Меню
Главная
Авторизация/Регистрация
 
Главная arrow Информатика arrow ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ В ПРОФЕССИОНАЛЬНОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ (АВТОМОБИЛЬНЫЙ ТРАНСПОРТ)
Посмотреть оригинал

Программное обеспечение информационных систем

Современные технологии обработки данных

Эффективное использование средств электронного получения данных невозможно без их интеграции в системы управления предприятием или технологическими процессами доставки грузов.

Характерные для систем электронной идентификации большие объемы и разнообразные по направлению информационные потоки порождают значительное количество данных. Для принятия правильных и эффективных решений эти данные должны быть своевременно получены, обработаны и доведены до соответствующих исполнителей и руководителей. Для решения таких непростых задач используются современные информационные технологии обработки данных.

Организовав систему поступления информации, ее надо привести к виду, пригодному для анализа и использования для выполнения управленческого воздействия. Решение, позволяющее подготовить информацию для управления предприятием, было найдено и сформулировано в виде концепции хранилища данных (Data Warehouse). Принципиальные отличия информации, помещаемой в хранилище данных, от транзакционных систем сформулированы в требованиях, приведенных в табл. 3.4.

Таблица 3.4

Основные требования к данным в хранилище данных

Наименование требования

Характеристика требования

Предметная ориентированность

Все данные о некотором предмете (бизнес-объекте) собираются (обычно из множества различных источников), очищаются, согласовываются, дополняются, агрегируются и представляются в единой, удобной для их использования в бизнес-анализе форме

Интегрированность

Все данные о различных бизнес-объектах взаимно согласованы и хранятся в едином общекорпоративном хранилище

Неизменчивость

Исходные (статистические) данные, после того как они были согласованы, верифицированы и внесены в общекорпоративное хранилище, остаются неизменными и используются исключительно в режиме чтения

Поддержка хронологии

Данные хронологически структурированы и отражают историю за достаточный для выполнения задач бизнес-анализа и прогнозирования период времени

Хранилища данных выполняют функции предварительной подготовки и хранения данных для системы принятия решений на основе информации из системы управления предприятием (или базы данных предприятия), а также информации из сторонних источников, которые в достаточном количестве стали доступны на рынке информации.

Хранилища данных уже по своей природе являются распределенным решением. В основе концепции хранилищ данных лежит физическое разделение узлов, где выполняется операционная обработка, от узлов, в которых выполняется анализ данных.

Для сбора информации из разнородных (гетерогенных) источников и для ее отражения используются специальные OLAP-технологии. OLAP (On-Line Analytical Processing — анализ процессов в режиме реального времени) — это специальные технологии, позволяющие объединять и представлять многомерные данные и делать из них выборки.

В основе OLAP лежит понятие гиперкуба, или многомерного куба данных, в ячейках которого хранятся анализируемые (числовые) данные, например объемы перевозок. Измерения представляют собой совокупности значений других данных, скажем, наименований заказчиков и названий месяцев года. В простейшем случае двумерного (плоского) куба мы получаем таблицу, показывающую значения объемов перевозок по заказчикам и месяцам. Дальнейшее усложнение модели данных может идти но нескольким направлениям:

  • 1) увеличиваются количества измерений — данные о перевозках не только по месяцам и заказчикам, но и по пунктам назначения; в этом случае куб становится трехмерным и т.д.;
  • 2) усложняется содержимое ячейки — например, может интересовать не только объем перевозок, но и, скажем, чистая прибыль или остаток на складе; в этом случае в ячейке будет несколько значений;
  • 3) вводится иерархия в пределах одного измерения — общее понятие «время» естественным образом связано с иерархией значений: год состоит из кварталов, квартал из месяцев и т.д.

Речь идет не о физической структуре хранения, а о логической модели данных. Другими словами, определяется только пользовательский интерфейс модели данных. В рамках этого интерфейса могут выполняться следующие базовые операции:

Поворот. Замена столбцов строками, и наоборот.

Проекция. При проекции значения в ячейках, лежащих на оси проекции, суммируются по некоторому предопределенному закону.

Раскрытие (drill-down). Одно из значений измерения заменяется совокупностью значений из следующего уровня иерархии измерения; соответственно заменяются значения в ячейках гиперкуба.

Свертывание (roll-up/drill-up). Операция, обратная раскрытию.

Сечение (slice-and-dice). Выборка плоской (двумерной) таблицы значений из многомерного куба.

В зависимости от ответа на вопрос, существует ли гиперкуб как отдельная физическая структура или только как виртуальная модель данных, различают системы MOLAP (Multidimensional OLAP) и ROLAP (Relational OLAP). В первой — гиперкуб реализуется как отдельная БД специальной нереляционной структуры, обеспечивающая максимально эффективный по скорости доступ к данным, но требующая дополнительного ресурса памяти. MOLAP-системы весьма чувствительны к объемам хранимых данных. Поэтому данные из хранилища сначала помещаются в специальную многомерную базу, а затем эффективно обрабатываются OLAP-сервером.

Идея киоска данных (Data Matt) возникла несколько лет назад, когда стало очевидно, что разработка корпоративного хранилища — долгий и дорогостоящий процесс. Это обусловлено как организационными, так и техническими причинами. Киоск данных — это подмножество хранилища данных, организованное для конкретного подразделения фирмы или конкретных пользователей.

Происходящие здесь бизнес-процессы, во-первых, относительно изучены и, во-вторых, не столь сложны, как процессы в масштабах всей компании. Количество работников, вовлеченных в конкретную деятельность, также невелико (рекомендуется, чтобы киоск обслуживал не более 10— 15 человек). При этих условиях с использованием современных технологий удается развернуть киоск подразделения за 3—4 мес. Подчеркнем, что успех небольшого проекта (стоимость которого невелика по сравнению со стоимостью разработки корпоративного хранилища), во-первых, способствует продвижению новой технологии и, во-вторых, приводит к быстрой окупаемости расходов.

