simulation von geschäftsprozessen
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Was ist Simulation? Und wie simuliert man Geschäftsprozesse?Diese und viele andere Fragen zu dem Thema "Simulation von Geschäftsprozessen" behandelt Thomas Schuster vom Forschungszentrum Informatik (FZI) in seinem Vortrag von der DOAG Konferenz 2010.Hier geht er auch auf die Simulation von Geschäftsprozessen basierend auf Petri-Netzen und durch das BPM Tool Horus ein.TRANSCRIPT
Simulation von Geschäftsprozessen • Thomas Schuster • 18.11.2010 1
Simulation von Geschäftsprozessen
Thomas Schuster
Simulation von Geschäftsprozessen • Thomas Schuster • 18.11.2010 2
Agenda
Einführung
Anwendungsbeispiele
Analytische Verfahren und Simulation im Vergleich
Arten der Simulation
Simulation von Geschäftsprozessen
Zielsetzung
Ergebnisauswertung
Zusammenfassung und Ausblick
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Einführung
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Simulation
Duden Simulation (aus lat. Simulatio „Vorspiegelung“): 1. Verstellung. 2.
Vortäuschung [von Krankheiten]. 3. Nachahmung (in Bezug auf technische Vorgänge). 4. Die Nachbildung realistischer Vorgänge mithilfe eines Computers (Informatik).
VDI [Richtlinie 3633] „Simulation ist das Nachbilden eines dynamischen Prozesses in
einem System mit Hilfe eines experimentierfähigen Modells, um zu Erkenntnissen zu gelangen, die auf die Wirklichkeit übertragbar sind.“
„… das Vorbereiten, Durchführen und Auswerten gezielter Experimente mit einem Simulationsmodell … kann das zeitliche Ablaufverhalten komplexer Systeme untersucht werden…“
Robert, E. Shannon „The process of describing a real system and using this model for
experimentation, with the goal of understanding the system’s behaviour or to explore alternative strategies for its operation.“
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Simulation – Ausgangssituation
Abbildung von Bereichen, die nur schwer experimentell oder
gar nicht untersucht werden können
Auch (noch) nicht existierende Systeme
Analytische Techniken sind oft leistungsfähiger, aber
aufgrund von Komplexität eingeschränkt
State-Explosion-Problem
Neben realen Experimenten ist Simulation die Technik zur
Analyse komplexer, dynamischer Prozesse
Simulation ist die meistgenutzte Problemlösungsstrategie
Berechnete Ergebnisse werden stellvertretend für die Verhältnisse in
der Realität angenommen
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Simulation – Mehrwert
Gegenüber realen Experimenten und analytischen Verfahren
kann Simulation auch sehr umfangreiche Systeme
handhaben
Grundlage der Simulation ist meist ein Modell, da
Experimente am realen System dieses beeinträchtigen (zu
teuer, nicht möglich wäre oder dieses zerstören würde)
Ziele
Besseres Verständnis der Systemzusammenhänge und
des Systemverhaltens
Auswertung verschiedener Strategien
Entwicklung von Handlungsstrategien
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Simulation – Vorgehensmodell
1. Entwurf formaler (mathematisch-logischer) Modelle zur
Abbildung realer Systeme
2. Durchführung von Experimenten (computergestützt auf
Modellen)
3. Auswertung der Ergebnisse
4. Ableitung von Maßnahmen und reale Anwendung
Interpretation
& Umsetzung
reales
Problem
reale
Problemlösung
Abstraktion Realität Modell
formale
Problemlösung
Analyse durch
Simulation
formale
Problem-
beschreibung
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Einführung
Konzepte
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Simulation – Konzepte
Simulationsmodell
Ein Modell ist ein abstrahiertes Abbild der Realität (eines Systems).
Es erfasst nicht alle Eigenschaften des Originals, sondern nur
diejenigen, die abgebildet werden.
