W ymagania wobec jakości danych w kontekście wykorzystania potencjału korzyści wspomagania decyzyjnego

Znaczenie korzyści wspomagania decyzyjnego dla zapewnienia opłacalności zastosowania rozwiązań klasy ERP w sektorze MSP zostało szybko

129

dostrzeżone przez oferentów oprogramowania. Implikuje to oferowaniem coraz to nowych funkcji systemów. Warunki ramowe ich wykorzystania w praktyce małych i średnich przedsiębiorstw są następujące:

istnieje niewielka liczba (często tylko jeden) pracowników, którzy jako referenci mogą obsłużyć moduły podstawowe systemu ERP (np. zakupy, produkcja, zbyt, rachunkowość);

w przypadku zastępstwa (choroba lub urlop) prace po prostu nie są realizowane lub organizowana jest tylko „służba zastępcza”, która opracowuje tylko najpilniejsze procesy (często „poza systemem ERP”);

prace związane z obsługą danych prowadzone są „przy okazji”- z małymi wyjątkami (np. meldunki zwrotne z produkcji przy braku elektronicznego systemu gromadzenia danych), co prowadzi do zwiększenia ryzyka wystąpienia błędów w obsłudze;

pracownicy nie są zwykle wysoko opłacani; w następstwie tego nie można wiązać dużych nadziei z ich „ekonomicznym rozeznaniem” (w sytuacjach dużego obciążenia, wykorzystywane są techniki najbardziej racjonalne z punktu widzenia danego stanowiska; co wskutek integracji danych może prowadzić do wystąpienia znaczących błędów). Najczęściej rozeznanie takie występuje w księgowości, gdzie zbiegają się wszystkie błędy (szczególnie przy wykorzystaniu rozwiązań zintegrowanych, np. automatycznego generowania poleceń księgować przy transakcjach magazynowych). Korekta błędów jest w takim przypadku bardzo pracochłonna, a często już niemożliwa.

Powyższe warunki implikują następujące główne konsekwencje dla jakości gromadzenia danych rzeczywistych:

W porównaniu do dużych przedsiębiorstw występuje większa wadliwość błędnego wprowadzania danych, ponieważ takie prace często przerywane są przez inne zajęcia (przy czym brak koncentracji jest wręcz

„zaprogramowany”);

Błędy w obsłudze wynikają z niewystarczającego przygotowania do zastępstwa lub mniejszej wiedzy na temat zależności ekonomicznych: np.

błędne przyporządkowanie marszrut do zleceń produkcyjnych; błędne przyporządkowanie różnic wartościowych w trakcie kontroli rachunków;

wybór złego schematu kalkulacji; przyporządkowanie błędnych cen lub stawek rozliczeniowych przy wprowadzaniu schematu kalkulacji; księgowanie ze złą datą (co może mieć fatalne następstwa przy księgowaniach stanów magazynowych); „przeoczenie ostrzeżeń”;

W zależności od typu przedsiębiorstwa, występują błędy w kolejności obsługi procesów; np. wprowadzenie dokumentu dostawy (i przy tym odksięgowanie wysłanej ilości produkcyjnych) przed zakończeniem i zameldowaniem zwrotnym z produkcji; dopuszczenie do produkcji i odksięgowanie magazynu przed zaksięgowaniem przyjęcia na magazyn. Tego typu przypadki, spowodowane brakiem personelu, występują tak często, że powoduje to konieczność „wyłączania” różnych ostrzeżeń i blokad generowanych przez system aby nie zatrzymać pracy całego systemu;

Dodatkowo na jakość danych wpływa zapominanie o pielęgnacji danych podstawowych (najczęściej także z braku czasu).

