docAnaliza użyteczności systemów informatycznych logistyki w
download 
Reklamacja Transkrypt
Analiza użyteczności systemów informatycznych logistyki w
ANALIZA UYTECZNO CI SYSTEMÓW INFORMATYCZNYCH LOGISTYKI W PRZEDSIBIORSTWIE JAROSŁAW WTRÓBSKI, KRZYSZTOF MAŁECKI, AGNIESZKA KONYS Instytut Systemów Informatycznych Szczecin Streszczenie W artykule podjto problem analizy uytecznoci systemów informatycznych logistyki w przedsibiorstwie. Kolejno zaprezentowano analiz dostpnych na rynku technologii informatycznych wspierajcych obsług logistyki w przedsibiorstwie, przybliono podstawy metodyczne zastosowanego aparatu matematycznego oraz dokonano analizy uytecznoci wybranych klas systemów informatycznych w przedsibiorstwie logistycznym. Słowa kluczowe: systemy informatyczne logistyki, ocena systemów informatycznych, metody wielokryterialne 1. Wstp Dynamiczny rozwój logistyki jako brany wymaga wsparcia przedsibiorstwa wyspecjalizowanymi narzdziami warunkujcymi usprawnienie działalnoci logistycznej. Rónorodno rozwiza dostpnych na rynku, a take wielo kryteriów charakteryzujcych dane rozwizanie wskazuje na złoono problemu wyboru najbardziej preferowanego systemu przez decydenta. W niniejszym artykule został podjty problem analizy uytecznoci systemów informatycznych logistyki. W dalszej czci artykułu został przedstawiony autorski model oceny systemów informatycznych, dokonany za pomoc wielokryterialnej metody macierzowej, uwzgldniajcy model współczynników preferencji, współczynników ryzyka realizacji atrybutów systemu informatycznego oraz złoony model oceny. Modele zostały opracowane na podstawie kompleksowej analizy dostpnych systemów informatycznych logistyki, stanowicej opracowanie własne, przy uwzgldnieniu kryteriów merytorycznych warunkujcych przydatno zanalizowanych rozwiza w zakresie logistyki. 2. Istota i problem doboru systemu informatycznego logistyki Wród czynników, które decyduj o efektywnoci łacucha logistycznego mona wskaza na ogromn rol, jak odgrywa w przedsibiorstwie sprawny system informacyjny [1,2]. Dobrym systemem informacyjnym mona okreli taki układ, który dostarcza w sposób cigły aktualne informacje dotyczce przepływu dóbr [3,4]. W ten sposób system informacyjny warunkuje równomiern działalno całego systemu logistycznego. Dobry system logistyczny wystpuje za wtedy, gdy w przedsibiorstwie oprócz cigłego przepływu dóbr nastpuje równoległy, zharmonizowany, logiczny przepływ informacji, co oznacza istnienie dobrego systemu informacyjnego [4]. Zaprojektowane dla logistyki rozwizanie informatyczne powinno udostpnia i wykorzystywa efektywne kana- POLSKIE STOWARZYSZENIE ZARZDZANIA WIEDZ Seria: Studia i Materiały, nr 17, 2008 225 ły identyfikowania zarówno pozycji materiałowych wykorzystywanych w działalnoci wytwórczej, jak i jednostek handlowych i logistycznych wykorzystywanych w działalnoci dystrybucyjnej [4]. W celu usprawnienia działania oraz zapewnienia szybkiego przesyłania i pozyskiwania danych, system informacyjny logistyki powinien by systemem otwartym, umoliwiajcym połczenie zarówno z sieciami lokalnymi jak i rozległymi. Jednym z nadrzdnych zada SIL jest gromadzenie i przetwarzanie duych iloci danych, dotyczcych całej logistycznej działalnoci przedsibiorstwa oraz jego makrootoczenia, a take otoczenia konkurencyjnego [5]. Efektem tego działania jest dostarczenie zebranych i przetworzonych danych