close

Вход

Забыли?

вход по аккаунту

?

Golovcova

код для вставкиСкачать
МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ
Федеральное государственное автономное образовательное учреждение
высшего профессионального образования
САНКТ-ПЕТЕРБУРГСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ
АЭРОКОСМИЧЕСКОГО ПРИБОРОСТРОЕНИЯ
И. Г. Головцова, Л. И. Николаева, А. П. Ястребов
ИНФОРМАЦИОННЫЕ СИСТЕМЫ
МАРКЕТИНГА
Учебное пособие
Санкт-Петербург
2013
УДК 339.138(075.8)
ББК 65.290-2
Г61
Рецензенты:
доктор экономических наук, профессор П. А. Аркин
(проректор по экономике ФГБОУ ВПО «Санкт-Петербургский
государственный технологический институт
(Технический университет)»;
доктор экономических наук, профессор Е. М. Ильинская
(зав. кафедрой «Экономическая теория и предпринимательство»)
Утверждено
редакционно-издательским советом университета
в качестве учебного пособия
Головцова, И. Г.
Г61 Информационные системы маркетинга: учеб. пособие/
И. Г. Головцова, Л. И. Николаева, А. П. Ястребов. – СПб.: ГУАП,
2013. – 237 с.: ил.
ISBN 978-5-8088-0852-2
В учебном пособии рассматриваются основные понятия в области информационных систем и информационных технологий в экономике и маркетинговой деятельности, тенденции развития информационных систем и информационных технологий в маркетинге,
другие аспекты функционирования информационных систем в современной организации.
Пособие предназначено для студентов и аспирантов, обучающихся по направлению «Менеджмент» (профиль «Маркетинг»), а также
специалистов, занимающихся проблемами маркетинга, преподавателей, научных сотрудников.
УДК 339.138(075.8)
ББК 65.290-2
ISBN 978-5-8088-0852-2
© Санкт-Петербургский государственный
университет аэрокосмического
приборостроения (ГУАП), 2013
© И. Г. Головцова, Л. И. Николаева,
А. П. Ястребов, 2013
ВВЕДЕНИЕ
В современных условиях уровень информационных технологий
является важнейшим фактором социально-экономического развития народного хозяйства. Уже сегодня трудно, наверное, найти
организацию, предприятие, на которых не использовались бы информационные технологии и информационные системы. Информационные системы и информационные технологии зачастую дают
ощутимые конкурентные преимущества и позволяют предприятию
выживать на рынке.
Учебное пособие «Информационные системы маркетинга» предназначено для подготовки специалиста, которые будут заниматься
созданием, внедрением, анализом и сопровождением профессионально-ориентированных информационных систем в предметной
области (маркетинге), а также для тех, кто является профессионалом в экономике, решает функциональные задачи, а также управляет информационными, материальными и денежными потоками
в экономике с помощью информационных систем.
На современном рынке труда специалисты с таким набором
знаний особенно востребованы. Это объясняется сочетанием двух
категорий: информационные технологии и системы и управление
маркетинговой деятельностью, что является особенно важным в современных условиях.
Цель предлагаемого курса – овладение основами знаний, навыков и умений, требуемых для дальнейшего обучения по направлению подготовки «Менеджмент», профиль «Маркетинг». Необходимость в изучении данного курса обусловлена тем, что для успешного включения студентов в учебный процесс важно сформировать
у них целостное представление о выбранной специальности, требо3
ваниях, предъявляемых к бакалаврам и магистрам в сфере информационных технологий в маркетинге, основных тенденциях развития информационных технологий и информационных систем.
В учебном пособии рассматриваются разделы, касающиеся основных понятий в области информационных систем и информационных технологий в экономике и маркетинговой деятельности,
тенденций развития таких систем и технологий в маркетинге, а
также других аспектов функционирования указанных систем в современной организации.
4
1. ИНФОРМАЦИОННЫЕ СИСТЕМЫ
1.1. Понятие информационной системы
Под системой обычно понимают множество элементов, находящихся в определенных отношениях и взаимосвязанных друг с другом, которое образует заданную целостность, единство.
Все многообразие систем в самом общем виде можно разделить
на материальные и абстрактные.
Материальные системы, в свою очередь, делятся на системы
неорганической природы (физические, химические, геологические
и т. д.) и органической, в которую входят как простейшие биологические, так и очень сложные (человек) объекты. Особый класс живых систем образуют социальные системы.
Абстрактные системы являются продуктом человеческого
мышления (гипотезы, теории, научные знания, металогика и др.).
Представление о системе всегда связывается с такими понятиями, как элемент, целостность, структура, связь, отношение, подсистема.
Любую систему можно разделить на конечное число частей, называемых подсистемами, каждую из которых, в свою очередь, можно разделить на конечное число более мелких подсистем, вплоть до
получения подсистем первого уровня – элементов системы.
Под структурой системы понимается относительно устойчивый порядок внутренних пространственных связей между ее отдельными элементами, определяющий функциональное назначение системы и ее взаимодействие с внешней средой.
Известны три типа связей между элементами: функционально
необходимые, синергетические, избыточные.
Под целостностью системы понимается принципиальная несводимость свойств системы к сумме свойств составляющих ее элементов и невыводимость из последних свойств целого (т. е. системы).
Таким образом, система представляет собой множество объектов с набором связей между ними, которые функционируют во времени как единое целое.
Система как совокупность элементов является материальным
воплощением объекта. Образующие эту систему элементы находятся в определенной взаимосвязи. Разные системы могут быть
образованы из разных или однородных элементов. Отличие одной
системы от другой определяется не столько составом элементов,
5
сколько теми свойствами, которые вытекают из характера этих
взаимосвязей, их взаимодействия.
Входящие в систему отдельные элементы могут, в свою очередь,
рассматриваться как самостоятельные системы (подсистемы более
сложной системы).
В соответствии с целями исследования все системы можно классифицировать по двум признакам: по степени сложности системы
и связи ее элементов.
Согласно первому признаку все системы делятся на три класса:
простые, сложные и особо сложные.
Сложные системы – системы с более разветвленной структурой
и большим числом внутренних связей, которые, как и простые,
можно описать.
Особо сложными системами являются те, которые не поддаются
подробному и точному описанию и формализации.
По второму признаку – признаку связи элементов – выделяют
детерминированные системы, в которых все элементы взаимодействуют точно предвидимым образом, и вероятностные, поведение
которых невозможно предсказать точно, но можно с определенной
степенью вероятности ожидать появления того или иного события.
1.2. Системный подход и системный анализ
Системный подход состоит в том, что система в допустимых границах исследуется как единый организм с учетом как внутренних
связей (между отдельными элементами), так и внешних (с другими
системами и объектами).
Системный подход опирается на известный диалектический закон взаимосвязи и взаимообусловленности явлений в мире и обществе и требует рассмотрения изучаемых объектов и явлений не
только как самостоятельной системы, но и как подсистемы некоторой большой системы, по отношению к которой данную систему
нельзя оценивать как замкнутую. Системный подход требует прослеживания как можно большего числа связей как внутренних,
так и внешних, чтобы не упустить действительно существенных
связей и факторов и оценить их эффект.
Системный подход позволяет рассматривать управляемую и
управляющую системы как целостный комплекс взаимосвязанных
элементов, объединенных общей целью, а также выявить свойства
системы, ее внутренние и внешние связи.
6
Системный подход к проектированию экономических информационных систем заключается в разбиении (декомпозиции) всей
системы на подсистемы и учете при ее разработке не только свойств
конкретных подсистем, но и связей между ними.
Условием реализации системного подхода является методология системного анализа.
Системный анализ представляет собой комплекс методов и
средств изучения больших систем, для которых обычно невозможно, во-первых, установить единственное направление развития
(обычно устанавливают множество таких направлений, каждое из
которых можно реализовать лишь с некоторой долей вероятности)
и, во-вторых, отыскать аналитическое решение, позволяющее выразить поведение системы в общем виде для любого момента времени (поведение такой системы описывается не системами алгебраических или обыкновенных дифференциальных уравнений, а
произвольными алгоритмами с использованием различных количественных и качественных методов и средств).
При проектировании экономических информационных систем
можно выделить несколько основных этапов системного анализа.
На первом этапе формулируется задача, включающая в себя определение изучаемого объекта, постановку целей и задание критериев.
На втором этапе очерчиваются границы изучаемой системы
и проводится ее первичная структуризация. Процесс первичной
структуризации состоит в выделении отдельных составных частей – элементов системы, а возможные внешние воздействия представляются в виде совокупности элементарных воздействий.
На третьем этапе составляется математическая модель изучаемой системы. В результате реализации этого этапа получается
комплекс взаимосвязанных математических моделей, каждая из
которых содержит целевую функцию и ограничения для каждого
конкретного элемента системы.
На четвертом этапе исследуются построенные модели и прогнозируется поведение системы.
Пятый этап – это анализ результатов прогнозирования, полученных
на предыдущем этапе, проверка их соответствия целям и критериям.
Таким образом, системный подход важно усвоить как метод
мышления. Руководствуясь системными понятиями и принципами, удается лучше понять систему управления в целом, изучать
отдельные подсистемы и их взаимосвязи, вносить изменения в эти
подсистемы таким образом, чтобы улучшить характеристики как
отдельных подсистем, так и системы в целом.
7
Системный подход помогает видеть в системе целое, а также то,
что это целое состоит из отдельных элементов, взаимодействующих между собой и с системой, учитывать, что, с одной стороны,
каждая система имеет вход и выход и может считаться самостоятельной единицей, с другой, что системы являются лишь частью
более крупных систем, что они создаются, действуют, изменяются.
Все предприятия, фирмы и организации обладают рядом общих
черт, а также многими индивидуальными особенностями.
Одной из общих черт всех предприятий является то, что они
представляют собой систему управления, реализующую процесс
управления на основе управляющих воздействий, которые, в свою
очередь, возникают в результате принятия решений, исходя из потребностей в достижении какой-либо цели организации (рис. 1.1).
Простейшая структура кибернетической системы управления
схематично может быть представлена в виде совокупности управляющей (субъект управления) и управляемой (объект управления)
частей. Стрелками на рис. 1.1 показаны направления воздействия,
которыми обмениваются части системы. Совокупность управляющей и управляемой систем, т. е. совокупность объекта и субъекта
управления, образуют систему управления.
Управление сложной динамической системой, которая подвергается многообразному и часто меняющемуся воздействию внешней среды, сопряжено с необходимостью привлечения огромных
Информация о внешней среде
Система управления
Обратная
связь
Управляющая подсистема –
субъект управления,
управленческий аппарат
(формулирует цель,
разрабатывает решения)
Управляемая подсистема –
объект управления,
управляемый процесс
Воздействие внешней среды
Рис. 1.1. Структура системы управления
8
Прямая
связь
объемов информации. Поэтому структура управляющей системы
строится по иерархическому принципу.
В рационально организованной иерархической управляющей
системе происходит следующее.
Каждый i-й уровень осуществляет управление (i–1)-м уровнем
и одновременно управляется (i+1)-м. Все уровни информационно
связаны между собой.
Информация, поступающая от объекта управления, движется в
противоположном направлении – от нижнего уровня к верхнему и
при этом последовательно сжимается. Чаще всего низший уровень
управления предстает перед высшим как «черный ящик», информирующий его лишь о результатах своей деятельности, но не о внутренних процессах, связанных с его реализацией.
Чем самостоятельнее функционирует уровень, тем большую
часть поступающей информации он «поглощает», а меньшую ее
часть передает на следующий уровень. Функционирование системы управления как единого целого достигается согласованием целей управления каждым ее элементом и их совокупности с целями,
стоящими перед системой. Это значит, что иерархии управляющей
системы ставится в соответствие иерархия (дерево) целей.
Основным методом изучения сложных систем является метод
«черного ящика». Под «черным ящиком» понимается система, в
которой внешнему наблюдателю доступны лишь входные и выходные величины, а внутреннее устройство неизвестно.
Подобный подход открывает возможность объективного изучения систем, устройство которых неизвестно либо слишком сложно
для того, чтобы можно было составить представление об их поведении по свойствам составных частей этих систем и структуре связи
между ними. Метод «черного ящика» особенно важен для изучения поведения таких сложных систем, какими являются информационные экономические системы.
Свойства систем управления существенно зависят от того, какие
источники информации используются в управляющем устройстве
для формирования сигналов управления. В общем случае для формирования таких сигналов вводятся:
• заранее установленная программа изменения управляющей
величины (управление по программе);
• сведения о возмущающих воздействиях (управление по возмущению);
• сведения об изменениях управляемых воздействий (управление по отклонению);
9
• сведения о возмущающих воздействиях и отклонениях возмущающих воздействий (комбинированное управление).
Обратная связь представляет собой поток информации о фактическом выполнении принятых решений, идущий от объекта управления к его субъекту.
Такая связь, увеличивающая влияние входного воздействия на
выходную величину элемента системы, называется положительной, а уменьшающая это влияние, – отрицательной. Отрицательная обратная связь способствует восстановлению равновесия в
системе, когда оно нарушается внешним воздействием, а положительная вызывает еще большее отклонение, чем то, которое вызвало бы внешнее воздействие в отсутствие обратной связи.
1.3. Жизненный цикл автоматизированной
информационной системы
Автоматизированные информационные системы (АИС) существуют, как правило, достаточно продолжительное время, последовательно проходя несколько стадий, составляющих жизненный
цикл (ЖЦ) системы:
1) предпроектное обследование (или анализ) организации;
2) проектирование;
3) реализацию;
4) внедрение;
5) функционирование (эксплуатация, использование);
6) сопровождение;
7) модернизацию проекта.
Жизненный цикл – период создания и использования информационной системы, охватывающий различные ее состояния от момента возникновения необходимости в данной информационной
системе до полного прекращения ее эксплуатации.
Необходимо отметить, что АИС является продуктом информационного производства как автомобиль – продуктом машиностроительного производства, а колбаса – производства, выпускающего
продукты питания, и т. п., поэтому стадии жизненного цикла АИС
с первого по пятый аналогичны этапам ЖЦ любого продукта.
Жизненный цикл АИС, как и ЖЦ автомобиля, может закончиться в результате физического износа, если в этом цикле не проработан этап сопровождения, т. е. этапы ремонта и обслуживания,
например, компьютеров и программ, находящихся в составе АИС
10
(без сопровождения система не проработает и полугода). Но при наличии квалифицированного сопровождения АИС может функционировать достаточно долго, хотя существует угроза прекращения
ее ЖЦ из-за морального износа, устаревания данной системы, если
отсутствует этап ее модернизации (без модернизации система не
проработает больше двух лет).
Физический износ АИС – невозможность удовлетворить требования организации к АИС из-за поломки, сбоя или отказа в работе
ее компонентов.
Моральный износ АИС – прекращение удовлетворения требований организации и ее сотрудников к АИС в результате применения
устаревших автоматизированных информационных технологий и
отсутствия поддержки новых требований пользователей.
Но если к автоматизации подходить ответственно и комплексно,
организовать соответствующим образом все стадии и этапы, предел
длительности жизненного цикла АИС будет измеряться не только
временем существования организации, а это значит, что средства,
вложенные в данную систему, не будут потрачены впустую.
1.4. Этапы жизненного цикла АИС
Поскольку некоторые стадии жизненного цикла АИС проходят
параллельно, выделяют всего пять этапов ЖЦ АИС (рис. 1.2).
На первом этапе (предпроектное обследование) (рис. 1.3) принято выделять два основных (сбор материалов обследования, а также
анализ их и разработка на основе анализа технико-экономического
Материалы
Организация
Предпроектное
обследование
ТЭО, ТЗ
Проектирование
Концепция
Реализация
Инструкции
ТП, РП
Внедрение
Исправленный
ТРП
Документы
ТП, РП
Эксплуатация,
сопровождение,
модернизация
Модернизированный
ТРП
Акты
Рис. 1.2. Этапы жизненного цикла АИС
11
Организация
Проектирование
Материалы
Описание
Обследование
ТЭО
ТЗ
Материалы
Разработка
ТЭО
Анализ
Недостатки
Разработка
ТЗ
Концепция
Потребности Требования
Разработка
концепции
Рис. 1.3. Последовательность работ
на этапе предпроектной стадии ЖЦ АИС
обоснования (ТЭО) и технического задания (ТЗ)) и дополнительный
(выбор и разработка варианта концепции системы) подэтапы.
Целями этого этапа являются формулирование потребности
в новой АИС, т. е. идентификация всех недостатков существующей
ИС, а также выбор направления и определение экономической целесообразности проектирования этой системы.
Жизненный цикл АИС начинается с описания и анализа функционирования рассматриваемой организации в соответствии с
требованиями (целями), которые предъявляются к ней. В результате этого выявляются основные недостатки ИС, обслуживающей
экономику, на основе которых формулируется потребность в совершенствовании системы управления организации и ставится
задача определения экономически обоснованной необходимости
автоматизации заданных функций управления, т. е. создается технико-экономическое обоснование проекта. После определения этой
потребности возникает проблема выбора направлений совершенствования организации на основе выбора программно-технических
средств. Результаты оформляются в виде технического задания на
проект, в котором отражаются технические условия и требования
к будущей АИС, а также ограничения на ресурсы проектирования.
Если проект требует научной проработки компонентов, то разрабатывается концепция будущей АИС на основе ТЗ.
12
Второй этап (проектирование) (рис. 1.4) включает в себя следующие подэтапы:
а) эскизное проектирование:
• уточнение требований ТЗ;
• оформление и утверждение эскизного проекта;
б) техническое проектирование:
• выбор проектных решений по всем аспектам разработки АИС;
• описание всех компонентов АИС;
• оформление и утверждение технического проекта;
в) рабочее проектирование:
• выбор и разработка математических методов и алгоритмов
программ;
Предпроектное
обследование
Материалы, ТЭО, ТЗ,
концепция
Реализация
Разработка ЭП
ЭП
ТП, РП
Описание
Выбор
Описание
решений Решения компонентов Описания и утверждение
ТП
Выбор
и разработка
программ
ТП
Корректировка
БД
Выбор
технических
средств
Архитектура
Документы
Создание
документов
на поставку
и установку
Алгоритмы
Модель
Разработка РП
Рис. 1.4. Последовательность работ на этапе «Проектирование»
ЖЦ АИС
13
• корректировка структуры баз данных (БД);
• создание документации на поставку и разработку программных продуктов;
• выбор комплекта технических средств АИС;
• создание документации на их поставку и установку;
• разработка рабочего проекта АИС.
Целью этого этапа является разработка функциональной архитектуры АИС, которая отражает структуру и состав функциональных подсистем, для автоматизированной поддержки определенных функций управления организации, а также системной архитектуры выбранного варианта АИС, т. е. состава обеспечивающих
подсистем.
Для сложных АИС большого размера, автоматизирующих крупное предприятие, холдинг, органы государственной власти и т. п.,
на подэтапе «Эскизное проектирование» формулируются предварительные решения будущей АИС в целом и ее компонентов, в
результате чего создается эскизный проект (ЭП). В проектах меньшего масштаба этот подэтап пропускается, и сразу переходят к техническому проектированию.
На подэтапе «Техническое проектирование» выполняются работы
по логической разработке и выбору наилучших вариантов проектных решений, в результате чего создается технический проект (ТП).
Подэтап «Рабочее проектирование» связан с физической реализацией выбранного варианта проекта и получением документации
рабочего проекта (РП). При наличии опыта проектирования и небольшой сложности проекта два последних подэтапа объединяются в
один, результатом которого является технико-рабочий проект (ТРП).
Третий этап (реализация) составляет физическое проектирование системы, который выполняется в такой последовательности:
• получение и установка технических средств;
• кодирование, тестирование и доводка программ;
• получение и установка программных средств;
• создание информационного обеспечения, включая наполнение
баз данных;
• разработка инструкций по эксплуатации программного обеспечения, технических средств, должностных инструкций для персонала.
Эти процессы могут осуществляться практически параллельно.
Четвертый этап жизненного цикла АИС (внедрение) складывается из следующих подэтапов:
а) опытное внедрение:
14
• ввод в опытную эксплуатацию технических средств;
• ввод в указанную эксплуатацию программных средств, проведение опытной эксплуатации всех компонентов и системы в целом;
• обучение и сертифицирование персонала;
б) промышленное внедрение:
• сдача в эксплуатацию;
• подписание актов сдачи-приемки работ.
Опытное внедрение заключается в проверке работоспособности
элементов и модулей проекта, устранении ошибок на уровне элементов и связей между ними.
Сдача в промышленную эксплуатацию состоит в организации
проверки проекта на уровне функций и контроля соответствия его
требованиям, сформулированным на стадии предпроектного обследования.
На последнем, пятом, этапе жизненного цикла АИС выполняются эксплуатация, сопровождение и модернизация программных,
технических средств и всего проекта.
Жизненный цикл носит итерационный характер: реализованные его этапы циклически повторяются в соответствии с новыми
требованиями и изменениями внешних условий. На каждом этапе
этого цикла формируется набор документов и технических решений, которые являются исходными для последующих решений.
1.5. Модели жизненного цикла АИС
Наибольшее распространение получили три модели жизненного
цикла АИС:
• каскадная (до 70-х годов) – с последовательным переходом на
следующий этап после завершения предыдущего;
• итерационная (70–80-е годы) – с итерационным возвратом на
предыдущие этапы после выполнения очередного;
• спиральная (80–90-е годы) – прототипная модель, предполагающая постепенное расширение прототипа АИС.
Для каскадной модели характерна автоматизация отдельных,
не связанных между собой задач, не требующая выполнения информационной интеграции и совместимости, программного, технического и организационного сопряжения. Для решения подобных
задач каскадная модель по срокам разработки и надежности оправдывала себя. Применение этой модели ЖЦ к большим и сложным
проектам вследствие большой длительности процесса проектирова15
ния и изменчивости требований за это время делает их практически нереализуемыми.
Создание комплексных АИС предполагает проведение увязки
проектных решений, получаемых при реализации отдельных задач. Подход к проектированию «снизу вверх» обусловливает необходимость таких итерационных возвратов, при которых проектные
решения по отдельным задачам комплектуются в общие системные
решения, при этом возникает потребность в пересмотре ранее сформулированных требований. Вследствие большого числа итераций в
выполненных проектных решениях и документации, как правило,
возникают рассогласования. Запутанность функциональной и системной архитектуры созданной АИС, трудность использования проектной документации уже на стадиях внедрения и эксплуатации вызывают необходимость перепроектирования всей системы. Длительный этап разработки информационной системы заканчивается этапом внедрения, за которым начинается цикл создания новой АИС.
К организации проектирования АИС используется подход «сверху
вниз» (спиральная модель), при котором сначала определяется состав
функциональных подсистем, а затем – постановка отдельных задач.
Соответственно сначала разрабатываются такие общесистемные вопросы, как организация интегрированной базы данных, технология
сбора, передачи и накопления информации, а затем технология решения конкретных задач. Для комплексов задач программирование осуществляется в направлении от головных программных модулей к модулям, исполняющим отдельные функции. При этом на первый план
выходят вопросы взаимодействия интерфейсов программных модулей
между собой и с базой данных, а на второй – реализация алгоритмов.
Каждый виток спирали соответствует этапу модели создания
фрагмента АИС. На нем уточняются цели и характеристики проекта, определяется его качество, планируются работы следующего
витка. Происходят последовательное углубление и конкретизация
деталей проекта, формируется его обоснованный вариант, который
доводится до реализации.
В основе спиральной модели ЖЦ лежит применение прототипной технологии, или RAD-технологии (Rapid Application
Development – технология быстрой разработки приложений). Согласно этой технологии АИС разрабатывается путем расширения
программных прототипов – повторяется путь от детализации требований к детализации программного кода.
Естественно, что при прототипной технологии сокращается число итераций и возникает меньше ошибок и несоответствий, кото16
рые необходимо исправлять на последующих итерациях, а само
проектирование осуществляется более быстрыми темпами, упрощается создание проектной документации. Для более точного соответствия проектной документации разработанной АИС все большее значение придается ведению общесистемного репозитарция и
автоматизации проектирования, в частности, применению CASEтехнологий (Computers Aids System Engineering).
Репозитарий содержит информацию об объектах проектируемой АИС и взаимосвязях между ними, все подсистемы обмениваются с ним данными.
При использовании спиральной модели происходят накопление и повторное использование проектных решений, средств проектирования, моделей и прототипов АИС и информационных технологий, осуществляется ориентация на развитие и модификацию
системы и технологий в процессе их проектирования, проводится
анализ риска и издержек в процессе проектирования системы.
Такое сопряжение частей программных и технических средств,
данных, технология общения человека с компьютером, в котором все
информационные, логические, физические и электрические параметры отвечают установленным стандартам, называется интерфейсом.
Минимальная версия системы, используемая для генерации
или разработки полной версии, является ее прототипом.
1.6. Процессы в информационной системе
Информационный процесс – это процесс преобразования информации, в результате которого могут изменяться и ее содержание, и
форма представления, причем как в пространстве, так и во времени.
Процессы, обеспечивающие работу информационной системы
(ИС) любого назначения, условно можно представить в виде схемы,
состоящей из основных блоков (рис. 1.5):
• ввод информации из внешних и внутренних источников;
• обработка входной информации и представление ее в удобном виде;
• вывод информации для представления потребителям или передачи в другую систему;
• обратная связь – это информация, переработанная сотрудниками организации, для коррекции входной информации.
Для того чтобы разобраться в работе ИС, необходимо понять суть
проблем, которые она решает, и в какие организационные процессы эта система включена.
17
Персонал
организации
или другая
информационная
система
Ввод
информации
Обработка Информационная система
информации
Обратная
связь
Вывод
информации
Персонал
организации
или другая
информационная
система
Рис. 1.5. Процессы, обеспечивающие работу информационной системы
Например, при определении возможностей компьютерной ИС
для поддержки принятия решений следует учитывать:
• структурированность решаемых управленческих задач;
• уровень иерархии управления фирмой, на котором должно
приниматься решение;
• принадлежность решаемой задачи к той или иной функциональной сфере бизнеса и особенности этой сферы;
• вид используемой компьютерной технологии.
Технология работы в компьютерной ИС должна быть доступна
для понимания специалиста некомпьютерной области, и только
тогда она может быть успешно использована для контроля процессов профессиональной деятельности и управления ими.
Процесс управления принятием решения в общем виде состоит
из двух больших этапов: обработки информации и принятия управленческого решения. Недооценка каждой составляющей ведет к
снижению качества принимаемых решений.
Хотя определенная последовательность этих этапов и обозначена, они тесно взаимосвязаны и выполняются параллельно. После
некоторой предварительной обработки информации следует анализ
того, какая информация должна обрабатываться и как. Такой анализ не является принятием управленческого решения, но относится к процессу управления. После этого информация снова обрабатывается, и снова следует анализ и т. д. Принятое управленческое
решение не является конечным результатом процесса, но представляет собой очередной узловой момент процесса управления. Итеративность принятия решения означает, что обработка информации
не может быть отделена от процесса принятия решения.
18
Существуют управленческие задачи, в которых все процедуры обработки информации известны заранее и процесс ее обработки может быть автоматизирован. Те задачи, для которых потребность в информации заранее не известна, являются наиболее
сложными.
Современные тенденции управления, возросшие требования к
обработке и интенсификации информационных потоков требуют
специализации обработки информации, создания специальных
процедур и отдельных подразделений по ее обработке.
Методы экономической информатики, построение специальных
процедур и языков описания показателей позволяют автоматизировать смысловую обработку экономических документов как в
символьной, так и в текстовой форме.
Базовыми информационными процессами, обеспечивающими
работу ИС, называются процессы восприятия, сбора, обработки
и накопления данных, обмена данными и представления знаний,
т. е. процессы, которые поддаются формализации, а следовательно, и автоматизации с помощью ЭВМ и средств связи.
Восприятие информации есть процесс преобразования сведений, поступающих в техническую систему или к живому организму из внешнего мира, в сведения в форме, пригодной для дальнейшего использования. Благодаря этому процессу осуществляется
связь системы с внешней средой.
Система восприятия в современной информационной системе
(на базе ЭВМ) может представлять собой довольно сложный комплекс программных и технических средств.
Для развитых систем восприятия можно выделить несколько
этапов переработки поступающей информации:
• предварительная обработка для приведения входных данных к
стандартному для данной системы виду;
• выделение в поступающей информации семантически и прагматически значимых информационных единиц;
• распознавание объектов и ситуаций;
• коррекция внутренней модели мира.
В зависимости от анализаторов (входящих в комплекс технических средств системы восприятия) организуется восприятие зрительной, акустической и других видов информации.
Кроме того, различают статическое и динамическое восприятие. В последнем случае особо выделяют системы восприятия,
функционирующие в том же темпе, в каком происходят изменения
в окружающей среде.
19
Важнейшей проблемой восприятия является проблема интеграции информации, поступающей из различных источников и от анализаторов разного типа в пределах одной ситуации.
Можно выделить несколько уровней зрительного (наиболее
важного вида информации) восприятия:
• получение изображения, поступающего от рецепторов. Как
правило, к ЭВМ подключаются специальные устройства цифрового
ввода изображения, в которых яркость каждой его точки кодируется одним или несколькими двоичными числами (рис. 1.6);
• построение образной модели. На этом уровне происходят обнаружение объектов в описании сцены и разбиение изображения на
значимые сегменты;
• построение образно-семантической модели. На этом уровне
благодаря информации, имеющейся во внутренней модели внешнего мира (в памяти ЭВМ), и знаний, хранящихся в ней, опознаются выделенные на предшествующем уровне объекты и между ними
устанавливаются пространственные, временные и другие виды отношений. В технических системах на этом уровне используются
методы распознавания образов.
С точки зрения информационной системы в целом, система восприятия осуществляет первичную обработку собираемой извне
информации. Для системы же восприятия первичную обработку
производит система сбора информации. На практике часто встре-
Уж
Работа анализатора – цифровой вид изображения
Далее возможно, например, обращение к словарю
системы для обнаружения
в нем считанного слова и
определение его семантики
00000000000000
00000000000000
01000010000000
00100100000000
00010100000000
00001000101010
00010000011100
01100000101010
00000000000000
Анализ
сцены
Распозна- 100001
вание 010010 10101
образов 001010 01110
(21,8)
000100 10101
001000 2-й значи110000
мый
Порядковые номера
1-й значимый
сегмент
букв в русском
сегмент
изображения
алфавите
изображения
Рис. 1.6. Работа системы зрительного восприятия
текстовой информации
20
чаются информационные системы, не имеющие системы восприятия информации. В этом случае система восприятия представляет
собой просто систему сбора информации.
1.7. Сбор информации
Прежде чем превратиться в данные, информация должна быть
сначала собрана, соответствующим образом обработана и только
после этого введена в ЭВМ, представ в виде данных на машинных
носителях.
Сбор информации – это процесс получения сведений из внешнего мира и приведение их к сведениям вида, стандартного для данной информационной системы.
Обмен информацией между воспринимающей системой (специальным устройством или специальным органом – глаз, ухо и т. д.) и
окружающей средой осуществляется посредством сигналов.
Сигнал можно определить как средство перенесения информации в пространстве и времени.
В зависимости от носителя информации (сигнала) типичный
процесс обработки сигнала может состоять из следующих шагов:
исходный сигнал с помощью специального датчика преобразуется
в эквивалентный ему электрический сигнал, после чего вторичный
(электрический) сигнал в некоторый выделенный момент времени
оцифровывается (преобразуется) специальным устройством.
Если датчик и преобразователь оснастить устройством для хранения измеренной и оцифрованной величины, то на следующем
шаге это число можно ввести в ЭВМ и затем подвергать любой необходимой обработке.
Современные системы сбора информации, как правило, не только обеспечивают кодирование (т. е. перевод из одного алфавита в
другой) и ее ввод в ЭВМ, но и выполняют предварительную (первичную) обработку этой информации.
Не все технические устройства работают по подобной схеме. Например, клавиатура не имеет аналого-цифрового преобразователя.
Нажатие клавиши сразу преобразуется в цифровой код.
Современные системы сбора информации (например, в составе
автоматизированных систем управления) могут включать в себя
большое число (тысячи) цифровых измерительных приборов и всевозможных устройств ввода информации. Такое комплексирование средств приводит к необходимости управления процессом сбо21
ра информации и разработке соответствующего программного (и
аппаратного) обеспечения.
Современная развитая система сбора информации – это совокупность технических средств ввода информации в ЭВМ, программ, управляющих всем комплексом технических средств (КТС), и программ,
обеспечивающих ввод информации с отдельных устройств ввода.
Процесс перевода информации в данные в производственных системах управления может быть полностью автоматизирован. Для
сбора информации о состоянии производственной линии применяются разнообразные датчики, которые уже по своей природе позволяют проводить преобразование физических параметров вплоть до
превращения их в данные, записываемые на машинные носители
информации, без выхода на человеческий уровень представления.
В организационно-административных системах управления осведомляющая о состоянии экономического объекта информация
семантически сложна, разнообразна, и ее сбор не всегда удается автоматизировать.
Учетные данные могут возникать на рабочих местах в результате определения числа обработанных деталей, прошедших сборку
узлов, случаев выявления брака и т. д.
Для сбора фактической информации производят:
• измерение;
• вычисления;
• взвешивание материальных объектов;
• получение временных и количественных характеристик работы отдельных исполнителей.
Сбор информации, как правило, сопровождается ее регистрацией, т. е. фиксацией на материальном носителе (бумажном или
электронном). Запись в первичные документы осуществляется в
основном вручную, поэтому процедуры сбора и регистрации остаются пока наиболее трудоемкими.
Для ввода информации в организационно-административных
системах непосредственно с бумажных документов в ЭВМ используются сканеры. Можно вводить тексты, схемы, рисунки, графики,
фотографии и другую графическую информацию. Сканер вместе с
системой автоматического распознавания образов является необходимым элементом любого «электронного стола».
Сканеры можно классифицировать по целому ряду признаков.
Они бывают цветные и черно-белые. В цветных сканерах используется цветовая модель: сканируемое изображение освещается через
вращающийся светофильтр или от последовательно зажигаемых
22
трех цветных ламп. Сигнал, соответствующий каждому основному цвету, обрабатывается отдельно. Число передаваемых сигналов
колеблется от 256 до 65536 (стандарт High Color) и даже 16,7 млн
(стандарт True Color).
Разрешающая способность сканеров составляет от 75 до 1600 dpi
(dot per inch).
Конструктивно сканеры делятся на ручные и настольные. Настольные, в свою очередь, подразделяются на планшетные, роликовые и проекционные.
Ручные сканеры конструктивно самые простые: они перемещаются по изображению вручную. В один проход вводится небольшое число строчек. У таких сканеров имеется индикатор, предупреждающий
оператора о превышении допустимой скорости сканирования. Это,
как правило, сканеры небольшого размера и достаточно дешевые.
Планшетные сканеры самые распространенные. Сканирующая
головка в них перемещается относительно оригинала автоматически. Они позволяют сканировать и листовые, и сброшюрованные
(книги) документы.
Роликовые сканеры наиболее автоматизированы: в них оригинал автоматически перемещается относительно сканирующей головки. Они нередко снабжены автоматической подачей документов, но сканируемые документы должны быть только листовые.
Проекционные сканеры напоминают фотоувеличитель. На лежащий сканируемый документ сверху наводится сканирующая головка. Сам документ вводится в память компьютера в виде файла.
Наиболее предпочтительным является использование сканера
совместно с программами систем распознавания образов, например, типа OCR (Optical Character Recognition). Система распознает считанные сканером с документа мозаичные (битовые) контуры
символов (букв и цифр) и кодирует их ASCII-кодами, переводя в
удобный для текстовых редакторов формат.
Файл, создаваемый сканером в памяти машины, называется битовой картой.
Некоторые системы OCR предварительно требуется научить распознаванию – ввести в память шаблоны и прототипы распознаваемых символов. Сложности возникают при распознавании букв,
совпадающих по начертанию в разных алфавитах (например, «с»
в английском и русском алфавите).
Уже появились интеллектуальные программы распознавания
образов, которые опознают символы не по точкам, а по характерной для каждого символа индивидуальной топологии (от греч.
23
topos – место, логия – наука. Топология изучает свойства, не изменяющиеся при любых деформациях, производимых без разрывов
и склеивания). При наличии системы распознавания образов текст
записывается в память персонального компьютера не в виде битовой карты, а в виде кодов, и его можно редактировать текстовым
редактором.
Машинное кодирование – процедура машинного представления
(записи) информации на машинных носителях в кодах, принятых
в ЭВМ. Такое кодирование осуществляется путем переноса данных
первичных документов на машинные носители, с которых информация вводится в ЭВМ.
Запись информации на машинные носители – трудоемкая операция, в процессе которой возникает наибольшее число ошибок.
Поэтому она обязательно контролируется разными методами на
специальных устройствах либо на ЭВМ. Подготовленные и проконтролированные записи хранятся в соответствующем подразделении центра обработки, где ведутся их учет, комплектация, а также
выдача для обработки и решения задач.
Информация, являясь сложным по структуре образованием,
размещается на физических носителях (бумажных или магнитных
документах, в виде сигналов, передаваемых по каналам связи) и
может находиться в статическом или динамическом состоянии.
Статическое состояние информации связано с ее более или менее
длительным организованным хранением, накоплением в информационных фондах и автоматизированных базах данных (БД).
Хранение и накопление информации обусловлено многократным
ее использованием, применением постоянной информации, необходимостью комплектации первичных данных до их обработки.
Наиболее удобным и распространенным средством хранения
информации являются базы данных (бумажные – словари, записные книжки и т. д. и автоматизированные, т. е. компьютерные, –
Adabas, Paradox, Oracle и т. д.).
Под БД понимается вся необходимая для решения задач конкретной предметной области совокупность данных, организованная по определенным правилам, позволяющая обеспечить независимость данных от прикладных программ, удобство хранения,
поиска, манипулирования данными, которые записаны на машинных носителях.
Динамическое состояние – постоянное движение в виде потоков – присуще информации, реализующей функцию обмена сведениями с помощью знаковых символов.
24
Необходимость передачи информации для разных экономических объектов может быть обусловлена разными причинами, так
как обработка и хранение ее обычно производятся в местах возникновения или наибольшего использования, которые могут быть удалены друг от друга.
Передача информации осуществляется разными способами: с
помощью курьера, пересылкой по почте, доставкой транспортными средствами, дистанционной передачей по каналам связи. Последняя сокращает время доставки информации.
Взаимодействие между территориально удаленными объектами
осуществляется путем обмена данными. Доставка данных производится по заданному адресу с использованием сетей передачи этих
данных. В современных условиях большое распространение получила распределенная обработка информации, при этом сети передачи
данных превращаются в информационно-вычислительные (ИВС).
Информационно-вычислительные сети представляют собой наиболее динамичную и эффективную отрасль автоматизированной
технологии процессов ввода, передачи, обработки и выдачи информации.
Любая коммуникационная сеть должна содержать такие основные компоненты, как передатчик, сообщение, средства передачи,
приемник.
Передатчик – устройство, являющееся источником данных.
Приемник – устройство, принимающее данные. В этом качестве
могут выступать компьютер, терминал или какое-либо цифровое
устройство.
Сообщение – цифровые данные определенного формата, предназначенные для передачи. Это могут быть файл, ответ на запрос,
текст или изображение.
Средства передачи – физически передающая среда и специальная аппаратура, обеспечивающая передачу сообщений.
Режимы передачи:
• симплексный – передача только в одном направлении (например, телевизор);
• полудуплексный – попеременная передача информации, когда
источник и приемник последовательно меняются местами;
• дуплексный – одновременная передача и прием сообщений
(телефон).
Если соединить два компьютера и написать для них программы
передачи информации, то можно получить простейшую компьютерную сеть. Когда соединяется несколько компьютеров, обмени25
ваться информацией становится труднее. Такую ситуацию можно
сравнить с общим разговором в большой компании. Если не договориться о правилах разговора, все будут говорить одновременно, и
никто никого не услышит.
Даже при возникающих трудностях принцип соединения множества компьютеров в сеть остается тем же, что и для двух. Для
подключения линий связи к компьютерам используются специальные электронные устройства, и на каждом компьютере, кроме того,
устанавливаются программы для совместной работы в сети.
При обработке экономической информации на ЭВМ выполняются арифметические и логические операции.
Арифметические операции включают в себя все виды математических действий, обусловленных программой.
Логические операции обеспечивают соответствующее упорядочение данных в массивах (первичных, промежуточных, постоянных, переменных), подлежащих дальнейшей арифметической обработке.
Значительное место в логических операциях занимают все виды
сортировальных работ, таких, как упорядочение, распределение,
подбор, выборка, объединение.
В ходе решения задач на ЭВМ в соответствии с машинной программой формируются результатные сводки, которые распечатываются машиной. Печать сводки сопровождается операцией тиражирования, если документ с результатной информацией необходимо представить нескольким пользователям (процесс вывода информации).
26
2. ИНФОРМАЦИОННЫЕ СИСТЕМЫ В ЭКОНОМИКЕ
2.1. Роль и место автоматизированных
информационных систем в экономике
Организация или предприятие не являются изолированной системой, они обязательно взаимодействуют с внешней средой для
получения информации о ней и реагирования на ее воздействия.
Информационные потоки из внешней среды в систему управления на уровне управляемой подсистемы ИП1 и на уровне управляющей подсистемы ИП3, с одной стороны, представляют собой потоки нормативной информации, создаваемой государственными
учреждениями в части законодательства, а с другой, – потоки информации о конъюнктуре рынка, создаваемые конкурентами, потребителями, поставщиками.
Информационные потоки из системы управления во внешнюю
среду на уровне управляемой подсистемы ИП2 и на уровне управляющей подсистемы ИП4 – это отчетная информация, прежде всего финансовая, в государственные органы, для инвесторов, кредиторов, потребителей, маркетинговая информация для потенциальных потребителей.
С позиции кибернетики, процесс управления организацией как
направленное воздействие на элементы системы для достижения
цели можно представить в виде информационного процесса, связывающего внешнюю среду, управляемую и управляющую подсистемы. При этом:
1) внешняя среда и управляемая подсистема информируют
управляющую подсистему о своем состоянии;
2) управляющая подсистема анализирует эту информацию, вырабатывает управляющее воздействие на управляемую подсистему, отвечает на возмущение внешней среды и модифицирует при
необходимости цели и структуру всей системы.
В реально действующей организации информационная система
может оказаться реализованной только вручную с использованием
бумажных документов либо средствами компьютерной обработки
с использованием электронных документов. Однако может быть
принято и некоторое среднее решение.
Структура системы управления (промышленного предприятия,
торговой организации, коммерческого банка, государственного учреждения и т. д.), с позиции кибернетики, представлена на рис. 2.1.
27
Внешняя среда
Система управления
ИП4
ИП3
Управляющая подсистема
ИС
в экономике
Управляемая подсистема
ИП2
ИП1
Рис. 2.1. Место ИС в структуре системы управления
Информационная система в экономике является системой информационного обслуживания работников управленческих служб
и выполняет технологические функции по накоплению, хранению,
обработке и передаче данных. Она складывается, формируется и
функционирует в регламенте, определенном методами и структурой управленческой деятельности, принятой в конкретной организации, реализует цели и задачи, стоящие перед ней.
Современный уровень автоматизации и информатизации общества обусловливает использование новейших технических, технологических, программных средств в различных ИС-организациях.
Автоматизация ИС необходима в следующих случаях:
• физические и психологические возможности человека для
управления данным процессом недостаточны (человек способен
контролировать одновременно не более 30 показателей, масса информации превышает предельную, и трудно найти необходимую и
достаточную информацию для принятия решений);
• персонал организации расходует много времени на поиск информации, однако большой объем ее остается необработанным изза нехватки времени;
• участие человека в управлении процессом требует от него достаточно высокой квалификации (например, быстрых и сложных
расчетов, компьютер может выполнить эти операции за секунды);
28
• одной и той же информацией пользуется большинство сотрудников организации для проведения различных видов обработки;
• партнеры, клиенты, конкуренты используют автоматизацию;
• система управления находится в среде, опасной для жизни и
здоровья человека, и т. д.
В результате в организациях автоматизируются ИС, создаются
и внедряются автоматизированные информационные системы.
Автоматизированная информационная система представляет
собой совокупность информации, экономико-математических методов и моделей, технических, программных, технологических
средств и участие специалистов и предназначена для обработки информации и принятия управленческих решений. Но внедрять ли
автоматизацию, компьютерные технологии в ИС – вопрос экономической целесообразности.
Таблица 1
Эффект внедрения автоматизации в ИС
Сфера
воздействия
Управление
Результат
Сокращение числа уровней управления.
Снижение административных расходов.
Высвобождение работников управления среднего звена и
упразднение ряда функций.
Освобождение работников от рутинной работы путем
ее автоматизации, высвобождение времени для интеллектуальной деятельности.
Получение рациональных вариантов решения управленческих задач путем внедрения математических методов и
интеллектуальных систем.
Создание организационной гибкости благодаря автоматизации.
Повышение производительности труда.
Экономия времени.
Повышение квалификации и профессиональной грамотности управленцев.
Увеличение конкурентного преимущества.
Увеличение выручки и прибыли, уменьшение издержек
Информаци- Совершенствование структуры потоков информации и
онная система системы документооборота в фирме.
Эффективная внутрифирменная координация с помощью
электронной почты.
29
Окончание табл. 1
Сфера
воздействия
Результат
Обеспечение достоверности информации.
Замена бумажных носителей на оптико-магнитные –
рациональная организация переработки информации на
компьютерах и снижение объемов документов на бумаге.
Прямой доступ к информационному продукту
Производство Сокращение времени на проектирование и производство.
Большая проработанность изделий (такие изделия надежны, проще реконструируются, меньше простаивают
из-за поломок).
Расширение свойств продукции и сферы ее возможного
применения.
Уменьшение затрат на производство продуктов и услуг.
Сокращение затрат труда и средств на приемку, обработку
и выполнение заказов.
Предоставление потребителям уникальных услуг.
Повышение производительности труда.
Повышение качества товаров и услуг.
Рационализация материально-технического снабжения.
Снижение уровня запасов
Маркетинг
Уменьшение затрат времени на распространение изделий.
Отыскание новых рыночных ниш.
Возможность идентификации потребителей изделия.
Создание новых возможностей для получения и распространения информации.
Поддержка продаж.
Более эффективное взаимодействие с заказчиками (наглядность, скорость передачи сообщений).
Повышение способности гибко реагировать на спрос и
оперативное удовлетворение новых желаний потребителей
Потенциальный эффект внедрения автоматизации в ИС представлен в табл. 1.
2.2. Состав и структура автоматизированной
информационной системы в экономике
Информационные потоки, движущиеся в организации, проходят через соответствующие автоматизированные информационные
технологии, которые, в свою очередь, используются на конкретных
автоматизированных рабочих местах специалистами.
30
Любая АИС, с точки зрения профессионала-информатика,
включает в себя два структурных компонента: функциональную и
обеспечивающую подсистемы.
Функциональная подсистема АИС представляет собой комплекс экономических задач с высокой степенью информационных
обменов (связей) между задачами.
Задача есть некоторый процесс обработки информации с четко
определенным множеством входной и выходной информации (например, начисление сдельной заработной платы, учет прихода материалов, оформление заказа на поставку и т. д.).
Состав функциональных подсистем во многом определяется особенностями организации, ее отраслевой принадлежностью, формой собственности, размером, характером деятельности.
Функциональные подсистемы АИС могут строиться по разному
принципу:
• предметному;
• функциональному;
• проблемному;
• смешанному (предметно-функциональному).
Так, с учетом предметной направленности использования АИС в
хозяйственных процессах промышленного предприятия выделяют
подсистемы, соответствующие управлению отдельными ресурсами:
• сбытом готовой продукции;
• производством;
• материально-техническим снабжением;
• финансами;
• персоналом.
При этом в подсистемах рассматривается решение задач на всех
уровнях управления, обеспечивая интеграцию информационных
потоков по вертикали (табл. 2).
Для реализации функций управления выделяют следующие
подсистемы:
• планирование;
• регулирование (оперативное управление);
• учет;
• анализ и т. д.
Проблемный принцип формирования подсистем отражает необходимость гибкого и оперативного принятия управленческих решений по отдельным проблемам в рамках систем поддержки принятия
решений, например, решение задач бизнес-планирования, управления проектами. Такие подсистемы могут реализовываться в виде
31
Таблица 2
Функциональные подсистемы, управляющие отдельными ресурсами
Уровень
управления
Сбыт
Стратеги- Исследование
ческий и разработка
новых продуктов и услуг
Функциональные подсистемы
Производство
Снабжение
Выбор технологии для
обеспечения
производственной мощности
Тактиче- Анализ и пла- Анализ и плаский
нирование
нирование
объемов сбыта производственных
программ
Оператив- Обработка
Обработка
ный
заказов клиен- производсттов, выписка венных закасчетов и
зов
накладных
Финансы
Товарный
прогноз материальных
источников
Выбор модели
уплаты налогов в финансовых источниках
Анализ и планирование
объемов закупок
Анализ и планирование
денежных
потоков
Складские
операции.
Заказы и
закупки
Ведение бухгалтерских
книг
локальных информационных систем, импортирующих данные из
корпоративной информационной системы (например, системы бизнес-планирования на основе пакета прикладных программ Project –
Expert), или в виде специальных подсистем в рамках корпоративной
АИС (например, информационной системы руководителя).
Корпоративная (интегрированная) АИС автоматизирует все
функции управления на всех его уровнях. Такая АИС является
многопользовательской, функционирует в распределенной вычислительной сети.
Локальная АИС автоматизирует отдельные функции управления на отдельных его уровнях. Такая АИС может быть однопользовательской, функционирующей в отдельных подразделениях системы управления.
На практике чаще всего применяется смешанный (предметнофункциональный) подход, согласно которому построение функциональной структуры АИС – это деление ее на подсистемы по характеру хозяйственной деятельности, которое должно соответствовать
структуре организации и системе управления, а также характеру
выполняемых функций управления. Используя этот подход, в общей структуре АИС организации можно выделить следующий типовой набор функциональных подсистем (рис. 2.2).
32
Перспективное
развитие
Технико-экономическое
планирование
Техническая подготовка
производства
Управление ресурсами
Управление
сбытом
Управление
основным
производством
Управление
качеством
Управление
вспомогательным
производством
Управление
снабжением
Управление
кадрами
Бухгалтерский
учет и анализ
хозяйственной
деятельности
Рис. 2.2. Структура функциональных подсистем АИС,
выделенных по функционально-предметному принципу
Подсистемы, построенные по функциональному принципу, охватывают все виды хозяйственной деятельности предприятия (производство, снабжение, сбыт, персонал, финансы). Подсистемы, построенные по предметному принципу, относятся в основном к оперативному уровню управления ресурсами.
Второй компонент в структуре АИС – обеспечивающие подсистемы – является общим для всей АИС независимо от конкретных
функциональных подсистем, в которых применяются те или иные
виды обеспечения. Состав обеспечивающих подсистем не зависит
от выбранной предметной области. В состав таких подсистем входят следующие подсистемы обеспечения:
− организационного;
− правового;
33
− технического;
− математического;
− программного;
− информационного;
− лингвистического;
− технологического.
Подсистема организационного обеспечения является одной из
важнейших подсистем АИС, от которой зависит успешная реализация целей и функций системы. В составе организационного обеспечения можно выделить четыре группы компонентов.
Первый компонент включает в себя важнейшие методические
материалы, регламентирующие процесс создания и функционирования системы:
• общеотраслевые руководящие методические материалы по
созданию АИС;
• типовые проектные решения;
• методические материалы по организации и проведению предпроектного обследования в организации;
• методические материалы по вопросам создания и внедрения
проектной документации.
Вторым структурным компонентом организационного обеспечения АИС является совокупность средств, необходимых для ее эффективного проектирования и функционирования (комплексы задач управления, включая типовые пакеты прикладных программ,
типовые структуры управления организацией, унифицированные
системы документов, общесистемные и отраслевые классификаторы и т. п.).
Третьим компонентом данной подсистемы является техническая документация, получаемая в процессе обследования, проектирования и внедрения системы (технико-экономическое обоснование, техническое задание, технический и рабочий проекты и документы, оформляющие поэтапную сдачу системы в эксплуатацию).
Четвертым компонентом такой подсистемы является персонал,
которым представлена организационно-штатная структура проекта,
определяющая, в частности, состав главных конструкторов системы
и специалистов по функциональным подсистемам управления.
Подсистема правового обеспечения предназначена для регламентации процесса создания и эксплуатации АИС, которая включает в
себя совокупность юридических документов с констатацией регламентных отношений по формированию, хранению, обработке промежуточной и результатной информации системы.
34
К правовым документам, действующим на этапе создания системы, относятся договор между разработчиком и заказчиком, документы, регламентирующие отношения между участниками процесса ее создания.
