Методологический план курсовой работы: Моделирование бизнес-процессов и автоматизированная обработка экономической информации на примере НПЗ

В эпоху стремительной цифровизации мировой экономики и ужесточения конкуренции, промышленные предприятия стоят перед необходимостью постоянной оптимизации своих внутренних процессов. Нефтеперерабатывающие заводы (НПЗ), как одни из наиболее капиталоемких и технологически сложных производств, особенно остро ощущают потребность в эффективных инструментах управления и контроля. Автоматизированная обработка экономической информации и глубокое моделирование бизнес-процессов становятся не просто желательными, а жизненно важными условиями для поддержания конкурентоспособности, минимизации издержек и обеспечения гибкости в условиях динамично меняющегося рынка. Как же НПЗ могут оставаться на плаву и даже процветать в этих условиях?

Данная курсовая работа ставит своей целью разработать детализированный методологический план для написания или доработки исследования, посвященного моделированию бизнес-процессов и автоматизированной обработке экономической информации на примере нефтеперерабатывающего завода. В ней будет проанализирована теоретическая база, рассмотрены ключевые методологии и инструментальные средства, а также предложены практические подходы к построению ER-моделей и оптимизации типовых процессов НПЗ. Особое внимание будет уделено актуальным вызовам, таким как импортозамещение, кибербезопасность и кадровый дефицит, а также путям их преодоления в контексте российской промышленности.

Цель работы: Разработать комплексный методологический план, который позволит студенту бакалавриата или специалитета, обучающемуся по направлениям «Бизнес-информатика», «Прикладная информатика», «Экономика» или «Менеджмент», создать академически обоснованную и практически применимую курсовую работу по моделированию бизнес-процессов и автоматизированной обработке экономической информации на примере НПЗ.

Задачи работы:

1. Определить и систематизировать ключевые теоретические основы моделирования бизнес-процессов и проектирования информационных систем.
2. Провести сравнительный анализ основных методологий и нотаций моделирования (IDEF0, eEPC, BPMN) с учетом их применимости для автоматизации.
3. Изучить и описать роль CASE-средств (BPwin, ERwin) в автоматизации проектирования информационных систем и баз данных.
4. Разработать методологию построения ER-модели для экономической информации, адаптированную под специфику НПЗ.
5. Выявить и смоделировать типовые бизнес-процессы нефтеперерабатывающего предприятия.
6. Проанализировать, как результаты моделирования и проектирования влияют на принятие управленческих решений и повышение конкурентоспособности.
7. Определить основные вызовы и ограничения при внедрении автоматизированных систем в российской промышленности и предложить стратегии их преодоления.

Объект исследования: Бизнес-процессы и экономическая информация на промышленных предприятиях, в частности на нефтеперерабатывающих заводах.

Предмет исследования: Методологии, нотации и CASE-средства моделирования бизнес-процессов и проектирования информационных систем для автоматизированной обработки экономической информации.

Предлагаемый план станет не просто руководством к написанию курсовой, но и фундаментом для возможной дальнейшей доработки в детальную пошаговую инструкцию по реализации проекта, соответствующую строгим академическим стандартам и современным отраслевым требованиям.

Теоретические основы моделирования бизнес-процессов и проектирования ИС

В основе любой эффективной автоматизации лежит глубокое понимание того, как функционирует организация. Именно здесь на сцену выходят теоретические основы моделирования бизнес-процессов и проектирования информационных систем, которые служат своего рода анатомией и физиологией предприятия в цифровом мире, ведь без четкой концептуализации невозможно создать работающую и полезную систему, способную принести реальную выгоду.

Понятие и значение моделирования бизнес-процессов

В динамичном мире современного бизнеса, где каждое решение должно быть взвешенным, а каждый шаг — просчитанным, моделирование бизнес-процессов становится не просто инструментом, а философией управления. Что же такое «бизнес-процесс» в своей сущности? Это не просто набор разрозненных задач, а логически выверенное описание всех операций, происходящих в компании, включающее четко определенные цели, участников, строгую последовательность действий, критически важные точки контроля и взаимосвязи между всеми этапами. По сути, это скелет и нервная система организации, позволяющие ей функционировать как единый, слаженный организм.

Ценность такого моделирования неоспорима. Оно преобразует абстрактные представления о работе компании в наглядные, измеримые диаграммы. Эти визуальные схемы позволяют сфокусироваться на последовательности действий, выявить всех участников процесса, точно определить ожидаемые результаты, а главное — обнажить слабые места, «бутылочные горлышки», избыточные операции или дублирующие функции. Представьте себе сложный механизм, где каждый винтик и шестеренка должны работать синхронно. Моделирование помогает увидеть, где этот механизм дает сбой, и найти оптимальные точки для улучшений. Оно превращает хаотичные, разрозненные операции в единую, управляемую систему, способную к самоанализу и непрерывной оптимизации. Это фундамент для любого стратегического развития и повышения операционной эффективности, ведь понимание, где именно теряются ресурсы или замедляется работа, дает возможность целенаправленно воздействовать на проблемные зоны.

Сравнительный анализ методологий и нотаций моделирования

Выбор правильного языка для описания бизнес-процессов — это как выбор подходящего инструмента для мастера: от него зависит не только скорость, но и качество результата. Существует множество нотаций, каждая из которых имеет свои сильные стороны и области применения. Нотация, по сути, — это формат описания бизнес-процесса, представляющий собой унифицированный набор графических объектов и строгих правил их использования, некий графический язык, позволяющий наглядно представить работу компании и взаимодействие между её подразделениями.

Рассмотрим три ключевые нотации, которые заслуживают особого внимания в контексте моделирования экономических информационных систем: IDEF0, eEPC и BPMN.

IDEF0 (Integration DEFinition for Function Modeling)

Впервые разработанная в 1981 году для нужд ВВС США с целью автоматизации промышленных предприятий, IDEF0 быстро зарекомендовала себя как мощная методология функционального моделирования. Её задача — создать функциональную модель, которая четко отображает общую структуру и все функции системы, а также информационные и материальные потоки, связывающие эти функции. Диаграммы IDEF0, читаемые сверху вниз и слева направо, используют прямоугольники для обозначения функций или процессов, а стрелки — для отображения взаимосвязей через физические и информационные потоки.

IDEF0 прекрасно подходит для детализации бизнес-логики на любом уровне, особенно в таких областях, как проектирование систем автоматизации промышленности, машинного производства и реинжиниринг, где функции преобразуют как физические, так и информационные потоки. Она делает акцент на статических элементах, позволяет учитывать ресурсы, работу сотрудников и сложные алгоритмы.

