SITEK Paweł Optymalzacja dyskretna, modelowane, wspomagane decyzj, łańcuch dostaw KONCEPCJA SYSTEMU DO WSPOMAGANIA DECYZJI ZARZĄDZANIA ŁAŃCUCHEM DOSTAW Skuteczne efektywne zarządzane łańcuchem dostaw w dobe globalzacj, szybko zmenających sę potrzeb rynkowych oraz rozproszonych zasobów jest kluczowym problemem do rozwązana dla kaŝdego przedsęborstwa. Jest to koneczne aby utrzymać konkurencyjność przy realzacj zleceń klentów. Ze względu na lczbę złoŝoność problemów decyzyjnych występujących podczas realzacj zleceń klentów nezbędne jest dostarczene efektywnych rozwązań nformatycznych do wspomagana decyzj. W artykule przedstawono koncepcje systemu wspomagana decyzj zarządzana łańcuchem dostaw w postac dodatkowych warstw nformacyjno-decyzyjnych dla zntegrowanego systemu zarządzana przedsęborstwem. MoŜlwośc zaproponowanej koncepcj systemu przedstawono na przykładze modelu kosztowego zarządzana dwupozomowym łańcuchem dostaw (two-ter Supply Chan []). THE CONCEPT OF DECISION SUPPORT SYSTEM FOR SUPPLY CHAIN MANAGEMENT Effectve and effcent supply chan management n the era of globalzaton, rapdly changng market needs and dstrbuted resources s a key problem to be solved for each company. Due to the number and complexty of decson problems that occur when executng clent orders, t s necessary to provde effectve solutons for decson support. The paper presents the concept of decson support system for supply chan management n the form of addtonal nformaton and decson-makng layers for the ERP (Enterprse Resource Plannng). The concept has been shown for two-ter supply chan management as an example.. WPROWADZENIE Obecne przedsęborstwa zmuszone są do dzałana w szybko zmenającym sę otoczenu w ramach globalnej konkurencj. Dlatego muszą posadać zdolnośc narzędza do zarządzana przedsęborstwem na neprzewdywalnych rynkach, przy posadanu rozproszonych zasobów jednocześne mnmalzując koszty czas realzacj zamóweń klentów. Poltechnka Śwętokrzyska, Wydzał Elektrochnk Automatyk Informatyk; 25-34 Kelce, Al. 000 PP 7. tel: + 48 42 3424200 Fax: + 48 4 342424, e-mal: stek@tu.kelce.pl
2672 Paweł SITEK W ostatnch latach wele frm o zasęgu globalnym jak równeŝ małych średnch przedsęborstw (MŚP), zdaje sobe sprawę, Ŝe skuteczność ch dzałań jest w duŝym stopnu zaleŝna od odpowednej współpracy koordynacj z ch dostawcam, jak równeŝ z odborcam czy bezpośredno klentam końcowym [2]. Ten rodzaj wzajemnych zaleŝnośc uwarunkowań jest znany w lteraturze jako koncepcja zarządzana łańcuchem dostaw (Supply Chan Management (SCM)). Wprowadzene SCM umoŝlwa synchronzację przepływu nformacj materałów pomędzy poszczególnym kooperantam, co wyraźne ułatwa frme dostosowane sę do określonego popytu rynkowego. Wewnętrzne SCM obejmuje zagadnena zwązane z zaopatrzenem, produkcją dystrybucją. Zewnętrzne SCM ntegruje przedsęborstwo z jego dostawcam klentam. Dzsaj ryzyko zarządzana łańcuchem jest neporównane wększe nŝ klka/klkanaśce lat temu. Główna przyczyna takego stanu rzeczy to postępująca globalzacja powodująca rozcągnęce skomplkowane łańcucha dostaw cągłe podnoszene efektywnośc frm. Dzęk globalzacj, produkt dowolnej frmy moŝe dotrzeć na kaŝdy rynek na śwece. Lczba problemów decyzyjnych w SCM jest bardzo duŝa dotyczy zarówno realzacj wewnętrznego łańcucha dostaw w przedsęborstwe jak zewnętrznego, gdze dane przedsęborstwo jest tylko jednym z ognw. W artykule przedstawono koncepcję oraz moŝlwośc zastosowana systemu wspomagana decyzj dla jednego z problemów ogólnych występujących w SCM ( dwuwarstwowy model kosztowy zarządzana łańcuchem dostaw). NaleŜy podkreślć, Ŝe