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

Введение. Инжиниринговая компания обеспечивает взаимодействие всех участников инвестиционно-строительного проекта на протяжении всего его жизненного цикла и реализует множество бизнес-процессов (БП). В силу того, что инжиниринговая компания координирует работу проектных и подрядных организаций, поставщиков материально-
технических ресурсов, экспертных организаций, эффективность ее организационной структуры во многом определяет эффективность работы всех участников инвестиционно-строительного проекта.

Материалы и методы. Даны определения БП и организационной структуры, показано, что для моделирования БП при различных организационных структурах наиболее рациональным решением является моделирование на основе сетей массового обслуживания. В результате для абстрактного БП и упрощенной организационной структуры разработана имитационная модель сети массового обслуживания. Для программной реализации использовался язык имитационного моделирования GPSS.

Результаты. В результате проведенного моделирования показано, что, варьируя временными показателями реализации БП и временем выполнения различных бизнес-функций, а также количественным составом исполнителей в подразделениях инжиниринговой компании, можно получать достаточно устойчивые оценки эффективности ее производственной деятельности. К ключевым оценкам стоит отнести среднее время реализации главных БП и среднюю очередь заявок на реализацию соответствующих БП. На основании полученных значений этих показателей руководство сможет более обоснованно принимать решения о кадровом составе инжиниринговой компании и трансформации ее организационной структуры.

Выводы. Моделирование является основным механизмом решения задач прогнозирования и оптимизации. На базе результатов моделирования можно принять обоснованное решение о количестве сотрудников, необходимых для сопровождения определенной группы БП.

1. Dijkman R.M., Adan I., Peters S. Advanced queueing models for quantitative business process analysis // 2018 44th Euromicro Conference on Software Engineering and Advanced Applications (SEAA). 2018. Рр. 260–267. DOI: 10.1109/seaa.2018.00050

2. Dumas M., La Rosa M., Mendling J., Reijers H.A. Fundamentals of business process management. Second ed. Springer, 2018. DOI: 10.1007/978-3-662-56509-4

3. Grefen P., Brouns N., Ludwig H., Serral E. Co-location specification for IoT-aware collaborative business processes // Lecture Notes in Business Information Processing. 2019. Рр. 120–132. DOI: 10.1007/978-3-030-21297-1_11

4. Абрамс Р. Бизнес-план на 100 %: Стратегия и тактика эффективного бизнеса. М. : Альпина Паблишер, 2019. 496 с.

5. Остервальдер А., Ив Пинье. Построение бизнес-моделей. Настольная книга стратега и новатора / пер. с англ. М. Кульневой. М. : Альпина Паблишер, 2019. 288 с.

6. Баринов В.А. Организационное проектирование. М. : ИНФРА-М, 2019. 384 с.

7. Дафт Р., Мерфи Дж., Уилмотт Х. Организационная теория и дизайн. СПб. : Питер, 2013. 640 с.

8. Силка Д.Н., Ермолаев Е.Е., Дуров Р.А., Копельчук С.Ю. Инжиниринг инвестиционно-строительных проектов промышленного назначения. М. : Стройинформиздат, 2014. 256 c. EDN UBEOWN.

9. Michelfelder D.P., Doorn N. The routledge handbook of the philosophy of engineering. Routledge, 2020. DOI: 10.4324/9781315276502

10. Шинкарева Г.Н. Модель инжиниринговой схемы организации строительства в перспективе жизненного цикла объектов // Вестник МГСУ. 2018. Т. 13. № 9 (120). С. 1090–1105. DOI: 10.22227/1997-0935.2018.9.1090-1105. EDN VKFFPI.

11. Cagno E., Neri A., Negri M., Bassani C.A., Lampertico T. The role of digital technologies in operationali-zing the circular economy transition : a systematic litera-ture review // Applied Sciences. 2021. Vol. 11. Issue 8. P. 3328. DOI: 10.3390/app11083328

12. Орлов А.К., Белякова А.П. Основы бизнес-инжиниринга в инвестиционно-строительной сфере. М. : Изд-во МГСУ, 2016. 70 с. EDN YSFWWX.

13. Гассман О., Франкенбергер К., Шик М. Бизнес-модели: 55 лучших шаблонов. М. : Альпина Паблишер, 2019. 432 с.

14. Munsamy M., Telukdarie A., Fresner J. Business process centric energy modeling // Business Process Management Journal. 2019. Vol. 25. Issue 7. Рр. 1867–1890. DOI: 10.1108/BPMJ-08-2018-0217

15. Лапидус А.А., Муря В.А. Комплексный показатель качества организационно-технологических решений при возведении конструктивных элементов железобетонных зданий // Строительное производство. 2020. № 2. С. 3–9. DOI: 10.54950/26585340_2020_2_3. EDN QMABHQ.

16. Лапидус А.А. Инструмент оперативного управления производством — интегральный потенциал эффективности организационно-технологических и управленческих решений строительного объекта // Вестник МГСУ. 2015. № 1. С. 97–102.

17. Awan U., Sroufe R., Shahbaz M. Industry 4.0 and the circular economy : a literature review and recommendations for future research // Business Strategy and the Environment. 2021. Vol. 30. Issue 4. Рр. 2038–2060. DOI: 10.1002/bse.2731

18. Martin N., Depaire B., Caris A. The use of process mining in business process simulation model construction // Business & Information Systems Engineering. 2016. Vol. 58. Issue 1. Рр. 73–87. DOI: 10.1007/s12599-015-0410-4

19. Rosado-Serrano A., Paul J., Dikova D. International franchising : a literature review and research agenda // Journal of Business Research. 2018. Vol. 85. Рр. 238–257. DOI: 10.1016/j.jbusres.2017.12.049

20. Peters S., Dijkman R., Grefen P. Quantitative effects of advanced resource constructs in business process simulation // 2018 IEEE 22nd International Enterprise Distributed Object Computing Conference (EDOC). 2018. Рр. 115–122. DOI: 10.1109/edoc.2018.00024

21. Grefen P., Brouns N., Ludwig H., Serral E. Co-location specification for IoT-aware collaborative business processes // Lecture Notes in Business Information Processing. 2019. Рр. 120–132. DOI: 10.1007/978-3-030-21297-1_11