Интеллектуальная информационная система анализа и повышения эффективности экономической деятельности компании ООО "Вита"

Размещено на http://www.allbest.ru/

Федеральное агентство связи

Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение

высшего образования

«Поволжский государственный университет телекоммуникаций и информатики»

Факультет Информационных систем и технологий

Направление (специальность) Прикладная информатика

Кафедра Экономические и информационные системы

ВЫПУСКНАЯ КВАЛИФИКАЦИОННАЯ РАБОТА

(БАКАЛАВРСКАЯ РАБОТА)

Интеллектуальная информационная система анализа и повышения эффективности экономической деятельности компании ООО «Вита»

Утверждаю зав.кафедрой д.т.н., проф. О.Н. Маслов

Руководитель доц. к.т.н., доц. Н.В. Коныжева

Н. контролер доц. к.т.н., доц. Е.А. Матвеева

Разработала ПИвЭ-31 Д.В. Александрова

Самара 2017

Федеральное агентство связи

Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение

высшего образования

«Поволжский государственный университет телекоммуникаций и информатики»

ЗАДАНИЕ

по подготовке выпускной квалификационной работы

Студенки Александровой Дарины Викторовны

1 Тема ВКР

Интеллектуальная информационная система анализа и повышения эффективности экономической деятельности компании ООО «Вита»

Утверждена приказом по университету от 03.04.17 № 74-2

2 Срок сдачи студентом законченной ВКР 15.06.17

3 Исходные данные и постановка задачи

1) Рассмотреть проблемную область компании, определить требования к разработке ИИС, обосновать необходимость разработки имитационной модели.

2) Разработать ИИС прогнозирования для чего:

- произвести выбор инструментальных средств для разработки имитационной модели;

- провести идентификацию случайных величин;

- провести расчеты и описать моделирующий алгоритм.

3) Осуществить программную реализацию и разработать интерфейс пользователя;

4) Произвести тестирование работоспособности системы;

5) Выполнить технико-экономическое обоснование проекта.

4 Перечень подлежащих разработке в ВКР вопросов или краткое содержание ВКР. Сроки исполнения 15.06.17

1 Аналитическая часть

2 Проектная часть

3. Тестирование работоспособности системы

4. Обоснование экономической эффективности проекта

5 Перечень графического материала. Сроки исполнения 15.06.17

Приложение А - Презентационный слайдовый материал

6 Дата выдачи задания « 25 » Апреля 2017 г.

Кафедра Экономические и информационные системы

Утверждаю зав.кафедрой д.т.н., проф. 25.04.16 О.Н.Маслов

Руководитель доцент к.т.н, доцент 25.04.16 Н.В. Коныжева

Задание принял к исполнению ПИвЭ-31 25.04.16 Д.В. Александрова

Федеральное агентство связи

Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение

высшего образования

«Поволжский государственный университет телекоммуникаций и информатики»

ПОКАЗАТЕЛИ КАЧЕСТВА ВКР

По ВКР студентки Александровой Дарины Викторовны

На тему Интеллектуальная информационная система анализа и повышения эффективности экономической деятельности компании ООО «Вита»

1 Работа выполнена:
- по теме, предложенной студентом	*
- по заявке предприятия
		наименование предприятия
- в области фундаментальных и поисковых научных исследований
		указать область исследований
2 Результаты ВКР:
- рекомендованы к опубликованию
		указать где
- рекомендованы к внедрению
		указать где
- внедрены
		акт внедрения
3 ВКР имеет практическую ценность	*	Советующая информационная система
		в чем заключается практическая ценность
4 Использование ЭВМ при выполнении ВКР:
- разработана программа (программный модуль)	*	Создана советующая информационная система
- проведено компьютерное моделирование
5 ВКР прошла проверку на объем заимствований:	*	% заимствований
	*	эл. версия сдана

Студентка ПИвЭ-31 Д.В. Александрова

Руководитель ВКР доцент к.т.н., доцент Н.В.Коныжева

Введение

В настоящее время многие крупные компании и торговые сети, акцентируя внимание на своих основных бизнес-процессах, забывают о менее глобальных, но не менее значимых, в результате чего - несут финансовые потери, которые могут навредить течению основной деятельности, за счет сокращения бюджета. Важно понимать, что любой бизнес-процесс протекающий в компании необходимо держать под контролем, и осознавать, что любые финансовые потери могут нанести ущерб. Чтобы этого избежать, необходимо учитывать и прогнозировать затраты на обеспечивающие бизнес-процессы, например, на такой процесс как - прогнозирование потребления коммунальных услуг. У каждой компании могут быть собственные, либо арендованные помещения, в которых осуществляется их деятельность, от этого зависит стоимость платы за использование помещений и услуг их обслуживающих компаний. На сегодняшний день, тарифы на использование коммунальных услуг имеют возрастающую тенденцию, что увеличивает шансы компании потерять на оплату данной бюджетной статьи большее количество средств с каждым годом. Важно понимать, что, сократив в нужном месте расходы на обеспечение, компания, тем самым, сможет вкладывать в свое дальнейшее развитие.

Для рационального распределения бюджета необходимо прогнозировать свои расходы. Если при прогнозировании становится ясным, что расходы могут возрасти, необходимо находить способы этого избежать, для чего необходимо иметь интеллектуальную информационную систему, способную прогнозировать количество потребляемых коммунальных услуг, а также давать советы по способам улучшения сложившейся ситуации.