oraz odpowiednich informacji do zespołów podejmowania decyzji na kadym szczeblu organizacyjnym (Rys.1). Zastosowanie SIL w przedsibiorstwie pozwoli na popraw szybkoci działa, podniesienie jakoci produkcji, polepszenie jakoci obsługi klienta oraz zmniejszeniu kosztów zwizanych z działalnoci oraz progresji w przypadku konkurencyjnoci na rynku [6]. Rys. Funkcjonowanie systemu informacji logistycznej jednostki kooperujcej w łacuchu dostaw ródło: Opracowanie własne na podstawie, http://mfiles.ae.krakow.pl Encyklopedia Zarzdzania, Akademia Ekonomiczna w Krakowie; Por. Małkus T., „Kryteria oceny outsourcingu usług logistycznych”, Gospodarka Materiałowa i Logistyka, nr 1/2002 Zmienno otoczenia w jakim si znajduje dana organizacja oraz cigłe dostosowywanie do tego celów i strategii przedsibiorstwa powoduje, e coraz trudniej znale rozwizanie, które 226 Jarosław Wtróbski Krzysztof Małecki Agnieszka Konys Analiza uytecznoci systemów informatycznych logistyki w przedsibiorstwie w sposób najbardziej trafny bdzie potrafiło szybko reagowa na zachodzce zmiany rynku oraz w efektywny sposób przesyła due iloci informacji pomidzy poszczególnymi ogniwami w rozbudowanym łacuchu logistycznym. Dobór właciwego systemu informatycznego dla logistyki jest determinowany poprzez wiele czynników odnoszcych si do charakteru działalnoci danego przedsibiorstwa, jego wielkoci oraz struktury, złoonoci, a take skali prowadzonej przez nie działalnoci. Obecnie na rynku istnieje wiele rozwiza przystosowanych do spełnienia odpowiednich funkcji logistycznych, jednake mnogo tych rozwiza powoduje, i decydentowi trudno jest dokona właciwego wyboru, nie znajc wszystkich kryteriów charakteryzujcych dany system. Jednym z głównych problemów przedsibiorstw jest posiadanie nadmiaru zbdnych danych, czsto powtarzajcych si i wielokrotnie wprowadzanych. Przedsibiorstwo logistyczne powinno poszukiwa takich rozwiza, które byłyby niezawodne, wspierały działalno w kluczowych obszarach planowania produkcji, dostarczania surowców, zarzdzania zasobami, kontroli i minimalizacji kosztów, a take sprawnego przepływu informacji dostarczajcego wiarygodnych danych oraz wspomagajcego podejmowanie trafnych decyzji. Przy doborze właciwego systemu naley kierowa si zarówno biecymi potrzebami danego przedsibiorstwa, jak i uwzgldniajc dłuszy horyzont czasowy. Wany aspekt stanowi wic ywotno danego rozwizania oraz czsto dostpnoci nowych wersji danego systemu, przy uwzgldnieniu innowacji technologicznych. 3. Model oceny systemów informatycznych logistyki Budowa modelu oceny systemów informatycznych dedykowanych dla logistyki miała za zadanie wspomóc dobór właciwego systemu wspomagajcego działalno przedsibiorstwa logistycznego, który stanowiłby najbardziej preferowane rozwizanie dla danego przedsibiorstwa, uwzgldniajc przy tym konieczno posiadania przez system prawidłowo dobranego zbioru kryteriów warunkujcych ich przydatno w obsłudze logistyki. Podstaw budowy modelu oceny SIL stanowiło autorskie zestawienie systemów. Zestawienie to stanowi opracowanie własne, uwzgldniajce szczegółow specyfikacj kryteriów celowych dla logistyki wraz z przyporzdkowanym do kadego poziomem istotnoci. Ocenie zostało poddanych 7 klas systemów informatycznych. Analiza dostpnych na rynku systemów informatycznych miała na celu zebranie informacji dotyczcych konkretnych rozwiza, w celu wyszczególnienia