ANALIZA U YTECZNO CI SYSTEMÓW INFORMATYCZNYCH LOGISTYKI W PRZEDSI BIORSTWIE

ANALIZA U YTECZNO CI SYSTEMÓW INFORMATYCZNYCH LOGISTYKI W PRZEDSI BIORSTWIE JAROSŁAW W TRÓBSKI, KRZYSZTOF MAŁECKI, AGNIESZKA KONYS Instytut Systemów Informatycznych Szczecin Streszczenie W artykule podj to problem analizy u yteczno ci systemów informatycznych logistyki w przedsi biorstwie. Kolejno zaprezentowano analiz dost pnych na rynku technologii informatycznych wspieraj cych obsług logistyki w przedsi biorstwie, przybli ono podstawy metodyczne zastosowanego aparatu matematycznego oraz dokonano analizy u yteczno ci wybranych klas systemów informatycznych w przedsi biorstwie logistycznym. Słowa kluczowe: systemy informatyczne logistyki, ocena systemów informatycznych, metody wielokryterialne 1. Wst p Dynamiczny rozwój logistyki jako bran y wymaga wsparcia przedsi biorstwa wyspecjalizowanymi narz dziami warunkuj cymi usprawnienie działalno ci logistycznej. Ró norodno rozwi za dost pnych na rynku, a tak e wielo kryteriów charakteryzuj cych dane rozwi zanie wskazuje na zło ono problemu wyboru najbardziej preferowanego systemu przez decydenta. W niniejszym artykule został podj ty problem analizy u yteczno ci systemów informatycznych logistyki. W dalszej cz ci artykułu został przedstawiony autorski model oceny systemów informatycznych, dokonany za pomoc wielokryterialnej metody macierzowej, uwzgl dniaj cy model współczynników preferencji, współczynników ryzyka realizacji atrybutów systemu informatycznego oraz zło ony model oceny. Modele zostały opracowane na podstawie kompleksowej analizy dost pnych systemów informatycznych logistyki, stanowi cej opracowanie własne, przy uwzgl dnieniu kryteriów merytorycznych warunkuj cych przydatno zanalizowanych rozwi za w zakresie logistyki. 2. Istota i problem doboru systemu informatycznego logistyki W ród czynników, które decyduj o efektywno ci ła cucha logistycznego mo na wskaza na ogromn rol, jak odgrywa w przedsi biorstwie sprawny system informacyjny [1,2]. Dobrym systemem informacyjnym mo na okre li taki układ, który dostarcza w sposób ci gły aktualne informacje dotycz ce przepływu dóbr [3,4]. W ten sposób system informacyjny warunkuje równomiern działalno całego systemu logistycznego. Dobry system logistyczny wyst puje za wtedy, gdy w przedsi biorstwie oprócz ci głego przepływu dóbr nast puje równoległy, zharmonizowany, logiczny przepływ informacji, co oznacza istnienie dobrego systemu informacyjnego [4]. Zaprojektowane dla logistyki rozwi zanie informatyczne powinno udost pnia i wykorzystywa efektywne kana-

POLSKIE STOWARZYSZENIE ZARZ DZANIA WIEDZ Seria: Studia i Materiały, nr 17, 2008 225 ły identyfikowania zarówno pozycji materiałowych wykorzystywanych w działalno ci wytwórczej, jak i jednostek handlowych i logistycznych wykorzystywanych w działalno ci dystrybucyjnej [4]. W celu usprawnienia działania oraz zapewnienia szybkiego przesyłania i pozyskiwania danych, system informacyjny logistyki powinien by systemem otwartym, umo liwiaj cym poł czenie zarówno z sieciami lokalnymi jak i rozległymi. Jednym z nadrz dnych zada SIL jest gromadzenie i przetwarzanie du