Имитационное моделирование бизнес-процесса обработки обращений в службе технической поддержки

Размещено на http://www.allbest.ru/

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 в экономике

Кафедра Экономических и информационных систем

ВЫПУСКНАЯ КВАЛИФИКАЦИОННАЯ РАБОТА

(БАКАЛАВРСКАЯ РАБОТА)

Имитационное моделирование бизнес-процесса обработки обращений в службе технической поддержки на примере ООО «Скартел»

Руководитель Ст. преподаватель к.т.н К.Н. Агрова

Н. контролер Доцент к.т.н Е.А. Матвеева

Разработал ПИвЭ-31 Н.А. Филатов

Самара 2017



ЗАДАНИЕ

по подготовке выпускной квалификационной работы

Исходные данные и постановка задачи

1) Проанализировать структуру и деятельности компании ООО «Скартел»

2) Провести статистическое исследование бизнес-процесса обработки обращений в службе технической поддержки

3) Разработать и описать моделирующие алгоритмы для построения имитационной модели

4) Разработать имитационную модель бизнес-процесса обработки обращений в службе технической поддержки

5) Реализовать разработанную имитационную модель в среде моделирования AnyLogic

6) Провести эксперимент с разработанной имитационной моделью

7) Вынести рекомендации по улучшению эффективности бизнес-процесса обработки обращений в службе технической поддержки



Введение

Актуальность исследования состоит в том, что моделирование, особенно математическое, широко используется в самых разных областях науки, техники и экономики. При применении метода моделирования свойства и поведение объекта изучается путем употребления вспомогательной системы - модели, которая находится в определенном объективном соответствии с используемым объектом. Благодаря модели можно получить упрощенное представление о системе и вывести некоторые результаты, что будет происходить гораздо легче и быстрее, чем при изучении реального объекта. Более того, модели объекта могут быть исследованы и изучены еще до того, как объект создан.

Имитационное моделирование дает возможность не вмешиваться в текущий ход развития экономической системы, а находить альтернативные варианты развития событий. Проведя расчеты, можно даже выяснить, как влияют те или иные параметры, исходные значения показателей на развитие любой экономической системы.

Объект: Бизнес-процесс «Обработка обращений в службе технической поддержки»

Предметом исследования является имитационное моделирование бизнес-процесса обработки обращений в службе технической поддержки.

Целью данной дипломной работы является разработка имитационной модели бизнес-процесса обработки обращений в службе технической поддержки на примере ООО «Скартел».

Для достижения поставленной цели перед нами стоят следующие задачи:

- Проанализировать структуру и деятельности компании ООО «Скартел».

- Провести статистическое исследование бизнес-процесса обработки обращений в службе технической поддержки.

- Разработать и описать моделирующие алгоритмы для построения имитационной модели.

- Разработать имитационную модель бизнес-процесса обработки обращений в службе технической поддержки.

- Реализовать разработанную имитационную модель в среде моделирования.

- Провести эксперимент с разработанной имитационной моделью.

- Вынести рекомендации по улучшению эффективности бизнес-процесса обработки обращений в службе технической поддержки.

Методологическая основа исследования: Аналитическая часть работы основана на работах таких авторов, как Аристов, С. А. [1], Бочаров, Е. П. [3], Варжапетян, А. Г. [4], Евангели, А. [8], Иозайтис, В. С. [10], Леонова, Н. Л. [11], Петров, А. В. [16], Поделинская, И. А. [17], Соколов, Н. А. [19], Шихвердиев, А. П. [21]. Для написания проектной части, а именно идентификации законов распределения случайных величин, использовались учебные пособия таких авторов, как Березин, Д. А. [2], Веников, В. А. [5], Шеннон, Р. [20]. При построении моделирующего алгоритма были изучены рабы следующих авторов: Гмурман, В. Е. [6], Димов Э. М. [7], Советов, Б. Я. [18]. В работе Замятиной О. М. «Компьютерное моделирование» [9] подробно представлена программная реализация моделирующего алгоритма.

Кроме того, использовались электронные ресурсы: официальный сайт программного обеспечения для компьютерного моделирования AnyLogic (http://www.anylogic.ru) [14] и официальный сайт компании Yota (https://www.yota.ru) [15].

Структурно работа состоит из введения, трех глав, заключения, списка использованных источников и приложений.

Первая глава работы посвящена анализу предметной области, в процессе которого рассматривается структура и деятельность компании ООО «Скартел», более известной как Yota. На основе изученного материала выявляются задачи имитационного моделирования выбранного бизнес-процесса «Обработка обращений в службе технической поддержки». Также разрабатывается схема основных бизнес-процессов компании и бизнес-процесса, подлежащего моделированию. Рассматривая бизнес-процесс, определяются случайные и детерминированные факторы, влияющие на него.

Во второй главе проводится статистическое исследование данного бизнес-процесса. Каждая случайная величина идентифицируется по соответствующим законам распределения и рассчитываются необходимые параметры для подтверждения гипотез о каждом из законов. После этого разрабатываются математические модели и моделирующие алгоритмы, приводится их подробное описание.

Третья глава включает в себя программную реализацию алгоритмов бизнес-процесса обработки обращений в среде моделирования AnyLogic. Приводится описание тестового примера и проводится эксперимент с имитационной моделью. По результатам эксперимента выносятся рекомендации по оптимизации затрат ресурсов рассматриваемого бизнес-процесса.

В заключении представлены общие выводы по бакалаврской работе.

Общий объем работы составляет 77 страниц.



1. Аналитическая часть

1.1 Анализ и оценка предметной области

1.1.1 Содержательное описание предметной области

Yota (Йомта) -- это российская телекоммуникационная компания, федеральный оператор беспроводной связи. Основным направлением деятельности компании явявляется предоставление услуг мобильной связи и 4G-интернета.

В 2008 году ООО «Скартел» первым в России развернул сети WiMAX на территории Москвы и Санкт-Петербурга в диапазоне 2,5-2,7 ГГц. С 2010 года Yota перешла с технологии WiMAX на новую технологию передачи данных -- LTE. Подрядчиком Yota по строительству сети WiMAX и последующему переходу на LTE являлась компания «Экспател». Первый разрешённый Минсвязи России запуск первой в России сети 4G состоялся в начале 2012 года в городе Новосибирске.