głównych kryteriów oraz okrelenia ich poziomu istotnoci dla logistyki. Podział systemów nastpił w oparciu o nastpujce klasy: ERP, SCM, SRM, WMS, PLM, CRM oraz BI. Ocenie zostało poddanych łcznie 101 rozwiza. Najwicej systemów zostało poddanych ocenie w klasie ERP – 33 rozwizania. W dalszej kolejnoci wyszczególnione zostały nastpujce klasy: klasa WMS – 23 systemy, klasa CRM - 20 systemów, klasa SCM – 11 systemów, klasa BI – 7 systemów, klasa SRM oraz klasa PLM – 6 systemów. Do kadej z wyej wyszczególnionych klas zostały dobrane kryteria uwzgldniajce charakterystyk przedsibiorstwa logistycznego. Łcznie zostało przyporzdkowanych 386 kryteriów. Najwiksz liczb przyporzdkowano dla klasy systemów WMS, gdzie ocenie zostało poddanych 101 z nich. W przypadku systemów klasy ERP ocenie zostało poddanych 47 kryteriów, SCM – 69 kryteriów, SRM – 63 kryteria, ERP – 47 kryteriów, CRM – 40 kryteriów, BI – 36 kryteriów, PLM – 30 kryteriów. Wielokryterialno problemu warunkujca zastosowanie aparatu badawczego opartego na wielowymiarowych metodach macierzowych, a w tym metodyki zaproponowanej przez W. Chmielarza i zawartej w [8,9], obejmujcej model współczynników preferencji, współczynników ryzyka POLSKIE STOWARZYSZENIE ZARZDZANIA WIEDZ Seria: Studia i Materiały, nr 17, 2008 227 realizacji atrybutów systemu oraz złoonego modelu oceny. Zastosowana wielowymiarowa metoda macierzowa (WMM) wyraona jest nastpujcym równaniem liniowym [7]: Y = a1X1 + a2X2 +…+ anXn (1) gdzie: − Y oznacza ocen syntetyczn systemu, − X1 stanowi pojedynczy wskanik, którym jest spełnienie konkretnego kryterium przez system, − a1 oznacza wag, jaka jest przypisana do danego kryterium. Ocen kocow mona uzyska dokonujc liniowego połczenia pojedynczych wskaników. Kademu kryterium została przyporzdkowana waga w skali od 1 do 3, gdzie: − 1 oznacza kryterium mniej wane, − 2 oznacza kryterium wane, − 3 oznacza kryterium bardzo wane. W kolejnych kolumnach zostały umieszczone systemy uwzgldnione w zestawieniu, pogrupowane ze wzgldu na klasy. Powstała w ten sposób macierz została uzupełniona notami 0, 1 oraz 0,5, gdzie: − 0 oznacza brak cechy, w niektórych przypadkach brak danych, − 1 oznacza wystpowanie danej cechy, − 0,5 oznacza, e cecha jest spełniona czciowo. Na podstawie spełnianych cech przez system, przedstawionych jako uzupełnienie elementów macierzy okrelonymi wartociami, przemnoonymi przez przyporzdkowane wagi, została dokonana ocena punktowa wszystkich systemów. System, który zebrał najwicej punktów jest systemem najlepiej ocenionym pod wzgldem spełnienia wyszczególnionych kryteriów pod ktem logistyki. Do modelu współczynników preferencji [8,9] zostały wybrane i nadane nastpujce wagi: − „0,75” dla cechy, która jest mniej wana, − „1” dla cechy, która jest wana, − „1,25” dla cechy która jest bardzo wana w danej klasie systemów. Model współczynników preferencji (model WP) jest wyraony nastpujcym wzorem [8,9]: xi+1 = (1xi1 + 2xi2 + …+ mxim) (2) gdzie: − xi oznacza kryterium na i-tym poziomie hierarchii, − xi+1 oznacza ocen kryterium na nastpnym (i+1) poziomie hierarchii, − j oznacza współczynnik preferencji nadawany przez uytkownika j-temu rodzajowi kryterium, na i-tym poziomie hierarchii ocen. Do wszystkich kryteriów uwzgldnionych w zestawieniu zostały przypisane współczynniki ryzyka realizacji atrybutów systemu informatycznego za pomoc dowolnej, losowo