Имитационное моделирование бизнес-процессов компании - Экономико-математическое моделирование курсовая работа
Главная
Экономико-математическое моделирование
Имитационное моделирование бизнес-процессов компании
Построение имитационной модели бизнес-процесса "Управление инцидентами" компании "МегаФон" с целью прогнозирования совокупной стоимость ИТ-сервиса по обслуживанию инцидентов. Разработка моделирующих алгоритмов для реализации компьютерных программ модели.
посмотреть текст работы
скачать работу можно здесь
полная информация о работе
весь список подобных работ
Нужна помощь с учёбой? Наши эксперты готовы помочь!
Нажимая на кнопку, вы соглашаетесь с
политикой обработки персональных данных
Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.
Размещено на http://www.allbest.ru/
«Имитационное моделирование бизнес-процессов компании»
Наименование параметра имитационной модели
Затраты от простоя оборудования руб./ч.
Затраты от простоя телекоммуникаций руб./ч.
Затраты от простоя Сервера, руб./ч.
Средняя заработная плата ИТ-специалиста, руб
Количество пользовательских рабочих мест в компании
Среднее количество заявок по инцидентам
стоимость обслуживания 1 рабочего места в месяц
Затраты на аппаратное обеспечение (зап. Части)
6.1 Проверка гипотезы о распределении случайной величины по показательному закону
Количество параметров распределения - 1
Таблица 5 - Эмпирическое распределение время между инцидентами
Построим гистограмму эмпирического распределения время между инцидентами (рис. 3):
Вычисление теоретических вероятностейпопадания в заданный интервал экспоненциально распределенной случайной величины (таблица 5):
Примем в качестве оценки параметра б показательного распределения величину, обратную средней выборочной:
Среднее квадратическое отклонение у = 2,04
Вывод: так как <, то по данным наблюдений генеральная совокупность имеет экспоненциальный закон распределения.
6.2 Проверка гипотезы о распределении случайной величины по нормальному закону
Количество параметров распределения - 2
Таблица 6 - Эмпирическое распределение материальные затраты
Продолжение Таблицы 6 - Проверка статистической гипотезы о нормальном распределении СВ
Среднее квадратическое отклонение у = 159,23
Вывод: так как <, то по данным наблюдений генеральная совокупность имеет нормальный закон распределения.
Построим гистограмму эмпирического распределения материальные затраты (рис. 4):
6.3 Проверка гипотезы о распределении случайной величины по закону Пуассона
Количество параметров распределения - 1
Таблица 7 - Эмпирическое распределение количества потерянных клиентов
Среднеквадратическое отклонение - 1,34
Построим полигон эмпирического распределения количества потерянных клиентов (рис. 5):
Вычисление вероятностей попадания в заданный интервал случайной величины, распределенной по закону Пуассона:
6.4 Проверка гипотезы о распределении случайной величины по закону Бернулли
Таблица 9 - Статистические данные для случайной величины проведение дополнительной диагностики (распределение Бернулли)
Вероятность того, что дополнительная диагностика будет проведена, равна 0,26, не будет - 0,74.
количество инцидентов с оборудованием
количество инцидентов с телекоммуникациями
8.1 Разработка моделирующих алгоритмов
Рисунок 6 - Моделирующий алгоритм (продолжение)
Рисунок 6 - Моделирующий алгоритм (окончание)
Рисунок 7 - моделирующий алгоритм генерации случайной величины, распределенной по показательному закону
Рисунок 8 - Моделирующий алгоритм генерации случайной величины, распределенной по закону Пуассона
Рисунок 9 - Моделирующий алгоритм генерации случайной величины, распределенной по нормальному закону
8.2 Описание моделирующего алгоритма
2-6. Генерируется случайные величины наступления инцидентов по различным Учетным Элементам каждый день. n - количество дней в месяце,
7. Рассчитываем общее количество инцидентов по УЭ за n дней
8. В цикле от 1 до a генерируются случайные числа время между поступления инцидентами и время устранения каждого инцидента, которые распределены по показательному закону. С помощью параметров: среднеквадратическое отклонение и математическое ожидание, смоделируем эти величины.
9. Производится расчет времени начала обслуживания инцидента.
10. Если количество сотрудников равно 10, то инцидент рассматривается сторонней фирмой. Генерируется случайная величина затрат на аутсорсинг по устранения инцидента.
11. Если поступления инцидента меньше времени поступления последнего инцидента в предыдущий день, то поступление равно увеличению времени последнего инцидента в предыдущий день на величину T, сгенерированную раннее.
12. Если время окончания предыдущего инцидента больше времени поступления нового, тогда новый инцидент начинает выполняться после того, как выполниться предыдущий.
13. Если в предыдущий день остался невыполненный инцидент, то новый начинает выполняться после его окончания.
14. Если время окончания последнего инцидента меньше или равно времени поступления нового, тогда новый инцидент начинает выполняться сразу, как только поступил.
15. Производится расчет окончание устранения инцидентов. Оно равно сумме времени начала выполнения и времени устранения инцидента.
16. Рассчитывается время провождения инцидента в очереди.
17. Если время провождения заявки в очереди больше установленного лимита, то инцидент посылается на следующий уровень поддержки, иначе рассчитывается время закрытия инцидента с учетом устранения инцидента и ожидания инцидента в очереди.
18. Генерируется случайная величина на проведению дополнительной диагностики, которая имеет значение вероятности наступления того или иного события, моделируется значение 0 или 1.
19. Если получено значение 1, то генерируется случайная величина затрат на дополнительную диагностику.
20. Рассчитывается затраты от простоев.
21. Генерируются случайные величины затрат на запасные части аппаратного обеспечения и затрат на модификацию ПО.
22. Рассчитывается сумма затрат по устранению инцидентов за n дней.