Oftmals sehr komplexe Modelle, für die keine analytischen
Lösungsverfahren existieren
Grundlage von Simulationsmodellen
Empirische Untersuchungen
Theorien
Quelle:www.itm.kit.edu
Quelle:www.bonn.de
Quelle:www.flightgear.org
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Simulation – Konzepte
System (Untersuchungsgegenstand)
Anzahl von Objekten
Menge von Interaktionen zwischen Systemobjekten
[Schmidt, Taylor 1970]
Systemumgebung
Externe Faktoren, die eine Änderung im System verursachen können
Systemzustand
minimale Informationsmenge, mit der das zukünftige Verhalten des
Systems bei Abwesenheit von Zufallsereignissen eindeutig
vorhergesagt werden kann
Aktivitäten lösen Zustandsänderungen aus
außerhalb des Systems: exogen
innerhalb des Systems: endogen
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Simulation – Konzepte
Simulationsexperiment (auch: Experiment)
Ist die empirische Untersuchung des Systemverhaltens (abstrahiert
durch das Simulationsmodell)
Erfolgt über einen bestimmten Zeithorizont
Vorbedingung: festgelegter Input (Eingabedaten)
Wird wiederholt mit systematischen Parametervariationen
durchgeführt, man spricht dann auch von Simulationsläufen.
Simulationsergebnis (auch: Ergebnis)
Protokoll der beobachteten Parameter
Darstellung von Differenz und zeitlicher Entwicklung der Änderung
von zuvor festgelegten Zustandsgrößen
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Anwendungsbeispiele
Simulation von Geschäftsprozessen • Thomas Schuster • 18.11.2010 13
Anwendungsbeispiele für Simulation
Einsatz von Simulationsmodellen in
Unterhaltung
Industrie, Technik
Wissenschaftlich
Industriell
Chemische Prozesse
Verbrennungsmotoren/Reaktoren
Kühl- und Heizungssysteme
Wärmeverteilung in
Anlagen
Häusern
PC-Gehäusen
Quelle:www.wikipedia.de
Quelle:www.iwi.uni-hannover.de
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Anwendungsbeispiele für Simulation
Physik / Informatik / Biologie / Ökosystem
Einsatz im Rahmen von Vorhersagen
Wirkung von Medikamenten
(z.B. auf den Blutkreislauf)
Klima und Wetter
Schadstoffentwicklung
Auswirkungen von Atombombenexplosion
Strömungslehre
Crashtests
Computerarchitekturen
Kommunikationsnetze
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Anwendungsbeispiele für Simulation
Mit betriebswirtschaftlichem Fokus
Geschäftsprozessanalyse und -verbesserung
Einsatz im Rahmen von
Produktionsplanung, Verkehrsplanung
Fertigungssysteme
Distributionssysteme, Lagerhaltungssysteme
Ampelschaltungen
Schaltersysteme (Banken, Supermärkte etc.)
Personalplanung
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Analytische Verfahren und Simulation im Vergleich
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Analytische Verfahren – Simulation
Analytisches Modell
Formulierung als geschlossener, mathematischer Ausdruck
abstrakte Struktur, rigide Voraussetzungen
Nicht immer in Praxis anwendbar!