W przypadku prostych procesów administracyjnych4 (np. wprowadzanie zleceń lub zamówień; księgowanie dokumentów), błędy są często szybko rozpoznawane i poprawione przez pracownika. Bardziej złożone procesy administracyjne (np. połączenie automatycznego łańcucha księgowań z obszarem stanów magazynowych) lub procesy dyspozycyjne (przy których „współdziała”

wiele plików) do rozpoznania błędów wymagają zrozumienia łańcucha procesów ekonomicznych, które występują w księgowaniach. Wielu pracowników w analizowanych obszarach jest przy tym przeciążonych. W związku z tym, błędy widoczne są dopiero w księgowości, rachunku kosztów (jeśli dostępne jest odpowiednie zintegrowane rozwiązanie), w trakcie inwentaryzacji lub nie są widoczne w ogóle.

Główne konsekwencje wyżej opisanych warunków dla jakość danych planowanych są następujące:

Pielęgnowane są najpierw te dane, przy których brak aktualności prowadziłby natychmiast do powstania odczuwalnych błędów (np. planowane stryktury produktów oraz marszruty w przypadku, gdy są podstawą tworzenia i rozliczenia dokumentacji produkcyjnej; planowane ceny i stawki rozliczeniowe w przypadku, gdy są podstawą ważnych kalkulacji planowanych). Przypadki te w ystępująjednak rzadko, jeżeli istnieje możliwość pracy „poza systemem ERP”;

Ogólnie pielęgnacja dodatkowych danych planowanych, jak również (właściwie bardziej konieczna) „analiza plan - wykonano” traktowane sąjako praca, której korzyści nie są prawie widoczne na poszczególnych stanowiskach. W wielu przypadkach prace związane z planowaniem pozostawiane są kierownictwu. Wykorzystuje ono jednak najpierw własne narzędzia lub (często nie znających się na systemach ERP) doradców, a przy tym nie znajduje czasu na poznanie (często niełatwej) obsługi funkcji planowania.

Wobec tego należy stwierdzić, że w tego typu przedsiębiorstwach błędne dane rzeczywiste (w specjalistycznych obszarach), jak również nieaktualne wzgl.

nie zintegrowane z systemem ERP dane planowane występują w znaczącej ilości.

Implikuje to utrudnienie porównania plan - wykonano. Poza tym ogranicza to dodatkowo wykorzystanie archiwum danych zakładowych dla celów analiz statystycznych5. Zatem niewystarczająca jakość danych ma różny, najczęściej negatywny wpływ na wykorzystanie poszczególnych funkcji wspomagania decyzyjnego przez rozważany typ przedsiębiorstw. Potwierdzają to następujące doświadczenia autorów zebrane w trakcie opieki nad firmami, które takie funkcje zakupiły.

4 W yjaśnienie p ojęć procesów adm inistracyjnych i dyspozycyjnych - por. Stalknecht P., H asenkam p U., (1999), s. 344.

5 por. K luge P.D ., K żdow icz P., (2003).

131

Krótkoterminowe planowanie płynności finansowej (w ypłacalności)

Krótkoterminowe planowanie płynności finansowej spotyka się ostatnio z coraz większym zainteresowaniem podczas prezentacji. Zainteresowanie to utrzymuje się także w trakcie normalnej pracy, jeżeli chodzi o wykorzystanie krótkoterminowych prognoz (od około 2 do 3 tygodni). Bazują one prawie wyłącznie na zamówieniach, zleceniach klientów i otwartych rozrachunkach (których jakość jest stosunkowo wysoka) i są praktycznie automatycznie opracowywane. Wraz z wydłużeniem się czasu prognozy, w celu zabezpieczenia odpowiedniej jakości, muszą być uwzględnione także dane planowane - a tych często nie ma!

Jednakże planowanie płynności należy do najczęściej wykorzystywanych funkcji wspomagania decyzyjnego (z pozytywnym skutkiem w opisanym czasie prognozy).

Kalkulacja

Podobnie pozytywnie może być ocenione wykorzystanie standardowej kalkulacji wstępnej (kalkulacji planowanej), jeżeli dostępne są struktury produktów, marszruty i planowane ceny. Mniejszym powodzeniem cieszą się kalkulacje na bazie średnich cen zakupu lub kosztów wytworzenia. Wielkości te, ze względu na pokazane braki (szczególnie w meldunkach zwrotnych), rzadko odpowiadają aktualnym wartościom rzeczywistym. Z tych samych przyczyn rzadko wykorzystywane są możliwości kalkulacji wstępnej i końcowej zleceń, szczególnie w produkcji seryjnej. Wykorzystanie funkcji kalkulacji w ERP ogranicza się najczęściej do efektów racjonalizacyjnych na skutek ponownego wykorzystania zgromadzonych danych podstawowych.