При заполнении хранилища агрегированными данными мы должны обеспечить выборку данных из транзакционной базы данных и других источников в соответствии с метаданными, поскольку агрегирование происходит в терминах бизнес-понятий. Так, например, агрегированная величина «объем перевозок груза X в пункт назначения Уза последний квартал» содержит понятия «груз» и «пункт назначения», которые являются бизнес-понятиями данного предприятия.

Технология анализа хранилищ данных, базирующаяся на методах интеллектуального анализа информации и инструментах поддержки принятия решений, называется Data Mining. В частности, сюда входит нахождение трендов и коммерчески полезных зависимостей.

Интеллектуальный анализ данных обычно определяют как метод поддержки принятия решений, основанный на анализе зависимостей между данными. В рамках такой общей формулировки обычный анализ отчетов, построенных по БД, также может рассматриваться как разновидность анализа данных. Для автоматизации поиска зависимостей между данными используют два подхода. В первом случае пользователь сам выдвигает гипотезы относительно зависимостей между данными. Фактически традиционные технологии анализа развивали именно этот подход. Действительно, гипотеза приводила к построению отчета, анализ отчета — к выдвижению новой гипотезы и т.д. Это справедливо и в том случае, когда пользователь применяет такие развитые средства, как OLAP, поскольку процесс поиска по-нрежнему полностью контролируется человеком. Во многих системах Data Mining в этом процессе автоматизирована проверка достоверности гипотез, что позволяет оценить вероятность тех или иных зависимостей в БД. Типичным примером может служить вывод: вероятность того, что рост перевозок груза X обусловлен ростом перевозок груза У, составляет 0,75.

Второй подход основывается на том, что поиск зависимостей между данными осуществляется автоматически. Количество программных продуктов, выполняющих автоматический поиск зависимостей, говорит о растущем интересе производителей и потребителей к системам именно такого типа. Это позволяет повысить эффективность работы за счет верно найденной, заранее неизвестной зависимости.

Процессы анализа данных подразделяются на три большие группы: поиск зависимостей, прогнозирование и анализ аномалий. Поиск зависимостей состоит в просмотре БД в целях автоматического выявления зависимостей. Проблема здесь заключается в отборе действительно важных зависимостей из огромного количества существующих в БД. Прогнозирование предполагает, что пользователь может предъявить системе записи с незаполненными полями и запросить недостающие значения. Система сама анализирует содержимое базы и делает правдоподобное предсказание относительно этих значений. Анализ аномалий — это процесс поиска подозрительных данных, сильно отклонившихся от устойчивых зависимостей.

В системах анализа данных применяется чрезвычайно широкий спектр математических, логических и статистических методов: от анализа деревьев решений до нейронных сетей.

Управление знаниями

В процессе работы любой организации накапливается значительное количество информации, которая располагается в компьютерных БД, картотеках, архивах деловой переписки, записях и в уме сотрудников. При решении производственных задач успех часто определяется тем, насколько быстро удалось найти достоверную информацию по нужному вопросу. Отсюда возникает так называемая проблема незаменимых людей — специалистов, которые обладают систематизированной информацией (в любом виде), недоступной или труднодоступной другим специалистам. Для транспортно-экспедиционных организаций эта характерная проблема выражается в том, что специалисты работают по определенным направлениям перевозок (например, Россия — Германия, Россия — Скандинавские страны), аккумулируя большие объемы информации по характерным условиям перевозок. Для успешного развития организации перед руководством встает непростая задача формализовать все эти знания и обеспечить их общедоступность. Для решения этих проблем в информационных системах организации используются специальные технологии, которые получили название управления корпоративным знанием.

Управление знаниями — это интегрированный подход к созданию, сбору, организации и использованию информационных ресурсов предприятия и доступу к ним для создания системы, реализующей взаимосвязи между этими компонентами для предоставления нужной информации нужным специалистам в нужное время в целях повышения эффективности работы организации.

Структура корпоративного знания приведена на рис. 3.16.

Структура корпоративного знания

Рис. 3.16. Структура корпоративного знания

В организации в любой момент времени знания присутствуют в трех состояниях:

  • 1) невыявленные знания, которые человек сам не сознает или сознает, но не может связно их выразить;
  • 2) выявленные знания, которые человек записал на бумаге, вставил в какой-то документ, но они от него еще не отчуждены — это рабочие записки, не имеющие особого смысла для другого человека;
  • 3) выявленные и отчужденные знания — формализованные документы.

Для фирмы истинную ценность представляют знания в третьем состоянии. Их определяют следующие базовые характеристики:

  • • содержательный компонент (идея и условия ее применения);
  • • актуальность (знание обязательно должно сохранять свою полезность для субъекта в течение определенного времени);
  • • отчуждаемость;
  • • повторяемость результата при использовании знания другими людьми.

Технология управления знаниями включает в себя комплекс формализованных методов, охватывающих:

  • • поиск и извлечение знаний из живых и неживых объектов — носителей знаний;
  • • структурирование и систематизацию знаний для обеспечения их удобного хранения и поиска;
  • • анализ знаний для выявления зависимостей и аналогий;
  • • автоматизированное обновление (актуализацию) знаний;
  • • распространение и обеспечение доступности знаний для определенных сотрудников организации;
  • • генерацию новых знаний.

