Zeszyty Naukowe 16(88) 59
Scientific Journals
Zeszyty Naukowe
Maritime University of Szczecin Akademia Morska w Szczecinie
2009, 16(88) pp. 59-62 2009, 16(88) s. 59-62
Rola symulacji w zintegrowanych systemach informatycznych
zarz
ą
dzania
The role of simulation in integrated management information
systems
Justyna Lemke
Akademia Morska w Szczecinie, Instytut Zarządzania Transportem, Zakład Logistyki i Informatyki 70-507 Szczecin, ul. Henryka Pobożnego 11
Słowa kluczowe: symulacja, zintegrowane systemy informatyczne zarządzania, dynamika systemów
Abstrakt
W artykule omówione jest zagadnienie symulacji w zintegrowanych systemach informatycznych zarządzania. Równocześnie zostało zaproponowane rozwiązanie wykorzystujące w symulatorach techniki modelowania modularnego w ujęciu systemowo-dynamicznym.
Key words: simulation, integrated management information systems, System Dynamics
Abstract
The problem of simulation in integrated management information systems is presented. At the same time, a solution has been suggested that uses modular modeling techniques in simulators in the system-dynamic presentation.
Wstęp
Jedną z ważniejszych decyzji, jaką podejmują menedżerowie firm produkcyjnych, jest dobór od-powiedniej technologii. Ta podlega nieustannym zmianom, rozwój następuje nie tylko w stosowa-nych materiałach, narzędziach czy oprzyrządowa-niu, ale i w metodach transportu, pomiarów, testo-wania i obsługi.
Jak podaje Durlik [1] podstawowe decyzje doty-czą jednak nie tyle fizycznych parametrów procesu, co jego dynamiki.
Obecnie firmom naprzeciw wyszła technologia informatyczna, oferując duży wybór narzędzi wspomagających zarządzanie. Firmy produkcyjne szczególnie upodobały sobie zintegrowane systemy informatyczne wspomagające zarządzanie (ZSI). Jednak przy wszystkich zaletach tych narzędzi na dzień dzisiejszy nie są one w stanie sprostać wy-maganiom, jakie stawia przed nimi nieustannie rozwijająca się technologia. Dzieje się tak za spra-wą ograniczonych możliwości przeprowadzenia symulacji w tychże systemach. Jak wiadomo, tylko
odpowiednio dobrane techniki symulacyjne pora-dzą sobie z analizą dynamicznego systemu o licz-nych wzajemlicz-nych powiązaniach, a co za tym idzie, z wypracowaniem odpowiednich wskazówek dla menedżerów.
Materiał i metody
W celu określenia znaczenia symulacji w ZSI zarządzania, a także stopnia jej wykorzystania przez jednostki decyzyjne w firmie, dokonano przeglądu dostępnej na rynku literatury. W materia-łach szczególną uwagę zwrócono na zagadnienie symulacji w ZSI w kontekście:
− idei ZSI wspomagających zarządzanie [2, 3, 4, 5, 6, 7];
− funkcjonalności ZSI [8, 9, 10];
− opinii samych użytkowników [11].
Należy zwrócić uwagę, iż celem referatu nie jest tylko i wyłącznie umiejscowienie z punktu widze-nia znaczewidze-nia, możliwości i wykorzystawidze-nia modułu symulacji ZSI wspomagających zarządzanie. Rów-nocześnie została zaproponowana koncepcja
wyko-Justyna Lemke
60 Scientific Journals 16(88)
rzystania w symulatorach ZSI techniki systemowo- -dynamicznego modelowania modularnego.
Na tym etapie prac, na podstawie dostępnej literatury, dokonano analizy specyfiki zarządzania systemem produkcyjnym [12, 13, 14] oraz wyko-rzystania symulacji w zarządzaniu produkcją [15, 16, 17, 18] ze szczególnym uwzględnieniem kon-wencji modelowania i symulacji dynamiki syste-mowej [19, 20, 21, 22, 23, 24] wraz z ideą mode-lowania modularnego [25, 26].
W celu ilustracji zagadnienia modelowania mo-dularnego opracowano przy użyciu pakietu symula-cyjnego Vensim PLE przykładowy moduł.
