СОВЕРШЕНСТВОВАНИЕ ПРОЕКТНОГО МЕНЕДЖМЕНТА ПРЕДПРИЯТИЯ НА ОСНОВЕ РАЗВИТИЯ И МОДЕЛИРОВАНИЯ ОПЕРАЦИОННЫХ БИЗНЕС-ПРОЦЕССОВ

IMPROVEMENT OF THE COMPANY'S PROJECT MANAGEMENT BASED ON THE DEVELOPMENT AND MODELING OF OPERATIONAL BUSINESS PROCESSES

Pavel Otosa

Postgraduate student of Department of Management, Institute of Business Communications, St. Petersburg State University of Industrial Technologies and Design,

Russia, St. Petersburg

АННОТАЦИЯ

Цель статьи — изучить современные технологии развития и моделирования операционных бизнес-процессов. Методы исследования: анализ литературы; сравнительный анализ. Результат: изучены такие технологии, как интеграция искусственного интеллекта и машинного обучения, интеллектуальный анализ бизнес-процессов, технология цифровых двойников, технология блокчейн, аналитика больших данных, адаптивные системы управления бизнес-процессами; проанализированы их преимущества и недостатки. Вывод: в современных условиях для успешного развития и моделирования операционных бизнес-процессов необходимым является интеграция современных цифровых технологий в деятельность предприятий.

ABSTRACT

The purpose of the article is to study modern technologies for the development and modeling of operational business processes. Research methods: literature analysis; comparative analysis. Result: technologies such as the integration of artificial intelligence and machine learning, intelligent analysis of business processes, digital twin technology, blockchain technology, big data analytics, adaptive business process management systems have been studied, and their advantages and disadvantages have been analyzed. Conclusion: in modern conditions, for the successful development and modeling of operational business processes, it is necessary to integrate modern digital technologies into the activities of enterprises.

Ключевые слова: предприятия, бизнес-процессы, моделирование, цифровые технологии, управление проектами

Keywords: enterprises, business processes, modeling, digital technologies, project management

На современных предприятиях эффективное управление проектами является краеугольным камнем для достижения стратегических целей. Разработка и моделирование операционных бизнес-процессов играют ключевую роль в совершенствовании управления проектами. Сегодня усложняющаяся бизнес-среда требует постоянного совершенствования методологий управления проектами. Интеграция передовых технологий и инновационных методов моделирования бизнес-процессов обладает потенциалом для значительного повышения эффективности практики управления проектами на предприятиях [6]. В данной работе рассматриваются теоретические достижения и практическое применение различных современных методологий для улучшения управления корпоративными проектами.

Оптимизация операционных бизнес-процессов является ключом к улучшению управления проектами. Эти процессы включают структурированные действия для достижения конкретных результатов. Моделирование и разработка таких процессов обеспечивают ясность и эффективность, что способствует более организованному управлению проектами на предприятии.

Разработка операционных бизнес-процессов на предприятии, как правило, начинается с подробного анализа существующих рабочих процессов. Этот анализ включает в себя определение ключевых видов деятельности, заинтересованных сторон и ресурсов, задействованных в процессах. Понимание взаимозависимостей и узких мест в этих рабочих процессах позволяет менеджерам разрабатывать более эффективные процессы. Реорганизация рабочих процессов направлена на устранение избыточных задач, оптимизацию операций и повышение эффективности распределения ресурсов.

Моделирование операционных бизнес-процессов предполагает создание визуальных представлений рабочих процессов, как правило, с помощью блок-схем или карт процессов. Данные модели служат инструментами для визуализации последовательности действий и потока информации в организации. Они обеспечивают четкий и всесторонний обзор процессов, способствуя лучшему общению и взаимопониманию между членами команды

В целом, можно утверждать, что разработка и моделирование операционных бизнес-процессов служат важнейшими механизмами улучшения управления проектами на предприятиях. Эти методологии обеспечивают структурированную основу для анализа, проектирования и оптимизации рабочих процессов, что приводит к усиленной координации, более эффективному управлению ресурсами и рисками [2].

Применение инструментов визуального моделирования облегчает принятие обоснованных решений и способствует формированию культуры постоянного совершенствования. Интегрируя эти методы в управление проектами, предприятия могут добиться большей операционной эффективности, снизить затраты и повысить общий успех проекта.

Сегодня решающую роль в преобразовании традиционных систем управления проектами играют передовые технологии в области развития и моделирования операционных бизнес-процессов.

Так, интеграция искусственного интеллекта и машинного обучения предлагает новые технологии в прогнозной аналитике и оптимизации процессов. Эти технологии позволяют вычислять результаты проекта, распределение ресурсов и потенциальные риски. Такие возможности повышают точность принятия решений, предоставляя руководителям проектов надежные инструменты для навигации по сложным проектным ландшафтам.

