Использование стандартов (методологий) моделирования (idef, uml, aris) на различных стадиях реинжиниринга бизнес-процессов и проектирования информационной системы



Дата07.06.2016
Размер0.83 Mb.

Секция «Стандарты в методах и моделях построения систем»


Использование стандартов (методологий) моделирования (IDEF, UML, ARIS) на различных стадиях реинжиниринга бизнес-процессов и проектирования информационной системы

Тельнов Юрий Филиппович


ПЭИС МЭСИ, Москва

YTelnov@teach.mesi.ru
Введение

В основе реинжиниринга бизнес-процессов (РБП) и проектирования информационной системы (ИС) лежит применение методов моделирования проблемной области. Отображаемые в моделях проблемной области бизнес-процессы предприятия имеют неодинаковый характер. Так, можно выделить относительно рутинные бизнес-процессы, которые выполняются на строго регламентированной основе, например, процессы складского и бухгалтерского учета, оформления приема на работу и т. д. С другой стороны существуют бизнес-процессы с высокой динамикой принятия решений по ходу выполнения бизнес-процесса, например, управление закупками или продажами. Кроме того, существуют бизнес-процессы, выполняемые в условиях неопределенности внешней среды и требующие применения неструктурированного знания, например, процессы маркетинга, инжиниринга, бизнес-планирования. Естественно, что для каждого из перечисленных видов бизнес-процессов могут потребоваться свои стандарты моделирования проблемной области, например, IDEF [2, 5, 9, 10] и UML [1, 2, 9, 10]. Кроме того, на различных этапах проектирования систем также могут быть предпочтительными разные стандарты.

Комплексный характер РБП, затрагивающий все виды бизнес-процессов и приводящий к созданию корпоративной ИС, обусловливает необходимость интеграции различных методологий моделирования бизнес-процессов и возможности отображения соответствующих стандартов представления моделей. На инструментальном уровне эта задача частично решена в технологии ARIS (Architecture of Integrated Information Systems) [4, 6, 9, 11, 12]. В этой технологии речь идет скорее о поддержании общего репозитория однотипных объектов различных методологий, назначении объектам одних методологий моделей других методологий, чем об отображении различных видов моделей, хотя отдельные отображения все-таки выполняются.

Сложность отображения моделей проблемной области, представленных в различных стандартах, обусловлена сильной привязкой в существующих подходах содержания модели к формализму. В разрабатываемых в последнее время системах управления знаниями акцент делается как раз не на форму, а на сущность отображаемых явлений или концептуализацию знаний о проблемной области в онтологиях [3, 8]. В связи с этим разработка подхода к моделированию проблемной области на основе онтологий, в которой стандартизуется метамодель мира, то есть такие понятия, как объект, функция, событие, ресурс и их взаимодействия, представляется основой для решения поставленной задачи интеграции применения различных стандартов в моделировании проблемной области.




Сравнительный анализ стандартов моделирования проблемной области


Любые методологии моделирования проблемных областей и поддерживающие их стандарты рассматривают последовательную детализацию абстрактных категорий (компонентов): объектов, функций, организационных единиц и т. д. С позиции жизненного цикла ИС модели проблемной области строятся на трех уровнях: предпроектного анализа или РБП в узком смысле, технического (логического) и рабочего (физического) проектирования. Так, на уровне РБП (определения требований) модель отображает состав основных компонентов системы и характер их взаимодействия. На уровне технического проектирования (определения спецификаций) модель отвечает на вопрос, с помощью каких средств должны быть выражены построенные на предыдущем уровне компоненты: программных модулей, баз данных, интерфейсов. На уровне рабочего проектирования (реализации требований) модель устанавливает привязку программно-технической среды для реализации специфицированных компонентов.

В настоящее время существует множество методологий моделирования проблемных областей, некоторые из которых получили статус официального стандарта, например, IDEF, UML, а другие являются стандартами де-факто, например, ARIS. Во многом перечисленные стандарты отражают одни и те же абстрактные категории (см. табл. 1), но делают это с разных точек зрения.



Таблица 1. Сравнительный анализ стандартов моделирования проблемной области


Стандарт

Функции

Объекты

Информационные потоки

Потоки работ

IDEF

IDEF0

IDEF1X

IDEF0

IDEF3

UML

UCD

(Use-case diagram)



CD

(Class diagram)



ID

(Interaction diagram)



AD

(Activity diagram)



ARIS


Function tree UCD

еERM

CD


Information flow ID


еEPC

AD


В функционально-ориентированных моделях (IDEF – моделях, DFD - диаграммах потоков данных) главными структурными компонентами являются функции (операции, действия, работы), которые на диаграммах связываются между собой потоками объектов.

Несомненным достоинством функциональных моделей является реализация структурного подхода к проектированию ИС по принципу “сверху -- вниз”, когда каждый функциональный блок может быть декомпозирован на множество подфункций и так далее, выполняя, таким образом, модульное проектирование ИС. Для функциональных моделей характерны процедурная строгость декомпозиции ИС и наглядность представления. Поэтому функциональные модели в основном используются при реорганизации и автоматизации рутинных бизнес-процессов и на начальных этапах проектирования.