Vorgehen
Formulierung Berechnung (optimale) Ergebnisse
Simulationsmodell
Nachbildung realer Abläufen im Modell
Keine Optimalitätsgarantie, aber: Ergebnisse
Intuitiv verständlich, System-verhalten kann „abgelesen“ werden
Vorgehen
Modellierung Experimentieren Auswertung & Analyse
Simulation von Geschäftsprozessen • Thomas Schuster • 18.11.2010 18
Vorteile der Simulation
Tests von Systemen die (noch) nicht existieren
Zeitkompression: Verhalten kann in kurzer Zeit über lange Zeiträume simuliert werden Auch umgekehrt möglich
Beliebige Änderung von Eingangswerten und Konfiguration Keine Änderung der Realität
Sensitivitätsanalyse: Manipulation der Eingangsgrößen
Grafische Darstellung und Animation möglich Vereinfachtes Experimentieren
Steigerung der Benutzerakzeptanz
Kann Verwendung finden, wenn analytische Methoden nicht
mehr möglich sind
Simulation von Geschäftsprozessen • Thomas Schuster • 18.11.2010 19
Nachteile der Simulation
Isomorphie (Modell und Ergebnisse ↔ Realität) ist nur
schwer einzuhalten
Erfordert sorgfältige Validierung
Zielkonflikt (Modell): Abbildungsgenauigkeit ↔ Abstraktion
der Realität
Hoher Zeit- und Kostenaufwand zur Modellentwicklung
Datensammlung, Interpretation und Analyse häufig schwierig und
zeitaufwendig
Verhalten stochastischer Modelle / Modellelemente ist nur
aussagekräftig, wenn die Stichproben repräsentativ sind
Expertenwissen erforderlich
Simulationsergebnisse sind schwieriger zu interpretieren als
Ergebnisse anderer OR-Verfahren
Simulation von Geschäftsprozessen • Thomas Schuster • 18.11.2010 20
Simulation – Übersicht Chancen und Grenzen
Realitätstreue Realitätstreue
Hoher
Konstruktionsaufwand
Hoher
Konstruktionsaufwand
Datenmangel Datenmangel
Alternativen zu
Realexperimenten
Alternativen zu
Realexperimenten
Reproduzierbarkeit Reproduzierbarkeit
Integrations-
Möglichkeiten
Integrations-
Möglichkeiten
Vermischung von
Modell und Realität
Vermischung von
Modell und Realität
Fehleranfälligkeit Fehleranfälligkeit
Erfassung von
Systemkomplexität
Erfassung von
Systemkomplexität
Besseres
Systemverständnis
Besseres
Systemverständnis
Entscheidungsunter-
stützung
Entscheidungsunter-
stützung
Akzeptanz Akzeptanz
Mangelnde
Transparenz
Mangelnde
Transparenz
Untersuchung
komplexer Systeme
Untersuchung
komplexer Systeme
Grenze Grenze
Chance Chance
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Simulation & Optimierung
Optimierung durch Simulation bedeutet:
Kein besseres Ergebnis lies sich unter den gegebenen
Bedingungen ermitteln
Kein systematisches (algorithmisches) Verfahren, das
automatisch eine optimale Lösung ermittelt
Verschiedene Ansätze werden hierzu wissenschaftlich untersucht
Verbesserung durch iterative Modellmodifikation
Konsequenzen einzelner Alternativen ‘durchspielen’)
Weitere Hauptaufgaben
Untersuchung des Systemverhaltens
Erhöhung von Verständnis
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Analytische Verfahren und Simulation im Vergleich
Simulationsarten
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Arten der Simulation
Simulationsmodelle können nach ihren Eigenschaften klassifiziert statisch oder dynamisch
diskrete oder stetige
deterministische oder stochastisch
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Diskrete und kontinuierliche Simulationsmodelle
Diskret Zustandsvariablen ändern sich zu
bestimmten Zeitpunkten
Attribute sind diskret (Werte)
Kontinuierlich Unendlich viele
Zustandsänderungen pro
Zeitintervall
Zustandsvariablen ändern sich
kontinuierlich
Beispiele
Flugzeug: Höhe oder Position
Temperatur, Druck
Chemische Prozesse
Beispiele
Lagerhaltung
Anzahl aktive Kassen
Ampelschaltungen
0
20
40
60
80
100
120
140
0
20
40
60
80
100
120
140
Simulation von Geschäftsprozessen • Thomas Schuster • 18.11.2010 25
Simulationsprozess
Analyse:
Modellierung des Systems und
Festlegung von Messgrößen
Durchführung:
Durchführung der Experimente
und Beobachtung der
Messgrößen
Kontrolle:
Vergleich von Ist- und
Sollwerten
Ergebnisinterpretation:
Ziehen von Rückschlüssen und
Initiierung von
