2017 ‹ številka 2 ‹ apr. Maj. jun. ‹ letnik XXv ‹ issn 1318-1882 02 2017 ‹ številka 2 ‹ apr. Maj. jun. ‹ letnik XXv ‹ issn 1318-1882 02 Izpitni centri ECDL ECDL (European Computer Driving License), ki ga v Sloveniji imenujemo evropsko raËunalnipko spriËevalo, je standardni program usposabljanja uporabnikov, ki da zaposlenim potrebno znanje za delo s standardnimi raËunalnipkimi programi na informatiziranem delovnem mestu, delodajalcem pa pomeni dokazilo o usposobljenosti. V Evropi je za uvajanje, usposabljanje in nadzor izvajanja ECDL pooblapËena ustanova ECDL Fundation, v Sloveniji pa je kot Ëlan CEPIS (Council of European Professional Informatics) to pravico pridobilo Slovensko druptvo INFORMATIKA. V dræavah Evropske unije so pri uvajanju ECDL moËno angaæirane srednje in visoke pole, aktivni pa so tudi razliËni vladni resorji. Posebno pomembno je, da velja spriËevalo v 148 dræavah, ki so vkljuËene v program ECDL. Doslej je bilo v svetu izdanih æe veË kot 11,6 milijona indeksov, v Sloveniji veË kot 17.000, in podeljenih veË kot 11.000 spriËeval. Za izpitne centre v Sloveniji je usposobljenih osem organizacij, katerih logotipe objavljamo. LJUDSKA UNIVERZA MURSKA SOBOTA VSEBINA UPORABNA INFORMATIKA 2017 ©TEVILKA 2 APR/MAJ/JUN LETNIK XXV ISSN 1318-1882 Znanstveni prispevki Jerko OrpiË,TanjaTajnik, Bojan Rosi, Borut Jereb Merjenje trajnostne uspepnosti pri izvajalcih logistiËnih storitev 79 Tomaæ Sallubier, Borut Rusjan Proces validacije raËunalnipko podprtih sistemov:primer farmacevtske industrije 93 Strokovni prispevki Magdalena Rejec, Matjaæ Roblek VeËparametrski odloËitveni model za razvrpËanje naroËil v proizvodnjo 110 Poglediv zgodovino Niko Schlamberger, Janez Grad Štirideset let Slovenskega druptva Informatika 124 Informacije Iz Islovarja 131 2017 - ptevilka 2 - letnik XXV UPORABNA INFORMATIKA 77 UPORABNA INFORMATIKA 2017 ©TEVILKA 2 APR/MAJ/JUN LETNIK XXV ISSN 1318-1882 Ustanovitelj in izdajatelj Slovensko druptvo INFORMATIKA Litostrojska cesta 54, 1000 Ljubljana Predstavnik Niko Schlamberger Odgovorni urednik Jurij JakliË Urednipki odbor Marko Bajec,Vesna BosiljVukpiÊ, Sjaak Brinkkemper,Gregor Hauc, Jurij JakliË, Andrej KovaËiË, Jan von Knop, Jan Mendling, Miodrag PopoviÊ, Katarina Puc, Vladislav RajkoviË, Ivan Rozman, Pedro Simões Coelho, JohnTaylor, Mirko Vintar,TatjanaWelzerDruæovec Recenzenti Alenka Baggia, Marko Bajec, Marko Bohanec, Renato Burazer, Janez Dempar, Dejan Dinevski, Sapa Divjak, Nadja Dobnik, Jure Erjavec, Aleksandar GavriË,Miro Gradipar, AlepGroznik,Tanja GrubljepiË, Mojca Indihar ©temberger, Jurij JakliË, Mirjana KljajiÊ Borptnar, Monika Klun, Andrej KovaËiË, Nives Kreuh, Marjan Krisper, RobertLeskovar,Luka PavliË, Alep PopoviË,Urop RajkoviË, Vladislav RajkoviË, Æiva Rant, Andrej Robida, Niko Schlamberger, MarinaTrkman, PeterTrkman,TomaæTurk, Mirko Vintar, Borut Werber, Boptjan Ævanut TehniËna urednica MiraTurk ©kraba Lektoriranje MiraTurk ©kraba (slov.) Marvelingua (angl.) Oblikovanje KOFEIN DIZAJN, d. o. o. Prelom in tisk Boex DTP, d. o. o., Ljubljana Naklada 600 izvodov Naslov uredniptva Slovensko druptvo INFORMATIKA Uredniptvo revije Uporabna informatika Litostrojska cesta 