ych ilo ci danych, dotycz cych całej logistycznej działalno ci przedsi biorstwa oraz jego makrootoczenia, a tak e otoczenia konkurencyjnego [5]. Efektem tego działania jest dostarczenie zebranych i przetworzonych danych oraz odpowiednich informacji do zespołów podejmowania decyzji na ka dym szczeblu organizacyjnym (Rys.1). Zastosowanie SIL w przedsi biorstwie pozwoli na popraw szybko ci działa, podniesienie jako ci produkcji, polepszenie jako- ci obsługi klienta oraz zmniejszeniu kosztów zwi zanych z działalno ci oraz progresji w przypadku konkurencyjno ci na rynku [6]. Rys. Funkcjonowanie systemu informacji logistycznej jednostki kooperuj cej w ła cuchu dostaw ródło: Opracowanie własne na podstawie, http://mfiles.ae.krakow.pl Encyklopedia Zarz dzania, Akademia Ekonomiczna w Krakowie; Por. Małkus T., Kryteria oceny outsourcingu usług logistycznych, Gospodarka Materiałowa i Logistyka, nr 1/2002 Zmienno otoczenia w jakim si znajduje dana organizacja oraz ci głe dostosowywanie do tego celów i strategii przedsi biorstwa powoduje, e coraz trudniej znale rozwi zanie, które

226 Jarosław W tróbski Krzysztof Małecki Agnieszka Konys Analiza u yteczno ci systemów informatycznych logistyki w przedsi biorstwie w sposób najbardziej trafny b dzie potrafiło szybko reagowa na zachodz ce zmiany rynku oraz w efektywny sposób przesyła du e ilo ci informacji pomi dzy poszczególnymi ogniwami w rozbudowanym ła cuchu logistycznym. Dobór wła ciwego systemu informatycznego dla logistyki jest determinowany poprzez wiele czynników odnosz cych si do charakteru działalno ci danego przedsi biorstwa, jego wielko ci oraz struktury, zło ono ci, a tak e skali prowadzonej przez nie działalno ci. Obecnie na rynku istnieje wiele rozwi za przystosowanych do spełnienia odpowiednich funkcji logistycznych, jednak e mnogo tych rozwi za powoduje, i decydentowi trudno jest dokona wła ciwego wyboru, nie znaj c wszystkich kryteriów charakteryzuj cych dany system. Jednym z głównych problemów przedsi biorstw jest posiadanie nadmiaru zb dnych danych, cz sto powtarzaj cych si i wielokrotnie wprowadzanych. Przedsi biorstwo logistyczne powinno poszukiwa takich rozwi za, które byłyby niezawodne, wspierały działalno w kluczowych obszarach planowania produkcji, dostarczania surowców, zarz dzania zasobami, kontroli i minimalizacji kosztów, a tak e sprawnego przepływu informacji dostarczaj cego wiarygodnych danych oraz wspomagaj cego podejmowanie trafnych decyzji. Przy doborze wła ciwego systemu nale y kierowa si zarówno bie cymi potrzebami danego przedsi biorstwa, jak i uwzgl dniaj c dłu szy horyzont czasowy. Wa ny aspekt stanowi wi c ywotno danego rozwi zania oraz cz sto dost pno ci nowych wersji danego systemu, przy uwzgl dnieniu innowacji technologicznych. 