К правовым документам, создаваемым на этапе внедрения, относятся характеристика статуса создаваемой системы, правовые
полномочия подразделений АИС и отдельных видов процессов обработки информации, правовые отношения пользователей в применении технических средств.
Подсистема технического обеспечения представляет собой комплекс технических средств, предназначенных для обработки данных в АИС. В состав комплекса входят компьютеры, осуществляющие обработку экономической информации, средства подготовки
данных на машинных носителях, средства ее сбора и регистрации,
средства передачи данных по каналам связи, средства накопления
и хранения данных и выдачи результатной информации, вспомогательное оборудование и организационная техника.
Подсистема математического обеспечения – это совокупность
математических моделей и алгоритмов для решения задач и обработки информации с применением вычислительной техники, а
также комплекс средств и методов, позволяющих построить экономико-математические модели задач управления. В состав математического обеспечения входят средства математического обеспечения (средства моделирования типовых задач управления, методы
многокритериальной оптимизации, математической статистики,
теории массового обслуживания и др.), техническая документация
(описание задач, алгоритмы их решения, экономико-математические модели), методы выбора математического обеспечения (методы определения типов задач, оценки вычислительной сложности
алгоритмов, оценки достоверности результатов).
Подсистема программного обеспечения включает в себя совокупность компьютерных программ, описаний и инструкций по их применению в ЭВМ. Подсистему составляют описание программного обеспечения, текст программ, описание настройки программ, техническое задание на программирование, пояснительная записка, общее
описание программы, ее спецификация, руководство программиста,
руководство пользователя, описание контрольного примера.
Программное обеспечение делится на два комплекса: общий
(операционная система, операционные оболочки, компиляторы,
интерпретаторы, программные среды для разработки прикладных
программ, системы управления базами данных, сетевые програм35
мы и т. д.) и специальный (совокупность прикладных программ,
разработанных для конкретных задач в рамках функциональных
подсистем, и контрольные примеры).
Подсистема информационное обеспечение есть совокупность
единой системы классификации и кодирования технико-экономической информации, унифицированной системы документации и
информационной базы.
Система классификации – это правила распределения элементов множества на подмножества на основании признаков и зависимости внутри признаков.
Система кодирования представляет собой правила присваивания условных обозначений в виде знаков или группы знаков (кодами) разным позициям классификатора.
Унифицированная система документации определяет стандартную форму построения документов, приспособление их к автоматизированной обработке, выдвигает требование минимизации
показателей, исключения дублирования и включения всех необходимых для целей управления показателей в документы.
В состав информационного обеспечения включаются два комплекса: компоненты внемашинного информационного обеспечения
(классификаторы технико-экономической информации и документы) и внутримашинного информационного обеспечения (макеты,
экранные формы для ввода первичных данных в ЭВМ или вывода результатной информации, структура информационной базы:
входных, выходных файлов, баз данных, банков данных, баз знаний, хранилища данных или их системы).
Файл есть поименованная совокупность однородной информации
по составу и последовательности атрибутов (полей), записанной на
магнитном диске с присвоением имени. Иногда файл может соответствовать одному документу, иногда содержать сведения о нескольких экземплярах объектов, полученных из разных документов.
База данных (БД) – это специальным образом организованное
хранение информационных ресурсов в виде интегрированной совокупности файлов, обеспечивающей удобное взаимодействие между
ними и быстрый доступ пользователя к данным.
Банк данных (БнД) – это автоматизированная система, представляющая собой совокупность информационных, программных,
технических средств и персонала, обеспечивающих хранение, накопление, обновление, поиск и выдачу данных. Главными составляющими банка данных являются база данных и программный
продукт, называемый системой управления базой данных (СУБД).
36
База знаний (БЗ) – это совокупность моделей, правил и факторов (данных), порождающих анализ и выводы для нахождения решений сложных задач в некоторой предметной области. Используется для построения экспертных систем.
Хранилище данных (ХД) представляет собой централизованный
архив реорганизованных данных: предметно-ориентированных,
интегрированных, расположенных с соблюдением хронологии и
неизменных, являющихся основой для поддержки принятия решений. Хранилище данных является многомерной базой данных,
отделенной от операционных баз.
Центральным компонентом информационного обеспечения является организованное хранение информации на основе баз или
банков, хранилищ данных (зависит от объема информации в организации, включаемого в АИС), через которые осуществляется обмен данными различных задач. Этот подход обеспечивает интегрированное использование различных объектов в функциональных
системах.
Подсистема лингвистического обеспечения представляет собой совокупность научно-технических терминов и других языковых средств, используемых в информационных системах, а также
правил формализации естественного языка, включающих в себя
методы сжатия и раскрытия текстовой информации с целью повышения эффективности ее автоматизированной обработки и облегчающих общение человека с АИС. Языковые средства, включенные в подсистему лингвистического обеспечения, делятся на две
группы:
− традиционные языки (естественные, математические, алгоритмические языки, языки моделирования);
− языки, предназначенные для диалога с ЭВМ (информационнопоисковые языки, языки систем управления базами данных, операционных сред, входные языки пакетов прикладных программ).
Подсистема технологического обеспечения АИС соответствует
подразделению АИС на подсистемы по технологическим этапам обработки разных видов информации:
− первичной и результатной информации (этапы технологического процесса сбора, передачи, накопления, хранения, обработки первичной, а также получения и выдачи результатной информации);
− организационно-распорядительной документации (этапы получения входящей документации, передачи ее на использование,
формирования и хранения дел, составления и размножения внутренних документов и отчетов);
37
− технологической документации и чертежей (этапы ввода в систему и актуализации шаблонов изделий, ввода исходных данных
и формирования проектной документации для новых видов изделий, выдачи на плоттер чертежей, актуализации банков ГОСТ,
ОСТ, технических условий, нормативных данных, подготовки и
выдачи технологической документации по новым видам изделий);
− баз данных и знаний (этапы формирования баз данных и знаний, ввода и обработки запросов на поиск решения, выдачи вариантов решения и объяснения к нему);
− научно-технической информации, ГОСТ и технических условий, правовых документов и дел (этапы формирования поисковых
образов документов, информационного фонда, ведения тезауруса
справочника ключевых слов и их кодов, кодирования запроса на
поиск, выполнения поиска и выдачи документа или адреса хранения документа).
Все обеспечивающие подсистемы связаны между собой и с функциональными подсистемами. Подсистема организационного обеспечения определяет порядок разработки и внедрения АИС, ее организационную структуру и состав работников, правовые инструкции для которых содержатся в подсистеме правового обеспечения.
Функциональные подсистемы определяют состав и постановку
задач, математические модели и алгоритмы, решения которых разрабатываются в составе подсистемы математического обеспечения
и которые, в свою очередь, служат базой для разработки прикладных программ, входящих в состав подсистемы программного обеспечения.
Функциональные подсистемы, компоненты математического и
программного обеспечения определяют принципы организации и
состав классификаторов документов и информационной базы. Разработка структуры и состава информационной базы позволяет интегрировать все задачи функциональных подсистем в единую АИС
по принципам, сформулированным в документах организационного и правового обеспечения.
Объем данных потоков информации вместе с расчетными данными, касающимися степени сложности разрабатываемых алгоритмов и программ, позволяют выбрать и рассчитать компоненты
технического обеспечения. Выбранный комплекс технических
средств дает возможность определить тип операционной системы,
а разработанное программное, информационное обеспечение – организовать технологию обработки информации для решения задач,
входящих в соответствующие функциональные подсистемы.
38
2.3. Роль и место специалиста экономического профиля
на стадиях жизненного цикла системы
Рассмотрим, как представляется структура автоматизированной
информационной системы в экономике обычному пользователю, т. е.
неспециалисту в информатике и проектировании подобных систем.
Когда система уже внедрена в организации, сотрудник приходит
на свое рабочее место, которое в большинстве случаев оборудовано
столом, стулом, компьютером, возможно, принтером, телефоном и
необходимыми ручками, бумагой, папками, степлером и т. п. Если
при этом компьютер содержит необходимые для работы специалиста программные продукты, а он, в свою очередь, умеет с ними обращаться, обрабатывая имеющуюся в нем информацию, вводя недостающую и тем самым обеспечивая решение своих должностных
задач, то говорят, что сотрудник обеспечен автоматизированным
рабочим местом.
Автоматизированное рабочее место (АРМ) можно определить
как совокупность информационно-программно-технических ресурсов, обеспечивающую конечному пользователю обработку данных и автоматизацию управленческой деятельности.
При работе с электронной информацией сотрудник запускает
соответствующие программы на компьютере, которые реализуют
определенные информационные технологии его труда. В таком случае менеджеру могут быть необходимы автоматизированные информационные технологии работы с текстами, проведения расчетов, работы с базами данных, подготовки презентаций, технологии
работы с электронной почтой и планирования рабочего дня и т. п.
В результате его автоматизированное рабочее место делает возможным использование нескольких технологий. Группа специалистов
может выполнять один процесс, и тогда их автоматизированные
рабочие места должны быть подключены к компьютерной сети, а
технология разбита на программные модули, которые и устанавливаются на автоматизированных рабочих местах специалистов, т. е.
устанавливается фрагмент технологии (так, например, организуется работа бухгалтерий на крупных предприятиях). Возможен и
третий вариант, когда узкому специалисту для выполнения производственных обязанностей достаточно одной автоматизированной
информационной технологии на автоматизированном рабочем месте (например, конструктору для разработки конструкций деталей,
технических расчетов и подготовки технической документации достаточно системы автоматизированного проектирования) (рис. 2.3).
39
АИС
Информация
АИТ
Информация
АРМ
Информация
АИТ
Информация АРМ
Информация
АРМ
АИТ
АИТ
Информация
Информация
Информация
Рис. 2.3. Взаимосвязь АИТ, АРМ и АИС
Автоматизированная информационная система создается для
удовлетворения информационных потребностей конкретных пользователей.
Различают следующие их категории:
• пользователь (user) – лицо, пользующееся услугами вычислительной техники для получения информации или решения различных задач;
• аналитик (analyst) – специалист по информатике и в конкретной прикладной области, функциями которого являются анализ
проблем, постановка задач и разработка предложений по их решению;
• системный программист (systems (software) programmer,
toolsmIТh) – программист, занимающийся разработкой, эксплуатацией и сопровождением системного программного обеспечения;
• прикладной программист (applications programmer) – программист, осуществляющий разработку и отладку прикладных
программ. Такой программист должен быть одновременно специалистом в прикладной области, к которой принадлежат решаемые
задачи;
40
• администратор системы (системный администратор, system
administrator) – лицо, отвечающее за эксплуатацию системы и поддержание ее в работоспособном состоянии. К этой категории относится также администратор базы данных (database administrator) –
специальное должностное лицо (группа лиц), имеющее полное
представление о базе данных и отвечающее за ее ведение, использование и развитие, входит в состав администрации банка данных;
• оператор ЭВМ – специалист, работающий на ЭВМ и обеспечивающий вычислительный процесс, например, оператор базы данных, прежде всего, вводит информацию в указанную базу для обеспечения работы с ней;
• конечный (прикладной) пользователь (end user), пользователь, обращающийся к вычислительной системе для получения
информации или решения прикладных задач.
Опыт создания АИС показал, что только специалист наиболее
полно и квалифицированно может дать описание выполняемой
работы, входной и выходной информации, поэтому он является
основным источником сведений о работе организации на этапах
предпроектного обследования и проектирования. Однако для этого
пользователь должен быть заранее ознакомлен с методикой проведения обследования организации, порядком обобщения его результатов, что поможет ему определить и выделить подлежащие автоматизированной обработке задачи, функции, квалифицированно
их сформулировать.
Участие пользователя не может ограничиваться постановкой задач, он должен проводить также пробную эксплуатацию АИС и ее
компонентов на этапе внедрения. Находясь за компьютером, пользователь может обнаружить недостатки постановки задач, корректировать при необходимости входную и выходную информацию,
форму выдачи результатов, их оформление в виде документов.
Участие в пробной эксплуатации – это не только форма активного обучения пользователя работе на компьютере, знакомство с
программными средствами, но и процесс адаптации его к новым
условиям работы, новой технологии, к новой, все более усложняющейся, технике. Опыт показывает, что у специалиста должно складываться совершенно иное отношение к работе в условиях пользования АИС, создание которой предусматривает максимально возможный охват автоматизированной обработкой выполняемых непосредственно им функций.
Участие пользователя в создании АИС должно обеспечивать в
перспективе как оперативное и качественное решение задач, так и
41
сокращение времени на внедрение модернизированных компонентов АИС. При этом происходит активное обучение пользователя,
повышается уровень его квалификации как постановщика и разработчика.
Все необходимые навыки работы в новой технологической среде закрепляются на этапе эксплуатации, сопровождения и модернизации АИС. Именно в процессе эксплуатации АИС специалист
получает необходимую информацию для решения экономических
задач и принятия решений на всех уровнях управления.
42
3. МАРКЕТИНГОВЫЕ
ИНФОРМАЦИОННЫЕ СИСТЕМЫ
3.1. Маркетинговые коммуникации
и маркетинговые информационные системы
Уровень развития маркетинговых коммуникаций организации
находится в прямой зависимости от состояния ее маркетинговой
деятельности (это нормальный причинно-следственный комплекс).
На первом этапе развития маркетинга средства на рекламу выделяют редко и в незначительном количестве, соответственно маркетинговые коммуникации как таковые практически отсутствуют.
На втором реклама появляется, но рекламные послания, как правило, нерегулярны и достаточно бессистемны. И только на третьем
этапе маркетинговые коммуникации принимают более или менее
интегрированный характер. Неудивительно, что именно на данном
этапе большинство менеджеров начинает серьезно интересоваться
вопросом, какая же часть бюджета организации на рекламу тратится впустую. Однако ответить на него, используя технологии работы
с маркетинговой информацией второго этапа, достаточно непросто.
Типичный «портрет» фирмы, находящейся на третьем этапе
развития маркетинговой деятельности, выглядит следующим образом. Число клиентов достаточно велико, информации о них много,
она постоянно теряется где-то, оседает и искажается (по меткому
выражению одного знакомого директора, офис которого находится на верхнем этаже административного здания, вся информация в
их фирме подчиняется закону гравитации и перемещается только
сверху вниз). Отчеты из отдела продаж и маркетинга поступают в
разной форме, причем те сведения, которые просил предоставить
руководитель, по разным причинам отсутствует.
Самым дисциплинированным подразделением является бухгалтерия, и нужная информация в ее базах имеется (затраты на рекламу, карты клиентов, объемы продаж и пр.). Однако к пользователям бухгалтерских программ все запрашиваемые данные поступают только в агрегированном виде (как правило, по кварталам) без
указания динамики.
Контроль эффективности рекламных обращений в режиме реального времени вести не удается: технические сотрудники, вызванные настроить программу с отчетами, хотя и обещали, заказ
почему-то так и не выполнили.
43
Отдел рекламы своими силами пытается отслеживать число обращений, но телефонных номеров не хватает, клиентов переключают сразу на отдел продаж, и статистика получается какая-то «кривая». Принято считать, что в маркетинге содержатся все данные
о рекламных кампаниях конкурентов, но никто их до сих пор не
видел, а спросить некогда. И главное, некогда объяснять маркетологам задачу. Время – деньги. Но на столе уже лежит новый план
комплексной рекламной кампании, предлагаемый очередным рекламным агентством.
На данном этапе менеджер начинает понимать, что проблема не
в отсталости или нерасторопности сотрудников, а в отсутствии системы, единого утвержденного регламента по работе с маркетинговой информацией. Осталось разобраться, как это преодолеть.
Достаточно быстро возникает желание такую систему создать.
Но сразу же приходится сталкиваться с множеством организационных проблем. Во-первых, как показывает практика, менеджеру порой достаточно непросто регламентировать структуру своих информационных запросов. Не всегда ясно, какая именно информация
нужна для принятия (оценки эффективности) тех или иных маркетинговых решений. Кроме того, на это требуется время, а его, как
правило, нет. Во-вторых, нет определенности относительно форм
представления данных. У каждого менеджера имеются определенные преференции (одним нужны таблицы, другим – графики),
а стандартов не существует. Наконец, не всегда понятно, откуда и
какую информацию получать и кого назначать ответственным (необходимо учитывать, что для любого подразделения фирмы это дополнительная работа).
Решений существует всего два. Самое популярное – попытаться
построить такую систему своими силами. Но это требует, прежде
всего, энергии и энтузиазма руководства, а также времени и сил непосредственных исполнителей. По нашим оценкам, таким образом
поступает более 90 % фирм, проходящих третий этап. В этом случае технологии получения информации разрабатывает отдел маркетинга, форму представления данных определяет руководство,
используемая программная среда – MS Excel и MS Access.
Иногда можно встретить настоящие шедевры, написанные в
этих приложениях Windows. Некоторые отчаянные люди даже создают свои программные продукты (таких не более 3 %).
Главная проблема подобного подхода – кусочно-линейный характер решений. Как правило, самостоятельно организованная
маркетинговая информационная система построена по принципу
44
латания дыр и решает только те задачи, о которых вспомнили. Соответственно если вспоминают еще о чем-то, достраивают новые
модули. В конце концов система приобретает совершенно бессистемный характер и перестает работать в требуемом режиме.
Решение второго уровня – покупка некого программного продукта. Основное его преимущество – решение проблемы стандартов
отчетности. Основной недостаток – отсутствие технологий получения информации (в программы просто нечего заносить). Проектирование и привязка таких технологий к программным стандартам – процесс сам по себе достаточно трудоемкий. И, наконец, редко кого устраивают существующие программные решения по форме представления маркетинговой информации. Наверное, именно
поэтому фирм, которые выбирают подобный путь построения маркетинговых информационных систем, всего 7 %.
Интерес представляет анализ структуры предложения программного обеспечения, так пли иначе связанного с хранением и
представлением маркетинговой информации. Имеющее хождение
на российском рынке программное обеспечение условно можно разделить на три группы.
1. Программы класса CRM (Custom Relationship Management),
ориентированные на нужды корпоративных служб продаж (клиент-менеджеров). Наиболее известные из них Sales Expert и «Клиент-коммуникатор». Указанные продукты являются достаточно
эффективным инструментом организации и планирования корпоративных продаж. Они позволяют учитывать контакты с клиентами, их обращения, сделки и получать соответствующие аналитические отчеты. Сильной стороной указанных программ является
эффективно построенная система автоматических коммуникаций
с клиентами (рассылки, автодозвон и пр.).
Достаточно хорошо продумана система защиты информации и
разделения прав доступа, ограничивающая его к коммерческой информации. В то же время представляется, что область применения
программ класса CRM принципиально ограничивается фирмами,
ориентированными на рынок крупных корпоративных потребителей. Эти программы мало подходят для организаций и фирм, работающих с мелкими и розничными клиентами. Для последних более
важно не отслеживание работы с каждым конкретным клиентом,
а агрегированный анализ больших клиентских и товарных групп,
изучение воздействия на них рекламы и обратной связи (на решение
таких задач подобные продукты не рассчитаны). Функции же импорта данных об отгрузках из учетной системы в существующих на
45
рынке программах CRM весьма ограничены. Кроме того, невозможность анализа внешней среды с помощью этих программ (рекламы
фирмы, действий конкурентов, событий на рынке) значительно
ограничивает их применение за пределами службы продаж.
2. Программное обеспечение для маркетологов («Касатка», «Бэстмаркетинг», Marketing Expert, «Маркетинг-Микс») с дополнительными модулями (Marketing Geo, Marketing Analytic). Из перечисленных продуктов лишь Marketing Expert можно отнести к классу
аналитических программ, предназначенных для поддержки принятия маркетинговых решений.
Аналитические возможности Marketing Expert сравнительно
широки. Достаточно отметить функции оптимизации ценообразования, GAP-анализ, прогнозные функции. Можно говорить о том,
что на сегодняшний день программа является единственным профессиональным инструментом маркетингового анализа, известным на российском рынке. В то же время сами разработчики признают, что с программой могут эффективно работать лишь очень
квалифицированные пользователи. Кроме того, следует помнить
об огромном количестве данных, которые необходимо занести в
программу, прежде чем она выдаст сколько-нибудь адекватный результат. В такой ситуации вновь возникает проблема связи с реальными данными о продажах предприятия. Предназначенный для
этого модуль Marketing Analytic также доступен лишь высококвалифицированному пользователю.
Остальные программы либо носят обучающий характер, либо
предназначены для составления отчетных документов служб маркетинга. Возможности представления маркетинговой информации
в данных системах сильно ограничены.
3. Особо следует упомянуть попытки создания маркетинговых
информационных систем в рамках существующих на предприятиях учетных программных продуктов. Наиболее часто это пытаются
сделать в системе 1С, которая благодаря достаточно гибкой структуре и встроенному языку программирования позволяет заносить
дополнительные данные и создавать дополнительные отчеты. К сожалению, попытки «навесить» на учетную систему совершенно не
свойственные ей функции зачастую приводят, во-первых, к мало
приемлемым для маркетологов решениям, а, во-вторых, – к проблемам в работе самой учетной системы.
Исследование существующего предложения программного обеспечения «для маркетинга» приводит к достаточно очевидному выводу: маркетинговую информационную систему лучше строить са46
мим. Попытаемся минимизировать усилия по ее проектированию
и внедрению, формализуя информационные запросы менеджеров и
определяя структуру основных информационных модулей системы.
3.2. Проектирование МИС
Принципиальным преимуществом самостоятельного построения маркетинговой информационной системы (МИС) является возможность учета специфики предприятия или фирмы (как отраслевой, так и организационной). Иначе говоря, это позволяет «сшить
пиджак под клиента».
Основной задачей использования маркетинговой информационной системы являются учет и анализ как персональных (прямые
контакты с клиентами), так и неперсональных (реклама, promotion,
PR) воздействий на рынок и обратной связи от клиентов (отклики,
продажи, рекламации). Система маркетинговой информации позволяет свести воедино внутреннюю учетную информацию компании (данные бухгалтерии о продажах), информацию, собираемую
о клиентах менеджерами по продажам, информацию, собираемую
о рынке маркетологами (действия конкурентов, цены конкурентов,
реклама фирмы и ее конкурентов, события, влияющие на рынок
в целом (изменение законодательства, новые технологии и пр.)).
Основные требования к маркетинговой информационной системе можно сформулировать следующим образом:
• связь с учетной системой, анализ работы как с существующими (имеющимися в учетной системе), так и потенциальными клиентами (еще не совершившими покупку);
• комплексное решение аналитических задач, которые возникают в службах маркетинга и продаж: анализ собственных продаж,
организация, планирование и оценка эффективности работы с клиентами, оценка влияния непрямого воздействия на рынок (реклама, promotion-акции);
• возможность разграничения прав доступа как на уровне функций программы, так и на уровне отдельных клиентов и их групп;
• возможность произвольной группировки продуктов, клиентов, менеджеров и анализа продаж в разных временных срезах.
Ключевыми этапами постановки задачи на построение маркетинговой информационной системы являются:
1) определение требуемых отчетов, необходимых для принятия решений менеджерами разного уровня. На этом этапе каждый из буду47
щих пользователей формирует собственные информационные запросы к системе (какую информацию, в каком формате и с какой частотой
он(она) хотели бы получить). Форму отчетов необходимо утвердить;
2) выбор программной среды и формирование базовых отчетов в
электронном виде;
3) установление основных потоков входящей информации (что
должно вводиться в программу) и алгоритмов их первичной обработки. На этом этапе определяется, какая исходная информация необходима для получения затребованных отчетов (все этапы
очевидно будут носить итерационный характер. Например, может
оказаться, что затребованная тем или иным менеджером информация просто не может быть получена. В этом случае необходимо
переформулировать запрос);
4) определение необходимых источников информации и методов
ее получения (например, маркетинговые исследования с отчетом в
заданном формате, данные мониторинга цен конкурентов, фиксация обращений клиентов). При наличии запросов к учетной системе (внутреннюю маркетинговую информацию – объемы продаж,
цены реализации, клиенты, менеджеры – лучше брать из учетной
системы предприятия) необходимо продумать схему конвертации
данных (из каких полей учетной системы брать данные и куда их
заносить, как гибко реагировать на изменение учетной системы
или учетной политики);
5) создание эскизных отчетов и согласование их с пользователями;
6) окончательное формирование технического задания на разработку (доработку) программного обеспечения;
7) утверждение технологий получения маркетинговой информации, определение сроков, бюджетов и ответственных за получение
информации.
Интеграция маркетингового подхода в общую систему менеджмента на предприятии требует, прежде всего, пересмотра основных принципов управления. Это во многом обусловлено необходимостью повышения гибкости внутренних бизнес-процессов и их
координации с общей стратегией компании. Все более актуальной
становится концепция управления отдельными бизнес-процессами, которая позволяет своевременно адаптироваться к изменениям
внешней среды. Первоочередное внимание при этом уделяется повышению эффективности информационных коммуникаций между
внутренней и внешней средой предприятия.
Система управления бизнес-процессами в качестве базового элемента должна рассматривать изменяющиеся потребности внешней
48
среды, а в качестве главного информационного контура – систему
управления маркетингом. Управление на основе информации предусматривает определение количественных пропорций и зависимостей
между рыночными явлениями и факторами, которые на них влияют. На основании выводов и рекомендаций, полученных на этапе
анализа, осуществляется стратегическое планирование маркетинга, уточняется структура его комплекса, а также выполняется оценка соответствия фактических и прогнозируемых показателей.
Исследованиям методологических аспектов оценки роли информации в процессе принятия решений посвящены работы зарубежных и отечественных ученых. Однако, несмотря на актуальность
проблемы, в литературе практически не рассматриваются принципы управления предприятием на основе маркетинговой информации. В этой связи представляется важным исследование механизма
преобразования этой информации, а также возможность практического использования ее для принятия управленческих решений.
Интеграция различных процессов в единое информационное
пространство предприятия предполагает использование системного подхода к организации сбора, обработки и последующего анализа данных. Система маркетинговой информации проектируется на
основе комплексности и сбалансированности всех компонентов ее
предметной области, что достигается путем применения современных средств вычислительной и информационной техники.
Первое определение МИС было дано в работе Д. Ф. Кокса и
Р. Е. Гуда (1967 г.), в соответствии с которым МИС можно рассматривать как совокупность процедур и методов планового анализа и
представления информации для принятия решений.
Дальнейшее исследование этого вопроса было связано с поиском
универсального определения МИС на основе общих задач, стоящих
перед маркетинговой службой. Недостатком такого подхода являются значительное упрощение и формализация информационных
процессов. В связи с этим представляется важным определить основные функции МИС с учетом структуры цикла управления маркетингом на предприятии (рис. 3.1).
Таким образом, функции МИС в структуре предприятия могут
быть представлены в виде маркетинговой системы поддержки принятия решений MDSS (Marketing Decision Support System), которая является начальным и конечным элементом информационных
процессов.
Необходимо отметить, что структура и функциональные возможности МИС должны во многом зависеть от специфики и мас49
50
Анализ
микросреды
(фирмы
потребителей,
поставщиков,
контактных
групп)
Этапы жизненного
цикла товара
Разработка новых
товаров
Контроль за
выполнением
маркетинговых
планов
(соответствие
результатов
возможностям)
Контроль
маркетинга
Политика
распределения
(сбытовая) –
каналы
распределения,
маркетинговая
логистика
Ценовая политика
(ценовые ориентиры, установление
и адаптация цены,
варьирование цен)
Политика продвижения:
А – средства продвижения
(реклама, стимулирование сбыта,
связь с общественностью, личная
продажа, прямой маркетинг);
Б – разработка программы
продвижения
Товарная политика
(товар, товарный
ассортимент,
товарные линии,
товарная марка,
упаковка и этикетка)
Тактическое планированние
(разработка комплекса маркетинга)
Рис. 3.1. Управление маркетингом на основе МИС
Анализ
портфеля
направлений
деятельности
предприятия
Подразделения
маркетинга
Mapкетннговая информационная система
Предприятие
Выполнение маркетинговых
планов
Разработка
товарного
предложения
Планирование
Разработка
товарного
предложения
– функциональные,
– управляющие,
– информационные связи
Позиционирование
товара на рынке
Выбор целевых
сегментов
Сегментирование
рынка
Выбор целевых рынков
Стратегическое планирование
Анализ макросреды
(демографической,
энономической,
природной,
научно-технической,
политической,
социальной)
Анализ маркетинговой
среды
Управление маркетингом на предприятии
штабов деятельности предприятия. Ф. Котлер выделяет четыре
основных подсистемы в структуре МИС [10, 13]: внутренней отчетности, маркетингового наблюдения, маркетингового анализа и
маркетинговых исследований (рис. 3.2).
В некоторых работах достаточно подробно описывается классификация данных подсистем и основных источников информации
[2, 10]. При этом базовые методы преобразования и последовательного процесса ее передачи выносятся за рамки рассмотрения данного вопроса.
Для восполнения указанного пробела взаимодействие между
подсистемами необходимо представить в виде последовательного
процесса сбора, хранения, обработки и анализа информации, необходимой для принятия управленческих решений. Эффективность
и функциональность МИС будут во многом зависеть от степени автоматизации этих процессов [3].
Условно можно выделить два уровня (этапа) автоматизации системы. На первом уровне (характерном для малых и средних предприятий) отсутствует централизованная схема передачи информации.
В этом случае информационное наполнение МИС производится из
разных источников: подсистемы внутренней отчетности – данные из
CRM- и(или) ERP-систем (исполнители – отдел продаж и производство), а также из систем бухгалтерской отчетности, подсистемы внешнего наблюдения и маркетинговых исследований – данные, собранные отделом маркетинга (исполнители – менеджеры по маркетингу).
Хранение и анализ информации часто осуществляются с помощью
Менеджер
по маркетингу
Анализ
Целевая
подсистема
Маркетинговая
информационная система
Запросы
и оценка
потребностей
в информации
Подсистема
внутренней
отчетности
Рекомендации,
распределение
информации
Подсистема
маркетингового анализа
Подсистема
маркетингового наблюдения
Контроль
Целевые
рынки
Маркетинговые каналы
Планирование
Реализация
Рыночная
среда
Подсистема
маркетинговых исследований
Конкуренты
Факторы
макросреды
Рис. 3.2. Структура МИС
51
офисных приложений (MS Access и MS Excel) либо прикладных программ. Преобразованная информация, как правило, используется на
уровне высшего руководства для принятия стратегических решений.
На втором уровне автоматизации (крупные компании и холдинги) происходит консолидация внутренней и внешней информации компании на основе корпоративных информационных (КИС)
(маркетинг является одной из составляющих системы) либо унифицированных маркетинговых информационных систем. Эффективность маркетинговых служб достигается путем регламентации
процессов по обмену информацией с другими подразделениями.
В качестве основы модели МИС будем рассматривать базовые понятия автоматизации процессов, таких, как базы данных, OLAPанализ (On-line Analytical Processing), анализ информации с помощью статистических моделей и систем Data Mining.
Реализация централизованного обмена информацией между
подразделениями предприятия основана на возможности использования одних и тех же данных разными пользователями. Формирование собственных баз данных позволяет решать ряд конкретных
прикладных задач, возникающих в ходе практической деятельности. Информация в базах данных структурируется в виде таблиц, в
которых строки соответствуют экземпляру объекта, конкретному
событию или явлению, а столбцы – атрибутам (признакам, характеристикам, параметрам) этого объекта или явления (табл. 1).
Таблица 1
Номер
объекта
Дата
Заказчик
Товар
Цена
Количество
Сумма
100
101
01.09.2008
01.09.2008
Заказчик 1
Заказчик 2
Товар 1
Товар 2
10
20
20
30
200
600
В приведенном примере столбцы «Дата», «Заказчик», «Товар»
(группа товара, способ изготовления и др.) являются качественными параметрами, а столбцы «Цена», «Количество», «Сумма» (себестоимость, маржинальная прибыль, рентабельность и др.) содержат их количественную оценку.
Такие таблицы в том или ином виде являются наиболее распространенной формой хранения информации о продажах, клиентах
(CRM-системы), поступлениях в производство и т. д. Для маркетингового анализа актуальной оказывается оценка качественных
параметров в разных временных срезах такой таблицы с помощью
количественных параметров («Заказчик 1» приобрел товар в количестве 20 ед. на общую сумму 200 ед.).
52
Необходимо отметить, что поля, содержащие качественные характеристики, могут содержать ряд перечисляемых значений и
также быть представлены в виде табл. 2.
Таблица 2
Заказчик
Заказчик 1
Заказчик 2
Адрес
Телефон
Адрес 1 Телефон 1
Адрес 2 Телефон 2
Отрасль
Тип заказчика
Оптовая торговля
Машиностроение
Конечный
Посредник
Как правило, такие таблицы содержат статические данные и
часто называются справочниками. Связанные отношением таблицы взаимодействуют по принципу главная (master) – детальная
(detail). В приведенном примере таблица продаж – главная (родительская), а таблица заказчиков – детальная (дочерняя).
Таким образом, главная таблица представляет собой многомерное хранилище данных, которое является основным источником
для оценки количественных взаимосвязей между разными свойствами разных объектов.
На практике часто используются двумерные срезы таких таблиц, которые выражают количественные отношения между двумя свойствами определенных объектов (табл. 3).
Таблица 3
3аказчик
Заказчик 1
Заказчик 2
Заказчик n
Итого
Товар 1
100
0
200
300
Товар
Товар 2
Товар n
200
300
0
500
0
100
100
200
Итого
300
400
300
1000
В данном примере рассматриваются такие свойства, как «Название заказчика» объекта «Заказчик» и свойство «Название товара»
объекта «Товар». Могут быть установлены также количественные
отношения между другими свойствами объекта «Заказчик» (отраслевая принадлежность, тип, регион и др.) и объекта «Товар» (группа товара, подгруппа, способ изготовления, упаковка и др.).
Очевидно, что общее число комбинаций свойств двух объектов будет равно mn, где m – число свойств первого поля, n – число свойств
второго. При этом следует учитывать, что в данном случае рассматриваются статические свойства, которые не меняются от заказа к
заказу и заносятся в справочные (дочерние) таблицы. Например, «Товар 1» имеет определенный вид «Упаковки 1», который является постоянной характеристикой данного товара. Если свойство меняется
53
от заказа к заказу, то оно должно быть представлено в виде отдельного поля в главной таблице, которому будет соответствовать своя справочная (дочерняя) таблица с перечислением видов упаковок (один и
тот же «Товар 1» может иметь разные виды упаковок) (табл. 4).
Таблица 4
Номер
объекта
100
101
Дата
Заказчик
Товар
Упаковка
01.09.2008 Заказчик 1 Товар 1 Упаковка 1
01.09.2008 Заказчик 2 Товар 1 Упаковка 2
Цена
10
20
КолиСумма
чество
20
40
200
800
Технология представления многомерного хранилища данных
в виде различных срезов позволяет снизить общую размерность
многомерного хранилища данных (OLAP-куба) до требуемого уровня детализации. Необходимо отметить, что наиболее простыми
инструментами реализации OLAP-технологии являются сводные
таблицы в MS Excel (либо SQL-запросы в MS Access).
Первый оцениваемый параметр заносится в область (поле) строк
(см. строку «Заказчик»), второй – в область столбцов (столбец «Товар»), количественные характеристики – в область данных (стоимость, прибыль и др.). Детализация полученных данных до необходимого уровня может осуществляться путем использования нескольких параметров в области строк, столбцов или данных (в этом случае
данные отражаются в виде вложенных таблиц) либо области страниц
(часто называются фильтрами). Для структурного анализа продаж в
качестве фильтра используют временные показатели (год, месяц, неделю, день), что позволяет отразить данные многомерного хранилища
за определенный промежуток времени. Поэтому наиболее наглядным
будет срез многомерного куба по трем осям – первому и второму параметрам (свойствам объектов) и показателю времени (табл. 5).
Таблица 5
Группа
заказчика
А
Фильтр – дата 01.09.2008
Товар
Заказчик
Товар 1
Товар 2
Заказчик 1
Заказчик 2
Итог
В
200
Заказчик 3
Заказчик 4
Итог
Общий итог
54
200
200
300
300
500
400
900
1200
Общий итог
200
300
500
500
400
900
1400
Если необходимо проследить динамику изменения свойств исследуемых объектов, то показатели времени заносятся в область
строк (табл. 6).
Таблица 6
Заказчик
Заказчик 1
Итог
Заказчик 2
Итог
Общий итог
Товар
Товар 1
Товар 2
Товар 1
Период
Январь Февраль Март
100
300
400
200
800
600
800
Апрель
1500
1500
800
1200
1200
1200
1500
Общий итог
900
1800
2700
1400
1400
4100
В результате OLAP-анализа могут быть построены разные комбинации (ячейки многомерной таблицы), общее число которых будет равно m1m2…mn, где mi – число значений i-го свойства. Общее
число столбцов при таких комбинациях будет равно
n
Q = å m1...mn ,
i=1
где m1…mn – произведение числа значений всех свойств, исключая i-е.
Очевидно, что из всего множества необходимо выбрать только те наборы данных, которые будут иметь практическую значимость и использоваться для последующего статистического анализа (рис. 3.3). При этом важно определить его последовательность
и уровень детализации. Например, при исследовании результатов
анализа динамики товарооборота фирмы по заказчикам (строка «Заказчик», столбец «Период», количественная мера – сумма
Маркетинговая информация
Статистический
банк
(регрессионный
анализ,
корреляционный
анализ,
факторный анализ,
дискриминационный анализ,
методы анализа
временных рядов)
Банк моделей
(модель оценки
конкурентоспособности
товара
(товар),
модель ценообразования
(цена),
модель ФОССТИС
(продвижение),
модель сбыта
(распределение))
Оценки
маркетинговой информации
Рис. 3.3. Система анализа маркетинговой информации
55
тыс. р.) было выявлено общее падение выручки за отчетный месяц
(март) на 4 000 тыс. р. (табл. 7).
Таблица 7
Заказчик
Заказчик 1
Заказчик 2
Заказчик n
Общий итог
Январь
Февраль
262000
155000
230000
647000
274000
169000
246000
689000
Период
Март
275500
172500
237000
685000
Общий итог
811500
496500
713000
2021000
Одним из факторов уменьшения товарооборота в марте стало
снижение дохода, полученного от «Заказчика n» на 9000 тыс. р. На
следующем уровне детализации необходимо провести анализ дохода, полученного «Заказчиком n» от реализации товаров (строка
«Товар», столбец «Период»). Очевидно, что снижение дохода могло
произойти как результат уменьшения количества отдельных товаров, приобретенных «Заказчиком n», так и в результате снижения
цены на эти позиции. Поэтому для сравнительного анализа необходимо использовать две количественные характеристики – количество товара и сумму в денежных единицах (табл. 8).
Таблица 8
Фильтр – Заказчик n
Товар
Данные
Товар 1 Итог по полю «Сумма»
Итог по полю «Количество»
Товар 2 Итог по полю «Сумма»
Итог по полю «Количество»
Товар n Итог по полю «Сумма»
Итог по полю «Количество»
Общий итог по полю «Сумма»
Общий итог по полю «Количество»
Период
Январь Февраль Март
30000
300
120000
400
80000
200
230000
900
32000
320
114000
380
100000
250
246000
950
32000
320
114000
380
91000
260
237000
960
Общий итог
94000
940
348000
1160
271000
710
713000
2810
Из таблицы видно, что снижение общего дохода от «Заказчика
n» в марте обусловлено снижением общей суммы, полученной от
него за «Товар n» на сумму 9000 тыс. р., при одновременном увеличении количества этого товара на 10 ед. по сравнению с февралем.
Из этого следует, что основным фактором уменьшения дохода стало снижение цены на «Товар n».
После анализа закупок остальных заказчиков было обнаружено, что снижение цены на «Товар n» привело к общему увеличению
56
его количества и общей суммы, полученной за данный товар от тех
же заказчиков в марте. На основании сказанного можно сделать
вывод, что «Товар n» обладает низкой эластичностью только для
«Заказчика n». Для уточнения этого показателя можно провести
анализ относительных изменений цены и количества «Товара n» по
этому заказчику за более длительный интервал времени. Полученные выводы должны стать основой для принятия управленческих
решений относительно метода ценообразования по «Товару n» либо
о необходимости использования дополнительных средств стимулирования сбыта в отношении «Заказчика n».
Такая последовательность не является универсальной и может
уточняться в зависимости от разных факторов деятельности компании. Если ассортимент содержит небольшое число наименований,
то целесообразно начинать анализ продаж с изучения динамики товарооборота по отдельным позициям («Товар» – «Период») и только после этого изучать структуру продаж по заказчикам компании
(«Заказчик» – «Период», фильтр – «Товар»).
Статистические модели позволяют определенным образом преобразовать полученные наборы данных в прогнозные значения
ключевых показателей, на основании которых осуществляются
оптимальное планирование и принятие управленческих решений.
Как правило, такое преобразование производится путем группировки исходных данных, определения взаимосвязи между группами и определения прогнозных значений одних показателей с помощью других. Важно отметить, что необходимым условием для
группировки должна быть преемственность исходных данных либо
по оцениваемому свойству, либо по количественным характеристикам, либо по временным показателям.
На рис. 3.4 и 3.5 показана группировка данных за определенный период времени, т. е. исследуется структура продаж (фильтр
«Период» обязательный). Анализ зависимости между группами
часто затрудняется наличием большого числа факторов, изменяющихся при переходе от одного элемента группы к другому. Например, при оценке зависимости между группами «Товар 1» и «Товар
2» (столбцы таблицы на рис. 3.4) необходимо учитывать различия
в характеристиках этих товаров, функциях, предпочтениях заказчиков и т. д. Для уменьшения влияния указанных факторов и исследования однородных по содержанию групп можно использовать
дополнительные фильтры («Группа товара», «Упаковка» и др.).
Перед изучением зависимости между группами, как правило,
производится их оценка с помощью статистических показателей
57
Заказчик
Заказчик 1
Заказчик 2
Заказчик n
Товар 1
Товар
Товар 2
Товар n
100
300
0
0
150
50
200
100
60
Фильтры
Период (месяцы, недели, дни)
Количественная характеристика
(сумма, количество,прибыль)
Свойство 1 (заказчик – Зак. 1, Зак.2,
Зак.n)
Свойство 2 (товар – Тов.1, Тов.2, Тов.n)
Свойство n (менеджер – MI, M2, Мn)
Фильтры (месяц – январь,
количественная характеристика – сумма р.,
менеджер –М2)
Рис. 3.4. Группировка данных по фильтрам
Заказчик
Сумма
Заказчик 1
Заказчик 2
Заказчик n
200
400
100
Характеристики
Количество
Маржинальная прибыль
5
15
2
150
320
140
Фильтры
Период (месяцы, недели, дни)
Количественная характеристика
(сумма, количество,прибыль)
Свойство 1 (заказчик – Зак. 1, Зак.2,
Зак.n)
Свойство 2 (товар – Тов.1, Тов.2, Тов.n) Фильтры (месяц – январь,
товар – товар n,
Свойство n (менеджер -MI, M2, М3)
менеджер – М2)
Рис. 3.5. Группировка данных по фильтрам
(средняя арифметическая, мода, медиана, среднее квадратическое
отклонение, размах вариации, коэффициент вариации). Наиболее
часто используется расчет средней арифметической взвешенной X
и дисперсии d2:
k
å ximi
X = i=1
k
å mi
n
2
å(xi - X )
, d2 = i=1
n
,
i=1
где xi – признак; mi – вес этого признака; n – число элементов группы.
58
Например, средняя по группе «Товар 1» представляет собой
среднюю сумму заказа товара «Товар 1», приобретенного одним
заказчиком за выбранный период. Помимо расчета общей оценки
группы проводится классификация составляющих ее элементов.
Критерием классификации могут выступать абсолютные или относительные показатели (наиболее часто используется показатель
доли элемента в общей сумме), отсортированные по убыванию,
либо интервальные значения группы, когда каждому элементу соответствует определенный интервал совокупности.
В маркетинговом анализе одним из основных инструментов классификации является анализ Парето (ABC-анализ). В общем случае
закон Парето свидетельствует о неравномерности распределения
показателей – примерно 20 % потребителей приносят 80 % дохода. ABC-анализ позволяет выявить основные и малозначимые подгруппы элементов в соответствии с долей каждой подгруппы в общей сумме. Например, в группе «Сумма» (столбец «Сумма», рис. 3.5)
можно выделить три подгруппы заказчиков: подгруппа A – заказчики, которые обеспечивают 50 % дохода (можно использовать другие
значения – 60, 30, 10 %), подгруппы B и C – соответственно 40 и 10 %
дохода (число подгрупп также может варьироваться: классический
вариант – две подгруппы – 80 и 20 % либо несколько подгрупп – A,
B, C, D, E, если необходима более подробная классификация).
После общей оценки групп анализируется зависимость между
ними. Одним из основных показателей зависимости между двумя
случайными величинами является коэффициент парной корреляции:
rxy =
Sx =
1 n
å(xi - x )(yi - y )
n i=1
Sx Sy
=
x y - xy
,
Sx Sy
1 n
1 n
2
2
,
x
x
S
=
(
)
å i
å(yi - y ) ,
y
n i=1
n i=1
где Sx, Sy – случайные величины.
Значения r:
от 0 до ± 0,3 – связь практически отсутствует,
от ± 0,3 до ± 0,5 – связь слабая,
от ± 0,5 до ± 0,7 – связь слабая,
от ± 0,7 до ± 1 – связь сильная.
59
Например, если при оценке зависимости групп «Товар 1» и «Товар 2» (см. рис. 3.4) будет выявлена положительная корреляционная связь, то можно предположить, что данные товары для заказчиков компании являются взаимодополняемыми (в случае отрицательной связи – взаимозаменяемыми, т. е. при увеличении спроса
на «Товар 1» спрос на «Товар 2» будет падать). Для групп «Сумма»
и «Количество» (см. рис. 3.5) коэффициент корреляции не равен
единице (r = 0,801), что свидетельствует о различии цен (скидок)
на один и тот же товар для разных заказчиков (фильтр «Товар n»).
После того как выявлена взаимосвязь между двумя группами,
необходимо дать математическое описание этой зависимости с помощью моделей регрессионного анализа, т. е. выбрать определенный вид функции, наилучшим образом отображающей характер
изучаемой связи. Часто предполагают, что существует линейная
зависимость между параметрами, которая описывается уравнением регрессии
Y = b0 + b1x,
n
å xi yi -
b1 = i=1
n
1 n
x
å i å yi
n i=1 i=1
æ n ö÷2
2 1 çç
å xi - n ççå xi ÷÷÷÷
èi=1 ø
i=1
n
b0 =
,
1 n
1 n
y
b
å i 1 n å xi = y - b1x.
n i=1
i=1
Анализ структуры данных за определенный интервал времени
позволяет обнаружить неявные взаимосвязи между группами. В то
же время использование свойства объекта в качестве независимой
переменной часто осложняется наличием большого числа субъективных факторов, которые могут изменяться при переходе от одного значения данного свойства к другому. Действие таких факторов
поддается описанию, если в качестве аргументов для сравнения выступают не разные свойства объектов, а динамика одних и тех же
свойств во времени. Таким образом, динамический ряд в отличие
от случайной выборки имеет определенную последовательность и
связан с переменной времени (рис. 3.6, 3.7).
На первом этапе анализа временных рядов, как и при анализе
структуры данных за определенный интервал времени, необходимо вычислить обобщающие показатели каждой группы. Абсолют60
Период
Январь
Февраль
Mapт
Товар 1
Товар
Товар 2
Товар n
200
400
500
100
250
150
200
100
60
Фильтры
Период (месяцы, недели, дни)
Количественная характеристика
(сумма, количество,прибыль)
Свойство 1 (заказчик – Зак. 1, Зак.2,
Зак.n)
Свойство 2 (товар – Тов.1, Тов.2, Тов.n)
Свойство N (менеджер – MI, M2, М3)
Фильтры
(количественная характеристика – сумма руб.,
заказчик – Зак.1,
менеджер – М2)
Рис. 3.6. Группировка данных по фильтрам
Период
Январь
Февраль
Map
Сумма
200
400
100
Характеристики
Количество Маржинальная прибыль
5
8
150
320
140
Фильтры
Период (месяцы, недели, дни)
Количественная характеристика
(сумма, количество,прибыль)
Свойство 1 (Заказчик – Зак. 1, Зак.2,
Зак.n)
Свойство 2 (товар – Тов.1, Тов.2, Тов.n)
Свойство N (менеджер – MI, M2, М3)
Фильтры
(заказчик – Зак.1,
товар – Тов.n,
менеджер – М2)
Рис. 3.7. Группировка данных по фильтрам
ные и относительные показатели динамики могут рассчитываться
по каждому элементу группы (для каждого значения времени –
уровня ряда): базисные и цепные приросты уровней ряда, темпы
роста и темпы прироста либо для всей группы – средние значения
данных показателей.
В маркетинговом анализе одними из основных показателей динамики являются частота (стабильность) и возможность прогнози61
рования будущих значений элементов группы. Для этого рассчитывается коэффициент вариации по каждому ее элементу, который
характеризует степень отклонения параметра от его среднего значения:
n
2
å(xi - x )
i=1
ν=
n
x
×100 %.
Результатом анализа является распределение элементов на три
основные подгруппы: подгруппа X характеризуется стабильной
количественной оценкой, степень отклонения Y определяется с
заданной точностью, изменение оценки Z обусловливается нерегулярностью и низкой точностью прогнозирования (XYZ-анализ). На
практике ABC- и XYZ-анализ с целью классификации элементов
группы проводится параллельно одновременно по величине количественной оценки элемента в общей структуре (принадлежность к
одной из подгрупп А, B или C) и динамике изменения этого элемента во времени (принадлежность к одной из подгрупп X, Y или Z).
Существуют две основные цели анализа временных рядов: определение природы ряда и прогнозирование его будущих значений.
При выборе методов прогнозирования необходимо определить, существуют ли зависимость исследуемого параметра от других переменных и прогнозные значения этих переменных. Если такая зависимость отсутствует, то единственным показателем прогнозной
модели явлется фактор времени, при этом полагают, что влияние
других факторов несущественно или сказывается косвенно через
фактор времени. В этом случае параметр х в приведенном ранее
уравнении регрессии заменяется на параметр времени t:
Y = b0 +b1t.
Выбор вида функции, описывающей тренд, параметры которой
определяются методом наименьших квадратов, производится в
большинстве случаев эмпирически путем построения ряда функций и сравнения их между собой по величине среднеквадратической ошибки.
Таким образом, методы прогнозирования временных рядов во
многом основаны на возможности экстраполяции детерминированной компоненты, которая может быть описана с помощью разных трендовых моделей, а также скорректирована с учетом систе62
матических отклонений. Использование данных методов нередко
осложняется действием случайной компоненты, количественная
оценка которой часто носит вероятностный характер. Поэтому для
детерминации случайной компоненты используются казуальные
(причинно-следственные) методы, в основе которых лежат изучение глубинных процессов и выявление скрытых факторов, определяющих поведение прогнозируемого показателя.
К числу широко применяемых казуальных методов относится корреляционно-регрессионный анализ, рассмотренный ранее.
В многомерном случае, когда используется более одной независимой переменной, уравнение регрессии имеет вид
Y = b0 + b1x1 + b2x2 + b3x3 + … + bnxn.
В данном уравнении регрессионные коэффициенты (b-коэффициенты) представляют собой независимый вклад каждой переменной (xi) в предсказание зависимой переменной (Y). На практике часто исследуются зависимости между итоговыми значениями групп
без учета их внутренних взаимосвязей.
Например, в результате исследования динамики объема продаж
(рис. 3.8) было получено уравнение регрессии, которое с высокой
степенью точности отражает фактические данные:
Сумма (р.) = –166,7 + 26,7 Товар (шт.) + 16,7 Зарплата (р.)
(для расчета использовалась функция ЛИНЕЙН в MS Excel). Точность расчетных моделей определялась с помощью коэффициентов
Период
Январь
Февраль
Mapт
Характеристики
Сумма заказа
Количество товара
Зарплата менеджера
200
400
500
10
15
20
3
7
5
Фильтры
Период (месяцы, недели, дни)
Количественная характеристика
(сумма, количество,прибыль)
Свойство 1 (заказчик – Зак. 1, Зак.2,
Зак.n )
Свойство 2 (товар – Тов.1, Тов.2, Тов.n)
Свойство N (менеджер – MI, M2, М3)
Итоговые значения
(заказчик – сумма,
товар – количество,
менеджер – зарплата)
Рис. 3.8. Группировка данных по фильтрам
63
детерминации и Пирсона. В данном примере в качестве независимых переменных использовались апостериорные переменные, значения которых не могут быть известны заранее и вводятся только
для описания зависимости между группами. Однако для прогнозирования показателей необходимы переменные, значения которых
можно определить на входе анализа (априори известные переменные – факторы продаж) для их дальнейшего преобразования с помощью выбранной модели и получения на выходе будущих значений функции (апостериорные значения – показатели продаж):
Yi+1 = b0 + b1x1t + b2x2t + b3x3t+…+ bntxnt.
