Управление бизнес-процессами телекоммуникационной компании на основе когнитивной модели BPMN+

Современная телекоммуникационная отрасль находится на этапе интенсивной цифровой трансформации, что приводит к усложнению организационных систем, расширению сервисов и тесной интеграции цифровых платформ. В этих условиях особую актуальность приобретают задачи управления бизнес-процессами, разработки моделей эффективности, а также создания алгоритмов и информационного обеспечения для оптимизации процессов. Традиционные подходы к управлению бизнес-процессами уже не соответствуют скорости и масштабам изменений, что обусловливает необходимость внедрения новых методов и практико-ориентированных технологий управления организационными системами.

Среди актуальных инструментов выделяется стандартизированная нотация BPMN (Business Process Model and Notation). Исследования S. Polovnikov1 и P. Bocciarelli с соавторами [1] показывают, что внедрение BPMN ускоряет вывод новых услуг, облегчает интеграцию с цифровыми платформами и поддерживает гибкость процессов в условиях быстрых изменений. F. Nordemann с соавторами [2] рассматривают расширение resilient BPMN (rBPMN), позволяющее моделировать альтернативные сценарии и верифицировать их устойчивость, что важно для надёжности организационных систем. Комплексный обзор N. Nousias с соавторами [3] подтверждает широкое распространение BPMN для формализации жизненного цикла управления процессами, их стандартизации и повышения эффективности в телекоммуникационном секторе. Кроме того, BPMN способствует эффективной коммуникации между ИТ- и бизнес-подразделениями и обмену лучшими практиками [4]. Тем не менее остаются проблемы интеграции BPMN с многоуровневыми корпоративными архитектурами, учёта специфики бизнес-моделей операторов и обеспечения непрерывности управления процессами на всех этапах жизненного цикла.

Вестник Российского нового университета

Серия «Сложные системы: модели, анализ и управление». 2026. № 1

Можно сказать, что BPMN сегодня является не просто форматом описания бизнес-процессов, а ключевым компонентом цифровой трансформации и операционного развития телекоммуникационных компаний. BPMN, согласно [5], – международный стандарт графического моделирования, обеспечивающий универсально понятное описание процессов на стыке бизнеса и ИТ, унифицирующий взаимодействие подразделений и формирующий связь между проектированием и внедрением решений. Он стандартизирует подходы к управлению процессами как внутри компании, так и во внешнем взаимодействии.

Структура BPMN базируется на пяти категориях элементов (см. Рисунок 1) и сочетает наглядность для неспециалистов с глубиной детализации для ИТ-реализации, что упрощает согласование изменений и обеспечивает единый язык взаимодействия [5].

Это позволяет быстро формализовать сложные кросс-функциональные процессы для последующей автоматизации в традиционных и цифровых средах. Практика и исследования подтверждают эффективность BPMN в телеком-отрасли [6], включая интеграцию с методами оптимизации, такими как картирование потоков создания ценности (VSM) [7]. Такая интеграция выявляет узкие места, совершенствует маршруты информационных потоков и соответствует требованиям цифровой трансформации.

Рисунок 1. Основные категории элементов BPMN

Источник: [5]

BPMN востребован в условиях роста сложности бизнес-ИТ-взаимодействия. Например, O. López-Pintado с соавторами [8] демонстрируют расширения BPMN для моделирования ресурсов и what-if-анализа, ускоряющего распределение ресурсов при изменениях инфраструктуры. S.P.F. Peters [9] отмечает, что BPMN-симуляция оптимизирует конфигурации в многопоточных средах операторов. M. Hill2 показал, что стандар-

Управление бизнес-процессами телекоммуникационной компании на основе когнитивной модели BPMN+ тизация процессов через BPMN минимизирует доработки, сокращает Time-to-Market и укрепляет конкурентоспособность. Практический эффект такого подхода наглядно иллюстрирует кейс цифровой трансформации Vodafone (Германия)3. Компания столкнулась с усложнением клиентских запросов, устареванием ИТ-ландшафта и ростом издержек на поддержание конкурентоспособности. Центральным решением стало полное обновление бизнес-процессов с применением BPMN и платформы Camunda, что позволило:

• •    построить деталированные BPMN-модели по всем этапам клиентского пути;

• •    сформировать единую «панораму» взаимодействия бизнеса и ИТ, позволяющую выявлять и устранять проблемные точки;

• •    мигрировать на облачную микросервисную архитектуру без сбоев обслуживания, интегрируя цифровые сервисы в омниканальной логике;

• •    оптимизировать и автоматизировать процессы, своевременно устранять неэффективные операции, соответствовать нормативам и быстро вносить технологические изменения.

