Моделирование процесса Управления проблемами в крупной компании

 

 

 

 

 

 

Практическое  задание

По предмету: «Философия, история и методология науки и техники. Теория сложных систем и системный анализ»

На тему: «Моделирование процесса Управления проблемами в крупной компании»

 

 

 

 

 

 

Выполнил:  Чернокалов А.Л.

Проверил: Силантьев А.Ю.

 

 

 

 

 

 

 

 

г.Москва

2012 год 

Оглавление

1. Моделирование ИТ услуг в крупной компании 3

1.1 . Процесс управления проблемами 3

1.2 . Поиск решения проблемы 3

1.2.1. Метрика: число решенных проблем 4

1.2.2. Метрика: общее число инцидентов 4

1.2.3. Метрика: процент инцидентов, которые не удалось связать с проблемой. 5

1.2.4. Метрика:число инцидентов, разрешаемых путем обучения пользователей 5

1.3 . Построение уравнения множественной регрессии в Statistica 6.0 6

1.4 . Построение диаграмм рассеяния 9

2. Выводы 10

 

Таблица 1 Сценарии в MS Ecxel 10

Рисунок 1 Выбор вторичных KPI для процесса управления проблемами 4

Рисунок 2 Управления проблемами в крупной компании 6

Рисунок 3 Заполение таблицы данных для поиска уравнения множественной регрессии 7

Рисунок 4 Использование функции «Множественный анализ» в программе Statistica 6.0 8

Рисунок 5 Результат работы программы 8

Рисунок 6 зависимость Y от X1 9

Рисунок 7 Зависимость Y от Х2 9

Рисунок 8 Зависимость Y от X3 10

 

1. Моделирование ИТ услуг в крупной компании

1. Процесс управления проблемами

В крупной компании выстроена 3-х уровневая сервисная система  управления ИТ услугами.

Для каждого бизнес-процесса (услуги) в соответствии с принятыми  к управлению рисками,определены наборы KPI.

Основные KPI процесса управления проблемами:

1. Число решенных проблем
2. Число инцидентов, разрешенных по аналогу из БЗ
3. Общее число инцидентов
4. Среднее число открытых проблем
5. Среднее время закрытия проблем
6. % инцидентов с не выявленной проблемой
7. Число проблем не решенных за заданный период
8. Степень удовлетворенности клиентов
9. 5 категорий инцидентов с мах числом обращений
10. Число инцидентов, решаемых обучением пользователей

Вы менеджер конкретного  бизнес-процесса (услуги). В рамках услуги возникают проблемы.

Задание: Сформулируйте проблему вашей услуги и найдите варианты ее решения.

2. Поиск решения проблемы

В ходе анализа процесса в  компании была выявлена проблема: Общее число инцидентов растет.

В качестве целевого KPI (Y) был выбран : Общее число инцидентов (3) ,т.к. инциденты м.б. вызваны проблемами- если устранить проблемы, количество инцидентов уменьшится .

Выбор вторичных KPI был основан на методе простого сравнения алтернатив по м.Саати доступном на сайте integration.mirea.ru Рисунок 1

Рисунок 1 Выбор вторичных KPI для процесса управления проблемами

1. Метрика: число решенных проблем

Описание: Мера активности, а также эффективности.

Спецификация: Число записей о закрытых проблемах.

Обоснование: Решение проблемы может потребовать много времени, но если их разрешаемость высока, это говорит об эффективности процесса.

Аудитория: Владелец процесса, руководство ИТ, владелец процесса SI-А, бизнес-клиент, члены команды, владелец процесса SIP.

Ограничения: Нет

Опасное значение:10

Целевое значение: 20

Возможные значения: 999999

2. Метрика: общее число инцидентов

Описание: Инциденты могут  быть вызваны проблемами — если устранить проблемы, количество инцидентов уменьшится.

Спецификация: Данная метрика  и степень удовлетворенности  клиентов — два главных показателя качества работы для процесса управления проблемами.

Обоснование: Уменьшение этого  показателя — первая задача процесса управления проблемами.

Аудитория: Владелец процесса, руководство ИТ, владелец процесса SLA, бизнес-клиент, члены команды, владелец процесса SIP.

Ограничения: Необходимо оговорить  с клиентами, что нарушения, произошедшие по их вине, не регистрируются как инциденты. Важно понимать, что число инцидентов может возрастать или уменьшаться  по причинам, не связанным с управлением  проблемами (например, доверие или недоверие пользователей к службе Service Desk), поэтому на данный показатель нельзя полностью полагаться — следует использовать его в сочетании с другими метриками для выяснения причин изменений. При любых значительных изменениях метрики группа управления проблемами должна провести исследование их причин.

Опасное значение: 400

Целевое значение: 200

Возможные значения:999999

3. Метрика: процент инцидентов, которые не удалось связать с проблемой.

Описание: Инциденты, которые  еще не были исследованы в рамках процесса управления проблемами.

Спецификация: Процент инцидентов, которые не привязаны к записи о проблеме. Можно измерять его раз в день и усреднять раз в неделю, можно получать среднее значение каждый час.

