Имитационное моделирование процесса инсорсинга научно-исследовательских услуг

Сегодня все более привлекательной становится новая модель, в которой научные центры, оснащенные уникальным оборудованием и вооруженные современной исследовательской методологией, являются поставщиками ресурсов и исследовательских сервисов для сообщества внешних исследователей. В этой модели сервисные научные компоненты предоставляются по мере востребованности вместе с необходимыми ресурсами и имеют возможность развиваться, сохраняя актуальность и повышая качество услуг. Разнообразная и динамическая природа запроса, разноуровневые требования к ресурсам ведут к многовариантности решений: от выполнения отдельных исследовательских операций до предоставления доступа к новейшим методикам на уникальном оборудовании. Общее название модели — инсорсинг. Процессы инсорсинга (привлечения внешних заказчиков или клиентов) являются ключевыми в инновационной деятельности в сфере научного сервиса для большинства центров коллективного пользования научным оборудованием (ЦКП). Однако для научных специалистов ЦКП и ученых исследователей участие в таких процессах скорее дополнительная нагрузка или выполнение несвойственных функций. Создание же специализированных структурных подразделений инсорсинга методологий и оборудования, имеющих в штате квалифицированных специалистов, может позволить себе даже не каждая крупная организация, не то, что локальный ЦКП. В итоге ключевые процессы инсорсинга оказываются мало результативными. Таким образом, очевидно, что формирование организационной и информационной среды взаимодействия, а также стратегически обоснованная оптимизация загрузки оборудования ЦКП не являются функциональными задачами и не могут быть в полном объеме реализованы локальными ЦКП. Это задачи системного уровня, и для них необходим соответствующий инфраструктурный элемент [1,2].

Постановка задачи. Рассмотрим реализацию и выполним исследование процедур инсорсинга на примере одного из первых объединений ЦКП Ростовской области, а именно, Центра коллективного пользования научным оборудованием «Высокие технологии» Южного корпоративного университета [1], в настоящее время Южного федерального университета (ЮФУ). Центр инсорсинга обслуживает систему состоящую из трех ЦКП, каждый из которых имеет собственный перечень оборудования, в том числе три позиции уникального научного оборудования. Типы и характеристики поступающих заявок остаются такими же, как и в предыдущей модели: учебные, научные, коммерческие. Центр инсорсинга призван с одной стороны обеспечить загрузку оборудования трех ЦКП, и с другой — постоянно координировать выполнение работ и увязывать графики работы различного оборудования при обслуживании комплексных заявок, требующих проведения исследований на нескольких видах оборудования. В центр инсорсинга поступает три простейших потока заявок, каждая из которых содержит в себе требование к методике исследования на конкретном дорогостоящем или уникальном научном оборудовании, время обслуживания и время актуальности, повторяемость исследований. В общем потоке заявок выделяются приоритетные (внешний приоритет) — исследования в рамках контрактов федеральной целевой научно-технической. Центр инсорсинга назначает приоритет заявки, который зависит от срочности и времени актуальности и, затем размещает заявки в ЦКП в соответствии с запрашиваемым оборудованием. Каждый ЦКП формирует приоритетную очередь заявок с прямой дисциплиной обслуживания. В очереди проверяется время нахождения заявки на обслуживании, как только оно превысит время актуальности tа, такая заявка теряется. Если в заявке имеется требование к повторяемости измерений (r>1), то она становится на повторное обслуживание. Обслуженная заявка покидает систему ЦКП.

Описание модели. Для исследования функционирования описанной системы ЦКП, управляемой центром инсорсинга, разработана имитационная модель [2], использующая дискретно-событийную парадигму и позволяющая найти следующие критерии функционирования:

• · Количество обслуженных Nоб и необслуженных Nн заявок и процентное их соотношение, количество всего заявок в системе N;
• · Коэффициент использования оборудования Кисп по кластерам;
• · Средние длины очередей M (t) к приборам;
• · Максимальные длины очередей М1max, М2max;
• · Среднее время ожидания в очереди обслуженной и потерянной заявки в системе ЦКП;
• · Объём выручки В.

С использованием стандартных средств AnyLogic5 [3] была построена корневая структура модели системы, которая включает в себя подсистемы — экземпляры класса Branch (ЦКП) и объекта класса office (Центр инсорсинга). Структурная схема модели приведена на рис. 1.

Рис. 1 Структурная схема корневого объекта модели

В модели приняты следующие обозначения: _branch_RSU, _branch_SRSTU, _branch_TSTU — три ЦКП входящих в единую систему, _branch_out — условный поставщик наукоёмких услуг, у которого размещаются заказы в случае невозможности обслуживания в внутри системы ЦКП, office — центр инсорсинга; servedCall — количество обслуженных заявок, unservedCall — количество потерянных заявок, unserved_equip — количество отклонённых заявок вследствие отсутствия требуемого оборудования.

Заявки имитируются объектами класса Call, при этом каждая заявка на обслуживание имеет 11 параметров, которые однозначно описывают её тип и содержание.

Характеристики объектов модели.