Однако, несмотря на легкость освоения, популярность IDEF0 в современном проектировании бизнес-процессов для информационных систем значительно снизилась. Основная причина кроется в её ограничениях в динамическом отображении процессов. IDEF0 не способна адекватно описать временную последовательность выполнения процесса, его бизнес-логику, а также не содержит таких критически важных для детального описания логики элементов, как операторы «исключающее ИЛИ» (XOR), «ИЛИ» (OR), «И» (AND), таймеры и события. Эти элементы необходимы для моделирования сложных разветвлений, параллельных операций и реакции на внешние воздействия. Таким образом, хотя IDEF0 по-прежнему эффективна для функционального моделирования и отражения соподчиненности объектов, её место в сфере проектирования автоматизируемых бизнес-процессов для ИС заняли более гибкие и выразительные нотации, в первую очередь BPMN, что наглядно показывает эволюцию подходов к моделированию в сторону большей динамичности и детализации.

eEPC (Extended Event-Driven Process Chain)

Нотация eEPC, или расширенная цепочка процессов, управляемых событиями, по праву считается стандартом де-факто для описания процедур и регламентов после проведения обследования деятельности организации. Это обусловлено её способностью наглядно представить последовательность функциональных шагов, выполняемых сотрудниками или отделами в рамках одного бизнес-процесса, а также эффективно связывать организационную и функциональную модели предприятия.

eEPC идеально подходит для описания сложных сценариев и процедур, позволяя выстраивать разветвленные логические развилки и длинные параллельные ряды событий. Ключевыми объектами в eEPC являются:

• Интерфейс процесса: точка входа или выхода из процесса.
• Событие: состояние, которое является необходимым условием для начала и окончания функции.
• Логические правила: операторы, управляющие потоком процесса (например, И, ИЛИ, Исключающее ИЛИ).
• Функция: выполняемое действие.
• Объекты организационной схемы: должности, сотрудники, отделы, ответственные за выполнение функций.

eEPC считается одной из наиболее продуманных и логичных нотаций, особенно ценной для описания процедур, которые будут впоследствии регламентированы. Модели eEPC легко преобразуются в текстовые или табличные регламенты бизнес-процессов, что служит отличной основой для стандартизации работы. Расширение этой нотации в инструментарии ARIS позволяет дополнительно отображать на модели исполнителей, риски, документы и данные, делая её еще более информативной. При этом стоит отметить, что в полном варианте eEPC содержит большое количество графических элементов, включая события и логические операторы, что делает её мощным, но иногда более сложным инструментом по сравнению с упрощенными нотациями, ориентированными на быстрое описание процессов для сотрудников. Главная выгода eEPC состоит в её способности к точной, но при этом понятной регламентации, что критически важно для крупных предприятий.

BPMN (Business Process Model and Notation)

На сегодняшний день BPMN является безусловным лидером в моделировании бизнес-процессов. Эта система условных обозначений, представляющая собой блок-схемы, выступает как универсальный язык моделирования и служит эффективным промежуточным звеном между формализацией/визуализацией бизнес-процесса и его непосредственным воплощением. Версия BPMN 2.0, выпущенная в 2011 году, утвердила её статус стандарта де-факто в IT-сфере, особенно для подробного описания логики выполнения процессов, предназначенных для автоматизации.

Преимущества BPMN заключаются в её универсальности и наглядности. Диаграммы BPMN интуитивно понятны как специалистам внутри организации, так и внешним участникам проекта, что значительно упрощает коммуникацию. Нотация специально разработана для моделирования процессов, которые могут быть автоматизированы, и идеально подходит для последующей реализации в системах управления бизнес-процессами (BPMS-системах).

Основные элементы BPMN включают:

• События: стартовые, промежуточные, завершающие (круги).
• Действия (задачи): конкретные работы или шаги (прямоугольники).
• Шлюзы (развилки): точки принятия решений или объединения потоков (ромбы).
• Потоки: последовательность выполнения (сплошные стрелки) и потоки сообщений (пунктирные стрелки).
• Данные: объекты данных, хранилища данных.
• Артефакты: дополнительные сведения (например, текстовые аннотации).
• «Плавательные дорожки» (Swimlane) и пулы: «Дорожки» обозначают зоны ответственности различных исполнителей (сотрудников, отделов, внешних организаций), что придает графической модели исключительную наглядность. Пулы разделяют участников процесса, например, разные организации.

BPMN позволяет не только выявлять узкие места и тупики в процессах, но и моделировать способы адаптации под новые условия. Благодаря своей открытости и широкой поддержке большинством современных средств моделирования и автоматизации, BPMN позволяет моделировать не только шаги бизнес-процесса, но и детально прорабатывать события, логические условия и информационные потоки, делая её незаменимым инструментом для глубокого анализа и проектирования.

Сравнительная таблица нотаций моделирования:

Критерий / Нотация	IDEF0	eEPC	BPMN
Фокус	Функциональное моделирование	Моделирование процедур и регламентов	Детальное моделирование исполняемых процессов
Применимость	Функциональная декомпозиция, реинжиниринг	Описание сценариев, регламентация, анализ процедур	Автоматизация, оркестровка, взаимодействие, глубокий анализ
Преимущества	Простота освоения, отображение функциональной структуры и потоков	Связывание организационной и функциональной моделей, сложные развилки, преобразование в регламенты	Универсальность, наглядность, поддержка событий, шлюзов, «дорожек», высокая пригодность для BPMS
Ограничения	Невозможность описания временной последовательности и динамической логики (нет событий, таймеров, логических операторов)	Большое количество элементов в полном варианте может усложнять чтение для неопытных пользователей	Может быть избыточной для простых описаний, требует глубоких знаний для эффективного применения всех возможностей
Актуальность	Узкоспециализированное применение (функциональный анализ, соподчиненность)	Стандарт для описания процедур после обследования	Лидер в моделировании и автоматизации бизнес-процессов, стандарт де-факто

Роль и классификация CASE-средств в проектировании информационных систем

Переход от концепции к работающей системе — это сложный и многогранный процесс. На этом пути инженерам и аналитикам помогают CASE-средства (Computer-Aided Software Engineering) — методы и технологии, предназначенные для автоматизации проектирования различных информационных систем (ИС), включая базы данных, и их последующего создания. Эти инструменты представляют собой комплексный набор методов программной инженерии, цель которого — обеспечить высокое качество программного обеспечения, минимизировать ошибки и упростить процесс его обслуживания.

CASE-технологии охватывают весь жизненный цикл разработки ПО: от начального анализа и проектирования до составления проектной документации, кодирования и тестирования. Наиболее трудоемкими и критически важными этапами являются именно анализ и проектирование, где CASE-средства играют ключевую роль, гарантируя качество принимаемых технических решений и оперативную подготовку необходимой документации. Они обеспечивают разработчиков мощными методами визуального представления информации, позволяя строить структурные и другие диаграммы в реальном времени, использовать разнообразную цветовую палитру и проводить сквозную проверку синтаксических правил.

Графические средства моделирования предметной области дают разработчикам возможность в наглядном виде изучать существующие информационные системы и эффективно перестраивать их в соответствии с поставленными целями и ограничениями. Внедрение CASE-средств ведет к существенному улучшению качества создаваемого ПО, значительному сокращению времени разработки, возможности быстрого создания прототипов систем, а также уменьшению количества программных ошибок. Интересно, что, по данным исследований, внедрение подобных автоматизированных систем может привести к повышению производительности труда в среднем на 16% (с максимальными показателями до 28%) и снижению себестоимости закупаемых материалов в среднем на 7% (до 11%). Эти инструменты также освобождают разработчиков от рутинной работы, позволяя им сосредоточиться на творческих и интеллектуальных задачах.

