UNIVERZITET U KRAGUJEVCUFAKULTET INŽENJERSKIH NAUKAKatedra za: Proizvodno mašinstvoSmer: Proizvodno mašinstvoPredmet: CIM sistemi

UPRAVLJANJE LANCIMA SNADBEVANJASCM – (SUPPLY CHAIN MENAGEMENT)

Student : Mentor:Jeremić Marija 341/2010 Prof.dr Miladin Stefanović

Kragujevac, februar 2012.

1

SADRŽAJ:

1 UVOD ..............................

3

2 CILJEVI I PREDNOSTI SCM SISTEMA ..............................

3

3 UPRAVLJANJE LANCIMA SNABDEVANJA .............................

.4

3.1. ERP I APS sistemi ..............................

6

3.2. Organizacija lanca snabdevanja ..............................

8

4 METODOLOGIJA IZGRADNJE I ANALIZA SIMULACIONOG MODELA .............................

.8

4.1. Verifikacija ..............................

9

4.2. Validacija ..............................

9

4.3. Dužina i broj simulacija ..............................

10

4.4. Eksperimentisanje sa modelom ..............................

10

4.5.Softver za optimizaciju lanca snadbevanja .............................

.11

5 PRIMER SIMULACIONOG MODELA LANCA SNABDEVANJA .............................

.11

6 ZAKLJUČAK ..............................

18

7 LITERATURA ..............................

19

2

1. UVOD

Lanac snabdevanja obuhvata sve učesnike i procese od proizvođača sirovina do krajnjeg potrošača ali se iz perspektive operativnog upravljanja klasično razmatraju tri osnovne komponente: snabdevanje, skladištenje i distribucija [1, 2]. Prema tradicionalnom pristupu, lanci snabdevanja su linearni sistemi kojima je sirovina – ulaz, a gotov proizvod u rukama kupca - izlaz. Učesnici lanca ponašaju se kao zatvoreni, nezavisni entiteti, sa vrlo malo ili bez ikakvih direktnih informacija od drugih učesnika. Kompanije obično drže velike zalihe i obezbeđuju višak kapaciteta radi odbrane od promenljivosti i nepostojanosti tražnje. Međutim, pokazalo se da takav pristup, zbog mogućih brzih i velih promena na savremenom tržištu, predstavlja veliki rizik sa potencijalno vrlo nepovoljnim posledicama. Sledeći faktori imaju ključni uticaj na potrebu za redefinisanjem shvatanja modela lanca snabdevanja:

pritisak potrošača i industrijskih kupaca da se proizvodi prilagode njihovim indivudalnim specifikacijama;sve kraći životni ciklus proizvoda;smanjenje vremena pristupa proizvoda tržištu;zahtev za poboljšanjem usluga i podrške kupcima.

Savremeni lanci snabdevanja treba da su dinamične, fleksibilne i responzivne mreže, koje rade po principu »oseti i odreaguj« nasuprot tradicionalnom »napravi pa prodaj«. Brzi odgovor na promenu tražnje zahteva efikasna rešenja u svim elementima lanca: proizvodnji, skladištenju, snabdevanju, transportu i distribuciji. To znači, da u današnjim konkurentskim uslovima ključni faktor opstanka i razvoja preduzeća postaje inteligentno i efikasno korišćenje

3

raspoloživih resursa. Optimizaciju korišćenja raspoloživih resursa treba ostvariti odgovarajućim planiranjem, upravljanjem i donošenjem efikasnih odluka. Realni procesi u lancima snabdevanja mogu obuhvatati izuzetno veliki broj međusobno povezanih promenljivih. Njihovo modeliranje zahteva iskustvo sa matematičkim metodama a pronalaženje optimalnih rešenja upotrebu naprednihsoftverskih paketa, tzv. optimizacionog softvera. U ovom radu se ukratko opisuju mogući pravci unapređivanja lanaca snabdevanja, postojeća i potencijalna primena metoda optimizacije u upravljanju savremenim lancima snabdevanja i odgovarajući raspoloživi softverski alati u ovoj oblasti.