Интеллектуальная информационная система (ИИС) - это взаимосвязанная совокупность средств, методов и персонала, имеющая возможность хранения, обработки и выдачи информации, а также самостоятельной настройки своих параметров в зависимости от состояния внешней среды (исходных данных) и специфики решаемой задачи [1].

В свою очередь прогнозирование - это способ научного предвидения, в котором используется как накопленный в прошлом опыт, так и текущие допущения насчет будущего с целью его определения. Результатом является прогноз, т.е. научно обоснованное суждение о возможных состояниях объекта в будущем, об альтернативных путях и сроках его существования [2].

Для того, чтобы разработать ИИС прогнозирования потребления коммунальных услуг, важно понимать, что при прогнозировании учитывается множество случайных факторов, чтобы учесть их все необходимо применять способы моделирования.

Моделирование - это исследование каких-либо явлений, процессов или систем объектов с помощью построения и изучения их моделей; использование моделей для определения или уточнения характеристик и рационализации способов построения вновь конструируемых объектов. На идее моделирования базируется любой метод научного исследования - как теоретический (при котором используются различного рода знаковые, абстрактные модели; например, математическое моделирование), так и экспериментальный (использующий предметные модели).

В моем случае результаты будут определяться случайным характером процессов. Эти процессы достаточно сложны, также мне будет необходимо анализировать характеристики процессов функционирования больших систем, учитывая влияние на бизнес-процессы случайных факторов, в достижении этой цели смогут помочь способы имитационного моделирования.

Имитационные модели применяют при исследовании сложных динамических процессов [3]. Модели показывают, каким может быть результат при изменении обстановки, исходных данных, внешних воздействий. Эксперимент с моделью позволяет получить новые знания о моделируемом процессе. Отличием имитационных моделей от аналитических методов изучения является то, что при помощи имитационного моделирования можно проводить анализ характеристик процессов функционирования больших систем, учитывать влияние на бизнес-процессы случайных факторов [4].

Целью данной бакалаврской работы является разработка интеллектуальной информационной системы прогнозирования потребления коммунальных услуг.

Разработка такой системы является актуальной, так как тарифы на коммунальные услуги растут с каждым годом, для правильного формирования бюджета этой расходной статьи, необходимо прогнозировать потребление и на основе этого прогноза делать соответствующие выводы.

Для достижения поставленной цели необходимо использование инструментов прогнозирования, опирающихся на опыт прошлых лет, а также применение инструментария имитационного моделирования, позволяющего строить модели, описывающие процессы так, как они проходили бы в действительности.

Объектом исследования является аптечная сеть ООО «Вита».

Бакалаврская работа состоит из введения, трех глав (аналитическая часть, проектная часть, экспериментальная часть), заключения, списка использованных источников и приложений.

В качестве теоретической основы работы служат основные понятия, принципы построения имитационных моделей, сформулированные в работах авторов: Э.М. Димова, О.Н.Маслова, А.Б.Скворцова.

1. Аналитическая часть

1.1 Понятие интеллектуальной информационной системы

Интеллектуальные информационные системы (ИИС) -- естественный результат развития обычных информационных систем, сосредоточили в себе наиболее наукоемкие технологии с высоким уровнем автоматизации не только процессов подготовки информации для принятия решений, но и самих процессов выработки вариантов решений, опирающихся на полученные информационной системой данные.

ИИС способны диагностировать состояние компании, обеспечивать выбор оптимальных решений по стратегии её развития и инвестиционной деятельности. Благодаря наличию средств естественно-языкового интерфейса появляется возможность непосредственного применения ИИС пользователем, не владеющим языками программирования, в качестве средств поддержки процессов анализа, оценки и принятия экономических решений. ИИС применяются для экономического анализа деятельности компании, стратегического планирования, инвестиционного анализа, оценки рисков и формирования портфеля ценных бумаг, финансового анализа, маркетинга и т.д. [5].

В отличие от обычных аналитических и статистических моделей, ИИС позволяют получить решение трудно формализуемых и слабо структурированных задач.

Возможность ИИС работать со слабоструктурированными данными подразумевает наличие следующих качеств:

­ решать задачи, описанные только в терминах «мягких» моделей,

когда зависимости между основными показателями являются не вполне определенными или даже неизвестными в пределах некоторого класса;

­ способность к работе с неопределенными или динамичными

данными, изменяющимися в процессе обработки, позволяет использовать ИИС в условиях, когда методы обработки данных могут изменяться и уточняться по мере поступления новых данных;

­ способность к развитию системы и извлечению знаний из накопленного опыта конкретных ситуаций увеличивает мобильность и гибкость системы, позволяя ей быстро осваивать новые области применения.

Возможность использования информации, которая явно не хранится, а выводится из имеющихся в базе данных, позволяет уменьшить объемы хранимой актуальной информации при сохранении богатства доступной пользователю информации. Направленность ИИС на решение слабоструктурированных, плохо формализуемых задач расширяет область применения ИИС.

Для ИИС характерны следующие признаки:

1) Развитые коммуникативные способности: возможность обработки произвольных запросов в диалоге на языке максимально приближенном к естественному (система естественно-языкового интерфейса -- СЕЯИ);

2) Направленность на решение слабоструктурированных, плохо формализуемых задач (реализация мягких моделей);

3) Способность работать с неопределенными и динамичными данными;

4) Способность к развитию системы и извлечению знаний из накопленного опыта конкретных ситуаций;

5) Возможность получения и использования информации, которая явно не хранится, а выводится из имеющихся в базе данных;

6) Система имеет не только модель предметной области, но и модель самой себя, что позволяет ей определять границы своей компетентности;

7) Способность к выводам по аналогии;

8) Способность объяснять свои действия, неудачи пользователя, предупреждать пользователя о некоторых ситуациях, приводящих к нарушению целостности данных.