В качестве оператора сотовой связи Yota предоставляет своим клиентам федеральное покрытие в сетях 2G / 3G / 4G, интернет для смартфонов, бесплатные звонки внутри сети Yota, федеральные мобильные номера форматов +7 и +8, а также зоны покрытия в приграничных с Россией территориях. Возможен переход на сим-карту Yota с сохранением старого телефонного номера. Кроме того, Yota выпустила мультиформатную SIM-карту, которая включает в себя модули NFC и электронной цифровой подписи.

В октябре 2014 года линейка продуктов мобильного оператора Yota расширилась SIM-картами для планшетов, позволяющими клиентам самостоятельно выбрать необходимую скорость безлимитного доступа в сеть, от чего и зависит размер абонентской платы. 26 января 2017 из линейки тарифных планов исчезли безлимитные тарифы. Компания предлагает дополнительный безлимитный трафик для основных социальных приложений [15].

Рассмотрим подробную структуру компании Yota, которая представлена на рисунке 1.1.

Рис. 1.1 - Структура компании Yota

В контексте нашей работы особый интерес представляет отдел клиентского сервиса. Рассмотрим подробнее его сущность.

Вообще контактные центры позволяют персонализировать отношения компании со своими клиентами, предоставлять им широкий спектр услуг и, конечно, экономить время, как самого клиента, так и персонала компании [8, с.1].

Сейчас контактные центры становятся неотъемлемой частью CRM (систем взаимоотношений с клиентами), они могут принимать обращения, используя специальный аккаунт клиента и особые полномочия в компании.

Итак, деятельность контактного центра заключается в приеме и обработке звонков или заявок по заданному сценарию с последующим предоставлением данных для дальнейшей обработки (от статистики по приему звонков и заявок, качества их обработки до продажи услуг или товаров).

Контактные центры позволяют наилучшим образом использовать имеющиеся у компании ресурсы (сотрудники компании, линии связи, оборудование и программное обеспечение) для обслуживания клиентских обращений.

Существует два способа организации контактных центров. Первый способ заключается в пользовании услугами (или оборудованием) профессионального контактного центра. А второй - в создании своего полноценного операторского центра [8, с.3].

Контактный центр Yota организован своим собственным (внутренним) Центром обработки обращений. Контактный цент в данной компании позиционируется как одно из основных направлений в развитии бизнеса, ведь в современном мире именно от этого зависят успех и конкурентное преимущество телекоммуникационной компании. Шагая в ногу со временем, компания оказывает услуги Контактного центра своим клиентам по средствам обращения через чат собственного мобильного приложения, чат на собственном сайте, СМС чат на собственный короткий номер, а также, связаться с поддержкой можно напрямую в социальных сетях, например, Вконтакте.

В 2011 году международные эксперты индустрии call-центров присудили Контактному центру Yota две награды в рамках премии «Хрустальная гарнитура». Награды Контактному центру Yota были вручены в номинациях «Лучший Контактный центр по обслуживанию клиентов» и «Лучший Контактный центр для работы». В конкурсе приняло участие более 100 call-центров из России, Украины, Беларуси, Казахстана и других стран.

Премия «Хрустальная гарнитура», учрежденная «Сообществом профессионалов Call Center Guru», проводится в Москве с 2005 года при поддержке Национальной Ассоциации Контактных Центров. Награды вручаются операторам, менеджерам и руководителям, добившимся профессиональных успехов в индустрии call-центров, а также командам и компаниям. В отдельных номинациях отмечаются проекты и продукты, представленные в данной сфере.

Хрустальная Гарнитура 2012 стала третьей наградой Yota. Контактный центр Yota получил «Хрустальную Гарнитуру», приз вручен за победу в номинации «Лучшая большая смена», которая была представлена «Домашними агентами» [15].

К наиболее важным задачам контактного центра можно отнести:

1) Правильно принимать и обрабатывать поток входящих обращений:

- функции контактного центра позволяют сразу направить обращение тому оператору, который наилучшим образом на него ответит. Это позволяет избежать перевода обращения от оператора к оператору, «зависание» в нескольких очередях и т.д.;

- повышается дисциплинированность операторов благодаря наличию средств слежения за их работой в реальном режиме времени, а также благодаря детализированной статистике их работы за определенный промежуток времени (день, неделю и т.д.). Более того, имеется ряд функций, автоматически ставящих в известность администратора, если оператор совершает недопустимые действия: задержался на перерыве, не отвечает на вызов, слишком долго обслуживает клиента и т.д.;

- получение оператором информации о клиенте (а возможно, и о причине вызова) одновременно с приходом обращения на рабочее место оператора позволяет значительно сократить продолжительность обслуживания каждого вызова, увеличив тем самым количество обращений, которые оператор обслуживает в течение рабочей смены.

2) Управление работой контактного центра в реальном режиме времени, что позволяет оперативно реагировать на изменение потоков вызовов и обслуживать их оптимальным количеством ресурсов. Например, при резко возрастающем потоке вызовов в одну группу операторов (такое может произойти, если у оператора связи возникли проблемы в сети) администратор контактного центра может добавить в эту группу операторов из другой группы, которая в данный момент более свободна, и таким образом сбалансировать нагрузку и выдержать высокое качество обслуживания клиентов.

3) Оценка эффективности вложений в контактный центр производится благодаря наличию большого количества детальной статистической информации о работе оператора, группы операторов, загруженности соединительных линий, всего Центра обработки обращений в целом. Такая статистика позволяет делать выводы о том, насколько улучшается обслуживание клиентов при внедрении новых функций Центра обслуживания клиентов, увеличении количества операторов и т.д.

Помимо решения перечисленных выше основных задач Контактный центр обладает рядом дополнительных преимуществ:

- контроль качества работы оператора, т.е. качества обслуживания абонентов (прослушивание работы оператора в реальном режиме времени, запись разговоров с целью выявления ошибок при работе оператора и т.д.);

- повышение степени удовлетворенности абонентов за счет быстрой и корректной реакции сотрудников контактного центра на их запросы;

- повышение степени удовлетворенности операторов Контактного центра за счет грамотной организации их рабочих мест, автоматизации или упрощения рутинных процедур и т.д.;

- экономия людских ресурсов и других затрат, т.к. контактный центр позволяет обслуживать аналогичное количество вызовов меньшим количеством агентов;

- уменьшение количества необслуженных обращений и контроль этого количества (в случае использования Контактного центра в службе платных справок данное свойство позволяет увеличить доходы от этой службы) [8, c.5-6].

