Zastosowanie teorii zbiorw rozmytych do identyfikacji nieefektywnych procesw gospodarczych

Politechnika Szczeciska

Streszczenie

Celem artykułu jest omówienie i próba rozwizania problemu identyfikacji nie-efektywnych procesów gospodarczych w procesie reengineeringu przedsibiorstw usługowych. Badania oparto na analizie procesów przy zastosowaniu teorii zbiorów rozmytych i teorii zbiorów przybli
onych. Efektem kocowym bada jest diagnoza stanu ocenianych procesów przedsibiorstw usługowych i okrelenie, które z nich nale
y podda działaniom in
ynierii odwrotnej

Słowa kluczowe: zbiory rozmyte, zbiory przyblione, metoda M-A-M, proces gospodarczy, reen-gineering, jako procesów gospodarczych, program ARIS

1. Wprowadzenie

W sferze technologii informatycznych co raz wikszym popularnoci ciesz si systemy opracowane na podstawie technik inteligentnych. Najczciej wykorzystane one s do rozwizy-wania problemów z duym stopniom niepewnoci na poziome intuitywnym. Std idea zastosowa-nia technik sztucznej inteligencji do analizy procesów gospodarczych w reengineeringu organiza-cji usługowych.

Chocia klasyczne metody analizy procesów mona zastosowa zarówno w organizacjach usługowych, jak w produkcyjnych, jednak ich zastosowanie w organizacjach usługowych jest utrudnione. Specjalici Instytutu Jakoci w Wielkiej Brytanii, Amerykaskiego Centrum Wydaj-noci i Jakoci oraz czołowych rosyjskich firm konsultingowych zwracaj uwag na to, e w trak-cie przeprowadzenia projektów BPR organizacji usługowych (a mianowitrak-cie biur notarialnych, agencji konsultingowych, centrum rozrywkowych, organizacji publicznych itd.) napotykaj na trudnoci w opisie procesów gospodarczych i podejmowaniu decyzji o wyborze nieefektywnych procesów.

2. Identyfikacja nieefektywnych procesów gospodarczych.

Proces gospodarczy – to przebieg nastpujcych po sobie działa, majcych pocztek i koniec oraz jasno zdefiniowany wkład i rezultat, prowadzcych do osignicia efektu, majcego warto dla klienta. [4]

Jeeli spojrze na reengineering z pozycji procesów, to mona wyznaczy 9 kroków, dwa z poród których dotycz omawianego problemu, czyli identyfikacji nieefektywnych procesów.

Rysunek 1. 9 kroków reengineeringu

Nieefektywne procesy to procesy, które naley podda działaniom inynierii odwrotnej. W zalenoci od celów projektu reengineeringu takich jak:

ƒ wdroenie zintegrowanych systemów zarzdzania; ƒ wprowadzenie systemów zarzdzania przez jako; ƒ wprowadzenie aplikacji e-biznesu;

ƒ poprawa w wiadczeniach usług wobec klienta; ƒ poprawa jakoci;

ƒ poprawa wydajnoci pracowników; ƒ wiksza elastyczno,

mona okreli czynniki, wpływajce na wybór procesów do BPR: ♦ Blisko procesu wobec klienta

♦ _{Jako procesu}

♦ _{Siła wpływu procesu na klienta} ♦ Poziom procesu

♦ _{Moliwo udoskonalenia procesu}

♦ _{Bariery i ograniczenia przy przeprojektowaniu procesu (aktywne i pasywne)}

„Blisko „ procesu do klienta nie jest pojciem łatwym do okrelenia i nie mona wyrazi go za pomoc liczb, jak równie pozostałe czynniki. Niektóre z nich stanow element indywidualne-go dowiadczenia człowieka i powinny by wyraone za pomoc jzyka naturalneindywidualne-go. Dlateindywidualne-go, w opracowanej metodzie, efektem kocowym analizy kadego z czynników nie jest warto

licz-DEFENICJA CELÓW

IDENTYFIKACJA GRANIC

MODEL STANU

DOCELOWEGO _{MODEL STANU}

OBECNEGO ZDEFINIOWANIE PROCESU MODELOWANIE PROCESU SZACOWANIE I ANALIZA OPTYMALIZACJA PROCESU STRATEGIA MIGRACJI KONWERSJA PROCESU KONTROLA PROCESU START IDENTYFIKACJA NIEEFEKTYWNYCH PROCESÓW

bowa, lecz jego ocena lingwistyczna, otrzymana za pomoc wykorzystania metod sztucznej inteli-gencji.