Важной особенностью CASE-технологий является поддержка коллективной разработки ИС за счет интеграции отдельных компонентов и использования специальным образом организованного хранилища проектных метаданных, так называемого репозитория. Они также позволяют осуществить автоматическую кодогенерацию программного обеспечения и создать рациональную структуру базы данных.

Область применения CASE-технологий чрезвычайно широка, но особенно актуальна для создания экономических информационных систем, а также для разработки моделей бизнес-процессов, используемых в стратегическом планировании, управлении финансами и обучении персонала (бизнес-анализ).

BPwin (AllFusion Process Modeler BPwin)

BPwin (ранее известный как PLATINUM BPwin, а затем AllFusion Process Modeler BPwin) долгое время был признан мощным инструментом для анализа, документирования и реорганизации сложных бизнес-процессов. Этот инструмент поддерживает три ключевые ме��одологии, позволяющие проводить анализ предметной области с разных точек зрения:

• IDEF0: для функционального моделирования.
• DFD (Data Flow Diagram): для моделирования потоков данных.
• IDEF3: для моделирования последовательности работ и их взаимосвязей.

Модели, созданные в BPwin, позволяют четко документировать различные аспекты деятельности предприятия, такие как конкретные действия, способы их осуществления и необходимые ресурсы. Одной из сильных сторон BPwin является его способность автоматически синхронизировать изменения объектов диаграмм на всех уровнях детализации, что избавляет пользователя от ручного ведения словаря объектов и предотвращает случайное дублирование наименований. Это значительно повышает целостность и согласованность модели.

Более того, модели процессов, созданные в BPwin, могли быть синхронизированы с моделями данных, разработанными с помощью PLATINUM ERwin, что обеспечивало оптимальное соответствие между информационными ресурсами и бизнес-процессами. Функциональное моделирование в BPwin позволяло проводить системный анализ бизнеса, сосредоточившись на регулярно решаемых задачах (функциях), показателях их правильного выполнения, необходимых ресурсах, результатах и исходных материалах. Инструмент также поддерживал методы расчета себестоимости по объему хозяйственной деятельности (ABC-анализ), что делало его особенно ценным для оптимизации процессов.

Однако, несмотря на все свои достоинства, программное обеспечение AllFusion Process Modeler BPwin было снято с развития и поддержки правообладателем, компанией Computer Associates International, Inc. (CA, ныне Broadcom), с 30 сентября 2005 года для версий до 4.1.4. Продукты последующих версий этой линейки не поддерживают модели, разработанные в старых версиях. Тем не менее, BPwin продолжает использоваться в некоторых организациях благодаря своей функциональности и накопленной базе моделей.

ERwin (CA ERwin Data Modeler)

CA ERwin Data Modeler является современным и мощным средством проектирования баз данных, завоевавшим широкое признание как отраслевой инструмент для визуализации метаданных и схем баз данных. Он помогает анализировать сложные источники данных, а также эффективно проектировать и развертывать новые базы данных. ERwin предназначен для проектирования и документирования не только обычных баз данных, но также витрин данных и хранилищ данных, а также моделей ресурсов данных предприятия.

Этот инструмент визуализирует структуры данных, значительно облегчая их организацию, управление и администрирование, а также упрощая понимание сложных взаимосвязей и технологий создания БД. ERwin поддерживает методологию IDEF1X, а также альтернативную инженерную нотацию для информационных технологий и нотацию для размерного моделирования, что делает его гибким для различных подходов к проектированию.

ERwin обеспечивает высокую продуктивность труда на всех этапах разработки и сопровождения приложений, использующих базы данных. На протяжении всего процесса, от логического моделирования требований к информации и бизнес-правил до оптимизации физической модели, ERwin позволяет наглядно отобразить структуру и основные элементы БД. Он способен автоматически создавать таблицы и генерировать тысячи строк текста хранимых процедур и триггеров для широкого спектра популярных СУБД, включая Oracle, Informix, Ingres, Sybase, DB2, Microsoft SQL Server, Progress, MySQL, PostgreSQL, а также для баз данных, ориентированных на PC (dBASE, FoxPro, Clipper).

Революционная технология Complete-Compare (Завершить-Сравнить) является одной из ключевых особенностей ERwin. Она позволяет организовать итеративную разработку, поддерживая постоянную согласованность между моделью и реальной базой данных. Инструмент поддерживает процессы как прямого, так и обратного проектирования БД, что позволяет создавать модели на основе существующих баз данных и, наоборот, генерировать базы данных из моделей.

ERwin также интегрируется с популярными средами разработки (например, PowerBuilder, Visual Basic, Delphi, Uniface), что значительно ускоряет создание высококачественных приложений. Возможность для различных групп пользователей (администраторов баз данных, системных аналитиков) работать независимо друг от друга на различных уровнях модели дополнительно упрощает и ускоряет процесс разработки баз данных.

Методология построения ER-модели для автоматизированной обработки экономической информации

Создание надежной и эффективной информационной системы начинается с продуманной архитектуры данных. ER-модель, или модель «сущность-связь», выступает в роли такого архитектурного чертежа, который позволяет системным аналитикам и разработчикам визуализировать, как различные компоненты данных взаимодействуют между собой. Для автоматизированной обработки экономической информации на промышленном предприятии, где объемы и сложность данных колоссальны, методология ER-моделирования является краеугольным камнем. Понимание этой методологии критически важно, поскольку она определяет фундамент для стабильной и масштабируемой информационной системы.

Определение и уровни ER-моделирования

Прежде чем погрузиться в детали построения, важно четко определить, что такое ER-диаграмма. По своей сути, ER-диаграмма (Entity-Relationship Diagram) — это разновидность блок-схемы, которая наглядно демонстрирует, как различные «сущности» (реальные или абстрактные объекты, такие как люди, предметы, концепции, события) связаны между собой внутри определенной системы. Чаще всего ER-диаграммы используются для проектирования и отладки реляционных баз данных в самых разнообразных сферах, включая сложнейшие информационные системы для бизнеса.

В процессе ER-моделирования выделяют три ключевых уровня детализации, каждый из которых служит своей цели и предназначен для определенной аудитории:

1. Концептуальный уровень: Это наивысший уровень абстракции, характеризующийся минимальным количеством подробностей. Его основная задача — отобразить общую структуру модели и всей архитектуры системы. На этом уровне акцент делается на ключевых сущностях и их взаимосвязях, без учета специфики конкретной системы управления базами данных (СУБД) или технологических нюансов. Концептуальная ER-модель является ключевым инструментом для системного аналитика и заказчика, позволяя им убедиться, что все термины проекта учтены и общее понимание предметной области совпадает. Она отвечает на вопрос «Что?» — что система должна хранить и какие концепции она охватывает.
2. Логический уровень: Этот уровень содержит значительно больше подробной информации по сравнению с концептуальной моделью. Здесь происходит определение более детальных операционных и транзакционных сущностей. Главное отличие — модель по-прежнему не зависит от конкретной технологии, в которой она будет реализована. На этом этапе к сущностям присоединяются атрибуты — их характеристики (например, для сущности «Сотрудник» это могут быть «Фамилия», «Имя», «Должность»). Логическая модель является результатом совместной работы системного аналитика и технических специалистов, которые уточняют требования к данным и их структуру. Она отвечает на вопрос «Как?» — как данные будут логически организованы, независимо от конкретной СУБД.
3. Физический уровень: Это самый детальный уровень ER-схем, который описывает непосредственную организацию работы с данными в реальной базе данных. Здесь выбирается конкретный тип СУБД, определяется точное содержание таблиц, их структура, типы данных для каждого столбца, ограничения столбцов, первичные и внешние ключи, а также конкретные отношения между таблицами. Физическая модель фактически является отображением системного каталога выбранной СУБД. В разработке этого уровня активно участвуют разработчики и архитектор баз данных, при поддержке системного аналитика. Она отвечает на вопрос «Где?» — где и как данные будут физически храниться и обрабатываться в конкретной СУБД.

