Rola symulacji w zintegrowanych systemach informatycznych

Rola symulacji w zintegrowanych systemach informatycznych

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
zarządzania
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
odpowiednio dobrane techniki symulacyjne poradzą sobie z analizą dynamicznego systemu o licznych wzajemnych powiązaniach, a co za tym idzie,
z wypracowaniem odpowiednich wskazówek dla
menedżerów.
Jedną z ważniejszych decyzji, jaką podejmują
menedżerowie firm produkcyjnych, jest dobór odpowiedniej technologii. Ta podlega nieustannym
zmianom, rozwój następuje nie tylko w stosowanych materiałach, narzędziach czy oprzyrządowaniu, ale i w metodach transportu, pomiarów, testowania i obsługi.
Jak podaje Durlik [1] podstawowe decyzje dotyczą 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 wymaganiom, jakie stawia przed nimi nieustannie
rozwijająca się technologia. Dzieje się tak za sprawą ograniczonych możliwości przeprowadzenia
symulacji w tychże systemach. Jak wiadomo, tylko
Zeszyty Naukowe 16(88)
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 materiałach 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 widzenia znaczenia, możliwości i wykorzystania modułu
symulacji ZSI wspomagających zarządzanie. Równocześnie została zaproponowana koncepcja wyko59
Justyna Lemke
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 wykorzystania symulacji w zarządzaniu produkcją [15,
16, 17, 18] ze szczególnym uwzględnieniem konwencji modelowania i symulacji dynamiki systemowej [19, 20, 21, 22, 23, 24] wraz z ideą modelowania modularnego [25, 26].
W celu ilustracji zagadnienia modelowania modularnego opracowano przy użyciu pakietu symulacyjnego Vensim PLE przykładowy moduł.
monogramowania (APS – Advanced Planning and
Scheduling) czy strategicznego zarządzania organizacją (SEM – Strategic Enterprise Management).
Takie rozwiązanie wymaga jednak dodatkowych
nakładów, i jak można wnioskować z artykułu MSI
[11], przeznaczone jest raczej dla dużych przedsiębiorstw.
Inną przyczyną nikłego zainteresowania kadry
kierowniczej symulacją są trudności, jakie napotykają oni na etapie modelowania. Producenci ZSI
oferują wprawdzie narzędzia do modelowania procesów gospodarczych, które mogą stanowić nakładkę do ZSI, tyle że podrażające koszt ZSI dodatkowe oprogramowanie wykorzystywane jest
jedynie w fazie wdrożenia. Budowa modelu jest
często czasochłonna, a aplikacje oferują tylko
i wyłącznie modelowanie bez możliwości przeprowadzenia symulacji (np. Visio, @Active Modeler).
Użytkownicy ZSI ponadto nie doceniają w pełni
korzyści, jakie mogą płynąć z możliwości zastosowania metod symulacyjnych w procesie podejmowania decyzji w przedsiębiorstwie. A przecież, jak
przedstawia Radosiński [30], istotą procesu podejmowania 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 dopatrywać się w tym, iż symulacja, aby być wiarygodną,
musi bazować na autentycznych danych. Te zaś
można zebrać dopiero po pewnym czasie funkcjonowania już wdrożonych modułów systemu informatycznego 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 przypadał na lata 90., to można przypuszczać, że dopiero
dziś firmy będą gotowe, aby wdrożyć i w pełni
wykorzystywać moduł symulacji.
Wyniki badań
Wśród modułów składających się na strukturę
zintegrowanych systemów informatycznych zarządzania 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 Production and Inventory Control Society). Standard
ów dotyczył wprawdzie systemów klasy MRP II,
ponieważ jednak każdy kolejny ZSI jest rozszerzeniem poprzedniego, to można powiedzieć, że moduł symulacji powinien stać się integralną częścią
wszystkich następnych klas ZSI. Obecnie w zależności od systemu można przeprowadzać symulację
w zakresie:
− harmonogramu głównego produkcji (symulacja
what-if),
− zarządzania operacyjnego (symulacja obciążeń
stanowisk),
− rachunkowości finansów i księgowości (symulacja what-if, symulacje budżetowania i planowania),
− kosztów (symulacje kosztów produkcji).