3. Model oceny systemów informatycznych logistyki Budowa modelu oceny systemów informatycznych dedykowanych dla logistyki miała za zadanie wspomóc dobór wła ciwego systemu wspomagaj cego działalno przedsi biorstwa logistycznego, który stanowiłby najbardziej preferowane rozwi zanie dla danego przedsi biorstwa, uwzgl dniaj c przy tym konieczno posiadania przez system prawidłowo dobranego zbioru kryteriów warunkuj cych ich przydatno w obsłudze logistyki. Podstaw budowy modelu oceny SIL stanowiło autorskie zestawienie systemów. Zestawienie to stanowi opracowanie własne, uwzgl dniaj ce szczegółow specyfikacj kryteriów celowych dla logistyki wraz z przyporz dkowanym do ka dego poziomem istotno ci. Ocenie zostało poddanych 7 klas systemów informatycznych. Analiza dost pnych na rynku systemów informatycznych miała na celu zebranie informacji dotycz cych konkretnych rozwi za, w celu wyszczególnienia głównych kryteriów oraz okre lenia ich poziomu istotno ci dla logistyki. Podział systemów nast pił w oparciu o nast puj ce klasy: ERP, SCM, SRM, WMS, PLM, CRM oraz BI. Ocenie zostało poddanych ł cznie 101 rozwi za. Najwi cej systemów zostało poddanych ocenie w klasie ERP 33 rozwi zania. W dalszej kolejno- ci wyszczególnione zostały nast puj ce klasy: klasa WMS 23 systemy, klasa CRM - 20 systemów, klasa SCM 11 systemów, klasa BI 7 systemów, klasa SRM oraz klasa PLM 6 systemów. Do ka dej z wy ej wyszczególnionych klas zostały dobrane kryteria uwzgl dniaj ce charakterystyk przedsi biorstwa logistycznego. Ł cznie zostało przyporz dkowanych 386 kryteriów. Najwi ksz liczb przyporz dkowano dla klasy systemów WMS, gdzie ocenie zostało poddanych 101 z nich. W przypadku systemów klasy ERP ocenie zostało poddanych 47 kryteriów, SCM 69 kryteriów, SRM 63 kryteria, ERP 47 kryteriów, CRM 40 kryteriów, BI 36 kryteriów, PLM 30 kryteriów. Wielokryterialno problemu warunkuj ca zastosowanie aparatu badawczego opartego na wielowymiarowych metodach macierzowych, a w tym metodyki zaproponowanej przez W. Chmielarza i zawartej w [8,9], obejmuj cej model współczynników preferencji, współczynników ryzyka

POLSKIE STOWARZYSZENIE ZARZ DZANIA WIEDZ Seria: Studia i Materiały, nr 17, 2008 227 realizacji atrybutów systemu oraz zło onego modelu oceny. Zastosowana wielowymiarowa metoda macierzowa (WMM) wyra ona jest nast puj cym równaniem liniowym [7]: Y = a 1 X 1 + a 2 X 2 + + a n X n (1) gdzie: Y oznacza ocen syntetyczn systemu, X 1 stanowi pojedynczy wska nik, którym jest spełnienie konkretnego kryterium przez system, a 1 oznacza wag, jaka jest przypisana do danego kryterium. Ocen ko cow mo na uzyska dokonuj c liniowego poł czenia pojedynczych wska ników. Ka demu kryterium została przyporz dkowana waga w skali od 1 do 3, gdzie: 1 oznacza kryterium mniej wa ne, 2 oznacza kryterium wa ne, 3 oznacza kryterium bardzo wa ne. W kolejnych kolumnach zostały umieszczone systemy uwzgl dnione w zestawieniu, pogrupowane ze wzgl du na klasy. Powstała w ten sposób macierz została uzupełniona notami 0, 1 oraz 0,5, gdzie: 0 oznacza brak cechy, w niektórych przypadkach brak danych, 1 oznacza wyst powanie danej cechy, 0,5 oznacza, e cecha jest spełniona cz ciowo. Na podstawie spełnianych cech przez system, przedstawionych jako uzupełnienie elementów macierzy okre lonymi warto ciami, przemno onymi przez przyporz dkowane wagi, została dokonana ocena punktowa wszystkich systemów. System, który zebrał najwi cej punktów jest systemem najlepiej ocenionym pod wzgl dem spełnienia wyszczególnionych kryteriów pod k tem logistyki. Do