Важнейшее преимущество выявилось в оперативной корректировке моделей в ходе миграции, что обеспечило ускоренное выявление и устранение издержек, что критически важно при масштабной трансформации и многомиллионной клиентской базе. Такой подход обособил сложные ИТ-структуры с помощью интеллектуального прокси-уровня, повысил управляемость и гибкость при интеграции новых сервисов, усилил конкурентные позиции Vodafone и повысил удовлетворённость клиентов4.

Особое значение BPMN приобретает для обеспечения устойчивости телеком-инфраструктуры при климатических и технологических рисках. Характерный пример – массовые аварии в Московской области 2 мая 2025 года. По данным губернатора А. Воробьёва, из-за циклона с мокрым снегом и сильным ветром без электроснабжения остались более 90 населённых пунктов, были обесточены 237 линий электропередачи и 4,4 тыс. трансформаторных подстанций, что затронуло около 26 тыс. человек5.

Ситуация оказала серьёзное влияние на техническую инфраструктуру телекоммуникационных операторов Северного Подмосковья: на проводах образовалась наледь, вызвавшая провисание оптоволоконного кабеля, а падение деревьев привело к множественным обрывам. Аварийные бригады компании приступили к восстановительным работам с 3-х часов ночи. Отдел оперативно-технического управления был переведён на круглосуточный режим, а взаимодействие с городскими и областными аварийно-спасательными службами осуществлялось по заранее разработанным регламентам, включающим план-график и приоритеты выполнения.

Такие инциденты подтверждают необходимость формализации аварийных процедур в телеком-компаниях: алгоритмы диагностики состояния линий, контрольные процедуры укрепления объектов, оперативное перераспределение ресурсов, инженерная защита

Вестник Российского нового университета

Серия «Сложные системы: модели, анализ и управление». 2026. № 1

и управляемое восстановление оборудования. BPMN в данном контексте обеспечивает документированное проектирование этих сценариев, их автоматизированное исполнение и интеграцию с внешними службами.

Вместе с практическими достоинствами широта применения BPMN в отрасли обнажила новые вызовы, связанные с эффективной функциональной совместимостью, поддержанием целостности и развитием формальных спецификаций моделей. В частности, научная литература выделяет вызовы для BPMN в гибридных и облачных экосистемах [10; 11], включая необходимость постоянного обновления моделей и организации интероперабельности между инструментами разных вендоров (CRM, SCM, ERP, e-commerce). В [11] предложен метод детализации элементов BPMN с использованием точек статуса и структуры RPST, что позволяет выполнять сегментный мониторинг и оперативно реагировать на отклонения, что особенно важно для распределённых телеком-сетей.

Ещё одна проблема – семантическая неоднозначность BPMN [12]. Отсутствие строгих формальных спецификаций порождает разночтения в трактовке событий и логики маршрутизации. Для устранения этих рисков развиваются онтологические расширения BPMN [13], обеспечивающие семантическую совместимость и поддержку рассуждений на всех стадиях жизненного цикла процесса.

Цель исследования – разработать практикоориентированный подход (BPMN+) к управлению эволюцией бизнеспроцессов телекоммуникационной компании как сложной организационнотехнической системы на основе событийных данных, KPI и корпоративных знаний.

Для достижения поставленной цели решаются следующие задачи:

• 1)    выявить ограничения статических BPMNмоделей в динамичной цифровой среде;

синтезировать архитектуру BPMN+ как управленческий контур адаптации (мониторинг → оценивание → отбор → обновление);

• 2)    описать уровни зрелости процессных моделей и условия перехода к когнитивной/ самоадаптивной архитектуре.

• 3)    определить организационные и ИТ-условия внедрения подхода.

Метод исследования включает:

• •    обзор и систематизацию научных и отраслевых источников;

• •    архитектурное проектирование компонентов BPMN+;

• •    концептуальное моделирование механизма адаптации на основе KPI и цифровых следов.

