Базы данных для цепей поставок (2006, 720с., VV0193-06)

Базы данных для цепей поставок (выводы)

В этом разделе мы попытались продемонстрировать случаи, в которых база данных для принятия решении о цепи поставок является важным элементом, объединяющим транзакционные данные с аналитическими методами принятия управленческих решении. Используя структуру математического программирования за основу, база данных для принятия решений объединяет описательные модели из различных сфер, таких как бухгалтерский учет, планирование, оперативный менеджмент, организация перевозок. Эти аналитические методы были бы более эффективными, если бы специалисты, работающие в этих сферах, интересовались работой и в других областях.

Например, тексты по бухучету представляют собой сухие правила для подсчета различного рода затрат в целях максимизации годового дохода. Эти правила абсолютно игнорируют огромные возможности линейного и смешанного целочисленного программирования для оптимизации управленческих решений. Подобным образом логисты-менеджеры, разрабатывая планы компании по распределению продукции, часто относятся к производственным планам, составленным в той же компании, как к решениям, не имеющими к ним никакого отношения. Специалисты по управлению запасами стремятся создать и внедрить модели, фокусирующиеся на решениях о запасах без систематической оценки решений других уровней, таких как местоположение распределительного центра или производственное и транспортное планирование.

База данных ценна тем, что обеспечивает менеджеров транзакционными данными высокого уровня качества. Тем не менее для достижения более четких определении и более широкого применения необходимо постоянное использование моделирующих систем для тактического планирования. Можно надеяться на то, что компании по производству систем ERP со временем разработают программу для создания баз данных решений, связанных с моделирующими системами, которые бы тщательно анализировали планирование ресурсов в цепи поставок организации.

Важном задачей интегрированного планирования цепи поставок является концептуализация и разработка взаимосвязанных баз данных решении и моделирующих систем для оперативного, тактического и стратегического планирования. Хотя теория иерархического планирования пользуется популярностью у теоретиков, она очень устарела. Успех может быть достигнут с использованием стратегического планирования, которое ведет опять же к рутинному и повторяющемуся применению моделирующих систем для тактического планирования.

Проблема, к которой мы обращались в данном разделе несколько раз, но не имели возможности подробно исследовать, представляет собой оценку косвенных затрат на информационные технологии и их представление в модели планирования цепи поставок. Эти затраты важны для традиционных компаний, которые вкладывают значительные средства в ERP-системы с целью более эффективного управления. Затраты более важны для компаний, занимающихся планированием, чтобы оперативно работать в ближайшем будущем в качестве членов виртуальном цепи поставок, потому что, как мы уже отмечали ранее, они сильно зависят от информационных технологий, что позволяет им быть более конкурентоспособными.

Распространение приобретения и хранения данных во всех сферах бизнеса стимулирует появление систем анализа данных (технология анализа хранимых данных для нахождения трендов и коммерчески полезных зависимостей). Системы анализа данных предполагают объединение методов поискового анализа данных с методами аналитической обработки в масштабе реального времени для построения и визуализации многомерных структур данных (OLAP). Методология основывается на графическом отображении многомерных матриц, позволяющем аналитикам взаимодействовать с автоматическими способами определения и подтверждения правильности данных. Примеры систем анализа данных включают анализ статистических данных для определения сегментов рынка телефонным опросом и идентификации скрытых факторов при обработке данных датчиков, предупреждающих сбой оборудования.

Системы анализа данных имеют отношение к базам данных логистических решений, поскольку оптимизационные модели строятся на основе описательных подмоделей, многие из которых основаны на необработанных данных. Системы анализа данных могут быть полезными, например, при анализе исторических производственных затрат для определения стоимостных драйверов и стоимостных отношений в подмоделях завода. Они также полезны при анализе исходящих данных при многочисленных сценариях оптимизационной модели. Такой анализ стремится к выявлению скрытых трендов в исходящих данных.

Важные вопросы встают перед специалистами по моделированию и разработчиками систем при создании базы данных решений цепи поставок и моделирующих систем для виртуальных сетей поставок нескольких компаний, особенно связанных с использованием Интернета. Они включают следующие вопросы:

В каком степени компании стандартизируют и обмениваются описательными данными о затратах, мощностях и прогнозах и о том как эти данные распространяются?

Как инструменты моделирования могут быть стандартизированы для разных компаний?

Как и где будет создана интегрированная база данных для принятия решений о цепи поставок?

Кто отвечает за осуществление анализа интегрированной цепи поставок?

Как будут распространяться результаты планирования и каковы стимулы для внедрения именно этих планов?

Что оказывает влияние на обмен данными и процессы интегрированного планирования, когда отдельные компании участвуют в многочисленных цепях поставок?

Эти вопросы подобны проблемам, с которыми сталкиваются крупные компании при попытке интеграции планирования среди разнообразных бизнес-единиц.

Источник: Шапиро Дж. Моделирование цепи поставок / Пер. с англ. под ред. В. С. Лукинского — СПб.: Питер, 2006. — С. 335-338 (720 с.)