54, 1000 Ljubljana www.uporabna-informatika.si Revija izhaja Ëetrtletno. Cena posamezne ptevilke je 20,00 EUR. Letna naroËnina za podjetja 85,00 EUR, za vsak nadaljnji izvod 60,00 EUR, za posameznike 35,00 EUR, za ptudente in seniorje 15,00 EUR.Vcenoje vkljuËen DDV. Revija Uporabna informatikajeod ptevilke 4/VII vkljuËena v mednarodno bazo INSPEC. Revija Uporabna informatikaje pod zaporedno ptevilko 666 vpisana v razvid medijev,kiga vodi Ministrstvo zakulturo RS. Revija Uporabna informatikaje vkljuËenav Digitalno knjiænico Slovenije (dLib.si). ŸSlovensko druptvo INFORMATIKA Vabilo avtorjem Vreviji Uporabna informatika objavljamo kakovostne izvirne Ëlanke domaËih in tujih avtorjevznajpirpegapodroËjainformatikevposlovanju podjetij,javniupraviin zasebnem æivljenjuna znanstveni,strokovniininformativniravni;peposebno spodbujamoobjavo interdisciplinarnih Ëlankov. Zato vabimo avtorje,da prispevke,ki ustrezajo omenjenim usmeritvam, popljejo uredniptvurevijepo elektronski popti na naslov ui@drustvo- informatika.si. Avtorjeprosimo,dapri pripravi prispevka upoptevajo navodila, objavljenav nadaljeva nju ter na naslovu http://www.uporabna-informatika.si. Za kakovost prispevkov skrbi mednarodni urednipki odbor. »lanki so anonimno recenzirani, o objavipana podlagirecenzij samostojno odloËaurednipki odbor. Recenzenti lahko zahtevajo, da avtorji besedilo spremenijo v skladu s priporoËili in da popravljeni Ëlanek ponovno prejmejo v pregled. Uredniptvo pa lahko pe pred recenzijo zavrne objavo prispevka,Ëe njegova vsebina ne ustreza vsebinski usmeritvirevije aliËe Ëlanek ne ustreza kriterijemza objavovreviji. Pred objavo Ëlanka mora avtor podpisati izjavoo avtorstvu,skatero potrjuje originalnost Ëlanka in dovoljuje prenos materialnih avtorskih pravic. NenaroËenih prispevkov ne vraËamoinne honoriramo. Avtorjiprejmejo enoletno naroËninonarevijo Uporabna informatika,ki vkljuËuje avtorski izvodrevijeinpe nadaljnje tri zaporedne ptevilke. Ssvojim prispevkomvreviji Uporabna informatika boste prispevalikpirjenju znanja na podroËju informatike. Æelimo si Ëim veË prispevkov z raznoliko in zanimivo tematiko in se jih æe vnaprej veselimo. Uredniptvorevije Navodila avtorjem Ëlankov »lanke objavljamo pravilomav slovenpËini, Ëlanke tujih avtorjevpav anglepËini. Besedilonajbo jezikovno skrbno pripravljeno.PriporoËamo zmernostpri uporabitujkin‡ kjerje mogoËe‡njihovo zamenjavos slovenskimi izrazi.VpomoËpri iskanju slovenskih ustreznic priporoËamo uporabo spletnega terminolopkega slovarja Slovenskega druptva Informatika Islovar (www.islovar.org). Znanstveni Ëlanek naj obsega najveË 40.000 znakov, strokovni Ëlanki do 30.000 zna kov, obvestila in poroËila pa do 8.000 znakov. »lanek naj bo praviloma predloæen v urejevalniku besedil Word (*.doc ali *.docx) v enojnem razmaku, brez posebnih znakov ali poudarjenih Ërk. Za loËilom na koncu stavka napravite samo en prazen prostor, pri odstavkih ne uporabljajte zamika. Naslovu Ëlanka naj sledi za vsakega avtorja polno ime, ustanova, v kateri je zaposlen, naslovin elektronski naslov. Sledinaj povzetekvslovenpËinivobsegu8do10 vrsticin seznamod5do8kljuËnih besed,ki najbolje opredeljujejo vsebinski