wybranej liczby z przedziału zamknitego <0,1>. Model współczynników ryzyka realizacji atrybutów systemu informatycznego (model WRRASI) wyraony jest wzorem [8,9]: (3) xi+1 = (1xi1 + 2xi2 + …+ mxim) gdzie: − xi oznacza kryterium na i-tym poziomie hierarchii, 228 Jarosław Wtróbski Krzysztof Małecki Agnieszka Konys Analiza uytecznoci systemów informatycznych logistyki w przedsibiorstwie xi+1 oznacza ocen kryterium na nastpnym (i+1) poziomie hierarchii, j oznacza współczynnik ryzyka realizacji przedsiwzicia informatycznego nadawany przez uytkownika j-temu rodzajowi kryterium, na i-tym poziomie hierarchii ocen. Złoony model oceny (ZMO) powstał poprzez połczenie załoe z modelu współczynników preferencji oraz z modelu współczynników ryzyka realizacji przedsiwzicia informatycznego. Model ten wyraa poniszy wzór [8,9]: − − n Wog = (ω 1α 1 xi1 + ω 2α 2 xi 2 + ... + ωmαmxim) (4) i =1 gdzie: Wog oznacza wskanik ogólny oceny systemu informatycznego, xi oznacza kryterium na i-tym poziomie hierarchii, xim oznacza ocen kryterium na nastpnym poziomie hierarchii, j oznacza współczynnik ryzyka realizacji przedsiwzicia informatycznego nadawany przez uytkownika j-temu rodzajowi kryterium, na i-tym poziomie hierarchii ocen, − j oznacza współczynnik preferencji nadawany przez uytkownika j-temu rodzajowi kryterium, na i-tym poziomie hierarchii ocen. W nastpstwie zrealizowanych oblicze opracowano poszczególne modele oceny systemów informatycznych dla logistyki dla kadej z wyszczególnionych klas, stanowice podstaw do konstrukcji modelu oceny systemów informatycznych dla logistyki. Wyniki bada zostały zilustrowane za pomoc wykresów1. Ocenie zostało poddanych łcznie 106 systemów. Dla kasy ERP zostały wyszczególnione nastpujce rozwizania: ABAS Business Software, Baan 6 SSA ERP LN 6.1, CDN Egeria, Digitland Enterprise, Epicor Enterprise, Exact Globe, Graffiti Platinum, HORNET, IFS Applications, Impuls BPSC, Infor COM 6.1., Infor ERP XA, Infor Syteline, iRenesans, iSCALA 2.2, ISOF (Internetowy System Obsługi Firmy), Lawson M3, Jeeves Enterprise, JDE, LX d. BCPS, MAAT, MaxeBiznes, Microsoft Dynamics AX, Microsoft Dynamics NAV, QAD Enterprise Applications, mySAP ERP; mySAP Business Suite (zawiera mySAP ERP), Oracle E-business Suite, proALPHA, Rekord ERP, SENTE eSystem, SIMPLE.ERP, System 21 Aurora, TETA 2000 (Tabela 1, wykres 3). W grupie systemów klasy WMS zostały uwzgldnione nastpujce systemy: Swisslog Warehouse Management, AX4, bcsTiger, SKK WMS, Safo.mag, PSIwms, IFS Applications (MWS), SmartStock. WMS, Softlab SQL, SAP ERP WMS, logifact WMS, Qguar WMS Easyway, Qguar WMS PRO, Sterling Commerce WMS, RedPrairie WMS, Infor WMS, Xpertis Logistyka, ProTrace, OPTIpromag, Gepard, Effect Warehouse, 4mPower logistic, Agilero (Tabela 1, wykres 1). Do klasy systemów SCM zostały przyporzdkowane nastpujce systemy dostpne na rynku: QAD Supply Chain Planning, CDN Egeria (wybrane moduły), SCM iScala, ISOF-Zamówienia, − − − − 1 Zawarte w: Tabela 1. „Ocena wyników za pomoc: WMM, WP, WRRASI, ZMO dla systemów klasy ERP, WMS, SCM, SRM, CRM, PLM, BI”. ródło: Obliczenia własne na podstawie zestawienia systemów informatycznych dla logistyki dla ww. klas. POLSKIE STOWARZYSZENIE ZARZDZANIA WIEDZ Seria: Studia i Materiały, nr 17, 2008 229 Supply Visualisation – MFGx.net, SCM Teta Logistyka - Teta Produkcja, JD Edwards EnterpriseOne SCM, i2 TSM, mySAP