Функционирование интеллектуальной системы можно описать как постоянное принятие решений на основе анализа текущих ситуаций для достижения определенных целей. Естественно выделить отдельные этапы, которые образуют типичную схему функционирования интеллектуальной системы:

1) Непосредственное восприятие внешней ситуации; результатом является формирование первичного описания ситуации.

2) Сопоставления первичного описания со знаниями системы и пополнение этого описания; результатом является формирование вторичного описания ситуации в терминах знаний системы. Этот процесс можно рассматривать как процесс понимания ситуации, или как процесс перевода первичного описания на внутреннюю речь системы. При этом могут изменяться внутреннее состояние системы и ее знания. Вторичный описание может быть не единственным, и система может выбирать между различными вторичными описаниями. Кроме того, система в процессе работы может переходить от одного вторичного описания к другому. Если мы можем формально задать формы внутреннего представления описаний ситуаций и операции над ними, мы можем надеяться на определенный автоматизированный анализ этих описаний.

3) Планирования целенаправленных действий и принятия решений, т.е. анализ возможных действий и их последствий и выбор того действия, которое лучше всего сочетается с целью системы.

4) Обратная интерпретация принятого решения, то есть формирование рабочего алгоритма для осуществления реакции системы.

5) Реализация реакции системы; следствием является изменение внешней ситуации и внутреннего состояния системы, и т. д.

Традиционно считается, что ИИС содержит:

1) Базу данных,

2) Базу знаний,

3) Интерпретатор правил или машину вывода,

4) Компоненту объяснения и естественно языкового интерфейса, обеспечивающих связный диалог пользователя и системы с попеременным переходом инициативы.

Форма представления знаний оказывает существенное влияние на характеристики ИИС. Базы знаний являются моделями человеческих знаний. Однако все знания, которые привлекает человек в процессе решения сложных задач, смоделировать невозможно. Поэтому в интеллектуальных системах требуется четко разделить знания на те, которые предназначены для обработки компьютером, и знания, используемые человеком. Очевидно, что для решения сложных задач БЗ должна иметь достаточно большой объем, в связи с чем неизбежно возникают проблемы управления такой базой. Поэтому при выборе модели представления знаний следует учитывать такие факторы, как однородность представления и простота понимания. Однородность представления приводит к упрощению механизма управления знаниями. Простота понимания важна для пользователей интеллектуальных систем и экспертов, чьи знания закладываются в ИИС. Если форма представления знаний будет трудна для понимания, то усложняются процессы приобретения и интерпретации знаний. Следует заметить, что одновременно выполнить эти требования довольно сложно, особенно в больших системах, где неизбежным становится структурирование и модульное представление знаний.

Интеллектуальные информационные системы способны выполнять отдельные интеллектуальные функции человека. ИИС помимо традиционных функций управления, контроля, защиты и диагностирования выполняют и дополнительные специфические функции, облегчающие интеллектуальный труд человека: быстрое принятие правильных решений в сложной обстановке, практически мгновенное реагирование на изменение внешних воздействий, непрерывный анализ и оценка текущих ситуаций, прогнозирование и предотвращение экстремальных и непредвиденных ситуаций, выдача пользователю советов и рекомендаций по оптимальному управлению объектом и т. д. ИИС, подобно человеку, работают со знаниями, при этом важно учитывать что знания в ИИС ориентированы на компьютерную обработку. Знания, используемые в ИИС, должны быть определенным образом представлены или описаны. Представление знаний в ИИС -- это процесс или результат кодирования и хранения знаний в базе знаний (правил). Процесс использования знаний в ИИС осуществляется с помощью специальных механизмов вывода (поиска) решений. База знаний и механизм вывода решений составляет ядро ИИС. [5]

Отличительные особенности ИИС по сравнению с обычными ИС состоят в следующем:

1) Интерфейс с пользователем на естественном языке с использованием понятий, характерных для предметной области пользователя;

2) Способность объяснять свои действия и подсказывать пользователю, как правильно ввести экономические показатели и как выбрать подходящие к его задаче параметры экономической модели;

3) Представление модели экономического объекта и его окружения в виде базы знаний и средств дедуктивных и правдоподобных выводов в сочетании с возможностью работы с неполной или неточной информацией;

4) Способность автоматического обнаружения закономерностей бизнеса в ранее накопленных фактах и включения их в базу знаний.

Применение ИИС совместно со стандартными методами исследования

операций, динамического программирования, а также с методами нечеткой логики для планирования при комплексной автоматизации деятельности предприятия, приносит принципиальные выгоды: реально снижаются операционные издержки; повышается качество управленческих решений [5].

1.2 Описание компании

ООО «Вита» была основана 17 февраля 1993 года в г. Самаре. За многие годы, непрерывно развиваясь, компания обеспечила себе устойчивую репутацию и вошла в первую десятку крупнейших аптечных сетей России.

Аптеки «Вита» работают в 10 регионах РФ: Самарской, Саратовской, Пензенской, Ульяновской, Волгоградской, Нижегородской областях, в Татарстане, Башкортостане, Мордовии и Чувашии. Постоянно ведется работа по дальнейшему расширению аптечной сети. ООО «Вита» включает в себя 430 аптек различного формата: аптеки самообслуживания, традиционные, социальные аптеки «Доброе сердце», аптеки «Вита экспресс», а также ветеринарные аптеки.