Według Amerykaskiemu Towarzystwu Kontroli Jakoci jako procesu mona zdefiniowa jako „ogól cech procesu, decydujcych o zdolnoci do zaspokojenia potrzeb”.

“Jako - ogół właciwoci obiektu, wicych si z jego zdolnoci do zaspokojenia potrzeb stwierdzonych i oczekiwanych”. (PN-ISO 8402:1996)

Istnieje kilka metod oceny jakoci procesów gospodarczych. Najbardziej popularnymi z nich s: metoda ARIS, metoda SAP, metoda CSF. Jako w tych metodach oceniana jest według ró-nych kryteriów. Po analizie kryteriów mona wyeliminowa niektóre wady, w przypadku ich za-stosowania w procesie reengineeringu organizacji usługowych.

Jako procesu z pozycji klienta i wpływ procesu na niego mona okreli za pomoc zbiorów przyblionych poprzez wyznaczenie strefy tolerancji [7] Metoda oceny jakoci procesów gospo-darczych organizacji usługowych została przedstawiona we wczeniejszych publikacjach.

Moliwo udoskonalenia procesów gospodarczych sprawdzamy za pomoc symulacji w sys-temach zarzdzania procesami biznesowymi. Symulacje zostały zrealizowane w programie ARIS, umoliwiajcej identyfikacj niewykorzystanych naleycie zasobów (np. niedocionych opty-malnie stanowisk pracy), wskich gardeł (czyli stanowisk pracy nadmiernie obcionych, ograni-czajcych swoj zbyt nisk wydajnoci pozostałe stanowiska pracy) oraz potencjalnych moliwo-ci poprawy zasad pracy jeszcze przed wdroeniem do praktyki nowych sposobów działania.

Bariery i ograniczenia, wystpujce przy przeprojektowaniu procesów, mona podzieli na aktywne i pasywne.

Aktywne ograniczenia – to ograniczenia zasadniczo wpływajce na przeprojektowanie proce-su ( koszt i czas).

Pasywne ograniczenia – te, które mona zniwelowa po podjciu okrelonych decyzji. Róni si oni w zalenoci od właciwoci procesu i warunków przeprowadzenia zmian.

Jedynym dokumentem stawiajcym wymagania do procesów gospodarczych jest dokument ISO 9001: 2000. Według tego standardu zostały opracowane normy kontroli typowych procesów.

W procesie identyfikacji nieefektywnych procesów gospodarczych naley wzi pod uwag, e stopie wanoci wyej wymienionych czynników moe by róny w zalenoci od celów reengineeringu. Dlatego, w przypadku identyfikacji nieefektywnych procesów w warunkach nie-pewnoci i zastosowaniu danych słownych, skuteczn metod moe okaza si metoda poszuki-wania rodku cikoci (M-A-M). Celem danego artykułu jest sprawdzenie prawidłowoci tej hipotezy.

Dalej została przeprowadzona analiza procesów gospodarczych kompleksu rozrywkowo-sportowego z wykorzystaniem teorii zbiorów rozmytych, a dokładniej metody odnalezienia rodku cikoci.

Działalno kompleksu mona opisa za pomoc nastpujcych procesów gospodarczych „bliskich” klienta:

1. Proces marketingu:

1.1 Analiza potrzeb klientów (P1) 1.2 Pozycjonowanie usługi (P7) 2. Obsługa klientów (P3)

3. Zarzdzanie zasobami ludzkimi

3.1 Edukacja i rozwój personelu (P4) 3.2 Zarzdzanie wydajnoci pracy (P5)

4. Zaopatrzenie (P6)

5. Planowanie sprzeday (P2)

W badaniu autorka opiera si na klasyfikacj procesów według Amerykaskiego Centrum Wydajnoci i Jakoci.

Cechy procesów (czynniki):

C1 – jako wzgldem klienta:, bardzo wysoka, wysoka, rednia, niska, bardzo niska. C2 - siła wpływu procesu: bardzo słaba, słaba, rednia, dua, bardzo dua

C3 – blisko procesu do klienta: daleki, redni, bliski C4 – poziom procesu: niski, redni, wysoki

C5 – skuteczno przeprojektowania: brak moliwoci przeprojektowania, mała, rednia, dua, bardzo dua

C6 – ograniczenia i bariery: bardzo małe, małe, rednie, due, bardzo due

C7 – jako według norm ISO: bardzo wysoka, wysoka, rednia, niska, bardzo niska.