modelu współczynników preferencji [8,9] zostały wybrane i nadane nast puj ce wagi: 0,75 dla cechy, która jest mniej wa na, 1 dla cechy, która jest wa na, 1,25 dla cechy która jest bardzo wa na w danej klasie systemów. Model współczynników preferencji (model WP) jest wyra ony nast puj cym wzorem [8,9]: gdzie: x i+1 = ( 1 x i1 + 2 x i2 + + m x im) (2) x i oznacza kryterium na i-tym poziomie hierarchii, x i+1 oznacza ocen kryterium na nast pnym (i+1) poziomie hierarchii, j oznacza współczynnik preferencji nadawany przez u ytkownika j-temu rodzajowi kryterium, na i-tym poziomie hierarchii ocen. Do wszystkich kryteriów uwzgl dnionych w zestawieniu zostały przypisane współczynniki ryzyka realizacji atrybutów systemu informatycznego za pomoc dowolnej, losowo wybranej liczby z przedziału zamkni tego <0,1>. Model współczynników ryzyka realizacji atrybutów systemu informatycznego (model WRRASI) wyra ony jest wzorem [8,9]: gdzie: x i+1 = ( 1 x i1 + 2 x i2 + + m x im) (3) x i oznacza kryterium na i-tym poziomie hierarchii,

228 Jarosław W tróbski Krzysztof Małecki Agnieszka Konys Analiza u yteczno ci systemów informatycznych logistyki w przedsi biorstwie x i+1 oznacza ocen kryterium na nast pnym (i+1) poziomie hierarchii, j oznacza współczynnik ryzyka realizacji przedsi wzi cia informatycznego nadawany przez u ytkownika j-temu rodzajowi kryterium, na i-tym poziomie hierarchii ocen. Zło ony model oceny (ZMO) powstał poprzez poł czenie zało e z modelu współczynników preferencji oraz z modelu współczynników ryzyka realizacji przedsi wzi cia informatycznego. Model ten wyra a poni szy wzór [8,9]: gdzie: W n og = i= 1 ( ω 1α 1xi1 + ω 2α 2xi 2 +... + ωmαmx W og oznacza wska nik ogólny oceny systemu informatycznego, x i oznacza kryterium na i-tym poziomie hierarchii, x im oznacza ocen kryterium na nast pnym poziomie hierarchii, j oznacza współczynnik ryzyka realizacji przedsi wzi cia informatycznego nadawany przez u ytkownika j-temu rodzajowi kryterium, na i-tym poziomie hierarchii ocen, j oznacza współczynnik preferencji nadawany przez u ytkownika j-temu rodzajowi kryterium, na i-tym poziomie hierarchii ocen. W nast pstwie zrealizowanych oblicze opracowano poszczególne modele oceny systemów informatycznych dla logistyki dla ka dej z wyszczególnionych klas, stanowi ce podstaw do konstrukcji modelu oceny systemów informatycznych dla logistyki. Wyniki bada zostały zilustrowane za pomoc wykresów1. Ocenie zostało poddanych ł cznie 106 systemów. Dla kasy ERP zostały wyszczególnione nast puj ce rozwi zania: ABAS Business Software, Baan 6 SSA ERP LN 6.1, CDN Egeria, Digitland Enterprise, Epicor Enterprise, Exact Globe, Graffiti Platinum, HORNET, IFS Applications, Impuls BPSC, Infor COM 6.1., Infor ERP XA, Infor Syteline, irenesans, iscala 2.2, ISOF (Internetowy System Obsługi Firmy), Lawson M3, Jeeves Enterprise, JDE, LX d. BCPS, MAAT, MaxeBiznes, Microsoft Dynamics AX, Microsoft Dynamics NAV, QAD Enterprise Applications, mysap ERP; mysap Business Suite (zawiera mysap ERP), Oracle E-business Suite, proalpha, Rekord ERP, SENTE esystem, SIMPLE.ERP, System 21 Aurora, TETA 2000 (Tabela 1, wykres 3). W grupie