Реализация транспортной модели в АРМ специалиста по обработке заявок клиентов

Аннотация. В данной статье рассмотрены основные аспекты применения транспортной модели в автоматизированном программном продукте, целевые функции и ограничения, возможности применения.
Ключевые слова. Автоматизированное рабочее место; совместная работа; транспортная модель; теория массового обслуживания; целевая функция; критерии; ограничения; сервер
В настоящее время внедрение автоматизации в основные бизнес-процессы позволяет совершенствовать деятельность предприятия, повышать эффективность деятельности и конкурентоспособность [1].
Автоматизированные рабочие места позволяют усилить взаимодействие организации с заказчиками за счет систематизации информации, собираемой в критически значимых точках основных бизнес процессов.
Особенно важное значение в деятельности предприятия имеют автоматизированные информационные системы для повышения качества обслуживания клиентов, способствующие упрощению управления и принятия решений для развития деятельности предприятия [2].
В основе автоматизированных рабочих мест находится комплекс технологий, предполагающий использование программных средств, организационно-методического обеспечения, материальных и трудовых ресурсов.
За счет наличия интерактивного интерфейса, позволяющего быстро разработать таблицы, сформировать запросы, построить формы и генерировать отчеты с автоматизированными рабочими местами могут разработать как пользователи, имеющие начальный уровень в области разработки программного обеспечения, так и квалифицированные специалисты выполняющие, в дальнейшем администрирование и сопровождение баз данных на различных предприятиях.
Важное значение для работы с автоматизированными продуктами имеет организация совместного доступа, которая является эффективным инструментом, позволяющим в режиме реального времени работать с имеющимся документооборотом, накапливать и обрабатывать значительные объемы информации за краткий промежуток времени. При этом информация должна быть тематически отобрана и структурирована.
С развитием информационных технологий для организации совместной работы на рынке программного обеспечения в большей степени используются облачные CRM-системы, представленные в виде компьютерных программ, с помощью которых выполняется планирование задач и контроль их выполнения, ведение учета клиентов, хранения документации по выполненным заявкам.
Облачная среда создает возможности совместной работы группы пользователей с автоматизированным продуктом, одновременного применения функционала и программных продуктов нескольких платформ для достижения поставленных целей и задач [3].
Недостатком применения облачных технологий в основных бизнес-процессах предприятия является зависимость от поставщика услуг, который должен на высоком уровне обеспечивать защиту данных, стабильность работы и согласованную работу пользователей.
Выбор модели обслуживания пользователем зависит от необходимых масштабов применения облачных технологий для работы с собственными ресурсами и удаленными сотрудниками.
Поэтому наиболее рациональным выбором будет применение транспортной модели для снижения нагрузки на сервер баз данных АРМ специалиста по обработке заявок клиентов.
На первоначальном этапе рассмотрим механизм работы АРМ специалиста по обработке заявок клиентов. В случае поступления заявки от клиента в базу данных, установленную на сервере будут внесена фамилия, имя и отчество, контактная информация (адрес и электронная почта) а также даты создания клиента и внесения изменений. В случае приема заявки в обработку в базу данных будет внесена дата начала работ и окончания работ по заказу, полученная себестоимость по оказанию услуг, стоимость заказа для клиента, отслеживания статуса заказа. В базе данных будет выполняться учет оборудования и выполненных работ. Предложенный программный продукт предлагаем построить по принципу клиент-сервер для возможности в дальнейшем расширения и увеличения функций приложения.
С помощью данной программы специалисты смогут снизить трудоемкость по обработке заявок клиентов и повысить скорость формирования цены для клиента. Однако, при скоплении большого количества заявок создается нагрузки на сервер баз данных.
Транспортную модель необходимо представить в виде целевой функцией [4]:
(1)
Кроме того, в транспортной модели необходимо предусмотреть следующие ограничения:
- заявки от клиентов должны быть обязательно выполнены, что обеспечивается выполнением условия:
(2)
- должны быть обязательно материалы для выполнения заявок клиентов, что обеспечивается выполнением условия [5]:
(3)
- выполнение условия оптимальности клиентов:
(4)
Для поддержки многопользовательского доступа к АРМ специалиста по обработке заявок клиентов предлагаем использовать математическую модель, основанную на теории массового обслуживания, позволяющую сформировать критерии максимальной эффективности выполнения запросов на сервере.
Математическая модель включает обслуживающую систему, поток и организацию выполнения запросов к системе [6].
Обслуживая система имеет ограничения пропускной способности поступающих в систему случайным образом запросов.
Потоки запросов формируются по закону вероятности для создания временных интервалов между запросами и закону распределения, который не меняется в процессе организации запросов.
Кроме того, при выполнении запросов учитываются принципы очередности поступления запросов в информационную систему.
Наблюдения за работой информационной системы можно определить среднее количество запросов µ, которое выполняемое за единицу времени, а обратное значение 1/µ определить среднее время выполнения одного запроса к серверу.
Кроме того, в математической модели предусматривается среднее количество запросов, которое появляется за единицу времени λ и среднее время появления одного запроса 1/λ [7].
При использовании данной модели необходимо предусматривать, чтобы среднее время между поступлением запросов в АРМ специалиста по обработке заявок клиентов 1/µ было меньше времени появления одного запроса 1/λ. Не выполнение данного условия приведет к увеличению запросов и создаст дополнительную нагрузку для сервера.
Кроме того, математическая модель, основанная на теории массового обслуживания, позволяет определить оптимальную нагрузку на сервер за счет нахождения отношения между средним количеством запросов, которые появляются в единицу времени λ и средним количеством запросов µ.
Предложенная математическая модель может быть применена для определения коэффициента простоя сервера, среднего количества запросов, средней длины очереди, времени выполнения одного запроса и нахождения запроса в очереди.
Литература:
[1] Леонов Д.В. Методы оптимизации поиска в облачных базах данных // Современные проблемы науки и образования [Электронный научный журнал]. - 2013. - №5. - С.146
[2] Плужник Е.В., Никульчев Е.В. Слабоструктурированные базы данных в гибридной облачной инфраструктуре // Современные проблемы науки и образования [Электронный научный журнал]. - 2013. - №4. - С.95.
[3] Плужник Е.В., Никульчев Е.В. Функционирование образовательных систем в гибридной облачной инфраструктуре // Известия вузов. Проблемы полиграфии и издательского дела. - 2013. - №3. - С. 96-105.
[4] Молчанов А. Н., Скурнович А. В. Математическая модель текста на естественном языке, учитывающая свойство когерентности // Интернет-журнал Науковедение, 2015. - №1. – С. 49
[5] Математические модели динамики многосторонних сетевых платформ // Проблемы современной экономики, 2012. - №4. – С. 93
[6] Изотов В. Н., Несмеянов В. Ф. Использование экономико-математических методов и моделей в процессе принятия управленческих решений // Концепт, 2012. - №11. – С. 103
[7] Кабаненко Ю. В. Математическая модель информационного потока // Бизнес Информ, 2013. - №8. – С. 43