CC BY
25
СРАВНИТЕЛЬНЫЙ АНАЛИЗ ПРОГРАММНЫХ РЕШЕНИЙ ДЛЯ ПЛАНИРОВАНИЯ РЕСУРСОВ ПРЕДПРИЯТИЯ Сидоров К.С. Email: [email protected]
Сидоров Константин Сергеевич - бакалавр, кафедра информационных технологий, факультет математики и информационных технологий, Астраханский государственный университет, г. Астрахань
Аннотация: в статье приводится сравнительный анализ программных комплексов, используемых при принятии решений в области планирования ресурсов предприятия. Демонстрируется экономическая обоснованность и необходимость внедрения автоматизированных систем на примере логистического процесса нефтяной компании, вводится концепция «цепочки поставок», в рамках которой развивается изложение, а также формальное описание терминологии и рассматриваемого логистического процесса. Помимо этого, в данной публикации указываются достоинства и недостатки данных продуктов, а также приводятся обобщающие соображения о выборе таких инструментов.
Ключевые слова: управление цепочками поставок, планирование, сравнительный анализ.
COMPARATIVE ANALYSIS OF THE SOFTWARE SOLUTIONS FOR ENTERPRISE RESOURCE PLANNING Sidorov K.S.
Sidorov Konstantin Sergeevich - Undergraduate Student, DEPARTMENT OF INFORMATION TECHNOLOGIES, FACULTY OF MATHEMATICS AND INFORMATION TECHNOLOGIES, ASTRAKHAN STATE UNIVERSITY, ASTRAKHAN
Abstract: the article contains the comparative analysis of the software solutions used for the enterprise resource planning decision-making. The economic soundness and necessity of deployment of the automated decision-making system is demonstrated by the example of the logistical process of the petroleum company, the "supply chain" concept and the formal description of the required terminology and the logistical process in question is introduced. In addition, strong and weak sides of the aforementioned software solutions are considered, and the generalizing considerations concerning the choice of this kind of software solutions are given.
Keywords: supply chain management, planning, comparative analysis.
УДК 004.03
Как известно, нефтяная промышленность занимает исключительно важное место в современной российской экономике — в частности, в 1 квартале 2019 года более 2/3 от экспорта Российской Федерации составил именно экспорт нефтепродуктов [1]. Соответственно, в столь значимой области оптимизация каждого из процессов жизненного цикла — добычи, переработки, логистики — имеет большое хозяйственное и экономическое значение.
В одной из нефтяных компаний имела место следующая проблема: решения, связанные с логистикой нефтепродуктов, принимались вручную, что могло оставлять довольно много неоптимальности как при распределении нефтепродуктов между конечными получателями (в основном это АЗС), так и при планировании поставок внутри транспортной сети упомянутой нефтяной компании. Дополнительным вектором проблем являлся тот факт, что такие решения принимаются в долгосрочной
перспективе, и необходимо принимать такие решения не только для следующего расчётного периода, но и для нескольких следующих за ним. Соответственно, возникла необходимость в автоматизации упомянутого процесса. Для этого требовалась реализация интегрированной информационной системы, способной получать данные из корпоративной базы данных, строить оптимальное расписание поставок нефтепродуктов, а также строить аналитические выводы относительно такого расписания.
Основной концепцией, которая используется в данной работе, является цепочка поставок (supply chain) — система организаций, вовлечённых в передачу продукта (продуктов) от поставщиков к клиентам [2].
В рассматриваемой проблеме цепочка поставок задаётся с использованием следующих сущностей:
• Нефтепродукты — продукты, которые являются делимыми и отличаются друг от другом лишь типом.
• Базисы — входной узел сети, который может отправлять нефтепродукты на нефтебазы. (В данной предметной области это терминалы НПЗ.)
• Нефтебазы — промежуточный узел сети, который может хранить нефтепродукты и отправлять их на АЗС.
• АЗС — выходной узел сети, который реализует нефтепродукты и является единственным источником дохода цепочки поставок.
Схема цепочки поставок также изображена на рис. 1.
Рис. 1. Схематическое представление рассматриваемой цепочки поставок
Структура решений, принимаемых в данной цепочке поставок, устроена следующим образом:
• В начале каждого периода базисы получают определённое количество нефтепродуктов. Поскольку решение о том, как именно производить поставку от точек добычи до базисов, принимается руководством нефтеперерабатывающей компании, можно считать, что это — входные данные в нашей модели задачи.
• После того как базисы получили нефтепродукты, они отправляют нефтепродукты на нефтебазы так, как указано в расписании поставки. Следует
отметить, что любой базис может отправить нефтепродукты на любую из нефтебаз. Выполнение инструкции «доставить нефтепродукт базиса b до нефтебазы t» имеет стоимость, которая пропорциональна доставляемой массе (стоимость доставки для 1 единицы массы — входные данные задачи).