okvir Ëlanka.Pred povzetkomvanglepËininajbope anglepkiprevod naslova, prav takopanaj bodo dodane kljuËne besedevanglepËini. Obratno veljavprimerupredloæitve ËlankavanglepËini. Razdelkinaj bodo naslovljeniin optevilËeniz arabskimi ptevilkami. Slike in tabele vkljuËite v besedilo. Opremite jih z naslovom in optevilËite z arabskimi ptevilkami. Vsako sliko in tabelo razloæite tudi v besedilu Ëlanka. »e v Ëlanku uporabljate slike ali tabele drugih avtorjev, navedite vir pod sliko oz. tabelo. Revijo tiskamo v Ërno-beli tehniki, zato barvne slike ali fotografije kot original niso primerne. Slik zaslonov ne objavljamo, razen Ëe so nujno potrebne za razumevanje besedila. Slike, grafikoni,organizacijskeshemeipd.najimajobelo podlago.EnaËbe optevilËitevoklepajih desno od enaËbe. Vbesediluse sklicujtena navedeno literaturo skladnos pravili sistemaAPAnavajanja bibliografskihreferenc, najpogosteje torejv obliki (Novak&KovaË, 2008, str. 235). Na koncu Ëlanka navedite samo v Ëlanku uporabljeno literaturo in vire v enotnem seznamupo abecednemredu avtorjev, prav takovskladuspraviliAPA.VeËo sistemu APA, katerega uporabo omogoËa tudi urejevalnik besedil Word 2007, najdete na strani http://owl.english.purdue.edu/owl/resource/560/01/. »lanku dodajte kratek æivljenjepis vsakega avtorjav obsegudo8 vrstic,v katerem poudarite predvsem strokovne doseæke. 78 UPORABNA INFORMATIKA 2017 - ptevilka 2 - letnik XXV ZNANSTVENI PRISPEVKI Merjenje trajnostne uspepnostipri izvajalcih logistiËnih storitev JerkoOrpiË, MentekLogonet,d.o.o. TanjaTajnik,VLS Computers,d.o.o. Bojan Rosi, Univerzav Mariboru,Fakulteta za logistiko Borut Jereb, Univerzav Mariboru,Fakulteta za logistiko jerko.orsic@mentek.si; tanjatajnik@gmail.com; bojan.rosi@um.si; borut.jereb@um.si IzvleËek Distribucija blaga v oskrbovalnih verigah temelji na izvajalcih logistiËnih storitev, ki s svojim delovanjem predvsem na podroËju transporta in skladipËenja povzroËajo velike obremenitve za okoljein vplivajo nadruga trajnostna podroËja.Pridobivanje informacijo trajnostnem delovanjuje zaradi razliËnih konceptov poroËanja in pomanjkanja ustreznih enotnih meril zelo oteæeno. Razvili smo model 3PL GIF, ki omogoËa na podlagi izbranih kazalnikov objektivno poroËanje o uspepnosti trajnostnega delovanja in primerjavo med zelo razliËnimi izvajalci logistiËnih storitev. Izvedli smo raziskavo med pomembnimi slovenskimi logistiËnimi podjetji na podlagi modela 3PL GIF, ki zajema trajnostna podroËja ekologije, druæbe in ekonomije. Raziskavaje pokazala,dasovsa podjetjazelo zainteresiranaza trajnostno delovanje, vendarrezultatikaæejo opazne razlikemednjimi.Ugotovili smo, da nekatera podjetja za posamezna podroËja nimajo razvitega merjenja in se z njimi ne ukvarjajo, medtem ko druga uspepno pokrivajo ves nabor trajnostnega delovanja. Raziskavaje bila omejenana podroËje Slovenije,vdrugih dræavahbi bili izidi lahkodrugaËni.Vraziskavi ugotavljamo, da pridobljeni podatki na podlagi modela 3PL GIF omogoËajo primerjave o trajnostnem delovanju med razliËnimi podjetji in dajejo uporabne informacije za sama logistiËna podjetja, organizatorje oskrbovalnih verig, naroËnike logistiËnih storitev in vso