Реализация внедрения программ роботов для автоматизации процессов в it-подразделении

Выбор инструмента для оптимизации внедрения программ роботов

жүктеу/скачать 199,25 Kb.

бет	2/4
Дата	14.06.2023
өлшемі	199,25 Kb.
	#101278

1 2 3 4

Байланысты:
2075.dokl

Выбор инструмента для оптимизации внедрения программ роботов

Алгоритм динамического программирования по определению количества программных роботов (RPA) для эффективного в экономической сфере функционирования организации, основанный на принципе оптимальности Беллмана, описывается следующим образом. Изначально полагается, что все числовые параметры задачи – целые положительные числа.

Далее, для IT-подразделения определяются четыре категории, каждая из которых характеризуется наличием выбранных по коэффициентам эффективности (определенных в работе) программ роботов i

P  { _P₁₁, _P₁₂,..., _P₁_i,..., _P₄_m}  i  1, m

(1)

и экономическими затратами на внедрение в организации каждой программы робота

W  { _w₁, _w₂,..., _w_i,..., _w_m}.

(2)

Каждая программа робот имеет свой приоритет эффективности внедрения, который определяется с помощью метода нечеткой логики на основании оценок экспертов

V  { _v₁, _v₂,..., _v_i,..., _v_m}.

(3)

Бюджет внедрения программ роботов, отведенных на организацию принимается C>0. Целью распределения является выбор такого набора программ роботов, чтобы получить максимальный экономический эффект от их внедрения в организации.
При этом суммарный объем финансовых вложений не должен превышать выделенный организацией бюджет на автоматизацию. Предполагается, что

n
_w _i> C , и _w_i C
i  1

(4)

Для описания задачи на языке целочисленного линейного программирования вводятся следующие булевы переменные

_x_i 0 , 1,  i  1, m .

(5)

Если X_i=1 то робот будет реализован, в противном случае X_i=0. Таким образом имеется следующая задача булева линейного программирования:

n F ( x )  __i_₁_P_i_x_i max	(6)
n ^i  1 ^wⁱ^xⁱ^^C	(7)

Алгоритм состоит из m шагов. На каждом шаге принимается решение о том, внедрять или не внедрять одну из проранжированных по коэффициенту эффективности (с применением метода лингвистических переменных на основе нечеткой логики) программ роботов (т.е. X_i=1 или X_i=0.). Это решение принимается для каждого состояния t, которое
характеризует суммарное доступное количество программ. То есть, если на последующих шагах будут выполнены задания по времени равные
n

^i  j  1 ^wⁱ^xⁱ
j  1, 2 ,..., i

то для программ роботов внедряемых на последующих этапах остается

n
^t^^C^^i  j  1 ^wⁱ^xⁱ
от бюджета. Решение строится с учетом всех возможных будущих состояний системы. На каждом шаге строится функция выигрыша [1, 2]

g _i( t )  _max( p _ix _i g _i_₁( t  w _ix _i)), t  w _ix _i,
_x_i 0 ,1

(8)

определенная в каждой целочисленной точке 0≤t≤C. Если, ti то X_i=0. Для каждой точки фиксируется соответствующее значение X_i=argmaxG_i(t). На шаге i=m в точке t=C имеем оптимальное решение согласно [2, 3].
При решении предложенной задачи используется метод динамического программирования, в котором реализуется разделение решения задачи на этапы. Определяется основные бизнес-процессы IT- подразделения и набор программ роботов согласно этим процессам. Определяется бюджет проекта внедрения. По полученным данным организуется выборка и выбираются те m программ роботов, которые могут быть внедрены с максимальной эффективностью. Далее используется построенная функция выигрыша и определяется та программа робот, которая будет внедрятся на определенном этапе. По окончании выполнения каждого из этапов данный алгоритм повторяется
– выполнятся следующий этап.

жүктеу/скачать 199,25 Kb.

Достарыңызбен бөлісу:

1 2 3 4