В функциональном подходе объектные модели данных в виде ER-диаграмм (“сущность – связь”) разрабатываются отдельно. Для проверки корректности моделирования проблемной области между функциональными и объектными моделями устанавливаются взаимно однозначные связи.

Основной недостаток функциональных моделей связан с отображением разветвлений в процессах обработки информации. При большом числе разветвлений модель становится плохо понимаемой и управляемой. Кроме того, возможна повторяемость использования одинаковых функций в разных бизнес-процессах, например, оформление платежа, а следовательно и программных модулей. В последнем случае одни и те же функции в различных иерархиях могут быть либо спроектированы несколько раз, либо общее определение может содержать не все необходимые детали.

Перечисленные недостатки функциональных моделей снимаются в объектно-ориентированных моделях, в которых главным структурообразующим компонентом выступает класс объектов с набором функций, которые могут обращаться к атрибутам этого класса. Для классов объектов характерна иерархия обобщения, позволяющая осуществлять наследование не только атрибутов (свойств) объектов от вышестоящего класса объектов к нижестоящему классу, но и функций (методов).

В объектно-ориентированном подходе изменяется принцип проектирования ИС. Сначала выделяются классы объектов, а далее в зависимости от возможных состояний объектов класса (жизненного цикла объектов) определяются методы их обработки (функциональные процедуры), что обеспечивает наилучшую реализацию динамического поведения информационной системы. Однако с точки зрения наглядности представления модели пользователю-заказчику объектно-ориентированные модели явно уступают функциональным моделям и поэтому наиболее эффективны в применении на стадии разработки программной реализации системы.

Комбинированный подход к моделированию проблемной области реализован в технологии ARIS (Architecture of Integrated Information Systems), содержащей множество различных методологий, которые соответствуют различным взглядам на проектируемую систему: объекты, функции, организационная структура, управление. В рамках каждого из перечисленных взглядов создаются соответствующие модели. Кроме того, существует взгляд, комбинирующий все три взгляда вместе. Этот взгляд позволяет увязать организационную структуру с функциями и данными через возникающие события, отражая динамическую структуру бизнес-процессов. В качестве метода построения интегрированной модели бизнес-процессов используется метод, основанный на управлении событиями (eEPC – extended event-driven process chain method), который предполагает зависимость выполнения операций (функций) процесса от его состояния. При этом все операции процесса четко определены по входу и выходу, а также исполнителям по организационной структуре и техническим средствам. В eЕРС модели однозначно определяется характер разветвления и соединения путей модели через логические связки AND, OR, XOR. В данной модели существенно сближаются функциональный и объектно-ориентированный подходы к моделированию проблемной области, хотя отображения между моделями носят частичный характер.



Проведенный анализ стандартов моделирования проблемной области показал, что не один из стандартов в полной мере не удовлетворяет требования построения корпоративной информационной системы с разнообразными классами автоматизируемых бизнес-процессов. Рассмотрим возможный подход к интеграции методологий моделирования бизнес-процессов на основе представления онтологического знания.
Интеграция применения стандартов моделирования бизнес-процессов на основе онтологий знаний

Онтология – это явное описание концептуализации знаний [3, 8], которое в контексте доклада представляет собой семантическую сеть концептов и событий проблемной области [7]. Для более точного представления о понятии онтологии выделим некоторые ее важнейшие особенности:

  1. Онтология обеспечивает набор парадигматических конструкций, которые могут использоваться для организации высокоуровневого знания. К таким отношениям относятся: синонимия, полисемия, омонимия, обобщение “род-вид”, агрегация “целое-часть”, отношение “роль-событие”, причинно-следственные и другие отношения.

  2. Онтология отражает синтагматические ограничения в виде аксиом или логических правил, которые позволяют правильно интерпретировать динамические отношения в конкретном контексте решения задачи.

Онтологическое описание знаний обеспечивает реализацию следующих свойств:

  1. Стандартизация на основе описания целевого мира в виде словаря, согласованного среди людей. Таким образом, возможна спецификация компонентов функциональности, понимание и сравнение различных систем в виде общего словаря. Также с помощью онтологий решается задача разделения знаний между различными пользователями и/или компьютерными системами (совместного использования), а также их повторное использование для новых ситуаций.

  2. Систематизация знаний, которая позволяет интегрировать разнородные источники знаний на основе единой многоаспектной таксономии, представляемой в общем словаре-репозитории.

  3. Реализация метамодельной функциональности для конструирования. Онтология снабжает необходимыми понятиями, отношениями и ограничениями, которые используются как строительные блоки для построения конкретной модели решения задачи.

В любой онтологической системе имеются три компоненты [3, 8]:

  • метаонтология;

  • предметная онтология;

  • онтология задач.

Метаонтология оперирует общими концептами и отношениями, которые не зависят от конкретной предметной области. Концептами метауровня являются общие понятия, такие как “объект”, “свойство”, “значение”, “отношение”, “функция”, “событие” и т. д. Тогда на уровне метаонтологии получается интенсиональное описание свойств предметной онтологии и онтологии задач.