zainteresirano javnost. Model 3PL GIF prinapa nov pristop merjenja napredka na trajnostnem podroËju pri distribuciji izdelkov, saj vkljuËuje v kazalnike uporabo standardov za merjenje kakovosti in cikliËni sistem stalnih izboljpav PDCA. Po drugi strani omogoËa vsakemu podjetju, da meri, izboljpuje in poroËao svojem delovanjuna trajnostnempodroËjukotnapredovanjeproti ciljem,kisijih doloËi samo.Stem omogoËamo objektivno primerjavonapredovanjapritrajnostnem razvoju med razliËnimi podjetji na podroËju distribucije blaga. KljuËne besede: izvajalci logistiËnih storitev, trajnostni razvoj, merjenje uspepnosti, distribucija blaga, indeks 3PL GIF, oskrbovalne verige. Abstract Sustainable performance measurement for logistics services providers Distributionofgoodsinasupplychainisbasedonlogisticsserviceproviders,which cause strainsontheenvironmentandaffectothersegments of sustainability with their operations, primarily in the segment of transport and storage. Collecting data on sustainable operations for the purpose of comparison of such companies is complicated due to grossly different concepts of reporting and the lack of appropriate uniform criteria.Wehave developedthe3PLGIFmodelwhich enables objectivereportingontheperformanceof sustainable operationsandthecomparison between significantly different logistics serviceproviders based on selected indicators. Furthermore, we conducteda studyof significant Slovenian logistics companies based on the 3PL GIF model, which includes the sustainability segments of ecology, society and economy. Our studyhasshownthatallofthecompaniesaremorethaninterestedin sustainable operations.However,findings indicate substantialdifferences betweenthese companies.Wehavedeterminedthatsomeofthemdonot possessadeveloped monitoringsystemfor certainsegmentsanddo not concern themselves with said segments while other companies successfully cover the full range of sustainable operations. The study was restrictedtotheterritoryof Slovenia,meaningthattheresultscouldbedifferentinother countries.Wehavefoundthatthedata collectedon the basis of the 3PL GIF model allows for the comparison of sustainable operation between substantially different companies and provides vital information for logistics companies, supply chain managers, clients of logistics providers as well as the entire interested public. The 3PL GIF model represents a new approach for measuring progress in sustainability for the distribution of goods and includes indicators for the use of quality measurement standards and the PDCA cycle system for continued improvements. On the other hand, it also allows companies to measure, improve, and report on their operations in the segment of sustainability as progress towards the defined goals. This enables an objective comparison of progress in sustainable development between significantly different companies in the segment of distribution of goods. Keywords: logistics service providers, sustainable development, measuring progress, distribution of goods, 3PL GIF index, supply chains. 