Хороший операторский центр помимо обработки входящих обращений способен обслуживать исходящие. Такая необходимость возникает при проведении социологических и иных опросов населения или, например, для организации поддержки прямых продаж и обслуживания постоянных клиентов.

Теперь следует рассмотреть структуру отдела клиентского сервиса, который занимается обслуживанием клиентов компании Yota (рисунок 1.2).

Рис. 1.2 - Структура Отдела клиентского сервиса компании Yota

Отметим, что все подразделения отдела клиентского сервиса постоянно взаимодействуют между собой. Так, например, подразделение обслуживания клиентов обращаются за помощью к экспертам, а отдел управления качеством следит за работой всех подразделений. Также происходит взаимодействие и с другими отделами компании. Напрямую отдел клиентского сервиса взаимодействует с отделом кадров, отделом финансов и бухгалтерского учета, центром обучения персонала, аналитическим отделом. С остальными отделами взаимодействие осуществляется через создание заявок и последующую их обработку соответствующими отделами фирмы. Например, если обнаруживаются неполадки в работе ПО, создаются заявки для ИТ-отдела, если же появляется необходимость в осуществлении интернет-заказа, то заявка направляется в отдел продаж.

Рассматривая деятельность контактного центра, необходимо уделить внимание нормам и принципам, на которых строится работа всех специалистов отдела клиентского сервиса.

Принципы взаимодействия операторов с клиентами можно выразить следующим образом.

Основными принципами являются - своевременное и оперативное рассмотрение поступающих обращений, объективное и непредвзятое решение проблем клиентов, гарантия защиты персональных данных клиента.

Для организации взаимодействия операторов с клиентами используется специально разработанное программное обеспечение, которое обеспечивает возможность выхода в единую информационную базу компании.

Взаимодействие с клиентами может происходить по следующим каналам: call-центр (только для пользователей модемов), SMS-чат, чат на сайте, чат мобильного приложения и социальные сети.

Для обеспечения эффективного взаимодействия работа операторов строится на определенных процедурах (в соответствии с проблемой клиента). Также каждый оператор следует утвержденной должностной инструкции, которая помогает выстраивать конструктивное общение с клиентами.

1.1.2 Идентификация предметной области

В современном мире сложно найти компанию, не уделяющую внимания своим клиентам. Более того, телекоммуникационные компании постоянно открывают новые способы обслуживания клиентов. ООО «Скартел» не является исключением. Важно отметить, что компания «Yota» была одной из первых компаний, которая воспользовалась таким феноменом, как home agency (домашний агент). Используя специально разработанную CRM-систему, домашний агент посредством IP-телефонии осуществляет дистанционное обслуживание клиентов. Такое обслуживание происходит не только по телефону, но и через электронную почту, официальный сайт или мобильное приложение. В момент поступления обращения в системе происходит идентификация клиента и домашний агент видит его профиль, историю обращений, данные устройства и ведет беседу с клиентом, используя информационный портал компании и глобальную сеть Интернет.

Отметим, что подобного рода контактный центр не только позволяет отслеживать все взаимодействия с клиентами, но и значительно упрощает работу специалистов. С помощью информации, полученной от клиентов, можно узнать текущее состояние сети, диагностировать специфические проблемы устройств сети и оперативно решать внезапно возникшие критические ситуации.

Выбор такой функции управления, как обслуживание клиентов, обуславливается тем, что для сотовой компании федерального уровня контакт с клиентами является приоритетным направлением деятельности, так как информирование и помощь своим клиентам улучшает качество предоставляемых услуг и обеспечивает благоприятный имидж компании.

Более подробно опишем основные бизнес-процессы, представленные на рисунке 1.3.

Рис. 1.3 - Основные бизнес-процессы компании Yota

Бизнес-процесс «Стратегическое планирование» -- это набор действий, решений, предпринятых руководством, которые дают возможность акционерам и менеджменту компаний определиться с направлением и темпом развития бизнеса, очертить глобальные тенденции рынка, понять, какие организационные и структурные изменения должны произойти в компании, чтобы она стала конкурентоспособной, в чем ее преимущество, какие инструменты необходимы ей для успешного развития [17, c.12].

В компании Yota этот процесс состоит из нескольких этапов:

1) Определение миссии и целей организации.

2) Анализ среды, включающий в себя сбор информации, анализ сильных и слабых сторон фирмы, а также ее потенциальных возможностей на основании имеющейся внешней и внутренней информации.

3) Выбор стратегии.

4) Реализация стратегии.

5) Оценка и контроль выполнения.

Следующий бизнес-процесс - это «Маркетинговое планирование». Он позволяет компании определить:

- тенденции в развитии потребностей на продукцию и изменении цен;

- параметры продукции, которые необходимо совершенствовать в соответствии с потребностями потребителей;

- необходимость разработки новых видов продукции;

- наиболее рациональную форму товарооборота;

- мероприятия по улучшению сервисного обслуживания и т.д.

Такой бизнес-процесс, как «Разработка и внедрение продуктов и услуг» строится на стратегическом и маркетинговом планировании. Он позволяет фирме решить финансовые цели, привлечь покупателей, удовлетворить потребности рынка, устранить ограничения со стороны государства и профессиональных ассоциаций, а также сбалансировать спрос и предложение.

«Планирование и развитие сети связи» - это бизнес-процесс, который может проходить сразу по трем этапам. Первый этап планирования заключается в подготовке электронной карты местности (ЭКЧ), содержащей данные, описывающие рельеф местности, застройку территории, лесные и водные массивы, и в получении надежных данных. Второй этап планирования состоит в построении исходной сети (сети начального приближения). На этом этапе вся сеть декомпозируется на однородные фрагменты на основе значений плотности трафика, применительно к которым находятся распределения базовых станций по зонам обслуживания, параметры базовой сети и распределение частотного ресурса (кодовых сдвигов). Третий этап планирования включает привязку участков развертывания базовых станции к карте местности и итеративную оптимизацию параметров базовой сети с использованием геоинформационной базы данных и специального программного обеспечения, позволяющего произвести расчет напряженности поля сигнала в зоне действия сети [19, c. 210-211].