Poszukujemy procesów maksymalne bliskich klienta, które maj jak najmniejsz jako, jak najmniej barier i ogranicze w przeprojektowaniu, jak najwiksz moliwo udoskonalenia, przy tym naley zwróci uwag na poziom procesu.

W tabeli 1 przedstawiono oceny słowne procesów.

Tabela 1 Baza danych o procesach:

P1 P2 P3 P4 P5 P6 P7

C1 rednia b.niska wysoka wysoka wysoka b.wysoka rednia C2 redni silny redni b.słaby b.słaby redni redni C3 redni redni bliski redni redni redni redni C4 redni wysoki wysoki redni redni wysoki redni C5 mała mała dua redni redni mała mała C6 małe b.małe rednie rednie małe małe due C7 rednia rednia wysoka niska niska rednia rednia W celu okrelenia jakoci wzgldem klienta oraz siły wpływu zostali wykorzystane wy-niki poprzednich bada, przeprowadzonych na podstawie zbiorów przyblionych [6].

Tabela 2 Dane o procesach, otrzymane za pomoc zbiorów przybli
onych

Proces P1 P2 P3 P4 P5 P6 P7

Jako 3,61 3,03 3,72 3,55 3,55 4,44 3,36

Siła wpływu

0,035 0,31 0,056 0,0137 0,0137 0,164 0,035

Rys.4 Rozkład prawdopodobiestwa zmiennej K1 przed normalizacj.

e by dopasowa ocen jakoci do przedziału [0;1] naley przeprowadzi normalizacj. Załómy, e:

C*- nieznormalizowana warto jakoci, a C1 - znormalizowana jej warto.

Wtedy:

5

* 1

C

C =

Wic rozkład prawdopodobiestwa zaklasyfikowania wartoci K1 do słów przyjmie inn posta, przedstawion na poniszym rysunku.

Rysunek 2. Rozkład prawdopodobiestwa zaklasyfikowania wartoci cechy C1 do słów po norma-lizacji.

Rysunek 3. Rozkład prawdopodobiestwa zaklasyfikowania wartoci cechy C2 do słów. BW W R BN 1 0 0,628 0,666 0,732 0,832 1,0 pr.kl N JAKO WZGLDEM KLIENTA BM M r D BD 1 0 0,02 0,05 0,2 0,5 1,0 pr.kl Siła wpływu BN N R W BW 1 0 3,14 3,33 3,66 4,16 5,0 pr.kl JAKO WZGLDEM KLIENTA

Rysunek 4. Rozkład prawdopodobiestwa zaklasyfikowania wartoci cechy C5 do słów.

Rysunek 5. Rozkład prawdopodobiestwa zaklasyfikowania wartoci cechy C6 do słów.

Rysunek 6. Rozkład prawdopodobiestwa zaklasyfikowania wartoci cechy C7 do słów.

Rysunek 7. Rozkład prawdopodobiestwa zaklasyfikowania wartoci cechy C3 do słów.

D r B

1

0

0,333 0,667 Blisko 1,0 pr.kl B M r D BD 1 0 0,2 0,4 0,6 0,8 1,0 Moliwo udoskonalenia pr.kl BN N r W BW 1 0 0,2 0,4 0,6 0,8 1,0 Jako według norm ISO pr.kl BM M r D BD 1 0 0,2 0,4 0,6 0,8 1,0 ograniczenia pr.kl

Rysunek 8. Rozkład prawdopodobiestwa zaklasyfikowania wartoci cechy C4 do słów.

Metoda okrelenia rodku cikoci daje moliwo oceni wano poszczególnych cech, czyli czynników, dla badanego kompleksu.

C1 – bardzo wysoka C2 – wysoka C3 – wysoka C4 – wysoka C5 – bardzo wysoka C6 – bardzo wysoka C7 - wysoka

Rysunek 9. Rozkład prawdopodobiestwa zaklasyfikowania stopnia wa
noci cechy do ocen słow-nych

BN – bardzo niska; N- niska; r – rednie; W- wysoka; BW – bardzo wysoka Porównanie procesów metod M-A-M.

wady

zalety

K

=

−

)

(

)

(

K

₂

K

₃

K

₄

K

₅

K

₁

K

₆

K

₇

K

=

+

+

+

−

+

+

7 6 1 5 4 3 2 1

(

K

I

K

I

K

I

K

I

)

K

I

K

I

K

I

K

=

+

+

+

−

+

+

BN N r W BW

1

0

0,2 0,4 0,6 0,8 1,0 Stopie wa-noci pr.kl N r W

1

0

0,333 0,667 poziom 1,0 pr.kl

KI1= jako * wano

KI2= siła wpływu * wano

KI3= blisko * wano i t.d.