2017 - ptevilka 2 - letnik XXV UPORABNA INFORMATIKA 79 Jerko OrpiË, Tanja Tajnik, Bojan Rosi, Borut Jereb: Merjenje trajnostne uspepnosti pri izvajalcih logistiËnih storitev UVOD VeËina podjetij distribucijo svojih izdelkov izvaja prek oskrbovalnih verig. Oskrbovalne verige lahko smatramo kot poslovna omreæja,ki povezujejo razliËna podjetjazmedsebojnimi povezavami za prejeme in izdaje blaga, storitev in informacij. Princip uspepnih oskrbovalnih verig temelji na uËinkovitem menedæmentu toka blaga in storitev za dosego priËakovanj kupcev, na informacijah, ki krmilijo delovanje, na logistiËni infrastrukturi, ki predstavlja materialna in organizacijska sredstva, potrebna za logistiËne operacije, in na osebju, ki je potrebno za izvajanje logistiËnih storitev (Jereb idr., 2016).Polegtegapri logistiËnih storitvah sodelujejo razliËna podjetja, ki lahko skrbijo za razliËne naroËnike svojih storitev (zunanji izvajalci logistike‡3PL) alipa so interno vezana na doloËena podjetja ali omreæja. Zavest o odgovornosti do okolja in zmanjpevanju porabe virov ter odgovornost do celotne druæbe povzroËa, da se tudi pri izvajanju logistiËnih storitev vedno bolj posveËajo trajnostnemu razvoju kot opisuje Executive Order #13423 (2007): flTrajnostni razvoj ustvarja in vzdræuje pogoje, pri katerih ljudjein narava obstajajovuËinkoviti harmoniji,da omogoËajo izpolnjevanje druæbenih, gospodarskih in drugih zahtev sedanjih in prihodnjih generacij.« Poleg ekonomsko uËinkovitega menedæmenta postajajo za uspepne oskrbovalne verige vedno bolj pomembni trajnostni vidiki izvajanja, saj æelimo imeti boljpi transport, uËinkovito skladipËenje in izvedbo vse drugih dejavnosti tako, da ne obremenjujejo okolja in so prijazni tudi do drugih trajnostnih podroËij. Zaradi zavedanja o pomembnosti uspepnega trajnostnega delovanja, ostrejpe zakonodaje na okoljskem podroËju, vedno veËje obËutljivosti na druæbenem podroËju in pridobivanja pomembnih konkurenËnih prednosti se tudi logistiËna podjetja trudijo bolj transparentno in trajnostno delovati (Langley Jr., 2010). Tako æe veliko podjetij poroËa o naËinu svojega delovanja, vendar vsako na svoj naËin z izborom zelo razliËnih kriterijev in podatkov. Pri logistiËnih dejavnostih transporta in skladipËenja lahko sodeluje veliko razliËnih izvajalcev po velikosti, opremljenosti in zmoænosti za ustrezen prikaz svojega delovanja. Hkrati se oskrbovalne verige zelo hitro spreminjajo, vkljuËujejo se razna podjetja in njihovi podizvajalci, pri katerih velikokrat nimamo nobenih informacij o njihovem trajnostnem delovanju. Slika 1: Poslovno omreæje pri distribuciji blaga (OrpiË idr, 2016) Pri takem poslovnem omreæju s stalnim spremitrajnostnih naporih sodelujoËih podjetij in kakovonjanjem udeleæencev in zelo razliËno strukturo logisti izvajanja logistiËnih procesov. Zanima nas, kako stiËnih podjetij so izredno pomembne informacije o so pri tem obremenili okolje in povzroËili druge 80 UPORABNA INFORMATIKA 2017 - ptevilka 2 - letnik XXV Jerko OrpiË, Tanja Tajnik, Bojan Rosi, Borut Jereb: Merjenje trajnostne uspepnosti pri izvajalcih logistiËnih storitev trajnostne posledice. Poleg tega zainteresirane javnosti æelijo vedeti, kako varno je delo pri transportu in skladipËenju, kako se ravna z zaposlenimi, so ti ustrezno izobraæeni in