23. Рассчитывается общая сумма затрат
24. Вывод результатов моделирования.
На рисунке 7 представлена генерация случайной величины, распределенной по показательному закону.
1. Генерируется равномерно-распределенная случайная величина на отрезке [0,1].
На рисунке 8 представлена генерация случайной величины, распределенной по закону Пуассона.
1. Вычисляется вероятность p = а/n,
2. Генерируется равномерно-распределенная случайная величина на отрезке [0,1].
3. Если СВ меньше p, тогда она увеличивается на 1.
На рисунке 9 представлена генерация случайной величины, распределенной по нормальному закону.
1. Генерируется равномерно-распределенная случайная величина на отрезке [0,1].
3. - нормально-распределенные числа.
4. Нормально-распределенные числа с нужными параметрами
Рисунок 9 - Ввод исходных данных в таблицу
На основе полученных данных можно выявить, общую стоимость затрат по обслуживанию инцидентов за каждый месяц. С помощью параметров можно регулировать затраты на персонал и рабочие материалы, количество времени необходимое для решения инцидента, количество инцидентов, затраты от простоя по Учетным Элементам. Производя несколько экспериментов, можно выявить, сколько требуется времени, средств и людей для обслуживания инцидентов.
Листинг части программы генерации случайных величин.
Генерация случайной величины распределенной по нормальному закону:
mat:= StrToFloat(LabeledEdit5.Text);
sko:= StrToFloat(LabeledEdit6.Text);
Генерация случайной величины распределенной по показательному закону:
lmb:= StrToFloat(LabeledEdit16.Text);
Генерация случайной величины распределенной по закону Пуассона:
mat:= StrToFloat(LabeledEdit15.Text);
Генерация случайной величины распределенной по закону Бернулли:
Обоснование, схема и описание бизнес-процесса организации. Идентификация законов распределения случайных величин. Разработка и описание моделирующего алгоритма для реализации программы имитационной модели. Разработка компьютерной программы моделирования. курсовая работа [265,3 K], добавлен 28.07.2013
Создание бизнес-модели процесса выдачи потребительских кредитов. Организационное обеспечение кредитного процесса. Моделирование и документирование бизнес-процессов в программе BPwin. Построение модели AS IS. Предложение по автоматизации бизнес-процесса. курсовая работа [401,5 K], добавлен 07.01.2012
Понятие, цели и область применения имитационного моделирования. Исследование основных бизнес-процессов транспортной компании. Построение имитационной модели логистических процессов транспортной компании, её калибровка и верификация в целях оптимизации. дипломная работа [4,7 M], добавлен 18.02.2017
Построение имитационной модели технологического процесса методом Монте-Карло, ее исследование на адекватность. Оценка и прогнозирование выходных характеристик технологического процесса с помощью регрессионных моделей. Разработка карт контроля качества. курсовая работа [1,2 M], добавлен 28.12.2012
Процедура проведения имитационных экспериментов с моделью исследуемой системы. Этапы имитационного моделирования. Построение концептуальной модели объекта. Верификация и адаптация имитационной модели. Метод Монте-Карло. Моделирование работы отдела банка. курсовая работа [549,5 K], добавлен 25.09.2011
Определение понятия "бизнес-модель", ее влияние на успех и конкурентоспособность фирмы. Решение управленческой задачи компании "Сильвер Койн", которая столкнулась с проблемой низких продаж вследствие несбалансированности элементов бизнес-модели. дипломная работа [3,4 M], добавлен 18.06.2013
Проектирование бизнес-процессов. Выбор BPM-системы для автоматизации бизнес-процессов. Построение прототипа системы, автоматизирующей управление бизнес-процессами. Анализ программных продуктов. Матрица связанности элементов организационной структуры. дипломная работа [3,3 M], добавлен 26.08.2017
Работы в архивах красиво оформлены согласно требованиям ВУЗов и содержат рисунки, диаграммы, формулы и т.д. PPT, PPTX и PDF-файлы представлены только в архивах. Рекомендуем скачать работу .
© 2000 — 2021
Имитационное моделирование бизнес-процессов компании курсовая работа. Экономико-математическое моделирование.
Реферат На Тему Церковна Архітектура України Доби Гетьманщини
Сочинение Описание Большого Театра
Курсовая работа по теме Разработка информационной системы накопления, хранения и выборки данных о проектах, выполняемых предприятием и разработчиком web-приложений
Контрольная работа: Ведение переговоров
Написать Сочинение Памятный День В Гимназии
Реферат: План горных работ для улучшения проветривания выработок II блока шахты Северная
Великая Монгольская Армия Реферат
Ответ на вопрос по теме Некоторые аспекты образовательного права
Реферат: Buenos Aries Essay Research Paper Buenos Aries
Контрольная Работа На Тему Статус Судебного Пристава
Историческое Сочинение Егэ 25 Задание
Реферат: Народ в правовом государстве
Какого Числа Будет Итоговое Сочинение 2022 2022
Сочинение Сломанная Лапка У Зайчика 2 Класс
Курсовая работа по теме Система для освещения ёлочных гирлянд
Реферат: Саморегулирование в автотранспортной деятельности
Ответ на вопрос по теме Расшифровка шильдика
Курсовая Работа Степень Научной Разработанности
Курсовая работа по теме Современные методы противодействия коррупции в России
Виды Экстерорецепций И Их Физиологическая Роль Реферат
Особенности и проблемы реализации государственной кадровой политики в структуре унитарных предприятий (на примере ГУП "Водоканал" СПб) - Менеджмент и трудовые отношения дипломная работа
Переработка молока методом пастеризации - Сельское, лесное хозяйство и землепользование контрольная работа
Теоретические аспекты активных методов обучения - Педагогика курсовая работа