Аптечная Сеть «Вита» предлагает своим клиентам быстрое и качественное обслуживание. Вниманию потребителей предлагается широчайший выбор лекарственных средств, изделий медицинского назначения, косметики, биологически активных добавок и средств личной гигиены. В «Центрах Здоровья и Красоты» максимально представлен ассортимент аптечной косметики.

В некоторых аптеках имеются специализированные детские отделы «Витоша», в которых представлен широкий ассортимент товаров для мам и малышей.

В аптеках «Вита» предусмотрен индивидуальный подход к каждому клиенту, профессиональные консультации в зале, квалифицированное обслуживание, выгодные предложения для покупателей, акции с подарками, доступные цены и гарантированное качество. Кроме этого, в аптечной сети «Вита» действуют такие проекты как:

- Клуб «Красота - это модно», где можно получить уникальную информацию об использовании аптечной косметики и правильном уходе за кожей лица и тела;

- Эксклюзивный тематический проект «Школа позитивного материнства», где проводятся интересные семинары для будущих мам, а также оказывается психологическая поддержка в подготовке к родам.

Успешно действует «Центр Услуг Населению», в состав которого входят «Справочно-информационная служба», имеющая обширную информационную базу и «Служба доставки», которая осуществляет доставку товаров на дом и в офис.

Аптеки «Вита» собственную ежемесячную газету «Аптечный вестник Вита». Она бесплатно распространяется в аптеках и на стойках в торговых центрах, информирует покупателей о новинках фармацевтического рынка, акциях, проводимых в наших аптеках.

ООО «Вита» является неоднократным призером Открытого конкурса профессионалов фармацевтической отрасли «Платиновая Унция», лауреатом многих престижных премий и обладателем различных наград и дипломов.

Компания дает гарантию качества препаратов:

В структуре компании «Вита» есть собственный отдел контроля качества и складской комплекс.

Отдел контроля качества проводит многоуровневую проверку лекарственных средств, перед тем, как они поступают в продажу. Проверка проходит в 4 этапа.

На первом этапе проводится ревизия документов и предварительная проверка товара по трем показателям: описание, упаковка, маркировка. Затем следует дополнительный входной контроль качества медикаментов - отбор средних проб при поступлении препарата на склад.

Образцы из каждой партии сдаются на контроль в Региональные Центры контроля качества и сертификации ЛС. Специалисты Центров проверяют образцы на соответствие стандартам качества и только тогда дают разрешение на продажу, а препарату присваивается региональный регистрационный номер.

Отдел контроля качества ведет базу забракованных серий лекарственных средств на территории РФ и гарантирует отсутствие брака в аптеках «Вита».

Хранится товар на собственном аптечном складе площадью 5300 квадратных метров. Современное холодильное оборудование с тремя температурными режимами сохраняет физико-химические свойства каждого препарата.

Компания «Вита» владеет собственным транспортным цехом. Парк современных автомобилей оперативно осуществляет доставку не только по Самарской области, но и по всем регионам присутствия наших аптек. Надлежащая сохранность обеспечена в любых погодных условиях!

Главным же достоянием компании остаются сотрудники - опытные специалисты, которые любят свою работу и уважают своих клиентов. В компании «Вита» работают более 3500 сотрудников и опытная команда менеджеров [6].

К основным отделам аптечной сети, осуществляющих непосредственную деятельность, можно отнести:

­ Отдел подбора и обучения персонала

­ Отдел розничных продаж

­ Отдел контрольно-кассовых машин

­ Склад

­ Отдел маркетинга

­ Отдел по поиску и развитию розничной сети

­ Отдел рекламы и связи с общественностью

­ Отдел управления собственной торговой маркой

­ Отдел ценообразования

­ Бухгалтерия

­ Юридический отдел

­ Финансовый отдел

­ Автотранспортный цех

Аптеки «Вита» - это:

­ быстрое и качественное обслуживание;

­ широчайший выбор лекарственных препаратов, изделий медицинского назначения, лечебной косметики, биологически активных добавок (БАД) и средств личной гигиены;

­ элитная косметика от ведущих мировых производителей;

­ товары для мам и малышей;

­ гибкая система скидок и бонусных программ;

­ акции и клиентские дни;

­ консультации врачей и фармацевтов;

­ забота и индивидуальный подход к каждому клиенту

Компания «Вита» - неоднократный призер Открытого конкурса профессионалов фармацевтической отрасли «Платиновая Унция», лауреат многих престижных премий и обладатель различных наград и дипломов: «Бренд года», «Народная марка» и другие [6].

Организационная структура аптечной сети чрезвычайно сложна, поэтому я отразила на схеме структуру только наиболее важных для разработки ИИС подразделений (рис. 1.1).

Рис.1.1 ? Организационная структура предприятия

1.3 Описание основных бизнес-процессов компании

Деятельность рассматриваемой аптечной сети можно разбить на определенные бизнес-процессы, представляющие различные виды деятельности. Эти бизнес-процессы используются для повышения эффективности показателей компании в основных видах деятельности.

Бизнес-процесс - это один, несколько или множество вложенных процессов, которые заканчиваются созданием продукта, необходимого клиенту [7].

Главными направлениями деятельности аптечной сети являются:

­ Информационно-аналитический процесс;

­ Продажи;

­ Процесс обеспечения ресурсами.