załoŝena systemu wspomagana decyzj umoŝlwają jego zastosowana dla welu problemów decyzyjnych zarówno w obszarze produkcj, dystrybucj, magazynowana, transportu td. 2. PODSTAWOWE ZAŁOśENIA SYSTEMU WSPOMAGANIA DECYZJI Informatyczne systemy zarządzana (ISZ) klasy ERP (Enterprse Resource Plannng), DRP (Dstrbuton Resource Plannng), MRP II (Manufacturng Resource Plannng) oparte są najczęścej na zntegrowanej baze danych. Zwykle jest to baza danych wykorzystująca model relacyjny [3]. Jest to najbardzej rozpowszechnony model organzacj danych bazujący na matematycznej teor mnogośc, w szczególnośc na pojęcu relacj. W najprostszym ujęcu w modelu relacyjnym dane grupowane są w relacje, które reprezentowane są przez tabele. Relacje są pewnym zborem rekordów o dentycznej strukturze wewnętrzne powązanych za pomocą zwązków zachodzących pomędzy danym. Model relacyjny moŝna traktować równeŝ jako modelu logk perwszego rzędu. Językem zwązanym z tym modelem jest SQL (Structured Query Language)-strukturalny język zapytań uŝywany do tworzena, modyfkowana baz danych oraz do umeszczana poberana danych z baz danych. Język SQL jest językem deklaratywnym. Dlatego przy opracowanu koncepcj systemu wspomagana decyzj wykorzystano relacyjny model danych, gdze zapsano nformacje o modelach decyzyjnych (zarówno danych jak ch strukturze). System wspomagana decyzj został zaproponowany w postac dodatkowych warstw nformacyjnych ISZ (Rys.). Warstwy te są wzajemne zntegrowane umoŝlwają automatyczną generację model decyzyjnych na podstawe odpowednch danych w tabelach bazy danych systemu
KONCEPCJA SYSTEMU DO WSPOMAGANIA DECYZJI... 2673 wspomagana decyzj oraz ch rozwązane za pomocą narzędz CLP (Constrant Logc Programmng) oraz MIP (Mxed Integer Programmng). Rys. Schemat koncepcj systemu wspomagana decyzj dla SCM
2674 Paweł SITEK Sposób dzałana Systemu Wspomagana Decyzj (SWD) przedstawono na rys. (cyfram oznaczono w kolejnośc wykonywana - poszczególne procesy):. Mapowane-uzupełnane danych model decyzyjnych (TM) na podstawe bazy danych nformatycznego systemu zarządzana np. klasy ERP/MRP II (BD). 2. Pobrane nformacj - o strukturze model decyzyjnych z tabel systemowych (TS) SWD. 3. Pobrane danych - dla model decyzyjnych z tabel z danym model (TM). 4. Generacja model decyzyjnych - w postac plków tekstowych (T) w odpowednm formace (metajęzyku programu optymalzacyjnego). 5. Przesłane - plków z modelam do programu/paketu optymalzacyjnego, uruchomene optymalzacj. (S) 6. Zaps -uzyskanych wynków (decyzj ) do bazy danych (TM) SWD. 7. Transfer danych z bazy danych (TM) SWD do bazy danych systemu ERP/MRP II (BD). Najcekawszym rozwązanem proponowanym w całej koncepcj jest mechanzm automatycznej generacj model decyzyjnych (4). Jego nnowacyjność polega na automatyzacj samego procesu tzn. modele są generowane na podstawe odpowednch wpsów w dwóch zborach tabel (TM) (TS) bazy danych SWD. Dodatkowo zmana parametrów model jest jedyne zmaną danych w tabelach (TM), bez konecznośc zman struktur model. Jeśl nawet koneczna jest zmaną struktur model ch parametrów to wystarczą odpowedne wpsy w tabelach (TM) (TS) bez pracochłonnego skomplkowanego procesu budowy kompletnych model. Modele są generowane w postac plków tekstowych (T). Następne są przesyłane do oprogramowana optymalzacyjnego (S) po rozwązanu uzyskwane są odpowedno decyzję optymalne bądź dopuszczalne, które zapsywane są w baze danych SWD. W prezentowanej wersj SWD zastosowano dwa środowska optymalzacyjne. Jedno klasyczne oparte na optymalzacj całkowtolczbowej (MIP-Mxed Integer Programmng) [4]. Druge to środowsko oparte na paradygmace programowana w logce z ogranczenam (CLP-Constrant Logc Programmng) [5]. Szczegóły mplementacyjne SWD oraz podstawowe struktury danych przedstawono w [6]. 