Основные этапы построения ER-диаграммы

Построение ER-диаграммы — это структурированный процесс, который обычно включает в себя следующую последовательность этапов:

1. Концептуальное проектирование: На этом начальном этапе создается высокоуровневая ER-диаграмма, которая включает все выявленные сущности и связи между ними. Результатом является концептуальная (инфологическая) модель, которая представляет собой абстрактное описание предметной области, понятное как специалистам, так и заказчику. Основная задача — зафиксировать ключевые бизнес-требования к данным.
2. Логическое проектирование: На основе концептуальной модели формируется набор предварительных отношений (таблиц), для каждого из которых определяется первичный ключ. Здесь к сущностям добавляются атрибуты, уточняются их типы и устанавливаются все необходимые связи. Результат — логическая модель, представляющая собой детальное, но все еще независимое от конкретной СУБД описание структуры данных.
3. Физическое проектирование: Это заключительный этап, на котором логическая модель преобразуется в конкретную физическую файловую систему базы данных. Выбирается СУБД, определяются точные типы данных для каждого атрибута, индексы, ограничения целостности, а также физическое размещение данных. Результатом является либо готовая база данных, либо DDL-скрипт (Data Definition Language) для её создания.

Принципы и элементы ER-диаграммы

Для эффективного построения ER-диаграмм необходимо понимать их основные принципы и элементы:

1. Сущность (Entity):
   Сущность — это класс реальных или виртуальных однотипных объектов, информацию о которых необходимо хранить в базе данных. Это может быть что угодно: человек, место, объект, событие или концепция. На ER-диаграмме сущность изображается в виде прямоугольника, внутри которого содержится её имя в форме существительного в единственном числе.
   Примеры сущностей для НПЗ: «Груз», «Транспорт», «Накладная», «Маршрут», «Сотрудник», «Оборудование», «ПартияПродукции», «Поставщик», «Заказчик».
2. Атрибут (Attribute):
   Атрибут представляет собой тип характеристик или свойств, ассоциированных с сущностью. Каждый атрибут описывает определенную черту сущности.
   Примеры атрибутов для сущности «Заказчик»: «КодЗаказчика» (ключевой атрибут), «НаименованиеЗаказчика», «ЮридическийАдрес», «ИНН», «Телефон».
   Атрибуты могут быть:
   • Ключевыми: уникально идентифицируют экземпляр сущности (например, первичный ключ).
   • Неключевыми: обычные характеристики.

   На этапе логического проектирования для каждого атрибута определяется примерный тип данных (например, строковый, числовой, дата, BLOB для двоичных данных).

3. Связь (Relationship):
   Связь — это ассоциация или взаимодействие между двумя или более сущностями. Для повышения читабельности диаграммы названия связей должны быть выражены глаголами.
   Пример: сущность «Тренер» получает «Заявку».
   При определении типа связи важно учитывать её модальность — обязательность или необязательность связи («может» или «должен»).

Типы связей:

• «Один-к-одному» (1:1): Один экземпляр одной сущности связан ровно с одним экземпляром другой сущности.
  Пример: «Один директор руководит одним филиалом».
• «Один-ко-многим» (1:N): Один экземпляр одной сущности связан со множеством экземпляров другой сущности.
  Пример: «Один отдел содержит множество сотрудников».
• «Многие-ко-многим» (N:M): Множество экземпляров одной сущности связано со множеством экземпляров другой сущности. Этот тип связи часто декомпозируется на две связи «один-ко-многим» через промежуточную сущность-связку.
  Пример: «Множество студентов изучают множество дисциплин».

Нотации ER-диаграмм и их применение

Для графического представления ER-диаграмм используются различные нотации, каждая со своими особенностями:

• Нотация Чена: Это классическая нотация, использующая простые символы — прямоугольники для сущностей, овалы для атрибутов и ромбы для связей. Она часто применяется для построения концептуальных моделей благодаря своей простоте и интуитивной понятности, что делает её идеальной для презентаций заказчику, не имеющему глубоких технических знаний.
• Нотация Мартина («воронья лапка», Crow’s Foot): Эта нотация более компактна, чем нотация Чена, и более эффективно отображает кардинальность связей (количество экземпляров сущностей, участвующих в связи) с помощью символов, напоминающих «вороньи лапки». Она идеально подходит для построения ER-моделей логического уровня, когда требуется описать все атрибуты сущностей и детально проработать связи.
• Нотация UML-классов: Унифицированный язык моделирования (UML) является широко распространенным стандартом в объектно-ориентированном анализе и проектировании. Диаграммы классов UML могут быть успешно применены для моделирования предметной области и структуры баз данных, так как они хорошо отображают сущности (классы), их атрибуты и отношения (ассоциации).

Специфика ER-модели для экономической информации нефтеперерабатывающего завода

Применение принципов ER-моделирования к экономической информации нефтеперерабатывающего завода требует учета специфики отрасли. НПЗ — это сложный производственный комплекс с непрерывными технологическими процессами, огромными объемами сырья и готовой продукции, а также разветвленной финансовой и логистической инфраструктурой.

ER-схемы становятся незаменимым инструментом для проектирования и анализа реляционных баз данных, используемых в бизнес-процессах, связанных с данными, разбитыми на поля. Применительно к НПЗ это означает необходимость моделирования следующих ключевых сущностей и их взаимосвязей:

• Производственные процессы: «ТехнологическаяУстановка», «ПартияСырья», «ПартияПродукции», «КонтрольныйПараметр», «ГрафикПроизводства».
• Поставки сырья: «Поставщик», «ДоговорПоставки», «ПартияСыройНефти», «ТранспортноеСредство», «РезервуарХранения».
• Учет продукции: «ВидПродукции», «СкладГотовойПродукции», «Отгрузка», «Накладная», «СертификатКачества».
• Финансовые операции: «Счет», «БанковскаяОперация», «Бюджет», «Затрата», «Прибыль», «ДебиторскаяЗадолженность», «КредиторскаяЗадолженность».
• Управление персоналом: «Сотрудник», «Должность», «Отдел», «ТабельныйУчет», «ЗаработнаяПлата».
• Оборудование и обслуживание: «Оборудование», «ТехническоеОбслуживание», «Запчасть», «РемонтнаяБригада».