Wyniki badań
Wśród modułów składających się na strukturę zintegrowanych systemów informatycznych zarzą-dzania znajduje się również moduł symulacji. Moduł ten znalazł swoje miejsce w standardzie opracowanym pod koniec lat 80. ubiegłego wieku przez Amerykańskie Stowarzyszenie Sterowania Produkcją i Zapasami APICS (American
Produ-ction and Inventory Control Society). Standard
ów dotyczył wprawdzie systemów klasy MRP II, ponieważ jednak każdy kolejny ZSI jest rozszerze-niem poprzedniego, to można powiedzieć, że mo-duł symulacji powinien stać się integralną częścią wszystkich następnych klas ZSI. Obecnie w zależ-ności od systemu można przeprowadzać symulację w zakresie:
− harmonogramu głównego produkcji (symulacja
what-if),
− zarządzania operacyjnego (symulacja obciążeń stanowisk),
− rachunkowości finansów i księgowości (symu-lacja what-if, symulacje budżetowania i plano-wania),
− kosztów (symulacje kosztów produkcji).
Taka tematyka i podział wydają się być niewy-starczające. Brakuje tutaj chociażby symulacji zdolności produkcyjnych, które – jak wiemy – są składową obciążeń stanowisk, ale i
dyspozycyjno-ści pracowników. Oferowany na rynku software z zakresu ZSI nie daje możliwości symulacyjnej analizy tzw. czynników „miękkich”, jak jakość, kwalifikacje, mobilność, na które, jak zwraca uwa-gę Michalski [27] czy Dillerup i współautorzy [28], obecnie firmy kładą coraz większy nacisk. Co waż-niejsze, nie można przeprowadzić równoległej sy-mulacji wszystkich obszarów działalności firmy. Wprawdzie niektórzy producenci ZSI, jak SAP [29] oferują również możliwość zakupu dodatkowego oprogramowania poszerzającego możliwości symu-lacji w zakresie zaawansowanego planowania i
har-monogramowania (APS – Advanced Planning and
Scheduling) czy strategicznego zarządzania
organi-zacją (SEM – Strategic Enterprise Management). Takie rozwiązanie wymaga jednak dodatkowych nakładów, i jak można wnioskować z artykułu MSI [11], przeznaczone jest raczej dla dużych przedsię-biorstw.
Inną przyczyną nikłego zainteresowania kadry kierowniczej symulacją są trudności, jakie napoty-kają oni na etapie modelowania. Producenci ZSI oferują wprawdzie narzędzia do modelowania pro-cesów gospodarczych, które mogą stanowić na-kładkę do ZSI, tyle że podrażające koszt ZSI do-datkowe oprogramowanie wykorzystywane jest jedynie w fazie wdrożenia. Budowa modelu jest często czasochłonna, a aplikacje oferują tylko i wyłącznie modelowanie bez możliwości przepro-wadzenia symulacji (np. Visio, @Active Modeler). Użytkownicy ZSI ponadto nie doceniają w pełni korzyści, jakie mogą płynąć z możliwości zastoso-wania metod symulacyjnych w procesie podejmo-wania decyzji w przedsiębiorstwie. A przecież, jak przedstawia Radosiński [30], istotą procesu podej-mowania decyzji nie jest wyłącznie konstatacja teraźniejszości czy też zdarzeń minionych, ale przede wszystkim umiejętność przewidywania skutków planowanych działań i na tej podstawie wybór najlepszego z możliwych wariantów decyzji. Przyczyny takiego stanu rzeczy należy dopatry-wać się w tym, iż symulacja, aby być wiarygodną, musi bazować na autentycznych danych. Te zaś można zebrać dopiero po pewnym czasie funkcjo-nowania już wdrożonych modułów systemu infor-matycznego w firmie. Moduł symulacji powinien być zatem wdrażany na końcu, kiedy poprawnie funkcjonują już pozostałe. Jeśli zauważymy za Michalskim [27], że w Polsce rozkwit ZSI przypa-dał na lata 90., to można przypuszczać, że dopiero dziś firmy będą gotowe, aby wdrożyć i w pełni wykorzystywać moduł symulacji.