3. MODEL MATEMATYCZNY ŁAŃCUCHA DOSTAW Jako przykład zastosowana SWD przedstawono model kosztowy zarządzana łańcuchem dostaw. W lteraturze jest on przedstawany jako ogólny dwuwarstwowy lub dwupozomowy (two-ter Supply Chan) model łańcucha dostaw []. Znany z lteratury model został rozbudowany o funkcjonalność, umoŝlwającą szczegółowe określene, które z produktów mogą być dostarczane przez wybrane punkty dystrybucyjne (centra dystrybucj/magazyny). W modelu [] wszystke punkty dystrybucyjne są unwersalne mogą uczestnczyć w dostawach wszystkch produktów do wszystkch klentów. W rzeczywstych warunkach ze względu na gabaryty, parametry przechowywana, typy produktów oraz np. posadane odpowednej floty transportowej td. ne wszystke punkty dystrybucyjne są w stane zapewnać dostawę wszystkch produktów do wszystkch klentów. Model metamatematyczny został sformułowany w postac zadana programowana lnowego całkowtolczbowego [3][4]. Jako funkcje celu przyjęto koszty realzacj
KONCEPCJA SYSTEMU DO WSPOMAGANIA DECYZJI... 2675 dostaw. Zmennym decyzyjnym modelu są (X jk ) określająca udzał (procentowy) dostaw produktu j (j=..n) realzowany dla klenta k (k=..q) przez punkt (=..M) oraz (Z ) wskazująca czy dany punkt berze udzał w dostawach czy ne (zmenna bnarna). Funkcja celu posada dwe składowe. Perwsza określa koszt punktów dystrybucyjnych (magazynów, centrów dystrybucyjnych). Druga określa koszty dostarczana produktów przez poszczególne punkty dystrybucyjne do klentów. Ogranczena modelu matematycznego ().. (6) moŝna nterpretować następująco. Ogranczene () zapewna, Ŝe dostawa wszystkch zamówonych produktów, dla wszystkch klentów będze zrealzowana w pełn przez punkty dystrybucyjne. Ogranczene to zostało zmodyfkowane w tak sposób (przy pomocy parametru R j ) aby uwzględnć specyfkę poszczególnych punktów dystrybucyjnych. W praktyce bowem ne kaŝdy magazyn czy centrum dystrybucyjne, moŝe dokonywać dostawy danego produktu. Ogranczene (2) zapewna realzowalność dostaw ze względu na pojemność danego punktu dystrybucyjnego. Kolejne ogranczene (3) zapewna ne przekraczane dopuszczalnej lczby punktów dystrybucyjnych zaangaŝowanych w dostawy. Ogranczena (4),(5),(6) określają charakter zmennych decyzyjnych jak równeŝ ch wzajemną zaleŝność. W tabel przedstawono wszystke dane modelu optymalzacyjnego oraz zmenne decyzyjne. Tab.. Parametry oraz zmenne decyzyjne modelu matematycznego Symbol Ops Indeksy uŝywane w modelu j ndeks produktu ndeks punktu dystrybucyjnego (centrum dystrybucyjnego/magazynu) k ndeks odborcy/klenta N lczba produktów M lczba punktów dystrybucyjnych Q lczba odborców klentów Parametry modelu F koszt centrum dystrybucyjnego (=..M). S j przestrzeń/objętość zajmowana przez produkt j (j=..n) maksymalna lczba punktów dystrybucyjnych borących udzał w P dostawach. W maksymalna pojemność punktu dystrybucyjnego (l=..o). D jk zapotrzebowane odborcy k na produkt j w danym okrese czasu (k=..q) (j=..n) R j Wartość bnarna jest -jeśl dany punkt dystrybucyjny moŝe dystrybuować produkt j lub jest 0 w przecwnym przypadku. C jk koszt dostawy produktu j (j =.. N) dla klenta k (k=..q) przez punkt dystrybucyjny (=..M). Zmenne decyzyjne X jk udzał rynku (procent) dostaw produktu j (j=..n) realzowana dla klenta k (k=..q) przez punkt (=..M). Z bnarna zmenna decyzyjna przyjmuje wartość - jeśl dany punkt berze udzał w dostawach 0- w przecwnym przypadku.