Выбор факторов предполагает их классификацию по факторам
внешней и внутренней среды организации. С позиции менеджмента, все факторы можно разделить на управляемые и неуправляемые (табл. 9).
Таблица 9
Период
Январь
Февраль
Март
Факторы продаж
Управляемые
Неуправляемые
Число
Число
Средняя
Цена
Объем Уровень Число анапосред- менедзаработ- товара, реклам- инфля- логичных
ников жеров по ная плата тыс. р.
ного
ции, % товаров конпродажам (% от пробюджета,
курентов
даж)
млн р.
xlt
x2t
x3t
x4t
x5t
x6t
x7t
5
4
4
6
6
5
2
3
2
11
14
12
0,1
0,15
0,11
100
108
118
4
6
3
С помощью методов регрессионно-корреляционного анализа
оценивается зависимость объема продаж от каждого фактора (строится таблица попарных корреляций), а также определяются коэффициенты bi в уравнении регрессии. Если необходимо построить
прогнозную модель прибыли, то к указанным факторам продаж добавляют факторы затрат.
Регрессионная модель является одной из самых распространенных моделей математического описания зависимостей между
разными группами переменных. В то же время многообразие и неоднородность маркетинговой информации часто обнаруживает необходимость использования для выявления скрытых зависимостей
сложных алгоритмов. Многоаспектность данной проблемы сегодня
рассматривается в рамках отдельного направления, часто обозначаемого термином Data Mining (интеллектуальный анализ данных).
64
Данное направление представляет собой процесс выявления скрытых взаимосвязей внутри многомерных массивов информации.
Как правило, выделяют пять стандартных типов закономерностей, которые являются объектом изучения Data Mining: ассоциация, последовательность, классификация, кластеризация и прогнозирование. На основе выявленных закономерностей формируются
типовые шаблоны, которые переводят исходные данные в информацию, необходимую для принятия управленческих решений.
Использование маркетинговой информации становится необходимым условием повышения гибкости и эффективности системы
управления предприятием. В то же время внедрению МИС должен
предшествовать этап описания внутренних его бизнес-процессов и
детализации основных количественных параметров для их оценки.
Таким образом, проектирование МИС представляет собой сложный
и многоэтапный процесс, в ходе которого уточняются методы алгоритмизации информационных процессов и способы их интерпретации для принятия управленческих решений.
65
4. ИНФОРМАЦИОННЫЕ СИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ
ПРЕДПРИЯТИЕМ
4.1. Клаcc систем MRP
В последние десятилетия промышленное производство все больше усложнялось, возрастали требования клиентов к качеству продукции и уровню обслуживания, сокращалось время вывода новых
продуктов на рынок, что потребовало совершенствования методологии и технологии управления. Следовало, с одной стороны, систематизировать подходы к управлению производством, а с другой, – ускорить решение стоящих перед предприятием задач. Их возросшая
сложность диктовала необходимость избавить человека от рутинных расчетных функций, задействовав потенциал вычислительной
техники и позволив ему тем самым сконцентрироваться на принятии управленческих решений. Таким образом, были объединены две
тенденции: методологическое решение задач управления и применение вычислительной техники для поддержки решения этих задач.
Первые идеи о возможности использования средств вычислительной техники (СВТ) для планирования деятельности предприятий
(в том числе, планирования производственных процессов) возникли
еще в начале 60-х годов. Для решения рассмотренных ранее проблем
с помощью СВТ и была разработана методология планирования потребности в материалах MRP (Material Requirements Planning).
Данная методология представляет собой систему планирования
потребности в материалах, сырье, комплектующих изделиях, деталях, узлах и остальных компонентах для обеспечения бесперебойного процесса производства продукции. В основе этой концепции
лежит понятие спецификации изделия (Bill of Material – BOM),
которое отражает зависимость спроса на сырье, полуфабрикаты и
другое от плана выпуска готовой продукции (с учетом времени). На
основе плана выпуска продукции, спецификации изделия и учета
особенностей технологической цепочки и осуществляется расчет
потребности производства в материалах (обязательно привязанный
к конкретным срокам).
Концепция MRP легла в основу построения так называемых
MRP-систем. Главной задачей MRP-систем является обеспечение
наличия на складе необходимого количества требуемых материалов (комплектующих) в любой момент времени в рамках срока планирования [3].
66
Цикл работы MRP-системы включает в себя следующие этапы:
• на основе анализа принятого плана производства MRP-система
определяет оптимальный график производства на планируемый
период;
• материалы, не включенные в принятый план производства, но
присутствующие в текущих заказах, включаются в планирование
как отдельный пункт;
• на основе принятого плана производства и текущих заказов
по каждому материалу вычисляется полная потребность в соответствии с перечнем составляющих конечного продукта;
• вычисляется чистая потребность в каждом материале для каждого периода времени:
Чистая потребность = Полная потребность –
Инвентаризовано на руках – Страховой запас –
Резервирование для других целей.
И, наконец:
• выдается результат и при необходимости вносятся изменения,
чтобы предупредить преждевременные поставки или задержки поставок от поставщиков.
Таким образом, в результате работы MRP-программы производится ряд изменений в имеющихся заказах и при необходимости
создаются новые для обеспечения оптимальной динамики хода
производственного процесса. Эти изменения автоматически модифицируют описание состояния материалов, так как создание, отмена или модификация заказа соответственно влияют на сиюминутное состояние последних [5].
С начала 70-х годов популярность MRP поддерживается APICS
(American Production and Inventory Control Society) – Американским обществом управления производством и распределением материалов, начавшим свою деятельность в области продвижения
MRP с попытки убедить пользователей в том, что эта система является решением многих проблем, поскольку дает возможность
сформировать интегрированные системы налаживания коммуникации внутри компании и поддержки принятия решений. Тем самым MRP помогает руководящим работникам находить наиболее
эффективные способы управления бизнесом в целом. Общество
APICS подчеркивало, что для успешного внедрения программ MRP
необходимы понимание со стороны менеджмента и тотальное обучение персонала. Роль же математических методик оптимизации
принимаемых решений обществом APICS была недооценена. Под67
черкивалось, что реальными проблемами являются проблемы дисциплины, образования, понимания и коммуникации [3].
Рассмотрим основные функции MRP-систем. Данная система в
целом выполняет:
• описание плановых единиц и уровней планирования;
• описание спецификаций планирования;
• формирование основного производственного план-графика.
В функции MRP-подсистемы входят:
• управление изделиями (описание материалов, комплектующих и единиц готовой продукции);
• управление запасами;
• управление конфигурацией изделия (состав изделия);
• ведение ведомости материалов;
• расчет потребности в материалах;
• формирование MRP-заказов на закупку;
• формирование MRP-заказов на перемещение.
Программные системы, реализованные на базе MRP-методологии,
позволили оптимально регулировать поставки комплектующих для
производства продукции, контролировать складские запасы и саму
технологию производства. Кроме того, использование MRP-систем
позволило уменьшить объем постоянных складских запасов [13].
На практике MRP-система представляет собой компьютерную
программу, которая логически может быть представлена в виде
диаграммы (рис. 4.1).
На приведенной диаграмме отображены основные информационные элементы MRP-системы.
Описание
состояния
материалов
Программа
производства
План заказов
MRP-система
Перечень
составляющих
конечного
продукта
Изменения
к плану заказов
Исполнительный
отчет
MRP-программа
Отчет об узких местах
Отчет
по прогнозам
Рис. 4.1. Входные элементы и результаты работы MRP-программы
68
Итак, основные входные элементы MRP-системы представляют
собой:
1. Описание состояния материалов (inventory status file) является основным входным элементом MRP-программы. В нем должна
быть отражена максимально полная информация о всех материалах-комплектующих, необходимых для производства конечного
продукта. В этом элементе должен быть указан статус каждого материала, определяющий, имеется ли он на руках, на складе, в текущих заказах или его заказ только планируется, а также описания
его запасов, расположения, цены, возможных задержек поставок,
реквизитов поставщиков. Информация по всем перечисленным позициям должна быть заложена по каждому материалу, участвующему в производственном процессе.
2. Программа производства MPS (Master Production Schedule)
представляет собой оптимизированный график распределения
времени для производства необходимой партии продукции за
планируемый период или диапазон периодов. Сначала создается пробная программа производства, впоследствии тестируемая
на выполнимость дополнительно прогоном через CRP-систему
(Capacity Requirements Planning), которая определяет, достаточно ли производственных мощностей для ее осуществления.
Если производственная программа признана выполнимой, то
она автоматически трансформируется в основную и становится
входным элементом MRP-системы. Это необходимо, поскольку
рамки требований по производственным ресурсам являются прозрачными для MRP-системы, которая формирует на основе производственной программы график возникновения потребностей в
материалах. Однако в случае недоступности ряда материалов или
невозможности выполнить план заказов, необходимый для поддержания реализуемой, с точки зрения CPR, производственной
программы, MRP-система, в свою очередь, указывает на необходимость внесения в нее корректировки.
3. Перечень составляющих конечного продукта (bills of material
file) – это список материалов и их количество, требуемое для производства конечного продукта. Таким образом, каждый конечный
продукт имеет свой перечень составляющих. Кроме того, он включает в себя описание структуры конечного продукта, т. е. содержит
полную информацию по технологии его сборки. Чрезвычайно важно поддерживать точность всех записей в этом элементе и соответственно корректировать их всякий раз при внесении изменений в
структуру и(или) технологию производства конечного продукта.
69
Таким образом, с помощью MRP-систем на выходе формировались два основных варианта плана заказов и различные отчеты на
определенный период. Рассмотрим их более подробно.
Плановые заказы предлагают размер заказа, дату запуска и дату
его выполнения как результат работы MRP в том случае, когда MRP
встречается с наличием нетто-потребности. Плановые заказы, как отмечает APICS, создаются компьютерной системой, существуют только
в данной системе и могут быть изменены или удалены этой системой
при последующем запуске MRP при изменении исходных данных.
Изменения к плану заказов – это результат работы системы,
определяющий тип действий, необходимых для устранения текущих или потенциальных проблем. Примером рекомендаций в системе MRP могут служить команды «запустить заказ», «перепланировать заказ», «отменить заказ». Рекомендации придают MRP
характер системы поддержки принятия решений, хотя и в весьма
ограниченном объеме, ибо MRP не предлагает полномасштабных
сценариев развития событий при тех или иных вариантах решений.
Отчет об узких местах планирования есть определение промежутков времени, в течение которых могут выявиться непредвиденно запоздавшие заказы на комплектующие, избыток комплектующих на складах и т. п.
Исполнительный отчет – это информация о возникших критических ситуациях в процессе планирования, а отчет о прогнозах –
прогнозы о возможном изменении объемов и характеристик выпускаемой продукции, полученные в результате анализа текущего
хода производственного процесса и отчетах о продажах [10].
Тем не менее не весь мир пользуется системой MRP. Причиной
этого является отсутствие определенных характеристик производственной системы, без которых успешное внедрение MRP маловероятно. Желательными характеристиками для внедрения этой
системы являются следующие свойства производственных систем:
• эффективная компьютерная система;
• точная информация о спецификациях продуктов и состоянии
запасов на предприятии для готовых продуктов и их компонентов,
материалов и сырья;
• ориентация на производство дискретных продуктов, изготавливаемых из сырья, деталей, узлов и сборочных единиц, проходящих в процессе изготовления многие производственные операции;
• длительность циклов обработки;
• надежность устанавливаемой длительности производственных и закупочных циклов;
70
• достаточность главного календарного плана, фиксируемого на
период времени, для заказа материалов без излишней спешки и путаницы;
• поддержка и участие верхних уровней управления предприятием (топ-менеджмента).
Удовлетворение первых двух условий представляет большую
проблему при реализации MRP на практике, и их обеспечение требует весьма значительных затрат времени. Среди главных причин,
порождающих неудачи внедрения MRP-систем, выделяют следующие шесть:
• недостаточное участие в проекте высшего уровня менеджмента;
• недостаточное обучение MRP-персонала, который должен будет использовать систему;
• только очень небольшой процент пользователей MRP полагает, что они успешно используют свои MRP-системы. Много систем
установлено, но не внедрено, т. е. формальная система не используется на практике;
• планирование потребности в мощностях применяется пользователями MRP сравнительно редко;
• нереалистичные главные календарные планы производства, а
также их некомпьютеризированность, несмотря на удобство этого
метода;
• неточные данные, особенно спецификации и данные о складских запасах.
Жизненно важным условием успеха внедрения MRP-системы
является участие в проекте менеджмента предприятия высшего
уровня. Следует понимать, что такая система затрагивает очень
многие сферы деятельности производственного предприятия, и
без поддержки должностных лиц, наделенных соответствующими
полномочиями, ее реализация на практике будет встречать сильное сопротивление.
MRP-система очень требовательна к точности и своевременности данных и строгости процедур управления производством и
запасами. Часто это становится основанием для изменения стиля
работы персонала, особенно на уровне цеха (начальников цехов,
мастеров и др.), привыкшего с относительным успехом работать в
рамках неформальной системы, опираясь на негласные приоритеты и используя списки недостающих компонентов и материалов.
Следовательно, менеджмент предприятия должен принять на себя
ответственность за формирование производственной среды, необходимой для успешного внедрения MRP. Возможно, имеет смысл
71
допустить существование формальной и неформальной систем одновременно, но на достаточно короткое время, чтобы дать возможность персоналу адаптироваться к новой системе постепенно.
Для оценки эффективности использования MRP-систем на предприятии О. Уайт разработал схему классификации компаний. Схема выглядела довольно просто и состояла всего из 25 вопросов, касающихся технических возможностей программного обеспечения
MRP, точности ведения данных, уровня образования персонала
компании и достигнутых благодаря использованию системы результатов. Результирующая оценка согласно данной классификации
могла варьироваться от класса A, означавшего отличные результаты, до класса D, представлявшего ситуацию, когда единственными
пользователями системы были специалисты отделов АСУ.
Среди критериев оценки эффективности использования MRP
были отмечены следующие:
• использование временных единиц планирования (time buckets)
не больше недели;
• запуск процедуры планирования не реже раза в неделю;
• отсутствие так называемого «проблемного списка» (shortage list);
• соблюдение условий поставок (delivery performance) на уровне
95 % или выше поставщиками, цехами и главного календарного
плана в целом;
• улучшение результатов работы, по крайней мере, по следующим направлениям (запасы, производительность и обслуживание
клиентов).
Данная фаза развития стандарта MRP имела место при преобладающем характере пакетной обработки информации на удаленных
вычислительных центрах (кустовых или корпоративных). Тогда
интерактивные технологии распространения еще не получили. По
сути MRP просто фиксировала ситуацию в «развернутом» виде [3].
Очевидно, что с ростом возможностей в области обработки данных присущие MRP ограничения перестали удовлетворять менеджеров и плановиков. Поэтому следующим шагом стала возможность загружать производственные мощности и учитывать ресурсные ограничения производства. Эта технология известна как система CRP (рис. 4.2).
Для работы механизма CRP необходимы три массива исходных
данных:
• о главном календарном плане производства. Они являются исходными и для MRP. Стоит отметить, что запуск CRP возможен
только после того, как отработала MRP, потому что исходными
72
MRP I/CRP
Бизнес-планирование
Планирование продаж
и операций
Планирование производства
Главный календарный
план производства
MRP
CRP
Рис. 4.2. Структура MRP I/CRP
данными для CRP являются также результаты работы MRP в виде
плановых заказов по номенклатурным позициям зависимого, а не
только независимого спроса;
• о рабочих центрах. Рабочий центр, как отмечает APICS, – это
определенная производственная мощность, состоящая из одной или
нескольких машин (людей и(или) оборудования), которая с целью
планирования потребности в мощностях и подробного календарного планирования может рассматриваться как одна производственная единица. Можно сказать, что рабочий центр – это группа взаимозаменяемого оборудования, расположенная на локальном производственном участке. Для работы CRP необходимо предварительное
формирование рабочего календаря рабочих центров с целью вычисления доступной производственной мощности;
• о технологических маршрутах изготовления номенклатурных
позиций. В данном случае указываются все сведения о порядке
осуществления технологических операций и их характеристиках
(технологическое время, персонал, другая информация). Этот массив данных вместе с первым массивом формирует загрузку рабочих
центров.
Система CRP информирует обо всех расхождениях между планируемой загрузкой и имеющимися мощностями, позволяя предпринять необходимые регулирующие воздействия. При этом каждому
изготавливаемому изделию назначается соответствующий техноло73
гический маршрут с описанием ресурсов, требуемых на каждой его
операции, в каждом рабочем центре. Следует отметить, что CRP не
занимается оптимизацией загрузки, осуществляя лишь расчетные
функции по заранее определенной производственной программе согласно описанной нормативной информации. В этом смысле и MRP,
и CRP – плановые механизмы, позволяющие получать корректный и реальный план-график производства на основе использования опыта и знаний лиц, принимающих решения. Обе эти системы
можно с некоторой долей условности отнести к системам поддержки
принятия решений, так как они позволяют просчитывать последствия, хотя и не выдают никаких практических вариантов преодоления возникших проблем. Иногда технологию MRP называют еще
MRP I. Можно отметить, что налаженная технология MRP I/CRP
при наличии достаточных вычислительных мощностей позволяет,
по сути, осуществлять моделирование ситуации [3].
Следующим шагом по пути развития стандарта MRP стало создание в технологии «замкнутого цикла MRP» (Cloosed Loop Material
Requirment Planning), предложенной в конце 70-х годов О. Уайтом,
Дж. Плосслом и другими специалистами. Эта технология подразумевает составление производственной программы и ее контроль
на цеховом уровне, т. е. основная идея данного усовершенствования технологии MRP заключается в создании замкнутого цикла
путем налаживания обратных связей, улучшающих отслеживание
текущего состояния, и развития всех областей стандарта с учетом
календарного план-графика.
Таким образом, необходимо было реализовать дополнительно
мониторинг выполнения плана снабжения и производственных
операций. Это позволило снять ограничения степени достоверности результата планирования, ранее присущие MRP I, которые существовали вследствие невозможности отследить состояние открытых заказов. Добавлением указанных функций к MRP I / CRP был
сформирован стандарт «Замкнутый цикл MRP», охватывающий
все стороны бизнеса, связанные с изготовлением продукции.
Замкнутый цикл MRP (на основе определения APICS) – это система, построенная вокруг планирования потребности в материалах, которая обладает дополнительными плановыми функциями, а
именно, планирование производства (укрупненное планирование),
разработка главного календарного плана производства и планирование потребности в мощностях (рис. 4.3). После того как описанные фазы планирования пройдены и планы приняты как реалистичные и достижимые, начинается их исполнение.
74
Замкнутый цикл MRP
Планирование производства
Гласный календарный план
производства
Коррективы
Реально?
MRP
CRP
Коррективы
Реально?
Исполнение плана производства и закупок
Рис. 4.3. Структура замкнутого цикла MRP
Этот процесс включает в себя такие функции управления производством, как:
• измерение входного (выходного) материального потока (мощности);
• формирование подробных графиков и диспетчирование;
• отчетность по предполагаемому отставанию от графиков завода и поставщиков, формирование графиков последних и т. д.
Термин «замкнутый цикл» означает, что эти элементы не просто
включены в общую систему, но и существует обратная связь от функций исполнения с тем, чтобы планирование было всегда корректным.
В случае использования технологии «замкнутый цикл MRP» в
процесс вовлечены только операции, связанные со снабжением и
производством, а процессы сбыта (продаж) и финансового учета
технологией не задействованы, хотя их включение в MRP-стандарт
позволило бы не только замкнуть цикл управления, но и наладить
полнофункциональную цепь поставок товарно-материальных ценностей по схеме «снабжение–производство–сбыт» и довести продукт до потребителя, гармонизировав тем самым комплексную
технологию управления бизнесом. Следует отметить, что бизнес-планирование и планирование продаж и операций (Sales and
Operations Planning) в контур MRP I/ CRP не входят, а приведены
75
лишь для иллюстрации связи MRP I / CRP с вышестоящими уровнями планирования [3].
Созданные в процессе работы модифицированной MRP-системы
отчеты анализировались и учитывались на последующих этапах
планирования, изменяя (при необходимости) программу производства и план заказов (обеспечивая тем самым гибкость планирования по отношению к таким внешним факторам, как уровень спроса, текущее состояние дел у поставщиков комплектующих и др.).
Однако процесс развития не стоит на месте, вследствие чего
MRP-система перестала быть идеальной программной платформой
для осуществления всех необходимых задач. При расчете потребности в материалах MRP-система не учитывает (как минимум) производственные мощности, их загрузку, стоимость рабочей силы и
т. д. Поэтому возникла концепция MRP II (Manufacturing Resource
Planing – планирование производственных ресурсов). Система
MRP II позволяла планировать все производственные ресурсы
предприятия (сырье, материалы, оборудование, персонал и т. д.).
4.2. Класс систем MRP II
В конце 60-х годов в связи с интенсивным развитием вычислительной техники ее возможности перестали быть востребованными
только отдельными наукоемкими отраслями, компьютерные системы прочно входили в повседневную деловую жизнь. Основными целями автоматизации производственных компаний являлись
точный расчет актуальной себестоимости продукции, ее анализ,
снижение затрат в процессе производства и повышение производительности в целом благодаря эффективному планированию производственных мощностей и ресурсов. Результатом оптимизации
этих параметров являлись снижение конечной цены готовых изделий и повышение общей производительности, что соответственно
непосредственно отражалось на конкурентоспособности и рентабельности компании. В результате поиска решений в области автоматизации производственных систем родилась парадигма планирования потребностей в материалах.
По сути, MRP-методология представляет собой алгоритм оптимального управления заказами на готовую продукцию, производством и запасами сырья и материалов, реализуемый с помощью
компьютерной системы. Собственно методология MRP является
реализацией двух известных принципов JIT (just in time – вовремя
76
заказать) и KanBan (вовремя произвести). Разумеется, идеальная
реализация концепции MRP в реальной жизни невыполнима, например, из-за возможности срыва сроков поставок по разным причинам и последующей остановки производства в результате этого.
Поэтому в жизненных реализациях MRP-систем на каждый случай предусмотрен заранее определенный страховой запас сырья и
комплектующих (safety stock), объем которого определяется компетентным руководством компании.
После появления концепции MRP, казалось бы, все основные
проблемы производства были решены, активно создавались и продавались компьютерные программы, реализующие ее нехитрые
принципы. Однако в процессе последующего анализа существующей ситуации в мировом бизнесе и ее развития выяснилось, что
большой составляющей себестоимости продукции являются затраты, напрямую не связанные с процессом и объемом производства.
В связи с растущей от года к году конкуренцией конечные потребители продукции становятся все более «избалованными», ощутимо увеличиваются затраты на рекламу и маркетинг, уменьшается
жизненный цикл изделий. Все это требует пересмотра взглядов на
планирование коммерческой деятельности. Теперь требуется не
«что-то производить и стараться потом продать», а «стараться производить то, что продается». Таким образом, маркетинг и планирование продаж должны быть непосредственно связаны с планированием производства. Согласно этим предпосылкам и зародилась новая концепция корпоративного планирования – концепция MRP II.
4.2.1. Сущность стандарта MRP II
Концепция MRP – это системы автоматизированного планирования потребности в сырье и материалах для производства. Главная цель MRP-систем – минимизация затрат, связанных со складскими запасами [10].
Вскоре метод MRP получил широкое распространение во всем
мире, а в некоторых странах (включая страны СНГ) даже иногда
трактуется как стандарт, хотя таковым и не является.
Метод MRP II в отличие от MRP предполагает планирование
всех ресурсов предприятия, включая оборудование, людские, материальные и финансовые ресурсы. Этот метод позволяет пользоваться информацией одной системы всем службам предприятия от
отдела сбыта до службы маркетинга, отдела снабжения, финансового, конструкторского отделов, а также производству.
77
Метод MRP основывается на данных главного производственного плана (Master Production Schedule – MPS), при составлении
которого исходной точкой служит ожидаемый спрос на готовую
продукцию. Таким образом, прогрессивность метода MRP состоит
в том, что он не оперирует данными о потреблении из прошлого, а
ориентируется на будущие потребности. Это означает, что заказ на
пополнение запасов формируется только тогда, когда это действительно необходимо, и что пополнение их осуществляется в пределах реально необходимого объема.
Метод планирования производственных ресурсов, который лежит в основе ERP-систем и носит название MRP II, – результат закономерного развития метода MRP. Поскольку метод MRP предназначен для планирования материалов, идея охватить сферы деятельности, от которых зависят пополнение или затраты материалов, выглядит вполне логичной. Все дело в том, что MRP руководствуется принципом нелимитированной загрузки (infinite loading),
т. е. игнорирует ограниченность производственных мощностей.
В действительности далеко не все ресурсы предприятия могут
рассматриваться как неограниченные. Именно поэтому в методе
MRP II была предусмотрена функция планирования производственных мощностей, с помощью которой потребность в материалах привязывается к возможностям производства.
Таким образом, метод MRP II представляет собой метод MRP с
добавлением функций CRP, включая управление складами, обеспечением, продажами и производством [3].
Согласно стандарту APICS система MRP II (рис. 4.4) включает в
себя такие функции, как:
• планирование продаж и производства (sales and operation planning);
• управление спросом (demand management);
• составление плана производства (master production scheduling);
• планирование потребности в сырье и материалах (material);
• спецификации продукции (bill of materials);
• складская подсистема (inventory transaction subsystem);
• отгрузка готовой продукции (scheduled receipts subsystem);
• управление производством на цеховом уровне (shop flow control);
• планирование производственных мощностей (capacity requirement planning);
• контроль входа (выхода) (input (output) control);
• материально-техническое обеспечение (purchasing);
78
Планирование
ресурсов
Планирование
производства MPS
Предварительный
график
загрузки мощностей
Управление
спросом
Управление
запасами
Предварительный
бюджет закупок
MRP
Состояние запасов
Технологическая
информация
Детализированный план
загрузки
мощностей
Детализированный
бюджет
закупок
Окончательный план
загрузки
мощностей
Окончательный бюджет
закупок
План заказов
на закупку
Состояние и прогноз
движения денежных
средств
Диспетчеризация
производства
Рис. 4.4. MRP-система
• планирование запасов сбытовой сети (distribution resource planning);
• планирование и контроль инструментальных средств (tooling
planning and control);
• финансовое планирование (financial planning);
• моделирование (simulation);
• оценка результатов деятельности (performance measurement).
Практически все названные функции так или иначе связаны с
финансами. Действительно, ведь закупки – это расчеты с поставщиками, продажи – расчеты с клиентами, оперативное планирование – ведение платежного календаря и т. д. По сути, все это – финансовая сторона деятельности предприятия, поэтому функции
учета и управления финансами обязательно должны быть включены в единую информационную систему.
После того как будет решено вложить средства в обучение персонала, обеспечение точности данных и систему MRP в замкнутом
цикле, хотелось бы знать, какие преимущества могут быть получены в результате успешного ее внедрения. Результаты могут
быть самыми разными, но при правильном понимании принципов
управления MRP II можно добиться многого:
79
• улучшить обслуживание заказчиков путем своевременного исполнения поставок;
• сократить цикл производства и цикл выполнения заказа – следовательно, бизнес будет более гибко реагировать на спрос;
• сократить незавершенное производство – работа не будет выдаваться, пока не потребуется (точно ко времени) для удовлетворения
конечного спроса;
• значительно сократить запасы, что позволит более экономно
использовать складские помещения, и потребуется меньше средств
на его хранение;
• сбалансировать запасы – будет меньше дефицита и меньше
устаревших запасов;
• повысить производительность – людские ресурсы и материалы
будут использоваться в соответствии с заказами с меньшими потерями; можно использовать анализ «что если», чтобы проверить,
соответствует ли производство задачам предприятия по получению
прибыли;
• создать скоординированную группу управления, которая сможет решать стратегические и оперативные вопросы и организовать
деятельность предприятия в соответствии с выработанным основным планом производства.
По существу эти преимущества позволят одновременно добиться улучшения исполнения поставок, сокращения запасов, длительности циклов, текущих затрат и получить более высокую прибыль.
Все это в результате поможет компании стать конкурентоспособной и добиться наилучших достижений в бизнесе как внутри страны, так и на международном уровне [3].
Методология MRP II служит для минимизации запасов на складах сырья и готовой продукции, а также оптимизации поступления
материалов и комплектующих в производство и исключения простоев оборудования из-за неприбытия их вовремя. В соответствии
с этим закупки материалов и комплектующих всего отрезка планирования автоматически распределяются по плановым периодам
(например, дням), причем объем и время закупок рассчитываются
так, чтобы в каждый плановый период на предприятие поступало
именно столько материалов и комплектующих, сколько требуется
производству в этом плановом периоде.
Методология MRP II нацелена на решение следующих основных
задач:
• сформировать основной производственный план-график (объемно-календарный план), отражающий, что и в каком количестве
80
будет производить предприятие в каждый период планирования.
С одной стороны, этот план должен максимально учитывать имеющийся портфель заказов и маркетинговые исследования спроса,
чтобы своевременно удовлетворять потребности клиентов, но и не
производить излишки продукции, которые впоследствии долго
пролежат на складе, дожидаясь своего покупателя. С другой стороны, составленный план должен быть выполним при текущей
структуре активов компании (производственные мощности, персонал, финансовое обеспечение). Достижение компромисса между
удовлетворением рыночного спроса и осуществимостью такой производственной программы – очень важная задача, и она успешно
решается с использованием методологии MRP II;
• cоставить оперативные планы, раскрывающие реализацию
утвержденной производственной программы: план-графики производственных работ, закупок сырья и материалов, использования денежных средств. По этим планам впоследствии строится
вся производственная деятельность предприятия. Однако MRP II
увеличивает ценность указанных планов тем, что в рамках данной
методологии решается важная задача оптимизации потребления
ресурсов. А именно, при составлении планов преследуется цель
оптимального распределения потребляемых ресурсов (денежных
средств, материалов, производственных мощностей) по всему отрезку планирования. Необходимо, с одной стороны, обеспечить выполнение основного план-графика производства и бесперебойность
производственного процесса, а с другой, предотвратить создание
излишних материальных запасов. Достижение такой цели требует
интегрированного планирования потребности в ресурсах, т. е. планирования ее на уровне всех подразделений, участвующих в производственном процессе (производственных, складских, снабженческих и сбытовых), с учетом сложной системы взаимосвязей между
этими подразделениями.
Очевидно, что на любом производственном предприятии существует набор стандартных принципов планирования, контроля и
управления функциональными элементами. Элементами такого
набора являются производственные цеха, функциональные отделы, аппарат руководства и т. д.
Попытка создать на основании этих принципов, замкнутую логическую систему, позволяет ответить на следующие тривиальные
вопросы:
Что мы собираемся производить?
Что для этого требуется?
81
Что мы имеем в данный момент?
Что мы должны получить в итоге?
Эти, на первый взгляд, простые вопросы всегда должны иметь
ясные ответы для руководящего состава любого коммерческого
(производственного и непроизводственного) предприятия. Одной
из основ эффективной деятельности любого предприятия является
правильно поставленная система планирования. Она, собственно,
и призвана содействовать решению этих вопросов.
Данная система планирования должна четко отвечать на вопрос:
«Что нам конкретно нужно в тот или иной момент времени в будущем?». Для этого она должна планировать потребность в материале,
производственные мощности, финансовые потоки, складские помещения и т. д., принимая во внимание текущий план производства продукции (здесь и далее – услуг) предприятия. Назовем такую систему
системой планирования ресурсов предприятия, или MRP II-системой.
Таким образом, MRPII-система должна включать в себя планирование:
• развития бизнеса (составление и корректировка бизнес-плана);
• деятельности предприятия;
• продаж;
• потребности в сырье и материалах;
• производственных мощностей;
• закупок;
а также:
• выполнение плана производственных мощностей;
• выполнение плана потребности в материалах;
• осуществление обратной связи.
Планирование работы MRP II-системы можно отобразить в виде
схемы, представленной на рис 4.5.
На рис. 4.5 модуль планирования развития бизнеса определяет
миссию компании: ее нишу на рынке, оценку и определение прибылей, финансовые ресурсы. Фактически он утверждает в условных финансовых единицах, что компания собирается произвести и
продать, и оценивает, какое количество средств необходимо инвестировать в разработку и развитие продукта, чтобы выйти на планируемый уровень прибыли. Таким образом, выходным элементом
этого модуля является бизнес-план.
Модуль планирования продаж оценивает (обычно в единицах готового изделия), какими должны быть их объем и динамика, чтобы был
выполнен установленный бизнес-план. Изменения плана продаж, несомненно, влекут за собой изменения результатов других модулей.
82
Исследование рынка
Запросы
от филиалов
Оценка спроса
на предлагаемый
конечный продукт
в условиях рынка
Имеющиеся
заказы
Описание состояния
материаловкомплектующих
Прогнозы
спроса
Определение необходимых материаловкомллектующих
Первичный
объемнокалендарный
план производства
Изменения
к первичному
плану
Планирование
потребности
в материалах
Изменения
к первичному
плану
Планирование
производственных
мощностей
Нет
Материалы
доступны?
Да
Да
Принятый
объемно-календарный
план производства
Планирование и контроль
продаж продукции
План заказов
на материалы
Нет
Производственные
ресурсы достаточны?
План
распределения
производственных
мощностей
Контроль
за производством
Рис. 4.5. План работы MRP II-системы
Модуль планирования производства утверждает план производства всех видов готовых изделий и их характеристики. Для
каждого вида изделия в рамках выпускаемой линии продукции
существует своя собственная программа производства. Таким образом, совокупность производственных программ для всех видов
выпускаемых изделий представляет собой производственный план
предприятия в целом.
Модуль планирования потребности в материалах (или видах услуг) на основе производственной программы для каждого вида готового изделия определяет требуемое расписание закупки и(или)
83
внутреннего производства всех материалов, а также комплектующих этого изделия и соответственно их сборку.
Модуль планирования производственных мощностей преобразует план производства в конечные единицы загрузки рабочих
мощностей (станков, рабочих, лабораторий и т. д.).
Модуль обратной связи позволяет обсуждать и решать возникающие проблемы с поставщиками комплектующих и материалов, дилерами и партнерами. Тем самым этот модуль собственно
и реализует знаменитый «принцип замкнутой петли» (closed loop
principle) в системе. Обратная связь особенно необходима при изменении отдельных планов, оказавшихся невыполнимыми и подлежащими пересмотру [2].
4.2.2. Алгоритм расчета MRP II
В работе MRP II-системы четко выделяются три этапа. Первые
два предполагают реализацию методологии MRP II и заканчиваются утверждением планов. Последний, протекающий параллельно с
реальным производственным процессом, включает в себя контроль
за выполнением сформированных планов и оперативное по мере необходимости внесение поправок в ход производства (рис. 4.6):
1) на основе заказов независимого спроса формируется основной
производственный план-график:
• по данным производственного плана, исследований рынка,
прогноза спроса, портфеля заказов на продукцию составляется
предварительный план-график выпуска конечных изделий;
• запускается процедура RCCP (Rough Cut Capacity Planning –
предварительное планирование мощностей) – процедура быстрой
проверки выполнимости составленного плана с учетом имеющихся мощностей и существующей технологии производства. Эта процедура предполагает создание потока заказов зависимого спроса
между подразделениями предприятия, задействованными в производственном процессе, и проверку выполнимости этих заказов
на заранее выделенных критических участках производства (т. е.
в рабочих центрах, которые лимитируют или определяют сменный
выпуск изделий);
• если предварительный план-график выпуска конечных изделий признается реально осуществимым, то он становится основным планом выпуска. В противном случае в предварительный
план-график вносятся изменения, и он подвергается повторному
тестированию с помощью процедуры RCCP;
84
Производственный
план
Исследования
рынка
Прогноз
спроса
Портфель
заказов
Предварительный план-график
производства
Процедура RCCP
Предварительный план-график
производства осуществим имеющимися
мощностями?
Да
1-й этап
Основной план-график
производства
MRP-цикл
График заказов
на закупку/производство
материалов и комплектующих
CRP-цикл
Нет
График заказов на закупку/производство
материалов и комплектующих
осуществим?
Да
2-й этап
3-й этап
План-график
закупок
План-график
производственных
работ
Анализ
выполнения
план-графика
закупок
Анализ
выполнения
план-графика
производственных
работ
Корректировка
Корректировка
Рис. 4.6. Этапы MRP II-системы
2) на основе принятого производственного план-графика планируется потребность в материалах, мощностях и финансовых ресурсах:
• запускается стандартный MRP-цикл, основным результатом
которого является план-график заказов на закупку (производство)
материалов и комплектующих;
• запускается CRP-цикл, который задает план-график производственных работ, описывающий всю дальнейшую производственную деятельность;
85
• по этим двум документам оценивается потребность в финансах
(Financial Requirements Planning – FRP) для осуществления производственной деятельности, т. е. рассчитываются операционные
расходы на закупку материалов, производственные нужды, зарплату производственному персоналу и т. д., и эти расходы распределяются по всему горизонту планирования;
3) в соответствии со сформированными план-графиками начинается реальная производственная деятельность. При этом MRP IIсистема осуществляет оперативное управление производственным
процессом: контролирует выполнение плановых заданий и при необходимости вносит коррективы в действующие планы;
• выполнение плановых заданий оперативно регистрируется в
MRP II-системе. Система, построенная на основе сравнения фактических и нормативных показателей, анализирует протекание хозяйственного процесса.
Например, для контроля выполнения CRP-планов MRP IIсистема в течение всего планового периода отслеживает производительность каждой производственной единицы. Фактическая производительность сравнивается с нормативным ее показателем, и если
отклонение превышает заранее заданную допустимую величину,
система дает сигнал управленческому персоналу о необходимости
срочного вмешательства в работу данной производственной единицы и принятия мер к повышению ее производительности. Такими
мерами могут являться, например, привлечение дополнительных
рабочих или увеличение нормативного времени работы отстающей
производственной единицы [2];
• аналогично система отслеживает потребление производственными единицами материалов и комплектующих и регистрирует
отклонение фактических и нормативных показателей потребления
по каждой производственной единице. Это позволяет быстро диагностировать ситуацию, когда производственная единица не развивает плановой производительности из-за недостаточного снабжения материалами.
Анализируя ход производственного процесса, MRP II-система
ежедневно формирует сменные задания для рабочих центров
(operation lists), которые отсылаются их руководителям. Сменные задания отражают последовательность проведения рабочих операций
с сырьем и комплектующими на каждой единице производственных мощностей и длительность этих операций. В отличие от планграфика производственных работ, формируемого CRP-модулем, в
этих цеховых заданиях автоматически учитывается уменьшение
86
(увеличение) скорости работы производственной единицы: сменные
задания могут содержать как запоздавшие по каким-либо причинам
производственные заказы (уменьшение скорости обработки), так и
производственные заказы, установленные на последующие плановые периоды (увеличение скорости обработки).
Точно так же, формируя скорректированные ежедневные задания на закупку (поставку) сырья и комплектующих, MRP IIсистема регулирует работу снабженческих, сбытовых и складских
структур предприятия.
4.3. Класс систем ERP
4.3.1. История возникновения ER-систем
В докомпьютерную эпоху все задачи контроля за наличием материалов и комплектующих выполнялись персоналом предприятия
вручную. С этой целью применялись карточки складского учета,
в которых указывалась информация о поступлении и расходовании
материала. Такая система действовала медленно, зачастую давала
сбои в результате неизбежных ошибок и неточностей, вызванных
человеческим фактором. В результате ее использования наступали
периоды, в которые производство простаивало из-за отсутствия материала. На некоторых предприятиях карточки складского учета
применяются до сих пор.
На основе концепций, предложенных Г. Гантом и Ф. Тейлером
в 1960–1980-е годы, и развития технической и программной составляющей в США создается большое множество систем автоматизации и управления производством, все они решали узкую задачу работы предприятия. Системы того времени были довольно
далеки от нынешних, но именно они заложили основу систем современного поколения.
Первые автоматизированные системы управления запасами
в промышленном производстве основывались на расчетах по спецификации состава изделия. По плану выпуска изделия формировались планы производства и рассчитывался объем закупки материалов и комплектующих изделий.
Конец 60-х годов связан с работами О. Уайта, который в условиях автоматизации промышленных предприятий предлагал рассматривать в комплексе производственные, снабженческие и сбытовые
подразделения. Такой подход и применение вычислительной техники впервые позволили оперативно корректировать плановые зада87
ния в процессе производства (при изменении потребностей, корректировке заказов, недостатке ресурсов, отказах оборудования).
В публикациях О. Уайта и Американского общества по управлению запасами и производством конца 60-х годов были сформулированы алгоритмы планирования, сегодня известные как MRPпланирование потребности в материалах и MRP II-планирование
ресурсов производства. Системы MRP и MRP II послужили основой
для создания систем ERP-класса.
Концепция ERP (Enterprise Resource Planning) родилась в недрах компании Gartner Group в 90-х годах и стала обозначать теперь
уже целый рынок программного обеспечения, автоматизирующего
управление предприятием. Эта концепция отражает современные
реалии бизнеса и требования к информационным технологиям.
ERP-система представляет собой корпоративную информационную систему (КИС), предназначенную для планирования ресурсов
предприятия, автоматизации учета и управления. ERP-системы
строятся по модульному принципу, охватывая практически все
ключевые моменты деятельности компании. Концепция ERP является методологией, которая управляет и планирует распределение
всех доступных ресурсов предприятия, которые необходимы для организации работы, так называемой логистической трубы, которая
включает в себя закупки, производство, учет при исполнении заказов клиентов. ERP-системы применяются во многих сферах бизнеса,
в частности, в различных производствах, дистрибуции, при оказании услуг. Производители в большинстве случаев имеют стандартные решения, настроенные под распространенные типы бизнеса.
Главная цель концепции ERP – распространить принципы
MRP II на управление современными корпорациями. Концепция
ERP представляет собой надстройку над методологией MRP II. Не
внося никаких изменений в механизм планирования производственных ресурсов, она позволяет решить ряд дополнительных задач, связанных с усложнением структуры компании.
Основные черты, которые отличают ERP-системы от MRP IIсистем, следующие:
• универсальность по типу производства;
• поддержка многозвенного производственного планирования;
• более широкая (по сравнению с MRP II) сфера интегрированного планирования ресурсов;
• включение в систему мощного блока планирования и учета
корпоративных финансов;
• внедрение в систему средств поддержки принятия решений.
88
ERP-системы позволяют планировать различные типы производств в рамках одной такой интегрированной системы. Даже на
обычном предприятии (не говоря уже о корпорации) могут сосуществовать производства разных типов – проектного, дискретного,
непрерывного (процессного).
К предприятиям с непрерывным циклом производства можно
отнести предприятия пищевой, химической, фармацевтической,
нефтехимической, нефтяной, металлургической промышленности.
Предприятия, работающие по дискретному циклу, принадлежат к машиностроительной, легкой промышленности.
Для более глубокого понимания всего описанного целесообразно
рассмотреть небольшой пример.
Предприятие с основным производством непрерывного типа может включать в себя вспомогательное производство, содержащее
ремонтно-механические цеха, ориентированные на дискретный
производственный цикл. Кроме того, предприятие может инициировать создание нового производства, что подразумевает проектное
планирование и управление. Тогда на данном предприятии будут
представлены производства всех трех типов – проектное, дискретное и непрерывное. Для поддержки планирования и управления
всем предприятием в целом информационная система должна понимать, уметь работать с каждым из них. Системы класса ERP содержат набор модулей, каждый из которых специализирован на
определенном типе производства.
Кроме названных производств существуют и большие производственные объединения, распределенные территориально, состоящие из обособленных структурных подразделений или филиалов
(звеньев). Каждый филиал, как правило, осуществляет отдельный
законченный производственный процесс. Однако зачастую подразделения связаны между собой цепочкой поставок некоторых единиц продукции. Это усложняет процесс планирования производственной деятельности как отдельных подразделений, так и всего
объединения. Для того чтобы предотвратить простои и перегрузки
отдельных производств из-за непоставленных вовремя деталей,
план-графики закупок (производства) разных производственных
подразделений компании должны быть согласованы между собой.
Системы класса ERP позволяют решать и такие, на первый
взгляд, сложные задачи. Логика работы заложенных в ERPсистемы средств агрегирования планов достаточно проста. Сначала
формируются собственные планы закупок (поставок) и производства для каждого предприятия – звена единой организационной
89
структуры. По каждой номенклатурной единице, входящей во внутрипроизводственную сеть поставок, указываются источник (потребитель) и приоритетность поставки этой единицы. Затем ERPсистема создает многозвенный (агрегированный) план.
Прежде чем представить эти планы на утверждение, система
проводит сценарную оценку их выполнимости. Как и в обычных
MRP II-системах, оценка выполнимости планов происходит путем
создания системой потока заказов зависимого спроса на уровне всего производственного объединения. При выявлении критических
состояний планы корректируются и лишь затем поступают на утверждение. Достигается такая высокая координация всех служб и
звеньев предприятия благодаря тому, что ERP-системы позволяют вовлечь в сферу интегрированного планирования ресурсов все
подразделения предприятия, так или иначе использующие данные
ресурсы. Это позволяет достичь оптимизации бизнес-операций
предприятия, а также координации действий всех служб и подразделений для обеспечения их эффективной работы. В связи с этим
в ERP-системах появляются дополнительные подсистемы:
1. Планирование и управление реализацией производственных
проектов. В этой подсистеме ведется анализ проекта (разработка его
структуры, выделение подпроектов, разбиение их на отдельные работы), формирование сетевых графиков работ, планирование материальных и трудовых ресурсов, оборудования, финансовых затрат
на выполнение данных работ, управление ходом их выполнения.
2. Планирование работы сервисно-технических служб. Подсистема позволяет планировать ресурсы и оптимизировать выполнение
работ по техническому обслуживанию производственных объектов.
Она оказывает сильное влияние на работу модуля планирования
производства. Если проводится аварийный или плановый ремонт
некоторой единицы производственных мощностей, то подсистема
должна оповестить указанный модуль о блокировке данной единицы производственных мощностей на определенный период и указать
на этот период альтернативный производственный маршрут.
3. Планирование и управление распределенными ресурсами.
Такая подсистема предоставляет возможность работать со сложной многозвенной структурой сбытовых подразделений и складов. В частности, в ее компетенцию входит и планирование работы
транспортных служб.
С помощью подсистемы возможно:
• минимизировать транспортные затраты на доставку сырья и
комплектующих;
90
• организовать сбалансированное распределение материалов и
продукции по складам компании;
• выбрать оптимальные транспортные маршруты при проведении межскладских перемещений (когда имеется несколько складов) или перемещений между сбытовыми подразделениями (когда
имеется сеть дилерских организаций).
4. Планирование и управление послепродажным и специальным обслуживанием. Как следует из названия, подсистема предназначена для управления всеми видами сервисных услуг.
Реализация в ERP-системах поддержки планирования ресурсов разветвленной корпорации вызывает необходимость усиления
финансового блока, реализации управления сложными финансовыми потоками и возможности корпоративной консолидации. Поэтому в ERP-системы входят мощные системы управления корпоративными финансами, характеризующиеся следующими особенностями:
а) поддержка многозвенной структуры управления – возможность анализировать финансовые данные как на уровне отдельных
подразделений-звеньев, так и на уровне всей компании;
б) гибкость – поддержка нескольких часовых поясов, языков,
национальных валют и систем бухгалтерского учета и отчетности;
в) полнофункциональный аппарат ведения бухгалтерского и
управленческого учета;
г) ведение финансового планирования;
д) ведение расчетов с дебиторами и кредиторами;
е) наличие аппарата для отслеживания возвращаемости кредитов, включающего в себя ведение истории отношений с кредиторами, анализа состояния их дел, поиск сведений о них;
ж) полная интеграция с данными других подсистем ERP-систем.
Помимо мощного финансового блока в ERP-системы интегрирована также мощная система поддержки принятия решений. Как
правило, управленческие решения принимаются людьми, поэтому
сама по себе ERP не является инструментом принятия управленческих решений, она лишь поставляет необходимую для этого информацию. Реальную же поддержку принятию управленческих решений оказывают специальные аналитические средства, вводимые в
ERP-системы (обычно эти средства называют OLAP). Система, по
большому счету, перерабатывает введенные в нее данные (входные
данные), ведет работу по определенному алгоритму, и на выходе управленец имеет скомпилированный отчет, данные для более
комфортного «разбора полетов».
91
Вот некоторые возможности систем поддержки принятия решений:
• отслеживание эффективности работы разных участков и служб
для выявления и устранения слабых звеньев, а также совершенствования структуры бизнес-процессов и организационных единиц;
• анализ деятельности отдельных подразделений;
• агрегирование данных из разных подразделений;
• анализ показателей разных направлений финансово-хозяйственной деятельности предприятия для выделения перспективных и убыточных направлений бизнеса;
• выявление тенденций, развивающихся как внутри предприятия, так и на рынке.
На основании всего изложенного отчетливо прослеживается
тенденция, согласно которой все сферы деятельности предприятия, все его отдельные части должны быть охвачены единой информационной системой, объединяющей разные по назначению
подсистемы, для достижения наиболее слаженной, ритмичной, эффективной работы.
ERP-системы предназначены для получения именно этого результата. Тенденции отчетливо свидетельствуют о развитии систем
планирования и управления предприятием во всех проявлениях
именно в направлении дальнейшей интеграции. ERP-системы еще
один шаг в этом направлении. В будущем консолидация и интеграция станут только шире.
4.3.2. История, особенности внедрения ERP-систем
в России
Российская действительность обладает рядом особых характеристик, влияние которых на нынешнем этапе заметно в сфере внедрения систем класса ERP на предприятиях разной направленности и
форм собственности. Изначально системы разрабатывались в западных странах и соответственно были полностью пригодны для западной манеры ведения бизнеса. Россия же с ее социалистическим прошлым имеет другую структуру, систему ведения дел, доставшуюся
в наследство от СССР. Этот дисбаланс является одним из главных
факторов, тормозящих внедрение систем данного класса на предприятиях, расположенных на территории Российской Федерации.
Внедрить ERP-систему способен только руководитель компании. Без его участия проект растянется во времени, подорожает и в
конце концов останется невостребованным. Это – аксиома, без следования которой не стоит даже начинать говорить о возможности
92
внедрения ERP-систем. Основная причина неудач внедрения таких
систем в России кроется в том, что менеджеры не участвуют в проекте. Это звучит довольно странно, если учесть, что ERP-система
призвана дать информацию именно управленческого характера.
Исторически сложилось несколько путей, которыми ERPсистемы попадают на предприятия:
1) через собственные отделы АСУ, отделы информационных технологий и т. п. Если такая организационная единица в компании
сильна и многолюдна, то она заинтересована увеличить собственную влиятельность. Оправдывая свое существование, она вносит
посильный вклад в удорожание и усложнение технологической инфраструктуры. При таком развитии событий директор изначально
считает внедренческий проект делом отдела АСУ и даже не думает
вникать в него. Тот, в свою очередь, обращает больше внимания на
технологические изыски, чем на требования бизнеса;
2) через продавцов систем, которые выходят на руководителей
компании и рассказывают им красивые истории об успехе. Нельзя
утверждать, что продавец всегда лукавит, но его цель – продать, а
думать, нужно ли это компании, – не его забота;
3) внедрение системы по рекомендации консультантов. Преимущество независимых консультантов состоит в том, что при внедрении системы пользователю все равно не избежать общения с ними.
Если же вы наняли консультантов, может быть, вам удастся избежать необдуманного приобретения системы. Приглашение консультанта не может стать гарантией успеха. Дело консультантов –
предложить варианты, окончательное решение все равно должны
принимать руководители предприятия, ведь в конечном счете им
пользоваться системой, иначе это будут выброшенные деньги.
К настоящему моменту в России накоплен довольно большой
опыт внедрения систем ERP. Каждый раз при внедрении выполняется анализ проведенных работ. В среднем получается, что только
технологическая настройка занимает 15–20 % от всего их объема.
Другая бизнес-составляющая, включая человеческий фактор, т. е.
обучение людей, – это закрепление функций, взаимосвязей. Технологическая часть может быть реализована без активного участия
руководства. Все то, что связано с человеческим фактором, не может реализовываться без его активного вмешательства.
Однако наиболее серьезной причиной остается незаинтересованность управленческого персонала, менеджеров в результатах их
деятельности. Сегодня многие российские руководители не готовы
к внедрению на своем предприятии систем данного класса из-за не93
желания что-либо менять, если оно и так рентабельно. Внедрение
ERP-системы даст результат, выявит скрытые резервы повышения
эффективности предприятия только там, где есть собственник, заинтересованный в развитии бизнеса, а не человек, живущий и работающий в настоящее время по устаревшим стандартам.
