Имитационное моделирование процесса сдачи в аренду объектов технопарка

Начиная заниматься каким-либо бизнесом, всегда встает вопрос покупки или аренды помещения. Когда перспективы развития фирмы ещё не ясны, аренда коммерческой недвижимости – оптимальный вариант.

На сегодняшний день аренда помещений активно практикуется не только у торговых и промышленный организаций, но и у организаций, занимающихся научными исследованиями и разработками, техническими испытаниями, исследованиями, анализом, сертификацией и т.д. Ярким примером описанных организаций являются технологические парки [1]. Это обосновывает актуальность исследования процесса сдачи в аренду помещений технопарка.

Определить оптимальные и эффективные способы реализации процесса сдачи в аренду объектов технопарка можно различными способами. Одним из таких является имитационное моделирование процесса, позволяющее описать поведение реальной системы во времени с учетом различных факторов.

Целью исследования является выявление ключевых факторов, влияющих на повышение эффективности процесса сдачи помещений в аренду, и определение их оптимальных показателей. Для реализации поставленной цели необходимо изучить предметную область, структурировать ее путем построения ментальной карты, сформировать процессную модель в нотации IDEF3, построить имитационную модель исследования в среде AnyLogic, проанализировать полученные экспериментальные результаты и выбрать наиболее оптимальное решение реализации процесса.

Для визуализированного и структурированного описания предметной области используется инструмент ментальных карт или карт ума [2], который позволяет отразить основные сущности, описывающие предметную область исследования (рисунке 1).

Рисунок 1 - Ментальная карта процесса сдачи в аренду объектов технопарка

Деятельность организаций представляет собой совокупность множества взаимосвязанных бизнес-процессов, преобразующих входы в выходы, представляющие ценность для потребителя. Бизнес-процесс «Заключение договора на предоставление услуг аренды» декомпозируется более детально на подпроцесс проверки документов, подбора помещения и оформления договора аренды.

На рисунке 2 представлена модель бизнес-процесса в нотации IDEF3, представляющая собой сценарную последовательность действий, включающую основные функции процесса [3].

Рисунок 2 – Модель исследуемого бизнес-процесса в нотации IDEF3

Диаграммы ментальной карты и IDEF3, имеющие в своей основе взаимосвязь теоретических основ информатики с классической и неклассическими логиками [4], легли в основу создания имитационной модели рассматриваемого процесса, которая позволяет получать статистическую информацию о функционировании системы в зависимости от различных показателей входных данных. Целью построения имитационных моделей является принятие на их основе эффективных управленческих решений [5].

Для имитации процесса аренды помещений технопарка была построена модель в среде имитационного моделирования AnyLogic (рисунок 3), состоящая из логических элементов, диаграмм, логической модели процесса и элементов отображения модели в 2D и 3D формате.

Рисунок 3 – Имитационная модель процесса заключения договора аренды

Среда AnyLogic позволяет проводить эксперименты и анализировать результаты модели: можно осуществлять управление прогонами модели, проводить сбор, просмотр и сравнение результатов моделирования, также калибровать и оптимизировать модели [6].

В ходе моделирования было принято решения изменять ключевые параметры процесса, оказывающие наибольшее влияние на его исход. К таким параметрам можно отнести:

• -    очередь резидентов (чел./час);

• -    количество менеджеров (чел.);

• -    количество помещений (шт.);

• -    время проверки (дней);

• -    время обслуживания (мин.).

В ходе исследования был проведен ряд экспериментов, что позволило определить показатели, при которых параметры проверки документов и обслуживания клиентов приближены к максимальным, остальные параметры на минимуме (4; 7; 13; 2; 6). При проведении данного эксперимента было обслужено 95,3% клиентов и лишь 4,7% ушли, эта ситуация приближена к реальности и отражает стабильное состояние процесса.

На основании полученных результатов эксперимента были сделаны выводы о том, что количество помещений должно соответствовать количеству приходящих клиентов, иначе принимать клиентов не будет смысла, и время на обслуживание резидентов будет потрачено впустую; количество менеджеров, обслуживающих резидентов, должно быть достаточным, чтобы за короткий срок принять весь поток клиентов и избежать образования очередей и ухода клиентов; не имеет смысла принимать большое количество клиентов, если заранее известно, что имеется мало свободных помещений, следовательно, для обслуживания небольшого числа клиентов в работе должно быть задействовано столько менеджеров, чтобы избежать образования очереди, но и не переплачивать за простой рабочей силы.

Уникальность, гибкость и мощность языка моделирования, предоставляемого AnyLogic, позволяет учесть любой аспект моделируемой системы с любым уровнем детализации [7, 8].