Результаты исследования представлены в виде:

• •    архитектуры BPMN+;

• •    типологии зрелости BPMN-моделей;

• •    набора факторов и метрик внедрения, релевантных телекоммуникационной отрасли.

Предложенный подход – «живые» BPMN-архитектуры для цифровых операторских платформ, включающие:

• •    устойчивость к изменениям через событийно-ориентированную и когнитивную архитектуру;

• •    самообучение и адаптацию на основе KPI и цифровых следов;

• •    повторное использование лучших моделей через внутренний процесс маркетплейса;

• •    онтологическую формализацию регламентов и шаблонов.

Управление бизнес-процессами телекоммуникационной компании на основе когнитивной модели BPMN+

Данный подход смещает акцент от статического описания процессов к когнитивной процессной инженерии, где модели являются инструментом управляемой эволюции системы.

В результате проведенного анализа предлагается подход, основу которого составляет концептуальная интеграция четырёх компонентов.

• 1.    Расширенные BPMN – событийные реакции, адаптивные блоки, цифровые индикаторы, точки принятия решений.

• 2.    Процессный маркетплейс – автоматизированный отбор моделей по KPI и peerfeedback.

• 3.    Самообучающаяся оптимизация – микроэксперименты и ML-алгоритмы.

• 4.    Онтологическое ядро знаний – семантическая совместимость и интеллектуальный поиск.

В рамках этого подхода предлагается алгоритм управленческого контура BPMN+ (Рисунок 2), который описывает замкнутый цикл непрерывного совершенствования процессов. Он работает постоянно, реагируя на изменения во внешней среде и внутренние отклонения.

Входные данные:

• •    C ( t ) – контекст/события;

• •    L ( t ) – цифровые следы (event log);

• •    KPI ( t ) – метрики;

• •    K – база знаний (онтология, регламенты, шаблоны);

• •    M – маркетплейс моделей { mi };

• •    Π – ограничения (compliance, роли, риски).

Выходные данные:

• •    m* – обновлённая BPMN+ модель/шаблон;

• •    K ′ – обновлённая база знаний;

• •    R – журнал решений и эффекта по KPI.

Алгоритм управленческого контура:

• 1.    Мониторинг: собрать L ( t ), измерить KPI ( t ), выявить отклонения и триггеры изменений.

• 2.    Анализ: диагностировать причины отклонений и сформировать запрос адаптации A ={цели, KPI ,Π, C ( t )}.

• 3.    Планирование: сформировать множество кандидатов Mcand (из M и/или K ), оценить варианты по ожидаемому улучшению KPI при соблюдении Π, выбрать m* .

• 4.    Внедрение: внедрить m* (версионирование процесса, маршрутизация, интеграции), настроить контрольные точки и сбор KPI .

• 5.    Обучение и пополнение базы знаний: при возможности выполнить микроэксперимент (A/B), обновить рейтинг моделей в M и знания K → K ′, зафиксировать KPI ( t +Δ) в R .

• 6.    Повторение цикла: повторять цикл при новых событиях (непрерывное улучшение).

Предложенный алгоритм контура соответствует референсмодели MAPE-K (Monitor– Analyze–Plan–Execute over Knowledge)6, где наблюдения (события/KPI/логи) преобразу-

Вестник Российского нового университета

Серия «Сложные системы: модели, анализ и управление». 2026. № 1

ются в план адаптации и внедрение изменений, а база знаний обеспечивает накопление и переиспользование шаблонов/правил.

Данный алгоритм (Рисунок 2) позволяет сделать бизнес-процессы организации гибкими, самообучающимися и способными быстро реагировать на изменения, опираясь на данные и накопленные знания.

УПРАВЛЕНЧЕСКИМ

КОНТУР BPMN+

ДЛЯ АДАПТАЦИИ

БИЗНЕС-ПРОЦЕССОВ

ВХОД: А, К-база знаний;

М - маркетплейс;

П - ограничения

ДЕЙСТВИЯ: Сформировать кандидатов М^ (из М/К), оценить варианты КР1/П, выбрать т'

ВЫХОД: т* - обновлённая модель

ДЕЙСТВИЯ: Внедрить ш* (версии, маршрутизация, интеграции), настроить сборKPI

ВЫХОД: ш* в работе

Рисунок 2. Алгоритм управленческого контура BPMN+ Источник: здесь и далее рисунки выполнены автором