Практическая реализация технологий управления знаниями сопряжена с внедрением достаточно сложных программных комплексов класса систем управления БД, автоматизации документооборота, экспертно-аналитических систем, систем управления потоками работ. Работа отдельных программных комплексов увязывается, как правило, на уровне корпоративного intranet. В то же время существенные инвестиции в технологии управления знаниями дают долговременный и стабильный эффект, особенно для организаций, вынужденных поддерживать постоянные контакты со многими партнерами и заказчиками и работающих в достаточно динамично изменяющихся внешних условиях, к которым, например, относятся транспортно-экспедиционные фирмы.

Практическое применение[1]

Традиционно бизнес американской логистической компании «Ryder Systems», имеющей около 30 тыс. служащих во всем мире, состоял из нескольких сегментов: дистрибуции, развития и проектирования логистических цепей поставок и маршрутной сети перевозок. Однако в какой-то момент выяснилось, что фирме не удается эффективно развивать и проектировать цепочки поставок. Поняв, что ценные знания компании находятся в разбросанных корпоративных файлах и в умах отдельных служащих, руководство приняло решение создать единую БД — центр знаний, содержащий «лучшие решения данного класса». В результате служащие получили доступ к разнообразной корпоративной информации — планам продаж, маркетинговым исследованиям рынка, технологическим решениям, планам по отдельным проектам, общей корпоративной политике и процедурам. Система позволила уменьшить время разработки проекта логистической цепочки, поскольку многие решения в той или иной степени повторяются, и различные их элементы теперь можно быстро найти в центре знаний. Благодаря центру знаний сократилось также количество запросов к экспертам. Если раньше им приходилось тратить много времени, чтобы отвечать на вопросы, присланные по компьютерной сети, факсу или просто многократно заданные по телефону, то теперь они могут делиться своим интеллектуальным капиталом гораздо менее затратным образом.

Программное обеспечение для обработки данных

Для обеспечения деятельности транспортного предприятия используется ПО, которое можно разделить на три группы (табл. 3.5)

Таблица 35

Группы программного обеспечения

Наименование

Характеристика и область использования

Основной источник получения

Программное

обеспечение

бизнеса

Офисные пакеты программ, пакеты автоматизации документооборота, бухгалтерские программы, финансовые пакеты программ.

В основном используются для автоматизации управления независимо от профиля предприятия

Приобретение стандартных пакетов программ

Программное обеспечение управления взаимоотношениями с клиентами

Позволяет автоматизировать ведение клиентской БД, контролировать взаимоотношения с ними. Постоянный анализ эффективности выполнения договоров и контактов позволяет оптимизировать клиентскую базу и эффективно планировать маркетинговую политику

То же

Программное

обеспечение

управления

проектами

Позволяет планировать, оптимизировать и контролировать взаимоувязанные по ресурсам и времени технологические процессы доставки.

Используется для оптимизации планирования доставки грузов и использования ресурсов (транспорт, склады, перегрузочная техника и т.п.)

Приобретение стандартных пакетов программ или пакетов программ с их привязкой к конкретным технологиям

Технологическое программное обеспечение

Позволяет автоматизировать специфические операции траиспортио-экспедици- 01 того обслуживания.

Используется для управления и организации работы транспорта, таможенного оформления, слежения за процессом доставки и т.п.

В основном программы разрабатываются на заказ. Может приобретаться программное ядро с индивидуальным дописыванием конкретных функций

На рис. 3.17 приведена схема взаимодействия трех упомянутых групп ПО в деятельности транспортной фирмы.

Группы программного обеспечения для транспортного

Рис. 3.17. Группы программного обеспечения для транспортного

предприятия

Программное обеспечение бизнеса обеспечивает автоматизацию выполнения общих функций бизнеса. Эта группа ПО наиболее стандартизирована и знакома пользователям. Для транспортно-экспедиционного предприятия с его высоким документооборотом особую роль играют системы автоматизации документооборота. Основные функции системы автоматизации документооборота представлены ниже.

Во-первых, это регистрация входящих, исходящих и внутренних документов. Для каждого учетного документа в системе — регистрационно-контрольная карточка (РКК), в которую вносятся сведения о документе (корреспондент, краткое содержание, дата создания, регистрационный номер документа, подпись, резолюция, тематика, гриф доступа и др.). Регистрационно-контрольные карточки объединяются в картотеки, находящиеся в ведении структурных подразделений организации. Сведения об одном и том же документе могут одновременно находиться в различных картотеках.

Во-вторых, обработка и хранение документов. К карточке может быть «прикреплено» любое количество файлов, содержащих документ в электронной форме (например, факсимильное изображение бумажного документа, текст, аудио- или видеоматериал и т.д.).

В-третьих, движение документов. Система маршрутизации поддерживает определенные правила обработки и передачи документов между пользователями системы. При этом основанием для автоматической передачи документа от одного должностного лица к другому служат два события: появление резолюции с указанием исполнителей документа и оформление отчета о его выполнении.

В-четвертых, оправка документов. Система позволяет формировать реестры или отправлять документы по электронной почте.

В-пятых, справочно-аналитическая работа. Система обеспечивает автоматический вывод на печать стандартных журналов, справок и сводок. При этом в информационной базе документов учреждения возможен поиск по сочетанию любых реквизитов РКК, в том числе и контекстный. Предусматривается просмотр и редактирование найденных карточек и документов, а также формирование произвольных отчетов с использованием стандартных офисных пакетов программ.

В-шестых, работа со взаимосвязанными документами. Поддерживается возможность установления ссылок между РКК документов, связанных тематически, отменяющих или дополняющих один другой и т.д.