Koncepcja modelowania modularnego w ujęciu systemowo-dynamicznym
Rozwiązaniem, które mogłoby przekonać mene-dżerów do korzystania z modułu symulacji, jest wykorzystanie w symulatorach idei modelowania modularnego w ujęciu Dynamiki Systemów (DS). Dynamika Systemów wg Radosińskiego [31] łączy w sobie teorię, metody, a nawet postawy filozoficz-ne potrzebfilozoficz-ne do analizowania systemów.. Za pomo-cą DS można zbadać, w jaki sposób jedne obiekty oddziałują na inne. Modele przedsiębiorstwa kon-struowane w oparciu o DS pozwalają odpowiedzieć na pytanie, które strategie zarządzania sprzyjają
Rola symulacji w zintegrowanych systemach informatycznych zarządzania
Zeszyty Naukowe 16(88) 61
osiągnięciu sukcesu, a które wręcz go uniemożli-wiają. Informacja o systemie, jaką uzyskuje się przy stosowaniu DS, daje możliwość nie tyle opra-cowania metod przeciwdziałania symptomom nie-prawidłowego zachowania się obserwowanego systemu, co określenia takiej jego struktury, która nie będzie prowadziła do powstawania problemów. Proces modelowania sprowadza się do zaobser-wowania istniejących w systemie powiązań w po-staci sprzężeń zwrotnych, a następnie opisania tych zależności za pomocą równań matematycznych. Procedura budowy modelu w oparciu o istniejące na rynku standardowe oprogramowanie jest nie-skomplikowana, z jej obsługą powinien poradzić sobie każdy, kto w podstawowym stopniu opano-wał użytkowanie komputera. Proces ten, w przeci-wieństwie do wykorzystania modułów DS, jest jednak czasochłonny.
Moduły DS to niewielkie, powtarzalne, zapisane w konwencji systemowo-dynamicznej bloki od-wzorowujące pewne, uznane za elementarne, części systemu rzeczywistego. Bloki te zawierają elemen-ty notacji systemowo-dynamicznej (poziomy, stru-mienie, zmienne pomocnicze, parametry) i instruk-cje formalnego języka symulacyjnego. Moduł moż-na zatem utożsamiać z moż-najprostszym możliwym modelem symulacyjnym, a więc takim, który od-wzorowuje pojedyncze elementarne działanie wy-różnialne w systemie rzeczywistym, na najniższym z rozpatrywanych poziomów hierarchicznych.
Rysunek 11 przedstawia przykładowy moduł, pozwalający na określenie kosztu technologicznego
1 Model został wykonany w programie Vensim® PLE. Pakiet
symulacyjny Vensim® PLE jest stworzony specjalnie dla potrzeb modelowania w konwencji dynamiki systemowej. Vensim® PLE jest produktem amerykańskiej firmy softwa-re’owej Ventana Systems. Program pracuje w środowisku operacyjnym Windows i jest wyposażony w moduł graficzny umożliwiający rysowanie zarówno schematów przyczynowo-skutkowych, jak i strukturalnych. Jest dostępny na stronie internetowej www.vensim.com.
produkcji (Kt = ktpz + nobr(Kob + Kmat))2, który jest składową kosztów: przygotowawczo-zakoń-czeniowego (ktpz), obróbki (Kob) i materiałów (Kmat), a także wielkości partii obróbkowej (nobr), uzależnionej od ilości dostarczanych do obrabiarki półproduktów.
Proces budowy modelu (rys. 2) będzie polegał na „dołączaniu” do istniejącego kolejnych modu-łów opisujących jedną obrabiarkę (materiały, pół-produkty, pracownicy itd.). Taki kierunek rozbu-dowy modelu można nazwać pionowym. Równo-cześnie model może się rozrastać horyzontalnie, to znaczy – być powiększony o kolejne „obrabiarki”.