2676 Paweł SITEK Funkcja celu mnmalzacja kosztów punktów dystrybucyjnych dostaw Ogranczena M M = F * Z + M N Q = j= k= X, j, k * C, j, k X * R = dla k =..Q, j..n (), j, k, j = = N Q, j, k j, k = j= k= X * D * S W dla..m (2) M = Z P Z + 0dla =..N j =..M k..q (4) X, j, k = (3) Z { 0,}dla =..N (5) 0, j, k = 4. PRZYKŁADY LICZBOWE X dla =..N j =..M k..q (6) Po dokonanu mplementacj podstawowych struktur funkcj SWD [6] zgodne z załoŝenam z rozdz. 2 sprawdzono moŝlwośc systemu w praktyce. Zgodne z załoŝenam SWD moŝe wsperać wele decyzj z róŝnych obszarów szeroko rozumanego zarządzana łańcuchem dostaw. System moŝe wykorzystywać wele róŝnych co do zakresu jak charakteru model decyzyjnych. Jednym z perwszych był przedstawony w rozdz. 4 dwuwarstwowy model kosztowy łańcucha dostaw sformułowany w postac zadana programowana lnowego całkowtolczbowego (MIP). Pommo tego, ze model ten posada stosunkowo prostą funkcję celu, to odpowada na następujące pytana: Jak jest mnmalny koszt realzacj dostaw poprzez seć punktów dystrybucyjnych? Które punkty dystrybucyjne borą udzał w realzacj dostaw? Jake jest wykorzystane poszczególnych punktów dystrybucyjnych? Jak jest szczegółowy rozdzał dostarczanych produktów dla poszczególnych klentów kto pośrednczy? Oprócz jednoznacznych odpowedz na te nne pytana tego typu, SWD moŝna wykorzystać do zadawana nnego typu pytań (zwązanych z symulacją podejmowana decyzj przy zmenających sę parametrach np. pojemnośc magazynów, unwersalnośc td.): Jak wpływ na koszt dostaw będze mała zmana pojemnośc poszczególnych punktów? Czy lepej dąŝyć do unwersalnośc czy specjalzacj punktów?