В 90-е годы на российский рынок пришла компания SAP AG,
внедрявшая системы класса ERP в большинстве случаев на крупных предприятиях сверхприбыльных отраслей, которые руководствовались не столько принципом экономии, сколько стремлением
выглядеть прогрессивными. Сейчас по мере экономического роста
круг предприятий, которые внедряют передовые информационные
технологии, стремительно расширяется внедрение ERP-систем
могут позволить себе компании, которые были основаны их владельцами с нуля. Владельцы таких компаний хорошо знакомы с
потребностями бизнеса и из любой инвестиции будут выжимать
максимум, потому что им дорога каждая копейка. Эти люди являются настоящими управленцами, собственниками, которые действительно ощутят результат от внедрения ERP-систем.
Несмотря на все неурядицы и проблемы, большинство российских руководителей высшего звена начинает осознавать необходимость внедрения передовых информационных систем на своих предприятиях. Поскольку конкуренция как на международном рынке,
так и на российском ужесточается, чтобы иметь, как минимум,
рентабельный бизнес, необходимо двигаться вперед. ERP-системы
позволяют находиться в авангарде при разумном подходе к делу.
4.3.3. Производители ERP-систем
Конец 90-х–начало 2000-х годов можно охарактеризовать как
эпоху интенсивной, догоняющей информатизации основных сфер
российской экономики, общества, когда отечественный IT-рынок
вопреки мировым тенденциям развивался ускоренными темпами.
Однако уже в 2004 г. отчетливо обозначилось снижение темпов роста российского IT-рынка [4]. Это заставило основных игроков как
отечественных, так и зарубежных усиливать свое присутствие в
наиболее перспективных и малонасыщенных сегментах. Одним из
таких наиболее привлекательных сегментов оказался рынок ERPсистем (рис. 4.7).
В настоящее время лидирующее положение на рынке занимают
семь компаний, доля которых по итогам 2008 г. составила 93 % от
всего рынка ERP. Рассмотрим более подробно эти компании – про94
Доли рынка основных производителей ERP-систем (2008 г.)
Epicor/Scala
(3,7%)
Baan Остальные
(6,3%)
(2,4%)
1C
(4,6%)
Галактика
(8,2%)
SAP
(40,6%)
Microsoft
(10,9%)
Oracle (22,8%)
Рис. 4.7. Распределение основных производителей ER-систем
на российском рынке
изводители ER-систем как российских, так и западных, представленных на российском рынке.
4.3.4. Зарубежные производители ER-систем
Западные ERP-системы (системы автоматизации управления
предприятием) появились на российском рынке еще в начале 90-х.
Первой открыла свое российское представительство компания
SAP AG. За ней потянулись и другие западные ERP-разработчики
и консалтинговые компании. Уже в середине 90-х годов было открыто несколько представительств и заключены партнерские соглашения с рядом российских компаний, а к концу этого периода
на российском рынке присутствовали почти все ведущие западные
ERP-производители.
Компания SAP AG. Первой западной компанией, пришедшей
в Россию, была компания SAP AG. Она является производителем
системы R/3 и за годы присутствия создала целую инфраструктуру продвижения этой системы на российском рынке, проводя регулярные тематические семинары, вкладывая средства в обучение
консультантов и накапливая опыт в разных отраслях.
Система R/3 состоит из множества модулей:
• ВС (базовый модуль) представляет собой набор компонентов системы SAP R/3, включая управляющую ее систему;
• FI (модуль учета и отчетности) является центральным модулем
системы SAP R/3. Он отвечает за внешний учет и отчетность, работу со счетами главной бухгалтерской книги, в которой регистри95
руются операции, выполняемые в других модулях, перед тем как
данные о них вводятся в балансовый отчет и отчет о прибылях и
убытках;
• СО (модуль контроллинга) предназначен для ведения внутренней отчетности;
• IM (модуль управления инвестициями) позволяет планировать
инвестиции в развитие основных средств;
• TR (модуль финансового менеджмента) обеспечивает выполнение функций управления финансами и финансовыми потоками,
бюджетом, а также фондами;
• ЕС (модуль контроллинга деятельности предприятия) состоит
из двух частей: информационной системы для менеджмента и системы учета по месту возникновения прибыли. Информационная
система для менеджмента предназначена для сбора и предоставления информации, необходимой для принятия решений;
• LO (модуль общей логистики) включает в себя информационную систему логистики, которая поддерживает процессы принятия
решений на основе анализа соотношений между планируемыми и
реальными данными. Информационная система логистики считается частью системы «Открытая база данных», которая аналогична
информационным системам персонала и финансов;
• SD (модуль сбыта) обеспечивает выполнение функций поддержки сбыта, отгрузки и транспортировки товаров, а также фактурирования, т. е. весь бизнес-процесс. Соответствующая статистическая информация (инфраструктуры) обновляется для каждой
операции фактурирования;
• РР (модуль регулирования и планирования производства) обеспечивает управление дискретным производством, а также управление производством с непрерывным циклом (PP–PI) (например,
химическая, фармацевтическая или пищевая промышленность).
Наибольший доход компании SAP в нашей стране приносят, в
первую очередь, нефтегазовые компании, а также электроэнергетика, транспортная отрасль и машиностроение. В последнее время
SAP в России активизировалась в финансовом секторе, телекоммуникационных компаниях и розничном бизнесе.
Стоимость поставки SAP R/3 на 50 рабочих мест составляет примерно 350 тыс. дол. Стоимость внедрения R/3, как правило, в несколько раз превышает стоимость лицензий.
Компания Oracle. Продвижением Oracle Applications в России
занимается российское представительство корпорации Oracle через
своих бизнес-партнеров. В настоящее время в нашей стране и СНГ
96
реализовано 29 проектов по внедрению ERP-системы этой корпорации со средним числом пользователей около 70.
Компания Microsoft. Компания Microsoft давно известна на
российском рынке программных продуктов широкому кругу потребителей – от физических лиц до огромных корпораций мирового масштаба. Разработкой ER-систем занимается отделение компании Microsoft под названием Dynamics. На отечественном рынке
представлено несколько версий ER-системы Microsoft Dynamics
для небольших и больших компаний.
Microsoft Dynamics представляет собой систему управления бизнесом класса ERP для средних предприятий и крупных холдинговых структур. Широкие возможности управления ресурсами предприятия, инновационные информационные и управленческие технологии, поддержка межкорпоративного бизнеса – вот ключевые
характеристики системы. Стоит также отметить одно несомненное
преимущество данного программного продукта, а именно, схожесть интерфейса с интерфейсом всем широко известного офисного
пакета Microsoft Office.
Использование Microsoft Dynamics позволяет средним и большим компаниям достигать поставленных краткосрочных и долгосрочных целей и повышать собственную конкурентоспособность.
Интегрированная объектная среда разработки располагает обширными возможностями для реализации специфики бизнеса целых
отраслей и уникальных бизнес-процессов каждого отдельного
предприятия. Наличие сотен зарегистрированных партнерских
вертикальных и горизонтальных решений обеспечивает минимизацию времени внедрения системы на предприятиях самых разных
отраслей.
Стоимость поставки и внедрения системы Axapta составляет
несколько сотен тысяч долларов. В среднем стоимость в расчете
на одно рабочее место составляет 1600–2500 евро. Соответственно пакет на 20 одновременных пользователей стоит примерно 36–
50 тыс. евро.
Компания Epicor Software. Компания Epicor основана в 1984 г.,
обслуживает более 20 000 заказчиков в более чем 140 странах,
предоставляя решения на более чем 30 языках. Система Scala появилась на рынке СНГ в 1991 г. Она стала первой компанией, предлагающей программные средства и услуги по управлению бизнесом, финансами и производством на территории СНГ и Восточной
Европы. Включена журналом «Fortune» в перечень 100 наиболее
быстро развивающихся предприятий в 2006 г., является мировым
97
лидером в области поставок интегрированных систем управления
ресурсами предприятия (ERP), взаимоотношениями с клиентами
(CRM), системой снабжения (SCM) и системами автоматизации
оказания профессиональных услуг (PSA) средним предприятиям и
подразделениям 1000 крупнейших компаний мира.
Используя архитектуру, ориентированную на оказание услуг,
и web-сервисов, компания Epicor поставляет законченные отраслевые решения для предприятий промышленности, оптовой и розничной торговли, сферы услуг и индустрии, которые предоставляют компаниям возможность повысить эффективность и результативность их работы, а также получить конкурентные преимущества. Деятельность Epicor распространяется на весь земной шар.
Компания располагает 2 400 специалистами в офисах в разных
странах Северной и Южной Америки, Ближнего Востока, Африки
и Азиатско-Тихоокеанского региона. Центры поддержки Epicor
во всех регионах обслуживания совместно с центрами разработки
программного обеспечения в США, Мексике и России помогают
обеспечить высочайший уровень качества продуктов и услуг, предоставляемых клиентам.
На российском рынке компания занимает 3,7 % рынка ERсистем и входит в тройку крупнейших западных компаний.
4.3.5. Российские производители ER-систем
В России IT-сфера начала активно развиваться после распада Советского Союза в 1991 г. и, несмотря на свою молодость, демонстрирует высокие показатели. IТ-индустрия одна из немногих, если не
единственная, в которой отечественные компании могут успешно
конкурировать с западными, особенно если принять во внимание
интенсивное развитие отечественного и зрелость североамериканского и европейских рынков.
Уже в настоящее время ведущие российские компании, игроки
IT-рынка, проявляют активное внимание к рынку программного
обеспечения для комплексного управления предприятием – так
называемым ER-системам. Хотя большинство компаний не позиционирует свои продукты как комплексные решения для управления предприятием, эти продукты полностью соответствуют всем
предъявляемым требованиям к продуктам данного класса за рубежом. International Data Corporation (IDC) – компания, которая занимается изучением рынков и высокотехнологичных продуктов на
них представленных впервые, включила в свои исследования про98
граммный продукт от компании 1С, отмечая, что он полностью соответствует общепринятым стандартам систем класса ERP.
На российском рынке ER-систем представлено несколько отечественных производителей таких систем, в том числе компании
«Галактика» и 1С.
«Галактика». Компания основана в 1987 г. и является продолжательницей традиций одного из советских НИИ. Неоднократно удостаивалась всевозможных всесоюзных наград, в том числе и медали
ВДНХ СССР за разработку автоматизированных систем управления.
Одним из важнейших этапов деятельности компании является
выпуск на рынок комплексной информационной системы «Галактика», предназначенной для управления предприятием и реализованной в архитектуре «клиент–сервер». Это первое решение подобного класса, созданное в России. Первоначально в состав системы
входило 15 модулей. Затем функциональные возможности системы
были расширены, а на ее основе создан ряд отраслевых решений, в
том числе для таких секторов, как нефтегазовый комплекс, связь и
телекоммуникации, химическая, пищевая промышленность, торговля, лесопромышленный комплекс.
Востребованность системы «Галактика» высока, и в число заказчиков корпорации входят такие компании, как Каменский химический комбинат, МГТС, «Транснефть», Воронежский машиностроительный завод, «Русский продукт», НК «ЮКОС», «Мострансгаз». К 2000 г. систему «Галактика» использовали уже свыше 4800
предприятий. Корпорация «Галактика» сотрудничает с такими
ведущими мировыми IT-компаниями, как Intel, Oracle, Dell, Sun
Microsystems, Novell, Hewlett – Packard, IBM.
В 2001–2002 гг. в состав системы включаются средства для решения всего спектра задач, связанных с управлением финансами
(финансовое планирование, оперативный финансовый менеджмент
и анализ, а также консолидация финансовых данных). Затем система пополняется функциональными модулями для управления
производством и производственного планирования в соответствии
с международным стандартом MRP II.
Развитием программного продукта «Галактика» и заложенных
в него идей является выпуск совершенно новой системы под названием «Галактика/ Business Suite». В состав комплекса включены
такие решения, как:
• система «Галактика/ERP» – автоматизация управления на
крупных и средних предприятиях (прежнее название – система
«Галактика»);
99
• комплекс «Галактика/Business Intelligence» – поддержка принятием управленческих решений в разных сферах деятельности
компании;
• решение «Галактика/Консолидация» – построение сводной отчетности группы компаний, холдинга, многофилиальной организации;
• решение «Галактика/Мониторинг заказов» – управление жизненным циклом заказов;
• система «Галактика/Financial Management» – управление корпоративным финансированием;
• платформа «Галактика/Ranet» – прикладная платформа для
разработки и интеграции бизнес-приложений.
Параллельно с выходом системы «Галактика/Business Suite»
ведутся работы по совершенствованию уже вышедших систем и
устранению всех проблем и вопросов, возникающих у пользователей. Выходит новая версия системы «Галактика/ERP». Ее отличительные особенности, апробированность функционала на сотнях
отечественных предприятиях в условиях реальной бизнес-практики, наличие доступных средств развития и доработки системы, расширение функциональных возможностей (управление качеством
продукции, недвижимостью), технологические новации (трехуровневая архитектура, возможность удаленного доступа).
Все описанные этапы помогли компании «Галактика» создать современную ER-систему, которая на равных может конкурировать с более именитыми зарубежными аналогами, решая не
меньший круг задач. Преимуществом данной системы являются
распространенность и понимание ее создателями российской специфики.
Компания 1С. Со дня основания в 1991 г. компания 1С разработала целый ряд бизнес-решений, получивших широкое распространение на компьютерном рынке благодаря взаимовыгодному
сотрудничеству с самой разветвленной партнерской сетью в СНГ.
Фирма 1С выпускает набор типовых решений, ориентированных на предприятия массового типа.
Основными задачами автоматизации, реализуемыми тиражными прикладными решениями, поставляемыми фирмой 1С, являются:
а) бухгалтерский учет:
• бухгалтерский и налоговый учет в полном соответствии с национальным законодательством;
• учет основных средств и расчет амортизации;
100
• формирование налоговой, бухгалтерской и другой регламентированной отчетности в разные органы;
• бухгалтерский учет и контроль смет расходов бюджетных
организаций в полном соответствии с законодательством и ведомственными инструкциями;
• сбор сводной отчетности бюджетных организаций.
б) складской, торговый и производственный учет:
• автоматизация складского учета, анализ состояния складов,
контроль за движением товарно-материальных ценностей;
• управление номенклатурой товаров, продукции и услуг,
включая автоматизацию ценообразования, составление сложных
калькуляций, разузлование изделий;
• управление торговой деятельностью и автоматизация торгового документооборота;
• анализ эффективности торговой деятельности и прогнозирование продаж;
• автоматизация расчетов с контрагентами, анализ состояния
и динамики взаиморасчетов;
• управление комиссионной торговлей от лица комитента и
комиссионера;
• расчет себестоимости продукции и анализ экономической
эффективности производственной деятельности;
• управление производством, включая незавершенное и многопередельное производство, обработку давальческого сырья;
• учет заказов от покупателей, внутреннее планирование выпуска продукции, контроль за исполнением заказов;
• планирование и контроль за исполнением заказов на закупку продукции;
в) расчет зарплаты и кадровый учет:
• расчет зарплаты и кадровый учет включают в себя практически полный набор начислений, удержаний, выплат и компенсаций с учетом национальной и местной специфики.
Задачами планирования и финансового анализа являются планирование, управление и анализ финансовых результатов деятельности предприятия (бюджетирование, планирование финансовых
показателей, сравнение плановых и фактических показателей в
разные периоды).
Существует множество типовых отраслевых решений на базе
платформы 1С: Предприятие 7.7, разработанных партнерами фирмы 1С. Подобными решениями являются программы автоматизации банковской и инвестиционной деятельности, розничной тор101
говли, фармацевтики, автосервисов, предприятий общественного
питания и т. п. Каталог успешно применяемых отраслевых решений постоянно расширяется.
Кроме того, возможности платформы позволяют создавать и использовать индивидуальные конфигурации как разработанные на
базе типовых (компания 1С) или специализированных отраслевых
решений, так и созданные с нуля.
Таким образом, программные продукты компании 1С, созданные для управления предприятием и разными его подразделениями, охватывают практически все стороны функционирования
современного предприятия, обладая при этом гибкостью, позволяющей найти или создать практически с нуля любое решение, рассчитанное на конкретную поставленную задачу.
4.4. Класс систем CSRP
В последние годы стало очевидно, что смогли выжить только
те производители, которые обеспечили покупателей высококачественными недорогими товарами и услугами. В результате корпоративные программы, ориентированные на качество, стали повсеместными. Неэффективные, низкокачественные производства
быстро исчезают с рынка, так как не выдерживают конкуренции с
эффективными и высококачественными производствами. Но дальнейшее быстрое распространение практики усовершенствования
деятельности задает новые правила игры и ставит новые вопросы:
«Если качество достигнуто, то на каком критерии покупатель будет основывать свое решение о покупке? Как конкурировать за покупателя, если проблема качества принципиально решена?».
Преимущества сегодня имеют те предприятия, которые строят
организацию бизнеса так, чтобы она соответствовала определенной
потребности каждого уникального покупателя, а не абстрактному
требованию обобщенного рынка [4]. Для того чтобы выиграть, производитель должен предоставлять качественные товары и услуги,
отвечающие потребностям покупателя, т. е. те товары и услуги, которые постоянно опережают ожидания покупателей и быстро адаптируются к изменению их потребностей и предпочтений. Для процветания производители должны разрабатывать новые технологии
и бизнес-процессы, которые позволяли бы им удовлетворять индивидуальные покупательские потребности и ожидания, отвечать на
эти нужды товарами и услугами, которые представляют уникаль102
ную ценность для каждого покупателя. Производители должны частично изменить стратегию и интегрировать покупателя в процесс
планирования деятельности организации. Интеграция покупателя
с ключевыми бизнес-процессами организации изменит ее стратегию и реализацию этой стратегии, потребует создания новой модели управления деятельностью (планирование ресурсов, синхронизированное с покупателем).
Производители последнего десятилетия XX в. в первую очередь
фокусировали свое внимание на улучшении качества продукта и
уменьшении его стоимости. Жестокая конкурентная борьба была
сконцентрирована на производстве без брака и поставках «точно во
время», а ее усиление заставило производителей искать решения
по улучшению и ускорению производственного процесса. Они направляли свои ресурсы на то, чтобы сделать продукт лучше, дешевле и быстро, на улучшение производственной эффективности.
Производственная эффективность, несомненно, может принести
краткосрочную выгоду, но в перспективе производственные методы
и технологии могут быть повторены и повторяются конкурентами.
Временное улучшение производства, широкое распространение
технологий и лучшей практики организации бизнеса делают технологическое превосходство недолговечным. Динамика конкуренции
изменилась. Цена и качество не определяют выбора. Покупатели
хотят большего. Они хотят качественных продуктов по низкой стоимости, которые удовлетворяют их особые предпочтения в конкретное время [4]. Новые предпочтения требуют новых решений. Сложность задачи для нынешних производителей состоит в том, чтобы с
прибылью для себя предоставить широкий выбор товаров, которые
смогут изменяться так же быстро, как и предпочтения покупателей.
Обратимся к статистике вопроса. В 1996 г. производители бытовых товаров выпустили более 24 тыс. новых изделий по сравнению
с 15 тыс. новых изделий в 1991 г., что было на 300 % больше, чем в
1981 г., когда было выпущено 6300 новых товаров (Brand Marketing,
январь 1997 г.). При производстве большинства этих новых товаров
не используются новые технологии, такие товары являются модификациями старых или их вариациями. Согласно Advertising
Research Foundation расширение линеек продуктов вследствие
появления их новых вариаций, новых размеров, новой упаковки
составляет больше 2/3 от всех вновь выпускаемых продуктов. Покупатели хотят иметь продукт, который может обеспечить их потребность в каждом конкретном случае. Они требуют продуктов
повышенной покупательской ценности. Для успешной конкурен103
ции производители должны развивать бизнес, фокусируясь не на
том, как производить, а на том, что производить и как это будет
покупаться. Способность производителей совместить индивидуальные покупательские предпочтения с их производством и системой
планирования становится решающим фактором. Требуются новые
инструменты. Новая модель бизнеса, планирование ресурсов, синхронизированное с покупателем, будут определять деятельность по
созданию продукта потребления.
Следует отметить, что исторически первой концепцией была
концепция MRP [13], датой рождения которой можно считать сентябрь 1975 г., когда в журнале «Harvard Business Review» была
опубликована статья, знакомящая с концепцией и выгодой планирования потребности в материалах.
Концепция MRP определяется как набор бизнес-процессов, который интегрирует основные процессы производства (выпуск продукции, планирование и управление запасами), позволяя эффективно управлять процессом производства и материалами.
В течение следующих 20 лет концепция MRP и следующая за
ней концепция ERP (планирование ресурсов предприятия) стали
основной бизнес-моделью, которую производители использовали
для достижения производственной эффективности. К 1994 г. более 48 тыс. из 60 тыс. американских промышленных предприятий
применяли ту или иную модель MRP.
Влияние на бизнес качества MRP(ERP)-приложений огромное.
Использование ERP содействует объединению, уменьшению числа ненужных операций, улучшает способность, прогнозирования
и планирования, что может обеспечить значительное сокращение
издержек и улучшение процесса производства.
Производители, которые успешно внедрили систему MRP, приобрели возможность:
• иметь уменьшенные складские запасы;
• сократить время выхода на рынок новых продуктов;
• увеличивать прибыльность.
Благодаря очевидности и действенности преимуществ системы
планирования ресурсов ведущие производители в течение более 25
лет после того, как стали коммерчески доступны, продолжают активно внедрять приложения MRP и ERP.
Необходимо отметить, что использование ERP всегда сфокусировано исключительно на внутренних процессах [13]. Эта система
оптимизирует прием заказов, планирование производства, закупку, производство, доставку и управление, т. е. все внутренние опе104
рации. Наиболее мощными инструментами управления производством в этом десятилетии будут те, которые построены на прочном
фундаменте модели ERP, а также сконцентрированы на интеграции с покупателями.
Интегрировать покупателя – это основа основ и предпосылка
победы CSRP. Синхронизация покупателя и отделов организации,
ориентированных на работу с ним, с исполнительным и планирующим центром компании обеспечивает способность выявлять благоприятные возможности для создания различий, поддерживающих
конкуренцию. Сбой в работе производства путем внесения в режиме реального времени требований покупателей в системы ежедневного планирования и производства организации заставляет руководителей предприятий уделять особое внимание производству с
учетом критических продуктовых и рыночных факторов. Производители, движимые взаимодействием с покупателем, а не производством, могут создавать преимущества путем развития систематического подхода к оценке:
• какие продукты производить;
• какие услуги предлагать;
• на какие новые рынки нацеливаться.
Как производители принимают эти критические решения, касающиеся выбора продуктов и рынка сегодня? Почему современные производители не «синхронизированы» с покупателем или не
«сфокусированы» на покупателе? А дело в том, что критическая
информация о покупателе и знание рынка удалены из основной
системы планирования бизнеса и разнесены по разным местам,
разбросанным по организации. Не существует конкретного и действенного способа проводить сведения о покупателе через организацию. Информация о нем существует в таких подразделениях, как:
• продажа и маркетинг,
• обслуживание покупателей,
• техническое обслуживание,
• исследование и разработка.
Каждое из этих подразделений затрачивает значительное время на взаимодействие с покупателем. Но в большинстве традиционных производственных организаций эти подразделения тратят
мало времени на взаимодействие с плановым или производственным отделами. За создание продуктов отвечает конструкторский
отдел. Отдел обслуживания покупателей отвечает за организацию
приема заказов. В классе систем CSRP все эти подразделения не
разобщены, а вместе выполняют общее дело.
105
Остановимся на возникновении системы CSRP. Определение
термина «CSRP» впервые дается в документах компании Symix [4],
которая предложила на рынке комплекс программных продуктов,
реализующих уровень CSRP.
Компания Symix – пионер концепции CSRP. Она предоставляет
сегодня решения, которые позволяют производителям интегрировать покупателя в ядро исполнительных систем предприятия. Данная компания использует более чем двадцатилетний технологический и производственный опыт и разрабатывает интегрированный
набор приложений, который делает CSRP действующей бизнес-моделью сегодня. Интегрированный набор CSRP-приложений компании
Symix включает в себя приложения Symix SyteLine™, SytePower™,
SyteSelect™, SyteService™ и SyteGuide™, а также всесторонний набор услуг по внедрению приложений и использованию технологий.
Теперь можно приступить к раскрытию сущности класса систем
CSRP. Данная система использует проверенную, интегрированную
функциональность ERP и перенаправляет производственное планирование от производства далее к покупателю. Она предоставляет
действенные методы и приложения для создания продуктов, особо
ценных для покупателя.
Система CSRP начинается с эффективности элементов [19]. Эффективность производства и операций предприятия все еще крайне
необходима. Великие идеи о новых продуктах и обещания покупателям, которые не переходят в качество и не реализуются в этих
продуктах, так и остаются идеями и обещаниями. Преимущество
этой системы в эффективности использования проверенной практики планирования ресурсов предприятия.
Первым шагом CSRP является достижение производственной
эффективности путем внедрения технологии изготовления на заказ, принятой в ERP. Почему применяются методы двадцатипятилетней давности? Почему не отказались от практики ERP в пользу
новых методов ведения бизнеса?
Существуют две причины:
1) ERP работает. Планирование ресурсов предприятия – это надежная методология, использующая проверенный набор прикладных инструментов, который успешно применялся более чем 50000
раз за последние два десятилетия. ERP-система работает, потому
что связывает выполнение основных операций и обеспечивает повторяемый набор правил и процедур. Обработка заказов связана с
планированием производства, плановые потребности автоматически увязываются с закупкой и имеют обратную связь. Стоимость
106
продукции и финансовый учет автоматически изменяются, а критическая информация об операциях, прибыльности продукции, результатах деятельности подразделений и т. д. становятся доступны
в реальном времени. Устанавливается методология, позволяющая
проводить измерения. После внедрения такой методологии в бизнес процесс его улучшения может быть определен, выполнен и повторен на предсказуемой основе;
2) ERP основана на действии. Деятельность предприятия определяется процессом производства. Это хорошая стартовая точка
для объединения активности покупателей, что особенно верно, если
производитель имеет внедренные приложения ERP и процессы, которые ориентированы на технику «производства под заказ». Если
в ERP используется данная техника, то возникает фундаментальная способность создавать уникальный список комплектующих и
соответствующие производственные процедуры для уникального
заказа покупателя. Предприятие способно управлять заказами покупателей, имеет небольшое число заказов одновременно, которые
не сильно различаются. Это критично, если мы с помощью CSRP
надеемся предоставлять продукты, удовлетворяющие потребности
покупателя и эффективные по стоимости.
До сих пор знание того, что действительно требуется, что работает, а что нет, что будет продаваться, а что нет, исходит от покупателя. Задача подразделений продажи и маркетинга – понимать
нужды покупателей и пытаться предложить им решение, формировать спрос. Кроме того, они владеют ценной информацией о новых
рыночных тенденциях, давлении конкурентов, проблемах обслуживания потребителей, ценообразовании и спросе [19].
Подразделения предприятия по обслуживанию покупателей и
техническому обслуживанию содержат много другой информации,
касающейся того, выпуск каких продуктов сопряжен с трудностями, какие усовершенствования покупателя интересуют чаще всего
и какие предлагаемые услуги могут оказаться наиболее ценными
для него.
Наконец, конструкторский отдел, а также отдел исследований и
разработок создают новые продукты и прототипы. Как новые продукты будут приняты на рынке, что имеет приемлемую цену, а что
нет – все это жизненно важная для бизнеса информация.
При использовании модели бизнеса CSRP, приведенной на
рис. 4.8, традиционные бизнес-процессы пересматриваются с учетом улучшения обслуживания покупателей и создания продуктов,
удовлетворяющих их потребности.
107
График
и план
выпуска
продукции
Определение
требований
к продуктам
Управление
развитием
Конфигурация
заказов
Обработка
заказов
Традиционная
ERP
Производство
продукции
Техническое обслуживание
покупателей
Информация о покупателях (услугах)
Разработка
продукции
УправлеУправлеУправление
ние
ние
Закупки Адаптация
возвратом
заказами
к бизнесу финансами материалов
Управление информацией
о продуктах
Интеграция и синхронизация информации о покупателе
с основными функциями предприятия
Рис. 4.8. CSRP-планирование ресурсов, синхронизированное
с покупателем
Внедрение приложений CSRP позволяет построить двунаправленный свободный поток информации между покупателем и производителем.
Следует отметить, что быстрое увеличение числа персональных
компьютеров (ПК) в производстве повысило возможности производственных приложений и оправдало ожидания пользователей.
Потребность использовать сети и интегрировать производственные
приложения с ПК, обусловленные разработчиками программного
обеспечения, привели к признанию общих протоколов передачи
данных и общих стандартов на интерфейсы. Производители программного обеспечения для ПК, направляемые в значительной степени такими индустриальными гигантами, как Microsoft, установили коммуникационные стандарты, которые позволяют взаимодействовать приложениям для бизнеса. На современном этапе стало возможно успешное интегрирование приложений, созданных
разными производителями и использующих разную архитектуру и
разные технологии.
Способность интегрировать множество технологий с множеством приложений особенно важны для успешного функционирования CSRP. В настоящее время стало возможно собрать отдельные
108
приложения, разработанные разными производителями в одно
унифицированное приложение для управления производством.
Для производителей (предприятий) появилась возможность снабдить служащих теми технологиями, которые могут удовлетворить
особые требования их бизнеса и в то же время быть интегрированы
с основными приложениями предприятия. Производство, управление, продажи, обслуживание покупателей, техническое обслуживание и другие ориентированные на покупателя бизнес-функции
могут выполняться соответствующими подразделениями с использованием программного обеспечения, разработанного специально
для этих подразделений, при этом данные приложения могут предоставлять и получать особо ценную для бизнеса информацию из
центральной бизнес-системы, основанной на CSRP и используемой
другими подразделениями организации [19].
Остановимся на технологической стороне вопроса. Технологии открытых систем (системы, взаимодействующие с другими системами
в соответствии с принятыми стандартами) сделали возможным создание новых стратегических инициатив, таких, как CSRP. Система
CSRP предполагает, что интеграция информации о покупателях в
процессы производственного планирования и развития будет приводить к конкурентному преимуществу. Использование преимуществ
открытых технологий для доведения предпочтений и требований покупателей в процесс планирования – неотъемлемый элемент CSRP.
Допустим, что продавец встречается с новым покупателем на его
рабочем месте, и они обсуждают текущие и будущие требования к
продукту, рассматривают варианты, цены и услуги, подбирают решение, соответствующее особым требованиям покупателя, которое
ни один другой конкурент не может предложить на данном этапе.
Используя приложение CSRP, продавец способен учесть особые
требования к продукту, зафиксировать цену и автоматически послать эту информацию в штаб-квартиру организации, где сведения
о требованиях к продукту динамически превращается в детальные
инструкции по производству и планированию.
Итак, CSRP – это первая бизнес-методология, которая интегрирует деятельность предприятия, ориентированную на покупателя,
в центре системы управления бизнесом. Информация о покупателях и услуги является основой организации. Деятельность по производственному планированию не просто расширяется, а заменяется запросами покупателей, переданными из подразделений организации, ориентированных на работу с ними. Система СSRP определяет обслуживание покупателей: при использовании модели CSRP
109
покупательские услуги становятся приоритетным фактором для
организации. Центр технической поддержки покупателей отвечает
за доведение критической информации о клиентах до исполнительных центров организации.
Между тем для того, чтобы разобраться в конкретных преимуществах СSRP, следует описать ее возможности [19]:
• приложения поддержки пользователей интегрируются с приложениями планирования, производства и управления. Критическая информация о покупателях и товарах заранее поставляется
подразделениям, отвечающим за производство, продажи, исследования и развитие, а также другим подразделениям;
• технологии, основанные на web, расширяют поддержку покупателей, включая удаленную, круглосуточную, самостоятельно
настраиваемую;
• интеграция с продажами, обработкой заказов и управлением
обеспечивает знание и инфраструктуру для превращения поддержки покупателей в деятельность по продаже, обеспечивая канал для
продвижения новых и сопутствующих продуктов и услуг.
Таким образом, планирование производства и всей деятельности переопределяется и становится планированием заказов покупателей и динамическим производством [19]:
• усовершенствование производственного планирования дает
возможность производителям обеспечить более точную оценку сроков поставок и улучшить поставку вовремя;
• с доступом в реальном времени к точной информации о заказах
покупателей подразделения планирования могут динамически изменять группировку работ, последовательность исполнения заказов покупателей, приобретения и заключения субконтрактов;
• требования покупателя к продукту могут передаваться от него
непосредственно субконтрактору или поставщику. Изменения в заказе покупателя могут приводить к автоматическим изменениям в
заказах поставщикам. Качество продуктов и правильность заказа
основных комплектующих могут быть значительно улучшены, а
также может быть сокращено время их доставки.
Из знания дополнительных возможностей можно сделать вывод
о выгоде от успешного применения CSRP: это повышение качества
товаров, сокращение времени поставки, повышение ценности продуктов для покупателя и т. д., а в результате – снижение производственных издержек, но, что более важно, это создание инфраструктуры, приспособленной для создания продуктов, удовлетворяющих
потребности покупателя, улучшение обратной связи с ними и обес110
печение лучшего качества услуг. Это способность создавать продукты, удовлетворяющие потребности покупателя и лучший сервис.
Внедрение приложений CSRP подталкивает руководителей предприятия к изменениям. Внутренняя сфокусированность традиционных производственных структур, сегментированная по отделам
и функциональности, перефокусируется вовне. Точно так же как
уменьшение числа дефектов становится возможным благодаря оптимизации процессов и сфокусированности на производственной
деятельности (никто больше не удивляется бездефектным производствам), так и увеличение доли рынка и улучшение способности удерживать покупателя становятся практичными и предсказуемыми.
К этому можно добавить, что приложения CSRP позволяют легко определить, какие продукты востребованы покупателем и какие
приносят наибольшую прибыль.
Приложения CSRP могут быть необходимы для:
• создания продуктов по спецификациям покупателей;
• обеспечения персонифицированного обслуживания;
• предвидения потребностей покупателей;
• установления партнерских отношений.
Назовем основные выгоды от внедрения CSRP:
• повышение качества товаров;
• сокращение времени поставки;
• повышение ценности продуктов для покупателя;
• снижение производственных издержек;
• создание инфраструктуры, приспособленной для создания
продуктов, удовлетворяющих потребностям персонала.
Кроме того, способность создавать покупательскую ценность
приведет к росту доходов и устойчивому конкурентному преимуществу. Исходя из этого выделим преимущества CSRP-концепции
по сравнению c ERP [19]:
• сфокусированность на рынке;
• защищенность конкурентных преимуществ благодаря интеграции с покупателем;
• интегрированность вследствие замкнутого цикла производства, скоординированного между покупателем и предприятием;
• сохранность инвестиций;
• использование технологий открытых систем.
Подводя итог, следует отметить, что сама концепция CSRP появилась в США, стране, в которой наиболее ожесточенная конкуренция, и необходима была система, соединяющая серийное производство с производством уникальной продукции, – это и была SyteLine,
111
она давала преимущества инновационным предприятиям, переводя
процесс создания уникальной продукции на язык КИС.
4.4.1. Программное обеспечение CSRP
ПО фирмы Symix: SyteLine. Узнав, что же такое CSRP, можно
перейти к описанию самих программ. Начать стоит с компаниипервопроходца Symix и ее программы SyteLine. Интегрированная
система управления SyteLine (далее ИСУ), разработанная на основе
современной концепции ERP, обеспечивает в рамках общей промышленной теории все функции управления производством, закупками, продажами, дистрибуцией и финансами одного или нескольких предприятий, связанных между собой производственными и финансовыми отношениями, – холдингом.
Управление промышленным предприятием может быть рассмотрено как соответствие информационных и материальных потоков:
выигрыш во времени производства, объеме услуг, эффективности –
все это результат оптимизации, проводимой как в области информационных, так и материальных потоков на всем предприятии в целом. И в том, и в другом случае SyteLine обеспечивает важные средства оптимизации. В частности, SyteLine помогает оптимизировать
использование производственных мощностей и систему снабжения
материалами каждой структурной единицы предприятия [21]:
• разработку номенклатуры и технологических карт, соответствующих заказам клиентов;
• управление производственными мощностями с учетом портфеля заказов не позволяет превышать критического уровня запасов
на складах;
• быстрое реагирование на любые изменения в запросах клиентов дает возможность своевременно производить обновление ассортимента продукции;
• снабжение организуется таким образом, чтобы сократить стоимость транспортировки и уменьшить запасы на складах, но при
этом обеспечить наличие материалов в любой нужный момент и в
нужном количестве.
К тому же разные способы планирования производства позволяют применять ИСУ как в опытном производстве, так и в серийномассовом, существенно различающимися способами учета затрат.
Типичным примером организации производства могут служить:
• предприятия, производящие продукт по плану и под заказ
клиента;
112
• предприятия, производящие продукт под заказ клиента или на склад;
• крупносерийное производство;
• предприятия любого или всех перечисленных типов.
В отличие от существующих на рынке систем управления ИСУ
SyteLineтм в большой степени ориентирована также на производство серийной и массовой продукции, полностью покрывая в то же
время все потребности этого производства под заказ.
Для более конкретного описания возможностей программы назовем ее основные функции [21]:
• cоставление коммерческих предложений для заказчика и моделирование сроков исполнения в реальном времени, конфигурирование сложной, основанной на правилах и параметрах пользователя номенклатуры готовой продукции, возможность настройки
технологического процесса в соответствии с заказом клиента или
заказ-нарядом на производство;
• составление бюджета, отслеживание обязательств и выполнение проекта;
• управление заказами клиентов (долговременные – госзаказы,
разовые и т. д.), тарифами, интерфейсом электронного документооборота с заказчиком и поставщиками (EDI);
• управление коммерческими прогнозами, производственным
планом и расчетом потребностей по каждому изделию;
• связь заказа, производства, закупки-снабжения, отгрузки, реальной стоимости по каждому заказу клиента;
• управление заказами на закупку (разовыми и с распределенными поставками), моделирование тарифов, интерфейс EDI;
• отслеживание производства по заказ-нарядам, серийного производства или по принципу «точно вовремя»;
• планирование производства по цеху с ограниченными и неограниченными мощностями;
• сбор данных с помощью считывателей штрих-кода для учета
всех движений материалов и готовых изделий, технологических
событий (произведено, забраковано, переработка брака и т. д.) и отработанного времени персонала;
• многокритериальное отслеживание стоимости (нормативной,
фактической, проектной или вне проекта);
• бухгалтерия промышленная, бюджетная и аналитическая, поставщиков, заказчиков и центральная органически включены в
интегрированную систему общих данных и словарей;
• интерфейсы с САПР и внешними программами расчета заработной платы.
113
Необходимо добавить, что SyteLine предоставляет широкий набор утилит управления техническими данными, таких, как [21]:
• технические данные для коммерческих предложений;
• технические данные, связанные с заказ-нарядами;
• стандартные технические данные;
• конфигуратор продукции;
• фантомная номенклатура;
• извещения о технических изменениях;
• интерфейс с САПР.
Управление техническими данными начинается с технического
описания реализуемой продукции при подготовке коммерческого
предложения.
Система SyteLine дает возможность создавать технические данные, связанные с предложениями. Разработчики и управляющие
проектами имеют, таким образом, средства для оценки потенциальных потребностей с целью выпуска новой продукции на уровне
теоретической себестоимости, потребности в материалах (сырье) и
производственных мощностях.
Эти технические данные образуются в режиме моделирования.
Выполняя моделирование на этапе создания прототипа продукции,
разработчики или руководители проекта получают все сведения
для быстрого реагирования, существенно ускоряя отклик на запрос
клиента. Система SyteLine не требует стандартных технических
данных для формирования предложений. Управление коммерческими предложениями в SyteLine позволяет работать как с текущими, так и с когда-либо подготовленными предложениями со ссылкой на дату их подготовки, а также на дату действия предложения.
Вся информация о клиентах и функционирующих, и потенциальных сохраняется в системе. Если производство ориентировано
на специальные заказы клиента, опытно-конструкторские работы,
проектирование новой продукции, то инженеры и проектировщики найдут для себя новые возможности, предоставляемые ИСУ.
В подобных ситуациях производители не могут ориентироваться на
стандартные данные о расходе и себестоимости. Если они запускают производство и обнаруживают, что необходимо внести изменения в существующую номенклатуру или технологическую карту,
то SyteLine позволит произвести необходимые изменения, не обращаясь к стандартному заказ-наряду.
Рассмотрев работу с клиентами, перейдем к наладке производства, остановившись на опытном производстве. Описание прототипов, или опытное производство, становится достаточно простым при
114
использовании возможности создания особых технических данных,
связанных со специальными заказ-нарядами. Система SyteLine поможет построить структуру прототипа на этих специальных технических данных и связать множество элементов, таких, как [21]:
• наборы технологических операций;
• себестоимость;
• номенклатура;
• статус прототипа;
• заказы клиента;
• коды клиента.
При отслеживании в дальнейшем выполнения заказ-нарядов
можно будет сравнить фактические результаты производства и
прогнозы, заложенные в коммерческое предложение или заказ. На
основе этих результатов можно изменить стандартные технические
данные для промышленного производства продукции. Создание
нового заказ-наряда можно упростить, копируя существующую
стандартную номенклатуру и наборы технологических операций.
Заказ-наряд на производство может быть связан с каждой строкой
заказа клиента. Как и все остальные, эти технические данные используются для запуска и планирования операций в заказ-наряде
на производство (рис. 4.9).
Для продукции, производимой практически без изменений, вычисляются стандартные технические данные. Эти данные для экономии времени могут копироваться при создании новой номенклатуры и технологических операций каждый раз, когда запускается
новая партия. Стандартная номенклатура и технологические операции служат также «скелетом», используемым в конфигураторе
продукции SyteLine, для создания «общего дерева» – комплектации и вариантов исполнения продукции. При задании процента
потерь (отходов и брака) на уровне каждой связи номенклатуры он
будет учитываться при расчете потребности в составляющих. Конфигуратор продукции является информационным мостом от конструкторского бюро к коммерческому отделу и от коммерческого
отдела к производству.
Работа с конфигуратором строится следующим образом. Конструкторы предоставляют информацию о вариантах, опциях и допустимых технологических операциях при изготовлении продукции. Коммерческий отдел при подготовке уникального заказа клиента полагается на информацию от конструкторов, доступную с помощью конфигуратора продукции, для быстрого принятия заказа,
так как не требуется дополнительных согласований с технологами.
115
Рис. 4.9. Главное меню – отчеты по заказ-нарядам на производство
Затем в системе автоматически создаются перечень необходимых
материалов и технологические карты для сконфигурированного
заказа, и сформированный заказ-наряд передается в производство.
Рассмотрев конфигуратор продукции, перейдем к фантомным
наборам материалов. С целью сокращения времени разработки и
унификации комплектующих SyteLine делает возможным создание фантомных наборов материалов. Так называются не существующие материально комплекты, которые удобно применять для
сокращения времени разработки и упрощения связи производства
и конструкторского бюро. Подобные наборы материалов используются и при планировании. Конструкторы описывают все входящие
в состав продукции элементы. Технологи по чертежам конструкторского бюро описывают процесс производства этой продукции.
Во многих случаях технологи могут использовать общие фантомные номенклатуры, упрощая процесс изготовления (рис. 4.10).
Введение фантомных наборов материалов позволяет избежать
создания запасов для некоторых промежуточных комплектаций.
Тем самым это средство способствует уменьшению расходов, свя116
Рис. 4.10. Планирование материалов
занных с замораживанием запасов на складах, которые могут оказаться очень большими. Товар из фантомной номенклатуры может
быть использован в другой продукции или номенклатуре. Все изменения, производимые в составляющих фантомного набора материалов, осуществляются только один раз, все другие связанные
структуры изменяются автоматически.
Другим важным аспектом управления техническими данными
является умение быстро реагировать на обязательные требования
клиентов. Система SyteLine позволяет легко управлять такой ситуацией. Управление «Извещением о техническом изменении» в
SyteLine предоставляет утилиты, работающие с многочисленными
изменениями в наборах материалов и операциях на протяжении всего жизненного цикла выпускаемой продукции. Каждый товар имеет
свой индекс изменения, позволяющий контролировать, когда, кем и
почему было внесено изменение. Указанное средство позволяет персоналу цеха просматривать изменения, внесенные в текущие заказнаряды, при этом его функции состоят в следующем [21]:
117
• установить коды приоритетов для задания порядка важности
изменений;
• установить коды причин для отслеживания изменений, внесенных в номенклатуру и операции;
• сформировать список рассылки с помощью кодов получателей.
После утверждения технического изменения SyteLine может
автоматически произвести изменения в соответствующих наборах
материалов и операциях. Это средство увеличивает скорость и точность изменений и сохраняет историю всех технических изменений.
Особая функция – «Отслеживание по индексу» – позволяет выполнять изменения в комплектующих и технологических операциях,
строго следуя процедуре «Извещение о техническом изменении».
Модуль управления заданиями на техническое изменение содержит настраиваемые выходные формы, отражающие все изменения, производимые с товаром по его индексу, в связи с пересмотром
продукции либо чертежа. К ним относятся [21] (рис. 4.11):
• список изменений по статусу. Этот отчет позволяет пользователю видеть статус запрошенных изменений, просмотреть статус
Рис. 4.11. Технические изменения
118
предлагаемых им изменений, т. е. дату подачи, утверждения, начала и выполнения работ по каждой строке технического изменения;
• список заказ-нарядов на производство, соответствующих заданиям на техническое изменение. Данный отчет предназначен для
информирования персонала цеха о текущих изменениях в заказнарядах.
К этому следует добавить, что SyteLine предлагает интерфейс
с наиболее распространенными системами автоматизированного
проектирования (CAD/CAM), предоставляя все возможности импорта и экспорта данных. Интерфейс SyteLine с САПР уменьшает
число ошибок при переносе данных, сокращает время передачи
информации от конструкторского бюро к производству, исключает
избыточность данных.
Например, информация, связанная с номенклатурой, может
быть напрямую импортирована из программ САПР в систему
SyteLine. И, наоборот, данные, создаваемые в SyteLine, могут быть
непосредственно переданы в САПР без дорогостоящего вывода.
Одной из возможностей, предоставляемых SyteLine для создания
номенклатуры, является возможность использовать конфигуратор
продукции для последующей передачи данных через интерфейс в
САПР для дополнения номенклатур чертежами.
Вернемся к процессу создания товара и выпуска его на рынок.
Следующий этап запуска в производство заключается в получении
информации о наличии ресурсов для выполнения заказов клиентов. Система SyteLine имеет множество утилит-инструментов,
предназначенных для расчета загрузки, включая [21] планирование на уровне производственных линий и рабочих центров, а также
расчет оценочной загрузки.
По планированию производственная линия (группа рабочих
центров, организованных в линию) должна быть максимально эффективной, если производство организовано в потоке. Сроки запуска становятся все более короткими, загрузкой линий необходимо
эффективно управлять как единым целым.
В SyteLine реализованы два метода управления производственными линиями – детализированное и глобальное управление.
Детализированное управление производственными линиями
используется в сложных ситуациях, когда необходимо учитывать
производительность каждого рабочего центра, входящего в линию,
а также глобальную производительность производственной линии.
Система SyteLine представляет в графическом виде наличные мощности производственной линии и планируемую загрузку. Она опре119
деляет наличные мощности, выраженные в часах или количестве
производимой продукции, с учетом узких мест (критические рабочие центры) на линии. Узкие места не всегда одни и те же и зависят
от производимой продукции. Это обстоятельство учитывается для
каждого вида продукции и каждой производственной линии.
SyteLine-система рассчитывает загрузку с учетом всего объема
производства, запланированного для линии, включая [21] (рис. 4.12):
• план-график производства;
• заказ-наряды на производство;
• заказы, полученные в результате формирования производственного плана;
• заказы, полученные в результате расчета потребностей MRP;
• коммерческие предложения.
Возможны следующие методы планирования выполнения работ [21]:
• перспективное (планирование вперед), при котором планируемая дата окончания работ рассчитывается на основе даты запуска
и времени исполнения заказа;
Рис. 4.12. Функции планирования
120
• ретроспективное (планирование назад), при котором рассчитывается планируемая дата начала работ на основе требуемой даты
завершения и времени, необходимого для исполнения заказа.
В зависимости от особенностей производства можно учитывать
или не учитывать межоперационное время и время передачи между заказ-нарядами, а также время ожидания заданием высвобождения требуемых производственных ресурсов. В методе планирования загрузки используются понятия производства с неограниченными производственными мощностями и производства с ограниченной мощностью.
Загрузка с неограниченной мощностью представляет собой расчет загрузки, не учитывает фактической мощности рабочего центра и размещает операции по заказ-нарядам на производство или
повторяющиеся программы по заданным в них датам. Фактическая загрузка может превышать 100 %.
Загрузка с ограниченной мощностью учитывает фактическую
мощность рабочих центров и все запросы, выполняемые по этим
ресурсам.
Опция загрузки с ограниченной или неограниченной мощностью уточняется по рабочим центрам и может применяться на
уровне отдельной операции заказ-наряда на производство.
Учет загрузки производственных мощностей позволяет запускать задания с высоким приоритетом с помощью необходимого
ресурса. Задания с более низким приоритетом отладываются (планирование вперед) или запускаются заранее (планирование назад).
Информация по заданиям, которые были запланированы на конкретную дату, но не были завершены, может быть получена и использована для определения заданий, выбившихся из графика.
Возможность установки приоритетности исполнения работ позволяет назначить приоритет заказа или группы заказов. Присвоение приоритетов возможно как по сроку выполнения, так и по расчету «критического отношения» – времени, оставшегося до даты
выполнения, отнесенного к остатку стандартного времени выполнения. Организация работ основана на ведении календаря цеха, который определяет время работы каждого центра затрат (участка).
Задаются загрузка, число машин, численность обслуживающего
персонала. Учитываются время на обед, перерывы, планируемые
остановки, на уборку и другие факторы, влияющие на загрузку
оборудования, а также доступная численность персонала.
Возможность проведения анализа различных сценариев производства, не меняя его текущего планирования, может быть реали121
зована на уровне базы данных. Пользователь располагает функцией, позволяющей работать с разделенной базой данных для моделирования возможных изменений в загрузке и других характеристик
производства в целом с реальными данными, не опасаясь за последствия. Доступно моделирование [21]:
• заказ-нарядов на производство;
• прогнозируемых заказ-нарядов на основе коммерческих предложений;
• заказ-нарядов на базе расчета потребностей MRP;
• производственных графиков.
Система интегрированного управления SyteLine позволяет
управлять материальными потоками [21] (рис. 4.13):
• отслеживая необходимые для производства каждого вида продукции компоненты по пути следования;
• синхронизируя их по времени;
• отслеживая материалы, зарезервированные для производства;
• осуществляя общий обзор всех запасов на предприятии.
Рис. 4.13. Учет движения материалов
122
Остальные существующие возможности – это возможности ERPсистемы (как и часть предшествующего материала после разработки уникальной продукции), которая является частью CSRP. Например, для разных категорий запасов описание товаров различается:
• сырье и материалы;
• расходные материалы;
• запчасти к оборудованию;
• готовая продукция;
• прочее.
Кроме того, товар может быть классифицирован как:
• закупаемый;
• производимый;
• передаваемый (между филиалами);
• складируемый;
• нескладируемый.
Эти категории позволяют сегментировать запасы для облегчения поиска, сортировки и запросов.
В SyteLine имеются функции для выполнения перемещений
между предприятиями, филиалами, складами:
• планирование перемещений;
• цена перемещения между предприятиями;
• просмотр транзитных товаров;
• автоматическое формирование бухгалтерских проводок.
Далее приводим некоторые выходные формы контроля запасов
[21]. Это отчеты по:
• складским операциям;
• товару, месту складирования, складам, заказ-нарядам на производство, заявкам на закупку. По заказам клиентов приводится
список складских операций. Они могут быть запрошены по периоду, серии или категории товаров и т. д.
• марже брутто по товару;
• цене продажи, себестоимости и марже брутто для выбранной
серии товаров;
• многоуровневому использованию;
• каждому товару, начиная с верхнего уровня, все его вхождения в номенклатуру с указанием уровня вхождения;
• товарам за порогом страховых запасов;
• товарам, число которых находится за уровнем их страхового
запаса;
• транзитным товарам;
в том числе:
123
• список всех товаров, находящихся в процессе перемещения
между предприятиями, филиалами, объектами внутреннего управления, с указанием стоимости;
• оценка складов по месту складирования;
• список всех товаров, отсортированных по местонахождению.
В отчете представлена фактическая или нормативная стоимость с
общим итогом для каждого товара по стоимости и количеству по
каждому месту складирования;
• анализ АВС;
• сортировка запасов по категориям в зависимости от общей их
стоимости и общего количества.
Возможно деление товаров на закупаемые и производимые.