2. CILJEVI I PREDNOSTI SCM SISTEMA

Savremeno poslovno okruženje zahteva da se proizvodi dobijaju ili izrađuju u skladu sa željama i zahtevima kupaca, što brže i po što povoljnijoj ceni. Velike uštede u vremenu i novcu mogu se napraviti integracijom i upravljanjem lancima snadbevanja. Različite kompanije imaju različite motive za implementaciju SCM sistema, a pre svega da se:

ostvari viši kvalitet usluga kupcima,smanji cena koštanja,obezbedi brža isporuka proizvoda,pomeri fokus na logistiku,uvede just-in-time strategija ioslabi pritisak konkurencije.

Uvođenje SCM sistema za cilj ima da smanji cenu zaliha tačnijim predviđanjem zahteva i potreba i boljim planiranjem proizvodnje prema tim potrebama. U SCM aplikacijama postoje kompleksni algoritmi planiranja proizvodnje na osnovu prethodnih podataka. Boljim planiranjem proizvodnje preduzeće ostvaruje i niže troškove jer bolje upravlja tokovima materijala kroz svoj proizvodni proces. Jedan od bitnih ciljeva SCM sistema je da poboljšaju zadovoljstvo kupca nudeći viši kvalitet, a širu raznovrsnost proizvoda i ostvare brže reagovanje na zahteve kupaca.

U svakom slučaju uvođenjem SCM ostvaruju se sledeće prednosti:

niža cena isporuke i kraće vreme isporuke,unapređenje odnosa sa partnerima,povećan prihod,povećana fleksibilnost,viši nivo usluga kupcima,kompetitivna prednost iviša tržišna vrednost kompanije.

4

SCM će funkcionisati na očekivan način i doprinositi ostvarenju ciljeva preduzeća jedino ako je ispravno konfigurisan konstantno održavan. Ponekad se u lancima snadbevanja dešavaju strukturne promene koje imaju za cilj da se uklone vremanska kašnjenja. Dobro osmišljen SCM mora imati ugrađene mehanizme da na lak i efikasan način prebrobi ove promene, tj. mora posedovati visok stepen fleksibilnosti.[3]

3. UPRAVLJANJE LANCIMA SNABDEVANJA

Upravljanje lancima snabdevanja obuhvata tokove materijala, proizvoda, usluga i informacija od početnog snabdevača do krajnjeg korisnika. Ono zahteva koordinaciju između različitih učesnika kao što su proizvođači, snabdevači, distributeri, prevoznici i prodavci. Cilj upravljanja jeste isporuka pravog proizvoda, na pravo mesto, u pravo vreme, pod pravim uslovima i sa pravom cenom [2]. U realnim sistemima postoje ograničenja u finansijskim sredstvima, proizvodnim i skladišnim kapacitetima i drugim resursima. Potrebno je da se prilikom analize različitih modela primenjenih na isti realni sistem uzmu u obzir određeni kriterijumi i ograničenja pri donošenju odluka. Kriterijumi zavise od postavljenih ciljeva. Simulacija lanaca snabdevanja omogućava da se provere alternative i donesu odluke pre realizacije. Može da se testira postojeći sistem i da se na osnovu dobijenih rezultata izvrš i njegov reinženjering. Organizacije se suočavaju sa sve izazovnijim tržištem, sve većim brojem konkurenata, većim očekivanjima kupaca, i složenim poslovnim odnosima. To znači da se organizacije susreću sa svostrukim izazovom, da smanje troškove i da se bolje prilagode tržištu. Smanjenje troškova dovodi do outsourcing-a, težnje za smanjenjem nivoa zaliha i boljeg iskorišćenja resursa. Potreba za boljim odzivom, primorava organizacije da prošire svoje linije proizvoda i povećaju broj opcija, smanje vreme za izlazak novih proizvoda na tržište i brzo prilagode parametre isporuke izmenama u tražnji. Velike organizacije obično imaju složene lance snabdevanja sa desetinama ili stotinama dobavljača, fabrika, skladišta, 3PL-a, distributera i malopordajnim mesta. Postojeći informacioni sistemi daju ogromnu količinu ažurnih informacija, međutim to nam ne pomaže uvek da razumemo ceo sistem, niti nam govori o budućnosti. Za ljudski um je praktično nemoguće da sagleda i predvidi ovako složene sisteme. Dinamička računarska simulacija je omogućava obradu svih podataka i dinamike lanaca snabdevanja u simulacioni model koji se može koristiti za bolje razumevanje ponašanja i bolje donošenje odluka. [4]Tipični entiteti u lancu snadbevanja (slika_1) su:

proizvođač ili pružalac usluge,distributer,prodajni kanali ikupci.