Ещё одной технологией являются методы, связанные с интеллектуальным анализом бизнес-процессов. Технологии интеллектуального анализа данных не только автоматизируют простые повторяющиеся задачи, но и используют искусственный интеллект для выполнения сложных задач, связанных с принятием решений. Эти технологии минимизируют человеческое участие, основываясь на традиционных методах роботизации, и автоматизируют анализ и координацию процессов.

Ещё одной передовой технологией является технология цифровых двойников. Концепция цифровых двойников открывает новые возможности цифровизации архитектуры предприятия. Эта концепция сейчас настолько успешна, что Gartner заявила, что цифровые двойники войдут в массовое использование, и более двух третей компаний, внедривших интернет вещей, внедрят хотя бы одного цифрового двойника в производство [1].

Безусловно, передовой технологией является и технология блокчейн. Сегодня существует множество аспектов, в которых преимущества блокчейна могут быть реализованы в бизнес-процессах. Так, в открытых средах предприятия обычно подвергаются изменениям, направленным на оптимизацию своих процессов для достижения большей эффективности и рентабельности.

Современные бизнес-процессы становятся более динамичными, и изменения очень трудно проанализировать, когда в них участвуют несколько организаций. Обеспечить необходимый уровень доверия и качества обслуживания может технология блокчейн. Когда в процесс вовлечено много организаций, технология блокчейн служит двум целям: а) хранилище описаний бизнес-процессов, гарантирующее правильность структуры рабочего процесса и элементов управления потоком; б) после того, как рабочий процесс будет создан, его выполнение будет сгенерировано и закодировано в смарт-контрактах.

За последние несколько десятилетий всё больше внимания привлекает и область больших данных. Она помогает получить понимание бизнеса, получить конкурентное преимущество и трансформировать все бизнес-процессы.

Компании могут расширить свои возможности и улучшить принимаемые решения с помощью эффективного использования аналитики больших данных.

Также выделяются адаптивные системы управления бизнес-процессами, предоставляющие консолидированную методологию, которая поэтапно охватывает как когнитивные (например, знания, правила, цели), так и измерения потока управления в пространстве бизнес-процессов предприятия. Безусловно, принятие решения о том, как данная корпоративная система должна реагировать на изменения путем принятия агента, знаний и подхода, ориентированного на бизнес-процессы, является сложной задачей, поскольку необходимо учитывать множество факторов.

Обобщая, можно представить результаты сравнительного анализа передовых технологий моделирования операционных бизнес-процессов (табл. 1).

Таблица 1.

Сравнение передовых технологий моделирования операционных бизнес-процессов

Источник: составлено автором на основе обобщения научной литературы [2], [4], [3], [6], [8], [9]

В заключение следует отметить, что с ростом сложности бизнеса существующие корпоративные системы уже не обеспечивают необходимой гибкости и динамизма. Для сохранения конкурентоспособности компаниям требуется интеграция передовой автоматизации, облачных вычислений и интеллектуальных алгоритмов для трансформации бизнес-процессов.

Список литературы:

1. Augustine P. The industry use cases for the digital twin idea // Advances in Computers. — Elsevier, 2020. — Vol. 117. — №. 1. — pp. 79-105.
2. Cioffi R. et al. Artificial intelligence and machine learning applications in smart production: Progress, trends, and directions // Sustainability. — 2020. — Vol. 12. — №. 2. — pp. 492-513.
3. Fischer M. et al. Strategy archetypes for digital transformation: Defining meta objectives using business process management / /Information & Management. — 2020. — Vol. 57. — №. 5. — pp. 1-22.
4. Lim K. Y. H., Zheng P., Chen C. H. A state-of-the-art survey of Digital Twin: techniques, engineering product lifecycle management and business innovation perspectives // Journal of Intelligent Manufacturing. — 2020. — Vol. 31. — №. 6. – pp. 1313-1337.
5. Mendling J., Pentland B. T., Recker J. Building a complementary agenda for business process management and digital innovation // European journal of information systems. — 2020. — Vol. 29. — №. 3. — pp. 208-219.
6. Mikalef P. et al. Big data and business analytics: A research agenda for realizing business value // Information & Management. — 2020. — Vol. 57. — №. 1. — pp. 1-21.
7. Reijers H. A. Business Process Management: The evolution of a discipline // Computers in Industry. — 2021. — Vol. 126. – pp. 1-24.
8. Ribeiro J. et al. Robotic process automation and artificial intelligence in industry 4.0–a literature review // Procedia Computer Science. — 2021. — Vol. 181. — pp. 51-58.
9. Yang R. et al. Public and private blockchain in construction business process and information integration // Automation in construction. — 2020. — Vol. 118. — pp. 1-15.