SCM, Infor SCM, IFS SCM (Tabela 1, wykres 2). Grup wybranych systemów SRM stanowi rozwizania takie jak: QAD Supply Visualization, Epicor SRM, SAS® Supplier Relationship Management, Peoplesoft SRM 9.0, SAP SRM, Infor SRM. Sporód systemów klasy CRM zostały poddane analizie nastpujce rodzaje systemów: Teta CRM, CRM Polsoft, PeopleSoft Enterprise CRM, Oracle CRM, Logotec CRM9000 Web Edition, Insoft CRM, IFS Sprzeda i Serwis, ITCube CRM, Siebel CRM Professional Edition, Siebel CRM Enterprise Editon, JD Edwards Enterprise-One CRM, ISOF CRM, iScala CRM, CDN XL CRM, CDNOPT!MA CRM, Obszar Zarzdzanie Klientem CDN Egeria, CRM CORBA, OKAY CRM, Dynamics 3.0, mySAP CRM, Microsoft CRM 3.0 proffessional, CRM BPSC. Kolejn grup poddan analizie stanowi systemy PLM. Wród nich zostały wskazane nastpujce: amdocs Product & Service Lifecycle Management, Autodesk Inventor, CATIA, SMARTEAM, ENOVIA, IFS Zarzdzanie Cyklem ycia, mySAP PLM, INFOR PLM. Ostatni grup stanowi systemy Business Inteligence. Sporód rozwiza dostpnych na rynku zostały wybrane nastpujce systemy: SAS®Enterprise Intelligence Platform, SAFO.EXPRESS, TETA Controlling, Micorosoft SQL Server 2005, SAP NetWeaver BI, Oracle Business Intelligence Standard Edition One, Comarch Business Intelligence. Ocenie zostały poddane wyrónione rozwizania, przy czym ocena stanowi sum waon obliczon na podstawie spełnienia pojedynczych kryteriów przez system. Procedura ta została powtórzona dla kadej z metodyk (WMM, WP, WRRASI, ZMO). System, który uzyskał najwysz not jest systemem najlepszym w danej klasie na podstawie przyjtych załoe. WŽnjŝŽŵƐƉĞųŶŝĞŶŝĂǁLJŵĂŐĂŶLJĐŚŬƌLJƚĞƌŝſǁǁLJƌĂǏŽŶLJǁй ϵϬй ϴϬй ϳϬй ϲϬй ϱϬй ϰϬй ϯϬй ϮϬй ϭϬй Ϭй tDD tW tZZ^/ DK WMS 230 Jarosław Wtróbski Krzysztof Małecki Agnieszka Konys Analiza uytecznoci systemów informatycznych logistyki w przedsibiorstwie WŽnjŝŽŵƐƉĞųŶŝĞŶŝĂǁLJŵĂŐĂŶLJĐŚŬƌLJƚĞƌŝſǁǁLJƌĂǏŽŶLJǁй ϵϬй ϴϬй ϳϬй ϲϬй ϱϬй ϰϬй ϯϬй ϮϬй ϭϬй Ϭй tDD tW tZZ^/ DK SCM ϵϬй ϴϬй ϳϬй ϲϬй ϱϬй ϰϬй ϯϬй ϮϬй ddϮϬϬϬ ^/DW>͘ZW ^LJƐƚĞŵϮϭƵƌŽƌĂ ƉƌŽ>W, ZĞŬŽƌĚZW ^EdĞ^LJƐƚĞŵ YŶƚĞƌƉƌŝƐĞ͙ ŵLJ^WZW͖ŵLJ^W͙ KƌĂĐůĞͲďƵƐŝŶĞƐƐ^ƵŝƚĞ DK DŝĐƌŽƐŽĨƚLJŶĂŵŝĐƐEs Dd DĂdžĞŝnjŶĞƐ : tZZ^/ >yĚ͘W^ >ĂǁƐŽŶDϯ ŝ^>Ϯ͘Ϯ /ŶĨŽƌZWy ŝZĞŶĞƐĂŶƐ tW DŝĐƌŽƐŽĨƚLJŶĂŵŝĐƐy tDD /ŶĨŽƌ^LJƚĞůŝŶĞ /ŶĨŽƌKDϲ͘ϭ͘ ,KZEd /ŵƉƵůƐW^ /&^ƉƉůŝĐĂƚŝŽŶƐ džĂĐƚ'ůŽďĞ 'ƌĂĨĨŝƚŝWůĂƚŝŶƵŵ EŐĞƌŝĂ ƉŝĐŽƌŶƚĞƌƉƌŝƐĞ ŝŐŝƚůĂŶĚŶƚĞƌƉƌŝƐĞ ĂĂŶϲ^^ZW>Eϲ͘ϭ ^ƵƐŝŶĞƐƐ^ŽĨƚǁĂƌĞ Ϭй :ĞĞǀĞƐŶƚĞƌƉƌŝƐĞ ϭϬй /^K&;/ŶƚĞƌŶĞƚŽǁLJ͙ WŽnjŝŽŵƐƉĞųŶŝĞŶŝĂǁLJŵĂŐĂŶLJĐŚŬƌLJƚĞƌŝſǁǁLJƌĂǏŽŶLJǁй ϭϬϬй ERP Tabela 1. Ocena wyników za pomoc: WMM, WP, WRRASI, ZMO dla systemów klasy WMS, SCM, ERP ródło: Obliczenia własne na podstawie zestawienia systemów informatycznych dla logistyki dla ww. klas Systemy zostały ocenione na podstawie wyników uzyskanych poprzez przyporzdkowanie wag poszczególnym kryteriom oraz spełnienie ich przez dany system. Przypisanie konkretnej wagi do pojedynczych kryteriów miało na celu zrónicowanie ich znaczenia pod wzgldem wanoci zastosowania w danej klasie systemów (WMM, WP). W przypadku modelu WRRASI została POLSKIE STOWARZYSZENIE ZARZDZANIA WIEDZ Seria: Studia i Materiały, nr 17, 2008 231 uwzgldniona moliwo nadania prawdopodobiestwa realizacji do pojedynczego kryterium. Złoony model oceny uwzgldnia zarówno ryzyko wdroenia poszczególnego kryterium (WRAASI) jak i preferencje przyszłego uytkownika (WP). Zgodnie z załoon reguł decyzyjn celem było uzyskanie jak najwyszej oceny punktowej