Бизнес-процесс «Продажа товаров и услуг» принято считать одним из главных бизнес-процессов в любой компании. Так как именно он обеспечивает постоянный приток денежных средств в организацию, стабильное существование и развитие бизнеса. Планирование продаж должно основываться четко на определенных формализованных целях компании, поскольку эффективность процесса продаж зависит от правильности организации множества бизнес-процессов в ней -- маркетинг, оказание услуг, техническая поддержка и др.

«Маркетинг, реклама и PR» - это бизнес-процесс, предполагающий использование рекламных средств для продвижения фирмы и ее продукции.

«Подключение и отключение услуг» является важным бизнес-процессом для оператора сотовой связи. Именно на подключение услуг направлена деятельность компании Yota.

Бизнес-процесс «Биллинг» -- важнейший компонент деятельности любого коммерческого оператора связи. Нельзя существовать без биллинга, благодаря которому выставляются счета потребителям их услуг и обеспечивается экономическая составляющая их деятельности.

Бизнес-процесс «Закупки» начинается с выявления потребности предприятия в каких-либо товарах (ресурсах). Возможны два варианта потребностей: в новых товарах и в пополнении запасов закупавшихся ранее товаров. В основном, этот процесс состоит из следующих элементов:

- Определение потребности в материале;

- Выбор поставщиков;

- Обработка заказов;

- Контроль выполнения условий договора;

- Поступление материала;

- Оприходование материала;

- Контроль счетов.

«Управление финансами» в компании Yota является вспомогательным или обслуживающим бизнес-процессом. Он включает в себя: долгосрочное планирование денежного потока и прибыли компании; текущее финансовое планирование и управление оборотными средствами; оперативное управление денежными потоками; управленческий оперативный учет; калькулирование себестоимости, управление затратами, контроллинг; обеспечение финансирования операционной деятельности, инвестиционных проектов, работа с кредиторами и инвесторами; анализ хозяйственной деятельности [10, c.54].

Бизнес-процесс «Правовое обеспечение» строится на таких функциях, как: договорная работа, претензионная и исковая работа, работа с контролирующими и правоохранительными органами, лицензирование и ведение юридической документации, защита и представление интересов компании, оказание консультации руководству и служащим фирмы.

«Документооборот и отчетность» как бизнес-процесс выглядит следующим образом [16, c. 103]:

· прием документов, поступающих в организацию;

· их первичная обработка;

· составление, согласование и оформление;

· операции с исходящими документами;

· отправка исходящих и направление в дело внутренних документов;

· предварительное рассмотрение документов;

· регистрация документов и распределение;

· информационно-справочная работа;

· составление, согласование и оформление документов;

· подобные операции с внутренними документами.

«Организационное развитие и управление персоналом» направлен на создание стабильного, высококвалифицированного трудового коллектива, способного выполнять стоящие перед организацией задачи в области качества.

Бизнес-процесс "Обеспечение безопасности" состоит из основных блоков:

1) Обеспечение экономической безопасности;

2) Обеспечение информационной безопасности;

3) Обеспечение работоспособности и развитие инженерно-технических средств (системы видеонаблюдения, охраны и контроля доступа);

4) Обеспечение противодиверсионной и антитеррористической защиты.

«Корпоративное управление» - это процесс поиска баланса между интересами акционеров и менеджмента в частности и интересами отдельных групп лиц и компании в целом путем реализации участниками рынка определенной системы этических и процедурных стандартов поведения, принятых в бизнес - сообществе [21, c.39].

«Поддержка внешних связей» включает следующие виды деятельности:

- Взаимодействие с акционерами

- Управление взаимодействием с госорганами

- Выстраивание отношений с арендодателем

- Разработка программы связей с общественностью

- Взаимодействие с советом директоров

- Выстраивание отношений с местным сообществом

- Управление юридическими и этическими вопросами

«Предоставление счетов» -- это бизнес-процесс, который предполагает заочное взаимодействие с клиентами финансово-экономической службы и отдела клиентского сервиса. Счета формируются автоматически в соответствии с используемыми тем или иным физическим или юридическим лицом услугами. Предоставление счетов в первую очередь необходимо для корректного отслеживания денежных перемещений. Также данный процесс позволяет минимизировать ошибки, возникающие при произведении оплаты.

«ИТ-обеспечение» -- бизнес-процесс, использующий совокупность средств и методов сбора, обработки и передачи данных (первичной информации) для получения информации нового качества о состоянии объекта, процесса или явления (информационного продукта). [13, c. 47]

ИТ-обеспечение включает в себя: поддержание и обновление программного обеспечения, работа с информационным порталом, устранение технических проблем в работе операторов и т.п.

Теперь рассмотрим бизнес-процесс, который подлежит моделированию в данной работе.

«Обслуживание клиентов» -- сложный процесс, состоящий из множества элементов и параметров, включая такие как: профессионализм сотрудников; данные о клиентах; механизмы сохранения и использования информации о клиентах; запись и отслеживание информации; коммуникативные навыки; средства связи; определение основных элементов процесса обслуживания, выявление как сильных, так и слабых сторон, определение ассортимента, распределение ресурсов и обмен опытом: оценка эффективности персонала и т.п. [21, c.168].

Сегодня технологии CRM дают возможность автоматизировать процесс обслуживания, записывать его, отслеживать, измерять и определять его эффективность, управлять им, привлекая для этого наиболее знающих сотрудников. Системы CRM предоставляют эффективные инструменты для сбора и анализа информации, что способствует подготовке более эффективных решений, повышает роль процесса обслуживания, улучшает его качество [4, c. 92].

1.2 Постановка задачи имитационного моделирования

Данная работа посвящена моделированию бизнес-процесса обработки обращений в службе технической поддержки. Предметом исследования является распределение нагрузки между операторами.

Как правило, время обслуживания непостоянно, а моменты появления клиентов случайны. Поэтому процессы обслуживания клиентов представляют собой одну из важнейших областей применения имитационного моделирования, так как в типичном процессе обслуживания суммарное время ожидания может достигать 95% общего времени обработки.

При решении задач с использованием теории массового обслуживания обычно используются аналитический метод и метод статистического имитационного моделирования. Аналитическое решение возможно лишь в том случае, когда каналы обслуживания имеют постоянные характеристики, а сама процедура обслуживания является однофазной. Исследуемый бизнес-процесс подвержен влиянию множества стохастических величин, а обслуживание представляет собой сложную, многофазную процедуру, поэтому в данном случае метод имитационного моделирования позволяет более полно исследовать зависимость качества обслуживания от характеристик потока заявок и параметров СМО [1, c. 79].