• Нефтебазы в течение этого периода также могут отправлять нефтепродукты на АЗС — как и в случае с поставкой «базис»—«нефтебаза», здесь присутствует стоимость, пропорциональная массе поставки, однако каждый из базисов может отправлять нефтепродукты лишь определённому множеству АЗС.
• АЗС — узел сети, занимающийся только реализацией нефтепродуктов в соответствии со стоимостью (доход с единицы нефтепродукта) и планом (максимальная масса реализации за данный период).
Поскольку уже существует достаточно хорошо изученная методика решения связанных оптимизационных задач — а эта область известна как оптимизация цепочек поставок (supply chain optimization) — то здесь будут рассмотрены специализированные инструменты для решения именно такого класса задач.
Чаще всего такие инструменты поставляются в качестве модулей пакетов ERP (планирование ресурсов предприятия, enterprise resource planning).
На российском рынке одним из основных игроков является Фирма «1С», которая производит аналогичный продукт «l&ERP».
Достоинства такого решения:
• Документация: помимо официальной документации 1С, существует также множество официальной методической литературы [3, 4].
• Внедрение: помимо корпоративной поддержки 1С, существует достаточно развитый рынок 1С-консалтинга.
Недостатки такого решения:
• Избыточная функциональность: 1&ERP - большой программный комплекс, содержащий очень разнообразную функциональность. Пример такого функционала -генерация топологии склада - который бывает нужен во многих контекстах, однако в контексте описанной цепочки поставок не имеет никакой ценности.
• Стоимость: лицензия на использование «dQERP» стоит 360 тысяч рублей; внедрение данного продукта стоит от 60 тысяч рублей за рабочее место, что, как уже отмечалось, крайне неэффективно.
• Интеграция: 1С: ERP - замкнутое решение, которое поставляется со своими инструментами работы с описанием транспортной сети, поставщиков, складов и клиентов; данный программный продукт разрабатывался без учёта того, как выглядит инфраструктура автоматизации предприятия (если она вообще есть). Внедрение такого решения привело бы к ещё большему росту стоимости реализации.
На мировом рынке доминирующие позиции держит аналогичное решение компании SAP, известное как «SAP Integrated Business Planning».
Достоинства такого решения:
• Документация: помимо официальной документации, существует также множество официальной методической литературы.
• Внедрение: аналогично 1С, есть множество консалтинговых фирм, занимающихся поддержкой SAP-решений, однако здесь конкуренция даже выше, потому что игроки в этом рынке не сосредоточены на территории СНГ.
• Интеграция: в отличие от 1С, в данном программном решений есть возможность получения интерактивных Excel-отчётов о плане логистики, а также по некоторым его характеристикам. В то время как этого всё ещё недостаточно для качественной интеграции в инфраструктуру нефтяной компании, следует отметить, что такой подход оказывается более гибким, чем подход 1С: ERP.
Недостатки такого решения:
• Избыточная функциональность: ситуация полностью аналогична с решением от 1С.
• Стоимость: компания SAP не приводит точную стоимость лицензии, однако, по независимым оценкам, стоимость внедрения SAP ERP, как правило, начинается с 400 тысяч долларов США.
• Интеграция: как и решение 1С, решение компании SAP - замкнуто и создаёт те же проблемы, что и интеграция 1C:ERP, хотя и размер проблемы, как отмечалось выше, меньше, чем для 1С.
Исходя из всего замеченного выше, следует признать, что на сегодняшний день рынок инструментальных средств в области оптимизации цепочек поставок переполнен решениями с высокой стоимостью, низкой применимостью в качестве части некоторой большей информационной системы, а также страдающими «раздутостью» (в том смысле, в котором в английском языке используется слово "bloatware"). Поэтому далее рассматриваются средства в области математического программирования — они неспособны работать с описанной предметной областью напрямую, однако поскольку многие подобные задачи могут быть описаны в терминах задач оптимизации, разумно предположить, что подобные инструментальные средства применимы к описанной задаче.
Список литературы /References
1. Внешняя торговля России в 1 квартале 2019 года. [Электронный ресурс], 2019. Режим доступа: http://russian-trade.com/reports-and-reviews/2019-05/vneshnyaya-torgovlya-rossii-v-1-kvartale-2019-goda/ (дата обращения: 17.06.2019).
2. Siddiqui Muneeb. Oracle E-Business Suite R12 Supply Chain Management. / Muneeb Siddiqui. Packt Publishing, 2010. 292 с.
3. Сборник задач для подготовки к экзамену «1С:Специалист-консультант» по внедрению подсистемы «Бюджетирование» в «1CERP Управление предприятием 2.1». Москва: 1С-Паблишинг, 2016. 44 с.
4. Сборник задач для подготовки к экзамену «1С:Специалист-консультант» по внедрению подсистем управленческого учета в программе «1CERP Управление предприятием 2.1». Москва: 1С-Паблишинг, 2016. 61 с.