przez system. Sporód systemów klasy ERP najlepszymi pod wzgldem rozpatrywanych kryteriów oraz przyjtej metody oblicze oraz nadanych wag poszczególnym kryteriom zostały systemy: IFS Applications oraz mySAP ERP. Systemy te spełniły wikszo kryteriów z najwysz przyporzdkowan wag preferencyjn. W klasie systemów WMS najwysz pozycj uzyskał system SmartStock.WMS. Dla systemów SCM najwysz moliw do uzyskania not uzyskał system SCM iScala. W przypadku systemów klasy SRM najwicej punktów zdobył system Peoplesoft SRM 9.0 wyprodukowany przez firm Oracle. Wród systemów klasy SRM nie było bardzo znaczcych rónic pomidzy poszczególnymi rozwizaniami. Sporód systemów klasy PLM najlepszym według przyjtych kryteriów okazał si system CATIA SMARTEAM, ENOVIA oraz mySAP PLM. Wród systemów klasy CRM najwyej został sklasyfikowany system Dynamics 3.0. W przypadku systemów BI najwysz not uzyskał system SAP Netweaver BI. Analizujc informacje przedstawione na wykresie, mona zauway , e wród systemów klasy BI istniały dosy znaczne rozbienoci. Analizujc wyniki zaprezentowane na wykresach (Tabela 1) mona stwierdzi , e w kadej z klas uzyskane wyniki dla kadej z metod były do siebie zblione. Najwiksze rozbienoci pod wzgldem uzyskanych rezultatów wystpiły w klasie WMS (Tabela 1, wykres 1), SCM (Tabela 1, wykres 2) oraz CRM2, gdzie wynik danego systemu miecił si poniej 40% spełnienia wszystkich kryteriów, przy czym systemy klasy WMS charakteryzuj si najwikszym stopniem szczegółowoci (101 kryteriów poddanych ocenie). Z kolei najmniejsze zrónicowanie pomidzy systemami wystpiło w klasie SRM3 oraz w klasie PLM4 z wyłczeniem systemu Autodesk Inventor. Do budowy modelu oceny dla klas SRM, PLM oraz BI5 została natomiast wybrana mniejsza liczba rozwiza ni w przypadku najbardziej popularnej klasy systemów ERP (Tabela 1, wykres 3). 4. Analiza uzyskanych wyników na podstawie zastosowania modeli oceny systemów informatycznych dla logistyki Przedstawione rozwizania informatyczne dla logistyki zostały poddane analizie i ocenie pod wzgldem kryteriów merytorycznych. Uwzgldnienie najistotniejszych wartoci, jakimi powinno cechowa si dane rozwizanie ma na celu wskazanie najbardziej preferowanych i funkcjonalnych rozwiza dla logistyki sporód przedstawionych systemów dostpnych na rynku. Przy analizie kryteriów nie została uwzgldniona cena rozwizania, gdy bazujc na informacjach podawanych przez producentów systemów, cen poszczególnych rozwiza warunkuje charakter przedsibiorstwa, jego zasig, struktura oraz liczba kocowych uytkowników systemu. Kade z przedsibiorstw logistycznych inaczej moe podchodzi do wanoci poszczególnych kryteriów dla siebie, uwzgldniajc przy wyborze analiz zewntrzn oraz wewntrzn organizacji oraz 2 Praca magisterska, „Wspomaganie decyzji w doborze systemów informatycznych logistyki”, Agnieszka Konys, Politechnika Szczeciska, Szczecin 2008. 3 [Tame] 4 [Tame] 5 [Tame] 232 Jarosław Wtróbski Krzysztof Małecki Agnieszka Konys Analiza uytecznoci systemów informatycznych logistyki w przedsibiorstwie swoje indywidualne potrzeby, std ostatecznym decydentem w przypadku wyboru odpowiedniego rozwizania jest uytkownik systemu, który najlepiej jest w stanie dokona analizy „swojego” przedsibiorstwa oraz najtrafniej powinien wskaza poszczególne kryteria, jakie powinien mie system dedykowany dla danego przedsibiorstwa logistycznego. Dlatego nawet te