Dyspozycja materiałowa i produkcyjna

Bardziej krytycznej oceny wymaga wykorzystanie funkcji dyspozycyjnych. Implikuje to powstanie specyficznego „błędnego koła”:

zamówienia i zlecenia produkcyjne, automatycznie wygenerowane z systemu ERP, muszą być następnie poprawiane ze względu na brakującą jakość danych z meldunków zwrotnych;

jeżeli to poprawianie przebiega „poza systemem” (co szczególnie często występuje w produkcji), zmniejsza się jakość propozycji dyspozycyjnych;

po tym, jak w ten sposób „udowodniona” zostaje słaba jakość dyspozycji komputerowej, powraca się do konwencjonalnych metod (a więc bez funkcji systemów ERP).

Dlatego też zwykle w tym obszarze wykorzystanie funkcji dyspozycji materiałowej i produkcyjnej jest nieopłacalne.

Analizy wskaźnikowe

Ponieważ w przedsiębiorstwach, będących „pod opieką” autorów, rozwiązania klasy ERP są już wykorzystywane, podjęto próbę zbadania znanych i nowych metod analiz baz danych zakładowych w sensie Data Mining. Przy tym,

mając na uwadze wcześniej dyskutowane problemy, rozpoczęto od danych, których jakość musi być wysoka. Przeanalizowano bilanse oraz rachunki zysków i strat z wielu lat. Wybrano firmy, które wykorzystują automatykę księgowań FK przy ilościowych transakcjach magazynowych (np. przyjęcie towaru, doksięgowania i odksięgowania w ramach produkcyjnych meldunków zwrotnych, księgowania sprzedaży).

Wyniki tej analizy były zaskakujące: Jeśli skutków warunków ramowych, odnośnie błędnych danych z transakcji ilościowych towarów, można było jeszcze oczekiwać, tak dodatkowe, podane poniżej aspekty oddziaływały negatywnie na analizę danych zakładowych:

Nie zawsze wybrany został właściwy okres księgowania. Widoczne to było szczególnie w księgowaniach przy zamknięciu roku;

Określone księgowania realizowane były tylko rytmicznie (czasami raz w roku). Widoczne to było szczególnie przy księgowaniu środków trwałych i automatycznie generowanych odpisów amortyzacyjnych. Poprzez to analiza danych w trakcie roku obrotowego staje się prawie niemożliwa;

Operatywne zmiany w planie kont, które prowadzą do zniekształceń w zobrazowaniu sytuacji na kontach, utrudniają szczególnie odfiltrowanie specyficznych dla przedsiębiorstwa zależności ekonomicznych.

Tak długo jak źródła niedostatecznej jakości danych nie zostaną usunięte, należy poddać w wątpliwość ekonomiczność oferowanych od kilku lat (częściowo tylko pod nowymi nazwami) metod analiz i prognozowania.

Sterowanie produkcją

Wyraźnym okazał się problem, gdzie odpowiedzialni za sterowanie (najczęściej majstrowie) rzadko pracują z teoretycznie „nowoczesnymi”

narzędziami (np. optymalizacją, automatycznym generowaniem wskazówek postępowania na bazie przetwarzanej wiedzy).

Jednak także te, przez praktyków uznane i wspomagane komputerowo, konwencjonalne narzędzia (np. graficzne stanowiska dyspozytorskie) trafiają na niską jakość danych we wcześniejszych procesach zakładowych (np. rzeczywista dostępność wykazanych w księgowości pozycji aktywów obrotowych).

Podsumowując, sceptycznie należy ocenić możliwości opłacalnego wykorzystania „nowoczesnych” baz wiedzy w rozważanej grupie przedsiębiorstw.