Obliczmy zalety i wady procesu P1.

K1= ( 0,035 * wysoka + rednia * wysoka + redni * wysoka+ mała * bardzo wysoka +) – (rednia

* bardzo wysoka +małe * bardzo wysoka + rednie * wysoka)

KI1 = (R)*bardzo wysoka

Poniej został przedstawiony przykład obliczenia udziału jakoci wzgldem klienta (C1) w całko-witej ocenie procesu, uwzgldniajc wano tego czynnika.

Rysunek 10. Ilustracja sposobu obliczenia udziału jakoci wzgldem klienta (C1) w całkowitej ocenie procesu.

0,5 – rodek cikoci dla C1; 0,9 – rodek cikoci dla wanoci;

wic dla KI1 rodek cikoci wynosi 0,45. Warto ta została otrzymana w wyniku mnoenia rodków cikoci jakoci i wanoci.

Dalsze obliczenia zostały przedstawione w tabeli 2.

Tabela 2. Wyniki analizy procesów

Procesy Granica dolna Granica górna rodek cikoci

P1 0,8206 1,9752 1,3445 P2 1,666 3,0616 2,3104 P3 1,2736 2,5648 1,8652 P4 0,9278 2,1181 1,4696 P5 1,0878 2,3181 1,6496 P6 0,9384 2,1448 1,4878 P7 0,6606 1,7752 1,1645 P2 =2,3104 P3 =1,8652 P5 =1,6496 P6 =1,4878 P4 =1,4696 P1 =1,3445 P7 =1,1645

Uzyskane rezultaty oblicze wskazuj, jakie procesy gospodarcze mona zmieni najbardziej korzystnie. Im wiksza suma uzyskanych punktów, tym wicej pewnoci, e proces zostanie sku-teczne przeprojektowany.

Celem dalszych bada bdzie podanie oceny lingwistycznej procesów, czyli zaklasyfikowanie ocen liczbowych do słów.

3. Uwagi ko cowe

Teoria zbiorów rozmytych, jak równie, teoria zbiorów przyblionych jest skutecznym narz-dziem identyfikacji takich procesów gospodarczych przedsibiorstw usługowych, które naley podda przeprojektowaniu. W rezultacie badania, przeprowadzonego za pomoc matematyki słów, otrzymano ocen liczbow zalet i wad kadego procesu, co wspomaga i ułatwia wnioskowanie o doborze tych procesów, które zostan poddane „inynierii odwrotnej”. Zastosowanie metody odnalezienia rodku cikoci pozwala analitykom, w zalenoci od celów reengineeringu, ustali wano poszczególnych czynników, według których procesy s porównywane.

Bibliografia

1. Kisielnicki J.: Systemy informacyjne biznesu, Warszawa,2001

2. Kruse R., Gebhardt J., Klawonn F.: Foundations of Fuzzy Systems, John Wiley&Sons Ltd, West Sussex, England, 1994.

3. Scheer A.D.: ARIS — Business Process Modelling, Springer-Verlag, Berlin, 1999.

4. Gabryelczyk R.,: Reengineering: Restrukturyzacja procesowa przedsibiorstwa., Nowy Dziennik i Uniwersytet Warszawski, Warszawa, 2000.

5. Hammer M., Champy J.: Reengineering w przedsibiorstwie, Neuman Management Institute, Warszawa, 1996.

6. Bielawsli L., Leward R.: Intelligent System Design, Wiley, New York, 1993.

7. Pilipczuk O.: Analiza i ocena jakoci usług przedsibiorstwa w celach reengineeringu, mate-riały konferencji BOS, Warszawa, 2006.

8. Piegat A.: Fuzzy Modelling and Control, Physica-Verlag Heidelberg, New York, 2001.

THE IDENTYFICATION OF NON-EFECTIVE PROCESSES USING FUZZY SETS THEORY

Summary

The aim of paper is a description of problem of identification of non-effective business processes and an attempt to solve it. The research is based on processes analysis using both rough sets and fuzzy sets theory. The final effect of research is a diagnosis of the process state and identification such processes, which are have to been redesigned.

Keywords: Fuzzy Sets, Rough Sets, M-A-M method, business process, business process’s quality, program ARIS

OLGA PILIPCZUK

Politechnika Szczeciska, Szczecin, ołnierska 49. http://www.wi.ps.pl/