Rys. 2. Procedura budowy modelu
Źródło: opracowanie własne Fig. 2. Procedure of the model construction
Source: own study
Symulator w oparciu o „bazę modułów DS” stworzy niezbędną do skonstruowania modelu ko-lekcję modułów DS. Moduł obliczeń wstępnych przypisze instancjom modułów DS (w omawianym przypadku rysunek 1 – koszt technologiczny) nie-zbędne do rozpoczęcia symulacji wartości począt-kowe atrybutów. Po przeprowadzeniu symulacji wyniki zostaną zapisane w oddzielnej bazie ekspe-rymentów. Taka procedura nie zakłóci pracy
wdro-żonego w firmie ZSI.
Wnioski
Wykorzystanie w symulatorze bazy modułów DS sprawi, że czas przeznaczony na proces kon-struowania docelowego modelu symulacyjnego skróci się, a sama obsługa symulatora stanie się jeszcze bardziej przyjazna dla użytkownika. W pro-ces modelowania będzie można włączyć kadrę z różnych szczebli zarządzania, co jest zgodne ze
2
Propozycję wyznaczania kosztu technologicznego zaczerp-nięto z [32]. Moduły DS Symulacja Ekspery- menty Moduł obliczeń Obiekty
Rys. 1. Przykład modułu: „koszt technologiczny”
Źródło: Opracowanie własne
Fig. 1. Example of the module: “technological cost” Source: own study
Obrabiarka n-1 Obrabiarka n Obrabiarka n+1 Produkt Koszt przygotowawczo- -zakończeniowy Koszt materiałów Koszt obróbki Koszt technologiczny
Justyna Lemke
62 Scientific Journals 16(88)
współczesnymi trendami w zarządzaniu persone-lem.
Raz utworzona baza może być uzupełniana no-wymi modułami tworzonymi na podstawie obser-wacji i teorii dotyczącej systemu rzeczywistego. Poszerzy to spektrum obszarów przeprowadzania w ZSI zarządzania symulacji, a co ważniejsze, wyko-rzystujący taką bazę symulator będzie można zasto-sować w różnych ZSI: MRP II, ERP I czy ERP II, przez co stanie się on uniwersalny.
Bibliografia
1.DURLIK I.: Inżynieria zarządzania. Strategia i projektowa-nie systemów produkcyjnych. Cz. II. A.W. Placet, War-szawa 1999.
2.ADAMCZEWSKI P.: Zintegrowane systemy informatyczne w praktyce. Mikom, Warszawa 2004.
3.DOLIŃSKA M.: Projektowanie systemów informacyjnych. A.W. Placet, Warszawa 2003.
4.JABŁOŃSKI W.J.,BARTKIEWICZ W.: Systemy informatyczne zarządzania. Klasyfikacja i charakterystyka systemów. Wydawnictwo KPSW, Bydgoszcz 2006.
5.LECH P.: Zintegrowane systemy zarządzania ERP/ERP II. Wykorzystanie w biznesie, wdrażanie. Difin, Warszawa 2003.
6.PARYS T.: MRP II przykładem systemu zintegrowanego. Informatyka 1999, 9.
7.PARYS T.: Rozwój systemu zintegrowanego MRP II. Informatyka 1999, 5.
8.HUFGRAD A., HECHT H., WALZ W., HENNERMANN F., BOSCH G.,MEHLICH S.,BÄTZ CH.: Business Integration mit SAP-Lösungen. Potenziale, Geschäftsprozesse, Organisati-on und Einführung. Springer-Verlag, Berlin Heidelberg 2004.
9.LENART A.: Zintegrowane systemy informatyczne klasy ERP. Teoria i praktyka na przykładzie systemu BAAN IV. Wyd. Uniwersytetu Gdańskiego, Gdańsk 2006.
10.Raport Computerworld: Zintegrowane Systemy Informa-tyczne MRP II/ERP; www.computerworld.pl [dostęp z dnia 23-06-2007].
11.SMITH A.J.: Systemy dla produkcji. Manufacturing Systems Information Polska 2007, marzec 2(21).
12.DURLIK I.: Inżynieria zarządzania. Strategia i projektowa-nie systemów produkcyjnych. Cz. I. A.W. Placet, War-szawa 2004.