systemów klasy WMS zostały uwzgl dnione nast puj ce systemy: Swisslog Warehouse Management, AX4, bcstiger, SKK WMS, Safo.mag, PSIwms, IFS Applications (MWS), Smart- Stock. WMS, Softlab SQL, SAP ERP WMS, logifact WMS, Qguar WMS Easyway, Qguar WMS PRO, Sterling Commerce WMS, RedPrairie WMS, Infor WMS, Xpertis Logistyka, ProTrace, OPTIpromag, Gepard, Effect Warehouse, 4mPower logistic, Agilero (Tabela 1, wykres 1). Do klasy systemów SCM zostały przyporz dkowane nast puj ce systemy dost pne na rynku: QAD Supply Chain Planning, CDN Egeria (wybrane moduły), SCM iscala, ISOF-Zamówienia, 1 Zawarte w: Tabela 1. Ocena wyników za pomoc : WMM, WP, WRRASI, ZMO dla systemów klasy ERP, WMS, SCM, SRM, CRM, PLM, BI. ródło: Obliczenia własne na podstawie zestawienia systemów informatycznych dla logistyki dla ww. klas. im ) (4)

POLSKIE STOWARZYSZENIE ZARZ DZANIA WIEDZ Seria: Studia i Materiały, nr 17, 2008 229 Supply Visualisation MFGx.net, SCM Teta Logistyka - Teta Produkcja, JD Edwards EnterpriseOne SCM, i2 TSM, mysap SCM, Infor SCM, IFS SCM (Tabela 1, wykres 2). Grup wybranych systemów SRM stanowi rozwi zania takie jak: QAD Supply Visualization, Epicor SRM, SAS Supplier Relationship Management, Peoplesoft SRM 9.0, SAP SRM, Infor SRM. Spo ród systemów klasy CRM zostały poddane analizie nast puj ce rodzaje systemów: Teta CRM, CRM Polsoft, PeopleSoft Enterprise CRM, Oracle CRM, Logotec CRM9000 Web Edition, Insoft CRM, IFS Sprzeda i Serwis, ITCube CRM, Siebel CRM Professional Edition, Siebel CRM Enterprise Editon, JD Edwards Enterprise-One CRM, ISOF CRM, iscala CRM, CDN XL CRM, CDNOPT!MA CRM, Obszar Zarz dzanie Klientem CDN Egeria, CRM CORBA, OKAY CRM, Dynamics 3.0, mysap CRM, Microsoft CRM 3.0 proffessional, CRM BPSC. Kolejn grup poddan analizie stanowi systemy PLM. W ród nich zostały wskazane nast puj ce: amdocs Product & Service Lifecycle Management, Autodesk Inventor, CATIA, SMARTEAM, ENOVIA, IFS Zarz dzanie Cyklem ycia, mysap PLM, INFOR PLM. Ostatni grup stanowi systemy Business Inteligence. Spo ród rozwi za dost pnych na rynku zostały wybrane nast puj ce systemy: SAS Enterprise Intelligence Platform, SAFO.EXPRESS, TETA Controlling, Micorosoft SQL Server 2005, SAP NetWeaver BI, Oracle Business Intelligence Standard Edition One, Comarch Business Intelligence. Ocenie zostały poddane wyró nione rozwi zania, przy czym ocena stanowi sum wa on obliczon na podstawie spełnienia pojedynczych kryteriów przez system. Procedura ta została powtórzona dla ka dej z metodyk (WMM, WP, WRRASI, ZMO). System, który uzyskał najwy sz not jest systemem najlepszym w danej klasie na podstawie przyj tych zało e. WMS

230 Jarosław W tróbski Krzysztof Małecki Agnieszka Konys Analiza u yteczno ci systemów informatycznych logistyki w przedsi biorstwie SCM ERP Tabela 1. Ocena wyników za pomoc : WMM, WP, WRRASI, ZMO dla systemów klasy WMS, SCM, ERP ródło: Obliczenia własne na podstawie zestawienia systemów informatycznych dla logistyki dla ww. klas Systemy zostały ocenione na podstawie wyników uzyskanych poprzez przyporz dkowanie wag poszczególnym kryteriom oraz spełnienie ich przez dany system. Przypisanie konkretnej wagi do pojedynczych kryteriów miało na celu zró nicowanie ich znaczenia pod wzgl dem wa no ci zastosowania w danej klasie systemów (WMM, WP). W przypadku modelu WRRASI została