• 1. Объекты Source реализуют три «входных потока» модели. Данный объект генерирует заявки на обслуживание (объекты подкласса Call) и вводит их в систему ЦКП. Интенсивность потока заявок задается параметром экспоненциального распределения л, который принимает значения от нуля до единицы в соответствии с табличной функцией имитирующей сезонную неравномерность поступления заявок.
• 2. Объект Office имитирует центр инсорсинга (рис. 2). Входящие потоки заявок сортируются и направляются по разным ЦКП в зависимости от требуемого оборудования для «уникальных» и «комплексных» заявок, а для заявок на дорогостоящее оборудование — в ЦКП с наименьшей очередью. При отсутствии требуемого оборудования в системе ЦКП заявка отклоняется.
• 3. Объекты Branch

Структура класса Branch является модельным представлением ЦКП (рис. 3) и содержит следующие блоки:

• 3.1. Объект queue — моделирует очередь с количеством мест для ожидания li, в данной модели li=100, выбор требований из очереди производится в соответствии с прямой дисциплиной обслуживания FIFO. В очереди реализуется процедура относительных приоритетов, заявки помещаются в очередь в соответствии со значением своих параметров priority, заявка с большим приоритетом помещается перед заявкой с меньшим приоритетом, но не прерывает обслуживания менее приоритетной заявки. В очереди проверяется время нахождения заявки на обслуживании, если оно превысит время актуальности, установленное параметром timeout, то такая заявка покидает очередь не обслуженной, через порт timeout объекта branch.
• 3.2. Объект delay — задерживает заявки на время, заданное параметром time заявки, имитируя тем самым обслуживание научным оборудованием филиала.

Рис. 2 Структура модели центра инсорсинга

3.3. Объекты selectOutput и selectOutpu3t — отправляют заявку на повторное измерение, согласно требованиям заявки к повторяемости измерений (параметр reiteration), при условии reiteration=1 заявка считается полностью обслуженной и покидает ЦКП.

Рис. 3 Структура модели ЦКП

• 4. Объект processQ реализует лаборатории уникального оборудования, которое вызывается с помощью обращения к трём объектам типа resource.
• 5. Объекты selectComplex — отбирает комплексные заявки и отправляет их на дальнейшее обслуживание в других ЦКП на уникальное оборудование через центр инсорсинга.
• 6. Блок сбора статистической информации вычисляет следующие показатели качества обслуживания заявок:
  • · Средняя длина очереди к приборам M (t) (по ЦКП);
  • · Среднее время ожидания в очереди обслуженной То.з. и потерянной Тп.з. заявки в ЦКП;
  • · Коэффициент использования научных приборов Кисп;
  • · Количество заявок в системе N;
  • · Количество обслуженных Nоб и необслуженных Nн заявок и процентное их соотношение по видам заявок.

Результаты экспериментов и их обсуждение. С моделью были проведены десятки экспериментов, позволивших исследовать особенности функционирования и определить критические режимы обслуживания. В частности, проведен следующий эксперимент: заявки разного типа поступают в случайные моменты времени в соответствии с нормальным законом распределения. Вероятность возникновения приоритетной заявки 0,25.

В результате изучения функционирования имитационной модели ЦКП с заданными параметрами были получены следующие результаты за отрезок модельного времени, интерпретируемый как один год реального времени (365 модельных дней):

1. Всего в систему поступила 380 заявок: 91 — обычная заявка, 180 — заявок на уникальное оборудование и 109 комплексных заявок. Наибольшая средняя длина очереди составила 1,3 заявки. Было обслужено 259 заявок, 27 заявок (9,6%) было утеряно из-за истечения времени актуальности заявки и 36 заявок не было обслужено из-за отсутствия необходимого оборудования. Коэффициент использования оборудования находится в пределах от 0,29 до 0,56.

Для изучения работы центра инсорсинга в условиях большого количества заявок был проведен эксперимент с увеличением интенсивности потока заявок л:

2. Всего в систему поступила 422 заявки: 209 — обычных заявок, 185 — заявок на уникальное оборудование и 184 комплексных заявки. Наибольшая средняя длина очереди составила 4,3 заявки. Было обслужено 281 заявка, 141 заявка (33,5%) было утеряно из-за истечения времени актуальности заявки и 30 заявок не было обслужено из-за отсутствия необходимого оборудования. Коэффициент использования оборудования находится в пределах от 0,39 до 0,73.

Выводы. На основе данных экспериментов можно сделать вывод, что процессы инсорсинга важны и необходимы для системы ЦКП: загрузка оборудования возрастает практически на порядок; для обеспечения максимальной загрузки оборудования необходимо составлять годовой план работы оборудования, в течение года постоянно отслеживать его выполнение и корректировать с целью оптимизации. Анализ результатов показывает, что система инсорсинга справляется с распределением заявок нормально, количество потерянных заявок невелико и их количество может эффективно управляться в случае использования имитационных моделей, подобных приведенной выше.

инсорсинг исследовательский услуга программный.

Библиографический список

• 1. Панич, А. Е. Центр коллективного пользования научным оборудованием «Высокие технологии» Южного корпоративного университета [Текст]: монография / А. Е. Панич, В. П. Свечкарев, Д. П. Олишевский [и др.]; под общ. ред. проф. А. Е. Панича; Ростов. гос. ун-т., Юж.-Рос. гос. техн. ун-т., Таганрог. гос. радиотехн. ун-т. — Новочеркасск: УПЦ «Набла» ЮРГТУ (НПИ), 2006. — 112 с.
• 2. Панич, А. Е, Свечкарев, В.П., Олишевский, Д. П. Модели и механизмы интеграции учебно-научно-инновационно-технологических комплексов [Текст]: монография / А. Е. Панич, В. П. Свечкарев, Д. П. Олишевский. — Ростов н/Д: Изд-во ЮФУ, 2008. — 180 с.
• 3. Карпов, Ю. Г. Имитационное моделирование систем. Ведение в моделирование с AnyLogic 5 [Текст] / Ю. Г. Карпов. — СПб.: БХВ-Петербург, 2006. — 400 с.