plaËani, saj æelimo izbrati boljpi transport, uËinkovitejpe skladipËenje in procese izvajanja razliËnih podjetij primerjati med seboj. Struktura podjetij, ki izvajajo logistiËne storitve, je izredno raznolika ‡ od sistemov, ki pokrivajo celotne oskrbovalne verige, do majhnih transportnih podjetij. Zaradi zavedanja o pomembnosti trajnostnega delovanja æe sedaj izvajalci poroËajo o naËinu izvajanja svojih storitev, vendar vsak na svoj naËin in samo z omejenim ptevilom podatkov iz razliËno izbranih podroËij ter nejasno metodologijo pridobivanja podatkov. Pridobivanje informacij o trajnostnem delovanju teh podjetij in primerjava med njimi je zaradi zelo razliËnih konceptov poroËanja in pomanjkanja ustreznih enotnih meril zelo oteækoËeno. MERJENJE USPEŠNOSTI TRAJNOSTNEGA DELOVANJA PRI DISTRIBUCIJI BLAGA Pri izboru kazalnikov za model 3PL GIF smo se oprli na razliËne obstojeËe naËine merjenja trajnosti in izbrali tiste, ki se najbolj nanapajo na logistiËno delovanje pri oskrbovalnih verigah. Za oblikovanje sistema merjenja uspepnosti s stalnimi izboljpavami v PDCA (PlanDoCheckAct), ptirifaznem ponavljajoËem se cikliËnem sistemu stalnih izboljpav po smernicah ISO 14031, so predvidene tri vrste kazalnikov uspepnosti po modelu PSR (pritisk‡stanje‡reakcija), in sicer kazalniki uspepnosti menedæmenta, operativni kazalniki in kazalniki okoljskega stanja. Primeri kazalnikov uspepnosti menedæmenta (MPI ‡ Management Performance Indicator), ki podajajo informacije o uspepnosti izvajanja uprave glede izboljpevanja okoljskega menedæmenta, so proraËun, predviden za okoljski menedæment, ptevilo okoljskih incidentov na leto in odstotek doseæenih okoljskih ciljev glede na planirane. Primeri operativnih kazalnikov uspepnosti (OPI ‡ Operational Performance Indicator), ki podajajo informacije na operativni ravni podjetja, so energija, porabljena na enoto izdelka, povpreËna poraba goriva celotne flote na sto kilometrov, poraba vode na enoto izdelka. Primeri kazalnikov okoljskega stanja (ECI ‡ Environmental Condition Indicator), ki poroËajo o lokalnem in globalnem stanju okolja zaradi napih aktivno sti, so pkodljive koncentracije trdnih delcev v zraku na kubiËni meter, pogostnost fotokemiËnega smoga na leto, upadanje nivoja podtalnice v metrih. World bank (Serageldin, 1996) je leta 1995 okviru modela PSR dodala poleg ekonomskih in ekolopkih tudi druæbene kriterije: flTrajnostno je pustiti prihodnjim generacijam vsaj toliko priloænosti, kot smo jih imeli sami, Ëe æe ne veË,« in na podlagi ekonomije okolja in druæbe dodala trikotni okvir oz. okoljski trajnostni razvoj (ESD ‡ Environmentally Sustainable Development). Walmart je izdelal oceno trajnosti svojih dobaviteljev na podlagi vprapalnika na podroËjih (Walmart, 2009): • energije in podnebje: z namenom zmanjpevanja stropkov za energijo in zmanjpanje emisij zraka; • uËinkovito ravnanje z materiali: z namenom zmanjpanja odpadkov in poveËanja kakovosti; • naravni viri: z namenom odgovorno pridobljenih surovin in visoke kakovosti; • ljudje in skupnost: odgovorna in etiËna proizvodnja. V konceptu merjenja trajnosti logistiËnih podjetij sta bili predlagani dve dimenziji, in sicer dimenzija