Предметная онтология содержит понятия, описывающие конкретную предметную область, отношения, семантически значимые для данной предметной области, и множество интерпретаций этих понятий и отношений (декларативных и процедурных). В контексте доклада под предметной областью понимается совокупность бизнес-процессов предприятия.

Онтология задач в качестве понятий содержит типы решаемых задач, а отношения и правила этой онтологии, как правило, специфицируют декомпозицию задач на подзадачи. В контексте поставленной задачи с помощью правил задаются методы генерации моделей проблемной области в конкретном стандарте на основе общей предметной онтологии бизнес-процессов.

Центральным понятием в онтологической системе моделирования бизнес-процессов является событие, которое связывает обрабатываемые объекты и функции. Через понятие “событие” могут производиться отображения объектно-ориентированных и функционально-ориентированных моделей. На рис. 1 представлен базовый семантический шаблон описания события, в котором события отражаются эллипсами, домены кружками, а ролевые признаки дугами.





Рис. 1. Семантический шаблон описания события

На рис. 2 показан фрагмент семантической сети реализации взаимосвязанной совокупности событий “поступление заявки”, “оформление заказа”, “выполнение заказа”, “отказ от выполнения заказа”.




Рис. 2. Фрагмент семантической сети оформления заказа

Соответственно на рисунках 3-5 показаны сгенерированные на основе семантической сети диаграммы взаимодействия объектов объектно-ориентированного подхода, диаграммы потоков данных функционально-ориентированного подхода, диаграммы расширенной цепочки событий технологии ARIS.





Рис. 3. Фрагмент диаграммы взаимодействия объектов


Рис. 4. Фрагмент диаграммы потоков данных


Рис. 5. Фрагмент диаграммы расширенной цепочки событий



Заключение

Представленный подход к генерации моделей проблемной области в различных стандартах показывает, что обобщенная модель бизнес-процесса в виде семантической сети онтологии может служить основой для интеграции разнородных представлений бизнес-процессов в корпоративной информационной системе.


Литература

  1. Буч Г., Рамбо Д., Джекобсон А. Язык UML. Руководство пользователя: Пер. с англ. М.: ДМК, 2000. – 432 с.

  2. Вендров А.М. Проектирование программного обеспечения экономических информационных систем. Учебник. М.: Финансы и статистика, 2000.

  3. Гаврилова Т. А., Хорошевский В. Ф. Базы знаний интеллектуальных систем. М.: Питер, 2000. – 382 с.

  4. Ивлев В.А., Попова Т.В. Реорганизация деятельности предприятий: от структурной к процессной организации. М.: Изд-во “Научтехлитиздат”, 2000. – 271с.

  5. Калянов Г. Н. Консалтинг при автоматизации предприятий. М.: СИНТЕГ, 1997. – 302с.

  6. Каменнова М., Громов А., Ферапонтов М., Шматалюк А. Моделирование бизнеса. Методология ARIS. Практическое руководство/ Под ред. М.С.Каменновой.: М.: Изд-во “Серебряные нити”, 2001. – 327с.

  7. Цикритзис Д., Лоховски Ф. Модели данных. М.: Финансы и статистика, 1985. – 343 с.

  8. Мизогучи Р. Шаг в направлении инженерии онтологий. Новости искусственного интеллекта. М.: РАИИ, 2000. №1-2, с. 11 – 36.

  9. Смирнова Г. Н., Сорокин А. А., Тельнов Ю. Ф. Проектирование экономических информационных систем / Учебник под ред. Тельнова Ю.Ф. – М.: Финансы и статистика, 2001. – 510с.

  10. Черемных С.В., Семенова И.О., Ручкин В.С. Структурный анализ систем: IDEF-технологии. М.: Финансы и статистика, 2001. – 207 с.

  11. Шеер А-В. Моделирование бизнес-процессов. Издание 2-е. Пер с англ. / Под науч.ред. М.С.Каменновой. М.: Изд-во “Серебряные нити”, 2000. – 205с.

  12. Шеер А-В. Бизнес-процессы. Основные понятия, теория, методы. Издание 2-е. Пер с англ. / Под науч. ред. М.С.Каменновой. М.: АОЗТ “Просветитель”, 1999. – 152с.




- -

Каталог: library
library -> Система психологического сопровождения детей группы риска
library -> Ролевая игра в бизнес-курсе английского языка
library -> Культурного и природного наследия имени д. С. Лихачева
library -> Музейная педагогика
library -> Учебно-методический комплекс дисциплины основы журналистики для студентов факультета журналистики
library -> Монолог… или диалог? (Закономерности развития и формирование побуждений детей в семье)
library -> Библиографический обзор Махачкала, 2013 Человек – творец, созидатель культуры
library -> Стандарты и управление проектами


Поделитесь с Вашими друзьями:


База данных защищена авторским правом ©psihdocs.ru 2017
обратиться к администрации

    Главная страница