Перевірка останніх обмежена. Великий вплив на тип інформаційної системи надає обраний підхід при обробці замовлень. Тому система може бути централізованої і децентралізованої.
Ступінь інтеграції, за якою вони розрізняються, залежить від поставлених цілей.
Усі моделі логістичних систем поділяються на два класи: ізоморфні і гомоморфні.
Ізоморфні моделі являють собою повний еквівалент всім морфологічним та поведінковим особливостям системи, що моделюється, і здатні повністю замінити її. Однак побудувати і дослідити ізоморфну модель практично неможливо внаслідок неповноти і недосконалості знань про реальну систему і недостатньої адекватності методів і засобів такого моделювання.
Тому практично всі моделі, які використовуються в логістиці, є гомоморфними, які являють собою моделі, подібні об'єктам, що відображаються, лише у відносинах, характерних і важливих для процесу моделювання. Інші аспекти будови і функціонування при гомоморфному моделюванні ігноруються.
Гомоморфні моделі поділяються на матеріальні і абстрактно-концептуальні [12].
Матеріальні моделі знаходять у логістичному управлінні обмежене застосування, що пов'язано з труднощами і високою ціною відтворення на такого роду моделях основних геометричних, фізичних і функціональних характеристик оригіналу і вкрай обмеженими можливостями варіювання їх у процесі роботи з моделлю.
Тому для логістики в основному використовуються абстрактно-концептуальні моделі, які поділяють на символьні і математичні.
Символьні моделі побудовані на основі різних, певним чином організованих знаків, символів, кодів, слів або масивів чисел, що зображують досліджуваний оригінал. Для побудови таких моделей використовуються такі символи або коди, які однозначним, що не допускає можливості різного тлумачення чином, представляють структури, що моделюються, і процеси. Наприклад, для мовного опису моделей використовуються спеціальним чином побудовані словники (тезауруси), в яких, на відміну від звичайних тлумачних словників, кожне слово має тільки одне певне значення.
Інформацію, отриману за допомогою використання символьних моделей, незручно обробляти (хоча це і можливо) для подальшого використання в системах логістичного управління. Тому найбільшого поширення в процесі створення і експлуатації систем логістичного управління отримали математичні моделі. Математичне моделювання буває аналітичне та імітаційне.
Особливістю аналітичних моделей є те, що закономірності будови і поведінки об'єкта моделювання описуються в прийнятній формі точними аналітичними співвідношеннями. Ці співвідношення можуть бути отримані як теоретично, так і експериментально. Теоретичний підхід застосовується лише для простих компонентів і систем, що допускають сильне спрощення і високий ступінь абстракції. Крім того, утруднена перевірка адекватності отриманого аналітичного опису, оскільки поведінка модельованого об'єкта заздалегідь не визначена, а як раз і має бути з'ясована в результаті моделювання. Для визначення цієї поведінки і складається даний аналітичний опис. Аналітичний опис може бути визначений також шляхом проведення експериментів над досліджуваним об'єктом. Більш універсальним підходом володіє імітаційне моделювання.
Імітаційна модель - це комп'ютерне відтворення розгортання в часі функціонування системи, що моделюється, тобто відтворення її переходу з одного стану в інший, що здійснюється відповідно до однозначно визначених операційних правил [15].
На ЕВМ імітується потік керованого процесу з подальшим аналізом результатів моделювання для вибору остаточного рішення.
Імітаційні моделі відносяться до класу описових моделей. При цьому машинна імітація не обмежується розробкою лише одного варіанта моделі та одноразової її експлуатацією на ЕВМ. Як правило, модель модифікується і коректується: варіюються вихідні дані, аналізуються різні правила дії об'єктів. Випробування моделі здійснюються таким чином, щоб перевірити і порівняти між собою різні структурні варіанти логістичних систем. Імітація завершується перевіркою отриманих результатів та видачею рекомендацій для практичного впровадження.
Імітаційні моделі широко застосовуються для прогнозування поведінки логістичних систем, при проектуванні та розміщенні підприємств, для навчання і тренування персоналу і т.д.
Опис у вигляді математичних моделей економічних (логістичних) процесів здійснюється економіко-математичними методами. Алгоритмічні методи дозволяють реалізувати моделі, у яких встановлюють зв'язки між вхідними і вихідними параметрами описуваного компонента, швидкостями їх зміни і швидкостями зміни цих швидкостей (тобто прискореннями).
Ці методи поділяють на економіко-статистичні та економетричні [14].