systemy, które uzyskały mniejsz liczb punktów z braku posiadanych wszystkich lub wikszoci wskazanych cech, bd braku dostatecznych informacji potwierdzajcych ich istnienie, mog mie bardzo due znaczenie dla okrelonej grupy odbiorców. Analiza dostpnych systemów wskazała najlepsze rozwizanie bd rozwizania w danej klasie systemów (Tabela 2). W niektórych przypadkach uzyskano dwa równorzdne rezultaty, tak jak w przypadku systemów klasy ERP poddanych ocenie wielokryterialn metod macierzow, t sam liczb punktów uzyskał system IFS Applications oraz mySAP ERP - mySAP Business Suite, za w przypadku pozostałych modeli, najwyej ocenionym został natomiast tylko mySAP ERP mySAP Business Suite. Podobna sytuacja wystpuje take w przypadku systemów klasy PLM, gdzie dominuj dwa systemy: system IFS Zarzdzanie Cyklem ycia Produktu oraz mySAP PLM. Dokonujc oceny metod macierzow, najlepszym rozwizaniem okazał si system IFS Zarzdzanie Cyklem ycia Produktu, jednake stosujc model współczynników preferencji, lepsz not uzyskał mySAP PLM. Natomiast dla modelu współczynników ryzyka realizacji atrybutów systemu informatycznego, oba rozwizania uzyskały ten sam rezultat. Złoony model oceny wskazuje za na system mySAP PLM. Pozostałe klasy systemów: SCM, SRM, WMS, BI, CRM uzyskały te same wyniki w kadym z przypadków, co ilustruje ponisza tabela. PORÓWNANIE UZYSKANYCH WYNIKÓW klasa systemów ERP system/y które uzyskały najwiksz liczb punktów WMM IFS Applications, mySAP ERP mySAP Business Suite WP WRRASI ZMO mySAP ERP mySAP Business Suite mySAP ERP mySAP Business Suite mySAP ERP mySAP Business Suite SmartStock. WMS SmartStock. WMS SmartStock. WMS WMS SmartStock. WMS SCM SCM iScala SCM iScala SCM iScala SCM iScala SRM Peoplesoft SRM 9.0 Peoplesoft SRM 9.0 Peoplesoft SRM 9.0 Peoplesoft SRM 9.0 CRM Dynamics 3.0 Dynamics 3.0 Dynamics 3.0 Dynamics 3.0 mySAP PLM SAP NetWeaver BI PLM IFS Zarzdzanie Cyklem ycia Produktu mySAP PLM IFS Zarzdzanie Cyklem ycia Produktu, mySAP PLM BI SAP NetWeaver BI SAP NetWeaver BI SAP NetWeaver BI Tabela 2. „Zestawienie porównawcze systemów z najlepsz ocen”. ródło: Opracowanie własne na podstawie dokonanych oblicze WMM, zastosowaniu modelu WP, modelu WRRASI oraz ZMO dla systemów klasy: ERP, SCM, SRM, WMS, PLM, CRM, BI. POLSKIE STOWARZYSZENIE ZARZDZANIA WIEDZ Seria: Studia i Materiały, nr 17, 2008 233 5. Wnioski Skuteczno współczesnej logistyki jest warunkowana poprzez właciwe zastosowanie technologii informatycznych w przedsibiorstwie, a to za ma przełoenie na popraw efektywnoci działa danej organizacji. W niniejszym artykule podjto problem analizy uytecznoci systemów informatycznych logistyki w przedsibiorstwie. Zastosowanie wielokryterialnych metod macierzowych, uwzgldniajcych model współczynników preferencji, współczynników ryzyka realizacji atrybutów systemu informatycznego oraz złoony model oceny, pozwoliło na dokonanie oceny SIL pod wzgldem złoonych zbiorów kryteriów oceny. Dokonana analiza uytecznoci miała za zadanie ułatwi wybór odpowiedniej klasy systemu wspomagajcego działalno przedsibiorstwa logistycznego. Wyznaczone syntetyczne mierniki jakoci poszczególnych systemów stanowi o realizacji tak postawionego celu bada i jednoczenie posiadaj wysokie walory utylitarne. Niemniej konieczno uwzgldnienia kadorazowo indywidualnego systemu preferencji decydenta powoduje, e prezentowane wyniki bada winny mie jedynie charakter rekomendacji dla przyszłych sytuacji decyzyjnych. Bibliografia 1. Adamczewski P., „Informatyczne wspomaganie łacucha logistycznego”, Wyd. Akademii Ekonomicznej w Poznaniu, Pozna 2001. 