Целью данной дипломной работы является разработка имитационной модели бизнес-процесса обработки обращений в службе технической поддержки на примере ООО «Скартел». Разработав имитационную модель, можно будет спрогнозировать будущее состояние бизнес-процесса. Например, выявить зависимость влияния возможности возникновения трудностей в процессе работы с клиентом на время обработки обращений. Реализовав имитационную модель в среде моделирования, можно провести эксперимент и наглядно показать сущность бизнес-процесса, определить его слабые и сильные стороны и, как следствие, на основании полученных результатов можно будет оптимизировать управление данным бизнес-процессом.

1.2.1 Схема и описание бизнес-процесса, подлежащего моделированию

Исследуемый в данной работе бизнес-процесс “Обработка обращений в службе технической поддержки” начинается с поступления обращения клиента в контактный центр. Время между этими обращениями случайно (СВ1). Далее обращение ставится в очередь, т.е. ожидает подключения оператора. После подключения свободного оператора к чату, начинается процесс рассмотрения обращения. Длительность данного процесса является случайной величиной (СВ2). Обращение может быть двух видов: технического и нетехнического плана (консультация). Результат этого этапа случаен, то есть клиент обратился для того, чтобы получить консультацию по какому-либо вопросу, связанному с услугами компании или же у клиента возникли какие-либо трудности и тогда его обращение определяется как техническое (СВ3). Если обращение технического плана, то оператор выбирает нужную процедуру и, следуя ей, оказывает помощь клиенту. Здесь случайный фактор - это длительность выбора правильной процедуры (СВ4). Если обращение нетехнического плана, то оператор консультирует клиента до решения вопроса. Тут, в свою очередь, случайный фактор - длительность консультации (СВ5). Правда, существует вероятность, что в процессе рассмотрения обращения у оператора может возникнуть трудность в выборе процедуры или трудность при консультировании. Возможное возникновение трудностей при оказании консультации (СВ6) или выборе правильной процедуры (СВ7) также являются случайными величинами. В таком случае оператор обращается на вторую линию к экспертам за помощью. Длительность консультации оператора с экспертом на второй линии (СВ8) величина не постоянная, то есть стохастическая. Результатом этого является правильно выбранная процедура или же верно оказанная консультация. После выбора правильной процедуры, необходимо следовать ее пунктам, чтобы попытаться помочь клиенту, продиагностировать ситуацию и откинуть наиболее вероятные причины возникновения трудностей. Длительность работы с клиентом по выбранной процедуре в данном случае будет случайной величиной (СВ9).

После оказания консультации необходимо зафиксировать обращение и только после этого заканчивается обслуживание и обращение считается обработанным. Поскольку на работу программного средства влияют случайные факторы, длительность этого этапа случайна (СВ12).

В случае с техническим обращением может быть два варианта развития событий, а именно: проблема может быть решена и тогда обращение просто фиксируется, и обслуживание на этом заканчивается. Если же проблема не может быть решена силами оператора, то создается техническая заявка, с которой завершается обслуживание клиента, а чат считается обработанным. И возможное не решение трудностей клиента (СВ10) и длительность создания технической заявки (СВ11) случайные величины.

Данный бизнес-процесс схематично представлен на рисунке 1.4.

Рис. 1.4 - Бизнес-процесс «Обработки обращений в службе технической поддержке Yota»

Продолжение рис. 1.4

1.2.2 Определение состава исходных данных для моделирования

На бизнес-процесс “Обработка обращений в службе технической поддержки” влияет множество случайных факторов и детерминированных величин. С учетом абстрагирования от несущественных деталей, выделим следующие случайные величины и события:

1) Время между поступающими заявками (непрерывная СВ).

2) Длительность рассмотрения обращения (непрерывная СВ).

3) Возможная суть обращения клиента (СС).

4) Длительность выбора процедуры (непрерывная СВ).

5) Длительность консультации (непрерывная СВ).

6) Возможная трудность в выборе процедуры (СС).

7) Возможная трудность в оказании консультации (СС).

8) Длительность консультации с экспертом (непрерывная СВ).

9) Длительность работы с клиентом (непрерывная СВ).

10) Возможное не решение проблемы (СС).

11) Длительность создания технической заявки (непрерывная СВ).

12) Длительность фиксирования обращения (непрерывная СВ).

Случайные события здесь могут произойти, а могут и не произойти. Случайные величины же служат математическим состоянием процессов и событий, которые не могут быть однозначно определены до осуществления опыта (моделирования) [11, c. 29].

В свою очередь, к детерминированным величинам относятся:

1) Период моделирования.

2) Интервал времени, за который необходимо произвести моделирование.

3) Количество занятых операторов в данный момент времени.

4) Количество зафиксированных обращений.

5) Количество созданных технических заявок.

6) Часовая ставка оператора.

7) Часовая ставка эксперта.

8) Размер очереди.

Детерминированные величины - это такие величины, поведение которых однозначно определяется причинно-следственными связями с другими величинами [3, c.104]. То есть, их без труда можно вычислить, исходя из имеющихся данных, или же они вовсе задаются вручную.



2. Проектная часть

2.1 Статистическое исследование бизнес-процесса, подлежащего моделированию

Для построения адекватной имитационной модели, соответствующей реальному ходу событий бизнес-процесса, необходимо произвести сбор и обработку статистической информации по соответствующим случайным величинам [2, c. 30].

Для статистического исследования бизнес-процесса были собраны и использованы статистические данные, полученные в ходе прохождения преддипломной практики непосредственно на самом предприятии. Источниками послужили отчеты компании и личные наблюдения. Период, за который были получены исходные данные, составляет 100 обработанных обращений.

В результате первичной обработки полученных статистических данных получим интервальный статистический ряд. Данные по всем полученным статистическим рядам представлены в приложении А.

2.2 Идентификация законов распределения

Идентификация законов распределения случайных величин заключается в выборе такой параметрической модели закона распределения вероятностей, которая наилучшим образом соответствует результатам экспериментальных исследований [5, c. 208].

