Анализ взаимодействия участников процесса снабжения флота судоходной компании с использованием графической нотации BPMN

   В работе выполнено описание процессов снабжения флота судоходной компании, сформулированы процедуры взаимодействия участников процесса поставки снабжения на судно, включая взаимодействие судового экипажа с офисом судоходной компании и последующей работы судоходной компании с агентскими и шипчандлерскими организациями. На основе текстового описания процессов построена графическая модель процессов поставки снабжения в форме нотации графического описания бизнес-процессов, отражающей взаимодействие участников процессов поставки.

   Цель статьи — на основе текстового описания процессов снабжения флота судоходной компании построить графическую процессную модель снабжения флота судоходной компании, позволяющую в дальнейшем использовать модель для анализа и совершенствования организации судового снабжения.

   Полученная модель позволяет наглядно представить структуру процесса и выявить ключевые точки взаимодействия между его участниками. Результаты работы могут быть использованы для анализа и дальнейшего совершенствования организации судового снабжения.

   Объектом исследования является процесс снабжения флота судоходной компании, предметом исследования — взаимодействие участников процесса поставки снабжения и последовательность выполняемых ими операций.

   В качестве основного метода исследования использован процессный подход, основанный на формализации действий, событий и информационных потоков между участниками процесса.

   Рассмотрены основные этапы процесса снабжения, начиная с формирования заявки экипажем судна и заканчивая доставкой и приемкой снабжения на борту судна. Построенная процессная модель в графической нотации BPMN позволяет выявить особенности межорганизационного взаимодействия, определить потенциальные точки возникновения задержек и оценить влияние взаимодействия участников на общую эффективность снабжения.

   Основные выводы статьи заключаются в том, что использование процессного моделирования создает основу для анализа и оптимизации процессов снабжения флота судоходной компании.

1. Ramos Gutiérrez B. When business processes meet complex events in logistics: A systematic mapping study / B. Ramos Gutiérrez, A. M. Reina Quintero, L. Parody, M. T. Gómez López // Computers in Industry. — 2023. — Vol. 144. — Pp. 103788. DOI: 10.1016/j.compind.2022.103788.

2. Sholiq S. BPMN diagram dataset: Comprehensive collection of functional requirements / S. Sholiq, M. A. Yaqin // Data in Brief. — 2024. — Vol. 57. — Pp. 110882. DOI: 10.1016/j.dib.2024.110882.

3. Дмитриенко Д. В. Исследование операций — инструмент для повышения эффективности управления водным транспортом / Д. В. Дмитриенко // Вестник государственного университета морского и речного флота имени адмирала С. О. Макарова. — 2017. — Т. 9. — № 5. — С. 1131–1141. — EDN: ZSRYHD. DOI: 10.21821/2309-5180-2017-9-5-1131-1141.

4. Reijers H. A. Business Process Management: The evolution of a discipline / H. A. Reijers // Computers in Industry. — 2021. — Vol. 126. — Pp. 103404. DOI: 10.1016/j.compind.2021.103404.

5. Weinzierl S. Machine learning in business process management : A systematic literature review / S. Weinzierl, S. Zilker, S. Dunzer, M. Matzner // Expert Systems with Applications. — 2024. — Vol. 253. — Pp. 124181. DOI: 10.1016/j.eswa.2024.124181.

6. Dumitriu D. Research on the trend and potential impact of adopting BPM techniques over general performance of the organization / D. Dumitriu // Procedia Manufacturing. — 2018. — Vol. 22. — Pp. 575–582. DOI: 10.1016/j.promfg.2018.03.084.

7. Nurmadewi D. Analyzing Linkage Between Business Process Management (BPM) Capability and Information Technology: A Case Study in Garment SMEs / D. Nurmadewi, M. ER // Procedia Computer Science. — 2019. — Vol. 161. — Pp. 935–942. DOI: 10.1016/j.procs.2019.11.202.

8. Кузнецов А. Л. Подход к моделированию контейнерных терминалов на основе бизнес-процессов / А. Л. Кузнецов, А. В. Кириченко, А. Д. Семенов // Вестник государственного университета морского и речного флота имени адмирала С. О. Макарова. — 2020. — Т. 12. — № 6. — С. 1039–1050. — EDN: OIQJZS. DOI: 10.21821/2309-5180-2020-12-6-1039-1050.

9. Кузнецов А. Л. Математическое описание задачи анализа пропускной способности морских портов / А. Л. Кузнецов, А. В. Кириченко, Р. В. Кузнецов // Вестник государственного университета морского и речного флота имени адмирала С. О. Макарова. — 2022. — Т. 14. — № 3. — С. 327–335. — EDN: SBKQUN. DOI: 10.21821/2309-5180-2022-14-3-327-335.

10. Кузнецов А. Л. Имитационное моделирование сетевых технологических процессов грузообработки в морских портах / А. Л. Кузнецов, А. В. Кириченко, А. Д. Семенов // Вестник государственного университета морского и речного флота имени адмирала С. О. Макарова. — 2020. — Т. 12. — № 3. — С. 526–536. — EDN: NBJCHK. DOI: 10.21821/2309-5180-2020-12-3-526-536.

11. Кузнецов А. Л. Оценка времени доставки в сложных цепях поставки с помощью моделирования / А. Л. Кузнецов, А. В. Кириченко, А. Д. Семенов // Вестник государственного университета морского и речного флота имени адмирала С. О. Макарова. — 2021. — Т. 13. — № 3. — С. 372–383. — EDN: TNLNKM. DOI: 10.21821/2309-5180-2021-13-3-372-383.

12. The Association for Cleaning & Facility Solutions. [Электронный ресурс]. — Режим доступа: issa.com (дата обращения: 24. 11. 2025).

13. Sholiq S. Generating BPMN diagram from textual requirements / S. Sholiq, R. Sarno, E. S. Astuti // Journal of King Saud University — Computer and Information Sciences. — 2022. — Vol. 34. — Is. 10, Part B. — Pp. 10079–10093. DOI: 10.1016/j.jksuci.2022.10.007.

14. Licardo J. T. A Method for Extracting BPMN Models from Textual Descriptions Using Natural Language Processing / J. T. Licardo, N. Tanković, D. Etinger // Procedia Computer Science. — 2024. — Vol. 239. — Pp. 483–490. DOI: 10.1016/j.procs.2024.06.196.

15. Cimino A. Evolution of BPMN and Simulation Integration: Trends, Challenges, and Future Directions / A. Cimino, A. C. Filice, F. Longo, G. Mirabelli, V. Solina, S. Mallek-Daclin, N. Daclin, G. Zacharewicz // Procedia Computer Science. — 2025. — Vol. 253. — Pp. 3235–3246. DOI: 10.1016/j.procs.2025.02.048.