5

Slika_1. Lanac snadbevanja [5]

Upravljanje lancima snadbevanja SCM je proces planiranja, implementacije, kontrolisanja i upravljanja operacijama u lancu snadbevanja sa ciljem da se zadovolje zahtevi kupacana najefikasniji mogući način. Upravljanje lancima snadbevanja pokriva svaki transport i skladištenje sirovina i gotovih proizvoda od početne tačke do krajnjeg korisnika.

3.1. ERP I APS sistemi

Zahvaljujući Internetu i drugim dostignućima informacionih tehnologija redefinisan je i koncept upravljanja lanacima snabdevanja. On se danas zasniva na ideji deljenja i razmene informacija između učesnika u lancu. Informacione tehnologije koje su imale značajan uticaj na razvoj ovog koncepta su sistemi ERP (Enterprise Resource Planning) i APS (Advanced Planning and Scheduling).

ERP sistemi obuhvataju finansiranje, prognoziranje, praćenje narudžbina, analizu prodaje, lokalnu i globalnu distribuciju i kontrolu kvaliteta. Oni poseduju vrlo snažne alate za praćenje i izveštavanje ali su prilično rigidni injihova primena zahteva dobro definisane podatke [6,7]. Radeći na implementaciji ERP sistema konsultantske kompanije su sticale iskustvo i naučile gde da traže podatke i kako da ih pravilno definišu. S obzirom na dobru definisanost podataka, ERP sistemi su osigurali da podaci na različitim mestima mogu da budu koordinisani.

APS sistemi nadoknađuju (ili pokušavaju da nadoknade) mane ERP sistema kao alata za planiranje. APS sistemi uzimaju u obzir sirovine i raspoložive kapacitete radi generisanja novih planova i na osnovu zadatih ciljeva (minimalne zalihe, maksimalna propusnost, rokovi isporuke, itd.) formiraju detaljni optimalni raspored poslova.

6

ERP i APS sistemi implementirani su skoro u polovini svih velikih kompanija u SAD-u i Evropi, a sve se više primenjuju i u preduzećima srednjih veličina. Približno $10 milijardi godišnje utroši se na licence ERP softvera samo u SAD, ne uključujući u tu sumu iznose za implementaciju i druge povezane konsultantske usluge. Takođe, sve je veća potreba i potražnja za dopunskim APS softverom [7].

Slika_2.1.1. Sistema upravljanja lancem snabdevanja koji uključuje ERP, APS i internet tehnologije

Preduzeća mogu unaprediti upravljanje lancima snabdevanja na nekoliko načina:

uvođenjem ERP (Enterprise Resource Planning) i APS (Advanced Planning and Scheduling) sistema koji nastoje dazadovolje sve intenzivniju tražnju za optimalnim rešenjima kako u drugim, tako i u oblastima e-poslovanja;produženjem horizonta planiranja preko onog ponuđenog od strane ERP sistema bez obzira na činjenicu da li su njihovilanci snabdevanja Internet osposobljeni ili ne;proširivanjem delokruga svojih lanaca snabdevanja uključivanjem proizvođača i kupaca i poboljšanjem planiranja zakratkoročne i srednjeročne periode;proširivanje funkcionalnog opsega svojih lanaca snabdevanja uključivanjem dizajniranja proizvoda, prodaje i upravljanjaodnosima sa potrošaćima;pojavom novih kanala distribucije, naročito elektronskih tržišta; i

7

uspostavljanjem intenzivnije saradnje između učesnika u lancu snabdevanja kao i krajnjih korisnika.

3.2. Organizacija lanca snabdevanja

Lanac se sastoji od pet kljucnih aktivnosti:Planiranje Podrazumeva strateško definisanje nacina upravljanja resursima koji su neophodni za zadovoljenje potreba kupaca. Deo ovih aktivnosti podrazumeva i razvijanje posebne metrike za nadgledanje lanca i ocenu njegove efikasnosti, smanjenje troškova unutar lanca i realizaciju kvalitetnije isporuke.