Возьмем случайную СВ1 - Время между поступающими обращениями. Проверка статистической гипотезы осуществляется с использованием электронной таблицы Microsoft Excel. Произведена выборка объемом n=100. Для интервального ряда выборки данной случайной величины рассчитаем частоты попадания данной случайной величины в полученные интервалы и определим числовые характеристики эмпирического распределения.

По формуле Стерджесса рассчитаем число интервалов [20, c. 127]:

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

где N - количество единиц совокупности;

n - число интервалов.

Длину интервала h вычисляют по формуле:

.	(2.2)

По формуле (2.2) следует:

.

Найдем числовые характеристики данного распределения и внесем их в таблицу 2.1.

Таблица 2.1

Эмпирическое распределение и его числовые характеристики СВ1 - Время между поступающими обращениями

№	Нижняя граница Xi	Верхняя граница Xi+1	Частота	Частость	Центр интервала	Среднее выборочное	Отклонение от среднего	Квадрат отклонения	Дисперсия
1	0,03	0,40	24,00	0,24	0,22	5,24	-1,13	1,27	30,51
2	0,40	0,77	19,00	0,19	0,59	11,20	-0,76	0,57	10,88
3	0,77	1,15	13,00	0,13	0,96	12,48	-0,39	0,15	1,93
4	1,15	1,52	11,00	0,11	1,33	14,64	-0,01	0,00	0,00
5	1,52	1,89	10,00	0,10	1,70	17,02	0,36	0,13	1,27
6	1,89	2,26	9,00	0,09	2,07	18,66	0,73	0,53	4,76
7	2,26	2,63	7,00	0,07	2,44	17,11	1,10	1,21	8,44
8	2,63	3,00	7,00	0,07	2,81	19,70	1,47	2,16	15,10
			100,00	1,00		116,05			72,88

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

^X_в=?W_i*x_i/?W_i . (2.3)

D=?W_i*(x_i-x_в)²/?W_i .(2.4)

?=vD . (2.5)

По формулам (2.3), (2.4), (2.5) следует:

X_в=1,16, D=73,97, ?=0,86.

Построим гистограмму эмпирического распределения по частостям W (диаграмма 2.1).

Диаграмма 2.1 - Гистограмма частости интервалов СВ1 «Время между поступающими обращениями»

Вид полученной гистограммы позволяет предположить, что исследуемая случайная величина подчиняется показательному закону распределения. Поэтому на основании данной гистограммы выдвигаем гипотезу H₀ о том, что случайная величина распределена по показательному закону с параметром л=0,86.

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

P_i=e^-l*xi-e^-l*xi+1, (2.6)

В табл. 2.2. представим теоретическое распределение СВ1 с рассчитанной вероятностью попадания в каждый интервал.

Таблица 2.2

Теоретическое вычисление частот СВ1 - Время между поступающими обращениями

Номер	Xi	Xi+1	L*Xi	L*Xi+1	e-L*xi	e-Lxi+1	Pi	Мi'=N*Pi
1	0,03	0,40	-0,028	-0,3	0,9720	0,7061	0,26589	26,5886
2	0,40	0,77	-0,348	-0,7	0,7061	0,5129	0,19315	19,3151
3	0,77	1,15	-0,668	-1,0	0,5129	0,3726	0,14031	14,0314
4	1,15	1,52	-0,987	-1,3	0,3726	0,2707	0,10193	10,1930
5	1,52	1,89	-1,307	-1,6	0,2707	0,1966	0,07405	7,4047
6	1,89	2,26	-1,626	-1,9	0,1966	0,1428	0,05379	5,3791
7	2,26	2,63	-1,946	-2,3	0,1428	0,1038	0,03908	3,9076
8	2,63	3,00	-2,266	-2,6	0,1038	0,0754	0,02839	2,8387
							0,8965811	89,658115

Число степеней свободы k рассчитывается по формуле:

K=I-n-1, (2.7)

где I - число интервалов,

n - количество параметров.

По формуле 2.7 следует:

K=8-1-1=6

Используя таблицу критических точек распределения по заданному уровню значимости и числу степеней свободы найдем ч²_кр=12,6.

Сравним эмпирические и теоретические частоты с помощью критерия согласия Пирсона и сделаем вывод о достоверности гипотезы. Уровень значимости примем равным 0,05.

Вычислим наблюдаемое значение критерия по формуле:

ч²_набл=?((M_i-M_i')²/M_i' . (2.8)

По формуле 2.8 следует:

ч²_набл = 12,29.

В таблице 2.3 приведены данные по сравнению эмпирических и теоретических частот.

Таблица 2.3

Сравнение эмпирических и теоретических частот, вычисление наблюдаемого значения критерия Пирсона для СВ1 - Время между поступающими обращениями

Номер	Мi	Мi'	Мi-Мi'	(Мi-М'i)^2	(Мi-М'i)^2/Мi'
1	24,00	26,5886	-2,5886	6,7008	0,25202
2	19,00	19,3151	-0,3151	0,0993	0,00514
3	13,00	14,0314	-1,0314	1,0637	0,07581
4	11,00	10,1930	0,8070	0,6512	0,06389
5	10,00	7,4047	2,5953	6,7358	0,90967
6	9,00	5,3791	3,6209	13,1111	2,43742
7	7,00	3,9076	3,0924	9,5629	2,44726
8	7,00	2,8387	4,1613	17,3168	6,10035
	100,00		10,34	хи-кв. набл.	12,29156
				хи-кв. кр.	12,59159



Так как ч²_набл < ч²_кр, то нет основания отвергнуть гипотезу, гипотеза об экспоненциальном (показательном) законе распределения принимается с вероятностью 95%.

Далее рассмотрим случайную СВ 2 - Длительность рассмотрения обращения. Проверка статистической гипотезы осуществляется с использованием электронной таблицы Microsoft Excel. Произведена выборка объемом n = 100. Для интервального ряда выборки данной случайной величины рассчитаем частоты попадания данной СВ в полученные интервалы и определим числовые характеристики эмпирического распределения.

Число групп интервала определяют по формуле Стерджесса (2.1):

n=1+3.322 lg100=8.

Длину интервала h вычисляют по формуле (2.2):

Найдем числовые характеристики данного распределения и внесем их в таблицу 2.4.