KONCEPCJA SYSTEMU DO WSPOMAGANIA DECYZJI... 2677 Eksperymenty oblczenowe oparto na danych zapsanych w tabelach (TM) SWD, których wartośc lczbowe w notacj z rozdz.4 są wdoczne w Tab. 2. Wartość parametru C jk (koszt dostaw produktu j dla klenta k przez punkt ) wynos 2 dla =,3,4 j=..0, k=..8 oraz 3 dla =2 j=..0, k=..8. Tab. 2. Fragmenty tabel z danym lczbowym do eksperymentów oblczenowych D jk - zapotrzebowane klenta k na produkt j, R j -czy dany punkt moŝe dystrybuować produkt j j 2 2 2 2 2 2 2 2 k 2 3 4 5 6 7 8 2 3 4 5 6 7 8 D jk 20 0 50 0 0 0 0 0 20 20 0 0 0 20 0 20 j 3 3 3 3 3 3 3 3 4 4 4 4 4 4 4 4 k 2 3 4 5 6 7 8 2 3 4 5 6 7 8 D jk 0 0 30 30 30 30 30 30 40 0 40 0 0 0 40 40 j 5 5 5 5 5 5 5 5 6 6 6 6 6 6 6 6 k 2 3 4 5 6 7 8 2 3 4 5 6 7 8 D jk 50 50 50 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 j 7 7 7 7 7 7 7 7 8 8 8 8 8 8 8 8 k 2 3 4 5 6 7 8 2 3 4 5 6 7 8 D jk 0 20 0 0 30 20 0 20 20 20 20 20 20 20 20 20 j 9 9 9 9 9 9 9 9 0 0 0 0 0 0 0 0 k 2 3 4 5 6 7 8 2 3 4 5 6 7 8 D jk 40 0 0 0 0 0 0 50 20 20 0 0 0 0 20 20 2 2 2 2 2 2 j 2 3 4 5 6 7 8 9 0 2 3 4 5 6 R j 0 0 0 0 0 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 j 7 8 9 0 2 3 4 5 6 7 8 9 0 2 R j 0 0 0 0 0 0 0 2 2 2 2 2 2 2 2 3 3 3 3 3 3 3 3 j 3 4 5 6 7 8 9 0 2 3 4 5 6 7 8 R j 0 0 0 0 0 0 0 0 0 3 3 j 9 0 R j S j -pojemność, którą zajmuje produkt j, W -pojemność punktu, F -koszt punktu j 2 3 4 5 6 7 8 9 0 S j 30 0 0 0 40 0 40 40 40 50 2 3 4 F 50000 50000 50000 50000 W 0000 0000 0000 0000 Przy wykorzystanu SWD dla danych z Tab. 2. uzyskano następujące odpowedz. Po perwsze optymalny-mnmalny koszt dostaw wynos f c =200 62, wszystke punkty dystrybucyjne brały udzał w dostawach. Punkty o ndeksach =,3,4 były w pełn wykorzystane, natomast punkt o ndekse =2 w 3%. Odpowedn udzał w dostawach
2678 Paweł SITEK produktów dla klentów przez odpowedne punkty dystrybucyjne (wartośc zmennych X jk ) przedstawono w Tab. 3. Tab.III Wynk-udzał w dostawach poszczególnych punktów dystrybucyjnych. j 2 2 3 3 3 3 3 3 3 3 4 4 4 4 4 4 4 k 2 3 4 5 6 7 8 6 8 2 3 4 5 6 7 8 2 3 4 5 6 7 X jk 0,6 2 2 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 j 4 5 5 5 5 5 5 5 5 5 7 6 6 6 6 6 6 6 6 7 7 7 7 7 7 k 8 2 3 4 5 6 7 8 5 2 3 4 5 6 7 8 2 3 4 6 7 X jk 0,05 0,95 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 j 7 8 8 8 8 8 8 9 9 0 2 2 2 2 2 2 9 9 9 9 9 9 0 0 k 8 2 3 4 5 6 3 4 4 3 2 3 4 5 7 2 5 6 7 8 2 X jk 0,4 4 4 4 4 4 4 j 0 0 0 0 0 0 k 3 4 5 6 7 8 X jk W drugm etape eksperymentów postanowono zadać pytana zwązane z symulacją decyzj przy zmenających sę parametrach. Zapytano jake będze wykorzystane punktów dystrybucyjnych oraz koszt realzacj dostaw jeśl zmen sę pojemność punktu dystrybucyjnego (W ) o ndekse = dokładne o 3% (czyl o zakres realzowanych dostaw przez punkt o ndekse =2). Okazało sę, Ŝe dalej w dostawach borą udzał wszystke punkty dystrybucyjne. Pojemnośc punktów dystrybucyjnych o ndeksach =3,4 są w pełn wykorzystane. Pojemność punktu o ndekse =2 w 2% natomast punkt o zwększonej pojemnośc (=) w 9%. Uzyskano wartość funkcj celu fc=200 6, czyl praktyczne dentyczną jak dla eksperymentu perwszego. W kolejnym etape zmenono pojemność