ER-модель для НПЗ должна отражать не только статическую структуру данных, но и динамику их изменения в ходе производственных и экономических операций. Например, связь между «ПартиейСырья» и «ТехнологическойУстановкой», а затем между «ТехнологическойУстановкой» и «ПартиейПродукции», будет отражать процесс переработки. Моделирование этих сущностей и связей позволяет создать надежный фундамент для построения автоматизированных систем, которые будут эффективно обрабатывать экономическую информацию, поддерживать принятие решений и оптимизировать операционную деятельность завода.

Моделирование типовых бизнес-процессов нефтеперерабатывающего предприятия

В условиях жесткой конкуренции на мировых рынках, промышленные гиганты, к которым, несомненно, относятся нефтеперерабатывающие предприятия, вынуждены быть максимально гибкими и постоянно искать пути минимизации издержек. В этом стремлении к эффективности грамотно спроектированные и реализованные автоматизированные системы управления технологическими процессами (АСУ ТП) становятся не просто вспомогательным инструментом, а незаменимым элементом производственной инфраструктуры. По данным исследований, степень проникновения систем автоматизации в отечественных добывающих отраслях промышленности достигает впечатляющих 93% среди крупных и средних предприятий, что ярко свидетельствует о понимании руководством критической важности этих систем.

Характеристика нефтеперерабатывающей промышленности и актуальность автоматизации

Нефтеперерабатывающая промышленность — это сложнейший комплекс, характеризующийся непрерывностью производства, высокой степенью опасности, огромными капитальными вложениями и строжайшими требованиями к качеству продукции. В этом контексте актуальность автоматизации приобретает особое значение:

• Контроль и безопасность: Автоматизация позволяет осуществлять круглосуточный мониторинг технологических параметров (температура, давление, расход) с высокой точностью, минимизируя риски аварий и обеспечивая безопасность персонала и окружающей среды.
• Оптимизация производства: Системы АСУ ТП позволяют поддерживать оптимальные режимы работы оборудования, сокращая расход сырья и энергии, увеличивая выход целевых продуктов и минимизируя потери.
• Управление качеством: Автоматизированные лаборатории и системы контроля качества обеспечивают соответствие продукции мировым стандартам.
• Экономическая эффективность: Сокращение ручного труда, повышение производительности и снижение издержек напрямую влияют на финансовые показатели предприятия.
• Адаптация к изменениям: В условиях изменчивости рынка (цены на сырье, спрос на продукцию) автоматизированные системы обеспечивают гибкость, позволяя быстро перенастраивать производство и логистику.

Основные бизнес-процессы НПЗ и их моделирование

Типовые бизнес-процессы нефтеперерабатывающих предприятий охватывают весь жизненный цикл продукта — от поступления сырья до отгрузки готовой продукции, а также поддерживающие функции. Эффективное моделирование этих процессов является ключом к повышению операционной эффективности и конкурентоспособности.

Рассмотрим ключевые категории бизнес-процессов на НПЗ:

1. Управление производством:
   • Контроль технологических процессов: Это ядро производственной деятельности. Моделирование включает описание потоков данных от датчиков к системам управления, алгоритмов регулирования и контроля, а также процедур реагирования на отклонения. Применяются нотации, способные отображать динамику и события, например BPMN или eEPC.
   • Планирование производства: Процесс, охватывающий формирование производственных планов на основе анализа спроса, наличия сырья и мощностей. Моделируются этапы от прогнозирования до формирования сменно-суточных заданий, взаимосвязи с отделами снабжения и сбыта.
   • Управление качеством продукции: Включает этапы от входного контроля сырья до аттестации готовой продукции. Моделируются процедуры отбора проб, лабораторных анализов, регистрации результатов и принятия решений о соответствии стандартам.
2. Поставки и запасы:
   • Закупка сырой нефти и других ресурсов: Моделирование этого процесса включает этапы выбора поставщиков, заключения контрактов, оформления заказов, контроля поставок и приемки сырья. Важно отобразить логистические потоки и взаимодействие с внешними контрагентами.
   • Управление хранением: Процессы, связанные с приемом, размещением и хранением сырья, полупродуктов и готовой продукции в резервуарных парках. Моделируются правила учета, перемещения, инвентаризации и контроля потерь.
   • Логистика: Включает внутренние перемещения по территории НПЗ и внешнюю логистику (отгрузка сырья, доставка готовой продукции). Моделируются маршруты, графики движения, взаимодействие с транспортными компаниями.
3. Сбыт продукции:
   • Маркетинг и продажи: Процессы анализа рынка, формирования ценовой политики, работы с клиентами и заключения договоров купли-продажи. Моделируются этапы от первичного контакта до оформления сделки.
   • Отгрузка готовой продукции: Детальное моделирование процедур подготовки продукции к отгрузке, оформления сопроводительных документов, контроля загрузки и отправки.
   • Управление клиентскими отношениями (CRM): Моделирование процессов взаимодействия с клиентами на всех этапах, от запроса до постпродажного обслуживания.
4. Финансовая деятельность:
   • Бюджетирование: Формирование, утверждение и контроль исполнения бюджетов подразделений и предприятия в целом.
   • Бухгалтерский учет: Моделирование процессов обработки первичных документов, отражения операций на счетах, формирования отчетности.
   • Финансовый анализ: Процессы сбора, обработки и анализа финансовой информации для оценки эффективности деятельности и принятия решений.
   • Управление затратами и прибылью: Моделирование процессов учета затрат по видам деятельности, центрам ответственности, продуктам, а также анализ и управление прибыльностью.
5. Управление персоналом:
   • Подбор и найм сотрудников: От определения потребности в персонале до оформления на работу.
   • Обучение и развитие: Моделирование программ обучения, оценки компетенций, планирования карьерного роста.
   • Оценка и мотивация сотрудников: Процессы оценки результатов труда, формирования систем вознаграждения и поощрения.

Моделирование бизнес-процессов на НПЗ позволяет не только выявить неэффективные участки, избыточные шаги и потенциальные проблемы, но и способствует разработке новых процессов, обеспечивая четкое понимание всех этапов и их взаимосвязей. Например, в управлении производством НПЗ моделирование помогает оптимизировать контроль технологических процессов, адаптируясь к изменениям температуры, давления или перебоям в работе оборудования. Внедрение отечественных АСУ ТП на таких сложных объектах, где исторически преобладали зарубежные распределенные системы управления (РСУ), пока находится на начальной стадии оценки и реализации, что делает задачу моделирования еще более актуальной для успешного перехода. Каким образом такое моделирование способствует адаптации к новым условиям и принятию оперативных управленческих решений?

Эффективное моделирование направлено на выявление высокозатратной или избыточной деятельности с целью её усовершенствования, изменения или полного устранения в соответствии с общими стратегическими целями организации, тем самым способствуя постоянной адаптации к различным условиям, таким как изменение температуры и давления, или перебои в работе оборудования, и оперативному принятию управленческих решений.

