Файл: Исследование методов и средств моделирования систем управления проектами на предприятии.docx

плагин создает задачу в Jira на адаптацию решения. PM может закрепить ее за конкретным сотрудником Data Science-отдела;

8. 
   создание шаблона для адаптации решения. Если был выполнен, то плагин создает шаблон в системе Confluence для документа на адаптацию решения и прикрепляет его ссылкой к задаче, созданной в п.7;
   
9. 
   создание списка адаптаций для решения. Сотрудник Data Science- отдела, получивший и выполнивший задание, заполняет список адаптаций и по созданному в Confluence шаблону;
   
10. 
    создание шаблона для списка данных. После окончания п.6, если решение не требовало адаптаций, или после п.9, если требовало, плагин создает шаблон для списка данных, требуемых для текущего узла;
    
11. 
    создание списка данных. После выбора варианта решения проектная команда собирается на совещание и создается список данных, необходимых для работы над проектом. Этот пункт также может выполнить сотрудник Data Science-отдела самостоятельно. Данный список заполняется по шаблону, созданному в Confluence;
    
12. 
    обновление списка данных. Сотрудник Data Engineering-отдела распечатывает документ, созданный в п.7 или открывает его в мобильном приложении Confluence и занимается сбором данных. В документе создаются комментарии о том, какие данные удалось собрать и в каком объеме. После окончания этого этапа CTO компании отмечает на интерфейсе плагина, что сбор данных окончен;
    
13. 
    создание задачи на исследование данных. После выполнения п.12 плагин автоматически создает задачу в Jira с прикрепленной ссылкой на страницу Confluence со списком данных и назначает ее выполнение начальнику Data Science-отдела;
    
14. 
    создание пометок к списку данных. Начальник Data Science-отдела исследует данные и правит документ со списком данных, делая пометки. После окончания выполнения этого задания начальник Data Science-отдела отмечает на интерфейсе плагина, что задача окончена;
    
15. 
    создание задачи на подготовку данных. АСУ создает задачу в Jira на подготовку данных. PM может назначить исполнителя данной задаче. Сотрудник Data Engineering-отдела получает задачу вместе с документом из п.10.;
    
16. 
    создание узла «features» для данной модели. После того, как выполнен п.15, плагин создает узел «features»;
    
17. 
    создание задания на составление «features». После окончания выполнения п.16, плагин создает в Jira задачу на составление списка «features». PM может назначить исполнителя данной задаче;
    
18. 
    создание шаблона списка «features». Как только создана задача, описанная в п.17, АСУ создает шаблон списка «features» для данного узла. Данный шаблон в качестве ссылки на страницу в системе Confluence прикрепляется к задаче из п.17.;
    
19. 
    создание списка «features». После создания пометок к списку данных сотрудники Data Science-отдела проводят совещание с целью определения списка «features». Данный список заполняется в Confluence одним из сотрудников Data Science-отдела в заранее созданном шаблоне. После окончания этого этапа начальник Data Science-отдела отмечает на интерфейсе плагина, что список «features» составлен;
    
20. 
    создание задачи на подготовку Data Sets. После выполнения п.19 плагин создает задачу в системе Jira на подготовку Data Sets. К задаче прикрепляется документ, созданный в п.19. PM может назначить исполнителя данной задаче;
    
21. 
    создание узла параметров для данного узла «features». После создания задачи, описанной в п.20, плагин создает новый узел в системе - узел параметров;
    
22. 
    создание задания на составление параметров. После создания узла параметров, АСУ создает задачу в Jira на создание списка параметров текущего варианта модели. PM может назначить исполнителя данной задаче;
    
23. 
    создание шаблона списка параметров для данного узла. Плагин создает шаблон списка параметров в Confluence и прикрепляет ссылку на данную Confluence-страницу к задаче, описанной в п.22.;
    
24. 
    создание списка параметров модели. После выполнения задачи, поставленной в п.22, сотрудники Data Science-отдела заполняют список параметров для текущей модели в шаблоне, созданном плагином;
    

---

Проектная команда занимается созданием модели по заданным параметрам и обучению ее на подготовленных Data Sets. После того, как модель будет считаться обученной, команда должна проанализировать ее показатели с точки зрения достижения KPI продукта.

25. 
    создание шаблона для KPI данной ветки. После выполнения п.24, плагин создает шаблон в Confluence для списка показателей KPI для данной ветки;
    
26. 
    сохранение получившихся KPI. После окончания обучения модели сотрудник Data Science-отдела заполняет созданный в п.25 шаблон.
    

По окончанию п.26 проектная команда принимает решение о том, созданное решение является подходящим и можно считать этап R&D завершенным, или KPI считаются не достигнутыми. В случае, если KPI считаются не достигнутыми, перед проектной командой стоит выбор о том, в какой из узлов решения возвращаться:

• 
  создать другие параметры модели с этим же набором «features» и вернуться в п.21;
  
• 
  создать новый набор «features» и вернуться в п.16;
  
• 
  вернуться к выбору нового варианта решения и вернуться в п.6.
  