Перші використовують опис характерних елементів, засновані на математичній та економічній статистиці. Другі базуються на математичному описі економічних процесів, що відбуваються. Наприклад, загальний фонд заробітної плати однозначно математично пов'язаний з кількістю працівників та їх розподілом по розрядах.
Евристичні методи представляють собою не правила перетворення деяких вихідних положень, а набір типових рішень, що забезпечують нехай і не оптимальну, але цілком працездатну процедуру отримання описів, придатних для подальшої побудови моделей.
Евристичні методи поділяються на методи дослідження операцій і методи економічної кібернетики. Останні, в свою чергу, поділяються на методи теорії економічних систем і моделей, методи теорії економічної інформації та методи теорії керуючих систем.
Економіко-математична модель - це математична модель досліджуваного економічного об'єкта (системи, процесу), тобто математично формалізований опис досліджуваного економічного об'єкта (системи процесу), що відображає характер, певні суттєві властивості реального економічного об'єкта і процесів, що протікають у ньому [15].
Основним для дослідження економіко-математичної моделі є її цільова функція. Екстремальне значення даної функції для конкретної моделі відповідає найкраще управлінське рішення для модельованого об'єкта. Описами подібної моделі є також обмеження значень її параметрів, які задаються у вигляді системи рівностей і нерівностей. Таким способом формалізуються ті чи інші властивості модельованого компонента [14].
1.2 Досвід формування та функціонування логістичних систем у промисловості
Розглянемо впровадження SAP ERP-системи на ВАТ "Ена" (виробника центр обіжних насосів промислового призначення).
ВАТ "Ена" є одним з провідних російських виробників насосного обладнання. Номенклатура продукції заводу складає більше 3500 типорозмірів і найменувань. Чисельність працюючих на підприємстві перевищує 6500 осіб. Продукція ВАТ "Ена" широко відома на російському ринку і за кордоном.
Передумови проекту
В умовах існування в конкурентному середовищі підприємства повинні постійно розвиватися, розширюючи асортимент, поліпшуючи якість продукції та обслуговування, підвищуючи надійність поставок, виділяючи і розвиваючи свої ключові переваги перед конкурентами. Керівництвом ВАТ "Ена" в якості шляхів розвитку ключових переваг заводу були визначені: скорочення часу виведення нових виробів на ринок, забезпечення високої якості продукції, сертифікація за стандартом ISO / ТУ 16949 [18].
Для реалізації поставлених завдань підприємству необхідно було створити сучасну єдину інформаційну систему, що дозволяє контролювати, керувати та планувати виробництво, прогнозувати майбутнє, вибирати та приймати об'єктивні і зважені управлінські рішення.
Однак у той момент єдиної інформаційної системи на підприємстві не було. За словами начальника відділу ІТ підприємства, Валентини Іванової, на початку 2000 року існуюча АСУП заводу була побудована на технічній і технологічній базі п'ятнадцятирічної давності. Остання велика модернізація засобів обчислювальної техніки та технології обробки на обчислювальному центрі пройшла в кінці 80 початку 90 років - «У нас була часткова автоматизація основних бізнес-процесів, застосовувалися різні платформи, не було централізованої бази даних, а вміст двох різних баз нерідко суперечило один одному».
Фахівці заводу особливо відзначають серйозні моменти, які накопичилися на виробництві. Слабкий контроль за запасами сировини міг призвести до того, що в потрібний момент часу сировини просто не вистачало. Не проводився розрахунок собівартості виробленої продукції. Серйозні проблеми виникали і в обліку: багатовиробничі операції доводилося відстежувати і контролювати вручну. Планування виробництва здійснювалося лише за обсягами, календарного планування не було, система безперервного оперативного планування була морально застарілою, бухгалтерський облік був автоматизований лише частково.
Всі ці факти послужили основою і, частково, мотивом для ухвалення рішення про початок комплексного проекту автоматизації управління підприємством [18].
Цілі і завдання проекту
Мета проекту відповідала цілі підприємства - повністю задовольнити запити споживачів, відповідаючи світовим досягненням в стандартах якості. Визначивши, якою мірою реалізація цієї мети може бути досягнуто за допомогою автоматизації, керівництвом ВАТ "Ена" перед командою проекту були поставлені наступні завдання [18]:
· переглянути та оптимізувати існуючі на підприємстві бізнес-процеси;
· реалізувати повну автоматизацію бухгалтерського обліку (від балансу до форм зовнішньої звітності);
· удосконалити систему планування та обліку витрат;
· систематизувати і оптимізувати інформаційні потоки;