NabavkaPodrazumeva odabir dobavljaca, sa kojima se razvijaju modeli odredivanja cena porudžbina i uslova placanja, kao i sistem mera za unapredenje i poboljšanje medusobnih odnosa.

ProizvodnjaPodrazumeva aktivnosti proizvodnje, testiranja, pakovanja i pripreme proizvoda za isporuku, kao razvoj sistema mera za nivo kvaliteta proizvoda, produktivnost rada i obima proizvodnje.

IsporukaPodrazumeva logistiku, odnosno koordiniranje prijema porudžbina, razvoj mreže skladišta, odabir nacina transporta i distribucije i uspostavljanje sistema naplate potraživanja.

VraćanjePodrazumeva aktivnosti organizovanja mreže za prijem reklamiranih proizvoda, brigu o potrošacima koji su imali problema sa isporučenim proizvodima.

4. METODOLOGIJA IZGRADNJE I ANALIZA SIMULACIONOG MODELA

Metodologija izgradnje simulacionog modela sastoji se od sledećih koraka i smernica:

8

definisanje ciljevamodeliranje sistemaintegrisani pristuptop-down pristupuvođenje neizvesnostiizvođenje simulacijesaradnja i komunikacija

Autori preporučuju iterativni pristup modeliranju lanaca snabdevanja koristeći UML jezik kao notaciju i SCOR kao referentni model [8]. Ovo je posebno važno u složenim sistemima kako bi različiti timovi učestvovali u ciklusu modeliranja i kako bi se standardizovali indikatori performansi koji se mere, kao i benchmarking. Razvoj modela lanca snabdevanja zahteva timski rad koji obično uključuje sledeće aktere: top-menadžere, operacione menadžere, SCM eksperte i modelare. Dizajnirani model predstavlja “as is” sistem. Međutim, izgradnja modela je samo jedan korak u procesu simulacije. Jednom kada se dizajnira model, on se mora testirati i analizirati, tj. mora se obezbediti odgovarajući nivo kvaliteta. Model se mora pokretati, ispitati njegove performanse i analizirati rezultati kako bi se odredilo da li se isti ponaša na željeni način i da li odgovara realnom sistemu. Ovi procesi se nazivaju verifikacija i validacija.

4.1. Verifikacija

Proces otklanjanja grešaka iz modela da bi de osiguralo da svaki deo radi na očekivani način naziva se verifikacija modela. Proces verifikacije je primenljivan pri izgradnji predstavljenog modela tako što se dizajn vršio u fazama sa minimumom detalja, zatim pokretanjem u svakoj fazi i posmatranjem rezultata. Jedna od čestih tehnika je i reductio-ad-absurdum (uprošćavanje do apsurda) gde se složeni modeli vrlo uprošćavaju, tako da se može lako predvideti rezultat. Neke od korišćenih metoda prilikom izgradnje modela bili su:

Uklanjanje svih varijabilnosti iz modela, čineći ga determinističkim;Pokretanje determinističkog modela dva puta kako bi se proverilo da li se dobijaju isti rezultati;Pregled detaljnih izveštaja kako bi se proverilo da li rezultati ispunjavaju očekivanja;Segmentiranje modela i posmatranje načina na koji rade odvojeno.

9

4.2. Validacija

Kada se model verifikuje potrebno je izvršiti validaciju da bi se odredilo da li isti precizno predstavlja realni sistem. Validni model predstavlja prihvatljivo preciznu predstavu sistema zasnovanu na ciljanoj nameni. Važno je znati šta se upoređuje i da se merenja vrše na isti način. Model treba da tačno predstavlja sakupljene podatke i načinjene pretpostavke u vezi sa funkcionisanjem sistema. Struktura modela treba da odgovara realnom sistemu izlazna statistika treba da bude prihvatljiva. Dok se obično upoređuju kritične mere performansi, ponekad je poželjno da se upoređuju neesencijalni rezultati koji mogu da budu simptomatični i s toga da pokažu karakter sistema. Dalje su navedene neke metode korišćene pri izgradnji opisanog modela. Jedna od mera jeste i “Da li model ima smisla?” Druga metoda jeste odobrenje rezultata od strane onih ljudi koji su upoznati sa samim procesom i poređenje simulacionih rezultata sa istorijskim podacima. Pošto se poseduje dovoljna količina istorijskih podataka vršena je razdvajana je simulacija u različite vremenske periode, gde svi ulazni parametri odgovaraju ulaznim za višestruke prolaze simulacije.