В-седьмых, регламентация прав доступа. Для доступа к ресурсам системы используется парольная защита соответствующей СУБД. Права пользователя в системе определяются администратором при регистрации пользователя и регламентируют как права доступа к картотекам и документам в соответствии с их грифами, так и набор функций, доступных данному пользователю (регистрация, редактирование, снятие с контроля и т.д.).

В-восьмых, контроль за выполнением. В системе реализован, с одной стороны, контроль за выполнением документов на уровне автора резолюции, с другой — централизованный контроль с возможностью формирования сводок об их выполнении. В регистрационно-контрольную карточку вносятся реквизиты архивного хранения документов.

Программное обеспечение управления проектами. Основная задача при выполнении перевозок — обеспечить их выполнение в установленные сроки, в рамках запланированных расходов и с соответствующим качеством. Если учесть, что транспортно-экспедиционное обслуживание связано, как правило, со смешанными перевозками, то для успешной реализации этой задачи недостаточно выполнить технико-экономические расчеты — требуется еще составить подробный план, учитывающий требования по использованию доступных ресурсов (время работы и емкости складов, мощность перегрузочных устройств и т.п.), оперативному контролю процесса перевозки, отслеживать сроки и соблюдать ограничения по расходам. Практика свидетельствует о том, что даже хорошо рассчитанная перевозка может не дать ожидаемого эффекта из-за ошибок планирования. Чаще всего это связано с ошибочно установленными сроками, недостатком ресурсов, недостаточно детальным планированием. Другая причина — человеческий фактор: разобщенность специалистов, планировавших перевозку, неэффективное взаимодействие участников перевозочного процесса и противоречия между их интересами.

Решать данные проблемы по детальному планированию сложных процессов и согласованию работы различных участников призваны программы управления проектами.

При выборе программы управления проектами в первую очередь должны учитываться следующие критерии:

  • • качество составляемых графиков работ, которое выражается в оптимальности распределения ресурсов по различным работам;
  • • допускаемый размер проекта (количество работ, ресурсов, связей, календарей);
  • • возможность использования в проектах нормативных баз, специфических для конкретной области применения;
  • • полнота функций проведения стоимостного анализа и формирования отчетных документов;
  • • наличие возможности групповой работы и средств обмена данными через Internet;
  • • возможность использования в расчетах формул, задаваемых пользователем;
  • • возможность экспорта и импорта данных других приложений и БД.

Можно выделить четыре основных вида программных продуктов для

управления проектами.

1. Специализированные компоненты в составе систем планирования ресурсов предприятия (ERP).

В качестве примера такой программы можно привести систему SAP R/3 со специализированным модулем Project System или комплекс программных продуктов Oracle Applications, в состав которого входит соответствующий пакет Oracle Project. Это очень дорогостоящие продукты, тесно привязанные к соответствующей системе ERP, предназначены для крупных предприятий.

2. Профессиональные пакеты управления проектами.

Эта группа программ ориентирована на управление сложными многоуровневыми проектами и включает в себя несколько модулей для разного уровня пользователей и дополнительные приложения для анализа, презентации данных, генерации отчетов и т.п. Программы этого класса - Primavera Project Planner и Open Plan — две из наиболее популярных в мире.

3. Относительно простые программы календарного планирования и контроля.

Программы этого класса поддерживают расписания из практически неограниченного количества операций с учетом их приоритета, расчета критического пути, вычисления резервов времени и могут обеспечивать визуальное представление в виде диаграммы Ганта, RERT-диаграммы, таблиц работ или ресурсов, таблиц связей и гистограмм ресурсов. Наиболее популярные программы — Microsoft Project и Time Line.

4. Специализированные программы, предназначенные для решения конкретных задач.

В транспортной области наиболее мощная программа данного класса используется Министерством обороны США для планирования доставки грузов.

Программное обеспечение для управления взаимоотношениями с клиентами получило реальное распространение только в последние годы и называется CRM (Customer Relationship Management). Укрупненная схема бизнес-процессов, для реализации которых предназначено ПО класса CRM, приведена на рис. 3.18.

Естественной причиной появления CRM-систем в практике управления предприятием стало то, что клиенты и поставщики услуг стали взаимодействовать между собой посредством множества способов: через обычную почту, телефон, факс, электронную почту, веб-сайты Internet и т.п. Автоматизация управления контактами с клиентами позволяет на основе недостаточных и фрагментарных данных конструировать целостные образы состояний и процессов.

Назначение программного обеспечения класса CRM

Рис. 3.18. Назначение программного обеспечения класса CRM

В управляющих ИС термином CRM обозначают, как правило, не только информационные системы, содержащие функции управления взаимоотношениями с клиентами, но и саму стратегию ориентации на клиента. Суть этой стратегии заключается в том, чтобы объединить разные источники информации о клиентах, продажах, откликах на маркетинговые мероприятия, рыночных тенденциях для построения наиболее тесных отношений с клиентами.

Можно выделить основные принципы, лежащие в основе CRM-систем.

  • 1. Наличие единого хранилища данных, в котором записаны и из которого мгновенно доступны все сведения обо всех случаях взаимодействия с данным клиентом.
  • 2. Синхронизация управления множеством каналов взаимодействия. Очевидно, что независимо от способа связи с клиентом — по электронной почте или по телефону — сотрудник должен получить исчерпывающую информацию о клиенте.
  • 3. Постоянный анализ собранной информации о клиентах и принятие соответствующих организационных решений. Например, определение приоритетов клиентов на основе их значимости для компании, выработка индивидуального подхода к клиенту в соответствии с его вкладом в доход фирмы и специфическими потребностями и запросами.

CRM-системы принято разделять на классы, характеристика которых приведена в табл. 3.5.