Taka tematyka i podział wydają się być niewystarczające. Brakuje tutaj chociażby symulacji
zdolności produkcyjnych, które – jak wiemy – są
składową obciążeń stanowisk, ale i dyspozycyjności pracowników. Oferowany na rynku software
z zakresu ZSI nie daje możliwości symulacyjnej
analizy tzw. czynników „miękkich”, jak jakość,
kwalifikacje, mobilność, na które, jak zwraca uwagę Michalski [27] czy Dillerup i współautorzy [28],
obecnie firmy kładą coraz większy nacisk. Co ważniejsze, nie można przeprowadzić równoległej symulacji wszystkich obszarów działalności firmy.
Wprawdzie niektórzy producenci ZSI, jak SAP [29]
oferują również możliwość zakupu dodatkowego
oprogramowania poszerzającego możliwości symulacji w zakresie zaawansowanego planowania i har-
Koncepcja modelowania modularnego
w ujęciu systemowo-dynamicznym
Rozwiązaniem, które mogłoby przekonać menedżerów 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 filozoficzne potrzebne do analizowania systemów.. Za pomocą DS można zbadać, w jaki sposób jedne obiekty
oddziałują na inne. Modele przedsiębiorstwa konstruowane w oparciu o DS pozwalają odpowiedzieć
na pytanie, które strategie zarządzania sprzyjają
60
Scientific Journals 16(88)
Rola symulacji w zintegrowanych systemach informatycznych zarządzania
produkcji (Kt = ktpz + nobr(Kob + Kmat))2, który
jest składową kosztów: przygotowawczo-zakończeniowego (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 modułów opisujących jedną obrabiarkę (materiały, półprodukty, pracownicy itd.). Taki kierunek rozbudowy modelu można nazwać pionowym. Równocześnie model może się rozrastać horyzontalnie, to
znaczy – być powiększony o kolejne „obrabiarki”.
osiągnięciu sukcesu, a które wręcz go uniemożliwiają. Informacja o systemie, jaką uzyskuje się
przy stosowaniu DS, daje możliwość nie tyle opracowania metod przeciwdziałania symptomom nieprawidłowego zachowania się obserwowanego
systemu, co określenia takiej jego struktury, która
nie będzie prowadziła do powstawania problemów.
Proces modelowania sprowadza się do zaobserwowania istniejących w systemie powiązań w postaci sprzężeń zwrotnych, a następnie opisania tych
zależności za pomocą równań matematycznych.
Procedura budowy modelu w oparciu o istniejące
na rynku standardowe oprogramowanie jest nieskomplikowana, z jej obsługą powinien poradzić
sobie każdy, kto w podstawowym stopniu opanował użytkowanie komputera. Proces ten, w przeciwieństwie do wykorzystania modułów DS, jest
jednak czasochłonny.
Moduły DS to niewielkie, powtarzalne, zapisane
w konwencji systemowo-dynamicznej bloki odwzorowujące pewne, uznane za elementarne, części
systemu rzeczywistego. Bloki te zawierają elementy notacji systemowo-dynamicznej (poziomy, strumienie, zmienne pomocnicze, parametry) i instrukcje formalnego języka symulacyjnego. Moduł można zatem utożsamiać z najprostszym możliwym
modelem symulacyjnym, a więc takim, który odwzorowuje pojedyncze elementarne działanie wyróżnialne w systemie rzeczywistym, na najniższym
z rozpatrywanych poziomów hierarchicznych.
Rysunek 11 przedstawia przykładowy moduł,
pozwalający na określenie kosztu technologicznego
Obrabiarka
n-1
Koszt
przygotowawczo-zakończeniowy
Obrabiarka
n
Produkt
Obrabiarka
n+1
Koszt
technologiczny
Koszt
obróbki
Moduły
DS
Moduł
obliczeń
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 kolekcję modułów DS. Moduł obliczeń wstępnych
przypisze instancjom modułów DS (w omawianym
przypadku rysunek 1 – koszt technologiczny) niezbędne do rozpoczęcia symulacji wartości początkowe atrybutów. Po przeprowadzeniu symulacji
wyniki zostaną zapisane w oddzielnej bazie eksperymentów. Taka procedura nie zakłóci pracy wdrożonego w firmie ZSI.