4.3. Dužina i broj simulacija

Važno pitanje pri izgradnji modela jeste koliko dugo vršiti simulaciju i koliko pokretanja. Ovi parametri zavise od sledećih faktora:

Da li je sistem koji se modelira terminirajući (ima prirodni završetak) ili ne-terminirajući (nema jasan završetak).Period od interesa (za koji vremenski period se modelira).Ciljevi modeliranja (procena performansi, ispitivanje alternativa, i sl.).Na koji način su dobijeni uzorci za statističku analizu (iz pokretanja više kratkih simulacija ili analizom dela jedne duge simulacije).

4.4. Eksperimentisanje sa modelom

Kada se postigne željeni kvalitet modela, on se može koristiti za istraživanje efekata modifikacije sistema i ispitivanje alternativa koje mogu unaprediti performanse. Korišćeni su sledeći metodi za izvođenje eksperimenata [9].

Analiza osetljivosti – Određivanje uticaja koji parametar ili grupa parametara ima na rezultate modela.Analiza scenarija – upoređivanje alternativnih konfiguracija sistemaOptimizacija – Nalaženje optimalne kombinacije ulaza koji će dati željeni izlaz

10

4.5. Softver za optimizaciju lanca snadbevanja

Korisnici koji danas žele da reše neki poslovni problem iz domena optimizacije, primorani su da se snalaze među izuzetno velikim brojem softvera te namene. Do ove situacije dolazi iz sledećih razloga. Prvo, ne postoji jedinstven način rešavanja nekog tipskog optimizacionog problema. Razvijeno je mnogo različitih metoda u rešavanju problema optimizacije čije se implementacije – solveri međusobno razlikuju po brzini, pouzdanosti, troškovima i lakoći za rad. Drugo, rešenje poslovnog problema podrazumeva izgradnju odgovarajućeg matematičkog modela. Radi podrške aktivnostima modeliranja razvijeni su sistemi za modeliranje koji podržavaju razvoj, analizu i održavanje optimizacionih modela, a u isto vreme nezavisni su od izbora solvera. Pomoć u izboru odgovarajućih softvera ili njihovih kombinacija može pružiti Internet, obezbeđivanjem korisnih informacija, postepenim sužavanjem mogućnosti pomoću pitanja i sugestija, i direktnog pristupa većem broju besplatnih optimizacionih softvera, ponekad sa zabranom korišćenja u komercijalne svrhe. Za komercijalnu upotrebu, aplikacioni servis provajderi ASP pružaju sve veće mogućnosti korišćenja optimizacionih softvera putem Web-a, uglavnom uz određenu nadoknadu. Na tržištu postoji mnoštvo kvalitetnog softvera, od kojih ovde navodimo samo neke:

DRA Systems nudi gotove objekte iz oblasti optimizacije, kolekciju besplatnog softvera sa oko 500 Java klasa namenjenih za razvoj aplikacija optimizacije;ILOG, Inc. nudi ILOG softverske komponente za matematičko programiranje, programiranje ograničenja, poslovn pravila i vizualizaciju [10,11];InterNetivity Inc. nudi lako inkorporirajuće programe za analizu i izveštavanje, koji rade u konjukciji sa HTML tabelama podataka radi omogućivanja interaktivnog iscrtavanja grafikona, sortiranja i drugo.Meta Software Corporation nudi MetaSoft Web za objavljivanje WorkFlow Modeler modele poslovnih procesa na Web-u ili intranetu.SAS Institut nudi Web-osposobljene programe za analizu podataka, ekonometriju, prognoziranje, OI (analiza odlučivanja, simulacije diskretnih događaja, optimizaciju i projektni menadžment), i statistiku.Vanguard Software Corporation nudi DecisionPro 3.0, Web- i e-mail osposobljen OI paket za modeliranje koji podržava drva odlučivanja, prognoziranje, dijagrame uticaja, linearno i nelinearno programiranje i Monte Carlo simulaciju. Takođe nude DecisionScript za pravljenje analitičkih aplikacija sa osobinama ekspertnih sistema.

