МОНИТОРИНГ И ПРОГНОЗИРОВАНИЕ В УПРАВЛЕНИИ

МОНИТОРИНГ И ПРОГНОЗИРОВАНИЕ В УПРАВЛЕНИИ УНИВЕРСИТЕТСКИМИ
ПРОЦЕССАМИ
В.М.Панова
Институт дистанционного образования Ульяновского государственного технического
университета, Ульяновск
Тел.: (8422) 41-80-36, e-mail: pvm@ido.ulstu.ru
В настоящее время для университетов России и других стран мира характерно расширяющееся
внедрение
предпринимательских
форм
деятельности,
обусловленное
необходимостью
поиска
дополнительных источников финансирования и повышением спроса населения на университетские услуги.
Наблюдается переход от классической профессионально-образовательной университетской организации к
профессиональной предпринимательской организации. За годы число клиентов университета как
предпринимательской организации увеличивается на десятки и даже сотни тысяч практически без
существенных изменений «производственных мощностей», что возможно только при условии существенных
изменений в управлении университетской деятельностью.
К сожалению, до сих пор отсутствует единый нормативный подход к разработкам систем управления
университетскими процессами. Разрабатываются и эксплуатируются множество различных систем
управления, в которых проблемы предпринимательской деятельности университета учтены в финансовом
плане, в то время как основное внимание должно быть нацелено на качественное обслуживание клиентов в
условиях массового и случайного во времени спроса на университетские услуги.
Для оперативного контроля за качеством обслуживания клиентов и автоматизированного
планирования процессов обслуживания в состав ПКУ УП целесообразно включить функции мониторинга
и прогнозирования характеристик массового обслуживания потоков заявок на университетские услуги.
Программный комплекс управления университетскими процессами, включая программные средства
рационального управления обработкой клиентских заявок при реализации полного множества
автоматизированных университетских процессов, реализован в Ульяновском государственном техническом
университете.
Предложенные технические решения являются методической и программной основой для их применения
в аналогичных учебных заведениях. Их применение позволяет повысить качество обслуживания клиентских
заявок (по показателю количества своевременно обслуженных клиентов при прочих равных ограничениях), за
счет чего в условиях рыночных отношений повышается коммерческая конкурентоспособность учебного
заведения.
Программный комплекс управления университетскими процессами (ПКУ УП) был представлен в виде
многофазной системы массового обслуживания (СМО), состоящей из однофазных подсистем системы
массового обслуживания (Приемная комиссия, деканат, кафедра и т.д.). В свою очередь, каждую подсистему
можно представить как многофазную СМО, состоящую из более мелких однофазных СМО однотипных заявок
(заявки на регистрацию абитуриентов, заявки на тестирование, заявки на зачисление и т.д.). Квалификация
подсистем системы массового обслуживания и их связывание в согласованный комплекс с помощью системы
сценариев позволяет представить модель ПКУ УП в виде СМО.
Построения модели проведены «снизу-вверх», начиная с использования для представления заявок
рабочего понятия их «жизненного цикла». Каждая заявка, поступившая от клиента (t1), проходит
предварительную подготовку с участием служащего (t2), ожидает в очереди до начала обслуживания (t3),
после чего проходит ее обслуживание, которое завершается моментом времени (t4). Каждое из действий
заканчивается запланированными результатами, которые регистрируются в базе данных.
Задача мониторинга сформулирована алгоритмически как последовательность следующих основных
действий: извлечение из базы данных ПКУ УП фактических данных, связанных с исследуемой однофазной
СМО; вычисление по этим данным значений набора характеристик, выбранных для представления состояний
СМО; использование значений характеристик для выполнения профессиональных действий персоналом,
обслуживающим процессы. Особо важным требованием задачи является возможность ее исполнения по
запросам служащим с их автоматизированных рабочих мест в корпоративной сети.
Отбор фактических данных проводится по заданному интервалу времени, в результате чего формируется
набор строк из соответствующей таблицы БД (для СМОri= Ari(a1, a2, …, t1, t2, t3, t4, …, aq)), для которых t1, t2, t3 и
t4 принадлежат заданному интервалу.
Практика статистических расчетов по такой выборке позволяет вычислить: среднее время пребывания
подсистемы в определенном состоянии Sk; среднюю периодичность возвращения подсистемы в состояние Sk,
выраженную в шагах процесса и в единицах времени; среднее число требований в подсистеме; среднюю
длину очереди; среднее число занятых каналов; среднее число каналов, простаивающих в ожидании
требований; коэффициент занятости и простоя каналов; суммарное время (эксплуатации каналов системы,
простоя каналов подсистемы, пребывания в очереди всех требований); распределение времени, в течение
которого в подсистеме отсутствуют требования, отсутствует очередь, существует очередь. Если известны
расходы, связанные с работой системы (эксплуатационные расходы Сz в расчете на единицу времени работы
одного канала; издержки Cw, связанные с простоем одного канала в течение единицы времени; издержки Cr,
связанные с пребыванием в очереди одного требования в течение единицы времени), то вычисляются общие
расходы по эксплуатации ПКУ УП.
Какие из характеристик (вычислимых по данным из БД) использовать для включения в состав системы
показателей мониторинга, является дополнительной задачей. На разных наборах показателей можно строить
различные управляющие действия.
Задача прогнозирования состояний СМО формулируется как задача статистического моделирования.
Алгоритмически задача прогнозирования нацелена на исполнение следующих действий:
1. Сформировать копию соответствующего фрагмента БД ПКУ УП по услуге (подсистеме) и интервалу
времени.
2. В режиме мониторинга определить параметры закона распределения.
3. Расширить копию БД по исходным детерминированным данным на прогноз.
4. Провести генерацию данных до определяющих расширение БД по ожидаемой версии потока заявок.
5. В режиме мониторинга доопределить исходные данные для решения задачи прогноза.
6. Решить задачу прогноза.
Основная задача прогноза: «Исходя из образцов обслуживания заявок на услуги в прошлом, хранящихся
в базах данных ПКУ УП, и ожидаемых данных на прогноз, определить прогнозируемую нагрузку на каналы
обслуживания».
Решение задачи прогнозирования опирается на решение задачи мониторинга.