Rys. 1. Przykład modułu: „koszt technologiczny”
Źródło: Opracowanie własne
Fig. 1. Example of the module: “technological cost”
Source: own study
Wnioski
Wykorzystanie w symulatorze bazy modułów
DS sprawi, że czas przeznaczony na proces konstruowania docelowego modelu symulacyjnego
skróci się, a sama obsługa symulatora stanie się
jeszcze bardziej przyjazna dla użytkownika. W proces modelowania będzie można włączyć kadrę
z różnych szczebli zarządzania, co jest zgodne ze
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 software’owej Ventana Systems. Program pracuje w środowisku
operacyjnym Windows i jest wyposażony w moduł graficzny
umożliwiający rysowanie zarówno schematów przyczynowoskutkowych, jak i strukturalnych. Jest dostępny na stronie
internetowej www.vensim.com.
Zeszyty Naukowe 16(88)
Symulacja
Obiekty
Koszt materiałów
1
Eksperymenty
2
61
Propozycję wyznaczania kosztu technologicznego zaczerpnięto z [32].
Justyna Lemke
17. GAJDA J.B.: Prognozowanie i symulacja a decyzje gospodarcze. 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 optymalizacja. Wyd. Politechniki Śląskiej, Gliwice 2005.
21. KASPERSKA E., SŁOTA D.: Metody matematyczne w zarządzaniu w ujęciu dynamiki systemowej. Wyd. Politechniki 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 01-062008].
24. ŁUKASZEWICZ R.: Dynamika Systemów Zarządzania.
PWN, Warszawa 1975.
25. BALCERAK A., PEŁECH A.: Nanomodele symulacyjne –
zarys pomysłu. Szkoła Symulacji Systemów Gospodarczych. Antałówka 1997; http://www.sssg.ae.krakow.pl/
sssgdaw/page-4.html [dostęp z dnia 01-06-2008].
26. ŁATUSZYŃSKA M.: Modelowanie modularne w symulacyjnym badaniu dynamiki systemów ekonomicznych, [w:] Informatyka i zarządzanie strategiczne. Praca zbiorowa pod
red. R. Budzińskiego. Wyd. WI PS, Szczecin 1999, 337–
352.
27. MICHALSKI A. (red): Zarządzanie informacjami w przedsiębiorstwie. Systemy Informatyczne a reinżynieria w organizacji. Wyd. Politechniki Śląskiej, Gliwice 2001.
28. DILLERUP R., SCHMID U., ZAN E.: Investitionsentscheidungen in flexible Fertigungssysteme. Ein integrierter, systemdynamischer Bewertungsansatz. Zeitschrift für Betribswirtschaft, Ergenzungsheft 1 Innovation und Investition, 1999.
29. Oficjalna strona SAP – producenta oprogramowania z zakresu 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 nauczaniu ekonomii. PTS, Wrocław 1998.
32. ŻYWICKI K.: Planowanie procesów wytwarzania. Materiały
pomocnicze do projektu z przedmiotu: Zarządzanie produkcją i usługami. Politechnika Poznańska, Poznań 2005;
http://www.mqe.put.poznan.pl/download/sdz_matpom_zpu
_zppro.pdf [dostęp z dnia 04-10-2007].
współczesnymi trendami w zarządzaniu personelem.
Raz utworzona baza może być uzupełniana nowymi modułami tworzonymi na podstawie obserwacji i teorii dotyczącej systemu rzeczywistego.
Poszerzy to spektrum obszarów przeprowadzania w
ZSI zarządzania symulacji, a co ważniejsze, wykorzystujący taką bazę symulator będzie można zastosować w różnych ZSI: MRP II, ERP I czy ERP II,
przez co stanie się on uniwersalny.
Bibliografia
1. DURLIK I.: Inżynieria zarządzania. Strategia i projektowanie systemów produkcyjnych. Cz. II. A.W. Placet, Warszawa 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, Organisation 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 Informatyczne 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 projektowanie systemów produkcyjnych. Cz. I. A.W. Placet, Warszawa 2004.
13. DWILIŃSKI L.: Zarządzanie produkcją. Oficyna Wydawnicza Politechniki Warszawskiej, Warszawa 2002.
14. PASTERNAK K.: Zarys zarządzania produkcją. PWE, Warszawa 2005.
15. BARTKIEWICZ S., TARNOWSKI W.: Modelowanie matematyczne i symulacja komputerowa dynamicznych procesów
ciągłych. Wyd. Politechniki Koszalińskiej, Koszalin 2003.
16. BINIEK Z.: Elementy teorii systemów modelowania i symulacji. Infoplan, Internet 2002; http://www.finus.com.pl.
Recenzent:
dr hab. Małgorzata Łatuszyńska
Wydział Nauk Ekonomicznych i Zarządzania US
62
Scientific Journals 16(88)