Таблица 2.4

Эмпирическое распределение и его числовые характеристики СВ2 - Длительность рассмотрения обращения

№	Нижняя граница Xi	Верхняя граница Xi+1	Частота	Частость	Центр интервала	Среднее выборочное	Отклонение от среднего	Квадрат отклонения	Дисперсия
1	0,25	1,09	12,00	0,12	0,67	8,06	-3,11	9,64	115,69
2	1,09	1,94	14,00	0,14	1,52	21,22	-2,26	5,11	71,59
3	1,94	2,78	14,00	0,14	2,36	33,03	-1,42	2,01	28,13
4	2,78	3,63	15,00	0,15	3,20	48,05	-0,57	0,33	4,94
5	3,63	4,47	18,00	0,18	4,05	72,84	0,27	0,07	1,31
6	4,47	5,31	10,00	0,10	4,89	48,91	1,11	1,24	12,40
7	5,31	6,16	10,00	0,10	5,73	57,34	1,96	3,83	38,32
8	6,16	7,00	7,00	0,07	6,58	46,05	2,80	7,85	54,93
			100,00	1,00		335,50			327,31

моделирование имитационный модель

По формулам (2.3), (2.4), (2.5):

Ч_в =3,36, D=3,27, ?=1,81.

Построим гистограмму эмпирического распределения длительности рассмотрения обращения по частостям W (диаграмма 2.2).

Диаграмма 2.2 - Гистограмма частости интервалов СВ2 - Длительность рассмотрения обращения

На основе гистограммы, x_в и у выдвигаем гипотезу Н₂ о соответствии распределения данных значений СВ к нормальному закону распределения. Для идентификации законов распределения будет использован критерий Пирсона ч².

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

Pi=Ф(x_i+1-x_в/ ?) - Ф(x_i-x_в/ ?). (2.11)

Значения функции Лапласа Ф берутся в специальной таблице.

В табл. 2.5. представлено теоретическое распределение СВ2 с рассчитанной вероятностью попадания в каждый интервал.

Таблица 2.5

Теоретическое вычисление частот и числовые характеристики СВ2 - Длительность рассмотрения обращения

Номер	xi-xcp.выб.	xi+1-xcp.выб.	zi	zi+1	Ф(zi)	Ф(zi+1)	Рi=Ф(zi+1)-Ф(zi)	Мi'=N*Pi
1	-3,11	-2,2613	-1,7163	-1,2499	-0,0069	0,0557	0,06261	6,2614
2	1,09	1,9375	0,6046	1,0709	0,0557	0,1667	0,11099	11,0993
3	-1,34	-0,4918	-0,7382	-0,2719	0,1667	0,3256	0,15891	15,8907
4	2,78	3,6250	1,5373	2,0037	0,3256	0,5093	0,18375	18,3747
5	3,63	4,4688	2,0037	2,4701	0,5093	0,6809	0,17161	17,1608
6	4,47	5,3125	2,4701	2,9364	0,6809	0,8104	0,12945	12,9446
7	5,31	6,1563	2,9364	3,4028	0,8104	0,8892	0,07886	7,8861
8	6,16	7,0000	3,4028	3,8692	0,8892	0,9280	0,03880	3,8801
							0,9349763

По формуле (2.7) найдем количество степеней свободы:

k=8-2-1=5.

Значение ч²_крит находим по специальной таблице критических точек наблюдения. Его значение равняется 11.

Сравнение эмпирических и теоретических частот указаны в таблице 2.6.

Таблица 2.6

Сравнение эмпирических и теоретических частот для СВ2 - Длительность рассмотрения обращения

Номер	Мi	Мi'	Мi-Мi'	(Мi-М'i)^2	(Мi-М'i)^2/Мi'
1	12,00	6,26	5,7386	32,9319	5,25954
2	14,00	11,10	2,9007	8,4140	0,75807
3	14,00	15,89	-1,8907	3,5746	0,22495
4	15,00	18,37	-3,3747	11,3886	0,61980
5	18,00	17,16	0,8392	0,7043	0,04104
6	10,00	12,94	-2,9446	8,6705	0,66982
7	10,00	7,89	2,1139	4,4684	0,56662
8	7,00	3,88	3,1199	9,7335	2,50854
	100			хи-кв. набл.	10,64837
				хи-кв. кр.	11,07050

Проведя исследования по идентификации законов распределения для всех остальных величин, было выявлены следующие принадлежности случайных величин к законам распределения:

- СВ3 - Возможная суть обращения клиента - распределение Бернулли;

- СВ4 - Длительность выбора процедуры - нормальное распределение;

- СВ5 - Длительность консультации - нормальное распределение;

- СВ6 - Возможная трудность в выборе процедуры - распределение Бернулли;

- СВ7 - Возможная трудность в оказании консультации - распределение Бернулли;

- СВ8 - Длительность консультации с экспертом - нормальное распределение;

- СВ9 - Длительность работы с клиентом - нормальное распределение;

- СВ10 - Возможное не решение проблемы - распределение Бернулли;

- СВ11- Длительность создания технической заявки - нормальное распределение;

- СВ12 - Длительность фиксирования обращения - нормальное распределение.

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

Таблица 2.7

Сводные данные по параметрам случайных величин бизнес-процесса «Обработка обращений в службе технической поддержки на примере Yota»

Наименование случайной величины	Закон распределения	Значения параметров закона распределения
Время между поступающими заявками	Показательный	л = 0,879
Длительность рассмотрения обращения	Нормальный	СКО = 1,81 Хв = 3,35
Возможная суть обращения клиента	Биноминальный	P = 0,864 <...

Подобные документы

• Построение имитационной модели "Терапевтическое отделение"

  Специфика работы терапевтического отделения. Разработка имитационной модели в среде AnyLogic. Выбор средств моделирования. Описание схемы моделирующего алгоритма. Организация вычислительного эксперимента над математической моделью, анализ его результатов.
  
  курсовая работа [1,2 M], добавлен 10.06.2015
  

• Моделирование в среде AnyLogic

  Теоретические основы моделирования систем в среде имитационного моделирования AnyLogic. Средства описания поведения объектов. Анимация поведения модели, пользовательский интерфейс. Модель системы обработки информации в среде компьютерного моделирования.
  
  курсовая работа [1,5 M], добавлен 15.05.2014
  

• Моделированию бизнес-процессов

  Концептуальное, физическое, структурно-функциональное, математическое (логико-математическое), имитационное (программное) и компьютерное моделирование. Построение имитационной модели в среде AnyLogic. Дискретные и непрерывно изменяющиеся модели.
  