Все бизнес-процессы АС «Вита» можно разбить на несколько групп:

1) Основные бизнес-процессы - бизнес-процессы, в которых рассматривается информационно-аналитический процесс и процесс продаж:

? обеспечение работы с системой массового обслуживания;

? прогнозирование спроса на товары;

? планирование заказа товаров на склад и распределение по аптекам;

? планирование бюджета;

? работа с договорами;

? выкладка товаров;

? консультация покупателей;

? оплата товара на кассе и др.

2) Обеспечивающие бизнес-процессы - бизнес-процессы, помогающие в реализации бизнес-процессов первой группы, а именно:

? организация схемы выкладки товаров в соответствии с утвержденными с поставщиками позициями;

? мониторинг показателей продаж;

? ведение бухгалтерского учета;

? правовое обеспечение;

? информационно-техническое обеспечение;

? транспортные перевозки;

? административно-хозяйственное обеспечение и др.

3) Бизнес-процессы управления - это процессы, осуществляющие управление деятельностью аптек. В ООО «Вита» к числу таких процессов можно отнести:

? стратегическое управление;

? управление спросом;

? управление информатизацией;

? управление хозяйственной деятельностью;

? управление санитарными нормами аптек и др.

Обобщенная схема бизнес-процессов АС «Вита» показана на рис. 1.2.

Рис. 1.2 ? Обобщенная схема бизнес-процессов АС «Вита»

В моей работе объектом управления является аналитический отдел и, соответственно, процессы составления плана, как квартального, так и годового, отчетности, выявления показателей, анализ рынка и т.д.

Для упрощения и без того не легкой работы экономиста применяются различные статистические и прогнозные методы, которые не только упрощают работу сотрудника АС, но и способствуют его производительности. Цель данной бакалаврской работы состоит в разработке интеллектуальной информационной системы с помощью имитационной модели бизнес-процесса составления плана бюджета на оплату коммунальных услуг, упрощающего анализ, и сокращающего количество возможных ошибок.

1.4 Описание бизнес-процесса, выбранного для моделирования

В данной бакалаврской работе я подробно рассмотрю бизнес-процесс «Составления плана бюджета на оплату коммунальных услуг». Аналитикам необходимо составить правильный прогноз потребления, ведь от него на прямую зависит бюджет, выделяемый на данную расходную статью. При неверном прогнозе компании будет необходимо черпать дополнительные средства из других бюджетов, что может негативно влиять на основные бизнес-процессы аптечной сети.

Данный бизнес-процесс начинается с того, что директор сети присылает письмо о начале прогнозируемого периода для выделения бюджета по всем хозяйственным расходным статьям. После этого заместителям всех аптек выбранного города необходимо предоставить в финансовый отдел отчеты о расходах, после чего происходит внесение всех данных из собранных отчетов в таблицу в MS Excel. После завершения обработки документов происходит подсчет общего количества затрат аптек в городе на оплату коммунальных услуг. Для анализа необходимо сравнить сумму расходов и сумму выделенного бюджета и сделать вывод о том, как следует планировать бюджет в предстоящем периоде. Если расходы превысили выделенный бюджет, то секретарю необходимо написать служебную записку на имя директора АС. Если происходит одобрение, то есть по мнению директора сумма превышающая бюджет в пределах заданных рамок, а также в случае если бюджет не превышен, процесс переходит в аналитический отдел, который составляет графики потребления коммунальных услуг за выбранный период с использованием входных данных (таблицы в MS Exсel) от финансового отдела. Далее появляется возможность анализа графиков за прошлые периоды и за нынешний. На основе этого анализа происходит прогнозирование потребления коммунальных услуг в предстоящем периоде. Далее необходимо провести мониторинг изменения цен на услуги коммунальных компаний, на основе этого мониторинга сделать выводы и спрогнозировать необходимый бюджет на предстоящий период. После чего бюджет проходит утверждение, если он не подтверждается директором АС, то экономист указывает сумму, на которую стоит изменить бюджет и отправляет служебную записку, если он утвержден, то финансовый отдел начинает составлять план бюджета, используя прогнозы аналитического отдела и значение общей суммы, которой располагает компания на оплату хозяйственных нужд.

На схеме бизнес-процесса прямоугольниками показаны рабочие операции и подразделения, в которых эти операции выполняются. Операции находятся в верхней части блока, подразделения - под чертой. Стрелки, входящие и выходящие из операций - обрабатываемые материальные и информационные объекты. Скругленные прямоугольники ?события. Стрелками показаны направления рабочих потоков [7].



Рис. 1.3 ? Схема бизнес-процесса составления плана бюджета на оплату коммунальных услуг

1.5 Постановка задачи имитационного моделирования

Предметом исследования является прогнозирование потребления коммунальных услуг с помощью имитационной модели, и составление плана необходимого бюджета на основе этого прогноза.

На бизнес-процесс составления плана бюджета на оплату коммунальных услуг влияет большое количество случайных факторов, которые делают этот процесс слабо предсказуемым и сложным для управления. На формирование прогноза существенное влияние оказывает объем потребленных услуг. Объемы потребления могут меняться каждый прогнозируемый период в зависимости от сезона. Оптимальный объем потребления определяется исходя из планируемых затрат и стоимости услуг по тарифам, раз в году происходит повышение тарифов не более чем на 4%. При прогнозе учитываются все эти факторы и делается вывод об объеме потребления коммунальных услуг, есть ли возможность его увеличить или его следует уменьшать, чтобы не черпать дополнительные ресурсы аптечной сети.

Целью данной бакалаврской работы является разработка имитационной модели бизнес-процесса составления плана бюджета на оплату коммунальных услуг с помощью прогнозирования их потребления на примере ООО «Вита».