11

Najveći broj optimizacionog softvera na tržištu je Web-osposobljen što se trenutno još uvek posmatra kao konkurentska prednost ali će za nekoliko godina postati neophodna osobina. S obzirom da se softverska rešenja menjaju takođe velikom brzinom [12], korisnici će biti prinuđeni da odvoje sve više vremena da bi ostali u toku sa aktuelnim softverom i kompatibilnim implementacionim arhitekturama.

5. PRIMER SIMULACIONOG MODELA LANCA SNABDEVANJA

Na bazi navedenog koncepta razvijen je fleksibilan model lanca snabdevanja koji pruža integralni pristup i omogućava laku izmenu mnogih ključnih parametara [13]. Na jednom primeru lanca snabdevanja prikazane su mogućnosti simulacije kao i opravdanost globalnog pristupa. Generalno, modeliranje lanaca snabdevanja je veoma kompleksno. Da bi se potpuno preslikao lanac snabdevanja za jedan proizvod moraju se modelirati svi tokovi materijala, zalihe, politike naručivanja i neodređenost za sve delove, module i gotove proizvode u svakoj fazi i lokaciji. Proizvod se sastoji od jedne glavne komponete koju obezbeđuje dobavljač “G“ i ostalih komponenata koje obezbeđuje dobavljac “O“. Njihovom nabavkom upravlja distribucioni centar. Takođe postoje i komponente koje nabavlja sam proizvođač od nezavisnog dobavljača “P“. Na slici_2 prikazan je deo simulacionog modela koji sadrži četiri sekcije:

dobavljači i isporuka delova do proizvođača,fabrika koja vrši proizvodnju i montažu,isporuka do distribucionog centara ikupci koji generišu određenu tražnju.

12

Slika_2. Osnovni deo simulacionog modela za SCM

Dva bloka - isporuka (slika_3) su hijerarhijska i sadrže niz blokova koji implementiraju složene procese upravljanje zalihama i kretanje materijala.

Slika_3. Hijerarhijski blok: isporuka

Pored konektora za ulaz-izlaz materijala, ostali konektori su:U - dostupni nivo zaliha, koji određuje maksimalnu količina za naručivanjeT - ciljni nivo zaliha, koji se određuje na osnovu vremena isporuke, ciklusa naručivanja i sigurnosnog nivoa zalihaL - vreme isporukeR - period ponovnog naručivanjaI - nivo zaliha u odredištu, koji se koristi da odredi količinu za naručivanjen - količina proizvoda i podsklopova u tranzitu

Na slici_4 prikazan je sadržaj modula isporuka.

13

Slika_4. Hijerarhijski blok za isporuku

Pored osnovnog lanca snabdevanja, u modelu postoje i blokovi za:

kontrolu lanca snabdevanja (vreme isporuke, neizvesnost vremena isporuke, sigurnosne zalihe, itd.) – slika 5;parametri poslovnog okruženja (prosečna tražnja, neizvesnost u tražnji, troškovi sklapanja, itd.) – slika 6;kalkulacije – slika 7 igrafički prikaz.

U delu za kontrolu lanca snbadevanja postoji sedam ” klizača” i četiri polja za unos podataka:

Dva klizača koji kontrolišu vreme isporuke izraženo u nedeljama: jedan za proizvođač-dobavljač (vrednost 10, opseg 1-11); drugi za dobavljač-proizvođač (vrednost 2, opseg 1-11).Dva klizača za variranje vremena isporuke, dato kao standardna devijacija lognormal raspodele izraženo u nedeljama: jedan za proizvođača (vrednost 0,2 , opseg 0-0,5); drugi za dobavljača (vrednost 0,1 , opseg 0-0,5).Dva klizača za sigurnosni nivo zaliha od dobavljača “P“ i gotovih proizvoda izraženo u jedinicama (opseg 0-100).Jedan klizač za kontrolu ciklusa naručivanja za dobavljača i proizvođača izraženo u nedeljama (vrednost 2, opseg 1-5).Četiri polja za unos podataka koja određuju maksimalni nivo zaliha u svakom od skladišta magacina:

14

o u procesu proizvodnje (vrednost 75);o od dobavljača (vrednost 225);o gotovih proizvoda-fabrika (vrednost 225);o gotovih proizvoda-distribucioni centar (vrednost 1000).