Handlungsmaßnahmen
Analyse
Durchführung
Kontrolle
Ergebnisinterpretation
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Simulation von Geschäftsprozessen
Basierend auf Petri-Netzen und durch Erweiterung
des Werkzeugs Horus
Simulation von Geschäftsprozessen • Thomas Schuster • 18.11.2010 27
Zielsetzung
Analyse und Qualitätskontrolle von
Geschäftsprozessmodellen
Ermittlung kritischer Faktoren
Flaschenhälse identifizieren
Strukturelle Gründe
Ressourcenkonflikte
Aufdeckung von Kosten und Wertschöpfung
Ermittlung von Kostentreibern
Durchlaufzeiten
Auswertung von Änderungen an Geschäftsprozessen
Evaluierung von Konfigurationsänderungen
Beobachtung einzuhaltender Parameter
Simulation von Geschäftsprozessen • Thomas Schuster • 18.11.2010 28
Simulation von Geschäftsprozessen
Rückführung der Prozessmodelle auf Petri-Netze
(Kombination aus GSPN und speziellen Erweiterungen)
In der Simulation konfigurierbare Eigenschaften
Oder-Transitionen (eingehend, ausgehend, ein- und ausgehend)
Wahrscheinlichkeiten bei Oder-Entscheidungen
Verfeinerungen (Sub-Netze)
Beteiligte Ressourcen
Benötigte Aufwände (in Abhängigkeit angegebener Verteilungen) für
Bearbeitungszeit (pro Transition)
Transportzeit (pro Transition)
Wertschöpfung (pro Transition)
Lagerzeit und Kosten (pro Stelle)
Initiale Markierungen der Netze
Simulation von Geschäftsprozessen • Thomas Schuster • 18.11.2010 29
Simulationsparameter
Simulationsbeschreibung
Die Dauer der Simulation
Betrachtete Geschäftsprozessmodelle gpi
Häufigkeit der Instanziierung von Geschäftsprozessmodellen
Konstante c oder durch
Verteilung v
Abbruchbedingungen
Vorgegebene Anzahl durchlaufener Instanzen
Vorgegebene Anzahl an Aufgaben erledigt
Protokollierung von Parametern
Auslastung von Mitarbeitern
Ausführungsdauer bestimmter Aktivität
Generierte Kosten bestimmter Aktivitäten
Protokollierung der Verteilungsparameter
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Horus Horus
Simulation-Engine Simulation-Engine Exentsions Exentsions
Simulation – Architektur
Petri-Netz-
Editor
Petri-Netz-
Editor GUI-Simulation GUI-Simulation
Model-
Generator
Model-
Generator
DesmoJ-
Extensions
DesmoJ-
Extensions
DesmoJ-
Framework
DesmoJ-
Framework
Oracle-DB-
Repository
Oracle-DB-
Repository
Simulation-
Visualization
Simulation-
Visualization
Experiment-
Configuration
Experiment-
Configuration
Experiment-
Executor
Experiment-
Executor
Report-
Generator
Report-
Generator
Reference-
Manager
Reference-
Manager
File-Based-
Repository
File-Based-
Repository
Resource-
Manager
Resource-
Manager
Resource-
Editor
Resource-
Editor
Simulation-
Analysis
Simulation-
Analysis
Verschiedene
Editoren in
Horus
vorhanden
Verschiedene
Editoren in
Horus
vorhanden
Mehrere
Komponenten: • Model-Generator,
• Resource-Manager,
• Manager-WS-
Interface
Mehrere
Komponenten: • Model-Generator,
• Resource-Manager,
• Manager-WS-
Interface
z.B. Oracle BI
Suite
z.B. Oracle BI
Suite
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Simulationsparameter – GUI
GUI ist integriert in das Werkzeug Horus
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Simulation – Ablauf PNSimulator
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Simulation von Geschäftsprozessen
Ergebnisauswertung
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Simulation – Trace
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<p:trace ...>
<p:diagrams>
<p:diagram neturi="..." name="..." simulationdepth="2" id="10">
<p:diagram neturi="..." name="..." id="1"
supertransitionid="t23396348" />
<p:diagram neturi="uri" name="..." id="2" ^^
supertransitionid="t23336634" />
</p:diagram>
<p:diagram netturi="..." name="..." id="3" />
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id="6">
<p:diagram neturi="..." name="sendenl" id="7"
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<p:diagram neturi="..." name="..." id="8"
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</p:diagram>
<p:diagram neturi="..." name="..." id="9"
supertransitionid="t11750355" />
</p:diagram>
...