Необходимо решить следующие задачи:

1) Провести анализ деятельности аптечной сети, включая бизнес-процесс, выбранный для имитационного моделирования.

2) Собрать и проанализировать все необходимые статистические данные о функционировании исследуемого бизнес-процесса.

3) Разработать математическую схему и алгоритм имитационной модели бизнес-процесса.

4) Разработать экранные формы программы, реализующей имитационную модель.

В моделируемом бизнес-процессе можно выделить ряд случайных величин, значение которых неизвестно заранее и зависит от многих факторов. Такими величинами являются:

СВ1 - длительность получения отчетов от аптек о расходах на коммунальные услуги;

СВ2 - длительность ввода данных в таблицу;

СВ3 - длительность подсчета общих расходов на коммунальные услуги;

СВ4 - количество раз, когда расходы были превышены над бюджетом;

СВ5 - количество служебных записок;

СВ6 - длительность составления графиков потребления;

СВ7 - длительность анализа графиков потребления;

СВ8 - длительность составления прогноза потребления;

СВ9 -длительность составления прогноза о необходимом бюджете;

СВ10-количество изменений бюджета;

СВ11- длительность составления плана бюджета.

Входными данными имитационной модели будут являться:

? параметры распределения вышеперечисленных случайных величин;

? тарифные ставки использования коммунальных услуг;

? период моделирования;

? шаг моделирования.

Целесообразным является моделирование в течение срока до 4 лет, поскольку этот срок позволяет сделать довольно уверенные выводы по статистике потребления. Шаг моделирования - детерминированный, и равен 3 месяцам, поскольку изменения в процессе происходят каждые 3 месяца. Моделирующий алгоритм дает достаточное представление о процессе моделирования, что позволяет реализовать имитационную модель в программе.

Выходными данными имитационной будут:

? объем рекомендованного потребления коммунальных услуг;

? сумма необходимого бюджета;

? рекомендации по планированию бюджета;

Разработанная имитационная модель будет моделировать и рассчитывать показатели потребления коммунальных услуг за определенных период, используя данные полученные от аптек, тарифные ставки и сезонность, а также введенные пользователем исходные данные. Также для правильного принятия решений по планированию бюджета необходим анализ полученных результатов, прогнозирование и выдача рекомендаций по объему потребления услуг.

2. Проектная часть

2.1 Идентификация законов распределения случайных величин

Для идентификации законов распределения случайных величин сначала необходимо определить состав исходных данных для моделирования, оказывающих основное влияние на процесс. Они представлены в табл. 2.1. Тарифные ставки указаны в соответствии с официальными данными [8].

Таблица 2.1

Исходные данные для моделирования

Наименование параметра имитационной модели	Значение
Продолжительность анализируемого периода (в годах)	4
Средняя длительность получения отчетов (в днях)	10
Средняя длительность ввода данных в таблицу (мин.)	130
Средняя длительность подсчета общих расходов (мин.)	25
Средняя длительность составления прогноза потребления (мин.)	108
Средняя длительность составления прогноза необходимого бюджета (мин.)	85
Средняя длительность составления плана бюджета (мин.)	310
Тарифная ставка услуги электроэнергия с 01.2017г. по 06.2017г. (руб./ кВт ч)	3,67
Тарифная ставка услуги электроэнергия с 06.2017г. по 12.2017г. (руб./кВт ч)	3,84
Тарифная ставка услуги тепло-энергия с 01.2017г. по 06.2017г. (руб./ Гкал)	1447,86
Тарифная ставка услуги тепло-энергия с 06.2017г. по 12.2017г. (руб./ Гкал)	1562,32
Тарифная ставка услуги горячая вода с 01.2017г. по 06.2017г. (руб. за куб.м)	33,82
Тарифная ставка услуги горячая вода с 06.2017г. по 12.2017г. (руб. за куб.м)	35,29
Тарифная ставка услуги холодная вода с 01.2017г. по 06.2017г. (руб. за куб.м)	26,17
Тарифная ставка услуги холодная вода с 06.2017г. по 12.2017г. (руб. за куб.м)	27,65
Шаг моделирования (мес.)	3

Расчет необходимых статистических оценок

В процессе идентификации законов распределения случайных величин на основе представленной в табл. 2.1 статистической информации определяются законы распределения исследуемых случайных величин. По виду гистограммы или полигона распределения частностей исследуемой случайной величины выдвигается гипотеза о виде закона распределения, далее рассчитываются его основные характеристики и проверяется выдвинутая гипотеза с помощью критерия согласия (например, Пирсона ч2 (хи-квадрат)) [9].

Исследование случайных величин проводится с помощью программы MS Excel, что позволит упростить и ускорить процесс исследования.

Идентификация закона распределения случайной величины 1-Длительность получения отчетов от аптек. Это непрерывная случайная величина. Произведена выборка объемом N=100.

Преобразовываем эту выборку в интервальный ряд, рассчитываем частоты попадания данной случайной величины в полученные интервалы. Определим минимальное и максимальное значения СВ1: min=2, max=26.

По формуле Стерджесса рассчитаем число интервалов:

I = 1+(3.322 *lgN), (2.1)

где N-количество единиц совокупности,

I - число интервалов.

По формуле (2.1):

I = 1+3.32* Ig100 ? 8, то есть рассматривается 8 интервалов.

Длина интервала рассчитывается по формуле:

L=(Xmax-Xmin)/I, (2.2)

где L- длина интервала;

Х max - максимальное значение случайной величины;

X min - минимальное значение случайной величины;

I - число интервалов.