Важным элементом CRM-систем являются центры обработки вызовов (са//-центры) — комплекс аппаратных и программных систем, обеспечивающих телефонные контакты с клиентами. Основные возможности call- центров заключаются в автоматическом распределении входящих звонков но операторам, организации очереди звонков, автоматизации исходящих звонков, автоматизированном предоставлении справочной информации, гибкой настройке сценариев обработки звонка, ведении электронного журнала всех действий операторов, накоплении статистики работы.

Таблица 3.6

Характеристика классов CRM-систем

Уровень

системы

Задачи

Функции

Инструменты

реализации

Оперативный

Доступ к информации в ходе контакта с клиентом, в процессе подготовки первичного контракта, продажи, обслуживания и сопровождения

Поддержка всех уровней взаимодействия через все возможные каналы связи: телефон, факс, электронную и обычную почту, Internet, SMS. Синхронизация взаимодействия с клиентом но всем каналам

Средства автоматизации отделов продаж и служб технической поддержки, центры обработки телефонных звонков, системы управления маркетинговыми кампаниями, электронные магазины, системы электронной коммерции

Взаимодействия (Collaborative)

Облегчение влияния (хоть и косвенного) клиента на процессы разработки новых или совершенствование существующих услуг, сопровождение процесса оказания услуги

Обеспечение беспрепятственной связи с клиентами удобным для них способом. Интеграция с системами SCM и ERP

Веб-сайты, электронная почта, системы коллективного взаимодействия, веб-порталы, ш//-центры

Аналитический

Обработка и анализ данных, характеризующих клиента и его фирму, а также результаты контакта в целях выработки рекомендаций руководству компании

Извлечение всей информации о клиенте, истории контактов и сделок с ним, его предпочтениях, рентабельности работы с данным клиентом. Анализ и прогнозирование спроса каждого отдельного клиента. Индивидуализация предложений каждому конкретному повторному клиенту на основе его предпочтений

Системы определения ценности клиентов, построения моделей поведения, сегментации клиентской базы, мониторинга и анализа поведения клиентов, анализа рентабельности работы с отдельными клиентами и категориями клиентов, построения их профилей, анализа продаж, обслуживания, рисков

Основные преимущества, которые обеспечивает внедрение CRM- систем, заключаются в следующем:

  • • обретение более полного и целостного представления о множестве пользователей услуг;
  • • автоматизация ранее ручных процедур и процессов;
  • • улучшение качества общей информационной базы и потоков информации;
  • • замена множества разобщенных информационных систем единственным инструментом
  • • усовершенствование процесса предоставления услуг за счет более полной информации о клиентах;
  • • смещение внимания на клиентов и последующая все более узкая фокусировка на их запросах.

Автоматизация основных производственных задач транспортного предприятия выполняется с помощью специального ПО, функциональность которого соответствует бизнес-процессам, реализуемым данным предприятием. На рис. 3.19 приведены основные бизнес-процессы в ходе доставки грузов. Взаимосвязи между ними показывают тонкие стрелки, соответствующие информационным потокам, и толстые — соответствующие материальным потокам (перемещению груза). Подразумевается, что в процессе доставки участвует несколько операторов (перевозчиков). Более подробно бизнес-процессы показаны для текущего перевозчика на одном из этапов. Операторы транспортной инфраструктуры (дорожные службы, ГИБДД) помимо общих функций управления движением ПС принимают более активную роль в процессе доставки в случае перевозки опасных, негабаритных и других ненормативных грузов. В этом случае с ними согласовываются маршрут движения, время перевозки и т.п.

Исторически сложилось, что на автотранспорте подавляющее большинство информационных систем управления предприятием строилось на базе автоматизации бухгалтерских функций. Видимо, одной из причин этого был тот факт, что чаще всего первым использовалось бухгалтерское НО. Основной недостаток такого подхода заключается в том, что на предприятии автоматизируются нс основные производственные, а только учетные функции. Это не позволяет в должной мере получить эффект от использования информационных систем.

Для того чтобы информационная система могла играть существенную роль в повышении эффективности деятельности предприятия, она должна исходить из автоматизации основных бизнес-процессов. Такие системы получили название ERP (Enterprise Requirements Planning — планирование потребностей предприятия). Системы ERP были логическим развитием интеграции на Западе с начала 1990-х гг. систем, соответствующих стандартам MRP II (Manufacturing Resource Planning — планирование производственных ресурсов) и FRP (Finance Requirements Planning — планирование финансов предприятия).

Для транспортного предприятия отличительные черты информационной системы, построенной на принципах ERP, заключаются в наличии следующих функций:

  • • планирования продаж услуг и возможностей их предоставления;
  • • планирования материальных, трудовых и финансовых ресурсов для оказания услуг;
  • • поддержки CRM-функций;
  • • контроля и корректировки процесса доставки на всех ее этапах;
Основные бизнес-процессы в ходе доставки грузов

Рис. 3.19. Основные бизнес-процессы в ходе доставки грузов

  • • моделирования производственной деятельности для поиска путей ее оптимизации;
  • • анализа эффективности деятельности по направлениям работы, исполнителям, клиентам и партнерам.