Обоснование: Все инциденты (хотя и не все звонки в службу Service Desk) вызываются проблемами. Когда причинно- следственная связь установлена, окончательное разрешение ситуации оказывается в руках группы управления проблемами. Очень высокий процент инцидентов, не привязанных ни к какой проблеме, указывает на неэффективность процесса управления проблемами и может свидетельствовать также о недостатке ресурсов.

Аудитория: Владелец процесса, руководство ИТ, владелец процесса SLA, бизнес-клиент, члены команды, владелец процесса SIP.

Ограничения: Энергия, затрачиваемая  на выявление коренных причин инцидентов, не может быть безграничной. В исследовании (на основе бизнес-кейсов) нуждаются только те инциденты (группы инцидентов), которые причиняют серьезный ущерб организации.

Опасное значение: 40

Целевое значение: 25

Возможные значения: 0-100

4. Метрика:число инцидентов, разрешаемых путем обучения пользователей

Описание: К инцидентам приводят как ошибки в инфраструктуре, так и недостаточные знания пользователей о том, как работать с приложениями. Поэтому можно предотвратить значительную часть инцидентов, просто обучая пользователей.

Спецификация: Число заявок, которые относятся к определенной категории инцидентов и для которых в качестве решения указана необходимость обучения пользователей.

Обоснование: Эффективное  управление инцидентами и проблемами предполагает выявление того, каким образом можно сократить число инцидентов, обеспечив обучение пользователей; иначе требования к персоналу службы поддержки несоразмерно возрастут.

Аудитория: Владелец процесса, руководство ИТ, владелец процесса SLA, бизнес-клиент, члены команды, владелец процесса SIP.

Ограничения: В описаниях  решений должна фиксироваться необходимость обучения.

Опасное значение: >25 в определенной категории, вероятно, означает необходимость  сессии обучения.

Целевое значение: 0

Возможные значения:99999

Задача метрики: выявлять значительные затраты на качество для  управления проблемами.

Бизнес процесс «Управления  проблемами» изображен на Рисунок 2Рисунок 2

Рисунок 2 Управления проблемами в крупной компании

3. Построение  уравнения множественной регрессии  в Statistica 6.0

В первом диалоговом окне необходимо выбрать зависимые и независимые  переменные,Y и X1,Х2,Х3 соответственно

Независимые переменные- это  переменные, значениями которых можно  управлять, а зависимые переменные- это переменные, которые можно только измерять или регистрировать

В компании на протяжении 15 недель были измерены эти  показатели(KPI).Результат представлен  на Рисунок 3

Рисунок 3 Заполение таблицы данных для поиска уравнения множественной регрессии

Целевые и опасные значения для X1, X2, X3, Y были взяты их книги П.Брукс, Метрики для управления ИТ-услугами.

Для Y : 400 «опасное» ,200 «целевое» Общее  число INC

Для X1 : 10 «опасное» ,20 «целевое»   Число решенных PRB

Для Х2 : 40 «опасное» ,25 «целевое»    % INC с не выявленной PRB

Для Х3 : >=25 «опасное» ,0 «целевое»  Число INC ,решаемых обучением пользователей

Используя функцию  «Анализ-Множественный анализ» программы  Statistica 6.0 были получены следующий результаты см.Рисунок 4,

Рисунок 4 Использование функции «Множественный анализ» в программе Statistica 6.0

Результаты множественной  регрессии приведены на Рисунок 5

Рисунок 5 Результат работы программы

Здесь нас интересуют следующие  показатели :

• R2-индикатор степени подгонки модели к данным (значение R-квадрат близкое к 1.0 показывает, чтомодель объясняет почти всю изменчивость соответствующих переменных)
• Столбец B(выделен синим)

Значения в полях столбца  B и будут коэффициентами уравнения регрессии вида

Y= b1*x1+ b2*x2+b3*x3+b0      (1)

Y= -1,2264*x1 +1,6488*x2 +3,6706*x3 +199,0826   (2)

4. Построение  диаграмм рассеяния

Для получения выводов  об процессе управления проблемами в  компании необходимо построить диаграммы  зависимостей выбранных KPI(диаграммы рассеяния)

Функция Y(X1) на Рисунок 6

Рисунок 6 зависимость Y от X1

Функция Y(X1) на Рисунок 7

Рисунок 7 Зависимость Y от Х2

Функция Y(X1) на Рисунок 8

Рисунок 8 Зависимость Y от X3

В пакете MS Excel был проведен ряд исследований(сценариев) см.Таблица 1

Таблица 1 Сценарии в MS Ecxel

	y	x1	x2	x3
1	344,5353	10	40	25
2	215,7731	20	25	0
3	252,769	10	40	0
4	319,8037	10	25	25
5	332,2709	20	40	25

 

2. Выводы

1. С увеличением числа решенных PRB количество INC падает с коэф -1,2
2. С уменьшением числа INC c не выявленной PRB ,количество INC падает с коэф  1,65
3. С увеличением числа заявок на обучение пользователей кол-во INC растет с коэф 3,67
4. Самым эффективным улучшением процесса можно считать обучение пользователей,для решения инцидентов на месте, без составления заявок на обучение