Архив статей журнала
В работе представлен процесс взаимодействия информационных систем в ходе планирования производства и управления запасами с учетом динамичности производственной среды и ограниченности возможностей предприятия. Рассмотрены особенности промышленных предприятий, не позволяющие использовать стандартные реализации предлагаемых на рынке программных продуктов и систем. Основным модулем для оптимизации процесса планирования и управления запасами является ERP-система. Построение прогноза продаж и уровня страховых запасов выполняется при помощи отечественного программного продукта Forecast NOW, планирование производства осуществляется в SCM-системе SAP APO. Результатом работы и взаимодействия данных систем являются план-график производства, который, в свою очередь, передается в систему MES для производства, а также корректные данные о потребностях закупки продуктов, сырья, материалов и полуфабрикатов. В качестве методов используются системный подход, а также анализ и синтез исследований отечественных ученых в области планирования и управления запасами. Сформулированы требования к разрабатываемым в рамках интеграции систем программным модулям. Показано, что предложенный программный комплекс удовлетворяет этим требованиям. Приведен пример возможной интеграции разработанного программного комплекса с системой мониторинга производственных процессов, представлена соответствующая схема интеграции. Показано, что область применения данного подхода не ограничивается крупными предприятиями и может быть скорректирована для использования с соответствующими программными комплексами предприятий меньшего масштаба. Гибкость полученного программного решения открывает возможности для дальнейшего расширения области применения и реализации более масштабных самостоятельных производственных систем и комплексов программ.
Работа посвящена оптимизации построения маршрутов перевозки в сфере логистики грузов. Существуют случаи, когда перевозка груза между двумя городами одной транспортной компанией оказывается дороже, чем перевозка разными компаниями с перевалкой груза в промежуточных точках. В информации о таких сложных маршрутах заинтересованы как транспортные компании, которые могут найти пути удешевления маршрутов, так и простые пользователи, ищущие варианты более дешевой доставки груза. Предмет данного исследования - автоматизация построения наиболее выгодного сложного маршрута перевозки груза, исполняемого несколькими автомобильными и железнодорожными перевозчиками и проходящего через промежуточные пункты, в которых осуществляется перевалка (передача груза). Отличительной особенностью метода исследования является то, что он основан на анализе данных с сайтов калькуляторов компаний-перевозчиков, из которых информация о стоимости перевозки извлекается в процессе запроса динамически, и на эвристических подходах к построению сложного маршрута. Были сформулированы критерии для выбора потенциальных точек перевалки и их числа. Предложенный подход к оценке стоимости маршрута протестирован на открытых данных 40 логистических компаний, 9 конфигурациях груза и маршрутах между 171 городом. В результате предложена и протестирована новая процедура поиска сложного маршрута перевозки груза и разработан программный модуль. Тестирование показало эффективность процедуры: с помощью предложенных эвристик в 10 % случаев возможно построить сложный маршрут между городами, стоимость которого будет существенно меньше простого. Теоретическая значимость работы заключается в создании новой процедуры для решения задачи построения сложного маршрута по перевозке груза, практическая - в реализации нового модуля, который будет внедрен в действующий логистический сервис Cargotime.ru.
Бизнес-анализ является одним из ключевых инструментов управления, позволяющих получать достоверную картину текущего состояния дел на предприятии по всем направлениям деятельности. Для обеспечения этого процесса в любой компании в качестве показателей ее работы используются различные данные. Источником данных прежде всего являются интегрированные информационные системы. Эти системы могут использовать либо имеющиеся в их составе инструменты бизнес-анализа, либо специализированные решения, позволяющие выполнять сложные аналитические задачи по заданной постановке. В статье рассматриваются особенности обоих подходов, их преимущества и недостатки, приводятся примеры существующих на рынке зарубежных и отечественных продуктов для бизнес-анализа. Предлагается способ построения трехмерных кубов с использованием содержащихся в системе данных на примере модуля бизнес-анализа разработанной авторами интегрированной информационной системы SciCMS. Описываются используемые методики, исходные требования и ограничения. Проведена формализация задач, рассмотрен математический аппарат построения многомерных моделей данных на основе информации из фиксированного набора нормализованных таблиц реляционной БД. Представлены примеры SQL-запросов и выходных данных. В ряде случаев (работа с нереляционной СУБД, необходимость в наличии заранее рассчитанных агрегатных значений, сложность и высокая стоимость прямых SQL-запросов и т.д.) применение описанного способа построения многомерных кубов невозможно. Решением данной проблемы в SciCMS является собственный модуль импорта и трансформации данных на основе библиотеки с открытым исходным кодом. В статье обобщены основные достоинства и недостатки предлагаемого подхода, перспективы его использования на отечественных предприятиях.