Использование результатов моделирования для управленческих решений и повышения конкурентоспособности

Моделирование бизнес-процессов — это не просто упражнение в графическом представлении деятельности компании; это мощный аналитический инструмент, чьи результаты напрямую трансформируются в конкретные управленческие решения и становятся основой для повышения конкурентоспособности предприятия. В современном мире, где каждое управленческое действие должно быть обоснованным, а каждый ресурс использован максимально эффективно, значение этих результатов сложно переоценить.

Влияние моделирования на эффективность и прозрачность бизнеса

Первое и одно из наиболее очевидных преимуществ моделирования — это значительное повышение эффективности и прозрачности работы организации. Как это происходит?

• Стандартизация работы: Детальные модели процессов позволяют разработать четкие стандарты и регламенты для каждой операции. Это устраняет вариативность в выполнении задач, снижает количество ошибок, обеспечивает стабильное качество результатов и упрощает адаптацию новых сотрудников.
• Выявление излишних или дублирующих шагов: Когда процесс визуализирован, становится очевидным, где происходит ненужная работа, где операции дублируются разными отделами, или где существуют «бутылочные горлышки», замедляющие весь процесс. Устранение этих неэффективностей напрямую снижает издержки и сокращает время выполнения задач.
• Контроль сроков и качества: Моделирование позволяет внедрить точки контроля на каждом этапе процесса, установить целевые показатели и метрики. Это дает руководству возможность в режиме реального времени отслеживать ход выполнения задач, оперативно выявлять отклонения и принимать корректирующие меры для соблюдения сроков и обеспечения высокого качества.
• Повышение прозрачности бизнеса: Четко описанные и смоделированные процессы делают работу компании понятной для всех заинтересованных сторон — от рядовых сотрудников до топ-менеджмента и внешних аудиторов. Это повышает доверие, облегчает аудит и комплаенс, а также способствует выявлению недочетов, нарушений и усилению общего контроля над деятельностью предприятия. Таким образом, моделирование — это фундамент для создания управляемой, предсказуемой и постоянно совершенствующейся системы.

Экономический эффект от автоматизации управленческих решений

Инвестиции в моделирование бизнес-процессов и последующую автоматизацию оправдываются не только повышением прозрачности, но и весьма ощутимым экономическим эффектом. Автоматизация управленческих решений ведет к существенному росту финансовых показателей компании.

Рассмотрим конкретные примеры влияния автоматизации:

• Повышение производительности: Внедрение систем автоматизации, таких как ERP-системы, может привести к повышению производительности в среднем на 16%, при этом лучшие показатели могут достигать 28%. Это означает, что тот же объем работы выполняется быстрее или больший объем работы — тем же количеством ресурсов.
• Снижение себестоимости закупаемых материалов: Оптимизация процессов закупок, управление запасами и автоматический анализ предложений поставщиков могут снизить себестоимость закупаемых материалов в среднем на 7%, а в отдельных случаях — до 11%.
• Увеличение объема продаж: Благодаря ускорению обработки заказов, улучшению клиентского сервиса и более точному планированию, объем продаж может вырасти в среднем на 5%, достигая 8% в наиболее успешных проектах.

Показатель	Средний эффект от автоматизации	Максимальный эффект от автоматизации
Повышение производительности труда	16%	28%
Снижение себестоимости материалов	7%	11%
Увеличение объема продаж	5%	8%

Помимо прямых финансовых показателей, существуют и нематериальные эффекты, которые, хотя и сложнее измерить, имеют огромное значение для долгосрочной конкурентоспособности:

• Сокращение трудоемкости расчетов: Освобождение сотрудников от рутинных операций.
• Уменьшение трудозатрат на поиск и подготовку документов: Централизованное хранение и быстрый доступ к информации.
• Экономия на расходных материалах: Например, снижение потребления бумаги.
• Возможность сокращения числа служащих предприятия: Перераспределение трудовых ресурсов на более стратегические задачи.
• Увеличение доли рынка: За счет сокращения длительности обслуживания и повышения степени удовлетворения покупателей.

Таким образом, автоматизация не просто оптимизирует отдельные функции, но создает синергетический эффект, приводящий к комплексному улучшению финансового и операционного состояния компании.

Автоматизированные системы как фактор конкурентоспособности

В условиях глобализации и стремительного технологического прогресса, способность предприятия быстро адаптироваться к изменениям рынка становится решающим фактором успеха. Здесь автоматизированные системы управления играют роль катализатора, трансформирующего традиционное производство в «завод будущего».

• Быстрая реакция на изменения: Автоматизированные системы обеспечивают мгновенный сбор и анализ данных, что позволяет руководству оперативно реагировать на любые изменения во внешней среде (например, изменение цен на сырье, спроса, появление новых технологий) или во внутренней (сбои оборудования, отклонения от производственного плана).
• Улучшенное планирование: На основе точных и актуальных данных, предоставляемых автоматизированными системами, можно разрабатывать более качественные, надежные и детализированные планы и стратегии, минимизируя риски и оптимизируя использование ресурсов.
• Удаленное управление: Современные АСУ ТП позволяют осуществлять мониторинг и управление производственными процессами удаленно, что повышает оперативность и гибкость, а также снижает потребность в постоянном присутствии персонала на месте.
• Снижение человеческого фактора и повышение точности: Автоматизация минимизирует влияние ошибок, связанных с человеческим фактором, увеличивая точность операций и качество продукции.
• Гибкость технологий и адаптация к рынку: Внедрение эффективной АСУ ТП способствует созданию «завода будущего», который отличается высокой гибкостью технологий и способностью быстро перестраиваться под изменяющиеся условия рынка, будь то выпуск новой продукции, изменение объемов производства или внедрение инновационных процессов. Это дает предприятию решающее конкурентное преимущество, позволяя ему не просто выживать, но и лидировать в своей отрасли.

Вызовы, ограничения и пути их преодоления при внедрении автоматизированных систем в российской промышленности

Внедрение автоматизированных систем на промышленных предприятиях, особенно в таком стратегически важном секторе, как нефтепереработка, является сложным и многофакторным процессом. В России этот путь сопряжен с рядом специфических вызовов и ограничений, которые требуют системного анализа и продуманных стратегий преодоления. Понимание этих проблем — первый шаг к их успешному решению.