  курсовая работа [1,6 M], добавлен 21.11.2013
  

• Разработка имитационной модели на языке GPSS

  Процесс моделирования имитационной модели функционирования класса персональных компьютеров на языке GPSS World. Поиск линейной зависимости и оценка полученного уравнения. Отчет по результатам работы имитационной модели. Листинг разработанной программы.
  
  курсовая работа [49,2 K], добавлен 07.09.2012
  

• Разработка модуля имитационного моделирования элементов транспортной инфраструктуры Межрайонной Инспекции Федеральной Налоговой Службы №7 по Чувашской Республике

  Разработка имитационной модели "Перекресток" для анализа бизнес-процессов предприятия и принятия решения в сложных условиях. Алгоритм построения имитационной модели на основе CASE-средств. Обзор программного обеспечения для имитационного моделирования.
  
  дипломная работа [2,6 M], добавлен 22.11.2015
  

• Имитационное моделирование работы вычислительного центра

  Анализ и формализация задачи моделирования: построение концептуальной модели, ее формализация в виде Q-схемы. Построение имитационной модели: создание блок-схемы, представление базовой исходной имитационной модели. Исследование экономических процессов.
  
  контрольная работа [156,0 K], добавлен 21.11.2010
  

• Моделирование и исследование обрабатывающего участка цеха, производящего обработку деталей

  Создание имитационной модели системы массового обслуживания с помощью языка имитационного моделирования GPSS/PC - моделирование обработки на участке 500 деталей. Определение загрузки второго станка на вторичной обработке и вероятности появления отходов.
  
  курсовая работа [602,3 K], добавлен 30.11.2010
  

• Разработка имитационной модели деятельности ателье "Вита"

  Общая характеристика ателье "Вита", схема модели рабочего процесса. Исследование заданной системы с помощью моделирования динамических рядов, модели типа "система массового облуживания". Построение имитационной модели деятельности данного ателье.
  
  курсовая работа [1,4 M], добавлен 01.06.2016
  

• Построение имитационной модели процесса обслуживания пользователей компьютерного зала в среде AnyLogic

  Оптимальное время для обслуживания пользователей как основная цель работы компьютерного зала библиотеки. Построение модели деятельности подписного отдела с помощью средства имитационного моделирования AnyLogic. Описание процессов и построение сценария.
  
  курсовая работа [1,9 M], добавлен 19.06.2015
  

• Имитационное моделирование

  Построение схемы модели процесса и разработка анимации; определение характеристики модели с использованием AnyLogic. Сеть Петри для процесса работы порта. Описание программного продукта. Объекты библиотеки Enterprise Library. Результаты работы модели.
  
  курсовая работа [334,1 K], добавлен 25.04.2015
  

• Оптимизация работы кладовой на промышленном предприятии методом имитационного моделирования

  Разработка имитационной модели функционирования кладовой на промышленном предприятии с использованием имитационного метода в среде GPSS World. Экспериментальное исследование результатов моделирования. Выработка предложений по оптимизации работы системы.
  
  курсовая работа [183,1 K], добавлен 27.08.2012
  

• Моделирование бизнес-процессов

  Сущность, значение и методика проведения моделирования бизнес-процессов. История развития методологий моделирования. Систематизация знаний о компании и ее бизнес-процессах в наглядной графической форме для аналитической обработки полученной информации.
  
  реферат [409,3 K], добавлен 29.04.2009
  

• Имитационные модели

  Сущность понятия "имитационное моделирование". Подклассы систем, ориентированных на системное и логическое моделирование. Способы построения моделирующего алгоритма. Имитационные модели производственных процессов. Структура обобщенной имитационной модели.
  
  реферат [453,5 K], добавлен 26.10.2010
  

• Моделирование канала связи с контролем конфликтов одновременности

  Структурная схема, классификация устройств СМО и анализ динамики ее функционирования. Формализация модели СМО средствами GPSS World. Модификация имитационной модели. Реализация модельных экспериментов. Имитационное моделирование СМО в среде GPSS World.
  
  курсовая работа [504,6 K], добавлен 14.12.2012
  

• Разработка имитационной модели

  Ознакомление с современными концепциями построения моделирующих систем. Характеристика основных приемов имитационного моделирования. Перевод алгоритма на язык программирования. Понятие и этапы верификации: установления правильности машинной программы.
  
  курсовая работа [422,1 K], добавлен 30.03.2011
  

• Моделирование системы массового обслуживания, ориентированное на изучение специализированных языков моделирования: GPSS и AnyLogic

  Концептуальная модель процесса обслуживания покупателей в магазине. Описание системы моделирования GPSS. Разработка моделирующей программы на специализированном языке имитационного моделирования в среде AnyLogic. Результаты вычислительных экспериментов.
  
  курсовая работа [906,9 K], добавлен 12.07.2012
  

• Разработка базовой имитационной модели склада

  Характеристика практической разработки имитационной модели при помощи инструментального прикладного программного продукта (ППП) Visual Imitak. Анализ этапов деятельности складского хозяйства с использованием основных блоков моделирования и функции quant.
  
  отчет по практике [1,2 M], добавлен 29.05.2014
  

• Разработка имитационной модели организации работы маршрутных микроавтобусов

  Терминологическая база для построения модели, имитирующей работу маршрутных микроавтобусов. Обоснование выбора программного средства. Алгоритм работы имитационной модели, особенности ее функционирования. Анализ результатов работы имитационной модели.
  
  курсовая работа [1,1 M], добавлен 29.04.2014
  

• Оптимизация работы кладовой на промышленном предприятии методом имитационного моделирования

  GPSS как один из эффективных и распространенных языков моделирования сложных дискретных систем. Возможности языка GPSS. Построение имитационной модели "Моделирование мини-АТС". Разработка программы работы диспетчерского пункта в торговом предприятии.
  
  курсовая работа [118,8 K], добавлен 19.01.2016
  

• Разработка имитационной модели процессов в Департаменте стратегического планирования

  Понятие стратегического планирования, разработка схем программных блоков и основной программы. Структурная схема имитационной модели, создание модели на языке моделирования General Purpose Simulation System. Математическое описание моделируемой системы.
  
  дипломная работа [2,6 M], добавлен 12.08.2017
  

• главная
• рубрики
• по алфавиту
• вернуться в начало страницы
• вернуться к началу текста
• вернуться к подобным работам