ВХОД: C(t) - контекст/события; L(t) -цифровые следы; KPI(t) - метрики ДЕЙСТВИЯ: Собрать L(t), измерить KPI(t), выявить отклонения/триггеры

ВЫХОД: Триггеры изменений

KNOWLEDGE/LEARN (R, К)

ВХОД: m*,KPI(ttA)-эффект ДЕЙСТВИЯ: Провести эксперимент (А/В), обновить рейтинг М и знания К—»К’, зафиксировать R

ВЫХОД: К' - новые знания, R - журнал эффекта

Триггеры изменений ДЕЙСТВИЯ: Определить причины отклонений, сформировать запрос адаптации(А)

ВЫХОД: А=(цели,КР1,П,С(О)

Для обоснования необходимости перехода к новой архитектуре разработана авторская типология зрелости BPMN-моделей, отражающая эволюцию от статичного описания к когнитивному исполнению (см. Таблицу 1).

Таблица 1

Уровни зрелости BPMN-моделей в цифровых экосистемах

Уровень зрелости	Характеристика модели	Примеры инструментов / практик
1. Статическая	Ручное описание, неисполняемое	Visio, Draw.io
2. Активная	Автоматизация, базовая KPI-интеграция	Camunda, Bizagi
3. Адаптивная	Реакция на события, обратная связь	Event-based BPM
4. Саморазвивающаяся	Микрообучение, архитектурные эксперименты	Авторская модель BPMN+

Источник: здесь и далее таблицы составлены автором.

Каждый уровень – это не просто техническое усложнение, а переход на качественно иной уровень управляемости. Ключевой акцент сделан на четвёртом уровне, где архитектура способна к самообновлению на основе реального поведения пользователей и KPI.

Управление бизнес-процессами телекоммуникационной компании на основе когнитивной модели BPMN+

В отличие от классического BPMN предложенная архитектура строится на гибридной модели, сочетающей событийные процессы, когнитивные шаблоны и машинное обучение (см. Таблицу 2).

Таблица 2

Сравнение классической и гибридной BPMN-модели

Критерий	Классическая модель	Расширенный подход (BPMN+)	Комментарий
Адаптивность	Средняя	Высокая (самообучение)	Интеграция ML и event-driven
Скорость реакции	Ограниченная	В реальном времени	Поддержка «горячего обновления»
Управление знаниями	Разрозненное	Сквозное (онтологии)	Повторное использование
Интеграция	Статическая	API-first, динамическая	Платформенность
Масштабируемость	Сложная	Peer-based	Эволюция архитектуры

Новизна подхода заключается в универсализации уровня абстракции, при котором каждый процесс становится не только исполняемым, но и поддающимся оценке, отбору, адаптации. Для оценки реалистичности предлагаемой архитектуры была проведена авторская структуризация преимуществ и рисков (см. Таблицу 3).

Таблица 3

Преимущества и риски внедрения когнитивной BPMN-архитектуры

Преимущества	Риски	Механизмы минимизации
Быстрый вывод новых сервисов	Сложность обучения	Интерактивные симуляторы
Снижение издержек	Рост архитектурной сложности	Версионный контроль
Прозрачность процессов	Ошибки в самообучении	Контроль качества данных
Повторное использование	Зависимость от инфраструктуры	Поддержка открытых стандартов
Непрерывное улучшение	Разная зрелость команд	Внедрение MOC и Agile-циклов

Таким образом, переход к когнитивной BPMN-модели требует не только технологических решений, но и организационной зрелости, культуры обратной связи, вовлечённости и управления изменениями. Однако принципиально важно, что эффективность внедрения подобной системы зависит от организационной зрелости и технологической готовности компании. В Таблице 4 представлены ключевые условия и предложенные инициативы для ее устойчивой реализации.