Длина интервала равна:

(26-2)/8=3.

Результаты рассчитанных числовых характеристик распределения, занесены в табл. 2.2, 2.3.

Таблица 2.2

Эмпирическое распределение СВ1 - Длительность получения отчетов от аптек

Номер	Нижняя граница Xi	Верхняя граница Xi+1	Частота	Частность	Центр интервала	Среднее выборочное	Отклонение от среднего	Квадрат отклонения	Дисперсия
1	2	5	6	0,06	3,5	21	- 10,92	119,25	715,48
2	5	8	12	0,12	6,5	78	- 7,92	62,73	752,72
3	8	11	19	0,19	9,5	180,5	- 4,92	24,21	459,92
4	11	14	25	0,25	12,5	312,5	- 1,92	3,69	92,16
5	14	17	16	0,16	15,5	248	1,08	1,17	18,66
6	17	20	11	0,11	18,5	203,5	4,08	16,65	183,11
7	20	23	7	0,07	21,5	150,5	7,08	50,13	350,88
8	23	26	4	0,04	24,5	98	10,08	101,61	406,43
Итого			100	1		1292			2 979,36

Расчет выборочной средней, дисперсии и среднего квадратичного отклонения проводится по формулам:

Xв=?Wi*xi/?Wi, (2.3)

D=?Wi*(xi-xв)2/?Wi, (2.4)

?=vD, (2.5)

где xв? выборочное среднее,

D - дисперсия,

Wi - частности,

? - СКО,

Xi - центр интервала.

Расчет по формулам (2.3) - (2.5):

xв=12,95, D=29,79, ?=5,46.

Гистограмма эмпирического распределения по частностям W представлена на рис. 2.1.

Рис.2.1?Гистограмма эмпирического распределения по частностям СВ1-длительность получения отчетов от аптек

Вид полученной гистограммы позволяет предположить, что исследуемая величина подчиняется нормальному закону распределения. Нормальный закон распределения имеет два параметра: математическое ожидание и СКО. Математическое ожидание рассчитывается по следующей формуле:

m=?Wi*xi/?Wi. (2.6)

Примем гипотезу Hо о том, что случайная величина подчиняется нормальному закону распределения с параметрами m=7 и ?=vD=5,46.

Далее найдем вероятность попадания случайной величины x в частичный интервал (xi, xi+1) по формуле:

Pi=Ф(xi+1-xв/ ?) - Ф(xi-xв/ ?). (2.7)

Значения функции Лапласа берутся в специальной таблице.

В табл. 2.3. представлено теоретическое распределение СВ1 с рассчитанной вероятностью попадания в каждый интервал.

Таблица 2.3

Теоретическое распределение СВ1 - Длительность получения отчетов от аптек

Номер	Нижняя граница Xi	Верхняя граница Xi+1	xi+1-xв/СКО	xi-xв/СКО	Ф(xi+1-xв/СКО)	Ф(xi-xв/СКО)	Рi
1	-10,92	-7,92	0,37	0,92	-0,03	0,02	0,05
2	-7,92	-4,92	0,92	1,47	0,02	0,13	0,11
3	-4,92	-1,92	1,47	2,02	0,13	0,31	0,18
4	-1,92	1,08	2,02	2,56	0,31	0,53	0,22
5	1,08	4,08	2,56	3,11	0,53	0,72	0,19
6	4,08	7,08	3,11	3,66	0,72	0,85	0,13
7	7,08	10,08	3,66	4,21	0,85	0,92	0,06
8	10,08	13,08	4,21	4,76	0,92	0,94	0,02

Сравним эмпирические и теоретические частоты с помощью критерия согласия Пирсона по формуле:

K=I-n-1, (2.8)

Приняв число степеней свободы:

K=I-n-1=8-2-1=5,

сделаем вывод о достоверности гипотезы. Уровень значимости примем равным 0,75.

Рассчитаем ч2набл по формуле:

ч2набл=?((Mi-Mi')2/Mi' (2.9)

Данные по сравнению эмпирических и теоретических частот размещены в табл. 2.4.

Таблица 2.4

Сравнение эмпирических и теоретических частот

Номер	Частоты Mi	Pi	M'i=M*Pi	Mi-Mi'	(Mi-M'i)2	(Mi-M'i)2 /M'i
1	6	0,05	4,20	1,80	3,24	0,77
2	12	0,11	10,76	1,24	1,54	0,14
3	19	0,18	19,22	-0,22	0,05	0,00
4	25	0,22	23,91	1,09	1,19	0,05
5	16	0,19	21,03	-5,03	25,30	1,20
6	11	0,13	12,41	-1,41	1,99	0,16
7	7	0,06	5,20	1,80	3,24	0,62
8	4	0,02	1,52	2,48	6,15	4,05
	100				хи-кв.набл.	7,00
					хи-кв. кр.	7,29

Использую таблицу критических точек распределения по заданному уровню значимости и числу степеней свободы найдем ч2кр=7,29.

Вывод: так как ч2набл<ч2кр, то нет основания отвергнуть гипотезу, гипотеза о нормальном законе распределения принимается с вероятностью 20%.

Проведя исследования по определению законов распределения было установлено, что случайная величина 2? длительность ввода данных в таблицу, случайная величина 3 - длительность подсчета общих расходов, случайная величина 6 - длительность составления графиков потребления, случайная величина 7 - длительность анализа графиков потребления, случайная величина 8 - длительность составления прогноза потребления, случайная величина 9 - длительность составления прогноза о необходимом бюджете также как и случайная величина 11 - длительность составления плана бюджета подчиняются нормальному закону распределения.