Модуль CSRP от корпорации «Галактика». Специализированное решение корпорации «Галактика» – планирование производства на заказ – позволяет организовать на промышленном предприятии эффективную систему планирования и анализа единичного и мелкосерийного производства заказов. В модуле «Планирование производства на заказ» реализованы следующие задачи [23]:
• ведение внешних заказов на изготовление, отгрузку продукции;
• получение данных о производственной номенклатуре, составе
продукции, технологии изготовления и производственных мощностях из информационной системы предприятия (PDM или другой);
• объемно-календарное APS-планирование позаказного производства на уровне цехов, участков или рабочих центров, для которых ведутся расцеховки (описание процесса изготовления);
• анализ результатов планирования в виде «особых ситуаций»,
указывающих на ошибки и неполноту нормативно-справочной информации, невозможность выполнить или запустить заказы в срок
и другие нарушения условий планирования;
• анализ возможных сроков выполнения заказов (планирование
вперед) и возможность выполнить заказы в срок (планирование назад). Учет разных приоритетов заказов при планировании;
• анализ планов запуска (выпуска), межцеховых передач по любому аналитическому признаку (периоду, заказчикам, заказам, изделиям, производственным единицам и т. п.);
• анализ плановой трудоемкости цехов, участков, рабочих центров по любому аналитическому признаку;
• анализ потребности в покупных комплектующих по любому
аналитическому признаку;
• ведение и сравнение версий планов по любому аналитическому
признаку;
124
• корректировка планов, изменение графиков работы и других
параметров для сокращения и оптимизации цикла производства;
просмотр и корректировка планов по заказам и операциям рабочих
центров и в виде диаграмм Ганта;
• утверждение планов и формирование заданий на изготовление
на уровне цехов, участков, рабочих центров. Формирование ведомостей комплектации. Передача данных в используемую на предприятии систему учета в производстве;
• контроль выполнения планов по заказам и перепланирование
по итогам.
Схема взаимодействия модуля «Планирование производства на
заказ» с другими модулями системы «Галактика / ERP» и иными
внешними системами представлена на рис. 4.14.
Выделим основные преимущества от внедрения этого модуля [23]:
• возможность интеграции с любыми учетными, MES- и PDMсистемами предприятия;
• уникальная система планирования производства. В решении
заложены уникальные его APS-алгоритмы, позволяющие формировать выполнимые планы для цехов, участков, рабочих центров с
учетом их загрузки;
• всесторонний анализ возможности выполнения заказов – расчет возможных сроков их выполнения (планирование вперед) и
RDM-система
«Галактика/
Спецификация
продуктов»
Сторонняя складская
система
предприятия
«Галактика/
Складской учет»
Данные учета
(складские остатки,
резервы под заказы)
Сторонняя система учета
в производстве
Предприятия/
MES
«Галактика/
Управление
производственной
логистикой»
Данные плана
(задания цехам,
ведомости
комплектации)
НСИ
(номенклатура,
«ГАЛАКТИКА/ПЛАНИРОВАНИЕ
состав продукции,
ПРОИЗВОДСТВА НА ЗАКАЗ»
цеха)
Данные учета
(внешние заказы на изготовление, (отпуск в производство,
остатки в производстве,
производственные единицы
запуск (выпуск) цехов,
и расцеховки,
по заданиям)
межцеховое планирование
и анализ возможных сроков,
анализ потребности в ресурсах,
задания в производство)
Рис. 4.14. Взаимодействие модуля CSRP с модулями ERP
125
возможность реализации заказов в срок (планирование назад).
Учет разных приоритетов заказов при планировании;
• возможность планирования больших объемов номенклатуры в
оптимальные сроки благодаря выделенному серверу планирования
и уникальным алгоритмам;
• мощные аналитические средства анализа результатов планирования – возможность получения любых разрезов планов, заказов,
потребности в ресурсах на основе технологии сводных OLAP-форм;
• гибкость настройки. Система имеет различные средства для
быстрой и эффективной настройки на текущий бизнес-процесс
предприятия и его изменения без привлечения специалистов компании-разработчика.
Использование решения «Галактика/Планирование производства на заказ» позволяет добиться [23]:
• повышения объективности, оперативности производственных
планов;
• повышения качества оценки и управления сроками выполнения производственных заказов;
• обеспечения руководства предприятия, плановых служб оперативной аналитической информацией о планах, ходе производственного процесса и причинах отклонения от плана;
• объединения в единую «управляющую» систему «кусочных»
данных от конструкторских, технологических служб, цехов, служб
МТО.
Итак, модуль «Планирование производства на заказ» дает возможность организовать эффективную систему планирования и
анализа единичного и мелкосерийного производства заказов по
разным признакам.
Отметим, что предложения ПО, реализующего концепцию
CSRP, ограничены, хотя программы, располагающие теми или
иными элементами CSRP, широко представлены на рынке, но,
строго говоря, относятся к классу ER-систем.
126
5. ИНФОРМАЦИОННЫЕ СИСТЕМЫ,
УПРАВЛЯЮЩИЕ ВЗАИМООТНОШЕНИЯМИ
С ПОТРЕБИТЕЛЕМ
5.1. Класс систем CRM
CRM-технология отличается индивидуальным (персонифицированным) отношением к клиенту. Базовая концепция CRM (акцент не на продукт, а на клиента) уходит корнями в прошлое. Во
времена, когда супермаркетов еще не существовало, основная масса товаров продавалась через множество маленьких магазинчиков.
Окрестные жители покупали в них все самое необходимое, не создавая себе трудностей с поездками за продуктами в город. Хозяин
магазина знал всех своих клиентов, которые жили по соседству, в
лицо и по имени. Знал их нужды, привычки, вкусы, финансовое
положение, семью и т. д. Он знал, кто, когда и за чем придет. И все
знали его. Бизнес строился на лояльности таких постоянных покупателей. Сейчас это назвали бы персонализацией. Подобные взаимоотношения обеспечивали стабильный спрос на продукцию, но
требовали высокого качества услуги. Это была цена за доверие и
лояльность клиента. Предприятия досконально знали своих клиентов и имели достаточно ресурсов, чтобы ориентировать свою продукцию именно на них.
В XX в. – веке массового производства – ставка делалась на новых клиентов. Рост промышленного производства и расширение
бизнеса выдвинули другие требования к обслуживанию клиента.
Выросли супермаркеты. Массовый продукт, массовый покупатель,
стандарты обслуживания стерли индивидуальность в подходе к
клиенту, поставили всех в одну очередь за одинаковым продуктом.
Невозможно запомнить все пожелания клиента, а тем более сделать индивидуальное предложение каждому.
Все – качественно, все – красиво, продается на каждом углу, но
безлико. О персонализации забыли. Стоимость индивидуального
подхода несравненно выше, чем стандартное обслуживание. Максимум, что могло позволить себе предприятие, ориентирующееся
на потребности клиента, выделить общие сегменты покупателей со
схожими потребностями и ориентировать свою деятельность на их
интересы. Компании в большинстве своем предлагают аналогичные товары по одинаковой цене, изготовленные по стандартным
технологиям.
127
В эпоху конкуренции качество товара везде примерно одинаково. Норма прибыли упала. Потребитель уже практически не реагирует на рекламу, наценка достигла минимума, при котором ценовая конкуренция уже невозможна. Выход из сложившейся ситуации видится только один: сделать так, чтобы клиенты выбирали
вашу продукцию не по цене, не под воздействием рекламы и не за
систему материального поощрения, а «по любви». Единственный
способ выжить в конкурентной борьбе – выделиться среди остальных продавцов товаров и услуг, предложить продукт каждому
клиенту персонально, с учетом его индивидуальных потребностей
и особенностей. И тут оказалось, что на современном уровне развития компьютерных технологий можно «вернуться к прошлому»
и обеспечить персонализацию даже при массовых продажах. Хозяин магазина раньше хранил в голове информацию о ста своих
клиентах.
На рубеже XX–XXI вв. информационные технологии снова дают
нам возможность ориентироваться в основном на имеющуюся клиентскую базу. Вернуться к прошлому в новом качестве позволили
развитие вычислительных технологий и рост производительности
офисной техники. Благодаря применению компьютеров стали возможны хранение и обработка большого количества персональной
информации о потребителях, что позволило вновь заговорить об
индивидуальном подходе и предложить каждому именно то, к чему
он привык и что может захотеть.
Таким образом, пришло понимание, что клиентская база – это
важнейший актив компании, которым необходимо тщательно и
эффективно управлять. «Выращивание» клиента рассматривается
как необходимое условие успешной работы как с существующим,
так и с перспективным клиентом. Компании и корпорации во всем
мире возвращаются к персонифицированным продажам. Использование автоматизированных информационных систем, call-центров
и аналитических баз данных сделало возможной и рентабельной
работу с каждым клиентом так, словно он единственный. А это как
раз область интересов CRM.
За CRM-подходом большое будущее. Когда-то реклама считалась двигателем торговли, а заводы старались производить сотни
тысяч одинаковых предметов потребления. Маркетинг начинается
с идеи производства товара или замысла оказания услуги, производство настраивается на выпуск все более адаптируемых под заказчика изделий, реклама обеспечивает осведомленность о наличии товара, а CRM позволяет замкнуть весь цикл путем «правиль128
ной» работы с клиентом. Компания, освоившая технологию CRM,
сможет на голову опередить своих конкурентов.
CRM-системы позволяют фиксировать все процессы, которые
протекают между клиентами компании и ее сотрудниками, управлять этими процессами и накапливать информацию для повышения их эффективности. Сбор информации о клиентах, их потребностях, конкурентах и рынке в целом является лишь одной из задач,
стоящих перед CRM-системами, но именно они решают данную задачу наиболее эффективно. Причины этого в следующем:
1) сбор маркетинговой информации осуществляется непосредственно в процессе основной деятельности сотрудников. CRMсистема автоматизирует большую часть рутинных операций по
сбору информации, выполняемых сотрудниками отделов продаж,
маркетинга и сервисного обслуживания (т. е. теми, кто в компании в процессе работы получает информацию о рынке), поэтому им
удобно использовать ее в своей работе;
2) информация собирается в единой базе данных по определенным правилам, ориентированным на потребности компании. Задание этих правил и их выполнение обеспечивает возможность анализа информации именно таким образом, каким необходимо для
решения самых разных маркетинговых задач данной компании;
3) собираемые сведения являются предельно объективной маркетинговой информацией о спросе или отношении потребителей к
продукции компании;
4) системы позволяют разграничить права доступа к информации или ее обработке. Эта особенность CRM-систем весьма значима, поскольку качество собранной информации имеет высокую
коммерческую ценность.
Стоит отметить, что потребность в сборе информации сегодня
называется одной из главных причин приобретения CRM-системы
каждой второй российской компанией.
5.1.1. Функции CRM-систем
Функциональность CRM охватывает маркетинг, продажи и сервис, что соответствует стадиям привлечения клиента, самого акта
совершения сделки (транзакция) и послепродажного обслуживания, т. е. все те точки контакта, в которых осуществляется взаимодействие предприятия с клиентом.
Ядром любой CRM-системы является база данных, которая интегрирует все контакты, позволяет собрать в ней информацию и
129
провести интеграцию со всеми другими корпоративными информационными системами, включая ERP. Перевод информации в
единую базу данных в рамках CRM-системы повышает шансы «зацепить» клиента. Несмотря на то, что CRM-системы существуют
уже давно, вопрос о функциональных составляющих данных систем все еще остается нерешенным. Более того, определение CRM
эволюционирует и изменяется с течением времени. Однако многие
специалисты сходятся во мнении, что в течение следующих двух
лет CRM будет состоять из десяти компонентов, описываемых
далее. Это означает, что на первоначальном этапе CRM-система
обычно состоит из одного или более компонентов и со временем к
ней будут добавлять компоненты из данного списка или вновь появляющиеся.
Таким компонентом является функциональность:
• продаж, в том числе управление контактами (contact management) – все виды контактов и история контактов, работа с клиентами
(account management), включая все виды активности, связанные
с клиентом, ввод заказов от клиентов, создание коммерческих
предложений;
• управления продажами, в том числе анализ «трубы продаж»
(pipeline analysis) – прогнозирование, анализ цикла продаж, региональный анализ, запланированная и произвольная отчетность.
Управление последовательными процессами через все каналы работы с клиентами;
• продаж по телефону (telemarketing (telesales)), в том числе создание и распределение списка потенциальных клиентов, автоматический набор номера, регистрация звонков, прием заказов;
• управления временем, в том числе календарь (планирование)
как индивидуальный, так и для группы (в большинстве случаев это
Microsoft Outlook), электронная почта;
• поддержки и обслуживания клиентов, в том числе регистрация обращений, их переадресация, движение заявок от клиента
внутри компании, отчетность, управление решением проблем, информация по заказам, управление гарантийным (контрактным) обслуживанием;
• маркетинга, в том числе управление маркетинговыми кампаниями, потенциальными сделками (opportunity management),
маркетинговая энциклопедия (полная информация о продуктах и
услугах компании), интегрированная с Интернет, конфигуратор
продукции, сегментация клиентской базы, создание и управление
списком потенциальных клиентов;
130
• высшего руководства, в том числе расширенная и простая в использовании отчетность;
• синхронизации данных, в том числе синхронизация с мобильными пользователями и многочисленными портативными устройствами, синхронизация внутри компании с другими базами данных и серверами приложений;
• электронной торговли. Управление сделками через Интернет,
включая приложения B2B и B2C;
• мобильных продаж, в том числе генерация и работа с заказами, передача информации торговым представителям вне офиса в
режиме реального времени через мобильные устройства.
Все процессы взаимодействия с клиентами должны управляться
посредством согласованного набора процедур, построенного на основе единой технологии, позволяющей создать общее впечатление о
компании и ее продукте. Очень часто потребитель имеет разрозненное, фрагментарное впечатление о компании, полученное путем взаимодействия по разным каналам, таким, как телефон, факс, электронная почта, Интернет и т. д. Координация ведет к максимальному удовлетворению запросов клиентов, в конечном счете повышая
прибыльность бизнеса. Кроме того, минимизируется дублирование
и информации усилий, а это уже ведет к сокращению затрат.
5.1.2. Виды CRM-систем
CRM-системы обычно делят на операционные, аналитические и
комбинированные.
Операционная CRM. Чаще всего, когда говорят о CRM-программах, имеют в виду программы именно этого типа. Исторически они появились раньше других, и многие разработчики и консультанты (особенно российские) пытаются преподнести их как некий стандарт для всех CRM-приложений.
Основные функциональные возможности этого типа CRMпрограмм следующие:
• формализация всех бизнес-процессов взаимодействия с клиентом;
• контроль за прохождением длительных и сложных сделок;
• анализ этапов сделок и проектов;
• планирование и контроль коммуникаций с клиентами;
• сбор и классификация максимальной информации о клиенте.
Данный тип программ наиболее эффективен при использовании в бизнесе, предполагающем наличие длительных проектов со
многими этапами, в которых участвует несколько сотрудников или
131
даже отделов. Примером таких компаний являются банки, проектные организации, страховые и лизинговые компании, поставщики
сложного оборудования, трейдерские компании и т. п.
Число сделок в единицу времени у таких компаний невелико, но
каждая из них занимает достаточно много времени. Каждый клиент и каждый проект требует сугубо индивидуального подхода. Основные условия удовлетворенности, а следовательно, и сохранения
лояльности для таких клиентов следующие:
• обеспечение индивидуального подхода;
• слаженная работа всех подразделений и сотрудников, участвующих в сделке;
• пунктуальность всех сотрудников;
• жесткое соблюдение сроков и условий сделки.
К тому же при таком бизнесе большинство клиентов можно отнести к категории VIP. Следовательно, очень важна постпродажная работа с клиентом – поздравления с праздниками, личные контакты, выявление интереса к следующему проекту и пр. Все это
обеспечивают CRM-системы данного классического типа. Стоит
заметить, что подобные системы могут работать вполне автономно.
Интеграция с другим программным обеспечением не всегда обязательна. Так как сделок немного, информация по ним вполне может
быть внесена вручную, хотя большинство отечественных систем
все же имеет модули интеграции, например, с 1С, но чаще всего эта
процедура ограничивается синхронизацией справочников.
Аналитические возможности таких систем, как правило, довольно ограниченные. При редких крупных сделках в них просто
нет большой необходимости. Анализируются в основном этапы сделок, выборки по клиентам и оценка работы сотрудников. Как уже
отмечалось, этот вид CRM-систем появился первым, поэтому он и
наиболее широко представлен на рынке.
Аналитическая CRM. Данный класс программ появился на
рынке сравнительно недавно, и многие «эксперты» – приверженцы «классического» подхода – склонны считать, что это вовсе и не
CRM-программы. Однако CRM-система – это не фиксированный
набор определенных кем-то функций, а инструмент, позволяющий
управлять удовлетворенностью клиентов всеми возможными способами. С этой позиции, системы данного класса вполне удовлетворяют концепции CRM. Основные функциональные возможности
такого вида CRM-программ предполагают:
• анализ продаж в любых срезах;
• ассортиментный и ценовой анализ;
132
• классификацию клиентов по произвольным признакам;
• анализ конкурентной и рыночной среды;
• анализ закупок и склада;
• оценку маркетинговых мероприятий и других влияющих факторов;
• интеграцию с учетными системами.
Пользователями таких систем являются компании, у которых
число сделок в единицу времени довольно велико, но при этом
каждая сделка кратковременная. Чаще всего при этом имеются
достаточно широкий ассортимент и значительное число клиентов.
К предприятиям этого типа можно отнести оптовые и мелкооптовые фирмы, розничные сети, массовое оказание услуг.
При массовых продажах работа осуществляется в основном не с
отдельными клиентами (хотя иногда и это важно), а с сегментами
рынка. В зависимости от масштаба бизнеса это могут быть и ларьки
в спальном районе с торговой площадью до 10 кв. м, и сети магазинов в ЦФО с числом торговых точек более 10.
Основными условиями сохранения лояльности таких компаний
являются:
• оптимальный ассортимент (с учетом сезонности и прочих особенностей);
• гибкая, но точная ценовая политика;
• наличие на складе нужного товара в нужный момент.
Другими словами, клиент удовлетворен, если именно в этой
фирме он всегда может купить нужный ему товар на приемлемых
для него условиях. Число сделок и документов, естественно, может исчисляться десятками в день, а при наличии филиалов или
нескольких торговых точек – и сотнями. При этом просто необходима качественная интеграция с учетной системой, чтобы все необходимые данные о продажах поступали в CRM-систему автоматически. Кроме того, для управления удовлетворенностью клиентов,
необходимо иметь данные не только о продажах, но и о закупках и
состоянии склада. Было бы обидно при оптимальной ценовой и ассортиментной политике потерять клиентов из-за того, что тот или
иной товар периодически отсутствует на складе.
Комбинированные системы – это фактически направление,
к которому в той или иной степени стремятся все производители
CRM-систем. Дело в том, что как бы ни был специализирован бизнес, всегда возникают случаи, выходящие за пределы основных
бизнес-процессов. Число редких и длительных сделок при развитии компании может достичь уровня, при котором потребуется се133
рьезная аналитическая работа. В сегменте массовых продаж существует период первоначальных переговоров с крупным клиентом,
который можно сравнить с длительной многоэтапной сделкой.
Кроме того, существуют компании, которым изначально необходим функционал и операционный, и аналитический. Это, прежде всего, производственные предприятия, у которых, с одной стороны, имеются длительные контракты с покупателями и поставщиками, а с другой, – широкий ассортимент и значительное число
клиентов требуют оптимальных ассортиментных и ценовых решений. Существуют также рынки оборудования, которое, с одной стороны, требует согласования условий поставки и дополнительного
монтажа (изготовления) (а значит, сделка длительная), с другой –
продажи достаточно массовые. Это поставщики вычислительной и
копировальной техники, программного обеспечения, систем кондиционирования и вентиляции, рекламные агентства и издательства, мелкие строительные и ремонтные фирмы и т. п.
Дополнительно можно назвать многопрофильные холдинги, в
которых могут сочетаться разные направления. CRM-систем такого типа пока немного. Поэтому данную нишу частично заполняют
связки из двух интегрированных между собой программ разных
производителей. Например, иностранные производители объединяют классические программы операционных CRM с системами
класса OLAP и Data Mining. Среди российских производителей
классическим примером подобной интеграции является связка
«Парус/CRM» и «Контур». Правда, такая интеграции имеет несколько существенных недостатков. Во-первых, это значительные
затраты на саму интеграцию. Для того чтобы обеспечить совместную работу систем разных производителей, нужны IT-специалисты
высокой квалификации. Следует учесть, что при этом необходимо,
кроме того, интегрировать весь комплекс с учетной системой компании. Во-вторых, системы разных разработчиков развиваются не
всегда одновременно, что приводит к дополнительным проблемам,
например, если и тот, и другой разработчик выпустили новые версии своих продуктов, вам придется еще подождать какое-то время,
чтобы эти новые версии начали работать совместно.
Но тем не менее на рынке присутствуют и нормальные комбинированные решения. Зарубежные варианты, к сожалению, пока
мало распространены и к тому же не имеют интеграции с российскими учетными бухгалтерскими системами. Среди российских разработок, пока можно назвать только «Монитор CRM» и
Marketing Analytic.
134
Необходимо понимать основные преимущества, которые дает
компании внедрение системы CRM. Эти преимущества условно
можно разделить на следующие категории:
• сокращение издержек;
• увеличение объема продаж;
• стратегическое влияние.
На основе опыта внедрения систем CRM особо следует выделить
следующие показатели:
• увеличение объема продаж. Средний показатель – 10 % прироста продаж в год на одного торгового представителя в течение
первых трех лет после внедрения системы. Это связано с более эффективной системой продаж, которая позволяет торговым представителям проводить больше времени у клиента и делать это гораздо
эффективнее, а также с более эффективной системой контроля;
• увеличение процента выигранных сделок. Средний показатель – 5 % в год в течение первых трех лет после внедрения системы. Увеличение процента выигранных сделок связано с тем, что с
помощью системы (например, с помощью стандартной процедуры
квалификации клиента) можно отсеивать нежелательные сделки
на более ранних этапах продаж;
• повышение точности прогнозирования продаж. Статистическая информация позволяет оценить вероятность заключения
сделки и прогнозировать скорость прохождения клиентов по воронке продаж, что позволяет эффективно управлять денежными
потоками компании;
• увеличение маржи. Средний показатель – 1–3 % на сделку в
течение первых трех лет после внедрения системы. Увеличение
маржи связано с лучшим пониманием потребностей клиента, более
высоким уровнем их удовлетворенности, и, как следствие, с меньшей необходимостью в дополнительных скидках. Продавец обладает полной информацией о клиенте и истории продаж. Увеличиваются число сделок и быстрота их заключения. Легко сфокусировать внимание на самых выгодных сделках;
• повышение удовлетворенности клиентов. Средний показатель – 3 % в год в течение первых трех лет после внедрения системы.
Повышение удовлетворенности происходит в связи с тем, что клиенты считают компанию ориентированной на решение их собственных проблем и видят ее более внимательной к их потребностям;
• снижение административных издержек на продажи и маркетинг. Средний показатель – снижение на 10 % в год в течение первых
трех лет после внедрения системы. Во-первых, к снижению издер135
жек приводит автоматизация рутинных процессов. Во-вторых, система позволяет более точно определить целевые сегменты клиентов,
понять их потребности и персонализировать их продукты и услуги
для этих сегментов. При этом нет необходимости распространять информацию обо всех имеющихся услугах всем клиентам. Автоматизация процесса продаж позволяет упростить выполнение рутинных
операций, процессы контроля и управление сотрудниками продаж;
• повышение производительности сотрудников. Управление
возможностями, календарное планирование и средства работы с
контактами позволяют эффективно использовать рабочее время;
• снижение текучести кадров. Сотрудник может соотнести свои
успехи с действиями других сотрудников, получить информацию о
бонусах как прошлых, так и будущих и понять, как добиться больших успехов путем концентрации усилий на более ценных сделках.
Система дает сотруднику уверенность в том, что получаемое им вознаграждение зависит не от личных отношений с руководством, а
только от качества его работы.
На Западе более 70 % компаний, покупающих CRM, рассчитывает на увеличение продаж. Они покупают CRM для комплексной
работы с клиентами, персонализации, формализации баз данных,
поскольку на определенном уровне развития компания «задыхается» без нормальных информационных систем, нормальных средств
интеграции всех контактов. На последнем месте среди причин покупки следует назвать выделение средств на CRM-системы. Фактором покупки системы является отнюдь не наличие денег, но осознание ее необходимости.
В России важной причиной является также ожидание увеличения продаж, но, как это ни парадоксально, более 30 % решивших
купить систему, делают это только потому, что слышали о ней, выполняют указание руководства или просто потому, что под новую
систему можно выбить новые ассигнования.
По данным опроса, подавляющее большинство российских компаний не готово платить за CRM-решения достаточно большие суммы. Причина состоит в неосведомленности о продукте. Однако уже
сейчас значительно выросло число компаний, которые готовы заплатить уже среднюю цену за то, чтобы получить готовые решения
хорошей функциональности. Таким образом, наибольшим спросом система будет пользоваться именно в секторе средних предприятий. На современном этапе появилось понимание того, зачем
нужны такие системы, которое положительно влияет на спрос. Теперь рынок пристальнее оценивает реальные деньги. Клиенты рас136
сматриваются как самый значительный актив компании, которым
можно управлять и извлекать из него максимальную стоимость.
Заметны следующие тенденции рынка CRM-решений:
• от дорогих комплексных решений к средним по стоимости;
• от внедрения новых приложений к интеграции уже имеющихся;
• от комплексных решений к целевым рынкам;
• от моделирования и прогноза перспектив компании к моделированию и прогнозу перспектив клиента;
• от доли рынка как ключевого параметра успеха бизнеса к анализу моделей поведения клиентов, степени их удовлетворенности.
При продвижении продукта акцент делается не на широту выбора клиента, а на скорость принятия им решений исходя из принципа: дешевле, надежнее, быстрее, проще. Наконец, главное при
продвижении продукта – мотивация не на собственный успех, а на
успех клиента.
На сегодняшний день многие компании уже оптимизировали
свои основные бизнес-процессы и внедрили системы автоматизации производства. Для этих целей применялись и применяются
так называемые системы управления ресурсами предприятия, или
ERP-системы, направленные на усовершенствование таких процессов, как планирование, изготовление, учет и контроль. Задачей
систем управления ресурсами предприятия является оптимизация
только внутренней деятельности компании. В результате ERPсистемы никоим образом не учитывают такой важный фактор, как
отношения с клиентами.
CRM-концепция позволяет «интегрировать» клиента в сферу
организации – фирма получает максимально возможную информацию о своих клиентах и их потребностях и, исходя из этих данных, строит свою организационную стратегию, которая касается
всех аспектов ее деятельности: производства, маркетинга, продаж,
обслуживания и прочего. Данная концепция позволяет также связать покупателей и работников организации путем использования
многочисленных информационных каналов, в том числе Интернета, телефонной и факсимильной связи, контактов на местах продажи либо через посредников. Компании могут в дальнейшем развивать уже налаженные отношения с клиентами, извлекая больше
пользы, снижая издержки и совершенствуя бизнес-процессы.
В результате переоценки роли CRM-систем при принятии концепции управления взаимоотношениями с клиентами большинство компаний забывает о том, что CRM – это, в первую очередь,
стратегия, а уже потом – технология. Сегодня многие компании
137
ошибочно полагают, что, затратив большие средства на приобретение и установку дорогостоящих CRM-систем, они незамедлительно
получат отдачу в виде существенного увеличения объемов продаж
и лояльности своих покупателей. Такие организации приступают
к установке программного обеспечения, не имея четкой стратегии
отношений с клиентами. В результате большинство западных исследователей вынуждено констатировать неудовлетворенность
многих компаний результатами внедрения CRM-систем.
Числовое значение доли безуспешных проектов колеблется от исследования к исследованию. Однако многие специалисты сходятся
во мнении, что каждый второй проект по внедрению CRM-системы
на предприятии оказывается в той или иной степени провальным.
На Западе за последнее десятилетие концепция CRM получила широкое распространение. Что касается российских компаний, то для
них CRM все еще остается малознакомым инструментом. По оценкам Sputnik Labs, менее половины всех компаний в России ведет
единый реестр клиентов (обычно это регистрация реализованных
сделок в финансовой системе). А успешно внедренным CRM может
«похвастаться» лишь незначительная доля компаний, оперирующих на российском рынке. Из числа компаний, в той или иной степени использующих функции CRM, больше половины применяет
собственные разработки.
Однако, принимая во внимание неоспоримые преимущества
концепции управления взаимоотношениями с клиентами, можно
сделать вывод, что в ближайшие годы многие отечественные предприятия всерьез задумаются о внедрении CRM. Развивающийся
российский рынок предоставляет широкое поле для оптимизации
процессов взаимодействия с клиентами.
А поскольку, как уже упоминалось ранее, даже у западных
компаний, обладающих огромными ресурсами и потенциалом для
более эффективного внедрения CRM, высока доля безуспешных
проектов, следует обратить внимание российских компаний на те
просчеты и ошибки, которые ведут к провалу дорогостоящего проекта и которого следует избежать. Одним из самых существенных
вопросов, на который необходимо найти ответ, становится вопрос:
«Что необходимо предпринять компаниям, чтобы обезопасить себя
от дорогостоящего провала?».
Технологическая составляющая, безусловно, является одной из
самых существенных в процессе внедрения CRM на предприятии,
и в результате недооценки ее роли компания может оказаться в проигрыше. Однако накопленный за последние годы опыт внедрения
138
CRM-систем показал, что далеко не всегда одна лишь технология
помогает повысить эффективность бизнеса. Ошибка большинства
компаний заключается в том, что они тратят большие средства на
приобретение и установку CRM-систем и лишь после этого пытаются
перестроить организацию своего бизнеса. На первый план выходят
неготовность самих компаний к внедрению данной системы CRM.
Ключом к успеху управления отношениями с клиентами в организации сегодня является принятие философии CRM. Она предполагает изменения на предприятии по пяти основным направлениям:
• принятие стратегии взаимоотношений с клиентами;
• реструктуризация компании;
• изменение бизнес-процессов;
• изменение корпоративной культуры;
• внедрение CRM-системы.
Обращаясь к опыту компаний, успешно внедривших CRM, можно сделать вывод: прежде чем приступить к реализации программы
по управлению отношениями с клиентами, компании несколько
лет работали над своим усовершенствованием. Все они предварительно проводили огромную работу по принятию стратегии, строго ориентированной на покупателя, изменению своей внутренней
структуры, бизнес-процессов и корпоративной культуры. Приступать к внедрению CRM-технологии до того, как все эти мероприятия будут успешно реализованы, не имеет смысла. Разумеется,
на всю эту предварительную работу могут потребоваться месяцы и
годы, но без нее попытки получить положительный эффект от внедрения CRM безосновательны.
Процесс внедрения концепции CRM можно представить в виде
пирамиды, в основании который лежит принятие стратегии CRM,
а вершину венчают новые технологии (рис. 5.1). Иными словами,
внедрение концепции CRM представляет собой поэтапный процесс,
начальной стадией которого является принятие стратегии взаимо-
Технология
Корпоративная культура
Бизнес-процессы
Структура
Стратегическая ориентация
Рис. 5.1. Процесс внедрения концепции CRM на предприятии [1]
139
отношений с клиентами, промежуточной – структурные, процессные и культурные изменения в компании и лишь заключительным
этапом – установка CRM-системы.
5.1.3. Стратегическая ориентация
Опыт зарубежных и отечественных компаний, принявших концепцию управления отношениями с клиентами, показывает, что,
несмотря на различия в отраслевой принадлежности и организационной структуре, все компании, успешно внедрившие CRM, начинали с выработки стратегии. Один из главных факторов успеха внедрения CRM – наличие целей и стратегии отношений с клиентами,
согласованной с общей стратегией компании.
До тех пор пока компания не имеет четкой концепции взаимоотношений с клиентами, пока она точно не определила, чего хочет
достичь посредством внедрения CRM и как намеревается получать
и использовать информацию о своих клиентах, она не в состоянии
сделать правильного выбора технологии и соответственно добиться
положительных результатов. По мере того как компании начнут уделять больше внимания стратегической ориентации, лежащей в основе CRM, можно ожидать сокращения числа неудачных внедрений.
Успешное осуществление проекта CRM включает в себя, вопервых, постановку стратегических целей, определяющих содержание программы действия компании. Данные цели позволят
установить, какие выгоды компания собирается получить от внедрения CRM, выявить круг и приоритеты решаемых задач, а также
наметить краткосрочные и долгосрочные (на три-пять лет) цели.
Например, в краткосрочной перспективе компания ставит целью
получение информации о покупателях посредством web-сайта и решает сделать это в три этапа: получить имена и электронные адреса
покупателей, почтовые адреса и номера телефонов и, наконец, информацию о покупательских предпочтениях клиентов.
Во-вторых, необходимо определить конкретные значения целей, которые компания планирует достичь. Ход реализации проекта CRM и его реальную отдачу трудно контролировать, если заранее
не выбрать меры и оценки его параметров. Необходима разработка
механизма измерения и контроля результатов. При определении
целевых значений важно учитывать, что они должны соответствовать реальному положению дел и быть взаимосогласованными.
Для каждого этапа задаются определенные целевые значения, такие, как установление данных 80 % посетителей web-сайта компа140
нии на первом этапе, превращение 60 % из их числа в покупателей
и получение от них требуемой информации, информации о покупательских предпочтениях всех клиентов с целью персонализации
их будущих визитов для прямой почтовой рассылки, позволяющей
реализовать цель увеличения числа повторных покупок.
И, в-третьих, требуется разработка стратегии, определяющей
отношения с клиентами. Прежде чем приступать к изменениям в
структуре, бизнес-процессах, культуре и технологии, организация
должна четко определить, чего она хочет достичь во взаимоотношениях с клиентами. Такой стратегией, например, может быть
конкурентное преимущество вследствие ориентации на наиболее
крупных клиентов и увеличения продаж по наиболее прибыльным
каналам. Одновременно компания может посчитать наиболее целесообразным выбор стратегии привлечения новых клиентов.
Естественно, стратегия должна быть описана достаточно детально для того, чтобы ею можно было воспользоваться. Довольно
часто к разработке CRM-стратегии на предприятии привлекаются
сторонние специалисты. Консультанты, безусловно, обладают необходимыми знаниями и немалым практическим опытом в области
внедрения CRM, однако CRM-стратегию должны разрабатывать
менеджеры самого предприятия. Консультанты же выступают направляющей и организующей силой.
5.1.4. Структура
Клиенты ожидают персонального обслуживания и рассчитывают, что компания уже в деталях знает подробности отношений,
которые имели с ней, независимо от канала, по которому клиент
связался с компанией. Покупатели видят компанию как единое
целое, не выделяя в ее структуре отделов и подразделений. Они не
обращаются в отдел поддержки клиентов или отдел составления
счетов, они связываются с компанией. Для того чтобы обеспечивать персональное обслуживание, предприятие должно обладать
всей доступной информацией о клиенте, данными из каждого возможного источника.
Как следствие, компания и ее отделы должны быть реструктурированы для достижения максимальной эффективности во взаимоотношениях с покупателями путем полного обмена информацией о клиентах между подразделениями компании. Существуют два
основных подхода, с помощью которых можно достичь объединения рассредоточенных по отделам данных.
141
Первый подход подразумевает соединение разобщенных индивидуальных баз данных в единую систему. Обмен требуемой информацией в данном случае происходит через приложения и программное обеспечение, позволяющее получить доступ к сведениям,
хранящимся в разных базах. В результате подобных изменений
сотрудник отдела маркетинга, к примеру, обеспечивается неограниченным и легким доступом к информации, полученной и хранящейся в информационных базах других отделов компании (отделах
продаж, сервисного обслуживания и др.). Основные сложности, которые могут возникнуть у компании при использовании данного
метода, связаны с различиями в организации баз данных и применяемых программных продуктах, что затрудняет процесс создания
единой информационной системы.
Другим подходом является развертывание единой технологической платформы и создание единой базы данных для хранения
и использования всей имеющейся в компании информации о клиентах. В данном случае каждый отдел вводит данные и делает запросы из единой базы, и система «говорит на одном языке». Создание единой базы данных обеспечивает лучший «обзор» клиентов и
большее удобство при работе с системой в дальнейшем, хотя, как
правило, требует больших усилий и затрат.
Компании должны изменить свою структуру таким образом,
чтобы извлечь реальную выгоду из внедрения концепции CRM. Необходимо уделить должное внимание распределению определенных
функций между центром, подразделениями и конкретными сотрудниками. Например, организации, которые традиционно сосредоточивают все ценообразование в центре, могут не реализовать всех
преимуществ технологии CRM, если не пожелают предоставить
агентам по продаже права самим договариваться о ценах с клиентами и тем самым ускорить заключение сделок. Нежелание изменить
распределение ролей в организации будет способствовать, скорее,
провалу реализации проекта, чем положительным результатам.
5.1.5. Бизнес-процессы
На сегодняшний день большинство организаций выстроило
свою структуру и процессы вокруг продуктов, а не вокруг клиентов. Осознание того, что в центре бизнес-процессов должен находиться потребитель, должно предшествовать решению компаний
об установке CRM-систем. Распространенной ошибкой внедрения
CRM является то, что компании не перестраивают организацию
142
своих бизнес-процессов до того, как начинают внедрять технологию. Поэтому в большинстве неудач виноваты не системы CRM как
таковые, а отсутствие полной слаженности и точности внутренних
процессов компании, необходимых для эффективности работы таких систем.
Чем крупнее компания, тем больше процессов и тем масштабнее
и сложнее может оказаться работа по их оптимизации. Компании
часто оказываются не готовы к проведению требуемых организационных и процессных перемен. Вместо создания системы, работающей для удобства клиента и в его интересах, они ограничиваются
автоматизацией отдельных процессов для решения отдельных проблем. В итоге автоматизируются недостатки, что быстрее приводит
к неэффективности. Так, сокращение времени обслуживания клиента не является решением его проблемы, а массированная атака
новыми предложениями, проведенная без предварительного анализа его предпочтений, скорее всего, приведет к тому, что он отрицательно воспримет получаемую информацию.
Необходимо тщательно определить бизнес-процессы компании
при внедрении CRM. Это своеобразная «карта» того, как клиенты
будут контактировать с компанией, как можно получить информацию, как потом эта информация обрабатывается, как определяются методология повторного контакта с покупателями и способы
сбора информации о них из разных источников.
Для того чтобы добиться всеобщего понимания бизнес-процессов с точки зрения потребителей, компания, внедряющая CRM,
должна взглянуть на свою деятельность глазами своих реальных и
потенциальных клиентов. Для этого необходимо выяснить у этих
покупателей, в чем они действительно нуждаются, чего хотят и
ждут от компании. А затем поинтересоваться, что они имеют от
компании на самом деле. Полученные в результате подобного исследования данные о несоответствии ожиданий клиентов тому, что
они получают, и определят глубину и направление необходимых
процессных перемен. Существенные изменения в бизнес-процессах
также должны вызвать реструктуризацию компании. Когда отделы начнут работать сообща, компания сможет обнаружить способы
более эффективного взаимодействия.
Хотелось бы еще раз подчеркнуть, что бизнес-процессы не должны зависеть от технологии. В случае внедрения новой технологии
платформы без предварительной реорганизации бизнес-процессов
компания может оказаться в ситуации, когда технология диктует
выбор процессов.
143
5.1.6. Корпоративная культура
Одной из самых трудоемких и важных задач, предшествующих
внедрению CRM, является изменение корпоративной культуры,
а именно, тех ее аспектов, которые облегчают процесс внедрения
CRM. Развертывание CRM должно быть подготовлено на всех уровнях организации – от акционеров и высшего руководства до сотрудников, которым предстоит работать в системе. Система CRM
глубоко затрагивает все аспекты деятельности компании, поэтому
особенно важным является эффективное управление изменениями, осуществляемое на уровне высшего руководства. Практика показывает, что в тех случаях, когда высшее руководство принимало
участие в разработке CRM-стратегий и внедрении их на предприятии, были получены отличные результаты. Только на этом уровне
могут быть приняты ответственные решения и осуществлен контроль за их исполнением.
Одной из наиболее важных составляющих CRM является установление контакта с клиентами. Именно сотрудники компании
являются инициаторами налаживания контактов и именно от них
напрямую зависит эффективность взаимоотношений с покупателями. Поэтому необходимо иметь уверенность, что сотрудники знают, как правильно обслуживать клиентов и взаимодействовать с
ними, как суметь получить требуемую информацию и как повлиять на покупателей. Для достижения максимально эффективного
результата будущие пользователи системы должны быть вовлечены в разработку CRM-стратегии.
Эффективным способом изменения корпоративной культуры
является поэтапное выделение задач, сформулированных для сотрудников, которые необходимо решить. Компании следует установить реалистичные цели и донести их до своих сотрудников.
К числу основных задач, постановка и решение которых прямо
способствует изменению корпоративной культуры, можно отнести:
• сокращение времени, требуемого клиенту компании на осуществление заказа;
• повышение качества информации, требуемой для принятия
решений (по таким вопросам, как ценообразование, наличие товара, время доставки, и другим, имеющим весомое значение для клиентов);
• сокращение времени доставки и установки;
• увеличение числа и доли разрешенных проблем или претензий
покупателей;
144
• обеспечение запасов товаров, пользующихся наибольшим
спросом у клиентов;
• увеличение точности и усовершенствование доступа к информации о контактах клиентов с компанией.
Однако руководство компании не должно ограничиваться постановкой задач, позволяющих ориентировать персонал на покупателя. Необходимо также обучить его навыкам обслуживания клиентов и одновременно подготовить к тем технологическим изменениям, которые будут происходить в компании. Для изменения корпоративной культуры необходимо изменить отношение персонала к
новой технологии, добиться понимания необходимости ее внедрения, обеспечить эффективное обучение, систему компенсаций и,
что самое важное, добиться осознания реальных преимуществ от
ее использования сотрудниками и непременно предпринять все эти
шаги, вовлечь реальных пользователей новой технологии в дискуссию о необходимости внедрения CRM-систем.
Особое внимание должно быть уделено работе с сотрудниками
отделов продаж. В большинстве случаев они «защищают» свои
каналы, отказываясь делиться информацией о «своих клиентах».
К сожалению, преодолеть данную предвзятость за короткое время
компаниям не удается, и поэтому тщательную разъяснительную
работу необходимо проводить задолго до внедрения самой CRMсистемы.
Следует помнить, что управление отношениями с клиентами –
это постоянный и развивающийся процесс. Поэтому необходимо
проводить обучение всех новых сотрудников, поступающих на работу. По мнению аналитиков, на обучение персонала должно тратиться до 5 % бюджета внедрения CRM.
5.1.7. Технология
Когда осуществлены все необходимые изменения, предприятие
готово к внедрению новой технологии. CRM-система – это набор
подсистем, которые позволяют собирать информацию о клиентах,
хранить и обрабатывать ее, делать определенные выводы на основе этой информации, экспортировать ее в другие приложения или
просто при необходимости предоставлять эту информацию в удобном виде.
Как правило, CRM-системы строятся на автоматизации трех довольно давно известных систем, которые частично позволяли улучшить отношения с покупателями:
145
• маркетинг (Marketing Automation – MA) – система, автоматизирующая маркетинговые операции, упрощающая информационные процессы, позволяющая эффективнее планировать его и анализировать результаты;
• продажи (Sales Force Automation – SFA) – система автоматизации работы торговых агентов, позволяющая прогнозировать и анализировать продажи, составлять отчетность, учитывать прибыль и
убытки, автоматически готовить коммерческие предложения;
• обслуживание клиентов (Customer Service & Support – CSS) –
система автоматизации службы поддержки и обслуживания клиентов, которая включает в себя базу данных контактов с ними,
мониторинг прохождения заявок, средства контроля выездных
служб, эвристическую базу знаний типичных проблем потребителя
о продаваемой продукции и средствах их решения, средства управления запросами клиента. CRM-системы обладают возможностями
указанных систем, но предлагают и новые функции. Внедрение
CRM-системы сказывается на работе компании как единого целого, а не только отделов маркетинга и продаж;
Таким образом, CRM состоит из трех главных компонентов:
• клиент – это единственный источник, приносящий компании
прибыль и уверенность в дальнейшем развитии;
• взаимоотношения – система отношений между компанией и
ее клиентами подразумевает продолжительную во времени двунаправленную систему коммуникаций и взаимодействия;
• управление – действие концепции выходит далеко за рамки
компетенции службы маркетинга, оказывая прямое воздействие
на бизнес-процессы. Полученная о клиенте информация аккумулируется в систему знаний компании, которая, в свою очередь, оказывает стимулирующее воздействие на ее маркетинг и информационные возможности. CRM-система потребует внесения изменений в
оргструктуру и личностные отношения внутри компании.
В России CRM-системы еще только обретают популярность. Но
нередко в рекламе CRM-технологий упор делается на возможности
ведения непрерывного взаимодействия с клиентами по вопросам,
связанным с продвижением, продажей и поддержкой продуктов и
услуг, т. е. на операционной активности. Эта деятельность является очень важным элементом CRM-технологий. Однако она реализует только часть возможностей, которые может дать стратегия ориентации на клиента.
Не менее важную роль в реализации CRM-стратегии играют инструменты, которые должны обеспечивать оперативный и страте146
гический анализ, а также оценку ситуации и поддержку принятия
управленческих решений в области маркетинга и сбыта продукции
предприятия. По данным некоторых исследований, отсутствие таких инструментов в CRM-системах является одной из главных причин провала проектов по их внедрению.
Внедрение концепции CRM представляет собой довольно длительный и затратный процесс. Наибольшие финансовые выгоды
приносят проекты, ориентированные на долгосрочную перспективу. Из этого вытекает важный вывод, что внедрение CRM-системы
оправданно отнюдь не во всех случаях. Тем компаниям, которые
не видят во внедрении CRM долгосрочных выгод, лучше совсем
отказаться от проекта, чем пытаться получить от него быструю
отдачу. От принятия концепции CRM также необходимо воздержаться тем компаниям, которые не готовы к структурным изменениям и корректировке своей стратегии. Компании, не желающие провести изменения в корпоративной культуре, не способные
убедить сотрудников в необходимости внедрения CRM, должны
отложить решение о ее внедрении до тех пор, пока каждый сотрудник не осознает необходимости и выгоды от принятия новой
философии бизнеса.
5.2. Российские системы класса CRM
Системы Sales Expert и Quick Sales – это первые российские системы класса CRM операционного коробочного типа. Разработка
данных программных продуктов началась в 1997 г., в 1998 г. они
были внедрены в компании «Про-Инвест-ИТ», а с 2000 г. это решение представлено на рынке. Сегодня такие системы успешно используют более 1000 компаний в разных областях бизнеса.
Обе CRM-системы предназначены для ведения клиентской базы
и фиксирования истории работы с каждым клиентом, а также для
анализа накопленной информации. Различаются они степенью
гибкости и набором функциональности. Так, Quick Sales позволяет
отслеживать типовую информацию по работе с клиентами. В этой
базе можно фиксировать наиболее распространенные «реквизиты» компаний: координаты, контактные лица, списки проданного
товара. Указанные параметры заданы и не подлежат изменению.
А Sales Expert 2 – это настраиваемая, гибкая коробочная система.
Она позволяет создавать свои поля для сбора нужной информации о
клиентах, задавать структуру и форму представления данных.
147
5.2.1. Sales Expert 2
Система Sales Expert 2 разработана в 2002 г. Это настраиваемый
программный продукт: в Sales Expert 2 можно задавать необходимую структуру хранения информации о клиентах и конструировать
форму представления данных. Метод повышения эффективности
персональных продаж, который предлагается «Про-Инвестом», состоит в том, что анализируются не только удачные, т. е. оплаченные
сделки, но и те, которые по каким-либо причинам не состоялись.
По оценкам специалистов компании, 90 % сделок не завершается
покупкой, а мотивы отказа потенциальных клиентов могут подсказать руководству причину, по которой сделки не были заключены. Кроме того, с помощью системы можно проводить рекламные
акции, предлагая некоторым старым клиентам новые продукты.
Именно эти функции и выполняет система поддержки и анализа
продаж Sales Expert. Впрочем, этот метод подходит только для оптимизации персональных продаж, в которые не входят розничная
торговля и изготовление товаров на заказ. Особенно эффективной
Sales Expert может оказаться для компаний, которые работают в
сфере «бизнес – бизнес».
В системе предусмотрено пять разных ролей:
• руководитель компании;
• менеджер по маркетингу;
• руководитель отдела продаж;
• менеджер по продажам;
• специалист службы сервисного обслуживания.
Базу данных заполняют, естественно, менеджеры по продажам,
которые заносят в нее информацию не только о совершенных сделках, но и о ведущихся переговорах с заказчиками. Для них система
позиционируется фактически как интеллектуальный органайзер,
с помощью которого можно хранить информацию о клиентах и намечающихся сделках. Руководитель отдела продаж, анализируя
данные, накопленные его сотрудниками, может контролировать их
работу и выявлять допущенные просчеты. Специалисты отдела маркетинга имеют возможность наблюдать, как их маркетинговые программы сказываются на продажах компании, корректировать их и
продумывать новые. Сотрудники сервисного подразделения имеют
доступ к истории каждой сделки, что позволяет правильно определять необходимое обслуживание и выставлять за него счет. Руководитель компании анализирует продажи и принимает наиболее
общие решения по корректировке деятельности всего предприятия.
148
Система Sales Expert 2 выполняет следующие функции [9]:
• составление многоуровневых справочников для сбора маркетинговой информации. Данная система позволяет гибко настраивать справочники – списки регионов, городов, отраслей, сегментов,
причин покупки и отказа и любых других – для сбора маркетинговой информации. Например, адрес для московской компании
может быть детализирован до названия микрорайона или станции
метро, а справочник товаров может содержать столько уровней,
сколько используется в учетной системе компании;
• учет и анализ маркетинговых воздействий. Система позволяет
вести анализ маркетинговых акций и мероприятий рассылок, публикаций, рекламы в Интернете, семинаров, любых других воздействий на клиентов. На основе этих данных определяется эффективность маркетинга по коммуникационным каналам и рекламоносителям, сегментам, а также типам, частоте и продолжительности
маркетинговых воздействий;
• настраивание пользовательского интерфейса. Пользователь
может настроить «под себя» вид таблиц и размеры экранных форм,
а затем, сохранив настройки, каждый день работать в системе, полностью учитывающей его потребности и привычки;
• расширение прав доступа и защиты информации от удаления.
Права на просмотр и изменение информации в системе теперь настраиваются администратором вплоть до доступа к конкретному
модулю или в зависимости от функциональных обязанностей каждого пользователя. В случае ошибочного удаления пользователем
информации администратор может без труда ее восстановить;
• формирование удобного календарь-ежедневника. Удобно спланировать рабочий день для себя, назначить работу подчиненному
или коллеге в соответствии с его загрузкой позволит новый календарь. В нем учитываются все запланированные звонки, встречи, демонстрации и другие работы. Доступ к правке планов в календаре
другого сотрудника определяется правами;
• улучшение возможности прямого маркетинга. Возможность
группировки контактных лиц и работ позволяет организовать целевую работу с сегментами клиентов с помощью инструментов прямого
маркетинга, а затем отследить эффективность такой деятельности;
• возможность построения сложных запросов. Система Sales
Expert 2 позволяет с помощью удобного интерфейса построить
сложные логические запросы к базе данных. Например, можно получить список контактных лиц, которые функционируют в определенной отрасли, находятся не в Москве, интересовались определен149
ным продуктом в течение последних двух лет и с которыми не было
контакта за последние полгода;
• настройка шаблонов для типов и этапов работ. В новой версии
расширились возможности целевого управления продажами. Теперь в Sales Expert можно создавать типы работ («сделок» в терминологии Quick Sales) с наборами этапов. Последовательность этапов
может быть задана жестко, что позволяет четко следовать выбранной технологии продаж или сервисного обслуживания;
• гибкий учет и оформление оплат и отгрузок. В Sales Expert 2
появилась возможность учета оплаты и отгрузки тогда, когда они
происходят не единовременно, а по частям. Соответственно в системе регистрируются все финансовые документы, которые послужили основанием для таких действий;
• проектирование справочников системы. Возможно создание
фактически с нуля информационной структуры системы с тем, чтобы она удовлетворяла устоявшейся практике работы с клиентами.
Правильно настроенные справочники позволяют повысить производительность сотрудников, работающих с системой, и собирать
точную маркетинговую информацию.
Технологически продукт представляет собой систему «клиент–
сервер», в которой в качестве СУБД используется IB DataBase.
Клиентское приложение разработано на Delphi 4, поэтому функционирует на всех вариантах Windows.
