А.Г. Мадера - доктор технических наук, профессор департамента математики факультета экономики, Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики»
Адрес: 101000, г. Москва, ул. Мясницкая, д. 20
E-mail: amadera@hse.ru

      Данная работа посвящена математическому моделированию и оптимизации бизнес- процессов и процессных систем в условиях неопределенности. В настоящее время моделирование бизнес-процессов носит в основном дескриптивный описательный характер, что не позволяет осуществлять количественное моделирование и оптимизацию при проектировании процессов и процессных систем. Кроме того, существующие методы принятия решений в бизнес-процессах исходят из допущения о детерминированности определяющих бизнес-процессы факторов. Несмотря на неопределенность условий развития реальных процессов, обусловленных неопределенностью будущих цен на ресурсы, конъюнктуры рынка, экономики, финансов, и пр., факторы неопределенного будущего либо не принимаются во внимание, либо полагаются теми же, что наблюдаются и в настоящее время.
      В статье разработана оптимизационная интервально стохастическая математическая модель, позволяющая в количественном виде моделировать бизнес-процессы и процессные системы, в которых они протекают, в условиях неопределенности будущих состояний экономики, финансов, конъюнктуры рынка, цен на ресурсы, а также актуализации шансов и рисков, имеющих место при осуществлении производственных, обеспечивающих и сервисных процессов. Критерием оптимальности модели является максимизация минимального отклонения прогнозируемых шансов и рисков, что позволяет принимать наилучшее решение при наступлении в будущем наиболее неблагоприятных для бизнес-процесса условий. Принятый в математической модели критерий оптимальности учитывает не только неопределенность будущих состояний экономики, финансов и рыночной конъюнктуры, но и психологию принятия решений и вынесения субъективных суждений и оценок. Приведены концепция и метод оценивания индуктивных (логических, субъективных) вероятностей наступления неопределенных прогнозируемых факторов бизнес-процесса.
      Разработанные в статье модели и методы позволяют осуществлять математическое моделирование и оптимизацию бизнес-процессов при разнообразных видах деятельности без ограничений на сложность структурной модели бизнес-процесса, а также качественный и количественный состав звеньев в процессных системах. На их основе могут быть разработаны программные комплексы количественного проектирования бизнес-процессов и процессных систем в условиях неопределенности.