POLSKIE STOWARZYSZENIE ZARZ DZANIA WIEDZ Seria: Studia i Materiały, nr 17, 2008 231 uwzgl dniona mo liwo nadania prawdopodobie stwa realizacji do pojedynczego kryterium. Zło ony model oceny uwzgl dnia zarówno ryzyko wdro enia poszczególnego kryterium (WRAASI) jak i preferencje przyszłego u ytkownika (WP). Zgodnie z zało on reguł decyzyjn celem było uzyskanie jak najwy szej oceny punktowej przez system. Spo ród systemów klasy ERP najlepszymi pod wzgl dem rozpatrywanych kryteriów oraz przyj tej metody oblicze oraz nadanych wag poszczególnym kryteriom zostały systemy: IFS Applications oraz mysap ERP. Systemy te spełniły wi kszo kryteriów z najwy sz przyporz dkowan wag preferencyjn. W klasie systemów WMS najwy sz pozycj uzyskał system SmartStock.WMS. Dla systemów SCM najwy sz mo liw do uzyskania not uzyskał system SCM iscala. W przypadku systemów klasy SRM najwi cej punktów zdobył system Peoplesoft SRM 9.0 wyprodukowany przez firm Oracle. W ród systemów klasy SRM nie było bardzo znacz cych ró nic pomi dzy poszczególnymi rozwi zaniami. Spo ród systemów klasy PLM najlepszym według przyj tych kryteriów okazał si system CATIA SMARTEAM, ENOVIA oraz mysap PLM. W ród systemów klasy CRM najwy ej został sklasyfikowany system Dynamics 3.0. W przypadku systemów BI najwy sz not uzyskał system SAP Netweaver BI. Analizuj c informacje przedstawione na wykresie, mo na zauwa y, e w ród systemów klasy BI istniały dosy znaczne rozbie no ci. Analizuj c wyniki zaprezentowane na wykresach (Tabela 1) mo na stwierdzi, e w ka dej z klas uzyskane wyniki dla ka dej z metod były do siebie zbli one. Najwi ksze rozbie no ci pod wzgl dem uzyskanych rezultatów wyst piły w klasie WMS (Tabela 1, wykres 1), SCM (Tabela 1, wykres 2) oraz CRM2, gdzie wynik danego systemu mie cił si poni ej 40% spełnienia wszystkich kryteriów, przy czym systemy klasy WMS charakteryzuj si najwi kszym stopniem szczegółowo ci (101 kryteriów poddanych ocenie). Z kolei najmniejsze zró nicowanie pomi dzy systemami wyst piło w klasie SRM3 oraz w klasie PLM4 z wył czeniem systemu Autodesk Inventor. Do budowy modelu oceny dla klas SRM, PLM oraz BI5 została natomiast wybrana mniejsza liczba rozwi za ni w przypadku najbardziej popularnej klasy systemów ERP (Tabela 1, wykres 3). 4. Analiza uzyskanych wyników na podstawie zastosowania modeli oceny systemów informatycznych dla logistyki Przedstawione rozwi zania informatyczne dla logistyki zostały poddane analizie i ocenie pod wzgl dem kryteriów merytorycznych. Uwzgl dnienie najistotniejszych warto ci, jakimi powinno cechowa si dane rozwi zanie ma na celu wskazanie najbardziej preferowanych i funkcjonalnych rozwi za dla logistyki spo ród przedstawionych systemów dost pnych na rynku. Przy analizie kryteriów nie została uwzgl dniona cena rozwi zania, gdy bazuj c na informacjach podawanych przez producentów systemów, cen poszczególnych rozwi za warunkuje charakter przedsi biorstwa, jego zasi g, struktura oraz liczba ko cowych u ytkowników systemu. Ka de z przedsi biorstw logistycznych inaczej mo e podchodzi do wa no ci poszczególnych kryteriów dla siebie, uwzgl dniaj c przy wyborze analiz zewn trzn oraz wewn trzn organizacji oraz 2 Praca magisterska, Wspomaganie decyzji w doborze systemów informatycznych logistyki, Agnieszka Konys, Politechnika Szczeci ska, Szczecin 2008. 3 [Tam e] 4 [Tam e] 5 [Tam e]