5.2.2. Quick Sales
Quick Sales представляет собой CRM-систему, предназначенную
для организации эффективной работы с клиентами и, как следствие, увеличения продаж товара. Система Quick Sales 2 поможет
оптимизировать процесс ведения клиентской базы в отделе продаж, привлечь новых и повысить лояльность постоянных клиентов
компании. Пользователями Quick Sales 2 являются не только менеджеры по продажам, но и специалисты по работе с клиентами,
поскольку она предоставляет широкие возможности для анализа и
прогнозирования построения отношений с клиентом. Эта система
подойдет для любого предприятия независимо от его размеров, а
благодаря гибкой конфигурации и интуитивно понятному интерфейсу внедрение системы займет минимум времени.
Система Quick Sales 2 позволяет структурировать полученные
данные, обрабатывать и анализировать их в соответствии с поставленными задачами. Она дает возможность доступа к актуальной
150
информации о количестве проданной продукции, оказанных услугах, поступившей оплате и т. д., а также возможность всесторонне
оценивать качество работы как всего отдела или подразделения,
так и конкретных сотрудников. На основе информации, аккумулируемой в Quick Sales, можно быстро составлять точные прогнозы
продаж товара на определенный период, а также рассчитывать вознаграждение сотрудникам.
Данная система подходит прежде всего тем, кто ведет учет клиентов в бумажных органайзерах, Excel, Outlook или вообще все держит в голове, кто не может ответить на вопросы: «Сколько у нас
клиентов всего?» или «Какой у нас объем продаж за месяц?», кто
не может точно сказать, что он должен сделать сегодня или какие у
него планы на следующую неделю.
Система Quick Sales 2 поможет:
• создать эффективную систему сбыта продукции, удобную
для управления и прозрачную для контроля. Система Quick Sales
дает возможность эффективно использовать регламенты, определяющие в компании правила комплексной работы с клиентами:
разбить процесс работы на этапы и типы действий, выполняемых
сотрудниками разных подразделений, с закреплением их за конкретными исполнителями. Это позволяет контролировать не только результаты, но и сам процесс сбытовой деятельности с помощью
объективных показателей: эффективности первичных контактов,
продолжительности процесса продажи товара, среднего объема
сделки и т. п. Могут быть выявлены слабые места в работе менеджеров и скорректирована их деятельность;
• обеспечить удобство работы менеджеров по продаже. Менеджеры получают удобный инструмент для сбора, хранения и поиска
данных о клиентах, планирования своей работы, массовой рассылки информации, а также возможность автоматического оформления счетов и накладных, регистрации плановых и фактических
сумм платежей. Кроме того, система позволяет автоматически готовить отчеты и тем самым экономить время;
• снизить затраты на работу с клиентами и улучшить качество
их обслуживания. Фиксация в базе данных исчерпывающей информации о сотнях и тысячах потенциальных и реальных клиентов,
полной истории работы с ними не дает забыть ни одного клиента и
позволяет любому менеджеру мгновенно реагировать на запросы.
Кроме того, система автоматически напомнит о запланированных
мероприятиях. Все это позволяет каждому клиенту чувствовать
себя VIP-персоной;
151
• оценить эффективность маркетинговых решений. Клиент
сможет не только отследить результативность конкретных маркетинговых акций (публикация статьи, участие в выставке и т. п.)
и каналов продвижения продукции, но и провести анализ причин
отказов от покупки, что поможет скорректировать маркетинговую
деятельность. Система делает возможным мониторинг хода продаж в целевых сегментах;
• обеспечить защиту клиентской базы компании. База клиентов
системы Quick Sales не распределена по компьютерам сотрудников,
а находится на сервере, поэтому уход из компании ключевых сотрудников не влечет за собой потерю информации о контактах с
клиентами;
• повысить информативность и широкие аналитические возможности. На основании детальной информации, фиксируемой в
процессе продаж, пользователь может в любой момент получать
точные данные об объемах сбыта, представленные в любом срезе (по
группам товаров, регионам, отраслям, подразделениям компании
и отдельным менеджерам), а также данные о фактической отгрузке
продукции или оказании услуг, плановых и реальных денежных
поступлениях. Система обеспечивает также прогнозами привлечения новых клиентов и объемов сбыта, позволяет оценивать сумму
дебиторской задолженности, рассчитывать дополнительную прибыль от курсовой разницы, а наличие информации об участниках
сделок (агентах, менеджерах по продажам, дилерах и т. д.) – быстро и корректно рассчитывать заработную плату и начислять комиссионные;
• формировать отчеты за любой период. Гибкий модуль генерации отчетов позволяет сформировать в режиме реального времени
сводные и детализированные отчеты. В них за выбранный временной интервал (декада, месяц и т. д.) принимаются данные в стоимостном и количественном выражении. Информация может быть
представлена как в табличном, так и в графическом виде. Отчетные данные могут быть экспортированы также в Excel для дополнительного анализа;
• наладить интеграцию с системой «1С: Предприятие». Система
Quick Sales интегрируется с системой «1С: Предприятие» на уровне
обмена информацией о сделках и платежах, подготовки расчетных
документов. Это позволяет оперативно получать данные об объемах
продаж для учетных и аналитических целей, ускоряет документооборот, увеличивает эффективность работы менеджеров и освобождает время бухгалтера.
152
Данная система существует в локальном и сетевом вариантах
и функционирует в среде Windows 95/98/NT/2000/MЕ/ХР. Она
работает в архитектуре «клиент–сервер» на СУБД InterBase (бесплатно распространяемый продукт фирмы Inprise/Borland), что
обеспечивает надежность и высокую скорость обработки информации.
Минимальные требования к компьютеру при использовании системы:
• на клиентском месте: процессор не ниже i486DX-66, объем
ОЗУ – не менее 16 Мб, свободное место на диске – не менее 10 Мб;
• на сервере: процессор не ниже Pentium-100, объем ОЗУ – не
менее 32 Мб, свободное место на диске – не менее 50 Мб без учета
размеров базы данных.
Сравнительные данные о системах Quick Sales 1 и Sales Expert 2
приводятся в табл. 5.1.
Таблица 5.1
Cравнение CRM-систем Quick Sales 1 и Sales Expert 2
Задача
Quick Sales
Sales Expert 2
Ведение клиентов
Расширенный
поиск
Сохранение
условий поиска
Групповые
операции
Есть
Только простой поиск
Есть
Есть сравнение полей
Нет
Есть в расширенных
запросах
Для любого объекта в системе
имеются групповые операции
и не только на добавление,
но и на изменение и удаление
История ведется по
компании, контактному
лицу, по работе (сделке)
и этапу работы
Все справочники
История и планы
Есть несколько
групповых операций
для компаний
на добавление
История ведется
по компании
и контактному лицу
Многоуровневые
Только справочник
справочники
продуктов
Добавление полей Только текстовые поля
для компании
Поля разных типов для
всех объектов системы.
В справочники можно
добавлять свои поля
Счета, накладные, Только дата отгрузки
Есть счета, накладные,
платежки
(дата накладной)
платежки и другие
документы. Продукты можно
отгружать частями
153
Продолжение табл. 5.1
Задача
Quick Sales
Sales Expert 2
Оперативные
модули
Клиенты, рассылка,
сделки
Компании, контактные
лица, работа, этапы
работы, продажи, пакеты,
воздействия, накладные,
платежки, счета
Есть
Сортировка по
Нет
любому столбцу
Настройка
Нет
Есть
всех таблиц
(какие столбцы
показывать,
а какие нет)
Настройка
Нет
Есть
свойств полей
(только чтение,
обязательное
заполнение,
отображение и т. д.)
Планирование
Есть
Есть
звонков и встреч
Отчеты по
Есть. Отчеты строятся
Есть. Отчеты позволяют
продажам
только по суммам и
строить не только отчеты по
отгрузкам
продажам (деньги и отгрузки),
но и любые отчеты по данным,
которые имеются в системе. Их
можно сохранять. Доступен
расширенный запрос
Валюта
Весь справочник
Любой продукт в справочнике
справочника
в рублях или долларах. имеет свою валюту – рубли
продуктов
Названия валют
или доллары. Названия
настраиваются
валют настраиваются
Причина отказа Одна на каждую сделку На каждый продукт и сделку
клиента
своя причина отказа
Пакеты
Только для компании
Пакеты могут иметься для
компании, контактного лица
и работы
Календарь
Планы на сегодняшний Планы на сегодняшний день
день можно видеть в
можно видеть в виде списка
виде списка
и в виде календаря в стиле
Outlook
База знаний
Одна для всех
Для каждого отдела может
быть своя база знаний
154
Окончание табл. 5.1
Задача
Quick Sales
Sales Expert 2
Показатели
Нет
Массовая
рассылка
Права доступа
Экспорт и импорт
Одновременная
работа нескольких
пользователей
Планирование для
продавцов разных
показателей
Есть
Для каждого пользователя
системы можно назначать
разные показатели, такие,
как объем продаж, число
новых клиентов, встреч и
т. п. Наглядное сравнение
планов с фактами
Есть
Есть
Есть
Есть
Есть
Есть
Есть
Нет
Есть
5.2.3. Terrasoft CRM
Terrasoft CRM – система, разработанная компанией Terrasoft.
Основное преимущество продукта – простота в использовании при
богатой функциональности.
Тerrasoft СRM позволяет вести полную историю сотрудничества
с контрагентами:
• координаты контрагентов;
• продажи и проекты;
• счета и платежи;
• маркетинговые воздействия;
• встречи и телефонные переговоры;
• активность конкурентов;
• источники информации и причины лояльности;
• документооборот по клиенту;
• электронная корреспонденция;
• любые дополнительные параметры.
Terrasoft CRM поможет в организации эффективного взаимодействия с деловыми партнерами компании. Ни один входящий
звонок не будет упущен благодаря возможностям встроенного центра приема и обработки звонков (Call Centre). Продажи превратятся в конвейер благодаря использованию инструментов планирова155
ния и контроля продаж, и можно будет объективно оценивать эффективность маркетинговых кампаний. Взаимодействие с клиентом будет проходить в соответствии с бизнес-процессами. В случае
увольнения сотрудника вся история работы с клиентом останется
в компании, а не в личной записной книжке менеджера. Исчезнет
проблема «двойных звонков», когда несколько менеджеров делают
«холодные звонки» в одну и ту же компанию, и можно будет получать объективные данные об активности конкурентов и причинах
проигранных сделок. Взаимодействие между разными отделами
компании (продажи, маркетинг, администрация, финансы и т. д.)
станет прозрачным и эффективным.
Пакет Terrasoft CRM состоит из следующих рубрик:
• компании. Каталог, включающий в себя покупателей, бизнес-партнеров и конкурирующие фирмы. Фильтрация имеющейся
информации построена таким образом, что необходимые данные
могут быть получены в короткий срок, причем каждый пункт можно расширить введением подробного перечня сведений по каждой
организации или физическому лицу – от электронной визитки, построенной с учетом предъявленных требований, до документации
и корреспонденции, истории проектов и осуществленных сделок,
финансовых счетов. При всем разнообразии информации сотрудники имеют возможность ознакомиться лишь с теми сведениями,
которые имеют отношение к возложенному на них заданию;
• контакты. Сведения о представителях компаний – партнерах
или конкурентах, позволяющие осуществлять персонализированную электронную рассылку, готовить конверты для почтовой рассылки. Раздел напоминает о памятных датах жизни контрагента, а
также содержит описание истории связи с каждым представителем;
• проекты. Рубрика, упрощающая проектирование процесса
продажи товаров и услуг, позволяющая контролировать уровень
производительности труда каждого управленца, анализировать
причины проигрыша сделок. Проектирование процесса продажи
товаров и услуг может быть представлено в виде графика. Счета,
необходимые документы, корреспонденция и параметры поставок
доступны для каждого пункта данной рубрики;
• документы. Разнообразные контракты, договоры о поставках,
накладные и счета находятся в иерархии, создавая так называемое
дерево подчиненных документов, т. е. каждый заказ может быть
рассмотрен в перечне документов;
• маркетинговый календарь. Сервис, позволяющий составлять
план мероприятий, распределять средства и давать поручения
156
персоналу. Каждое событие может быть оценено по принесенной
прибыли и числу заключенных договоров после оказанного воздействия на клиентов;
• ежедневник. Раздел, помогающий ставить корпоративные задачи, выполнение которых связано с каким-либо маркетинговым
ходом, проектом, акцией или деятельностью компаний-контрагентов. Здесь же распределяются обязанности менеджеров, оцениваются предстоящие расходы по оплате труда сотрудников;
• процессы. Деятельность фирмы в конкретный период времени,
представленная в виде логичного набора задач, соответствующего
выбранному пути развития. Прохождение стадий и решение поставленных задач отображается автоматически;
• электронная почта. Особенность рубрики в том, что известные каждому пользователю функции могут быть отнесены к какому-либо проекту или фирме;
• центр приема и обработки входящих звонков, или Call Centre.
Возможность переадресации звонков другим работникам, установка параметров приема входящих звонков от сотрудничающих
и конкурирующих фирм или клиентов. Возможность пропустить
звонок исключается;
• библиотека. Раздел, позволяющий содержать формуляры, образцы документов и справочные материалы по документоведению
в упорядоченном виде;
• отчеты и графики. Имеющаяся информация может быть
представлена в форме отчетов и графиков, позволяющих анализировать и контролировать рабочий процесс.
Пакет Terrasoft CRM позволяет увеличить эффективность бизнеса, поскольку дает возможность максимально повысить качество
работы управленцев. Ничего сверхъестественного или неправдоподобного в этом нет: образцы документов, отчеты, электронная корреспонденция и различные графики имеются в базе компании, что
сокращает временные затраты. Полная история взаимоотношений
с клиентами, меры по увеличению их лояльности, скомплектованные группы поставщиков и заказчиков – материал, делающий возможным быстрое ориентирование в процессе работы. Понятные
графики по маркетинговым акциям, доступность составления перспективных планов по объемам продаж и ведение личного ежедневника (контроль времени) увеличивают продуктивность работы.
Для комфортной работы комплекса Terrasoft CRM необходимо
соответствие аппаратной составляющей числу подключений. Так,
например, при подключении до 15 пользователей и размере базы
157
данных 1 Гб рекомендуется использовать сервер с процессором
Pentium 4 с частотой 3 ГГц и оперативной памятью не менее 1 Гб.
Если будет подключено около 30–40 пользователей при размере
базы 3–5 Гб, понадобится сервер с процессором Xeon dual 3.2 ГГц
и оперативной памятью не менее 4 Гб. В случае подключения более
250 пользователей при размере базы данных 30 Гб потребуется сервер с тем же процессором оперативной памятью 16 Гб.
5.2.4. Зарубежные системы класса CRM
На российском рынке представлены также CRM-системы зарубежных производителей, такие, как Microsoft CRM и Goldmine CRM.
Microsoft CRM. Microsoft Dynamics CRM – это система, позволяющая осуществлять контакты с покупателями на высоком уровне,
продуктивно координировать работу менеджеров отдела продаж,
а шаблонные процедуры и операции, касающиеся внутренней политики фирмы и документооборота, поставить на автоматизированный поток. Программа позволяет составлять схемы продаж,
использование которых облегчает процесс поиска перспективных
покупателей, настраивать необходимые прайс-листы.
Данная система делает возможным увеличение числа сделок при
одновременной минимизации цикла продаж. Поскольку продукт
ориентирован на быструю и эффективную работу с покупателем,
он делает возможным уменьшением затрат энергии сотрудников на
написание рыночных предложений и обработку заказов благодаря
автоматизации данных процессов. Личные сведения о заказчиках
(день рождения, должность), список встреч и переговоров (личных
и телефонных) по каждому клиенту, календарь мероприятий доступны всем менеджерам, для которых данная информация актуальна при выполнении задания руководства. Средства связи – телефон, электронная почта и факс – подчинены тому же принципу.
Программа позволяет составлять схемы продаж, использование
которых облегчает процесс поиска перспективных покупателей,
настроить необходимые прайс-листы.
Microsoft Dynamics CRM представлена двумя разновидностями:
small business и professional.
Стоимость продукта подходит даже фирмам с небольшим бюджетом либо при стартовом введении CRM для минимизации возможных потерь компании-заказчика.
К преимуществам Microsoft Dynamics CRM в первую очередь
следует отнести известные всем систему взаимодействия с пользо158
вателем Outlook, а также Microsoft Excel, позволяющую создавать
объединенные таблицы, отчеты и графики. Анализировать данные
позволяет приложение Microsoft SQL Reporting Services. Кроме
того, возможно создание личного интерфейса, видов и запросов,
которыми могут пользоваться несколько сотрудников. В целом
данная система проста в регулировке. Поля данных можно менять
без кода, создавать какие-либо элементы с использованием webинструментов. Более того, удаленная работа становится реальной,
поскольку маркетинговая, сервисная и коммерческая информация
доступна за пределами компании.
Goldmine CRM. Одним из наиболее функциональных и гибко
настраиваемых программных продуктов, реализующих принципы
CRM, является программа Goldmine, разработанная американской
компанией Frontrange Solutions Inc. Показателен тот факт, что с момента выхода на рынок в 1993 г. Goldmine завоевала популярность
среди более восьми миллионов пользователей во всем мире. Наиболее успешное внедрение программа получила в небольших компаниях со сложными бизнес-процессами, в которых не задействовано
большое номенклатурное количество товаров или услуг, но требуется многоуровневый доступ пользователей к базам данных.
Программа Goldmine способна справиться с обширными базами
данных, содержащими данные 35 тысяч клиентов, и обработать запросы 25 менеджеров, работающих с данными базами.
В настоящее время Goldmine имеет на 80 % локализованный
интерфейс и выпускается в четырех вариантах, различающихся
функционалами: standard, corporate, premium, enterprise.
База данных программы формируется на основе сведений, взятых из карточки клиента, в которую можно вносить разнообразные
персональные сведения о данном контакте и планировать мероприятия с участием фигуранта. Имеется возможность редактирования
полей карточки и добавления иных, не предусмотренных программой, данных. Персонализатор клиента отслеживает связи между
клиентами, хранит по каждому документы, касающиеся проведенных и запланированных операций и содержит историю взаимодействия с ним. Кроме того, в одной базе данных отображаются
гибко настраиваемая информация о разнотипных объектах, например, информация о товарах, и личные данные клиента. Система
Goldmine CRM имеет единый центр управления событиями, в котором аккумулируются и анализируются все данные о деятельности
компании. В зависимости от задач, поставленных перед персоналом, регулируется уровень доступа для каждого отдельного сотруд159
ника или отдела, например, ограничение по отделам маркетинга,
продаж и прочим структурным подразделениям. Программа дает
возможность осуществлять поиск и сортировку контактов по предустановленным параметрам. Имеется также возможность формировать запросы и сортировать их по заданным пользователем признакам.
Система Goldmine легко синхронизируется с приложениями
сторонних разработчиков, содержит встроенный мастер импортаэкспорта контактов из MSOutlook, объединение событий базы с
календарями, карманными ПК и другими устройствами. Данная
программа способна формировать отчеты по одной из ста предустановленных форм либо создавать их по заранее заданным параметрам или путем импортирования из программного продукта Crystal
Report. Программа имеет встроенные возможности обслуживания
данных: программу резервного копирования, переиндексацию и
т. п., которые могут выполняться как в автоматическом, так и по
требованию пользователя режиме.
Данный программный продукт нетребователен к аппаратным
ресурсам. Минимальные требования включают в себя 64 Мб видео,
процессор с тактовой частотой не ниже 166 МГц и от 150 до 290 Мб
памяти на жестком диске. Помимо прочего Goldmine требует инсталляции Internet Explorer не ниже шестой версии, а в случае использования программы по схеме «клиент – сервер» – установки
Microsoft SQL Server под управлением Windows 2000 или Windows
2000 Advanced Server. Данный продукт может использоваться как
файл-серверное приложение, хранящее данные в формате DBF.
Итак, тот, кто занимался персональными продажами, знает,
как легко забываются подробности встреч с представителями компаний-покупателей при широкой номенклатуре товаров, большом
числе клиентов и нечастых контактах с ними. Клиентов же должно быть много «по определению», ведь по статистике при осуществлении персональных продаж лишь 10–15 % контактов продавца
и потенциального покупателя завершаются продажей продукции.
На помощь приходят специализированные системы управления
взаимоотношениями с клиентами (CRM-системы), которые обеспечивают организацию единой базы данных по продвижению товаров
и услуг на рынок, доступной для всех участников этого процесса, и
ряд других полезных функций. На отечественном рынке такие системы появились сравнительно недавно, и их сразу начали активно
приобретать фирмы-производители, торговые компании, предприятия сферы услуг (транспорт, связь, финансы) и СМИ.
160
6. ИНФОРМАЦИОННЫЕ ЛОГИСТИЧЕСКИЕ
И ГЕОМАРКЕТИНГОВЫЕ СИСТЕМЫ
6.1. Класс систем SCM
На многих предприятиях, особенно на крупных, исторически
складывается некоторая логистическая структура, которая не меняется годами. Как показывают предпроектные обследования заказчиков, часто происходят дублирование функций, излишне многоступенчатое утверждение документов, отсутствует контроль за
выполнением заявок снабжения, и, как результат, производственным подразделениям приходится снова и снова подавать заявки на
приобретение товаров, так как предыдущие не рассматриваются,
теряются или они не знают, что с этими заявками происходит. Вместе с тем в условиях дефицита оборотных средств отделы снабжения не могут правильно и обоснованно распределить имеющиеся
средства – отсутствует информация о приоритетах, сроках, связи
с конкретными источниками заявок и т. п. Существует также проблема «личной заинтересованности» сотрудников отделов снабжения, отсутствия реальных тендеров на приобретение материалов и
комплектующих.
В современных экономических условиях многие стараются создавать группы компаний из нескольких аффилированных бизнесструктур, например, для организации сети дистрибуции. При этом
возникает проблема обеспечения общей слаженности и управления
всей логистической цепочкой связанных компаний для обеспечения высоких стандартов обслуживания клиентов.
В рамках такой функциональности система IFS Applications может предложить достаточно удобные средства автоматического информационного взаимодействия подобных компаний из цепочки,
при этом используются единый каталог товаров, автоматические
электронные сообщения (Electronic Data Interchange) между компаниями об обмене заказами, прайс-листами и счет-фактурами.
Новая, только что вышедшая, версия системы обладает расширенной функциональностью по резервированию товаров по одному
клиентскому заказу в разных компаниях – звеньях цепочки.
В ходе выполнения работ по внедрению, обследованию объекта
автоматизации, обучению персонала, настройки системы, приемосдаточных испытаний, запуску системы в эксплуатацию всегда
сложно скоординировать деятельность различных служб заказчика
161
и исполнителя. Для реализации всех этих работ необходимо выделить время сотрудников, которые, как правило, не освобождались
от выполнения непосредственных служебных обязанностей. Если
общие этапы проекта зафиксированы в контрактных обязательствах сторон, то их реальное воплощение реализовано в совместном
планировании деятельности и сочетании план-графика работ обеих
команд проекта. Известно, что тем самым формируется единая команда внедрения, состоящая из представителей заказчика и исполнителя. Совместное планирование работ увеличивает сложность
планирования и зависимость от внешних факторов, но повышает
качество этих работ и обеспечивает общий успех проекта.
6.1.1. Управление цепочкой поставок Система Supply Chain Management (SCM), или управление
цепочкой поставок, – термин, вошедший в обращение, относительно недавно. Данное понятие является объемным и включает
в себя определения, используемые ранее, такие, как ECR и DRP
(Distribution Resource Planning). На самом деле SCM подразумевает не простое определение, а новую стратегию компании. Термин SCM означает формирование такой сети сбыта, при которой
нужные товары будут доставлены в нужное место, в нужное время с наименьшими издержками. Схема формирования такой сети
представлена на рис. 6.1.
Поиск информации,
материалов и финансов
Необходимый
потребителю
продукт
Исходное сырье
Торговые
партнеры
Рис. 6.1. Формирование сети сбыта
162
Система SCM направлена на создание оптимальных каналов
взаимодействия с дистрибьюторами и конечными потребителями,
а именно:
• изучение спроса и предложения на рынке товаров, которые бы
оптимально отвечали потребностям покупателей;
• быструю обработку заказов и запросов;
• планирование поставок таким образом, чтобы товар «не залеживался» или, наоборот, не возникало неудовлетворенного спроса
на товар;
• создание долгосрочных отношений с дистрибьюторами и постоянное расширение сети сбыта.
Особенности внедрения SCM связаны с тем, какие товары производит и реализует компания, какую политику она проводит при
взаимодействии с дистрибьюторами и конечными потребителями,
т. е. может быть индивидуальна в каждом случае.
Тем не менее можно выделить семь основных принципов функционирования SCM:
• производить сегментирование потребителей на основе потребности в сервисах;
• ориентировать логистическую сеть на клиента;
• внимательно следить за рыночным спросом и производить планирование, опираясь на них;
• изучать спрос потребителей;
• стратегически планировать поставки;
• разрабатывать стратегию цепи снабжения;
• использовать методы привлечения (захвата) новых каналов
распределения.
Внедрение SCM на предприятии требует от компании ряда значительных изменений менталитета персонала – уделения большего
внимания клиентским данным, увеличения оперативности работы
и т. д. Однако изменения заключаются не только в этом. Компании
требуются технологические решения, которые позволят обеспечить подобный переход. Основной упор делается на создании единого информационного пространства внутри компании, автоматизации процессов и анализе получаемой информации.
С помощью современных решений компания получает возможность собирать, обрабатывать, хранить и анализировать данные
о спросе, изменениях индивидуальных потребностей покупателей.
На основе этой информации менеджерам легче прогнозировать
спрос, формировать индивидуальные планы закупок для разных
поставщиков и организовывать поставки и логистические схемы
163
так, чтобы сократить все физические (хранение и транспортировка) и посреднические (упущенная выгода и неудовлетворенный
спрос) издержки.
Для поставщиков и третьих сторон SCM-решения также предоставляют привилегии. Благодаря их использованию компаниейпоставщиком дистрибьюторам предоставляется более качественный сервис, их заявки быстро обрабатываются, и они получают
возможность контролировать процесс формирования заказа.
Система SCM часто воспринимается компаниями как часть автоматизации компании и управления оперативными процессами.
Поэтому существует ряд решений, в которых SCM интегрирована как один из элементов. Примером такого решения является
Renaissance CS.
В то же время на текущий момент на рынке представлен и ряд
отдельных решений, среди которых значительное место занимают
SCM-решения [2].
6.1.2. Концепция управления цепочками поставок
Концепция управления цепочками поставок основывается на
том, что подавляющее большинство субъектов-организаторов товаропотоков является, с одной стороны, поставщиками товаров и продукции, с другой – ее потребителями. Соответственно товаропоток,
проходя «сквозь» очередного участника, меняется качественно
(номенклатура товаров) и количественно. В качестве таких субъектов в рамках, например, производства могут выступать отдельные
цеха. Началом цепочки являются внешние поставщики (производители), деятельность которых не является предметом автоматизации, концом – конечные заказчики (потребители) продукции.
Описывая в системе каждый такой субъект как поставщика и
одновременно как клиента, мы получаем возможность с учетом
функций модулей «IFS/Снабжение» и «IFS/Сбыт» планировать
полное движение товаропотоков. Эффективную реализацию концепции SCM обеспечивает имеющийся в «IFS/Поставки» механизм
настроек. Он позволяет осуществлять автоматическую генерацию
заказов снабжения на основе заказов сбыта и, наоборот, генерацию
заказов сбыта на базе информации о появившихся потребностях
(созданных заказах снабжения, в которых поставщиком выступает данный субъект), производственных заказах и т. п. Конечным
результатом является автоматизация цепочки поставок, оставляющая при этом возможность ручного контроля на любом этапе.
164
В таких случаях необходимо начинать как раз с реинжиниринга
бизнес-процессов на основе информационной технологии, предоставляемой IFS Applications.
Система позволяет отслеживать прохождение грузами контрольных точек и является основой для информирования заинтересованных лиц. В эпоху тотальной заботы компаний о качестве
своих товаров и услуг, сертификации предприятий в соответствии
со стандартом ISO 9000 все большее значение приобретает автоматизация контроля качества комплектующих и материалов при
приеме их на склад. Способы защиты товара приведены в табл. 6.1.
Системы SCM предназначены для автоматизации и управления
всеми этапами снабжения предприятия и контроля на нем всего товародвижения. Данная система позволяет значительно лучше удовлетворить спрос на продукцию компании и значительно снизить
затраты на логистику и закупки. Она охватывает весь цикл закупки сырья, производства и распространения товара. Исследователи,
как правило, выделяют шесть основных областей, в которых сосреТаблица 6.1
Способы защиты товара
Способы защиты
Описание способа
Штрих-кодирование Использование в системе штрих-кодирования при
маркировке товаров на складе, основных средств,
ячеек склада (для быстрого проведения инвентаризации конкретных ячеек) и формировании упаковочных этикеток на коробки
Учет по партиям и По любому конечному продукту можно прослесерийным номерам дить историю его производства от покупки комплектующих и материалов до финальной сборки и
транспортировки
Складское хозяйство Резервирование товаров осуществляется по функциональности, которая обеспечивает автоматическое их резервирование при приеме на склад под
конкретный клиентский заказ, если закупка была
осуществлена специально для покрытия данного
клиентского заказа
Присвоение номера Поиск максимального кода товара из указанной
новому товару
товарной группы производится в общем реестре товаров, после чего формируется следующий порядковый номер его в этой группе, который уже далее
используется стандартно
165
доточено управление цепочками поставок: производство, поставки,
местоположение, запасы, транспортировка и информация.
Остановимся на рассмотрении некоторых продуктов.
Surround SCM. Программа Surround SCM помогает управлять
исходным кодом и контролировать процесс внесения изменений.
В результате отмечается значительный рост производительности
всех членов команды разработчиков независимо от их местоположения. Эффективное управление изменениями позволяет выпускать
в запланированный срок продукцию высочайшего качества, и неважно, чем именно вы занимаетесь, – разработкой коммерческого
программного обеспечения, написанием документации для пользователей или созданием web-сайтов. В любом случае необходимы
надежные инструменты для централизованного управления изменениями в исходных файлах и организации коллективной работы.
Продукт Surround SCM полностью отвечает перечисленным
требованиям и представляет собой полноценное решение, которое
гарантирует упорядоченное и безопасное хранение исходных текстов, а также позволяет отслеживать изменения, внесенные сотрудниками организации. Если выбирается система управления
изменениями, которая должна работать на различных платформах
(Windows, Solaris, Linux и Mac OS X), обеспечивать удаленный доступ к исходным текстам и предусматривать возможность управления комплексными изменениями, вносимыми в одну или несколько версий продукта, следует остановить свой выбор на решении
Surround SCM.
Программа Surround SCM предлагает усовершенствованные механизмы разбиения проекта на ветви и их последующего слияния.
Другими отличительными особенностями продукта стали крайняя
простота в использовании и тесная интеграция с ведущими средствами разработки.
BuyITT – решение по управлению процессами снабжения. Это
полномасштабная система автоматизации управления процессом
снабжения как коммерческих, так и производственных предприятий, рекомендуется также как решение для автоматизации операционной деятельности снабженческих предприятий.
BuyITT – это интегрированная система, условно поделенная на
функциональные модули. Она может быть совместимой со стандартными ERP- или финансовыми пакетами, в которых не очень
детально проработана функциональность закупок и снабжения.
Структура измерений BuyITT позволяет синхронизировать аналитические модели бизнес-процессов в ERP и BuyITT, что и является
166
основой для построения активного интерфейса. Как любое интегрированное приложение BuyITT обеспечивает прозрачность учета и неограниченные возможности управленческого анализа. Она
пока единственное решение для автоматизации управления снабжением, в котором реализованы двуязычный (русско-английский
или любой другой язык по выбору) интерфейс и многовалютность.
Фолио SCM. Программа «Фолио SCM» («Фолио/Заказ – Поставка») – система управления цепочками поставок, автоматизирующая работу отделов закупки и логистики предприятия, предназначенная для отслеживания перемещения товара от заказа поставщику до поступления на склад. SCM-система «Фолио» состоит
из ряда модулей, отвечающих за сбор заявок, их консолидацию,
выбор поставщика, согласование заказов, контроль за исполнением поставок, формирование отчетов.
SCM-система – новое направление в автоматизации управления
бизнес-процессов. Внедрение таких систем подразумевает выбор
оптимальной стратегии формирования сети сбыта продукции конкретной компании, при которой нужные товары будут доставлены
в нужное место, в заданное время и с наименьшими затратами.
Являясь модулем КИС «Фолио/Купец», «Фолио SCM» может работать либо самостоятельно, либо в составе корпоративной системы, обмениваясь данными с программами-модулями: складского
учета, бухгалтерского учета и управления взаимоотношениями
с клиентами.
В отличие от других модулей корпоративной системы, отвечающих за автоматизацию внутренних бизнес-процессов, SCM-система
отвечает за взаимодействие с внешним миром, обеспечивая полный
цикл документооборота, связанного с закупками. Архитектура
SCM – системы управления цепочками поставок – представлена на
рис. 6.2.
Все заявки внутри системы управления цепочкой поставок привязаны к единому каталогу товаров с внутренним артикулом. Заявки на товары от организаций-покупателей с указанием даты поставки накапливаются. Заявки от клиентов можно регистрировать
интерактивно непосредственно в модуле сбора заявок. При наличии
интеграции с программой складского учета «Фолио/WinСклад» и
модулем CRM в последнем можно настроить передачу товаров по
договору поставки с указанием количества и сроков. Тогда в модуле сбора заявок появится заявка со ссылкой на покупателя и номер
договора. В этом случае можно отследить выполнение каждой заявки. Возможно также формирование сводной (обобщенной) заявки
167
CRM
Склад
Клиенты
Запросы от клиентов
Формирование сводной потребности
Прайсы,
сроки
Выбор поставщика
Согласование заказов
Заказы поставщикам
Инвойсы
Отслеживание графика поставок
Склад
Рис. 6.2. Система управления цепочками поставок
«Фолио/Заказ – Поставка (SCM)» [2]
для поставщика, в которую будут включены артикулы товаров без
привязки к конкретному заказчику, что оправданно при больших
оборотах, большом числе клиентов и необходимости поддержания
минимального запаса товаров на собственных складах.
Предусмотрен механизм подключения разных алгоритмов консолидации заявок для реализации разных закупочных сценариев
пользователей в зависимости от способа регистрации этих заявок
от покупателей. Система «Фолио SCM» допускает интерактивный
ввод заказа поставщику, а также проведение конкурса на выбор последнего, если поставщиков несколько.
Система управления цепочкой поставки поддерживает подъем и
обновление прайсов постоянных поставщиков с закупочными ценами и возможными сроками доставки. Если один и тот же товар предоставляют несколько поставщиков, SCM-система поможет выбрать
оптимальный вариант в соответствии с тем или иным критерием,
задаваемым пользователем, например, по наименьшей закупочной
цене. Возможен отбор по совокупности критериев. В алгоритм могут
быть заложены проверка на наличие достаточного количества запрашиваемого товара на складах поставщика, сроки изготовления и до168
ставки, надежность и приоритетность поставщика по качеству продукции. Допускается прямой выбор поставщика из каталога.
В случае отказа или изменения условий работы конкретного
поставщика система автоматически изменяет цепочку поставки
путем консолидации всех неподтвержденных заказов для формирования заказа другому поставщику и может предложить замену
товара на аналогичный (возможность и ассортимент для такой замены заранее определяются с помощью настроек).
Сообщение поставщика об отгрузке товара регистрируется в
SCM-системе. Для каждой партии груза (посылка) цепочка поставки отслеживается по планируемым срокам проходения этапов
пути от грузоотправителя до собственных складов. Приход груза
регистрируется признаком прихода посылки в системе закупок
и приходной накладной в складской системе. Если товар пришел
под конкретного заказчика, то одновременно с приходной накладной автоматически создаются учитываемые счета, резервирующие
пришедший товар под указанного заказчика.
К основным преимуществам системы управления цепочками
поставок «Фолио/Заказ – Поставка» следует отнести:
• поддержку полного цикла документооборота;
• консолидацию и подачу заявок в разной форме;
• многообразие сценариев и критериев (цена, сроки, качество,
надежность) подбора поставщиков;
• поддержку корпоративности – полный цикл финансового,
складского и управленческого учета;
• быстрое (один-два месяца) внедрение благодаря гибкости системы, возможность подстройки под индивидуальные требования
заказчика [3].
6.1.3. Структура CSM
Система SCM – одно из тех важнейших средств, которое, возможно, не известно рядовому пользователю. Как следует из названия, управление ПО (или исходным кодом) – это средство и соответствующий процесс, используемый для поддержки исходного кода
и его изменения с течением времени. Для этого SCM обеспечивает:
• поддержку файлов в репозитории;
• поддержку проверки файлов в репозитории;
• нахождение конфликтов при изменении исходного кода и обеспечение синхронизации при работе в многопользовательской среде
разработки;
169
• отслеживание авторов изменений;
• возможность управления конфигурацией файлов (в частности,
проверки) для совместимых и повторяющихся сборок.
Таким образом, SCM позволяет управлять набором файлов в репозитории и проводить проверки этих файлов. Если изменения в
файлах производятся разными разработчиками, SCM определяет
конфликты, вызванные изменениями и либо автоматически их синхронизирует, либо оповещает о конфликте. Такая функциональность очень важна, поскольку с ее помощью несколько разработчиков могут изменять один и тот же набор файлов. Система SCM также
предоставляет возможность учитывать, кто и какие внес изменения.
Наконец, она позволяет логически группировать файлы, например,
помещать в один набор исполнительные файлы или образы.
SCM-системы могут значительно различаться, но существуют
два главных архитектурных различия, которые стоит изучить:
• централизованные (рассредоточенные репозитории);
• метод «изменений» (метод «моментального снимка»).
Одно из наиболее важных архитектурных различий в современных SCM, которое можно увидеть и ощутить в работе, – это идея
централизованных репозиториев против рассредоточенных (или
нецентрализованных). Наиболее распространенной архитектурой
в наши дни является архитектура с централизованным репозиторием. Данная «звездная» архитектура как централизованный репозиторий ресурсов и множество разработчиков, взаимодействующих с ним, представлены на рис. 6.3.
Разработчик выгружает код из централизованного репозитория
на локальную машину (check out) и после внесения изменений фиксирует их и загружает в него обратно (commit) таким образом, что и
другие разработчики имеют доступ к его изменениям.
Проверить
(обновить)
Локальный
блок
Проверить
(обновить)
Централизованный
репозиторий
Передать
Передать
Локальный
блок
Локальный
блок
Рис. 6.3. При централизованной архитектуре
все разработчики работают с центральным репозиторием
170
В централизованном репозитории также можно создавать ветки,
что позволяет разработчикам совместно вносить изменения в исходный код, хранящийся в репозитории, к тому же вне главной ветки
(mainline).
Рассредоточенная архитектура позволяет разработчикам создавать локальные репозитории для собственных изменений. Локальный репозиторий разработчика такой же, как и исходный репозиторий ресурсов. Ключевым отличием является то, что рассредоточенный подход позволяет разработчикам взаимодействовать
со своими изолированными репозиториями, а не с локальными
машинами. Они могут вносить изменения как в свои локальные репозитории, так и синхронизировать изменения с другими разработчиками, не обращаясь к главной ветке. Затем разработчики могут
сформировать набор изменений, доступный их «вышестоящим»
коллегам. Схема взаимоотношений разработчиков представлена
на рис. 6.4.
Нецентрализованная архитектура интересна тем, что независимые разработчики могут функционировать асинхронно в одноранговой сети (peer to peer). Когда работа закончена (и достаточно
стабильна), они могут внести набор собственных изменений (или
исправлений), доступных всем остальным. Такая модель достаточно широко используется при разработке систем с открытым кодом,
включая ядро Linux® kernel.
Модель «моментальных снимков» (snapshot model) против модели «набора изменений» (changeset model) составляет другое интересное архитектурное отличие старых SCM от более современных –
способ хранения изменений. Теоретически системы одинаковы и
выдают один и тот же результат, но различаются способом хранения версии файлов (revision).
В модели «моментальных снимков» хранятся файлы целиком
для каждой версии (с оптимизацией размера дерева). В модели
«набора изменений» хранится только разница в версиях, создавая
компактный репозиторий (рис. 6.5).
Как видно из рисунка, модели различаются, но в конечном счете
получаем одинаковый результат. В модели «моментальных снимков» можно получить версии быстро, но потребуется больше места
для их хранения. Модель «набор изменений» потребует меньше места для хранения, но займет больше времени для получения определенной версии, потому что ошибка должна быть учтена в основной версии. Можно проводить оптимизацию, чтобы минимизировать число ошибок, которые учитываются в модели.
171
Проверить
(обновить)
Централизованный
репозиторий
Передать
Передать
Локальный
блок
Локальный
блок
Проверить
(обновить)
Репозиторий
источника
Передать
Передать
Проверить
(обновить)
Передать
Локальный
репозиторий
Проверить
(обновить)
Проверить
(обновить)
Локальный
репозиторий
Проверить
(обновить)
Локальный
блок
Локальный
блок
Передать
Передать
Локальный
репозиторий
Проверить
(обновить)
Передать
Локальный
блок
Рис. 6.4. В нецентрализованной архитектуре разработчики действуют,
не синхронизуясь друг с другом, в собственном репозитории
Рассмотрим некоторые SCM.
Система Concurrent Versions System (CVS) – одна из наиболее
распространенных современных SCM. Она имеет централизованную архитектуру с моделью «набора изменений», в которой разработчики взаимодействуют с централизованным репозиторием при
совместном создании программного обеспечения. Система CVS используется повсеместно и доступна как стандартная часть любого
дистрибутива Linux. Благодаря своему простому и удобному синтаксису она наиболее популярна как при одиночной, так и при командной разработке.
Система Subversion (SVN) была разработана как прямая замена
CVS, но без свойственных ей заранее определенных выпусков. Как
172
Дельта 1
Версия
1.1
Модель
«моментальных
снимков»
«Модель
набора
изменений»
Дельта 2
Версия
1.2
Версия
1.3
Версия
1.1
Версия
1.2
Версия
1.3
Версия
1.1
Дельта 1
Дельта 2
Рис. 6.5. Компактный репозиторий
и CVS, Subversion – централизованное решение, в котором используется модель «моментальных снимков». Ее команды, похожие на
те же команды CVS, но с новыми дополнениями, хорошо управляются с такими операциями, как удаление файлов, их переименование или возврат к оригинальному файлу.
Данная система также позволяет удаленный доступ посредством
большого числа протоколов, таких, как протокол HTTP, протокол
безопасности HTTP, или протокол, выполненный по заказу SVN,
который также поддерживает туннелирование через «оболочку
безопасности» [SSH].
Система Arch – это детализированное описание для децентрализованной SCM, которое предлагает множество различных моделей.
Они включают в себя ArX, Bazaar, GNU Arch и Larch. Она не только оперирует как децентрализованная SCM, но также использует
модель «набора изменений». Arch SCM – популярный метод разработки Open Source, поскольку разработчики смогут создавать ПО в
отдельных репозиториях с полным контролем исходного кода. Это
происходит потому, что рассредоточенные репозитории – действующие репозитории, дополненные контролем проверок (revision).
Можно создавать patch из изменений в локальном репозитории,
используемом вышестоящим разработчиком. В этом большое преимущество децентрализованной модели.
173
Как и Subversion, Arch корректирует число выпусков в CVS.
Они включают в себя изменения метаданных, такие, как пересматривание разрешений файла, обработка удаления и переименования файлов и небольшие сравнения (слияние сравнений вместо отдельно действующих).
Система Git SCM была разработана Л. Торвальдом как прямая
замена Bitkeeper SCM. Такая замена очень проста, но стоит работы
децентрализованной SCM, основанной на методе «набора изменений», и может использоваться как SCM для ядра Linux. Торвальд
использует модель группировки файлов чаще, чем отслеживание
отдельными файлами. Изменения сжаты и раздроблены с помощью SHA 1, подтверждая их целостность.
К преимуществам системы можно отнести то, что какой бы тип
SCM ни использовали, существует универсальный набор преимуществ. С помощью SCM можно отслеживать изменения файлов и
знать, как развивалось программное обеспечение. Когда изменения выполнены неправильно, можно найти их и вернуться к первоначальному источнику. Возможно группировать наборы файлов и
маркировать их, чтобы создать версию, которая может быть выгружена в любое время, повторно строя определенные версии кода
(требование SCM).
Независимо от того, используется централизованный или рассредоточенный репозиторий, модель «моментальных снимков»
или «набора изменений», преимущества SCM одинаковы, так как
разработка современного программного обеспечения не обходится
без ее участия [10].
6.1.4. Управляемые цепочки и системы SCM
Утверждения, что с каждым днем информационные технологии все глубже проникают в бизнес-процессы, становятся чуть ли
не всеобщими. К тому же при всех очевидных проблемах мировая,
да и российская индустрия информационных технологий готова
предложить решения практически для любой сферы деятельности – финансы, сбыт, производство, исследования, маркетинг. У
промышленных предприятий все большую популярность завоевывают системы, задача которых повышение эффективности логистики, причем логистики в широком смысле слова, охватывающей все
вопросы, возникающие при построении цепочек поставок и прохождении товара. Такие системы получили название SCM – АСУцепочек поставок.
174
В составе SCM-системы можно условно выделить две подсистемы:
• SCP (Supply Chain Planning) – планирование цепочек поставок.
Основу SCP составляют системы для расширенного планирования и
формирования календарных графиков. В SCP входят также системы для совместной разработки прогнозов. Помимо решения задач
оперативного управления SCP-системы позволяют осуществлять
стратегическое планирование структуры цепочек поставок: разрабатывать планы сети поставок, моделировать различные ситуации,
оценивать уровень выполнения операций, сравнивать плановые и
текущие показатели;
• SCE (Supply Chain Execution) – исполнение цепочек поставок в
режиме реального времени. SCP/SCE-системы поставляются и как
самостоятельные решения, и в составе комплексных ERP-систем.
Собственно цепочку поставок можно определить как взаимодействие двух субъектов, между которыми перераспределяется товар,
или как сам процесс передачи товара одним контрагентом другому.
Вследствие того, что системы класса SCM в настоящее время чрезвычайно популярны в кругах IТ-специалистов, в России уже успело сформироваться почти единое мнение относительно самого определения SCM. Но если на уровне общих трактовок содержательных
разногласий не возникает, то по мере углубления в детали число
версий экспоненциально возрастает.
Некоторые специалисты считают системы такого класса просто
составной частью (на уровне логистики) IТ-решений, задача которых планирование корпоративных ресурсов. Иногда SCM определяют как совокупность методов повышения эффективности взаимодействия с поставщиками или дистрибьюторами. Но в любом
случае независимо от трактовок термин SCM действует там и тогда,
где и когда происходит перемещение товара. И неважно, закупает компания сырье или отгружает готовую продукцию. Используя
мягкий и универсальный подход, к системам класса SCM можно
отнести все решения, которые способствуют выработке стратегии,
координации планирования и управления в сфере снабжения, производства, складирования и доставки товаров.
В свою очередь, современное учение о видах IТ-решений со всей
определенностью относит системы SCM (так же, как CRM, и с оговорками ERP) к классу B2B и одновременно к семейству корпоративных приложений, предназначенных для повышения эффективности внутренних бизнес-процессов.
Активно дискутируется и вопрос о том, в каких отношениях
находятся SCM и электронные торговые площадки. Но если такая
175
площадка используется конкретной компанией, например, для организации снабжения производства, почему бы не считать подобное решение системой снабжения. Впрочем, для российских предприятий гораздо важнее решение другого вопроса – о взаимоотношениях между системами SCM и ERP.
На содержательном уровне основное их различие в тех знаниях
о внешней среде, которые накапливает система SCM (спрос на продукцию, предложение сырья) и в возможности оперировать в этой
среде, используя IТ. Подобная полноценная система должна обрабатывать, анализировать и прогнозировать переменные внешней
среды, а в результате предоставлять возможность адекватно планировать производство и необходимые закупки.
Наконец, SCM на полном основании следует отнести к новейшим
технологиям управления, описываемым комплексом стандартов и
рекомендаций CSRP (Customer Synchronized Resource Planning) и
предполагающим наличие в системе возможностей управления внешними (по отношению к предприятию) элементами производственной
цепочки. Задача ERP же, как и прежде, – повышение эффективности
функционирования замкнутой производственной среды.
Для того чтобы как можно точнее определить возможности SCM,
остановимся на укрупненных задачах, которые должны решаться с
применением этой технологии. Операционные задачи прямо связаны с текущей деятельностью предприятия.
Для ведения бизнеса большинству предприятий постоянно требуются различные материалы и ресурсы, используемые непосредственно в процессе производства и опосредованно для организации
основной деятельности – от канцелярских товаров до оргтехники.
На этом поле система SCM должна решать задачи взаимодействия
с поставщиками: их поиск, оформление заказов, взаиморасчеты и
т. п. Причем эти задачи могут решаться с помощью специальных
АСУ снабжения (e-procurement) и электронных торговых площадок: чаще всего на стороне закупщика устанавливается специальное программное обеспечение, позволяющее подключаться к площадке и формировать заказы (иногда достаточно стандартного webобозревателя). Аналогичную схему применяют продавцы – они
публикуют свои предложения, а также ведут переговоры с покупателями в рамках установленных правил. Обычно снабженческие
электронные площадки строятся по отраслевому («вертикальному») принципу. Впрочем, не редкость и многоотраслевые площадки. Показательным примером является отечественная торговая
площадка Faktura: на базе стандартных решений и технологий
176
любая компания может создать свою частную, закрытую торговую
площадку.
Очевидно, что настоящая система SCM должна предоставлять достаточно мощный аналитический модуль, который позволял бы закупщику определять фактические потребности – что и в каком объеме следует закупать для обеспечения производственного процесса.
Такие выводы в идеальном случае делаются на основе прогноза уровня спроса на готовую продукцию (интеграция с CRM) и информации
о загруженности производственных мощностей (интеграция с ERP).
Основываясь на этих данных, система SCM обеспечивает закупки при
минимальном административном участии со стороны менеджера:
1. Управление складами. В данном случае полноценная система
SCM позволяет накапливать и отражать данные о размещении товара на каждом складе, фактически контролировать все складские
процессы: ожидание приемки, подготовку склада, а в процессе
хранения помогает учитывать особенности как самого склада, так
и характеристики товара. Наконец, в идеальном случае возможна
интеграция модулей, позволяющих информировать каждого работника склада о его задачах (возможно, с применением радиоканала передачи данных и КПК или других мобильных терминалов).
2. Управление логистикой, оптимизация транспортных операций. Эта стандартная подсистема SCM позволяет рассчитывать
стоимость перевозки разным транспортом, агрегирует таможенные
затраты и данные о погрузочно-разгрузочных работах, отслеживает сроки перевозок. Одна из задач системы – мгновенно выдать менеджеру по запросу информацию, например, о том, где находится
товар и каковы сроки его доставки.
3. Сбыт, работа с дистрибьюторами. В данной ситуации в составе комплекса SCM, как и в случае организации снабжения, могут
использоваться специальные электронные торговые площадки для
работы с дистрибьюторами, где размещаются заказы и происходят
взаиморасчеты. Кроме того, система может обеспечивать индивидуальный контроль за деятельностью каждого дистрибьютора, а
также мониторинг его прибыльности и надежности. Вместе с тем
подобные системы могут использовать и сами дистрибьюторы.
В качестве характерного примера можно привести центр электронного бизнеса «Дилайн», основным направлением деятельности которого является дистрибуция компьютерного оборудования с помощью торговой площадки www.dealine.ru.
Понятно, что при интеграции всех указанных подсистем достигается синергетический эффект. И именно в этом случае систему
177
SCM можно назвать полноценной и максимально эффективной.
Ко всему прочему в SCM должен присутствовать модуль, позволяющий собирать, обрабатывать и анализировать всю информацию,
относящуюся к движению товара по всей цепочке поставок – от
поставщиков до конечного потребителя. В данном случае должны
отражаться реквизиты товара, время его прохождения между субъектами, затраты на перемещение, складирование и пр.
4. Тактические вопросы определяют относительно глобальные
позиции производства и поставок.
5. Логистика и определение местонахождения звеньев цепочки
поставок. Подсистема позволяет выработать транспортные маршруты и планировать территориальное расположение самого производственного цеха, складских помещений для хранения сырья и
материалов, а также готовой продукции. Для этого обычно используется специальный геоинформационный пакет. Соответственно
решения будут приниматься исходя из местонахождения рынка
сбыта и рынка закупок, а также затрат на логистику.