Например, одна из наиболее известных компаний в области разработки ПО для бизнеса «SAP AG» предлагает для включения в комплексную систему автоматизации управления предприятием mySAP Business Suite следующие компоненты:

  • • mySAP CRM — управление взаимоотношениями с клиентами;
  • • mySAP SCM (Supply Chain Management) — управление процессом доставки грузов;
  • • mySAP PLM (Product LifeCycle Management) — управление жизненным циклом технических объектов, предусматривающее планирование технического обслуживания, ремонта, их инженерное обеспечение, управление запасными частями и т.п.;
  • • mySAP SRM (Supplier Relationship Management) — управление взаимодействием с партнерами;
  • • mySAP HR (Human Resources) — управление трудовыми ресурсами, предусматривающее информационное обеспечение таких бизнес-процессов, как привлечение и наем персонала, контроль процесса обучения и повышения квалификации, управление персоналом и контрактами;
  • • mySAP Financials — управление финансовыми ресурсами;
  • • mySAP Mobile Dusiness — поддержка мобильного бизнеса;
  • • mySAP BI (Business Intelligence) — бизнес-аналитика;
  • • SAP NetWeaver — технологическая платформа и средства совместной работы сотрудников, интеграции данных и производственных процессов.

Для эффективного управления доставкой грузов ключевое значение играют информационные системы класса SCM (Supply Chain Management). Эти системы в тесном взаимодействии с CRM-системами, блоками оптимизации и анализа эффективности работы помогают планировать и управлять процессом доставки груза. Для успешного использования SCM-систем крайне важно контролировать все этапы процесса доставки в режиме реального времени. Информационные системы класса SCM обеспечивают непосредственную автоматизацию выполнения бизнес-процессов в логистических системах (ЛС) и управление прохождением между ними информационных потоков в едином информационном пространстве. Реализация каждой новой цепочки доставки груза начинается с ее моделирования, поиска путей ее оптимизации по тем или иным критериям. Полученный маршрут движения груза и график выполнения грузовых операций затем постоянно контролируется, и при необходимости вносятся изменения в план доставки. Схема информационных потоков в SCM-системе приведена на рис. 3.20.

Информационные потоки в SCM-системе

Рис. 3.20. Информационные потоки в SCM-системе

SCM-система обладает отличительными свойствами. Является надстройкой над ИС субъектов транспортной системы (ТС). Данные ИС каждого субъекта образуют входной информационный поток SCM-системы. При этом ИС субъекта должна являться системой класса ERP. Обеспечивает индивидуальный просмотр общих данных цепочки для каждого субъекта в зависимости от функций, которые он выполняет в ТС. Генерирует систему автоматических предупреждений каждого субъекта об отклонениях от нормативных уровней запасов и соблюдения графиков доставки. Позволяет выявлять критические объекты в цепочке, которые имеют недостаточные показатели надежности работы, производительности или вместимости для гарантированного выполнения плана функционирования ТС.

Для справки[2]

Министерство обороны США (Department of Defense — DoD) управляет самой большой системой перевозок в мире — Defense Transportation System (DTS). Подобные системы для обслуживания военных задач занимают верхние позиции в иерархии систем управления доставкой грузов, так как системы, используемые в гражданских целях, как правило, более простые. Именно военные специалисты в области транспортировки считаются основоположниками логистики. Физическая основа DTS, однако, фактически нс принадлежит DoD, а представляет собой комбинацию военных и коммерческих транспортных средств, которые DoD может использовать для перемещения войск и оборудования в любой точке мира. В зависимости от срочности перевозок DoD может использовать заранее заключенные соглашения с гражданскими перевозчиками, чтобы переключить перевозочные ресурсы с обычных коммерческих маршрутов на те, которые требуются в настоящий момент для выполнения военных задач.

Основная цель прикладной программы JFAST (Joint Flow and Analysis System for Transportation) состоит в том, чтобы спланировать перевозки людей, оборудования и материальных средств, используя имеющийся флот самолетов и кораблей для реализации задач DTS. Ресурсы, которые должны транспортироваться, идентифицированы опознавательным номером, который несет информацию о том, где находятся требуемые к перевозке ресурсы, когда они будут готовы к погрузке, куда и когда требуется их доставить. Остальные специфические данные касаются размеров, площади, объема и массы каждой грузовой единицы. В дополнение к отдельным требованиям и их характеристикам имеются также зависимости между грузовыми единицами, составляющими вместе военное оборудование, перемещение которого должно происходить совместно, чтобы не была нарушена его целостность. В программе заложены также временные зависимости, которые учитывают разную скорость перемещения персонала воздушным путем и оборудования морским в целях достичь одновременного прибытия в пункт назначения оборудования и персонала для его развертывания. Например, водители грузовых автомобилей должны быть доставлены воздушным путем и затем перевезены от аэропорта до морского порта, где их грузовики прибудут на морском судне. Если водители будут доставлены слишком рано, тогда придется размещать их в лагере и нести связанные с этим дополнительные расходы, если слишком поздно, доставленные грузовики займут разгрузочную площадку порта. Эти временные зависимости также существуют между грузовыми модулями, которые должны использоваться вместе, чтобы формировать достаточные мощности для продвижения войск к намеченной цели. Транспортная модель должна найти возможные варианты доставки с учетом всех требований, введенных в модель при планировании.

В процессе планирования груз должен быть согласован с характеристиками тех самолетов и судов, которые могут быть использованы, соответствуют характеристикам данного маршрута и могут быть обработаны в порту назначения.

Важная особенность прикладной программы JFAST — визуализация представляемых данных для последующего анализа в понятной и простой форме. Задавая различные промежутки времени, на экране можно видеть планируемое на этот момент положение транспортных средств и груза. Щелкая мышкой на обозначенном на экране компьютера транспортном средстве, пользователь может получить все характеристики как данной транспортной единицы, так и находящегося на ней груза. Для каждой задачи программа генерирует календарные графики, которые позволяют визуально контролировать процесс доставки. Результаты моделирования программа JFAST передает в стандартные программы Microsoft Office (Word, Excel и Power Point), привычные и простые для использования конечными пользователями.