Построим диаграмму прецедентов (Use Case диаграмма), отражающую варианты взаимодействия участников R&D этапа с моделируемым плагином.


Рисунок 3.3 - Диаграмма прецедентов для модели «To Be» управления проектами на этапе R&D
Диаграмма вариантов использования позволяет описать функциональное назначение системы,

---

а также показывает границы системы. R&D Plugin представляет собой систему, автоматизирующую процессы, которые требуют ручного управления. АСУ проектами может покрыть выполнение таких функций как создание документов и их структуры, создание задач. Данные функции являются автоматическими и выполняются в нужный момент времени на основании системы триггеров, которая коррелируется с заложенным в систему алгоритмом R&D этапа. Благодаря функциям отслеживания выполнения задач, и своевременного создания шаблонов нужной документации, система упрощает процесс создания документации к проекту, а также облегчает создание унифицированного ее формата. Также плагин позволяет удобным способом визуализировать фазы этапа R&D, а также позволяет видеть статусы каждой фазы исследования.

Для проведения структурного анализа моделируемой системы был использована метод моделирования «сущность-связь», или ER-диаграмма. Данный метод позволяет отобразить объекты, которые будут использоваться в системе, а также способы их взаимодействия. Диаграмма ER АСУ ИИ- проектами на R&D-этапе приведена на рисунке 3.3.




Рисунок 3.4 - ER-диаграмма модели «To Be» управления проектами на этапе R&D
ER-диаграмма отражает взаимодействие между ключевыми сущностями данной системы (проект, документы, задачи и ветки решений) в статике.

Совокупность описанных диаграмм (диаграмма экосистемы, диаграмма бизнес-процессов, диаграмма прецедентов и ER-диаграмма) дает полное описание модели «To Be» информационной системы управления ИИ-проектами на

---

этапе R&D на предприятии ООО «Мастер Маинд Инк».

2. Качественная оценка модели автоматизированной системы управления проектами на предприятии ООО «МАСТЕР МАИНД ИНК»

С целью качественной оценки предложенной модели автоматизированной системы управления проектами были применены следующие методы:

• 
  оценка степени автоматизации бизнес-процессов в сравнении моделей
  

«As Is» и «To Be»;

• 
  экспертных оценок.
  

Для выявления слабых и сильных сторон разработанной модели АСУ проектами, а также потенциала ее дальнейшего развития и определения возможных рисков был применен SWOT-анализ.

Оценка степени автоматизации проводилась по методике, описанной Кораблевым И.Г. [11].

Для проведения оценки степени автоматизации необходимо было подсчитать количество рутинных или ручных действий, выполняемых в настоящее время в компании (модель «As Is»), и количество тех же действий после возможного внедрения плагина (модель «To Be») и автоматизации процесса управления.

Наибольшее количество рутинных действий приходится на два процесса: создание задачи в системе Jira и создание документа в системе Confluence. Создание задач является рутинным действием, так как на этапе R&D задачи в основном являются краткосрочными, но их достаточно много, поэтому проектному менеджеру иногда является нецелесообразным тратить время на создание и управление задачей в системе Jira.

Создание документа является еще и трудоемким само по себе, так как система Confluence не самый удобный инструмент.

Также неудобством является то, что документы, в силу специфики этапа R&D,

---

приходится создавать техническим специалистам.

Подобные обязанности редко возлагаются не на проектных менеджеров, поэтому технические специалисты часто вместо полноценного создания документа прикрепляют фотографию того же документа, написанного от руки, а то и вовсе пренебрегают выполнением данной задачи.

Оценка степени автоматизации проводилась на основании порядковой шкалы 10-ти уровней автоматизации (LOA) Т. Шеридана и В. Вепланка [41] ( таблица 3.1).

В таблице 3.2 перечислены элементарные действия пользователя в процессе создания задачи и создания документа As Is и дана оценка степени их автоматизации.

Таблица 3.1  Шкала уровней автоматизации Шеридана и Вепланка

Уровень автоматизации (LOA)	Описание
1	Компьютер не предлагает помощь: человек должен принимать все решения и выполнять все действия сам
2	Компьютер предлагает человеку полный набор решений/действий, альтернативы (пример – работа с электронным справочником)
3	Компьютер предлагает полный набор решений/действий, альтернативы и сужает выбор до нескольких вариантов
4	Компьютер предлагает одну альтернативу
5	Компьютер предлагает одну альтернативу и автоматически выполняет это предложение, если человек соглашается
6	Компьютер предлагает одну альтернативу и выполняет это предложение, если человек в течение ограниченного времени не накладывает вето на автоматическое выполнение операции
7	Компьютер выполняет операции автоматически, обязательно информируя человека
8	Компьютер выполняет операции автоматически информирует человека, только если компьютер спросят
9	Компьютер выполняет операции автоматически информирует человека, только если он (компьютер) решит
10	Компьютер решает всё и действует автономно, не обращая внимание на человека

---