляются два процесса: повторение логики, методики, механизма и процедур, и развитие модельных построений их качественные и структурные изменения. Второй аспект рассматривает необходимость и возможность учета внешних импульсов, влияющих на процесс реализации моделей, стратегий, который управляется на основе приобретенного опыта в области реализации. Использование моделей обучения на опыте относится к числу наиболее перспективных направлений управления бизнесом. Областью их применения может стать, например, бенчмаркинг, в рамках которого организуется изучение опыта отдельных представителей рыночной среды (конкурентов или партнеров), добившихся наиболее высоких результатов.
Содержание процессов управления ресурсами проекта.
Необходимость координации использования человеческих и материальных ресурсов по мере реализации проекта с помощью современных методов и техники управления связана с массовым ростом масштабов и сложности проектов, повышением требований к срокам их осуществления, качеству выполняемых работ. Применение управления проектами в процессе деятельности предприятий позволяет эффективно управлять временными, затратными, качественными параметрами будущей продукции. Одной из основных подсистем в управлении проектами является управление ресурсами – подсистема, в которой протекают процессы, результаты которых прямо сказываются на конечном результате проекта.

Управление ресурсами — одна из главных подсистем управ­ления проектом.

Подсистема проекта:

- Управление коммуникациями

- Управление рисками 

- Управление работами

- Управление командой

- Управление стоимостью

- Управление ресурсами

- Управление качеством

Данная подсистема включает процессы планирования, закупок, поставок, распределения, учета и контроля ресурсов (трудовых и материально-технических, поскольку управление финансовыми ресурсами осуществляется в рамках управления стоимостью).

Понятие ресурс в методологии управления проек­тами – это все, чем располагает проект, — в том числе трудовые, финансовые и материально-технические ресур­сы, команда проекта, время (продолжительность, сроки огра­ничения), информация, знания и технологии - является взаи­мосвязанными ресурсами проекта.

Основной задачей управления ресурсами является обеспечение их оптимального использования для дос­тижения конечной цели управления проектом — формирования результата проекта с запланированными показателями.

Понятие ресурса взаимосвязано с понятием «работа», по­скольку ресурсы соотносятся не с проектом, а с опре­деленными работами, выполняемыми в запланированной последо­вательности, соответствующей календарному плану работ по про­екту.

Подсистема управления ресурсами проекта включает совокупность последовательных действий, т.е. определенных процессов. Процесс (от лат. processus - продвижение) - совокупность последовательных действий для достижения какого-либо результата.

Мазур И.И. использует структурную модель процессов управления ресурсами, включающую функции планирования, регулирования и контроля. Предлагается расширить структурную модель управления ресурсами.

Управление ресурсами

Планирование

- Определение вида и объема ресурсов, необходимых для реализации проекта

- Разработка графиков обеспечения работ проекта ресурсами

Организация и управление закупками и поставками

- Выбор поставщиков

- Заключение договоров

- Составление графиков доставки

- Обеспечение поставок

-Организация бухучета

Распределение

- Планирование распределения

- Организация доставки ресурсов к месту их применения

- Формирование запасов

- Организация хранения ресурсов

- Реализация ресурсов

Контроль

- Планирования

- Организации и управления

- распределения

- Регулирования

Регулирование

- Регулирование поставок ресурсов по проекту

- Регулирование распределения ресурсов

- Регулирование запасов ресурсов

Управление ресурсами проекта начинается с процесса планирования. Этот процесс осуществляются на основе данных проектно-сметной документации в увязке с общим планом проекта. На этапе планирования проводится сбалансированный анализ комплексов работ и потребляемых ресурсов с учетом ограничений и их прогнозное распределе­ние на основе графиков потребности в ресурсах. Планирование ресурсов по проекту — основа определения во времени потреб­ностей в ресурсах и определения возможности обеспечения ре­сурсами для заключения контрактов по закупкам ресурсов, пла­нирования поставок ресурсов, а также основа распределения уже закупленных ресурсов по работам проекта.

Как основная составляющая управления проектами ресурсное планирование включает в себя ряд компонентов, в том числе: разработку и сбалансированный анализ комплексов работ и ресурсов, направленных на достижение целей проекта; разработку системы распределения ресурсов и назначение ответственных исполнителей; контроль за ходом работ — сравнение плановых парамет­ров работ с фактическими и выработка корректирующих воздействий.

Основные отличия модели заключаются в более полном перечне основных процессов, протекающих в подсистеме управления ресурсами проекта, и уточнении их содержания. Также в данной модели отражены логические взаимосвязи между основными процессами, которые дают более полное представление о рассматриваемой подсистеме в целом.

Заключение.

Жизненным циклом проекта называется промежуток времени между разработкой проекта и моментом его ликвидации.

Все состояния, через которые проходит проект, называют фазами (этапами, стадиями).

Невозможно дать универсальный подход к разделению процесса реализации проекта на конкретные фазы. Решая для себя такую задачу, участники проекта могут руководствоваться своей ролью в проекте, своим опытом и конкретными условиями выполнения проекта. Поэтому деление проекта на фазы может быть самым разнообразным – лишь бы такое деление выявляло некоторые важные контрольные точки, при наступлении которых поступает дополнительная информация и анализируются возможные направления развития проекта.

В свою очередь каждая выделенная фаза (этап) может делиться на фазы (этапы) следующего уровня (подфазы, подэтапы) и т. д.

С целью обеспечения эффективности произ­вольного жизненного цикла его потребуется аккуратно выбрать и зачастую настроить (подогнать и разработать) в соответствии с задачами и целями определенного проекта.

Вместо того чтобы начать разработку "с нуля", в некоторых популярных, обоб­щенных моделях обеспечиваются готовые начальные схемы. Каждая модель имеет присущие ей преимущества и недостатки, определяющие ее применение для опреде­ленных типов проектов.

Модель, выбранная для какого-либо проекта, должна обеспечивать потребности организации, соответствовать типу выполняемых работ, а также навыкам и инстру­ментальным средствам, которые имеются у специалистов-практиков.

Убедившись в эффективности использования моделей жизненного цикла в рамках процесса, можно помочь организации достичь гибкости при выполнении проекта. В каждом проекте, выполняемом организацией, можно применить отдельную модель жизненного цикла, которая подвергается настройке. Организация должна осознать то, что разрабатываемые программы должны обладать постоянными характе­ристиками.

Основное же содержание любого более или менее полноценного проекта во всех случаях является общим и логически вытекает из действующего механизма регулирования экономики той страны, где проект реализуется.
Содержание.
1. В.Н.Бурков, Д.А.Новиков «Как управлять проектами» "СИНТЕГ-ГЕО", Москва 1997

2. www.intuit.ru

3. И.И.Мазур, Н.Г.Ольдерогге, В.Д.Шапиро «Управление проектами» Москва, 2001 

4. Мильнер Д.З. Теория организаций. – М, 1998.

5. С.Р. Филонович, Е.И. Кушелевич. Теория жизненных циклов организаций. Социологические исследования, 1996.

6. С.Р. Филонович. Использование моделей жизненного цикла в организационной диагностике. 2005.



Учебный материал
© nashaucheba.ru
При копировании укажите ссылку.
обратиться к администрации