2. Bubnicki Z., „Podstawy informatycznych systemów zarzdzania”, Wyd. Politechniki Wrocławskiej, Wrocław 2003. 3. Łagowski T., „Systemy informacyjne zarzdzania informacjami gospodarczymi w procesie globalizacji z wspomaganiem informatycznym”, Wyd. PJWSTK, Warszawa 2006. 4. Majewski J., „Informatyka dla logistyki”, Wyd. Instytut Logistyki i Magazynowania, Pozna 2006. 5. Grabara J. K. (red.), „Informatyczne wspomaganie procesów logistycznych”, Wyd. Naukowo - Techniczne, Warszawa 2004. 6. Bytniewski A. (red.), „Architektura zintegrowanego systemu informatycznego” [w:] „Podsystem logistyki”, Grodziski R. (red.), Wyd. Akademii Ekonomicznej im. Oskara Langego we Wrocławiu, Wrocław 2005. 7. Gospodarowicz A. (red.), „Metody analizy i oceny pakietów programowych”, Wyd. Akademii Ekonomicznej im. Oskara Langego we Wrocławiu, Wrocław 1997. 8. Studziski J., Dreilichowski L., Hryniewicz O. (red.),, „Komputerowe wspomaganie zarzdzania i procesów decyzyjnych w gospodarce”, IBS PAN 2001. 9. W. Chmielarz, „Ocena systemów informatycznych dla małych i rednich form”, Wyd. PAN, Warszawa 2002; „Technologie informatyczne w biznesie”, VI Konferencja z cyklu „Komputerowe Systemy Wielodostpne”, Bydgoszcz-Ciechocinek 2000; W. Chmielarz, „Zasady optymalnego doboru zintegrowanego systemu informatycznego w rozwoju organizacji”. 234 Jarosław Wtróbski Krzysztof Małecki Agnieszka Konys Analiza uytecznoci systemów informatycznych logistyki w przedsibiorstwie MCDA MODEL APPROACH FOR SELECTING INFORMATION TECHNOLOGY SYSTEM IN LOGISTICS Summary The purpose of this article is to build a valuation model that will help to compare different information systems used in logistics. The model will allow the company to choose an information system that will be the most efficient for particular logistic strategies of the business. The research suggests that in order to evaluate any type of information systems, one has to compare them through multidimensional matrix methods, including methods for preference coefficient, methods of ratios of risks of realization of attributes of computerized information systems and evaluation of combined model composed from other models mention before. Altogether, 106 information systems have been evaluated according to classes they belong to: ERP, SCM, SRM, WSM, CRM, PLM, BI. The choice of a right information system is complicated process and that is why it should be made after precise analysis given that recipient preferences and her individual needs are properly matched with producer’s product/services. As a final result, the process of building the model for valuation of information systems made this method less complex and much more accurate. With logistic becoming global we will certainly have a chance to evaluate new solutions and the use for information systems in the near future. Keywords: information systems in logistics, information systems evaluation, MCDA methods Jarosław Wtróbski Instytut Systemów Informatycznych Szczecin, ul. ołnierska 49 e-mail: [email protected] http://www.wi.ps.pl Krzysztof Małecki Konys Agnieszka Wydział Informatyki, Szczecin, ołnierska 49 e-mail: [email protected] e-mail: [email protected]