Slika_5. Modul za kontrolu lanca snabdevanja

Skup parametara poslovnog okruž enja sadrži četiri klizača i jedno polje za unos podataka:

Jedan klizač koji kontroliše prosečni nivo tražnje, izraženo u jedinicama/nedeljno (vrednost 75, opseg 50-100).Klizač za variranje tražnje, dato kao standardna devijacija normalne raspodele, izraženo u nedeljama (vrednost 20, opseg 0-25).Jedan klizač za nivo troškova proizvodnje bez montaže ( vrednost 75, opseg 50-100);Jedan klizač za troškove nabavke modula od dobavljača “P“ (vrednost 10, opseg 5-25);Polje za unos vrednosti koje određuje trenutak kada počinje da se vodi statistika da bi se omogućila stabilizacija sistema (vrednost je 15 nedelja).

15

Slika_6. Modul za kontrolu parametara okruženja

Segment modela koji vrši izračunavanja sadrži blokove za generisanje potrebnih vrednosti prema zadatim pravilima, izračunavanja vezana za nivo tražnje, zaliha i performansi.Na primer, za blok ” kupci” iz modela lanca snabdevanja vrše se izračunavanja za parametre potrošnja i čekanje. Zato je moguće generisati tražnju (količinu i period) i varirati je po parametrima raspodele koji odgovaraju stvarnim postojećim podacima (informacioni sistem preduzeća) i pratiti ponašanje sistema.

Slika_7. Modul – kalkulacije

16

Grafički prikaz sadrži promene nivoa zaliha tokom godine u jedinicama proizvoda po fazama (podsklopovi kod dobavljača, podsklopvi u proizvodnji, gotovi proizvodi u fabrici i gotovi proizvodi u distribucionom centru) kao štoje prikazano na slici_8.

Slika_8. Grafički prikaz nivoa zaliha po fazama

Plava linija na grafiku predstavlja zalihe dobavljačaNaranđzasta linija predstavlja zalihe u procesuZalena linija predstavlja zalihe gotovih proizvoda kod proizvođačaRoze linija predstavlja zalihe u distribucionom sistemu

Velike mogućnosti testiranja modela se pružaju izmenom parametara. Na primer, uticaj većeg sigurnosnog nivoa zaliha, povećanje ili smanjenje neodređenosti bilo tražnje bilo vremena isporuke, promena perioda ponovnog naručivanja. Na taj način se za jedan isti model može dobiti mnogo varijanti jednog lanca snabdevanja. Smanjenje neodređenosti u tražnji može se postići odgovarajućom cenovnom politikom i unapređenjem usluga prema kupcima. Smanjenje vremena isporuke može se postići izborom boljeg dobavljača, korišćenjem drugog vida transporta kao i smanjenjem vremena obrade narudžbina korišćenjem informacionih tehnologija poput EDI-a, XMLa i ostalih Internet tehnologija.

Za svaki scenario dobijaju se i odgovarajući troškovi, tako da je moguće odgovoriti na pitanje da li na primer primena novih informacionih tehnologija

17

za smanjenje vremena obrade narudžbina i donošenje odluka na osnovu ažurnih informacija opravdava potrebna ulaganja. U zavisnosti od postavljenih ciljeva preduzeća (na primer određeni stepen zadovoljenja tražnje ili što manji troškovi držanja zaliha) moguće je odrediti potrebne parametre procesa (sigurnosni nivo zaliha, vreme isporuke, pouzdanost mašina, itd.).

Pored toga moguća je i izmena modela, odnosno stvaranje novih varijanti modela za isti poslovni zadatak, tj menadžeri mogu razmotriti i restruktuiranje postojećih lanaca snabdevanja u cilju poboljšanja ukupnih performansi. Na primer, donošenje odluke da se, ako to tehnološki i drugi tehnički uslovi dozvoljavaju, komponente od dobavljača “P” usmeri direktno na distribucioni centar ili da se angažuju drugi dobavljači i da se tamo izvrši završna montaža. Namera je da se na taj način smanje troškovi transporta i poveća fleksibilnost sistema. Izmenom prethodnog modela dobija se novi model prikazan na slici 9.