koncept, pri kateri se meri izpuste CO2, strategijo trajnostne politike, porabo, certifikate za okoljsko izvajanje podizvajalcev in sodelovanje z znanostjo, ter dimenzija ukrepi, ki se nanapa na podroËja voznega parka, nepremiËnin, varovanja virov, izvajanja ukrepov na druæbenih podroËjih v okviru podjetja in zunaj njega, transporta, intralogistike in pakiranja (Nehm, 2011). Kot navajata Vachon in Klassen (2006), ima zaradi pomembnosti trajnostnega izvajanja vedno veËji pomen logistika, ki deluje po principih trajnostnega razvoja, pri Ëemer je pozornost usmerjena predvsem k trajnostnemu in zelenemu naËinu menedæmenta oskrbovalnih verig. Elkington je vpeljal splopno priznani trojni obraËun (Triple Bottom Line) za ekonomsko uspepnost, izboljpevanje in merjenje okoljske uspepnosti ter skrb za druæbeno okolje na primeru podjetja Shell UK (Elkingtom, 1999). Merjenje uspepnosti oskrbovalne verige na nivojih strategije, taktike in izvedbe je opisal Gunasekaran (2004). Zaradi veËjih zahtev po uspepnosti so stalne izboljpave na podroËju menedæmenta oskrbovalnih verig postale nuja (Sharma idr., 2008). Zeleni in trajnostni menedæment oskrbovalnih verig (GSCM) zahteva 2017 - ptevilka 2 - letnik XXV UPORABNA INFORMATIKA 81 Jerko OrpiË, Tanja Tajnik, Bojan Rosi, Borut Jereb: Merjenje trajnostne uspepnosti pri izvajalcih logistiËnih storitev drugaËen pristop pri strategiji in odloËitvah na podlagi znanja in kompetenc na trajnostnem podroËju. GSCM je strategija, ki integrira okoljsko razmipljanje v celoten SCM (Srivastava, 2007). Predlog za nov okvir SCM na podlagi teorije odvisnosti od virov, stropkov transakcij, populacijske ekologije in virov, ki so na voljo podjetju, je prisoten od leta 2008 (Rogers, 2008). Zanimiv meritveni model s petimi skupinami GSCM je opisal Zhu (2008). Pri veËini oskrbovalnih verig sodelujejo na podroËju transporta in skladipËenja zelo razliËni izvajalci logistiËnih storitev. »e æelimo meriti trajnostno uspepnost oskrbe, moramo zajeti vse izvajalce, tako da jih lahko primerjamo med seboj. Za doseganje okoljske uspepnosti je izjemno pomembna delitev medsebojne odgovornosti podjetij. To doseæemo tako, da vsi udeleæenci prevzamejo standard ISO 14000 (Hervani, Helms in Sarkis, 2005). V Evropi je prisotna teænja, da se vsa podjetja, ki sodelujejo kot ponudniki izvajanja logistiËnih storitev, povezujejo s kupci, ki so vse bolj trajnostno naravnani. Trenutna praksa je, da pogodbe z veËjimi kupci vsebujejo zajetne vprapalnike o trajnostnih zahtevah, spremljanje izvedbe teh zahtev pa je nedoreËeno in kot takpno problematiËno (Böhringer in Jochem, 2007). V raziskavi 3PL podjetij v Italiji so bili analizirani faktorji, ki spodbujajo ali zavirajo vpeljevanje trajnostnih zahtev za logistiËna podjetja (Evangelista, 2014). V analizi 72 razliËnih znanstvenih Ëlankov o okoljski trajnostni logistiki so ugotovili, da Ëlanki niso osredinjeni na pobude trajnostnega delovanja med zunanjimi podjetji in da obstaja velik primanjkljaj raziskovanja in objav s tega podroËja (Marchet in Melacini, 2014). Iz analize navedenih virov ter lastnih izkupenj smo za kazalnike izbrali najbolj relevantne na podroËjih