Система SCM может помочь определить оптимальный объем выпуска продукции, а также поддерживать процесс принятия соответствующих тактических решений о производственных мощностях и расширении производства, основываясь на данных о спросе
на продукцию и предложении от поставщиков. Естественно, что
тогда система должна определять и структуру запасов сырья и готовой продукции для уменьшения операционных издержек, учитывая поддержку бесперебойного производства и отгрузку готового
товара. В таком случае она реализует уже достаточно устаревшую,
но, кажется, вечно современную стратегию «точно вовремя».
Системы SCM могут оказаться полезными при разработке маркетологами ценовой политики, определяя себестоимость продукции. Поскольку полномасштабная система SCM покрывает весь
процесс преобразования сырья и материалов в конечный продукт,
фактически возникает возможность оценки добавленной стоимости, которая была создана в ходе производства, а также разделения
прямых и косвенных затрат.
В конечном счете целью внедрения систем класса SCM является,
вне всякого сомнения, не мода, а повышение прибыльности компании путем улучшения конкурентоспособности, или в терминах
стратегического управления, – стержневой компетентности.
Достигается это двумя путями. Прежде всего система SCM позволяет значительно лучше удовлетворить спрос в продукции компании. Одновременно появляется возможность значительно снизить
178
затраты на логистику и закупки. В общей стоимости товара такие
затраты (разумеется, все зависит от отрасли) обычно составляют
10–15 %. Современные системы снабжения, управления складами
и логистикой позволяют в ряде случаев снизить их до 1–2 %.
По оценкам аналитической компании Aberdeen Group, компании, использующие системы электронных закупок, быстро окупают затраты на их внедрение. В 2001 г. 10 % компаний, входящих
в число пяти тысяч крупнейших предприятий мира, использовали
технологии автоматизированного снабжения. Образцом удачного
использования АСУ снабжения можно считать одну из крупнейших
транснациональных компаний – Unilever, которая ведет электронную торговую площадку Transora, объединяющую производителей
хозяйственных товаров с дилерами. По мнению представителей
Unilever, это решение позволило компании на 5 % сократить косвенные издержки, которые достигают 40 % от общих ее затрат [13].
6.1.5. Реализация SCM
Существует мнение, что лишь крупные компании, имеющие
широкую сеть дистрибьюторов и поставщиков, нуждаются в системах SCM. Но необходимо определиться, о каких системах идет
речь. Если рассматривать SCM как инструмент, который реализует
всеобъемлющие (операционные и тактические) функции управления цепочками поставок, то можно утверждать, что ни одна компания из списка Fortune-500 не имеет подобных решений.
Вместе с тем если SCM понимать более узко, например, как
систему, которая реализует функции распределенного планирования ресурсов (DRP), то такие системы просто необходимы даже
Интернет-магазину. Как известно, большинство онлайновых магазинов не имеет собственных складских помещений: им приходится работать с другими торговыми организациями (причем
сразу со многими), реализуя их товар. В случае если соответствующая информационная интеграция между магазином и складами
торговых организаций не обеспечена, это может привести к отрицательному эффекту как для самого магазина, так и для покупателя. Покупатель может заказать товар, который недоступен ни
на одном складе.
И все же, вероятно, правильно было бы говорить об SCM традиционно как о системах, которые предназначены для средних и
крупных производственных компаний, в которых единая система
SCM участвует и в закупках сырья, и в управлении складами, и в
179
сфере работы с поставщиками. На Западе в большинстве крупных
организаций уже внедрены системы класса SCM. Например, автоматизированной системой управления складом пользуется любая
уважающая себя крупная компания. Часть компаний может участвовать в сообществе, формируемом на той или иной электронной
торговой площадке. Но тем, что все цепочки поставок компании
отслеживаются и оптимизируются одной системой, могут похвастаться лишь немногие из них.
Задумываться о реализации концепции SCM и внедрении соответствующих систем необходимо тогда, когда становится понятно,
что затраты на работу с поставщиками, дистрибьюторами и логистику составляют заметную долю в себестоимости продукции. Существуют необходимые условия реализации стратегии SCM.
Первое, и, наверное, самое главное, как, впрочем, и в других случаях, когда в компании должны происходить глобальные изменения, – это непосредственное участие руководства компании в разработке и внедрении системы. Управленцы высшего звена должны
понимать, что SCM – это не просто «какие-то модули, повышающие
эффективность производства», а концепция построения бизнеса.
Второй секрет состоит в том, что до внедрения SCM на предприятии
уже должна существовать базовая информационная инфраструктура, в частности, представленная учетными системами. Естественно,
что наиболее выигрышной является ситуация, когда в компании
уже применяются системы ERP и CRM, а также существует единое
открытое внутрикорпорационное пространство, с которым могут
работать модули SCM. Внутреннюю цепочку желательно автоматизировать с помощью одного из доступных средств ERP (к примеру,
SAP R/3). В таком случае интеграция с внешними процессами может пройти достаточно быстро, и основные усилия будут направлены исключительно на моделирование будущей системы.
К тому же в случае внедрения систем электронных закупок или
сбыта контрагенты (поставщики и дистрибьюторы) должны обладать соответствующими технологическими решениями для обеспечения конфиденциальности проведения операций и обмена информацией. Наконец, эффективность электронных сделок невозможна
при отсутствии доверия (что характерно для российского бизнеса,
хотя основные участники сектора B2B, такие, как eMatrix, Faktura.
ru или торговая система центра «Дилайн», уже сегодня могут считаться чуть ли не образцовыми). В «обычных» сделках представители компаний могут часами обсуждать условия контракта, который
будет занимать сотни страниц, включать различные оговорки, ус180
ловия и штрафные санкции для форс-мажорных ситуаций. Электронные же площадки позволяют, как правило, оговорить только
основные пункты сделки, прочее же основано на взаимном доверии.
Стоит отметить еще одно обстоятельство. После принятия решения о необходимости внедрения системы предприятию необходимо не только подобрать поставщика, но и найти партнера, который
бы сумел внедрить систему с учетом особенностей деятельности.
Проектная компания должна помочь всесторонне оценить бизнес
и техническую среду. Поставщики систем SCM, как правило, выстраивают сети сертифицированных консультативных фирм, но в
ряде случаев крупные разработчики могут оказывать проектные и
внедренческие услуги через свои специализированные подразделения. Так, в IBM это крупное подразделение IBM Global Services.
Оценивать стоимость внедрения SCM-систем еще труднее, чем
стоимость внедрения ERP и CRM. А делать выводы о затратах на
SCM-проекты в рамках российского рынка просто невозможно.
Использование Интернета для создания SCM-решений более чем
закономерно. Благодаря Интернет(Интранет)-технологиям возможно:
• создание единого информационного пространства для всех
участников процесса поставок (менеджеров отдела сбыта, финансовых служб), что позволит быстро и эффективно обрабатывать заказ, составлять всю необходимую документацию;
• более удобное хранение и обработка самой информации, поступающей через Интернет в электронном виде.
Ошибка компаний заключается в том, что часто в Интернете
они видят канал дистрибуции товаров, но при этом отделяют его
от всей остальной деятельности компании. Так, заказы, получаемые через Интернет, нередко не вносятся в общую базу, что
приводит к их затягиванию. Кроме того, многие компании, имеющие несколько складов, например, в Москве, не могут связать
их между собой и создать оптимальную систему поставок, которая позволит клиентам получать заказ вовремя, а компании сократить издержки, затрачиваемые на лишний прогон транспорта
и хранение товара. Издержки включаются затем в себестоимость
изделий, что приводит к повышению стоимости и снижению конкурентоспособности товаров.
Конечно, эти проблемы возникают не только при работе в Интернете, однако при заказе через Сеть, клиенты ожидают оперативности обработки заказов, а вместо этого оказывается, что покупка
традиционным способом оказалась бы дешевле и быстрее.
181
6.2. Геоинформационные системы
Существующие виды автоматизированных информационных
систем достаточно разнообразны, что определяется видом автоматизируемой человеческой деятельности, особенностями используемых технологий, спецификой обрабатываемой информации. Они
предназначены для решения таких задач, как:
• создание и анализ территорий сбыта;
• материально-техническое снабжение и распределение;
• выявление удобных участков для определенных работ;
• моделирование эксплуатационных условий;
• учет и анализ объектов недвижимости;
• формирование избирательных округов;
• проведение рекламных компаний;
• создание и анализ границ подразделений аварийных служб;
• планирование застройки территорий;
• создание и анализ маршрутов доставки;
• обследование экологической обстановки;
Рис. 6.15. Вид экрана компьютера с ГИС
(использован интерфейс ГИС MapInfo)
182
• геологическая разведка;
• прокладка и обслуживание коммуникаций и т. д.
Для этих целей необходимы координатно-привязанные данные,
т. е. такие, которые могут быть отображены на картах местности.
Построение карт, их корректировка и тем более всевозможный анализ и моделирование – достаточно трудоемкая и маловыполнимая
задача в масштабе реального времени в бумажных технологиях.
Существуют современные автоматизированные геоинформационные технологии, реализующие эти задачи в полной мере.
Геоинформационные системы (ГИС) объединяют в своем составе:
• программный продукт, реализующий геинформационную технологию;
• базу данных, содержащую координатно-привязанные данные;
• инструменты по накоплению, сбору этих данных и использованию результатов их анализа и моделирования.
Например, на экране компьютера ГИС может выглядеть так,
как показано на (рис. 6.15).
Географическая информационная система – это программно-технологическое средство накопления территориально-координированных
(координатно привязанных) данных, их системного анализа, интерпретации в виде картографических изображений на средствах машинной
графики и реализации информационных запросов пользователя посредством обращений к «электронным картам» заданной территории.
6.2.1. Функции ГИС, пользователи
и критерии выбора системы
Географическая информационная система выполняет основные
функции, приведенные на рис. 6.16.
Среди источников накопления данных в ГИС можно выделить
следующие:
• картографические (на всех территориях традиционно существуют карты местности в разных системах координат);
• статистические (данные переписи населения, государственной
и ведомственной статистики, выборочные анкетные обследования,
данные геолого-геоморфологических, геофизических и геохимических систем сбора, гидроклиматические данные и т. д.);
• аэрокосмические материалы (для обновления карт местности
каждые десять лет над территорией осуществляется полет самолета с фотооборудованием, делаются также снимки из космоса для
слежения за погодой, экологией т. д.);
183
Управление
(технологическое,
процедурное,
административное)
Накопление
(поиск и сбор
информации)
Ввод,
цифрование
Хранение,
доступ
Поиск,
анализ,
моделирование
Ввод,
распределение
Пользователи
(органы управления, правовые органы,
научно-исследовательские организации,
деловые и коммерческие организации,
физические лица)
Рис. 6.16. Функции ГИС
• специально проводимые полевые исследования и съемки (специалисты с оптикой и геодезическим оборудованием осуществляют
специальные замеры на местности для построения планов и карт,
например, для строительства здания);
• материалы дистанционного зондирования (в последнее время
широко используются портативные приемники данных о координатах объектов, определяемых с помощью глобальной системы навигации (позиционирования) GPS, дающие возможность получать плановые и высотные координаты с точностью от нескольких метров до
нескольких миллиметров со спутников из космоса) (рис. 6.17).
Цифрование – это ввод графических данных. Средствами цифрования пространственных данных для ввода их в ЭВМ еще на ранних стадиях развития геоинформатики были цифрователи двух основных видов:
1) полуавтоматические (дигитайзеры (рис. 6.18)) с ручным обводом и автоматической регистрацией координат на носитель данных
(магнитную ленту, оптический диск и т. д.);
2) автоматические, фиксирующие элементы рисунка построчно
при перемещении сканерного луча (рис. 6.18).
Современные технологии при вводе карт предполагают комбинацию этих приемов: сначала карта сканируется, а затем запускается программа, которая автоматически пытается распознать пространственные объекты на ней – векторизует, после чего подключается человек и дорабатывает карту, векторизуя вручную на экране
компьютера.
184
Рис. 6.17. Приемники и траектория движения спутников
системы навигации GPS (США)
Пиксел:
Индекс 0111
Уровень деления – 2
Пиксел:
Индекс 0111
Уровень
деления – 2
Рис. 6.18. Растровая модель пространственных данных ГИС
185
В связи с этим графическая информация может храниться в
компьютере в разных форматах: растровом (после сканирования) и
векторном (после векторизации).
Если увеличить эти карты на экране, то видно, что растровые
изображения получаются из пикселов (при описании объектов в
базе данных указываются индекс и уровень деления пикселов, из
которых они состоят) (рис. 6.18), а векторные – из векторов (при
описании объектов этой карты в базе данных указываются координаты X и Y начала и конца векторов) (рис. 6.19).
Кроме всего прочего необходимо понимать, что изображение в ГИС
получается в результате наложения нескольких карт (слоев) с однотипным перечнем объектов. Например, точки – это города, линии –
реки или дороги, полигоны – районы, области страны (рис. 6.20).
Пространственные объекты в машинной среде могут быть представлены разными структурами данных:
• растровыми;
• векторно-нетопологическими (вектором описан каждый участок границы объекта; на картах используются следующие фигуры: точка, линия или дуга);
• векторно-топологическими (дополнительно указывается взаимосвязь между векторами, т. е. известно, что начало одного вектора является концом другого; используется расширенный спектр
фигур: точка, линия или дуга, полигон);
• квадротомическими;
Y
А
X
А {XA1YA1, …, XaiYAi, XA1YA1}
a {Xa1Ya1, …, XaiYai}
1 {X1Y1}
Рис. 6.19. Векторная модель пространственных данных ГИС
186
Рис. 6.20. Послойная организация карты в ГИС
• нерегулярными треугольными сетями (TIN) и др., которые выражаются разными форматами данных, конвертируемыми друг в
друга посредством специальных программных модулей.
Хранение данных в ГИС осуществляется в реляционных (иногда иерархических или сетевых) базах данных. В последнее время
появились ГИС с объектно-ориентированными базами данных.
Пространственные данные попадают в базу после цифрования (это
идентификатор объекта и описание его положения в пространстве),
а другие характеристики (возраст, адрес, социальное положение
гражданина, высота строения, число квартир, материал стен жилого здания) после ввода с клавиатуры оператором (в базу данных записываются идентификатор объекта и значение характеристики).
Под данными в среде ГИС понимается все то, что известно об
объектах реального мира: результаты наблюдений и измерений
этих объектов.
Элемент данных содержит три главных компонента:
• географические сведения, описывающие его положение в пространстве относительно других объектов (модели данных могут
быть двух- и трехмерными благодаря этому компоненту);
• атрибутивные сведения, которые описывают сущность, характеристики, переменные, значения и другие его квалификации;
• временные сведения, описывающие момент или период времени, которому соответствуют значения описанных ранее сведений
элемента данных (добавляется четвертое измерение в модели данных, которое позволяет строить модели управления объектами по
отклонению, анализировать процессы на территории т. д.).
Другими словами, формализованное представление пространственных объектов в ГИС предполагает указание их позиционной
187
и содержательной определенности, которые связаны между собой
заданным образом.
Поиск в ГИС осуществляется на основе комбинации двух элементарных запросов к карте или характеристике, и результат
пользователь получает на карте либо в виде списка характеристик.
Анализ данных составляет ядро геоинформационных технологий. Все остальные операции, которые в некоторых ситуациях могут
представляться сервисными, обеспечивают возможность выполнения системой основных аналитических и моделирующих функций.
Можно выделить следующие группы аналитических операций:
а) операции реструктуризации данных (например, преобразования данных в векторном представлении в растровое и обратно);
б) трансформация проекций и изменение систем координат (например, пересчет координат пространственных объектов (в результате ротации, сдвига, масштабирования осей и т. п.), трансформация (для устранения случайных или систематических погрешностей местоуказания) в систему опорных точек с точно известными
координатами с применением эластичных (линейных, аффинных)
преобразований, трансформация картографических проекций как
наиболее сложная подгруппа операций;
в) операции вычислительной геометрии. Программные средства
ГИС предоставляют пользователю возможность выполнения некоторых картометрических операций:
• расчета площадей;
• вычисления длины ломаных линий;
• определения координат центров полигонов;
• построения полигонов;
• поиска ближайшего соседа;
• определения принадлежности точки внутренней области выпуклого или невыпуклого полигона (или линейного объекта);
• описания геометрических и топологических отношений точечных, линейных и полигонных объектов двух разноименных слоев в
целом при их наложении и т. д.
г) оверлейные операции (наложение разноименных и разнотипных слоев данных). Суть этого достаточно мощного средства анализа множества разноименных и разнотипных по характеру локализации объектов состоит в наложении двух разноименных слоев
(или множества слоев при многократном повторении операции попарного наложения) с генерацией производных объектов, возникающих при геометрическом их наложении и наследовании семантики (атрибутов).
188
д) общие аналитические, графоаналитические и моделирующие
функции.
При классификации аналитических операций одноименного
модуля ГИС принято выделять группы «общих» или «прочих» операций, среди которых:
• расчет и построение так называемых буферных зон (эта операция широко используется при решении задач оценки зоны влияния
существующей или проектируемой сети транспортных коммуникаций, например, санитарной 100-футовой зоны автомагистрали, связанной с повышенным шумовым или химическим загрязнением);
• анализ сетей (позволяет решать классические оптимизационные задачи на сетях, включая, к примеру, задачу о коммивояжере
и т. п.);
• цифровое моделирование рельефа (мощный инструмент представления и моделирования поверхностей или рельефов).
С позиции геоинформатики (учитывая большую значимость для
нее пространственных аспектов), можно выделить три разновидности моделей, используемых в системах:
1) математико-некартографические (математические модели)
строятся без учета пространственного координирования явлений,
и результаты их реализации не подлежат картографированию;
2) математико-некартографические с картографированием результатов (результаты картографируются, но пространственный
аспект на этапе реализации математических алгоритмов не учитывается );
3) математико-картографические (самые распространенные),
когда без учета пространственного положения явлений невозможно реализовать математические расчеты.
Этот тип моделей подразделяется на следующие подтипы:
• модели структуры пространственных и содержательных характеристик явлений;
• модели взаимосвязей пространственных и содержательных характеристик явлений;
• модели динамики распространения (развития) пространственного и содержательного развития явлений.
При выводе и визуализации данных они трансформируются в
доступный для чтения документ. К таким документам относят табличные, графические и картографические материалы. Это может
быть просто распечатка на бумаге сводок, выборок, файлов с машинных носителей. Для визуализации данных, и, прежде всего, в
картографической форме, используются специальные технические
189
средства: графопостроители (плоттеры), принтеры для пассивной
машинной графики и дисплеи для интерактивной графики.
В последнее время в подсистеме анализа данных в основном благодаря развитию сети Интернет появился блок телекоммуникаций.
Пользователями подобных систем могут выступать:
• законодательные, планирующие и исполнительные органы
власти и структуры;
• коммунальные и жилищные службы территориального и муниципального округов;
• инженерные ведомства и службы административной территории;
• проектные и конструкторские организации;
• органы территориального надзора за экологической безопасностью;
• органы здравоохранения, образования и статистики;
• деловые структуры и коммерческие организации;
• конкретные лица, нуждающиеся в комплексной или дифференцированной информации о состоянии объектов инфраструктуры данной территории или территории среды обитания;
• прочие субъекты управленческой и хозяйственной деятельности.
Главным критерием выбора ГИС является соотношение цены и
ее возможностей, т. е. покупатель, во-первых, должен четко сформулировать свои требования к приобретаемому программному
средству с учетом той роли, которую будет играть ГИС в проекте, и
тех функций, которые она должна будет выполнять, а также с учетом имеющихся у него технических средств и персонала. Иными
словами, непосредственно выбору программного средства должен
предшествовать анализ требуемых функциональных возможностей по каждому модулю системы и набору решаемых задач. Вовторых, покупатель должен иметь полное представление о своих
финансовых возможностях, так как ГИС не является дешевым программным средством, ее цена варьируется от 1000 до 10000 дол. и
более (цена зависит от комплексности представленного продукта и
разнообразия его функциональных возможностей).
Оценка функциональных возможностей различных ГИС должна включать в себя следующие характеристики1:
1 Подготовлено
ции.
190
с использованием материалов Ежегодного обзора ГИС-Ассоциа-
• набор поддерживаемых моделей представления пространственных данных, определяющий потенциальные возможности и
характер функций пространственного анализа в ГИС;
• функции пространственного анализа;
• средства работы с атрибутивной информацией, характеризующиеся форматами данных, СУБД и языком запросов;
• средства ввод-вывода пространственной информации;
• средства преобразования форматов;
• средства разработки приложений;
• защиту от несанкционированного доступа;
• сетевую поддержку, определяющую возможность распределенного хранения данных, многопользовательский режим их редактирования, поддержку режима «клиент – сервер»;
• локализацию;
• перспективы развития продукта.
Другими характеристиками являются цена, аппаратно-системные требования и поддержка пользователей посредством обучения,
технической консультации, предоставления льготных условий получения новых версий.
При выборе систем из числа схожих функционально предпочтение следует отдавать средствам, получившим достаточное рас-
ГИС-оболочка с набором традиционных
процедур (ввод, хранение, анализ, вывод)
Приложения
(дополнительные
функции и процедуры)
Система управления базы данных
Язык написания
приложений
База данных
Пользователи
Рис. 6.21. Структура ГИС как программного средства
191
пространение в отечественных организациях, опыт которых может
быть использован при выполнении аналогичных геоинформационных проектов. В этом случае следует принимать во внимание возможность обучения и подготовки персонала в организациях, освоивших данный программный продукт, наличие деловых контактов
с распространителями систем, простоту обмена данными в форматах хорошо освоенной и широко распространенной системы.
ГИС-оболочка является ядром этого программного средства и
имеет соответствующие модули, ориентированные на специфику
решаемых задач, остальные компоненты дополняют технологию до
полнофункциональной географической информационной системы.
Структура ГИС представлена на рис. 6.21.
6.2.2. Классификация ГИС
ГИС-Ассоциация (некоммерческая российская организация,
способствующая развитию георынка) на современном этапе выделяет несколько классов геоинформационного программного обеспечения (все они реализуют разный набор функций)1:
• универсальные ГИС – системы с наиболее широкими возможностями, включающими в себя ввод, хранение, сложные запросы,
пространственный анализ, вывод твердых копий;
• универсальные оболочки САПР – ГИС, позволяющие не только интегрировать проектные, изыскательские и картографические
данные, но и решающие множество прикладных задач;
• специализированные ГИС;
• ГИС-вьюеры, предназначенные для просмотра введенной ранее и структурированной по правам доступа информации, позволяющие при этом выполнять информационные запросы из сформированных с помощью универсальных ГИС баз данных; большинство
их позволяет организовать вывод оформленного картографического планшета на твердый носитель;
• серверы пространственных баз данных для огромных объемов
данных (в том числе и распределенных), необходимых для хранения и обработки в крупных проектах, и реализации объектно-ориентированных подходов в структуре данных;
• ГИС для Интернета;
1 Подготовлен с использованием аналитически-прогнозного обзора президента
ГИС-Ассоциации С. А. Миллера. www.gisa.ru
192
• ГИС для карманных персональных компьютеров, предназначенные в первую очередь для полевых работ по обновлению пространственных и атрибутивных данных;
• обработка геодезической информации;
• обработка данных дистанционного зондирования, предназначенного для обработки цифровых изображений земной поверхности, полученных с борта самолета и искусственного спутника;
• векторизаторы растровых картографических изображений,
предназначеные для реализации процедур ввода пространственной информации со сканера (включают в себя полуавтоматические
средства преобразования растровых изображений в векторную информацию);
• системы цифрового картографирования;
• системы моделирования и анализа данных, оперирующие пространственной информацией, но ориентированные в первую очередь на частные задачи типа моделирования процесса распространения, загрязнения окружающей среды, геологических явлений,
анализа рельефа;
• информационно-справочные системы по функциональным
возможностям приближены к ГИС-вьюерам, однако предназначены для работы только со встроенной базой данных, имея минимальные средства для ее обновления или пополнения;
• модули расширения;
• языки и библиотеки;
• ГИС для сетей (AM – система автоматизированного картографирования, FM – системы управления сетями).
Лидеры российского рынка в целом соответствуют мировым образцам. Вместе с тем необходимо отметить отсутствие среди них
разработок фирмы Intergraph.
Далее следуют отечественные производители и, в первую очередь, те, которые поставляют инструментарий ввода пространственных данных, что объясняется продолжающимся активным
накоплением цифровых пространственных данных. Следует отметить что уровень разработок передового высокотехнологичного
программного обеспечения российских фирм реально соответствует мировому (векторизаторы, фотограмметрические системы, программное обеспечение для публикации данных в Интернете). Однако ограниченные размеры рынка, отсутствие инфраструктуры
продаж за пределами страны, бюрократически осложненная процедура экспорта технологий делают отечественное программное
обеспечение слабоконкурентным на мировом рынке.
193
6.3. Геомаркетинговые информационные системы
6.3.1. Общие понятия
Геомаркетинговой информационной системой называют систему, содержащую комплекс процедур и методов, предназначенных
для сбора, обработки и анализа геомаркетинговой информации, необходимой для подготовки и принятия решений.
На рис. 6.22 приведена структура ГИС, служащей основой геомаркетинговой информационной системы.
В подсистеме сбора осуществляются сбор разнообразной информации и передача ее в подсистему обработки, где она унифицируется для передачи в подсистему хранения.
В подсистеме хранения информацию помещают в базу данных
для накопления или актуализации ранее собранных сведений.
Представление информации в виде таблиц, деловой графики
или тематических карт осуществляется путем ее обработки или
извлечения из базы данных. Такая информация служит для поддержки принятия решений. С этой целью используют также экспертные системы.
Современные геомаркетинговые системы должны хранить большой объем информации, поэтому они оборудованы встроенными
базами данных и имеют возможность подключаться к внешним.
Для обмена данными используют телекоммуникационные системы.
База данных геомаркетинговой системы должна содержать информацию о:
• картографической основе;
• локализации объектов;
Подсистема
сбора
Подсистема
обработки
Подсистема
представления
Телекоммуникационная
подсистема
Подсистема
хранения
База данных
Экспертная система
Рис. 6.22. Структура ГИС
194
• транспортных потоках и сети перемещения товара или продукта;
• финансовом положении клиента или посредника;
• конкурентах и сфере их деятельности;
• структуре рынка и размещении потенциальных потребителей;
• динамике спроса и предложения;
• состоянии курсов валют и др.
Эти параметры можно свести к трем группам характеристик:
время, место, ценность (тема).
Кроме базы данных для обработки и анализа данных геомаркетинговая информационная система должна содержать банк моделей
и банк методов исследований. Этот блок недостаточно представлен в
ГИС, поэтому для организации геомаркетинговой системы в нее необходимо включить соответствующие инструментальные средства.
Банк моделей – набор цифровых, картографических и экономико-математических моделей, способствующих принятию решений.
Банк методов исследований – совокупность современных методов визуальной, аналитической и статистической обработки информации, позволяющих наиболее полно вскрыть взаимозависимость их в рамках подборки данных и установить степень их статистической надежности.
Геомаркетинговые системы трансформируют данные, полученные из внутренних и внешних источников, в информацию, необходимую для руководителей и специалистов маркетинговых служб,
принимающих решения в соответствующих ситуациях [13].
В геомаркетинговую систему входит подсистема поддержки
маркетинговых решений, в которой с помощью определенных методов (например, моделей корреляционного анализа, расчета точки
безубыточности) на основе созданной базы маркетинговых данных
осуществляются доступ к информации, необходимой руководителям для принятия решений, а также ее анализ. В эту подсистему
может входить набор процедур и логических алгоритмов, основанных на опыте экспертов и называемых экспертными системами.
Современные экспертные системы способны давать советы в
таких областях знаний, как диагностика заболеваний, геологоразведка, уплата подоходного налога, проблемы маркетинга и др.
В каждой из этих областей приходится иметь дело с информацией,
которая не отличается строгостью, однородностью, что затрудняет
использование обычного программного обеспечения; однако экспертные системы справляются с этим зачастую лучше чисто формализованных систем.
195
Знания, используемые в каждой такой системе, были получены
от специалистов данной области в виде правил, обычно многих из
сотен, которые в совокупности создают «базу знаний» компьютера.
Экспертная система состоит из базы знаний и механизма «вывода» – программы, которая способна находить логические следствия
из всей совокупности применяемых в системе правил. Действуя в
соответствии с заложенными в базе знаний правилами, компьютер
запрашивает у пользователя необходимую информацию, а затем
сообщает свои выводы и рекомендации.
Единого типового образца геомаркетинговых систем не существует. Менеджмент организации и ее маркетинговых служб
предъявляет к информации особые требования, он действует в соответствии с собственными представлениями как о своей организации, так и о ее внешней среде, выстраивает собственную иерархию
потребности в информации и выбирает индивидуальный стиль руководства.
В силу многоаспектности геомаркетинга его можно рассматривать и как концепцию, и как технологию.
Геомаркетинг как концепция – рыночная концепция управления современным производством на основе геоинформационных
технологий, которая предполагает использование пространственно
локализованной информации для поддержки принятия решений.
Геомаркетинг как технология – процесс планирования, принятия решений, ценообразования, продвижения и реализации идей,
товаров и услуг (включая информационные и политические) посредством обмена, удостоверяющего цели отдельных лиц и организаций, с помощью геоинформационных технологий [2].
Функции геомаркетинга примерно те же, что и функции обычного маркетинга, однако реализуются они с использованием дополнительных возможностей ГИС, прежде всего визуальной обработки
информации.
Основные функции геомаркетинга следующие:
• функция практической пользы для потребителей и общества –
более полное удовлетворение потребностей людей, их индивидуальных интересов и вкусов, что дает возможность производителям
работать с точным расчетом на определенный сегмент потребителей, принося пользу обществу и получая собственную выгоду;
• функция философии предпринимательства и практического
управления фирмой – повышение ее конкурентоспособности, выработка эффективной стратегии, направленной на укрепление и
«захват» позиций на рынке.
196
Основные принципы геомаркетинга направлены на налаживание связей между производством и потреблением:
• интеграция данных – для возможности их сопоставления и более полного описания объектов геомаркетинга;
• комплексная обработка и комплексный анализ данных;
• понимание потребителя – учет требований потребителей и динамики рыночной конъюнктуры;
• бизнес невозможен при ориентации фирмы только на собственную прибыль, а не на понимание потребителя;
• создание собственного потребителя;
• максимальное приспособление к требованиям рынка.
Следует отметить, что пока интенсивно развивается не геомаркетинг, а обычный маркетинг в рамках ГИС, который реализуется
на основе имеющихся технологических возможностей визуализации информации в этой системе.
Наиболее заметно это в деятельности туристических фирм, которые, пользуясь мультимедийными технологиями, размещают
аудио- и видеорекламу туристических туров. При рекламе товара
в большинстве случаев проводится их визуализация, иногда указываются схемы проезда к фирме или складу продукции. Все это –
пассивное использование ГИС, поскольку не применяются специальные новые технологии [11].
Основными этапами разработки геомаркетинговых технологий
являются:
• интеграция геоинформационных и маркетинговых данных;
• тематическое картографирование (решение задач сегментации
и диверсификации);
• разработка специализированного геомаркетингового интерфейса пользователя;
• применение средств деловой графики на основе геоинформационных и маркетинговых данных;
• разработка интеллектуального интерфейса для поддержки
принятия решений, не санкционированных пользователем;
• включение в состав ГИС банка методов решения экономических оптимизационных задач;
• включение в состав технологий ГИС методов аналитического менеджмента (статистические методы оценки коэффициента
дисконтирования, оценка финансового риска, оценка зависимости между риском и прибылью, расчет чистой текущей стоимости и нормы прибыли, оптимизация структуры капитала
и т. п.).
197
Геомаркетинг может быть организован, во-первых, с использованием ГИС как информационно-справочной системы и системы
деловой графики, а во-вторых, путем его видоизменения и дополнения специальными возможностями технологий ГИС.
В первом случае пользователем ГИС является обычный специалист по маркетингу, во втором это должен быть специалист по
маркетингу, изучивший ГИС-технологии, или специалист в области ГИС, изучивший маркетинг. Таким образом, во втором случае
квалификация специалиста должна быть выше, чем в первом [2].
6.3.2. ГИС как основа геомаркетинговой системы
Современные геоинформационные и геомаркетинговые системы
должны обладать возможностью обработки данных и владеть методами ее эффективного хранения.
Элементом системы называют простейшую структурную ее
составляющую, которая в рамках данной системы не структурируется.
Любая современная автоматизированная интегрированная информационная система (ГИС, в частности) включает в себя совокупность подсистем, соответствующих обычным специализированным автоматизированным информационным системам (АИС) или
системам обработки данных и управления (СОДУ).
Типовая геоинформационная система содержит следующие подсистемы:
• сбора данных;
• хранения данных (чаще всего это база данных или экспертная
система);
• обработки данных (моделирования);
• представления информации;
• телекоммуникационную.
Совокупность этих подсистем позволяет решать задачи маркетинга, менеджмента и пр. Следовательно, данная структура может
служить основой геомаркетинговой системы.
Наличие подсистем в ГИС и ГМС определяет разные аспекты интеграции данных и методов обработки. Это интеграция исходных
данных, технологий их сбора, данных хранения и моделирования,
технологий обработки и хранения, данных для представления и
передачи, интеграция технологий представления информации.
Интеграцией в системе (или систем) называют восстановление
и(или) повышение качественного уровня взаимосвязей между ее
198
элементами, а также процесс создания единой системы из нескольких разнородных с целью исключения (до технически необходимого минимума) функциональной и структурной избыточности и повышения общей эффективности функционирования.
В современных ГИС следует различать два дополняющих друг
друга вида интегрирования: интеграцию технологий и интеграцию
данных.
Интеграция технологий означает разработку комплекса технологий на основе некой базовой технологии.
Интеграция данных означает создание информационной основы с комплексной взаимоувязкой всех данных для оптимального
использования технологии. Такая интеграция означает также, что
для создания информационной основы выбирают определенный
класс данных, а все остальные типы или классы их преобразуются
согласно свойствам этого класса. Таким образом, интеграция данных требует предварительной их классификации и разработки системы классификаторов [13].
6.3.3. Особенности геомаркетинга – локализация данных
Геомаркетинг основан на работе с локализованными данными.
Пространственной локализацией данных называют процесс привязки разных видов информации к локальной системе координат,
конкретной территории, географическому месту, объекту, определенному в системе координат.
Большинство экономических данных локализовано, т. е. связано с различными объектами, между которыми существует множество связей, включая пространственные. Локализация может быть
атрибутивной (классификационной) или позиционной.
Локализация данных выполняет две функции: упорядочение
и привязку. Упорядочение реализуется классификацией данных,
привязка – позиционированием.
Синергетический эффект этих процедур заключается в объединении всех данных в единую систему данных и возможности проводить на этой основе новые виды анализа, которые в обычном маркетинге невозможны.
Атрибутивной называется локализация, осуществляемая на
основе набора классификаторов. Для такой локализации требуется предварительная классификация объектов. Подобная локализация считается грубой, поскольку одинаково локализует разные
объекты, имеющие один классификационный код.
199
Позиционной называется локализация, осуществляемая на основе привязки точек объекта к земной поверхности в выбранной
системе координат. Примером может служить привязка объектов к
точкам земной поверхности с помощью географических координат.
Под позиционированием понимают процесс привязки точек
объекта к системе координат. Примером позиционирования могут
служить построение чертежей объектов в выбранной декартовой
системе координат или картографическое отображение пространственных объектов на картах или планах с использованием географических координат.
Локализация данных сама по себе несложна, ее может освоить
практически любой пользователь. Однако процедуре локализации
должен предшествовать выбор картографической основы, который
может выполнить только специалист в области геоинформатики
или картографии.
Геоинформационные системы ориентированы на работу с картографическими проекциями и пространственно-локализованными данными, поэтому они являются основой геомаркетинговых
систем.
6.3.4. Особенности геомаркетинга – организация данных
Данные, собираемые и хранимые в геомаркетинговой системе,
как уже упоминалось ранее, включают в себя три обобщающие
группы характеристик: место, время, тема.
Все системы с пространственной локализацией данных содержат эти группы данных, что дает возможность объединять последние и комплексировать технологии обработки в системе.
Характеристика «место» наиболее устойчива в системе координат земной поверхности, в то время как две другие изменяются от
объекта к объекту. Глобальная устойчивость характеристики «место» и послужила основой интеграции других видов информации.
При организации данных в геомаркетинге характеристики
«время» и «тема» образуют класс атрибутивных данных, которые
хранятся в табличном виде.
Характеристика «место» образует класс координатных, или позиционных, данных и описывает размеры пространственного объекта, определяя его положение на земной поверхности. Этот класс
данных хранится в табличном и графическом виде. Таким образом,
графические данные служат для отражения пространственных
свойств объектов.
200
Особенность данных в геомаркетинге обусловливается наличием динамической связи между графическими и атрибутивными
данными.
Графические данные создают некую основу (картографическую), на которой могут быть визуально отображены разнообразные характеристики «тема» и «время».
В геомаркетинге основными являются тематические характеристики рынка, среды и др. Позиционные характеристики играют
вспомогательную роль.
Графические (пространственные) объекты подразделяют на три
основных класса: точечные, линейные, ареальные (площадные).
Эти объекты содержат некую топологию и подчиняются правилам
топологических преобразований.
Кроме выделения двух классов (атрибутивных и позиционных)
для полной организации геомаркетинговых данных необходимо
создание связей между графической и табличной формой их представления.
Информационные модели данных в геомаркетинговых системах
должны быть организованы и с учетом семиотического подхода, а
именно, содержать в явном виде семантическую, синтаксическую
и прагматическую части.
Семантическая часть содержит саму закодированную информацию об объектах и способ ее кодирования. Синтаксическая часть
включает в себя правила построения моделей объектов и способ
их отнесения к классу известных моделей. Прагматическая часть
определяет ценность информации или позволяет ее оценить. При
отсутствии любой из этих трех частей информационная модель не
пригодна для использования.
201
7. СИСТЕМЫ ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ
И ЭКСПЕРТНЫЕ СИСТЕМЫ
7.1. Системы поддержки принятия решений
7.1.1. История развития DSS-системы
Историю развития DSS-системы (Decision Support Systems –
DSS) – системы поддержки принятия решений можно проследить
примерно с 1965 г. Это ранняя стадия эры распределенных вычислений. Реализовать крупномасштабные информационные системы
этого времени было достаточно дорого. В конце 1960-х годов на потребительском рынке появились информационные системы нового
типа – модель-ориентированные DSS, или системы принятия решений для менеджмента. Пионеры в разработке DSS – П. Кин и Ч. Стэйбел – сформулировали понятие поддержки в принятии решений. Оно
возникло в процессе теоретических исследований принятия организационных решений, проведенных в Технологическом институте
Карнеги в конце 50-х – начале 60-х годов, и практической работы
интерактивных компьютерных систем, выполненных, главным образом, в Массачусетском технологическом институте в 1960-х.
В 1971 г. выходит высоко оцененная специалистами книга
С. С. М. Мортона «Принятие решений для менеджмента: компьютерная поддержка принятия решений».
В тот же период Т. П. Геррити работает над проблемами дизайна
DSS. В статье 1971 г. «Дизайн человеко-машинных систем принятия решений: приложение к портфолио менеджмента» он предлагает систему поддержки инвест-менеджеров в их ежедневном администрировании портфеля акций своих клиентов.
К 1975 г. Дж. Д. Литтл расширил границы компьютерного моделирования. Его DSS, названная «брэндэйд» (brandaid – поддержка
бренда), предназначалась для поддержки принятия решений в производстве, продвижении, ценообразовании и рекламе. Он же в своей статье 1970 г. сформулировал критерии формирования моделей
и систем поддержки принятия решений для менеджмента. Четыре
его критерия: надежность, легкость контроля, простота и полнота
набора необходимых деталей до сих пор остаются релевантными
для оценки современных DSS.
В конце 1970-х годов проблемы теории и практики DSS стали
обсуждаться на академическом уровне, включая собрания Аме202
риканского научного института по проблемам принятия решений
и многочисленные конференции, например, конференцию ACM
SIGBDP по DSS в Сан Хосе (штат Калифорния), состоявшуюся в январе 1977 г. Первая международная конференция по DSS была проведена в Атланте (штат Джорджия) в 1981 г. Научные конференции способствовали обмену информацией и распространению идей.
В 1980 г. С. Олтер из Массачусетского технологического института опубликовал результаты своей докторской диссертации в широко известной книге «DSS: практика и текущие проблемы». Его
исследования и статьи разных лет (1975, 1977 гг.) расширили границы теоретических сведений об управлении DSS и представили
описание их отдельных образцов.
Важной вехой оказалась книга Э. Спрага и Э. Карлсона «Построение эффективных DSS», вышедшая в 1982 г. Она содержала
ряд объяснений к выстроенной Э. Спрагом (1980 г.) конструкции
DSS, включая базы моделей и данных, организацию диалогов и ПО
управлением. В ней представлен также практически важный, простой для понимания обзор, как разные организации могут и должны выстраивать систему поддержки принятия решений [1].
К концу 1970-х годов некоторые компании и отдельные исследователи разработали интерактивные информационные системы
DSS. Это сделало возможным создание DSS для поддержки всех
тех, кто принимает решения на любом возможном уровне любой
организации.
DSS-системы необходимы для осуществления операций в финансовом менеджменте и для принятия стратегических решений.
Они могут использовать данные, связанные с пространственными
характеристиками, в таких системах, как «Анализ и представление геоданных», структурированные многомерные данные и неструктурированные документы. В DSS использовалось множество
моделей, включая модели оптимизации и стимуляции. Статистические пакеты были признаны также необходимым инструментом
для построения DSS.
В воздухе витала идея о создании «языка», который позволил бы
исполнителям строить модели без посредников. В конце 1970-х годов Г. Вагнером и его студентами из Техасского университета были
разработаны оригинальные и популярные системы финансового
планирования – интерактивные системы финансового планирования (Interactive Financial Planning System – IFPS). Вагнеровская
компания Execucom Systems продавала IFPS вплоть до середины
1990-х. Главным достижением было то, что язык планирования
203
переместился в электронный формат, и модели записывались с помощью обычного языка и легко отделялись от самих данных.
В начале 1980-х исследователи из академических институтов
создали новую категорию ПО для поддержки группового принятия
решений. Самыми ранними вариантами групповых DSS были системы Mindsight компании Execucom Systems, GroupSystems, разработанные в Аризонском университете, и система SAMM, созданная исследователями Университета Миннесоты.
В 1984 г. в Аризонском университете была завершена работа
над системой PLEXSYS и сформирована служба компьютеризованной поддержки групповых решений. Первая служба поддержки, названная PlexCenter, размещалась за большим U-образным
столом для конференций с 16 компьютерами – рабочими станциями. Е. Ниланд в статье 1999 г. прослеживает развитие идей DSS,
связанное с так называемой BI (Business Intelligence – BI), что на
русский язык переводится как «Бизнес аналитика». Одна из таких
разработок DSS была предпринята в 1985 г. компанией Procter &
Gamble с целью объединить информацию о продажах и данных, полученных от розничной торговли.
Metaphor Computer Systems, дочерняя компания исследовательского центра Xerox, построила первый вариант DSS для Procter &
Gamble.
Термин «BI» стал популярным собирательным понятием, введенным предположительно Х. Дресснером из группы Гартнера в
1989 г. Этот термин охватывает группу понятий и методов оптимизации принятия бизнес-решений с помощью систем поддержки,
построенных на фактических данных. Таким образом, BI-системы
являются системами поддержки принятия решений, ведомыми посредством данных [1].
Примерно с 1990 г. Б. Инмон и Р. Кимбел стали активно продвигать DSS, сконструированные на основе технологий реляционных баз
данных. Для многих пользователей MIS DSS, построенные с помощью
Oracle или DB2, являлись системами, описанными лишь в популярной литературе по компьютерам. Р. Кимбел считался «DSS-доктором»,
а Б. Инмон – «отцом долговременных хранилищ данных» [1].
Б. Инмон определил систему поддержки принятия решений как
«систему, используемую для поддержки принятия управленческих решений. Обычно DSS включает в себя эвристический анализ
многих единиц данных. Как правило, DSS-процесс не включает в
себя обновления информации» [13]. Инмон и Кимбел сконцентрировались на построении DSS, определяемых данными.
204
В начале 1990-х главный технологический сдвиг произошел от
DSS на основе большого компьютера к DSS, построенных на компьютерных системах типа «клиент – сервер». Некоторые настольные OLAP-средства входили в практику как раз в это же время.
В 1992–1993 гг. некоторые продавцы для расширения возможностей последующей поддержки принятия решений стали рекомендовать использовать объектно-ориентированные технологии.
В 1994 г. многие компании стали обновлять свою сетевую инфраструктуру. В 1995 г. долговременные хранилища и сервис www начали воздействовать на практиков и теоретиков, интересующихся
DSS-технологиями. Основанные на возможностях Интернета и доступные по Интернету DSS стали реальностью примерно в 1995 г.
История развития DSS занимает относительно короткий отрезок
времени, понятия и технологии развиваются и поныне.
7.1.2. Основная концепция системы поддержки
принятия решений
Рост масштабов и сложности деятельности предприятий обусловливает повышение требований к качеству управленческой
деятельности, основу которой составляют решения, принимаемые
органами управления на единоличной или коллегиальной основе
и направленные на достижение определенных целей (решение задач), стоящих перед организацией. Для обеспечения необходимой эффективности (сроков, обоснованности, трудоемкости, стоимости) формирования и принятия
управленческих решений служат системы поддержки принятия
таких решений, или как их называют, BI-системы.
Система DSS – это интерактивная автоматизированная система,
которая помогает лицу, принимающему решения, использовать
данные и модели для выявления и реализации задач и принятия
решений. Такие корпоративные системы работают с интерактивными запросами и позволяют моделировать ситуации и формировать отчеты в режиме online. Цель DSS – повышение эффективности online-решений.
Системы поддержки принятия решений используются в основном на высшем уровне управления предприятием и имеют стратегическое долгосрочное значение в течение года или нескольких
лет. К таким задачам относятся формирование стратегических целей, планирование привлечения ресурсов, источников финансирования, выбор места размещения предприятий и т. д. Реже задачи
205
класса DSS решаются на тактическом уровне, например, при выборе поставщиков или заключении контрактов с клиентами. Задачи
DSS имеют, как правило, нерегулярный характер.
Характеризуя системы поддержки принятия решений, можно
отметить, что DSS:
• предполагают гибкость пользователей, адаптируемость и быструю реакцию;
• допускают управление пользователями входом и выходом;
• требуют незначительного участия профессиональных программистов или действуют автономно;
• обеспечивают поддержку решений и проблем, которые не могут быть определены заранее;
• используют сложный анализ и инструментальные средства моделирования [4].
Главной особенностью информационной технологии поддержки принятия решений является использование качественно нового
метода организации взаимодействия человека и компьютера. Выработка решения, что является основной целью этой технологии,
происходит в результате итерационного процесса (рис. 7.1), в котором участвуют система поддержки принятия решений как вычислительное звено и объект управления и человек как управляющее
звено, задающее входные данные и оценивающее полученный результат вычислений на компьютере.
Окончание итерационного процесса происходит по воле человека. В этом случае можно говорить о способности информационной
системы создавать новую информацию для принятия решений совместно с пользователем.
Структурно DSS-система включает в себя (рис. 7.2): • хранилища данных (Data Warehouse), которые являются информационной платформой DSS. Они позволяют интегрировать информацию, отражающую разные точки зрения на одну предметную
область;
Система поддержки
принятия решений
Вариант
вычислений
Человек, принимающий
решения
Введение новых исходных данных.
Информационная технология поддержки принятия решений
как итерационный процесс
Рис. 7.1. Итерационный процесс DSS-системы [3]
206
Решение
выбрано
EPR-система
Локальные
файлы
Подсистема извлечения,
преобразования, загрузки
информации
Реляционные
учетные
системы
Подсистема
анализа
Подсистемы
информационнопоискового
анализа
Подсистемы
оперативного
анализа
Подсистема хранения
информации
Подсистемы
интеллектуального анализа
Аналитик
Подсистемы
отчетности
Рис. 7.2. Обобщенная архитектура DSS-системы [4]
• инструментальные средства бизнес-интеллекта (Business Intelligence Tools). Данное программное обеспечение дает возможность
потребителям наблюдать и использовать большие объемы сложных
данных.
Выделяют три типа таких инструментальных средств:
• информационно-поисковые (Query Tools). Система осуществляет поиск необходимых данных в соответствии с заранее определенными запросами;
• оперативно-аналитические. Система производит группировку
и обобщение данных в любом виде, необходимом аналитику. Этот
класс задач решается построением систем оперативного анализа с помощью технологии оперативной аналитической обработки данных
OLAP, использующей концепцию многомерного анализа данных;
• интеллектуальные. Система осуществляет поиск функциональных и логических закономерностей в накопленных данных,
построение моделей и правил, которые объясняют найденные закономерности и(или) с определенной вероятностью прогнозируют
развитие некоторых процессов. Этот класс задач решается построением систем интеллектуального анализа, реализующего методы и
алгоритмы Data Mining Tools.
Основная концепция DSS – дать пользователям инструментальные средства, необходимые для анализа важных блоков данных,
гибко применяя легкоуправляемые сложные модели. DSS-системы
разработаны для предоставления возможности, а не просто для
удовлетворения информационных потребностей.
207
Применение интеллектуальных DSS-систем продиктовано необходимостью:
• использовать все резервы для выживания на рынке при жесткой конкуренции;
• оперативного планирования, перестройки производства, значительного сокращения времени жизни продукции на рынке и соответственно времени появления на нем новых продуктов;
• постоянно держать руку на пульсе компании, оперативно выявлять негативные моменты и тенденции, вовремя предпринимать адекватные корректирующие и предупреждающие действия;
• оперативно оценивать указанные действия;
• анализа в реальном времени больших массивов разной информации для определения текущего состояния компании и прогнозирования;
• получения информации в реальном времени, в компактной форме, обеспечивающей оперативное принятие адекватных решений.
Необходимость использования автоматизированной системы
DSS можно проиллюстрировать простейшим примером.
Компания в текущем месяце получила прибыль больше, чем в
предыдущем. Однако:
• работа компании имеет явно выраженный сезонный характер,
и для адекватного принятия решения следует учитывать ее сезонную статистику, накопленную за предыдущие периоды;
• в прошедшем месяце больше рабочих дней, чем в предшествующем;
• в этот период изменена структура бюджетов подразделений
компании и система мотивации.
Перечень влияющих факторов можно продолжить.
На основании этого можно, кроме того, видеть, что DSS должна
быть ориентирована на:
• конкретные целевые показатели эффективности работы конкретной компании;
• внешние условия работы данной компании;
• внутренние условия ее работы;
• тактику компании в достижении поставленных целей.
7.1.3. Функциональность системы
Общий портрет DSS-систем можно составить на основе краткого
анализа предложений таких мегавендеров, как SAP, SAS, Oracle,
IBM и Microsoft.
208
В основной функциональный набор DSS-систем входят: • финансовое планирование и бюджетирование; • формирование консолидированной отчетности (до 200 преднастроенных отчетов); • создание информационной системы стратегического управления на основе ключевых показателей деятельности (Balance Scorecards) с преднастроенными библиотеками показателей (до 500); • анализ взаимоотношений с клиентами и поставщиками; • анализ рыночных тенденций; • функционально-стоимостный анализ (ABC-Costing); • функционально-стоимостное управление (Activity Based Management – ABM); • система постоянных улучшений (Kiezen Costing); • многомерный анализ данных (OLAP); • выявление скрытых закономерностей (Data Mining); • выявление моделей (структур) данных; • статистический анализ и прогнозирование временных рядов; • событийное управление бизнесом (Event-driven BI); • анализ рисков; • формирование преднастроенных запросов (до 500–600); • интеллектуальный поиск (по неполным данным и неформальным запросам); • бизнес-моделирование и анализ эффективности выполнения
бизнес-процессов; • референтные отраслевые модели. Число преднастроенных областей анализа достигает 30–40. Системы поддержки принятия решений помогают находить ответы не только на прямой вопрос «что если», но и на подобные.
Приведем типичные задачи, касающиеся систем поддержки
принятия решений:
• анализ значений выходных величин для заданного набора значений входных переменных;
• параметрический («что если») – анализ-оценка поведения выходных величин при изменении значений входных переменных;
• «анализ чувствительности» – исследование поведения результирующих переменных в зависимости от изменения значений одной или нескольких входных переменных;
• анализ возможностей – нахождение значений входной переменной, которые обеспечивают желаемый конечный результат (известен также под названием «поиск целевых решений», «анализ
значений целей», «управление по целям»);
209
• анализ влияния – выявление для выбранной результирующей
переменной всех входных переменных, влияющих на ее значение,
и оценка величины изменения результирующей переменной при
заданном изменении входной переменной, скажем, на 1 %;
• анализ данных – прямой ввод в модель ранее имевшихся данных и манипулирование ими при прогнозировании;
• сравнение и агрегирование – сравнение результатов двух или
более прогнозов, сделанных при разных входных предположениях, или предсказанных результатов с действительными, или объединение результатов, полученных при разных прогнозах или для
разных моделей;
• командная последовательность (sequences) – возможность записывать, исполнять, сохранять для последующего использования
регулярно выполняемые серии команд и сообщений;
• анализ риска – оценка изменения выходных переменных при
случайных изменениях входных величин;
• оптимизация – поиск значений управляемых входных переменных, обеспечивающих наилучшее значение одной или нескольких результирующих.