Обычно одноуровневые прикладные программы обращаются к таблицам с данными на сервере так, как это происходит в технологии, основанной на файл-сервере. Это означает, что типичный запрос прикладной программы клиента выбирает строки непосредственно из таблиц, относящихся к основной структуре данных. Эго происходит, когда прикладная программа разработана на основе локального варианта в архитектуре ISAM (индексно-последовательный метод доступа). Для доступа к данным открывается таблица, выбирается требуемый индекс, и ищутся строки с необходимыми данными. Принцип построения одноуровневого приложения представлен на рис. 3.21. Бизнес-логика встроена в каждое пользовательское приложение, использующее данные сервера.

Этот подход к доступу данных и их поиску вызывает ряд проблем.

При изменении структуры данных или правил обработки данных логика работы приложения должна быть разработана заново.

Если запросы не ограничивают размер возвращаемых наборов результатов, масштабирование прикладной программы может оказаться непростой задачей. Это означает, что добавление дополнительных пользователей может вызвать ухудшение эффективности работы системы, в то время как прикладная программа успешно работала с небольшим количеством пользователей.

Особенно усложняется работа над большими проектами, так как переписывание большого объема кода и перекомпилирование проекта очень трудоемки. Это означает, что работа для групп, программирующих большие проекты, становится особенно трудной.

Принцип построения многоуровневых приложений

Рис. 3.21. Принцип построения многоуровневых приложений

В одноуровневом приложении клиентское приложение выполняет много функций, требования к производительности рабочей станции достаточно высоки, и такие приложения получили название «толстый клиент».

Двууровневое приложение предполагает размещение бизнес-логики на сервере. В этом случае клиентское приложение содержит только средства интерфейса пользователя, а алгоритм обработки данных располагается на сервере (см. рис. 3.21). При использовании данных сервера несколькими приложениями существенно облегчается контроль и изменение правил обработки данных, так как их изменение не требует вмешательства в клиентские приложения, которые могут быть установлены на большом количестве рабочих станций. При увеличении количества пользователей трудоемкость поддержки приложений увеличиваться не будет.

Построение двухуровневых приложений требует переноса кода, управляющего данными, на сервер. Вместо таблиц клиентское приложение должно иметь дело с логическими объектами, а для обновления данных выполнять внешние (удаленные) процедуры. Позже в этой главе мы более подробно остановимся па этом вопросе. Следует обратить внимание, что в большинстве случае это не является чисто механическим действием. Например, в СУБД Microsoft Access триггеры выполняются для каждой добавляемой или изменяемой записи, а в сервере БД MS SQL Server — для набора записей, посылаемого на сервер для обновления.

Перенос правил обработки данных на сервер позволяет также снизить нагрузку на клиентское приложение. Требования к рабочей станции могут быть снижены, и такое распределение функций сервера и клиентского приложения получило название «тонкий клиент». При этом при наличии высокопроизводительного многопроцессорного сервера можно повысить производительность обработки данных, так как такие сервера БД, как MS SQL Server, способны к выполнению одновременно нескольких хранимых процедур, причем каждая может выполняться в индивидуальном потоке.

Одним из наиболее современных подходов к построению двухуровневых прикладных программ является использование компонентов ActiveX, которые могут быть выполнены через вызовы расширенных хранимых процедур. Эти компоненты могут, используя свои свойства и методы, выполнять специфические задачи обработки данных. При изменении бизнес- логики достаточно использовать другой компонент, оставив без изменения набор свойств и методов, доступный пользовательскому приложению.

Формирование прикладных программ из компонентов имеет огромную привлекательность, но отсутствие инструментария интегрирования объектов, созданных различными разработчиками, в одну прикладную программу создает подчас непреодолимые трудности в реализации такого подхода. Появившаяся в последнее время Component Object Model (COM) предназначена для ликвидации этих трудностей.

Современные информационные системы, следуя за тенденциями в экономике, становятся все более сложными, в процессе функционирования могут охватывать несколько предприятий, что вызывает изменение данных на нескольких серверах. Когда проект охватывает несколько серверов, в приложении появляется необходимость использования дополнительных уровней (см. рис. 3.21). В этом случае такой сервер, как Microsoft Transaction Server (MTS), может играть роль координатора работы объектов, выполняя множество сложных операций интегрирования, координации и взаимодействия, которые оказываются за пределами действия диспетчера распределенных транзакций в SQL Server. MTS не только управляет транзакциями между серверами, но также выполняет и функции объединения потоков и межобъектного взаимодействия.

Учитывая, с одной стороны, современные требования к качеству логистического обслуживания, необходимость получения большого количества данных из внешних источников, а с другой — слишком большие затраты на полностью интегрированную обработку данных в масштабе реального времени в ГВС, можно рекомендовать схему обработки данных, представленную на рис. 3.22.

При создании системы обработки данных нужно соблюдать три основных принципа.

1. Данные должны быть доступны. Весьма эффективно доступность данных для всех сотрудников обеспечивает создание веб-сервера, доступ к которому внутри организации может быть обеспечен через внутреннюю сеть intranet, а для сотрудников, работающих вне организации — через Internet. Средства защиты данных должны быть более конкретными. Вместо запрета доступа к таблицам лучше защищать конкретные колонки и записи данных.

Схема обработки данных информации принимаются решения о ходе выполнения плановых заданий и графиков выполнения работ и необходимости коррекции управляющих воздействий

Рис. 3.22. Схема обработки данных информации принимаются решения о ходе выполнения плановых заданий и графиков выполнения работ и необходимости коррекции управляющих воздействий.