</p:diagrams>
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Simulation – Trace
... </p:diagrams> <p:resources>
<p:generalresource xmiid="TestResource" resourceuri="uri\Test.shm" shortname="Test" id="1" dbid="2147483647" /> <p:humanresource name="Meier" resourcedbid="4351" resourceuri="uri\meier.employee_def" roleuri="uri\administrator.role_def" roledbid="2147483647" id="2" /> <p:humanresource name="Meier" resourcedbid="265" resourceuri="uri\meier.employee_def" roleuri="uri\developer.role_def" roledbid="2147483647" id="3" /> <p:humanresource name="Müller" resourcedbid="300" resourceuri="uri\mueller.employee_def" roleuri="uri\developer.role_def" roledbid="2147483647" id="3" /> ... </p:resources>
Simulation von Geschäftsprozessen • Thomas Schuster • 18.11.2010 36
Simulation – Trace
</p:resources> <p:firingEvent processInstance="0" transitionId="t23396348" valueAdded="1" diagramid="1" processingTime="2" arrivalTime="1"
costs="1.0"> <p:humanresource workload="0" processrole="owner" id="0" /> <p:preplace tokens="0" placeid="p28490615" tchange="1" /> <p:postplace tokens="1" placeid="p22980255" tchange="2" /> </p:firingEvent> <p:firingEvent processInstance="0" transitionId="t11672852" valueAdded="1" diagramid="1" processingTime="1" arrivalTime="3"
costs="1.0"> <p:humanresource workload="0" processrole="assistant" id="2" /> <p:preplace tokens="0" placeid="p22980255" tchange="1" />
<p:preplace tokens="1" placeid="p22980235" tchange="2" /> <p:postplace tokens="1" placeid="p6407574" tchange="1" /> </p:firingEvent> <p:firingEvent processInstance="1" transitionId="t32175877" valueAdded="1" diagramid="1" processingTime="3" arrivalTime="4"
costs="1.0"> <p:preplace tokens="0" placeid="p6407574" tchange="1" /> <p:postplace tokens="1" placeid="p22980255" tchange="1" />
<p:postplace tokens="3" placeid="p6407574" tchange="2" /> </p:firingEvent> ... </p:trace>
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Ergebnisauswertung – Beispielhaft
Simulation von Geschäftsprozessen • Thomas Schuster • 18.11.2010 38
Fazit und Ausblick
Simulation von Geschäftsprozessen • Thomas Schuster • 18.11.2010 39
Fazit
Simulation empfiehlt sich, wenn reale Experimente nicht
möglich oder die Grenzen analytischer Methoden
überschritten werden
Simulationsergebnisse können zur Verbesserung von
Geschäftsprozessmodelle genutzt werden
Eine Simulationsumgebung für das Modellierungswerkzeug
Horus wird entwickelt
Die Simulationskomponente ermöglicht
Gleichzeitige Simulation mehrerer Geschäftsprozessmodelle
Beobachtung ausführungsrelevanter Ressourcen.
Die Analyse und Auswertung kann auf Basis der erzeugten
Protokolldateien erfolgen
Simulation von Geschäftsprozessen • Thomas Schuster • 18.11.2010 40
Ausblick
Integration und Entwicklung weiterer Scheduling-Verfahren
Untersuchung zusätzlicher Attribute
Beispielsweise könnten neben Mitarbeiterrollen auch Kompetenzen
zur Zuweisung geeigneter Ressourcen
Integration einer Auswertungskomponente
Diese sollte für Endanwender leicht konfigurierbar sein
Untersuchung verschiedener BI-Fameworks sowie die Anbindung
von R
Festen Integration einer Menge von Metriken
Konfiguration bestimmter Parameter durch den Endanwender
Simulation von Geschäftsprozessen • Thomas Schuster • 18.11.2010 41
Herzlichen Dank für Ihr Interesse!