7.1.4. Положение на рынке, области применения
Рынок DSS-cистем, который возник только в середине 1990-х годов, оценивается суммой около 10 млрд дол. и расширяется значительными темпами, что составляет примерно 30 % в год. Мировой
рынок BI в 2006 г. вырос на 11,5 % и, по данным IDC Worldwide,
достиг 6,25 млрд дол. Основными поставщиками систем, согласно данным аналитиков, являются Business Objects, получившая в
2007 г. доход 894 млн дол., SAS с доходом 679 млн, Cognos – 622 млн,
Hyperion/Oracle – 529 млн, Microsoft – 480 млн дол. В последние
годы происходила жесткая борьба за рынок. Самые крупные BIсделки 2007 г. проведены Oracle совместно с Hyperion Solutions,
Cognos и Applix, SAP и Business Objects, IBM и Cognos [4].
Что касается российского сектора BI, то за последние восемь лет
он многократно вырос. Спрос на BI-решения в нашей стране, по
данным СNews, увеличивается примерно на 50 % в год.
Мировой рынок систем бизнес-аналитики, согласно новым данным IDC, в 2013 г. может вырасти на 8,2 % по отношению к объему 2012 г., что составит до 33,9 млрд дол. Ожидается, что спрос
на решения для бизнес-анализа данных будет стабильно вырастать,
поскольку возрастает осведомленность компании о преимуществах
210
аналитических инструментов и их возможностях для принятия решений. Среди более чем 300 вендоров, которые вошли в исследование IDС во всех 12 подсегментах, в первой половине 2011 г. ведущие
позиции занимала Oracle с 20 %-ной долей мирового рынка. Рост
вендора на этом рынке за год также значительный – 17,9 %. Ближайшими конкурентами Oracle являются SAP, IBM, SAS Institute
Inc. и Microsoft, которые за этот период также достигли двузначного роста. В первой половине 2011 г. выручка всего 14 вендоров
преодолела барьер в 100 млн дол. Среди них оказались также такие
компании, как Informatica, MicroStrategy, Infor и QlikTech.
Применение BI-технологий все больше расширяется, выходит
на все организационные уровни, что, без сомнения, имеет в целом
положительное влияние на развитие, поскольку компании стремятся дать эти инструменты в руки тех сотрудников, которые действительно в них нуждаются.
Чаще всего системы поддержки принятия решений используются в таких областях, как:
1. Крупноформатная торговля. Такая торговля и компании
электронной коммерции (B2C, B2B) явились первыми институциональными заказчиками на DSS-системы. Основными задачами,
решаемыми в данном секторе, являются: • анализ ассортимента (селективный маргинальный доход, оборачиваемость запасов, статистическое управление запасами, фондоотдача); • распределение площадей, раскладка; • анализ эффективности деятельности менеджеров и мотивация
персонала; • планирование и анализ эффективности рекламы, акций, распродаж и т. п.; • управление ценообразованием.
2. Банки и финансовые компании. Рынок DSS-систем в финансовых институтах на текущий момент самый емкий. Сфера применения DSS-систем в банках касается прежде всего: • банковского ритейла (платежные пластиковые карты и чеки); • анализа рисков; • предотвращения мошенничества (прежде всего с пластиковыми картами); • анализа потребительского поведения и проектирования новых
финансовых услуг.
3. Телекоммуникации. В телекоммуникационных компаниях,
прежде всего мобильной связи, роль DSS-систем связана с проек211
тированием новых услуг, которое основано на выявлении устойчивых клиентских групп и преимущественного клиентского поведения. Этот рынок по времени жизни можно считать неисчерпаемым.
4. Промышленность. В этой области к сферам применения DSSсистем можно отнести: • управление взаимоотношениями с клиентами; • статистическое управление запасами; • финансовое и бюджетное планирование и управление; • анализ и управление рисками.
Концепция DSS-систем сегодня прямо соответствует основным
промышленным тенденциям:
• глобализации; • укрупнению; • специализации (для средних компаний); • интеграции в поставочные сети; • фокусировке на разработке новых продуктов и услуг; • необходимости одновременно конкурировать как по качеству,
так и по цене.
5. Оборона. В оборонной области аналитические системы класса DSS развиваются в направлении решения задач планирования и
управления операциями, а также эксплуатации.
6. Государство. В области государственного строительства роль
DSS-систем пока незначительна. Потенциально область их использования связана с оценкой эффективности государственных
и муниципальных программ. Это объясняется, прежде всего, тем,
что указанные программы не сводятся к экономическому эффекту
как таковому. Развитие информационных систем в данной сфере в
большой мере зависит от философского осмысления роли и места
государства в будущем мире, т. е. основополагающую роль в данном процессе играет выработка критериев и подходов к их оценке. 7.2. Экспертные системы
Экспертные системы – это направление исследований в области искусственного интеллекта по созданию вычислительных систем, умеющих принимать решения, схожие с решениями экспертов в заданной предметной области. Такие системы создаются, как
правило, для решения практических задач в некоторых узкоспециализированных областях, где значительную роль играют знания
профессионалов.
212
Экспертные системы были первыми разработками, которые
смогли привлечь пристальное внимание к результатам исследований в области искусственного интеллекта. Данные системы имеют одно существенное отличие от других подобных систем: они не
предназначены для решения каких-то универсальных задач, как,
например, нейронные сети или генетические алгоритмы. Эти системы ориентированы на качественное решение задач в определенной
разработчиками области, в редких случаях – областях.
Экспертное знание – это сочетание теоретического понимания
проблемы и практических навыков ее решения, эффективность которых доказана в результате практической деятельности экспертов
в данной области. Фундаментом экспертной системы любого типа
является база знаний, которая составляется на основе экспертных
знаний специалистов. Правильно выбранный эксперт и удачная
формализация его знаний позволяют наделить экспертную систему уникальными и ценными знаниями. Врач, к примеру, хорошо
диагностирует болезни и назначает эффективное лечение не потому, что обладает некими врожденными способностями, а потому
что имеет хорошее медицинское образование и большой опыт в лечебной практике. Поэтому ценность всей экспертной системы как
законченного продукта на 90 % определяется качеством созданной
базы знаний.
Выделяют два типа экспертных систем – статические и динамические.
Статические экспертные системы используются в приложениях, в которых можно не учитывать изменения окружающего мира,
происходящие за время решения задачи. Первые экспертные системы, нашедшие практическое применение, были статическими.
Динамические экспертные системы в сравнении со статическими содержат дополнительно два компонента – подсистему моделирования внешнего мира и подсистему взаимодействия с ним.
Экспертная система динамического типа имеет следующую
структуру. Она содержит:
• механизм логического вывода, называемый также интерпретатором (решателем);
• рабочую память, называемую также рабочей базой данных;
• базу знаний;
• подсистему приобретения и пополнения знаний;
• подсистему объяснения;
• подсистему диалога;
• подсистему взаимодействия с внешним миром.
213
Механизм логического вывода предназначен для получения новых фактов путем сопоставления исходных данных из рабочей памяти с данными из базы знаний. Этот механизм занимает наиболее
важное место в экспертной системе. Он реализует алгоритмы прямого и(или) обратного вывода и формально может быть представлен процедурами:
• выбора из базы знаний и рабочей памяти правил и фактов;
• сопоставления правил и фактов, в результате чего определяется множество фактов, к которым применимы правила присвоения
значений;
• разрешения конфликтов, определяющими порядок использования правил, если в заключении правила указаны одинаковые
имена фактов с разными значениями;
• осуществляющими выполнение действий, соответствующих
полученному значению факта (заключению правила).
Рабочая память предназначена для хранения исходных и промежуточных данных решаемой в текущий момент задачи. Она, как
правило, размещается в оперативной памяти ЭВМ и отражает текущее состояние предметной области в виде фактов с коэффициентами уверенности в истинности этих фактов.
Следующий элемент в структуре экспертной системы не менее
важен, чем механизм логического вывода. Это – база знаний. База
знаний предназначена для хранения долгосрочных фактов, характеризующих рассматриваемую область, правил, описывающих отношения между этими фактами, и других типов декларативных
знаний о предметной области. Кроме правил и фактов, образующих
декларативную часть базы знаний, в нее может входить процедурная часть – множество функций и процедур, реализующих оптимизационные, расчетные и другие необходимые алгоритмы.
Экспертные системы относятся к классу интеллектуальных систем, построенных на понимании факта. Другими словами, данные
системы основываются на знаниях эксперта-специалиста о предметной области. Большой профессиональный опыт наиболее квалифицированных специалистов, доступный всем пользователям
системы, становится фактором, существенно повышающим качество решений, принимаемых организацией, использующей экспертные системы в целом.
Подсистема приобретения и пополнения знаний автоматизирует
процесс наполнения экспертной системы знаниями, осуществляемый пользователем-экспертом, и адаптации базы знаний системы
к условиям ее функционирования. Адаптация экспертной систе214
мы к изменениям в предметной области реализуется путем замены
правил или фактов в базе знаний.
Подсистема объяснения поясняет, как система получила решение задачи (или почему она его не получила) и какие знания она
при этом использовала, что облегчает эксперту ее тестирование и
повышает доверие пользователя к полученному результату. Возможность объяснять свои действия является одним из самых важных свойств экспертной системы, так как:
• повышается доверие пользователей к полученным результатам;
• облегчается отладка системы;
• создаются условия для пользователей вскрывать новые закономерности предметной области;
• объяснение полученных выводов может служить средством поиска точки в парето-оптимальном множестве решений.
Структура экспертной системы была бы неполной без подсистемы диалога. Подсистема диалога ориентирована на организацию
дружественного интерфейса со всеми категориями пользователей
как в ходе решения задач, так и в ходе приобретения знаний и объяснения результатов работы [2].
7.2.1. Классификация
Классификацию экспертных систем можно провести по разным
признакам: по назначению, предметной области, степени сложности, динамичности.
В соответствии с назначением экспертные системы могут выполнять:
• диагностику состояния систем, в том числе мониторинг (непрерывное отслеживание текущего состояния);
• прогнозирование их развития на основе моделирования прошлого и настоящего;
• планирование и разработку мероприятий в организационном и
технологическом управлении;
• проектирование или выработку четких предписаний по построению объектов, удовлетворяющих поставленным требованиям;
• автоматическое управление (регулирование);
• обучение пользователей и др.
По предметной области наибольшее число экспертных систем
используется в военном деле, геологии, инженерном деле, информатике, космической технике, математике, медицине, метеороло215
гии, промышленности, сельском хозяйстве, управлении процессами, физике, химии, электронике, филологии, юриспруденции.
Классификация экспертных систем по методу представления
знаний делит их на традиционные и гибридные. Традиционные
экспертные системы используют в основном эмпирические модели
представления знаний и исчисление предикатов первого порядка.
Гибридные экспертные системы применяют все доступные методы,
в том числе оптимизационные алгоритмы и концепции баз данных.
По степени сложности экспертные системы делят на поверхностные и глубинные. Поверхностные экспертные системы представляют знания в виде правил «если, то».
Условием выводимости решения является безобрывность цепочки правил. Глубинные экспертные системы при обрыве цепочки
правил обладают способностью определять (на основе метазнаний),
какие действия следует предпринять для продолжения решения
задачи. Кроме того, к сложным относятся предметные области, в
которых текст записи одного правила на естественном языке занимает более 1/3 страницы.
7.2.2. Режимы работы
Экспертная система работает в двух режимах: режиме приобретения знаний и в режиме консультаций (называемом также режимом решения, или режимом пользования экспертной системой).
В режиме приобретения знаний общение с экспертной системой
осуществляет эксперт. В этом режиме он, используя компонент
приобретения знаний, наполняет ими систему, что позволяет ей в
режиме консультаций самостоятельно (без эксперта) решать задачи из проблемной области. Эксперт описывает проблемную область
в виде совокупности данных и правил. Данные определяют объекты, их характеристики и значения, существующие в области экспертизы. Правила определяют способы манипулирования данными, характерные для рассматриваемой области.
В режиме консультаций общение с экспертной системой осуществляет конечный пользователь, которого интересует результат и(или)
способ его получения. Необходимо отметить, что в зависимости от
назначения экспертной системы пользователь может не быть специалистом в данной проблемной области (в этом случае он обращается
к экспертной системе за результатом, не умея получить его сам), или
быть им (в этом случае он может сам получить результат, но обращается к экспертной системе с целью либо ускорить процесс получения
216
результата, либо возложить на нее рутинную работу). Следует подчеркнуть, что термин «пользователь» является многозначным, так
как использовать экспертную систему кроме конечного пользователя могут и эксперт, и инженер по знаниям, и программист.
В режиме консультации данные о задаче пользователя после обработки их диалоговым компонентом поступают в рабочую память.
Решатель на основе входных данных из рабочей памяти, общих
данных о проблемной области и правил из базы знаний формирует
решение задачи.
Хорошо построенная экспертная система должна иметь возможность самообучаться на решаемых задачах, пополняя автоматически
свою базу знаний результатами полученных выводов и решений [3].
7.2.3. Разработка
При разработке экспертных систем часто используется концепция быстрого прототипа. Суть ее состоит в следующем: сначала
создается не экспертная система, а ее прототип, который должен
решать узкий круг задач и на разработку которого затрачивается
незначительное время. Прототип должен продемонстрировать пригодность будущей экспертной системы для данной предметной области, проверить правильность кодировки фактов, связей и стратегий рассуждения эксперта. Он также дает возможность инженеру
по знаниям привлечь эксперта к активному участию в разработке
экспертной системы. Размер прототипа – несколько десятков правил. Уже сложилась определенная технология разработки экспертных систем, включающая в себя шесть этапов.
Стадия существования характеризует степень проработанности и отлаженности экспертной системы. Обычно выделяют:
• исследовательский прототип;
• действующий прототип;
• промышленную систему;
• коммерческую систему.
Исследовательским прототипом называют систему, которая
решает представительный класс задач приложения, но может быть
неустойчива в работе и не полностью проверена. При наличии развитых инструментальных средств для разработки исследовательского прототипа требуется примерно два-четыре месяца. Исследовательский прототип обычно имеет в базе знаний не больше 50
исполняемых утверждений. При использовании только частных
утверждений их число возрастает в три-десять раз.
217
Действующий прототип надежно решает все задачи, но для решения сложных задач может требовать чрезмерно много времени и(или)
большего объема памяти. На доведение системы до стадии действующего прототипа уходит примерно шесть-девять месяцев, при этом
число исполняемых утверждений в базе знаний увеличивается до 100.
Экспертная система, достигшая стадии промышленной системы, обеспечивает высокое качество решений всех задач при минимальном времени и объеме памяти. Обычно процесс преобразования действующего прототипа в промышленную систему состоит
в расширении базы знаний (до 150 исполняемых утверждений) и
ее тщательной отладки. Доведение экспертной системы до стадии
промышленной системы на развитых инструментальных средствах
требует примерно 12–18 месяцев.
Обобщение задач, решаемых экспертной системой на стадии промышленной системы, позволяет перейти к стадии коммерческой
системы, т. е. к системе, пригодной не только для собственного использования, но и для продажи разным потребителям. Доведение
системы до коммерческой стадии требует примерно полутора-двух
лет. Названные сроки справедливы для экспертных систем средней
сложности [3].
Разработка экспертной системы имеет существенные отличия
от разработки обычного программного продукта. Опыт создания
экспертных систем показал, что использование при их создании
методологии, принятой в традиционном программировании, либо
чрезмерно затягивает процесс появления экспертной системы,
либо вообще приводит к отрицательному результату.
Перед тем как приступить к разработке такой системы, инженер
по знаниям должен рассмотреть вопрос, следует ли разрабатывать
экспертную систему для данной проблемы. В обобщенном виде ответ
может быть таким: использовать экспертную систему следует только
тогда, когда ее разработка возможна, оправданна и методы инженерии знаний соответствуют решаемой задаче. Далее будут уточнены использованные понятия «возможно», «оправданно» и «соответствие».
Для того чтобы разработка экспертной системы была возможной, необходимо одновременное выполнение, по крайней мере, следующих требований:
• наличие экспертов в данной предметной области;
• эксперты способны выразить на естественном языке и объяснить используемые ими методы, в противном случае трудно рассчитывать на то, что знания их будут «извлечены» и вложены в
экспертную систему;
218
• задача хотя и не должна быть представлена в формальном виде,
но все же должна относиться к достаточно «понятной» и структурированной области, т. е. должны быть выделены основные понятия, отношения и известные (хотя бы эксперту) способы получения
решения задачи;
• решение задачи не полагается в значительной степени на использование так называемого здравого смысла (широкий спектр
общих сведений о мире и способе его функционирования, которые
знает и умеет применять любой нормальный человек), так как подобные знания пока не удается в достаточном объеме вложить в системы искусственного интеллекта.
Использование экспертной системы может быть возможно, но
не оправданно. Применение ее может быть допустимо благодаря
одному из следующих факторов:
• решение задачи принесет значительный эффект, например,
экономический;
• использование человека-эксперта невозможно либо из-за недостаточного числа экспертов, либо из-за необходимости выполнять
экспертизу одновременно в разных местах;
• при передаче информации эксперту происходит недопустимая
потеря времени или информации;
• существует необходимость решать задачу в окружении, враждебном для человека.
Задача решается соответствующими методами экспертных систем, если она обладает совокупностью следующих характеристик:
• имеет эвристическую, а не алгоритмическую природу, т. е. ее
решение должно требовать применения эвристических правил. Задачи, которые могут быть гарантированно решены с помощью некоторых формальных процедур, не подходят для применения экспертных систем;
• может быть естественным образом решена посредством манипуляции символами, а не числами, как принято в математических
методах и традиционном программировании;
• должна быть достаточно узкой, чтобы решаться методами экспертных систем, и практически значимой.
7.2.4. Этапы разработки
Этап I (идентификация). На этом этапе определяются задачи,
участники процесса разработки и их роли, ресурсы и цели. Определение участников и их роли сводится к определению числа экс219
пертов и инженеров по знаниям, а также формы их взаимоотношений. Обычно в основном цикле разработки экспертной системы
участвует не менее трех-четырех человек (один эксперт, один или
два инженера по знаниям и один программист, привлекаемый для
модификации и согласования инструментальных средств).
К процессу разработки экспертной системы могут привлекаться
и другие участники. Например, инженер по знаниям может привлекать других экспертов для того, чтобы убедиться в правильности
своего понимания основного эксперта, представительности тестов,
демонстрирующих особенности рассматриваемой задачи, совпадении взглядов разных экспертов на качество предлагаемых решений.
Формы взаимоотношений экспертов и инженеров при этом следующие: эксперт выполняет роль информирующего или роль учителя, а инженер – роль ученика. Независимо от выбранной формы
взаимоотношений инженер по знаниям должен быть способен и готов изучать особенности той проблемной области, в рамках которой
предстоит работать создаваемой экспертной системе. Несмотря на
то, что основу знаний экспертной системы будут составлять знания
эксперта, для достижения успеха инженер по знаниям должен использовать дополнительные источники в виде книг, инструкций,
которые ему рекомендовал эксперт.
Идентификация задачи заключается в составлении неформального (вербального) описания решаемой задачи. В этом описании
указываются общие характеристики задачи, подзадачи, выделяемые в данной задаче, ключевые понятия (объекты), характеристики и отношения, входные (выходные) данные, предположительный вид решения, знания, релевантные решаемой задаче, примеры
(тесты) ее решения.
Цель этапа идентификации состоит в характеристике задачи и
структуры поддерживающих ее знаний и работе по созданию базы
знаний. Если исходная задача оказывается слишком сложной по
имеющимся ресурсам, то этот этап может потребовать нескольких
итераций.
В ходе идентификации задачи необходимо ответить на следующие вопросы:
1. Какие задачи предлагается решать экспертной системе?
2. Как эти задачи могут быть охарактеризованы и определены?
3. На какие подзадачи разбивается каждая задача, какие данные они используют?
4. Какие ситуации препятствуют решению?
5. Как эти препятствия будут влиять на экспертную систему?
220
В процессе идентификации задачи инженер и эксперт работают в тесном контакте. Начальное содержательное описание задачи
экспертом влечет за собой вопросы инженера по знаниям для уточнения терминов и ключевых понятий. Эксперт уточняет описание
задачи, объясняет, как решать эту задачу и какие рассуждения
лежат в основе решения. После нескольких циклов, уточняющих
описание, эксперт и инженер по знаниям получают окончательное
неформальное описание задачи.
При разработке экспертной системы типичными ресурсами являются источники знаний, время разработки, вычислительные
средства (возможности ЭВМ и программного инструментария) и
объем финансирования. Для достижения успеха при построении
экспертной системы эксперт и инженер должны использовать все
доступные им источники знаний. Для эксперта источниками знаний могут выступать его предшествующий опыт решения задачи,
книги, конкретные варианты задач и использованных решений.
Для инженера по знаниям источниками знаний могут быть опыт
решения аналогичных задач, методы решения и представления
знаний, программный инструментарий.
При определении временных ресурсов необходимо иметь в виду,
что сроки разработки и внедрения экспертной системы составляют
(за редким исключением) не менее шести месяцев (при трудоемкости от двух до пяти человеко-лет). Задача определения ресурсов
является весьма важной, поскольку ограниченность какого-либо
ресурса существенно влияет на процесс проектирования. Так, например, при недостаточном финансировании предпочтение может
быть отдано не разработке оригинальной новой системы, а адаптации существующей.
Задача идентификации целей заключается в формулировании в
явном виде целей построения экспертной системы. При этом важно
отличать цели, ради которых строится система, от задач, которые
она должна решать. Примерами возможных целей являются формализация неформальных знаний экспертов, улучшение качества
решений, принимаемых ими, автоматизация рутинных аспектов
работы эксперта (пользователя), тиражирование его знаний.
На первом этапе инженер по знаниям должен ответить на основной вопрос: «Подходят ли методы инженерии знаний для решения
предложенной задачи?». Для положительного ответа на данный
вопрос необходимо, чтобы задача относилась к достаточно узкой,
специальной области знаний и не требовала для решения использования того, что принято называть здравым смыслом, поскольку ме221
тоды искусственного интеллекта не дают возможности формализовать это понятие. Кроме того, качество экспертной системы зависит
в конечном счете от уровня сложности решаемой задачи и четкости
ее формулировки. Задача не должна быть ни слишком легкой, ни
слишком трудной. Обычно число связанных понятий, релевантных
проблеме, должно составлять несколько сотен. Иначе говоря, назначение экспертной системы в решении некоторой задачи из данной
области, а не в том, чтобы быть экспертом в этой области.
Следует подчеркнуть, что при разработке экспертной системы
(особенно динамических экспертных систем) применяется принцип кооперативного проектирования, заключающийся в участии
в процессе разработки ее конечных пользователей. Пользователи
обладают неформальным пониманием прикладных задач, которые
должна решать разрабатываемая программная система. Хотя системные аналитики и программисты могут изучить этот класс прикладных задач, затраты на обучение (прежде всего, время) будут
высоки, а их компетентность все равно останется более низкой, чем
у опытных пользователей. Поэтому включение конечных пользователей в группу разработчиков обычно более эффективно и позволяет более качественно анализировать автоматизируемые операции. Подобные преимущества усиливаются по мере усложнения
решаемой задачи [10].
Этап II (концептуализация). На этапе концептуализации эксперт и инженер по знаниям выделяют ключевые понятия, отношения и характеристики, необходимые для описания процесса
решения задачи. На этом этапе определяются такие особенности
задачи, как типы доступных данных, исходные и выводимые данные, подзадачи общей задачи, применяемые стратегии и гипотезы, виды взаимосвязей между объектами проблемной области,
типы отношений (иерархия, причина (следствие), часть (целое) и
т. п.), процессы, используемые в ходе решения задачи, типы ограничений, накладываемых на процессы, задействованные в ходе
решения, состав знаний, используемых для решения задачи и объяснения решения.
Для определения перечисленных характеристик задачи целесообразно составить детальный протокол действий и рассуждений
эксперта в процессе решения хотя бы одной конкретной задачи.
Такой протокол обеспечивает инженера по знаниям словарем терминов (объектов) и некоторым приближенным представлением о
тех стратегиях, которые использует эксперт. Кроме того, протокол
помогает ответить на многие другие вопросы, возникающие в ходе
222
разработки. На этом этапе инженер по знаниям рассматривает вопросы, относящиеся к представлению знаний и методам решения,
но говорить о выборе конкретных способов и методов здесь еще рано.
Адекватным средством выделения ключевых понятий, отношений и характеристик являются диаграммы, которые используют
практически все современные инструментальные средства. Диаграммы применяются как средства проектирования, сопровождения и документирования, а также для организации взаимодействия между разными участниками создания системы.
Являясь языком описания требований и проектирования системы, диаграммы должны быть небольшими по размеру, простыми,
понятными и полными. Для этого они должны опираться на формальные правила и использовать небольшое число абстрактных
символов. К таким базовым типам диаграмм относятся:
• контекстные диаграммы (структурно-функциональные схемы, например, нотация IDEF0);
• диаграммы «сущность – связь» (например, нотация IDEF1X);
• диаграммы потоков данных (например, нотация DFD);
• диаграммы «состояния – переходы» (например, нотация UML).
Для того чтобы показать, что система должна делать, необходимо иметь представление о всей системе, ее части и их взаимодействии. Это делается с помощью контекстных диаграмм. Данные диаграммы, на которых представлены сама система в виде системного
процесса, ее основные части (подсистемы), включая операторы и
основные блоки оборудования (измерения и управления), объекты
внешнего окружения и основные потоки между ними, описывают
разрабатываемую систему на высоком уровне.
Контекстная диаграмма в сочетании с перечнем системных требований стремится ответить на вопрос: «Что делает система?», причем дает на него только частичный ответ. Для систем со сложными связями между объектами важно более детально представлять
взаимоотношения между объектами. Это делается с помощью диаграмм «сущность – связь». В таких диаграммах объекты представляются прямоугольниками, а связи между ними – стрелками. Тип
связи и ее направление определяются с помощью стрелок в начале
и конце линии связи. Тип связи задает отношение множественности между объектами, т. е. определяет, скольким экземплярам второго объекта соответствует один экземпляр первого.
После того как определено, что должна делать система, необходимо ответить на вопрос: «Как?». Первый вопрос заключается в
том, как система взаимодействует с внешним окружением. Ответ
223
на него дает диаграмма потоков данных, на которой представлены
внешние объекты, хранилища данных в системе, потоки данных,
входящие, выходящие и проходящие внутри системы, и системные
процессы, обрабатывающие эти потоки.
Объекты принято обозначать квадратами, хранилища данных –
узкими прямоугольниками без правой стороны, процессы – прямоугольниками с закругленными углами, а потоки данных – линиями со стрелками. Диаграммы потоков данных позволяют проводить декомпозицию по уровню раскрытия системных процессов
и потоков. В совокупности они показывают, как система отвечает
требованиям и как реализуется проект.
Типы упомянутых диаграмм отражали статическое поведение
системы. Для того чтобы показать динамическое ее поведение, какие события происходят в системе, как система на них реагирует
и в какие состояния она попадает, используются диаграммы «состояний – переходов», которые моделируют поведение машины с
конечным числом состояний. Поведение системы представляется в
виде множества дискретных, исключительных и конечных состояний. Данные события приводят к изменению состояния системы,
считается, что изменения возникают мгновенно. События могут
происходить синхронно и асинхронно [10].
Этап III (формализация). На данном этапе все ключевые понятия и отношения, выявленные в ходе концептуализации, описываются неким формальным языком, предложенным (выбранным) инженером по знаниям. Он определяет, подходят ли инструментальные средства для решения рассматриваемой проблемы или необходим выбор другого инструментария либо требуются оригинальные
разработки.
Основными задачами в процессе формализации являются проблемы структуризации исходной задачи и знаний в выбранном
(разработанном) формализме, а именно:
• структуризация общей задачи на связанные подзадачи. Модульная организация базы знаний составляет важную часть разработки прикладной системы, хотя трудно предложить единственно правильный способ разбиения ее на модули. Процесс эволюции
прикладной системы может потребовать пересмотра и ее модульной структуры. В большинстве современных средств разработки
сложных экспертных систем, и особенно динамических, предусматривается поддержка разбиения базы знаний на модули.
Важность модульной организации экспертной системы определяется тем, что разбиение приложения на модули существенно
224
ускоряет разработку (так как независимые группы специалистов
могут одновременно разрабатывать разные модули), снижает затраты на сопровождение и поддержку, упрощает повторное использование модулей базы знаний в последующих разработках.
Вместе с тем разбиение прикладной экспертной системы на модули несколько повышает накладные расходы на загрузку и сборку
прикладной системы, например, на восстановление ее после сбоев
и перезапуска;
• структуризация предметной области на основе иерархии классов.
Необходимость ускорения темпов разработки и модификации
экспертной системы всегда являлась актуальной задачей прикладной инженерии знаний. Применение объектно-ориентированного
подхода в современных экспертных системах естественным образом реализует возможность декомпозиции задачи на совокупность
подзадач. Знания при таком подходе организованы в классы. Каждый класс определяется особым набором атрибутов. Классы организуются в иерархию классов. Каждый класс в иерархии наследует
атрибуты и ограничения своего родительского класса. Обычно производный класс определяет дополнительные специфические атрибуты и (или) ограничения.
В большинстве экспертных систем пользователю разрешено производить новый класс только от одного родительского. Такой подход,
хотя и проще в реализации, требует дополнительных усилий в процессе формирования предметно-ориентированной иерархии классов, так как в этом случае иерархия наследования должна представляться в виде дерева. Добавление в иерархию наследования нового
класса может потребовать существенных концептуальных изменений на разных уровнях. Избежать подобных непроизводительных
затрат позволяет концепция множественного наследования, в рамках которой новый класс может наследовать свойства двух и более
классов родителей. Однако следует отметить, что к использованию
механизмов множественного наследования необходимо подходить
аккуратно, так как получающаяся в результате сетевая схема иерархии наследования затрудняет понимание структуры базы знаний.
Основными механизмами структурирования проблемно-ориентированной иерархии классов являются два противоположно направленных, но взаимосвязанных процесса: обобщение и специализация (конкретизация).
Процесс обобщения заключается в создании родительских классов для обобщения свойств, присущих более чем одному классу объектов в приложении. Например, так как автомобили, самолеты и
225
суда характеризуются скоростью передвижения, в приложении,
работающем с этими объектами, целесообразно ввести новый класс
транспортных средств, обладающий этим свойством. Самолеты, автомобили и суда будут производными классами транспортного средства и унаследуют от него атрибут «скорость передвижения». Кроме
атрибутов, характеризующих наблюдаемые свойства объектов, целесообразно провести обобщение и их поведенческих аспектов.
Процесс специализации заключается во введении новых классов для описания объектов, отличающихся значениями характеристик, их набором и поведением от уже описанных. Скажем, если
разработчику потребуется описать новый тип судов (например, моторных), он должен определить его как подкласс существующего
класса «суда». Новый класс наследует все свойства, взаимосвязи и
поведение своего родителя. Для его описания необходимо указать
только его особенности;
• структуризация знаний на декларативные и процедурные. По
форме описания знания подразделяются на декларативные и процедурные.
Декларативные знания – это те, которые записаны в памяти интеллектуальной системы так, что они непосредственно доступны для
использования после обращения к соответствующему полю памяти.
Обычно декларативные знания используются для представления
информации о свойствах и фактах предметной области. По форме
представления такие знания противопоставляются процедурным.
Процедурные знания – это знания, хранящиеся в памяти интеллектуальной системы в виде описания процедур, с помощью которых их можно получить. Обычно процедурные знания используются для представления информации о способах решения задач в
проблемной области, а также при составлении различных инструкций, методик и т. п.;
• структуризация приложения на основе иерархии «часть – целое». Модульный принцип создания приложения предоставляет
разработчику различные возможности разбиения приложения на
подсистемы, легче поддающиеся сопровождению и модификации.
Разбиение приложения на модули упрощает процесс тестирования
вследствие применения групповой работы над тестируемой системой. Модульность обеспечивает также базовые возможности для
повторного использования фрагментов системы [10].
Этап IV (реализация). Цель этапа выполнения состоит в создании одного или нескольких прототипов экспертной системы, решающих требуемые задачи. Затем по результатам этапов тестирова226
ния и опытной эксплуатации на данном этапе создается конечный
продукт, пригодный для промышленного использования. Разработка прототипа состоит в программировании его компонентов
(или выборе их из имеющихся инструментальных средств) и наполнении базы знаний.
Обычная ошибка разработчиков при создании прототипа состоит в том, что процесс приобретения знаний откладывают до полного понимания структуры базы знаний и всех тестовых примеров.
Тем самым эта наиболее трудоемкая часть работы отодвигается на
поздние этапы.
Процесс накопления знаний позволяет уточнить используемые
понятия и отношения, поэтому приобретение их необходимо начинать как только составлены или выбраны инструментальные средства, позволяющие работать с простейшим представлением этих
знаний и управляющими структурами. Такой подход позволяет
раньше начать выполнение отдельных подзадач и обнаружить, что
в ряде случаев для их решения необходимы дополнительные знания. Иными словами, первый прототип экспертной системы (ЭС-1)
должен появиться через один-три месяца после начала работы.
Разработка прототипа является чрезвычайно важным шагом в
создании экспертной системы. Некоторые фрагменты могут войти
в окончательную версию такой системы, но не это является наиболее важной целью его создания. Главное, чтобы он обеспечил проверку адекватности идей, выбранных при построении данной экспертной системы, решаемым задачам.
Создание первого прототипа должно подтвердить, что выбранные
методы решений и способы представления пригодны для успешного
решения, по крайней мере, ряда задач из области экспертизы. При
разработке первого прототипа обычно не уделяют внимания вопросам, требующим значительных трудозатрат: построению сложных
моделей, учету сложных временных, причинных и модальных отношений, пониманию намерений пользователей, моделированию
рассуждений, содержащих неточные понятия.
Итак, можно сделать вывод, что в первом прототипе реализуется
простейшая процедура вывода. При его разработке основная цель
состоит в получении решения задачи без учета временно эффективности. После разработки первого прототипа необходимо расширить
круг задач, решаемых системой с целью собрать пожелания и замечания, которые будут учтены во втором ее прототипе (ЭС-2).
В ходе приобретения знаний инженер по знаниям должен получить знания от эксперта, структурировать их и представить в виде,
227
понятном экспертной системе. Процесс извлечения знаний сложен
и длителен, так как эксперт часто или не осознает, какими сведениями он пользуется, или не может их вербализовать (содержательно
выразить).
Для достижения эффективного функционирования экспертной
системы необходимо осуществить структурирование знаний. Наиболее важным средством их структурирования является иерархия
классов, описывающих понятия промежуточного уровня. Во многих случаях эти понятия могут не упоминаться в явном виде (а возможно, и не осознаваться) экспертом. Задача инженера по знаниям – выделить такие понятия, обнаружив сходные действия эксперта при обработке разных ситуаций.
При представлении правил в виде, понятном экспертной системе, особое внимание следует уделять трем ситуациям:
• некоторое правило слишком громоздко;
• имеется много похожих правил;
• используются частные, а не общие правила.
Громоздкость правила может объясняться тем, что в нем отражено несколько фактов из данной проблемной области. Если это
так, то правило необходимо разбить на несколько более мелких.
Вторая ситуация возникает тогда, когда в проблемной области
существует понятие, явно не указанное экспертом, а возможно, и
не имеющее имени. В этом случае новое понятие необходимо ввести в явном виде, присвоить ему специальное имя и, используя его,
сформулировать одно правило взамен группы подобных.
Третья ситуация возможна тогда, когда эксперт не использует
возможности, предоставляемые объектно-ориентированным программированием, позволяющим скрыть особенности объектов в
иерархии классов и ссылаться в правилах на классы, а не на конкретные объекты.
Выполнение экспериментов с версией ЭС-2 и анализ результатов
их прогонов позволяют выявить недостатки системы и разработать
средства для их устранения. Этот итерационный процесс может
продолжаться несколько месяцев и зависит от сложности проблемной области, гибкости выбранного представления и степени соответствия управляющего механизма решаемым задачам (возможно,
потребуется разработка ЭС-3 и т. д.).
В целом итерационная разработка заключается в подходе к реализации системы как к серии удачных приближений прототипов
к конечной цели, а не как к единой, монолитной, интегрированной системе. Итерационная разработка особенно эффективна при
228
создании систем с недостаточно четко определенными спецификациями, к которым, прежде всего, относятся экспертные системы.
Поскольку подобные проекты обычно недостаточно проработаны с
позиции системного анализа, разработчики обычно обнаруживают
новые требования к системе уже после начала проекта. Если принят итерационный подход к разработке, то на адаптацию системы
и коррекцию дальнейшего плана работ требуются относительно небольшие затраты [10].
Этап V (тестирование). Этап тестирования экспертной системы
включается в каждую стадию прототипирования прикладной системы. Хотя обычно его рассматривают как заключительную фазу
процесса разработки, операционное прототипирование, характеризующееся возможностью изменения целей проектирования в процессе разработки, предъявляет особые требования к доказательству корректности (верификации – от франц. verification) и соответствия разрабатываемой системы предъявляемым требованиям
(концептуальное тестирование). Обе эти задачи должны выполняться параллельно с процессом разработки экспертной системы.
Аналогично технологии тестирования традиционных программных систем процесс верификации (логического тестирования) можно интерпретировать как альфа-тестирование программной системы, а концептуальное тестирование – как этап бета-тестирования,
хотя тестирование экспертных систем принципиально отличается
от тестирования традиционных систем. В то время как достаточно
строгие предварительные спецификации традиционной системы
позволяют программисту осуществлять эти работы (особенно верификацию системы) самостоятельно, для тестирования экспертной
системы необходимо привлекать эксперта в данной предметной
области.
Специалисты выделяют три аспекта тестирования экспертных
систем:
• тестирование исходных данных;
• логическое тестирование базы знаний;
• концептуальное тестирование прикладной системы.
Тестирование исходных данных включает в себя проверку фактографической информации, служащей основой для проведения
экспертизы. Очевидно, что наборы данных, используемых при
тестировании, должны покрывать область возможных ситуаций,
распознаваемых экспертной системой.
Логическое тестирование базы знаний заключается в обнаружении логических ошибок в системе управления продукцией, не
229
зависящих от предметной области, таких, как избыточные, циклические и конфликтные правила, пропущенные и пересекающиеся
правила, несогласуемые и терминальные клаузы (несогласуемые
условия). Формальный характер этих ошибок позволяет автоматизировать процесс логического тестирования. Существует множество инструментальных средств для верификации наборов правил
и базы знаний в целом. Однако в ряде случаев, когда цепочки правил, используемых в процессе вывода, небольшие (от трех до десяти), процесс верификации целесообразно проводить вручную.
Концептуальное тестирование проводится для проверки общей
структуры системы и учета всех аспектов решаемой задачи. На
этом этапе проведение тестирования невозможно без привлечения
конечных пользователей прикладной системы [10].
Этап VI (опытная эксплуатация и внедрение). На данном этапе проверяется пригодность экспертной системы для конечного
пользователя. При опытной эксплуатации и внедрении система
занимается решением всех возможных задач при участии разных
пользователей. Целесообразно организовать работу системы не на
стенде, а в практических условиях. К этому этапу следует переходить лишь после того, как система, по мнению эксперта, будет
успешно решать все требуемые задачи, чтобы ошибки в решениях
не создавали у пользователя отрицательного представления о ней.
Пригодность системы для пользователя определяется в основном
удобством работы с ней и ее полезностью.
Под полезностью системы понимается способность ее в ходе диалога определить потребность пользователя, выявить и устранить
причины неудач в работе и удовлетворить его потребности (т. е. решить поставленные задачи). Другими словами, пользователю важно «довести до сознания» системы свою информационную потребность, несмотря на возможные ошибки, допускаемые им в связи с
недостаточным ее знанием. Конечно, для пользователя важны также полнота и правильность решений, но эти характеристики должны быть проверены экспертом на предыдущем этапе.
Под удобством работы с системой понимаются:
• естественность взаимодействия с ней, т. е. общение в привычном, неутомляющем пользователя виде;
• гибкость, т. е. способность настраиваться на разных пользователей, а также учитывать изменения в квалификации одного и того
же пользователя;
• устойчивость к ошибкам, т. е. способность не выходить из
строя при ошибочных действиях неопытного пользователя.
230
По результатам эксплуатации могут потребоваться не только
модификация правил и данных (совершенствование или изменение языка общения, диалоговых средств, средств обнаружения и
исправления ошибок, настройка на пользователя и т. д.), но и изменение устройств ввода-вывода в связи с их неприемлемостью для
пользователя. По результатам этого же этапа принимается решение о тиражировании системы. После успешного завершения этапа
опытной эксплуатации и применения экспертной системы разными пользователями она может классифицироваться как промышленная экспертная система.
В целом в процессе опытной эксплуатации прототипа происходит уточнение требований к системе: разработчики и пользователи
имеют возможность непосредственно изучить и устранить последствия принятых проектных решений. Принцип построения интерфейса WYSIWYG (What you see is what you get – что вы видите, то
и получаете) позволяет пользователю самому оценить результаты
введенных в прототип изменений.
На сегодняшний день экспертные системы – наиболее известный и распространенный вид интеллектуальных систем. Как и любые другие системы, они имеют ряд особенностей:
• ориентированы на решение широкого круга задач в неформализованных областях, приложения, которые до недавнего времени
считались малодоступными для вычислительной техники;
• с их помощью специалисты, не владеющие программированием, могут самостоятельно разрабатывать интересующие их приложения, что позволяет значительно расширить сферу использования вычислительной техники;
• при решении практических задач такие системы достигают
результатов, не уступающих, а иногда и превосходящих возможности экспертов, не оснащенных ЭВМ.
Особенно широкое применение экспертные системы получили в
медицине, математике, машиностроении, химии, геологии, вычислительной технике, бизнесе, законодательстве, обороне. Использование экспертных систем особенно актуально также в таких приложениях, как образование, психолого-педагогическая диагностика
и тестирование.
Уже создано множество экспертных систем, с помощью которых
решается широкий круг задач, но исключительно в узкоспециализированных предметных областях. Эти области, как правило, хорошо изучены и располагают достаточно четкими стратегиями принятия решений.
231
В настоящее время развитие экспертных систем несколько приостановилось, и это объясняется несколькими причинами:
• передача экспертным системам «глубоких» знаний о предметной области – существенная проблема. Как правило, это является
следствием сложности формализации эвристических знаний экспертов;
• такие системы не способны предоставить осмысленное объяснение своих рассуждений, как это делает человек. Чаще всего экспертные системы только описывают последовательность шагов,
предпринятых в процессе поиска решения;
• отладка и тестирование любой компьютерной программы являются достаточно трудоемкими процессами, но проверять экспертные системы особенно трудно. Они составляют серьезную проблему, поскольку подобные системы применяются в таких ответственных областях, как управление воздушным и железнодорожным движением, системами оружия и в ядерной промышленности;
• данные системы обладают еще одним большим недостатком:
они не способны к самообучению. Для того чтобы поддерживать
экспертные системы в востребованном состоянии, необходимо постоянное вмешательство в базу знаний инженеров по знаниям. Экспертные системы, лишенные поддержки со стороны разработчиков, быстро утрачивают актуальность.
В заключение следует отметить, что, несмотря на все эти ограничения и недостатки, экспертные системы уже доказали свою ценность и значимость во многих важных приложениях.
232
Список литературы
1. Антопольский, А. Б. Информационные ресурсы России. – М.: Либерея, 2004. – 424 с.
2. Балдин, К. В. Информационные системы в экономике: учеб. для вузов / К. В. Балдин, В. Б. Уткин. – 5-е изд. – М.: Дашков и К, 2008. – 395 с.
3. Банк, В. Р. Информационные системы в экономике: учеб. для вузов /
В. Р. Банк, В. С. Зверев. – М.: Экономистъ, 2005. – 478 с.
4. Гагарина, Л. Г. Разработка и эксплуатация автоматизированных
информационных систем: учеб. пособие / Л. Г. Гагарина, Д. В. Киселев,
Е. Л. Федотова. – М., 2007. – 384 с.
5. Годин, В. В. Управление информационными ресурсами: 17-модульная программа для менеджеров «Управление развитием организации»:
модуль 17 / В. В. Годин, И. К. Корнеев. – М.: Инфра-М, 2000. – 404 с.
6. Давыдова, Л. А. Информационные системы в экономике в вопросах и
ответах: учеб. пособие. – М.: ТК Велби: Проспект, 2004. – 280 с.
7. Землянский, А. А. Информационные технологии в экономике: учеб.
пособие. – М.: Колосс, 2004. – 336 с.
8. Интеллектуальные информационные системы: учеб. пособие /
В. С. Артамонов, В. Е. Кадулин, Е. В. Поляков, А. А. Чернышев, А. П. Чуприян. – СПбГУ, 2002. – 56 с.
9. Информатизация бизнеса: концепции, технологии, системы /
А. М. Карминский, С. А. Карминский, В. П. Нестеров, Б. В. Черников. –
М.: Финансы и статистика, 2004. – 624 с.
10. Информационные системы в экономике: учеб. для вузов / под ред.
Г. А. Титоренко. – М.: ЮНИТИ, 2007. – 463 с.
11. Информационные системы в экономике: учеб. пособие для вузов /
под ред. А. Н. Романова, Б. Е. Одинцова. – изд. 2-е, доп. и перераб. – М.:
Вузовский вестник, 2008. – 411 с.
12. Информационные системы в экономике [Электронный ресурс]:
учеб.-метод. комплекс / сост. Г. Р. Полюдова, С. Б. Шагапов. – Уфа:
БАГСУ, 2008. – Режим доступа: http: // s_ stud.
13. Информационные системы и технологии в экономике: учебник. – 2-е
изд., доп. и перераб. / Т. П. Барановская, В. И. Лойко, М. И. Семенов, А. И. Трубилин / под ред. В. И. Лойко. – М.: Финансы и статистика, 2005. – 416 с.
14. Мейор, Т. Как оценить преимущества ИТ // Computerworld. Январь
2001.
15. Петров, М. В каких случаях осуществлять внедрение лучше самим, а когда доверить это сторонней компании? / М. Петров // Коммерсант, www.ione.ru/scripts/file.asp?id=92
16. Садердинов, А. А. Информационная безопасность предприятия:
учеб. пособие / А. А. Садердинов, В. А. Трайнев, А. А. Федулов. – 3-е изд. –
М.: Дашков и К, 2006. – 336 с.
17. Скрипкин, К. Г. Экономическая эффективность информационных
систем. – М.: ДМК-Пресс, 2002.
233
18. Смирнова, Г. Н. Проектирование экономических информационных
систем: учеб. для вузов / Г. Н. Смирнова, А. А. Сорокин, Ю. Ф. Тельнов;
под ред. Ю. Ф. Тельнова. – М.: Финансы и статистика, 2001. – 512 с.
19. Экономическая информатика: введение в экономический анализ
информационных систем: учебник. – М.: Инфра-М, 2005. – 958 с.
20. Ясенев, В. Н. Информационные системы и технологии в экономике:
учеб. пособие для вузов. – М.: Кнорус, 2008. – 560 с.
21. Haan, B. IRIS hypermedia services // Communications of ACM. 1992.
Vol. 35. N 1. P. 36–51.
22. Thompson, P. W. Artificial intelligence and instruction / P. W. Thompson;
ed. Kearsly // Mathematical microworlds and intelligent computer-assisted
instruction. 1987. P. 83–109.
23. Providing computing for distance learners: a strategy forp home use//
Computers Education. 1992. Vol. 18, N 1.
234
СОДЕРЖАНИЕ
Введение.................................................................................... 1. Информационные системы........................................................ 1.1. Понятие информационной системы..................................... 1.2. Системный подход и системный анализ................................ 1.3. Жизненный цикл автоматизированной информационной системы........................................................................... 1.4. Этапы жизненного цикла АИС............................................ 1.5. Модели жизненного цикла АИС.......................................... 1.6. Процессы в информационной системе.................................. 1.7. Сбор информации.............................................................. 2. Информационные системы в экономике...................................... 2.1. Роль и место автоматизированных
информационных систем в экономике........................................ 2.2. Состав и структура автоматизированной
информационной системы в экономике...................................... 2.3. Роль и место специалиста экономического профиля
на стадиях жизненного цикла системы....................................... 3. Маркетинговые информационные системы................................. 3.1. Маркетинговые коммуникации и маркетинговые информационные системы........................................................................ 3.2. Проектирование МИС........................................................ 4. Информационные системы управления предприятием.................. 4.1. Клаcc систем MRP............................................................. 4.2. Класс систем MRP II.......................................................... 4.2.1. Сущность стандарта MRP II....................................... 4.2.2. Алгоритм расчета MRP II.......................................... 4.3. Класс систем ERP.............................................................. 4.3.1. История возникновения ER-систем............................ 4.3.2. История, особенности внедрения ERP-систем в России.. 4.3.3. Производители ERP-систем. ..................................... 4.3.4. Зарубежные производители ER-систем....................... 4.3.5. Российские производители ER-систем........................ 4.4. Класс систем CSRP............................................................ 4.4.1. Программное обеспечение CSRP................................ 5. Информационные системы, управляющие взаимоотношениями
с потребителем........................................................................... 5.1. Класс систем CRM............................................................. 5.1.1. Функции CRM-систем.............................................. 5.1.2. Виды CRM-систем.................................................... 5.1.3. Стратегическая ориентация...................................... 5.1.4. Структура............................................................... 5.1.5. Бизнес-процессы..................................................... 5.1.6. Корпоративная культура.......................................... 5.1.7. Технология............................................................. 3
5
5
6
10
11
15
17
21
27
27
30
39
43
43
47
66
66
76
77
84
87
87
92
94
95
98
102
112
127
127
129
131
140
141
142
144
145
235
5.2. Российские системы класса CRM......................................... 5.2.1. Sales Expert 2.......................................................... 5.2.2. Quick Sales.............................................................. 5.2.3. Terrasoft CRM......................................................... 5.2.4. Зарубежные системы класса CRM.............................. 6. Информационные логистические и геомаркетинговые системы...... 6.1. Класс систем SCM............................................................. 6.1.1. Управление цепочкой поставок.................................. 6.1.2. Концепция управления цепочками поставок............... 6.1.3. Структура CSM........................................................ 6.1.4. Управляемые цепочки и системы SCM........................ 6.1.5. Реализация SCM...................................................... 6.2. Геоинформационные системы............................................. 6.2.1. Функции ГИС, пользователи и критерии выбора
системы.......................................................................... 6.2.2. Классификация ГИС................................................ 6.3. Геомаркетинговые информационные системы....................... 6.3.1. Общие понятия........................................................ 6.3.2. ГИС как основа геомаркетинговой системы................. 6.3.3. Особенности геомаркетинга – локализация данных...... 6.3.4. Особенности геомаркетинга – организация данных...... 7. Системы поддержки принятия решений и экспертные системы...... 7.1. Системы поддержки принятия решений............................... 7.1.1. История развития DSS-системы................................. 7.1.2. Основная концепция системы поддержки принятия
решений.......................................................................... 7.1.3. Функциональность системы...................................... 7.1.4. Положение на рынке, области применения.................. 7.2. Экспертные системы.......................................................... 7.2.1. Классификация....................................................... 7.2.2. Режимы работы....................................................... 7.2.3. Разработка.............................................................. 7.2.4. Этапы разработки.................................................... Список литературы..................................................................... 236
147
148
150
155
158
161
161
162
164
169
174
179
182
183
192
194
194
198
199
200
202
202
202
205
208
210
212
215
216
217
219
233
Учебное издание
Головцова Ирина Геннадьевна
Николаева Лариса Игоревна
Ястребов Анатолий Павлович
ИНФОРМАЦИОННЫЕ СИСТЕМЫ МАРКЕТИНГА
Учебное пособие
Редактор А. А. Гранаткина
Верстальщик С. Б. Мацапура
Сдано в набор 4.07.13. Подписано к печати 21.10.13.
Формат 60×84 1/16. Бумага офсетная. Усл. печ. л. 13,83.
Уч.-изд. л. 14,88. Тираж 100 экз. Заказ № 506.
Редакционно-издательский центр ГУАП
190000, Санкт-Петербург, Б. Морская ул., 67
Документ
Категория
Без категории
Просмотров
1
Размер файла
4 853 Кб
Теги
golovcova
1/--страниц
Пожаловаться на содержимое документа