Идентификация закона распределения случайной величины 4 - число раз, когда расходы были превышены. Это дискретная случайная величина. Произведена выборка объемом N=20. Рассчитываем частоты появления каждого значения. Определим минимальное и максимальное значения СВ4: min=0, max=16.

По формуле Стерджесса число интервалов:

I = 1+(3.222*lgN) = 5.

Длину интервалов рассчитаем по формуле (2.2):

L=(Xmax-Xmin)/I = (16-0)/5=3,2.

Далее находим числовые характеристики данного распределения и заносим их в табл. 2.5.

Таблица 2.5

Эмпирическое распределение СВ4 - число раз, когда расходы были превышены и его числовые характеристики

Но-мер	Ниж-няя грани-ца Xi	Верх-няя грани-ца Xi+1	Часто-та	Част-ность	Центр интерва-ла	Среднее выбороч-ное	Отклонение от среднего	Квадрат отклоне-ния	Диспер-сия
1	0	3,2	4	0,04	1,6	6,4	-6,56	43,03	172,13
2	3,2	6,4	6	0,06	4,8	28,8	-9,72	94,48	566,87
3	6,4	9,6	6	0,06	8	48	-6,52	42,51	255,06
4	9,6	12,8	3	0,03	11,2	33,6	-3,32	11,02	33,07
5	12,8	16	1	0,01	14,4	14,4	-0,12	0,01	0,01
Итого			20	1		131,2			1027,15

По формулам (2.4), (2.5):

D=51,36, ?=7,17.

Построим полигон частот СВ 4 (рис. 2.2).

Рис. 2.2 ? Полигон частот CВ 4 - Число раз, когда бюджет был превышен

Вид полученной гистограммы позволяет предположить, что исследуемая величина подчиняется закону Пуассона. Закона Пуассона имеет один параметр a ? среднее количество успешных испытаний. Этот параметр рассчитывается по формуле:

а=m=?Wi*xi/?Wi , (2.10)

где a - среднее количество успешных испытаний.

Примем гипотезу Hо о том, что случайная величина подчиняется закону Пуассона с параметром а=6,56.

Далее найдем вероятность попадания случайной величины в каждый интервал:

Pi=ai*e-a/i!, (2.11)

Сравним эмпирические и теоретические частоты с помощью критерия Пирсона, приняв число степеней свободы:

K=I-n-1=5-1-1=3,

сделаем вывод о достоверности гипотезы. По формуле (2.9) имеем:

ч2набл= 13.

Данные по сравнению эмпирических и теоретических частот размещены в табл. 2.6.

Таблица 2.6

Сравнение эмпирических и теоретических частот

Номер	Mi	a^i*e^-a	Pi	Mi'	Mi-Mi'	(Mi-Mi')^2	(Mi-Mi')^2/Mi'
1	4	0,00	0,00	0,01	3,99	15,94	3,99
2	6	0,58	0,10	0,49	5,51	30,41	5,07
3	6	239,45	0,33	1,66	4,34	18,81	3,14
4	3	98 470,25	0,27	1,36	1,64	2,70	0,90
5	1	40 494 621,38	0,08	0,42	0,58	0,33	0,33
Итого:		40 593 331,67				хи-кв. набл.	13
						хи-кв. кр.	13,4

Использую таблицу критических точек распределения по заданному уровню значимости и числу степеней свободы найдем ч2кр = 13,4.

Вывод: так как ч2набл<ч2кр, то нет основания отвергнуть гипотезу, гипотеза о законе распределения Пуассона принимается с надежностью 3%.

Проведя исследования по определению законов распределения было установлено, что случайная величина 5 - количество служебных записок и случайная величина 10-количество раз, когда бюджет нужно было изменить, подчиняются закону распределения Пуассона.

Параметры, характеризующие законы распределения моделируемых случайных величин представлены в табл. 2.7.

Таблица 2.7

Параметры законов распределения случайных величин

Случайная величина	Закон распределения	Параметр модели	Значение
СВ-1.Длительность получения отчетов (НСВ)	Нормальный закон	M	7,0
1)		?	5,46
СВ-2.Длительность ввода данных в таблицу (НСВ)	Нормальный закон	M	2,11
		?	4,17
СВ-3.Длительность подсчета общих расходов (НСВ)	Нормальный закон	M	2,5
		?	3,92
СВ-4.Количество раз, когда расходы были превышены (ДСВ)	Закон Пуассона	А	6,56
СВ-5.Количество служебных записок (ДСВ)	Закон Пуассона	А	2,67
СВ-6.Длительность составления графиков потребления (НСВ)	Нормальный закон	M	9,22
		?	6,54
СВ-7.Длительность анализа графиков потребления (НСВ)	Нормальный закон	M	14,97
		?	8,1
СВ-8.Длительность составления прогноза потребления (НСВ)	Нормальный закон	M	13,04
		?	3,52
СВ-9.Количество изменений бюджета (ДСВ)	Закон Пуассона	А	2,44

2.2 Обоснование проектных решений по автоматизированному прогнозированию

2.2.1 Обоснование выбора задачи автоматизированного прогнозирования

Если вновь вернуться к работе аналитического отдела, который, как указано выше, наполнен большим объемом рутинных составлений прогнозов, планов и всевозможного рода отчетов, можно сделать вывод о том, что деятельность отдела является немаловажной в работе компании, даже одной из самых важных.

Основными функциями аналитического отдела АС являются:

- формирование периодической статистической и финансовой отчетности...