Моделирование бизнес-процессов инжиниринговых компаний на этапах жизненного цикла инвестиционно-строительного проекта

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Введение. Инжиниринговая компания обеспечивает взаимодействие всех участников инвестиционно-строительного проекта на протяжении всего его жизненного цикла и реализует множество бизнес-процессов (БП). В силу того, что инжиниринговая компания координирует работу проектных и подрядных организаций, поставщиков материально-технических ресурсов, экспертных организаций, эффективность ее организационной структуры во многом определяет эффективность работы всех участников инвестиционно-строительного проекта.Материалы и методы. Даны определения БП и организационной структуры, показано, что для моделирования БП при различных организационных структурах наиболее рациональным решением является моделирование на основе сетей массового обслуживания. В результате для абстрактного БП и упрощенной организационной структуры разработана имитационная модель сети массового обслуживания. Для программной реализации использовался язык имитационного моделирования GPSS.Результаты. В результате проведенного моделирования показано, что, варьируя временными показателями реализации БП и временем выполнения различных бизнес-функций, а также количественным составом исполнителей в подразделениях инжиниринговой компании, можно получать достаточно устойчивые оценки эффективности ее производственной деятельности. К ключевым оценкам стоит отнести среднее время реализации главных БП и среднюю очередь заявок на реализацию соответствующих БП. На основании полученных значений этих показателей руководство сможет более обоснованно принимать решения о кадровом составе инжиниринговой компании и трансформации ее организационной структуры.Выводы. Моделирование является основным механизмом решения задач прогнозирования и оптимизации. На базе результатов моделирования можно принять обоснованное решение о количестве сотрудников, необходимых для сопровождения определенной группы БП.

Об авторах

В. И. Пасканный

Национальный исследовательский Московский государственный строительный университет (НИУ МГСУ)

Email: paskanny@mail.ru
ORCID iD: 0009-0007-7358-1757

А. А. Лапидус

Национальный исследовательский Московский государственный строительный университет (НИУ МГСУ)

Email: lapidus58@mail.ru
ORCID iD: 0000-0001-7846-5770
SPIN-код: 8192-2653

Список литературы

  1. Dijkman R.M., Adan I., Peters S. Advanced queueing models for quantitative business process analysis // 2018 44th Euromicro Conference on Software Engineering and Advanced Applications (SEAA). 2018. Рр. 260–267. doi: 10.1109/seaa.2018.00050
  2. Dumas M., La Rosa M., Mendling J., Reijers H.A. Fundamentals of business process management. Second ed. Springer, 2018. doi: 10.1007/978-3-662-56509-4
  3. Grefen P., Brouns N., Ludwig H., Serral E. Co-location specification for IoT-aware collaborative business processes // Lecture Notes in Business Information Processing. 2019. Рр. 120–132. doi: 10.1007/978-3-030-21297-1_11
  4. Абрамс Р. Бизнес-план на 100 %: Стратегия и тактика эффективного бизнеса. М. : Альпина Паблишер, 2019. 496 с.
  5. Остервальдер А., Ив Пинье. Построение бизнес-моделей. Настольная книга стратега и новатора / пер. с англ. М. Кульневой. М. : Альпина Паблишер, 2019. 288 с.
  6. Баринов В.А. Организационное проектирование. М. : ИНФРА-М, 2019. 384 с.
  7. Дафт Р., Мерфи Дж., Уилмотт Х. Организационная теория и дизайн. СПб. : Питер, 2013. 640 с.
  8. Силка Д.Н., Ермолаев Е.Е., Дуров Р.А., Копельчук С.Ю. Инжиниринг инвестиционно-строительных проектов промышленного назначения. М. : Стройинформиздат, 2014. 256 c. EDN UBEOWN.
  9. Michelfelder D.P., Doorn N. The routledge handbook of the philosophy of engineering. Routledge, 2020. doi: 10.4324/9781315276502
  10. Шинкарева Г.Н. Модель инжиниринговой схемы организации строительства в перспективе жизненного цикла объектов // Вестник МГСУ. 2018. Т. 13. № 9 (120). С. 1090–1105. doi: 10.22227/1997-0935.2018.9.1090-1105. EDN VKFFPI.
  11. Cagno E., Neri A., Negri M., Bassani C.A., Lampertico T. The role of digital technologies in operationali-zing the circular economy transition : a systematic litera-ture review // Applied Sciences. 2021. Vol. 11. Issue 8. P. 3328. doi: 10.3390/app11083328
  12. Орлов А.К., Белякова А.П. Основы бизнес-инжиниринга в инвестиционно-строительной сфере. М. : Изд-во МГСУ, 2016. 70 с. EDN YSFWWX.
  13. Гассман О., Франкенбергер К., Шик М. Бизнес-модели: 55 лучших шаблонов. М. : Альпина Паблишер, 2019. 432 с.
  14. Munsamy M., Telukdarie A., Fresner J. Business process centric energy modeling // Business Process Management Journal. 2019. Vol. 25. Issue 7. Рр. 1867–1890. doi: 10.1108/BPMJ-08-2018-0217
  15. Лапидус А.А., Муря В.А. Комплексный показатель качества организационно-технологических решений при возведении конструктивных элементов железобетонных зданий // Строительное производство. 2020. № 2. С. 3–9. doi: 10.54950/26585340_2020_2_3. EDN QMABHQ.
  16. Лапидус А.А. Инструмент оперативного управления производством — интегральный потенциал эффективности организационно-технологических и управленческих решений строительного объекта // Вестник МГСУ. 2015. № 1. С. 97–102.
  17. Awan U., Sroufe R., Shahbaz M. Industry 4.0 and the circular economy : a literature review and recommendations for future research // Business Strategy and the Environment. 2021. Vol. 30. Issue 4. Рр. 2038–2060. doi: 10.1002/bse.2731
  18. Martin N., Depaire B., Caris A. The use of process mining in business process simulation model construction // Business & Information Systems Engineering. 2016. Vol. 58. Issue 1. Рр. 73–87. doi: 10.1007/s12599-015-0410-4
  19. Rosado-Serrano A., Paul J., Dikova D. International franchising : a literature review and research agenda // Journal of Business Research. 2018. Vol. 85. Рр. 238–257. doi: 10.1016/j.jbusres.2017.12.049
  20. Peters S., Dijkman R., Grefen P. Quantitative effects of advanced resource constructs in business process simulation // 2018 IEEE 22nd International Enterprise Distributed Object Computing Conference (EDOC). 2018. Рр. 115–122. doi: 10.1109/edoc.2018.00024
  21. Grefen P., Brouns N., Ludwig H., Serral E. Co-location specification for IoT-aware collaborative business processes // Lecture Notes in Business Information Processing. 2019. Рр. 120–132. doi: 10.1007/978-3-030-21297-1_11

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».