13.DWILIŃSKI L.: Zarządzanie produkcją. Oficyna Wydawni-cza Politechniki Warszawskiej, Warszawa 2002.
14.PASTERNAK K.: Zarys zarządzania produkcją. PWE,
War-szawa 2005.
15.BARTKIEWICZ S., TARNOWSKI W.: Modelowanie matema-tyczne i symulacja komputerowa dynamicznych procesów ciągłych. Wyd. Politechniki Koszalińskiej, Koszalin 2003. 16.BINIEK Z.: Elementy teorii systemów modelowania i
symu-lacji. Infoplan, Internet 2002; http://www.finus.com.pl.
17.GAJDA J.B.: Prognozowanie i symulacja a decyzje gospo-darcze. Wyd. C.H. Beck, Warszawa 2001.
18.FISHMAN G.S.: Symulacja komputerowa. Pojęcia i metody. PWE, Warszawa 1981.
19.FORRESTER J.W.: Industrial Dynamics. The MIT Press and
Wiley, New York 1961.
20.KASPERSKA E.: Dynamika systemowa. Symulacja i
opty-malizacja. Wyd. Politechniki Śląskiej, Gliwice 2005. 21.KASPERSKA E., SŁOTA D.: Metody matematyczne w
zar-ządzaniu w ujęciu dynamiki systemowej. Wyd. Politech-niki Śląskiej, Gliwice 2000.
22.KIRKWOOD C.W.: Business Process Analysis Workshops: System Dynamics Models. Arizona State Uniwersity, Internet 1998; http:/www.public.asu.edu/~kirkwood/sysdyn /SDWork/ [dostęp z dnia 01-06-2008].
23.KIRKWOOD C.W.: System Dynamic Methods: A Quick Introduction, Arizona State University; http:/www.public. asu.edu/~kirkwood/sysdyn/SDIntro/ [dostęp z dnia 01-06-2008].
24.ŁUKASZEWICZ R.: Dynamika Systemów Zarządzania. PWN, Warszawa 1975.
25.BALCERAK A., PEŁECH A.: Nanomodele symulacyjne – zarys pomysłu. Szkoła Symulacji Systemów Gospo-darczych. Antałówka 1997; http://www.sssg.ae.krakow.pl/ sssgdaw/page-4.html [dostęp z dnia 01-06-2008].
26.ŁATUSZYŃSKA M.: Modelowanie modularne w
symulacyj-nym badaniu dynamiki systemów ekonomicznych, [w:] In-formatyka i zarządzanie strategiczne. Praca zbiorowa pod red. R. Budzińskiego. Wyd. WI PS, Szczecin 1999, 337– 352.
27.MICHALSKI A. (red): Zarządzanie informacjami w przed-siębiorstwie. Systemy Informatyczne a reinżynieria w or-ganizacji. Wyd. Politechniki Śląskiej, Gliwice 2001. 28.DILLERUP R.,SCHMID U.,ZAN E.:
Investitionsentscheidun-gen in flexible Fertigungssysteme. Ein integrierter, system-dynamischer Bewertungsansatz. Zeitschrift für Betribswirt-schaft, Ergenzungsheft 1 Innovation und Investition, 1999. 29.Oficjalna strona SAP – producenta oprogramowania z za-kresu ZSI; http://www.sap.com/polnad/index.epx [dostęp z dnia 19-06-2008].
30.RADOSIŃSKI E.: Systemy informatyczne w dynamicznej analizie decyzyjnej. PWN, Warszawa–Wrocław 2001. 31.RADOSIŃSKI E. (red.): Symulacja komputerowa w
naucza-niu ekonomii. PTS, Wrocław 1998.
32.ŻYWICKI K.: Planowanie procesów wytwarzania. Materiały
pomocnicze do projektu z przedmiotu: Zarządzanie pro-dukcją i usługami. Politechnika Poznańska, Poznań 2005; http://www.mqe.put.poznan.pl/download/sdz_matpom_zpu _zppro.pdf [dostęp z dnia 04-10-2007].
Recenzent: dr hab. Małgorzata Łatuszyńska Wydział Nauk Ekonomicznych i Zarządzania US