6. ZAKLJUČAK

Menadžeri postaju svesni pojave paradigme međukompanijskog nadmetanja i da će uspeš na integracija i upravljanje ključnim poslovnim procesima preko svih članova lanca snabdevanja odrediti konačni uspeh pojedinačnog preduzeća.U današnjem poslovnom okruženju, kompleksnost upravljanja i uzajamna zavisnost procesa čine promene veoma rizičnim, ali računarska simulacija može umanjiti rizik. Menadžer može primeniti stvarna iskustva i ogromnu količinu operacionih podataka na simulacioni model. Parametri operacija se mogu modifikovati radi određ ivanja njihovih efekata na zavisne procese. Rezultati simulacije omogućavaju menažerima da donose odluke na osnovu podataka, umesto samo na osnovu instinkta. Predstavljeni model lanca snabdevanja je zasnovan na logističkim principima i omogućuje praćenje ponašanja sistema na globalnom nivou uzimajući u obzir ponašanje realnog sistema. Izmenom bilo kog parametra moguće je posmatrati ponašanje celokupnog lanca snabdevanja.

18

Ovakvi rezultati ne mogu se dobiti primenom postojećih matematičkih modela. Osnovni koncept i logika modela mogu se primeniti na bilo koji lanac snabdevanja. Struktura zasnovana na blokovima koji se mogu lako dodavati ikonfigurisati omogućava dizajniranje bilo kakvog lanca snabdevanja. U savremenom poslovanju, preplavljenom mnogim izazovima i sve jačom globalnom konkurencijom, optimizacija resursa i procesa ključ je opstanka preduzeća. Na osnovu pregleda literature iz ove oblasti u ovom radu je ukratko izložena postojeća kao i potencijalna primena optimizacije u eri elektronskog poslovanja, sa naglaskom na upravljanje savremenim lancima snabdevanja, čiji izuzetni značaj u e-poslovanju nije neophodno dodatno objašnjavati. Internet je takođe pružio i mogućnostsaradnje između delova lanca snabdevanja, i time omogućio ostvarenje sna o centralizovanim optimalnim rešenjima u decentralizovanom svetu. Zapravo, budućnost će se najverovatnije zasnivati na zajedničkom upravljanju lancem snabdevanja od strane svih njegovih učesnika. Ipak, postojeći resursi i potencijali optimizacionih metoda i softvera nadmašuju praktične primene. Veruje se da će koristi od njihove intezivnije primene biti znatno veći od troškova implementacije i zato se smatra da će problemi optimizacije biti jedni od ključnih u unapređivanju e-poslovanja.

7. LITERATURA

1. S. Chopra, P. Meindl, Supply Chain Management: Strategy, Planning, and Operation, Prentice-Hall, Inc. 2001.

2. Dragan Vasiljević, Industrijska Logistika, FON, 20003. Stefanović, M., CIM sistemi, Mašinski fakultet u Kragujevcu, (2006).4. F. R. Jacobs, E. Bendoly, “Enterprise resource planning: Developments

and directions for operations management research”, European Journal of Operations Research, 146, pp. 233-240, 2003.

5. Vlajic, V. Jelena, Lanci snabdevanja prehrambrenim proizvodima u Srbiji, Saobraćajni fakultet u Beogradu, (2011).

6. M. Cohen, C. B. Kelly, “ASAP: A methodology for strategic and tactical planning,” Working paper, SAS Institute Inc., Cary, North Carolina 1999.

19

7. C. G. Ash, J. M. Burn, “A strategic framework for the management of ERP enabled e-business change”, European Journal of Operation Research, 146, pp. 233-240, 2003.

8. Stefanovic, D. Majstorovic, V. Stefanovic, N. Methodology for Process Integration in Supply Networks, 38th CIRP Manufacturing Systems Seminar, Brazil, May 16-18, 2005.

9. Stefanović, N. Stefanović, D. Modeliranje i simulacija lanaca snabdevanja, JISA INFO, vol 05, 2004.

10.ILOG (2002). “Delivering a competitive advantage”, ILOG Optimization Suite, White Paper, April 2002.

11.ILOG (2002). “Powering Your Decisions”, ILOG Optimization Suite, www.ilog.com

12.Maximal Software, Inc. Developing Large-scale Optimization Models with the MPL Modeling Systems, A White Paper, www.maximalsoftware.com, April 2002.

13.Stefanović, D., Simulation and Analysis of Distribution System based on logistic Principle, 5th International Conference of Decision Sciences Institute, A:LS(14), Athens-Greece (1999).

20