punktu dystrybucyjnego o ndekse =3 równeŝ o 3% przy pozostawenu standardowej pojemnośc pozostałych punktów (Tab. 2.). Trzec eksperyment pokazał, Ŝe w dostawach ne berze udzału punkt dystrybucyjny o ndekse =2. Pozostałe są w pełn wykorzystane. Dodatkowo wartość funkcj celu znaczne sę obnŝyła wynosła fc=50 60. Jak wdać tylko na podstawe zaprezentowanego w rozdz.4 modelu, który został zamplementowany w SWD [6] moŝna dokonać, jeszcze welu symulacj decyzj np. przy zmane parametrów F, C jk oraz wzajemnych ch kombnacj. 5. WNIOSKI Zaproponowana koncepcja systemu wspomagana decyzj zarządzana łańcuchem dostaw poprzez perwsze eksperymenty lczbowe oraz mplementację [6] pokazuje duŝą elastyczność praktyczne neogranczone moŝlwośc. Zaproponowane rozwązana umoŝlwają wykorzystane welu model decyzyjnych dotyczących całego łańcucha dostaw jak równeŝ bardzej szczegółowych model zwązanych z produkcją, dystrybucją, transportem td. W obecnej wersj zaproponowano modele rozwązywane
KONCEPCJA SYSTEMU DO WSPOMAGANIA DECYZJI... 2679 w dwóch środowskach. Perwsze to standardowe środowsko MIP druge to CLP. W obu moŝna wypracowywać rozwązana (decyzje) optymalne dopuszczalne zaleŝne od potrzeb złoŝonośc problemów decyzyjnych. Prezentowana koncepcja opera sę na powszechnym modelu relacyjnym bazy danych. To w baze danych zapsane są nformacje o strukturach model decyzyjnych jak ch parametrach. To właśne na podstawe odpowednch wpsów w baze danych moŝna automatyczne generować pełne modele decyzyjne przesyłać do środowsk gdze są rozwązywane - czyl uzyskwane optymalne bądź dopuszczalne decyzje. Jednocześne oparce sę na relacyjnej baze danych daje praktyczne neogranczone moŝlwośc mplementacj model decyzyjnych. MoŜna bowem za pomocą odpowednch wpsów do tabel systemowych (TS) SWD wpsywać struktury model ogólnych szczegółowych dla produkcj, dystrybucj, transportu, całego łańcucha dostaw td. Z drugej strony raz wpsane struktury model mogą być podstawą do wygenerowana neskończene welu przypadków juŝ konkretnych decyzj w zaleŝnośc od wartośc parametrów, które mogą sę zmenać, aktualzować na podstawe bazy danych ISZ a są poberane z tabel (TM) SWD. Dalsze prace zwązane będą z mplementacją w ramach struktur SWD zarówno autorskch jak znanych z lteratury model decyzyjnych z zakresu sterowana zarządza produkcją, logstyk, dystrybucj, planowana harmonogramowana, zarządzana projektowego td. 6. BIBLIOGRAFIA [] Huang Xao-yuan, Lu Zhen. Applcaton of two-stages by supply chan model n server and dstrbuton system. Systems engneerng-theory methodology applcatons, 2(3), p.228-23, 2003. [2] Terz S., Cavaler S.: Smulaton n the Supply Chan, Context: A Survery, Computers n Industry, vol. 53, no., pp. 3 6, 2004. [3] Date C. J., An Introducton to Database System, vol. II, Adson-Wesley Pub. Comp., równeŝ WNT W-wa, (sera: Klasyka Informatyk), 2000. [4] Sysło M.M., Deo M., Kowalk J.S.: Algorytmy optymalzacj dyskretnej z programam w języku PASCAL, PWN, 993. [5] K. Apt, Prncples of constrant programmng, Cambrdge Unversty, 2003. [6] Wkarek J., Aspekty mplementacyjne systemu wspomagana decyzj zarządzana łańcuchem dostaw, Transcomp 20, LOGISTYKA (w druku).