Таблица 4

Ключевые факторы внедрения «живой» BPMN-архитектуры

Фактор	Основные барьеры	Инициативы	Метрики успеха
Зрелость ИТ-ландшафта	Легаси, разрывы API	Middleware, API-шлюзы	Время подключения нового сервиса
Вовлечённость команд	Сопротивление, усталость	Образовательные модули	Индекс вовлечённости
Регламентация	Бюрократия, задержки	Форматы MOC, fast-track approval	Количество внедрённых моделей
Совместимость BPMN	Разные форматы	Абстрактные слои, трансляторы	Частота повторного использования
Управление знаниями	Фрагментация	Онтология, каталог процессов	Доля формализованных процессов

Вестник Российского нового университета

Серия «Сложные системы: модели, анализ и управление». 2026. № 1

Для иллюстрации работоспособности управленческого контура BPMN+ рассмотрим процесс восстановления сервиса при сетевом инциденте (см. Рисунок 3). Сравниваются две версии процессной модели: m 0 – базовая (статический регламент, ручная диспетчеризация), m 1 – BPMN+ вариант (событийный триггер мониторинга, приоритизация по KPI, фиксация цифровых следов и последующее обновление шаблона по результатам).

В качестве KPI используются:

• •    N – число инцидентов;

• •    MTRS – среднее время восстановления сервиса;

• •    MTTA – среднее время подтверждения/назначения ответственного;

• •    SLA % – доля восстановлений в целевом SLA;

• •    Repeat % – доля повторных обращений по тому же кейсу.

УПРАВЛЕНЧЕСКИЙ КОНТУР BPMN+: ЧИСЛЕННЫЙ ПРИМЕР АПРОБАЦИИ

ХАРАКТЕРИСТИКИ ПРОЦЕССА (N=20 ИНЦИДЕНТОВ) "п°^)ель _ т0<Д^	СРАВНЕНИЕ КЛЮЧЕВЫХ KPI: MTRS И SLA% Среднее время           Доля восстановлений восстановления (MTRS, ч)         в SLA (SLA%, %) 8                                100%
N, инцидентов       20          20	,           X          во% ____
MTRS, ч             7,0          5,8  О МТТА, мин          16         10  Я SLA%, %           76         88  ^	25                   g 60% 2 4                   1      “ “3                       а 40% ?                                 20% 1 о                    ।1               0%                             ।
Repeat%, %          15          10 4	т0 (До) т1 (После)                 тО (До) т1 (После) ■ тО (До) ■ т1 (После)

Ограничения: Значения синтетические. Для статистически значимой оценки требуется пилот на реальных event log-данных (кейсы/активности/временные метки) с сопоставимыми периодами 'до/после'.

Интерпретация: Переход к ml снижает MTRS (-17%) и МТТА (-38%), повышает SLA% и снижает Repeat%. Это согласуется с целью адаптации процессов по KPI в условиях возмущений.

Рисунок 3. Апробация управленческого контура BPMN+

Предложенная архитектура представляет собой научно обоснованную и технологически реализуемую модель создания саморазвивающихся BPMN-систем, применимых в вы-соконагруженных и динамичных цифровых средах, таких как телекоммуникационные компании.

Внедрение подхода позволяет:

• •    перейти от статического документирования к исполняемой, когнитивной архитектуре;

• •    обеспечить устойчивую адаптацию процессов к внешним и внутренним изменениям;

• •    повысить организационную обучаемость за счёт накопления и переработки знаний в виде шаблонов и онтологий;

• •    сократить Time-to-Market и снизить издержки за счёт формализованного тиражирования лучших решений.

Таким образом, анализ современных тенденций и практик показал, что классическая BPMN требует существенной эволюции для соответствия требованиям динамичной

Управление бизнес-процессами телекоммуникационной компании на основе когнитивной модели BPMN+ цифровой среды. В рамках работы предложена оригинальная архитектура BPMN+, сочетающая когнитивные шаблоны, событийные процессы, самообучающиеся механизмы и онтологическую формализацию знаний. Разработана четырехуровневая типология зрелости BPMN-моделей, где ключевым является уровень саморазвивающейся архитектуры, способной к адаптации и оптимизации на основе цифровых следов и KPI. Обоснована необходимость создания внутреннего процессного маркетплейса как инструмента эволюции и отбора лучших решений. Структурирован анализ рисков, преимуществ и факторов успешного внедрения. Научная новизна работы заключается в формализации перехода к четвёртому уровню зрелости BPMN, разработке принципов внутреннего процессного маркетплейса и механизма самообучающейся оптимизации моделей на основе цифровых следов, формальных онтологий и архитектурной конкуренции моделей. Этот подход может быть положен в основу дальнейших исследований в области когнитивной BPM, а также использован как практический метод построения цифровых экосистем следующего поколения.