Классификация информационных систем на автотранспорте

Рис. 3-23. Классификация информационных систем на автотранспорте

Пример автоматизации бизнес-процесса приведен на рис. 3.24. В этом случае задача проверки соответствия предельным ограничениям габаритов и массы ПС выполняется путем считывания информации с соответствующих датчиков и идентификации номерного знака автомобиля. Полученные данные проверяются на соответствие нормативам, и в случае нарушения к перевозчику применяются соответствующие санкции. Затем данные передаются в информационную систему для мониторинга соблюдения перевозчиками нормативных требований.

Пример автоматизации бизнес-процесса

Рис. 3.24. Пример автоматизации бизнес-процесса

Программное обеспечение для обработки данных электронной идентификации должно обладать следующими свойствами:

  • • иметь библиотеку протоколов для обеспечения интерфейса нижнего уровня с устройствами RFID; это позволяет интегрировать в одну систему устройства различных производителей, использовать логические контроллеры, считыватели штрих-кодов и т.п.;
  • • обеспечивать автоматическую настройку различных стандартов и протоколов для получения данных от устройств RFID без необходимости их детального изучения разработчиками информационных систем;
  • • позволять быстро разрабатывать модули бизнес-логики с помощью визуальных и программных инструментальных средств;
  • • иметь возможность встраивать разрабатываемые приложения RFID в технологические и управляющие информационные системы предприятия;
  • • предоставлять средства контроля информационных потоков в системе;
  • • обеспечивать генерацию сигналов устройств RFID для тестирования и настройки программного обеспечения;
  • • позволять легко модернизировать разработанные приложения при расширении систем RFID или замене используемых устройств.

В современных условиях, когда технологии электронной идентификации все шире используются в системах доставки продукции, разработчики программного обеспечения предлагают готовые решения, что позволяет отказаться от дорогостоящей заказной разработки специализированного приложения.

Так, известная фирма по разработке приложений для обработки данных «Sybase» предлагает комплексное решение для автоматизации процедур электронной идентификации под названием RFID Enterprise. Архитектура этого приложения приведена на рис. 3.25.

Приложение RFID Enterprise позволяет пользователям собирать, отслеживать и интегрировать данные с датчиков RFID в системы управления предприятием, а также разрабатывать специализированные приложения для их локального использования..

В состав приложения RFID Enterprise входит несколько компонентов. RFID Edgeware предлагает интерфейс системного управления различными устройствами электронной идентификации — считывателями, сканерами штрих-кодов, принтерами и т.п. Другой компонент автоматизирует ввод информации электронной идентификации в БД, а также обеспечивает построение логической модели БД для сопутствующей информации. Еще один компонент приложения отвечает за реализацию бизнес-процесса RFID, его интеграцию в систему управления предприятием и мониторинг данных. Он предлагает визуальную среду разработки бизнес-процесса с возможностью его отражения и контроля. И наконец, инструментарий вывода данных RFID на печать позволяет готовить стандартные и специализированные отчеты.

Практическое применение

На Ганноверской выставке коммерческих автомобилей 2014 г. прошла премьера концепта Mercedes-Benz Future Truck 2025, способного ехать без участия водителя по ав-

Архитектура приложения RFID Enterprise

Рис. 3.25. Архитектура приложения RFID Enterprise

томагистрали со скоростью до 80 км/ч и «общаться» с другими автопоездами на трассе, повышая безопасность и производительность перевозок[3].

Внешность Mercedes-Benz Future Truck 2025 довольно футуристическая, ее изюминка кроется в оригинальной светодиодной (LED) подсветке. Когда тягач едет в обычном режиме, управляемый водителем, фронтальная панель и уголки переднего бампера начинают светиться белым цветом. В случае же езды на «автопилоте» цвет меняется на голубой, причем пульсирующий. Это должно оповещать других участников движения быть более бдительными, так как автопоезд едет без вмешательства человека.

На центральной консоли находится iPad, с помощью которого водитель следит за движением грузовика в режиме «автопилота». Беспилотно двигаться концепту 2025 г. помогает инновационная система Highway Pilot. Водитель ее активирует при выезде с второстепенной дороги на трассу. За дорожной обстановкой следят многочисленные радары. Во-первых, это радары дальнего действия, способные «видеть» на расстоянии до 250 м с углом обзора 18°. И, во-вторых, это радары ближнего действия, которые работают в диапазоне до 70 м, но зато с углом обзора в 130°.

Одна из отличительных особенностей Mercedes-Benz Future Truck 2025 заключается в том, что это не просто грузовик с автопилотом. Машина способна передавать информацию о своем местоположении, скорости, торможении, дорожной ситуации и т.д. другим участникам движения — с помощью сети V2V и М21 и технологии WLAN, используя стандартную частоту G5. Это позволяет не только повысить безопасность перевозок, но и ускорить доставку грузов — каждый тягач передаст по цепочке информацию о дорожной обстановке. В стандартном режиме сообщения передаются с частотой один раз в секунду, а в экстренных случаях — до десяти раз в секунду. Радиус действия датчика — в районе 500 м.

  • [1] Монахова Е., Бочкарев А., Лукомский А., Майоров А. Управление знаниями. Рондо-каприччиозо планетарного масштаба // PC Week/RE. 2001. № 8. URL: http://www.pcweek.ru/idea/article/detail.php?ID=57134
  • [2] Jones В. VFP in Action. A Case Study // Demonstration of the JFAST. Visual FoxProDevCon 98 : conference Materials. N.Y., 1998.
  • [3] URL: http://www.daimler.com/dccom/0-5-1714412-1 -1714446-1-0-0-0-0-0-0-0-0-0-0-0-0-0-0.html
 
Посмотреть оригинал
< Предыдущая   СОДЕРЖАНИЕ   Следующая >
 

Популярные страницы