Актуальные вызовы и проблемы

Российская промышленность сталкивается с несколькими критическими барьерами на пути к полноценной цифровизации и автоматизации:

1. Нехватка квалифицированных кадров и старение оборудования:
   • Одной из серьезнейших проблем является низкий уровень компетенций в области АСУ ТП, информационной безопасности (ИБ) и информационных технологий (ИТ). Это создает кадровый дефицит, затрудняя как внедрение, так и последующее обслуживание сложных автоматизированных систем.
   • Параллельно остро стоит проблема старения производственных фондов. По данным Росстата, степень износа основных фондов в российской промышленности в 2019 году составляла 37,8%. В металлургической промышленности в 2020 году этот показатель достигал 54,4%, а в топливной промышленности в начале 2020-х годов превышал среднепромышленный уровень почти на 7 процентных пункта. В 2003 году 30% машин и оборудования в обрабатывающей промышленности были полностью изношены, к 2010 году доля снизилась до 18%, но затем снова начала расти. Модернизация устаревшего оборудования требует значительных инвестиций и технических решений, что замедляет процесс автоматизации.
2. Киберугрозы:
   В условиях всеобщей цифровизации, системы промышленной автоматизации становятся привлекательной целью для злоумышленников. Кибератаки на АСУ ТП представляют серьезную опасность, способную парализовать производство и нанести колоссальный экономический и экологический ущерб.
   • Наиболее уязвимыми объектами атак являются APM-инструменты (35%), SCADA-серверы (30%) и программируемые логические контроллеры (ПЛК) (20%).
   • Основные методы проникновения включают использование вредоносного ПО и эксплуатацию уязвимостей в программном обеспечении и сетях. Защита критической информационной инфраструктуры требует постоянного мониторинга и совершенствования систем безопасности.
3. Импортозамещение:
   После введения санкций проблема импортозамещения в сфере промышленной автоматизации стала особенно острой.
   • Исторически сложилась высокая зависимость от зарубежных поставщиков: в обрабатывающей промышленности лишь 5% поставок приходится на российских производителей, в то время как иностранные компании занимали большую часть рынка.
   • Наблюдается недостаточная техническая зрелость российских разработок, что проявляется в технологическом отставании отечественных аппаратных компонентов АСУ ТП (контроллеров, датчиков), отчасти из-за отсутствия отечественных микропроцессоров.
   • Длительные сроки поставок и ограниченность успешных внедрений отечественных решений также являются серьезным барьером. В 2024 году более половины опрошенных респондентов (62%) подтвердили, что российские решения уступают зарубежным аналогам по ряду технических характеристик.
   • Отсутствие документации от ушедших иностранных вендоров усложняет обслуживание оборудования и разработку прикладного ПО верхнего уровня на базе отечественных операционных систем.
4. Организационные барьеры:
   • Отсутствие заинтересованности со стороны высшего руководства: Без поддержки топ-менеджмента проекты автоматизации часто обречены на провал или затягиваются.
   • Некорректная постановка целей проекта: Нечеткие или нереалистичные цели приводят к расфокусировке усилий и неудовлетворительным результатам.
   • Недостаточная информированность персонала организации: Непонимание целей, ожидаемых результатов и реальных возможностей используемых методов моделирования и автоматизации приводит к сопротивлению изменениям и низкой вовлеченности сотрудников.
   • Отсутствие корпоративных стандартов: Отсутствие единых стандартов описания и регламентации бизнес-процессов, а также неэффективное применение инструментов моделирования создают хаос и затрудняют масштабирование решений.

Стратегии преодоления вызовов

Несмотря на серьезность вызовов, российская промышленность активно разрабатывает и внедряет стратегии для их преодоления:

1. Активное импортозамещение:
   • Постановление Правительства РФ № 1912 обязывает субъекты критической информационной инфраструктуры (КИИ) перейти на доверенные программно-аппаратные комплексы (ПАК) до 1 января 2030 года, что стимулирует активное развитие импортозамещения.
   • Около 30% предприятий уже разработали планы по импортозамещению, а 50% находятся на стадии разработки. Исследование НИУ ВШЭ (конец 2023 – начало 2024 гг.) показало, что более 80% предприятий столкнулись с проблемами в поставках импортных решений после 2022 года, что усиливает потребность в отечественных аналогах.
   • Важным фактором выбора российских поставщиков является наличие качественной технической поддержки, которую отмечают более четверти опрошенных предприятий (25% в 2024 году).
2. Развитие компетенций и стандартизация:
   • Поддержка научных исследований и создание центров компетенции: Целенаправленное инвестирование в научные разработки и создание специализированных центров по кибербезопасности АСУ ТП и промышленной автоматизации позволит сократить технологическое отставание.
   • Разработка и внедрение единой системы стандартов и регламентов: Создание национальных стандартов по информационной безопасности АСУ ТП, учитывающих специфику отечественных решений и требования законодательства, крайне важно для унификации и повышения надежности систем.
   • Обязательная сертификация и тестирование: Внедрение обязательной сертификации и тестирования систем АСУ ТП на соответствие стандартам информационной безопасности обеспечит гарантированное качество и надежность.
   • Программы обучения и переподготовки специалистов: Развитие системы аттестации специалистов в области информационной безопасности АСУ ТП, создание целевых программ обучения и переподготовки кадров поможет преодолеть кадровый дефицит и повысить уровень компетенций.
3. Повышение осознанности и вовлеченности:
   • Проведение регулярных обучающих семинаров и тренингов для персонала, разъяснение целей и преимуществ проектов автоматизации.
   • Вовлечение сотрудников всех уровней в процесс моделирования и проектирования систем для обеспечения их принятия и эффективного использования.
   • Формирование четких проектных команд с лидерами, способными эффективно коммуницировать с высшим руководством и персоналом.

Комплексное решение этих проблем позволит российской промышленности, включая НПЗ, успешно пройти путь цифровой трансформации, обеспечить технологический суверенитет и укрепить свои позиции на мировом рынке.

Заключение

Представленный методологический план курсовой работы по моделированию бизнес-процессов и автоматизированной обработке экономической информации на примере нефтеперерабатывающего завода представляет собой исчерпывающее руководство для студента. Он не только систематизирует ключевые теоретические знания и инструментарий, но и акцентирует внимание на практической применимости, отраслевой специфике и актуальных вызовах, с которыми сталкивается российская промышленность.

В ходе работы были детально рассмотрены фундаментальные понятия моделирования бизнес-процессов, проведен сравнительный анализ ведущих нотаций (IDEF0, eEPC, BPMN), выявлены их сильные и слабые стороны в контексте автоматизации. Особое внимание было уделено причинам снижения популярности IDEF0 и роли BPMN как стандарта де-факто для автоматизируемых процессов. Мы углубились в мир CASE-средств, проанализировав функционал и актуальный статус таких инструментов, как BPwin и ERwin, подчеркнув их значение для обеспечения качества и ускорения разработки информационных систем.

Ключевым разделом стал пошаговый план построения ER-модели, раскрывающий её уровни и принципы с учетом специфики экономической информации НПЗ. Этот подход позволяет создать надежную архитектуру данных, способную поддерживать сложные производственные и управленческие процессы. Кроме того, были идентифицированы и проанализированы типовые бизнес-процессы нефтеперерабатывающего предприятия, что дает студенту четкое представление о предметной области для практической части исследования.

Наиболее значимым аспектом работы является всесторонний анализ влияния моделирования и автоматизации на управленческие решения и конкурентоспособность предприятия, подкрепленный конкретными количественными показателями экономического эффекта. И, наконец, мы не обошли стороной критически важные вызовы, стоящие перед российской промышленностью: кадровый дефицит, старение оборудования, киберугрозы и низкий уровень импортозамещения. Предложенные стратегии преодоления этих барьеров, включая государственные инициативы по переходу на доверенные ПАК и развитие отечественных компетенций, демонстрируют комплексный подход к решению проблем.