ekologije, druæbe in ekonomije, ki so vezani na uporabo standardov in merjenja izvedbe ter vsebujejo principe PDCA. 3 MODEL 3PL GIF ZA MERJENJE USPEŠNOSTI TRAJNOSTNEGADELOVANJA Model smo poimenovali po najbolj razpirjenem in zato tudi zahtevnem primeru, ko logistiËne storitve izvajajo zunanji izvajalci, ki imajo z naroËnikom samo pogodbeni odnos. Tako 3PL GIF pomeni Third Party Logistics Green Inovative Framework ‡ Zeleni inovativni okvir zunanjih izvajalcev logistiËnih storitev. Zeleni inovativni okvir 3PL GIF predstavlja lo giËno strukturo, ki opisuje in zaznava celotno okoljsko ravnanje pri logistiËnih podjetjih. Temelji na treh splopno priznanih trajnostnih podroËjih, na katerih merimo trajnostno delovanje, in sicer na okoljskem, druæbenem in ekonomskem. Sam koncept je zasnovan tako, da podjetja opozarja prek kazalnikov na standarde, po katerih bi morali izvajati logistiËne dejavnosti, jih meriti in jih cikliËno stalno izboljpevati. Glede na to, da podjetje samo ocenjuje uspepnost, smo posamezne kazalnike povsod povezali z uporabo mednarodnih standardov, ki jih preverjajo zunanji certificiranimi ocenjevalci in zato priËakujemo ustrezno relevantnost podatkov. »e podjetje ne uporablja standardnih sistemov za merjenje kakovosti, je to pomemben podatek, ki kaæe na to, da podjetje nima ustrezne trajnostne politike. Za vsako podroËje ‡ okolje, druæbo in ekonomijo ‡ imamo izbrano skupino kazalnikov, ki na najbolj splopen in preprost naËin prikazuje uspepnost trajnostnega delovanja logistiËnega podjetja. Kazalnik je opazovana vrednost, ki reprezentativno predstavlja preuËevani pojav (EEA, 2003). V splopnem kazalniki ovrednotijo informacije z zdruæevanjem veË razliËnih podatkov. Kazalnik poenostavi informacije, ki lahko pomagajo pri razkrivanju kompleksnih pojavov in temeljijo na podatkih razliËnih spremenljivk, ki jih opazujemo v doloËenem Ëasovnem obdobju. Kazalniki morajo biti postavljeni na podlagi temeljne znanstvene zahteve izpolnjevanja treh bistvenih korakov, ki so normalizacija, uteæitev in zdruæevanje (Böhringer in Jochem, 2007). Za primerjavo posameznih spremenljivk so moæne razliËne tehnologije, ki omogoËajo zdruæitve v kazalnik (Welsch, 2005). Na merjenju oddaljenosti od cilja temelji normalizacija (Krajnc, 2005). Na tem principu temeljijo tudi kazalniki, ki smo jih definirali pri napem delu. 3.1 Struktura modela 3PL GIF Kako pridemo od podatkov do ugotavljanja o napredovanju pri doseganju trajnostnega razvoja, kaæe podatkovna piramida, v kateri se vidi celotna informacijska struktura od podatkov do kazalnikov, zdruæenih v indeks, ki kaæe oddaljenost do cilja (Zegras, 2006). Kazalniki nam pomagajo razumeti, kakpno je nape trenutno stanje, kam se gibljemo in kako daleË smo od zastavljenega cilja. Izbor kazalnikov temelji na pravilih, in sicer morajo biti relevantni, vzroËno povezani, ocenjevati se morajo ra 82 UPORABNA INFORMATIKA 2017 - ptevilka 2 - letnik XXV Jerko OrpiË, Tanja Tajnik, Bojan Rosi, Borut Jereb: Merjenje trajnostne uspepnosti pri izvajalcih logistiËnih storitev zumljivo in preprosto. NaËin pridobivanja podatkov za kazalnike mora biti stalen, zanesljiv in z majhnimi stropki (Hsu, 2013; