Управление цепочками поставок (SCM)

 

Управление цепочкой поставок (Supply Chain Management, SCM) обеспечивает контроль материальных и информационных потоков от поставщика к потребителю. Подобные системы необходимы не только для принятия эффективных управленческих решений, но и позволяют интегрировать в единое информационное пространство различные разрозненные компании, обеспечивающие производство и дистрибуцию различных продуктов и услуг.

Функциональность SCM систем является дополнением к ERP и CRM и обеспечивает бесшовную интеграцию с внешними организациями. В принципе SCM можно рассматривать, как модификацию CRM системы, объединяющую производителя, продавца и оптового покупателя в единую цепочку поставки.

SCM системы базируются на процессно-ориентированном подходе к оптимизации эффективности цепочки поставок. Они ориентированны на компании с большим количеством региональных подразделений (включая их производственные мощности, распределительные центры и торговые офисы, в том числе за рубежом) и ее партнеров по цепочке поставок (дистрибуторов, оптовиков, розничную торговую сеть, предприятия-потребителей).

Реализованная в IFS концепция управления цепочками поставок (SCM) включает три элемента:

· Планирование цепочки поставок (SCP) охватывает поток спроса и характер процесса взаимодействия компании, организации и отдельных подразделений между собой в ходе поставок.

· Реализацию цепочки поставок (SCE) охватывает движение материалов, товаров и услуг, информационные и финансовые потоки как «вверх», так и «вниз» по всей цепочке.

· Отслеживание эффективности цепочки поставок (CPM) обеспечивает отслеживание текущих поставок, анализ данных, контроль ключевых показателей эффективности, в том числе связанных с поставками, планирование спроса.

Считается, что эффективно выстроенная цепочка может дать существенные стратегические преимущества в конкурентной борьбе. Внедрение SCM призвано принести компании существенные конкурентные преимущества:

· Уменьшение стоимости и времени обработки заказа за счет автоматизации рутинных операций и сокращения количества ошибок в заказе. Количественный параметр.

· Сокращение закупочных издержек происходит при оптимизации логистики в цепочке поставок. Качественный параметр.

· Уменьшение складских запасов и соответственно сокращение производственных затрат возможно за счет точного планирования поставок в будущие периоды времени. Количественный параметр.

· Сокращение времени выхода на рынок. SCM системы позволяют успешно выводить продукты на новые рынки за счет сокращения времени поставок и минимизации издержек. Качественный параметр.

 

 

Системы управления знаниями (Knowledge Management)

Управление знаниями (Knowledge Management) — это процесс сохранения и эффективного использования знаний и информации в компании, и включает в себя алгоритмы, направленные на своевременное предоставление необходимых знаний в соответствии с запросами пользователей.

В основе управления знаниями заложены технологические решения для выявления хранения, передачи, структуризации, обработки, преобразования, распространения и проведения других операций со знаниями и информацией, если это необходимо для эффективной деятельности предприятия.

Информационные системы, обеспечивающие управление знаниями условно разделяют на две группы: системы поддержки знаний (Knowledge Support), системы анализа информации (Business Intelligence and Data Warehousing).

Системы поддержки знаний (Knowledge Support) обеспечивают создание единого хранилища информации для интеграции данных со всех независимых информационных систем компании или другими словами управлением нормативно-справочной информацией (Master Data Management, MDM). В таблице 2.2 представлено, что происходит с информацией в компании в случае наличия или отсутствия систем поддержки знаний.

 

 

Таблица 2.2. Влияние систем поддержки знаний на информационное обеспечение предприятий

Нет системы поддержки знаний.

Есть система поддержки знаний.

Разрозненные справочные данные · Затруднен обмен справочными данными · Многократное ведение справочных данных · Данные заблокированы и не используются · Неконсистентность справочных данных · Разсогласованность справочных данных · Отсутствует распознавание дубликатов · Затруднен общесистемный анализ · Мозаика процессов · Низкая скорость выполнения процессов · Процессы состоят из двухточечных связей · Соответствие SOX требует больших усилий

Общие справочные данные · Центральное хранилище справочных данных · Расширяемые справочные данные · Однократный ввод справочных данных · Консистентные справочные данные · Гармонизированные · Распознавание дубликатов · Синхронизованная аналитика · Объединенные процессы · Ускорение скорости выполнения процессов · Открытость процессов для интеграции · Контроль и соответствие SOX

 

Системы анализа информации (Business Intelligence and Data Warehousing) ориентированы на обработку информации, которая собрана и структурирована оптимальным для последующего анализа образом. Системы анализа информации можно назвать надстройкой системы, обеспечивающей управление знаниями (Knowledge Support) в компании, если она существует. В противном случае системы анализа информации используют данные, предоставляемые любыми другими корпоративными системами.

Комплексный анализ данных, их динамика, тенденции развития необходимы для правильного принятия решения. Для этого необходимо создание хранилищ данных, и организация сбора, отсеивания и предварительной обработки данных с целью предоставления результирующей информации пользователям для статистического анализа

(нередко и для создания аналитических отчетов). Системы анализа информации или другими словами OLAP – системы (On-Line Analytical Processing) являются неотъемлемой частью крупного предприятия. Основные требования к хранилищам данных можно сформулировать следующим образом:

- поддержка высокой скорости получения данных из хранилища;

- поддержка внутренней непротиворечивости данных;

- возможность получения и сравнения так называемых срезов данных;

- наличие удобных утилит просмотра данных в хранилище;

- полнота и достоверность хранимых данных;

- поддержка качественного процесса пополнения данных.

Системы сбора и обработки информации являются неотъемлемой частью многих комплексных (корпоративных) систем. Системы поддержки принятия решений обычно обладают средствами предоставления пользователю агрегатных данных в соответствии с запросом. Как правило, такие агрегатные функции представлены в виде многомерного набора данных (гиперкуб или метакуб), оси которого содержат параметры, а ячейки – агрегатные данные. Вдоль каждой оси данные могут быть организованы в виде иерархии, представляющей различные уровни их детализации. Такая структура позволяет генерировать отчеты на сложные запросы пользователей.

Экономический эффект от внедрения ИС этой категории оценить достаточно сложно. Это, в первую очередь, связано с тем, что подобные системы призваны лишь облегчать аналитическую работу и принятие решений, а не осуществлять эти процессы вместо ответственных лиц (лиц, принимающих решения – ЛПР) [ Ошибка! Источник ссылки не найден. ].

Таким образом мы можем говорить лишь о косвенных факторах влияния систем управления знаниями на эффективность предприятия, но оценить в количественном выражении эффект от внедрения систем управления знаниями не представляется возможным.

Отраслевые системы.

 

Большинство современных предприятий имеют множество схожих бизнес-процессов, таких как, управление персоналом (HR), склад, бухгалтерия и т.д. Но, при этом, определенные бизнес-процессы предприятия зависит от отрасли, в которой они функционируют. Ниже перечислены некоторые наиболее известные отраслевые системы.

· Billing systems - биллинговые системы обеспечивают учет потреблённого пользователем трафика, а также движений денежных средств в телекоммуникационной сфере.

· Financial Services Systems - финансовый сектор (банки, страховые компании).

o Банковская деятельность (Banking Systems).

o Страхование (Insurance Systems).

o Казначейство (Treasury Systems).

· Manufacturing Systems - производственные системы.

· Education Industry Systems - образовательные системы.

· Energy and Utilities Systems – обеспечивают автоматизацию энергетического комплекса.

· Government Applications - правительственные системы, обеспечивают автоматизацию управления на государственном уровне.