232 Jarosław W tróbski Krzysztof Małecki Agnieszka Konys Analiza u yteczno ci systemów informatycznych logistyki w przedsi biorstwie swoje indywidualne potrzeby, st d ostatecznym decydentem w przypadku wyboru odpowiedniego rozwi zania jest u ytkownik systemu, który najlepiej jest w stanie dokona analizy swojego przedsi biorstwa oraz najtrafniej powinien wskaza poszczególne kryteria, jakie powinien mie system dedykowany dla danego przedsi biorstwa logistycznego. Dlatego nawet te systemy, które uzyskały mniejsz liczb punktów z braku posiadanych wszystkich lub wi kszo ci wskazanych cech, b d braku dostatecznych informacji potwierdzaj cych ich istnienie, mog mie bardzo du e znaczenie dla okre lonej grupy odbiorców. Analiza dost pnych systemów wskazała najlepsze rozwi zanie b d rozwi zania w danej klasie systemów (Tabela 2). W niektórych przypadkach uzyskano dwa równorz dne rezultaty, tak jak w przypadku systemów klasy ERP poddanych ocenie wielokryterialn metod macierzow, t sam liczb punktów uzyskał system IFS Applications oraz mysap ERP - mysap Business Suite, za w przypadku pozostałych modeli, najwy ej ocenionym został natomiast tylko mysap ERP - mysap Business Suite. Podobna sytuacja wyst puje tak e w przypadku systemów klasy PLM, gdzie dominuj dwa systemy: system IFS Zarz dzanie Cyklem ycia Produktu oraz mysap PLM. Dokonuj c oceny metod macierzow, najlepszym rozwi zaniem okazał si system IFS Zarz dzanie Cyklem ycia Produktu, jednak e stosuj c model współczynników preferencji, lepsz not uzyskał mysap PLM. Natomiast dla modelu współczynników ryzyka realizacji atrybutów systemu informatycznego, oba rozwi zania uzyskały ten sam rezultat. Zło ony model oceny wskazuje za na system mysap PLM. Pozostałe klasy systemów: SCM, SRM, WMS, BI, CRM uzyskały te same wyniki w ka dym z przypadków, co ilustruje poni sza tabela. PORÓWNANIE UZYSKANYCH WYNIKÓW klasa systemów ERP WMS system/y które uzyskały najwi ksz liczb punktów WMM WP WRRASI ZMO IFS Applications, mysap ERP - mysap Business Suite SmartStock. WMS mysap ERP - mysap Business Suite SmartStock. WMS mysap ERP - mysap Business Suite SmartStock. WMS mysap ERP - mysap Business Suite SmartStock. WMS SCM SCM iscala SCM iscala SCM iscala SCM iscala SRM Peoplesoft SRM 9.0 Peoplesoft SRM 9.0 Peoplesoft SRM 9.0 Peoplesoft SRM 9.0 CRM Dynamics 3.0 Dynamics 3.0 Dynamics 3.0 Dynamics 3.0 PLM BI IFS Zarz dzanie Cyklem ycia Produktu SAP NetWeaver BI mysap PLM SAP NetWeaver BI IFS Zarz dzanie Cyklem ycia Produktu, mysap PLM SAP NetWeaver BI mysap PLM SAP NetWeaver BI Tabela 2. Zestawienie porównawcze systemów z najlepsz ocen. ródło: Opracowanie własne na podstawie dokonanych oblicze WMM, zastosowaniu modelu WP, modelu WRRASI oraz ZMO dla systemów klasy: ERP, SCM, SRM, WMS, PLM, CRM, BI.