Таким образом, курсовая работа, выполненная по данному плану, позволит студенту не только глубоко освоить методологические основы моделирования и проектирования ИС, но и применить эти знания к реальным задачам крупного промышленного предприятия. Она подчеркнет значимость комплексного подхода, где теоретические знания органично переплетаются с практическими инструментами и актуальным российским контекстом. Перспективы дальнейших исследований могут включать разработку конкретных кейсов по внедрению автоматизированных систем на НПЗ, анализ эффективности конкретных импортозамещающих решений, а также углубленное изучение вопросов кибербезопасности промышленных АСУ ТП. В конечном итоге, такая работа станет ценным вкладом в повышение эффективности и конкурентоспособности предприятий в условиях современных вызовов и цифровой трансформации.

Список использованной литературы

1. Маклаков С.В. BPwin и ERwin. CASE средства разработки информационных систем. Москва: ДИАЛОГ-МИФИ, 1999.
2. Ильин В.В. Моделирование бизнес-процессов. Практический опыт разработчика. Москва: И.Д. Вильямс, 2006.
3. Шеер А.-В. ARIS – Моделирование бизнес-процессов. Москва: Вильямс, 2008.
4. Методология функционального моделирования IDEF0. Руководящий документ РД IDEF0–2000. Москва: Госстандарт России, 2000.
5. Вендеров А.М. CASE технологии. Современные методы и средства проектирования информационных систем. Москва: Финансы и статистика, 2005.
6. Моделирование бизнес-процессов: цели, этапы, инструменты и примеры. ELMA365.
7. Лекция 9. Моделирование бизнес-процессов.
8. Модель бизнес-процесса: виды, методы и польза. Moscow Business Academy.
9. Моделирование бизнес-процессов: как делать и зачем нужно. Кск технологии.
10. Моделирование бизнес процессов организации: цели, методы и результаты.
11. Применение нотации IDEF0 для оптимизации бизнес-процессов производственного предприятия. КиберЛенинка.
12. Как моделировать бизнес-процессы в нотации eEPC? Habr.
13. IDEF0. Знакомство с нотацией и пример использования. Инфостарт.
14. Применение методологии IDEF0 с целью моделирования бизнес-процессов на предприятии. КиберЛенинка.
15. Business Studio, нотация eEPC: границы процессов, события, стрелки.
16. Базовые знания по IDEF0. Блог Comindware.
17. Использование нотации eEPC для графического описания бизнес-процессов. Habr.
18. Методологии и методы моделирования бизнес-процессов.
19. Моделирование бизнес-процессов – обзор нотаций.
20. Методология моделирования бизнес-процессов. Глоссарий ПитерСофт.
21. Business Studio. Моделирование бизнес-процессов в нотации EPC. YouTube.
22. Моделирование бизнес-процессов: подходы, методы, средства. КиберЛенинка.
23. Методы и средства моделирования бизнес-процессов. JetInfo.
24. Методология моделирования бизнес-процессов организации. КиберЛенинка.
25. Что такое BPMN-диаграмма и зачем она нужна в разработке. Habr.
26. Нотация BPMN 2.0 в системе ELMA365 BPM — международный стандарт.
27. Как начать моделировать бизнес-процессы в BPMN. Школа системного анализа.
28. Краткое описание нотации BPMN. Habr.
29. Краткое описание BPMN с примерами. Кинзябулатов Рамиль Хибатуллович.
30. В чем преимущества BPMN по сравнению с IDEF0 и EPC? Вопросы к Поиску с Алисой (Яндекс Нейро).
31. Нотации моделирования бизнес-процессов: основные виды — IDEF, EPC, BPMN и советы по их выбору. Яндекс Практикум.
32. Что такое нотации бизнес-процессов. Их типы IDEF0, EPC, BPMN. Comindware.
33. Сравнительный анализ нотаций. ECM-Journal.
34. Сравнение нотаций DFD, IDEF0, IDEF3, EPC и BPMN с нотацией УФО-анализа.
35. CASE-средства проектирования баз данных. ВШБИ НИУ ВШЭ.
36. CASE. Википедия.
37. 9 программ для моделирования бизнес процессов. ZOHO Partner — CRMOZ.
38. BPwin — система моделирования бизнес-процессов. Interface.ru.
39. CASE-технологии. Глоссарий ПитерСофт.
40. BPwin – средство описания, анализа, оптимизации и моделирования бизнес-процессов.
41. Какие существуют современные инструменты для моделирования бизнес-процессов? Вопросы к Поиску с Алисой (Яндекс Нейро).
42. Инструменты моделирования бизнес-процессов. INVO Group.
43. Технология внедрения CASE-средств.
44. Использование BPwin для составления функциональной модели.
45. CASE-средства. Общая характеристика и классификация. CITForum.ru.
46. Моделирование бизнес-процессов. Википедия.
47. Моделирование бизнес-процессов организации с Stormbpmn.
48. ERwin — современное средство проектирования баз данных. Interface.ru.
49. Автоматизированное проектирование информационных систем.
50. Case-технологии. PL Engineering.
51. Использование BPwin в консалтинговых проектах. Management.com.ua.
52. Разработка и внедрение информационной системы. Интуит.
53. Автоматизация управленческих решений как новый фактор повышения эффективности менеджмента организации. КиберЛенинка.
54. CASE-ТЕХНОЛОГИИ РАЗРАБОТКИ ПРОГРАММНЫХ СИСТЕМ. Студенческий научный форум.
55. Лекция 33. Основные понятия и классификация CASE-технологий.
56. Методологические аспекты моделирования управления в организации. КиберЛенинка.
57. Автоматизация управленческой деятельности. Docsvision.
58. 15. Логическое проектирование БД. ER-диаграммы.
59. Моделирование бизнес-процессов: метод оптимизации работы компании.
60. Автоматизация систем управления: ключ к успеху в современном бизнесе. iTrack.
61. AllFusion Process Modeler BPwin: Описание, Функции и Интерфейс – 2025. Soware.
62. ERwin — современное средство проектирования баз данных. Studref.com.
63. ER-диаграмма: что это, применение, нотации — как создать ER-диаграмму сущность-связь, примеры.
64. Что такое ER-диаграмма и как ее создать? Lucidchart.
65. Актуальные вызовы и возможности в сфере промышленной автоматизации.
66. ER-диаграмма: задачи, нотации, правила составления. Генератор Продаж.
67. Построение реляционной структуры из ER-модели. Habr.
68. Российский рынок АСУ ТП в 2024 году: рост, вызовы и кибербезопасность.
69. Лабораторная №2. «Проектирование баз данных в eRwin».
70. Плюсы автоматизации управленческой деятельности. Flexbby.com.
71. Роль и место АСУ ТП в современных производствах.
72. ERwin Data Modeler. Википедия.
73. Промышленная автоматизация: настоящее и будущее АСУ ТП в России. Softline.
74. Как автоматизация процессов помогает увеличить эффективность компании.
75. Импортозамещение в промышленности: новый вызов или лучшее решение для безопасности АСУ ТП. Cyber Media.
76. Пример разработки ER-модели — документация RedDatabaseSQLBook 0.1.
77. Обзор базовых возможностей ERwin Data Modeler.
78. Проектирование ER-диаграммы. Национальная сборная Worldskills Россия.
79. Глава 2: Базовая er-диаграмма – схема.