POLSKIE STOWARZYSZENIE ZARZ DZANIA WIEDZ Seria: Studia i Materiały, nr 17, 2008 233 5. Wnioski Skuteczno współczesnej logistyki jest warunkowana poprzez wła ciwe zastosowanie technologii informatycznych w przedsi biorstwie, a to za ma przeło enie na popraw efektywno ci działa danej organizacji. W niniejszym artykule podj to problem analizy u yteczno ci systemów informatycznych logistyki w przedsi biorstwie. Zastosowanie wielokryterialnych metod macierzowych, uwzgl dniaj cych model współczynników preferencji, współczynników ryzyka realizacji atrybutów systemu informatycznego oraz zło ony model oceny, pozwoliło na dokonanie oceny SIL pod wzgl dem zło onych zbiorów kryteriów oceny. Dokonana analiza u yteczno ci miała za zadanie ułatwi wybór odpowiedniej klasy systemu wspomagaj cego działalno przedsi biorstwa logistycznego. Wyznaczone syntetyczne mierniki jako ci poszczególnych systemów stanowi o realizacji tak postawionego celu bada i jednocze nie posiadaj wysokie walory utylitarne. Niemniej konieczno uwzgl dnienia ka dorazowo indywidualnego systemu preferencji decydenta powoduje, e prezentowane wyniki bada winny mie jedynie charakter rekomendacji dla przyszłych sytuacji decyzyjnych. Bibliografia 1. Adamczewski P., Informatyczne wspomaganie ła cucha logistycznego, Wyd. Akademii Ekonomicznej w Poznaniu, Pozna 2001. 2. Bubnicki Z., Podstawy informatycznych systemów zarz dzania, Wyd. Politechniki Wrocławskiej, Wrocław 2003. 3. Łagowski T., Systemy informacyjne zarz dzania informacjami gospodarczymi w procesie globalizacji z wspomaganiem informatycznym, Wyd. PJWSTK, Warszawa 2006. 4. Majewski J., Informatyka dla logistyki, Wyd. Instytut Logistyki i Magazynowania, Pozna 2006. 5. Grabara J. K. (red.), Informatyczne wspomaganie procesów logistycznych, Wyd. Naukowo - Techniczne, Warszawa 2004. 6. Bytniewski A. (red.), Architektura zintegrowanego systemu informatycznego [w:] Podsystem logistyki, Grodzi ski R. (red.), Wyd. Akademii Ekonomicznej im. Oskara Langego we Wrocławiu, Wrocław 2005. 7. Gospodarowicz A. (red.), Metody analizy i oceny pakietów programowych, Wyd. Akademii Ekonomicznej im. Oskara Langego we Wrocławiu, Wrocław 1997. 8. Studzi ski J., Dreilichowski L., Hryniewicz O. (red.),, Komputerowe wspomaganie zarz dzania i procesów decyzyjnych w gospodarce, IBS PAN 2001. 9. W. Chmielarz, Ocena systemów informatycznych dla małych i rednich form, Wyd. PAN, Warszawa 2002; Technologie informatyczne w biznesie, VI Konferencja z cyklu Komputerowe Systemy Wielodost pne, Bydgoszcz-Ciechocinek 2000; W. Chmielarz, Zasady optymalnego doboru zintegrowanego systemu informatycznego w rozwoju organizacji.

234 Jarosław W tróbski Krzysztof Małecki Agnieszka Konys Analiza u yteczno ci systemów informatycznych logistyki w przedsi biorstwie MCDA MODEL APPROACH FOR SELECTING INFORMATION TECHNOLOGY SYSTEM IN LOGISTICS Summary The purpose of this article is to build a valuation model that will help to compare different information systems used in logistics. The model will allow the company to choose an information system that will be the most efficient for particular logistic strategies of the business. The research suggests that in order to evaluate any type of information systems, one has to compare them through multidimensional matrix methods, including methods for preference coefficient, methods of ratios of risks of realization of attributes of computerized information systems and evaluation of combined model composed from other models mention before. Altogether, 106 information systems have been evaluated according to classes they belong to: ERP, SCM, SRM, WSM, CRM, PLM, BI. The choice of a right information system is complicated process and that is why it should be made after precise analysis given that recipient preferences and her individual needs are properly matched with producer s product/services. As a final result, the process of building the model for valuation of information systems made this method less complex and much more accurate. With logistic becoming global we will certainly have a chance to evaluate new solutions and the use for information systems in the near future. Keywords: information systems in logistics, information systems evaluation, MCDA methods Jarosław W tróbski Instytut Systemów Informatycznych Szczecin, ul. ołnierska 49 e-mail: jwatrobski@wi.ps.pl http://www.wi.ps.pl Krzysztof Małecki Konys Agnieszka Wydział Informatyki, Szczecin, ołnierska 49 e-mail: kmalecki@wi.ps.pl e-mail: agakonys@poczta.onet.pl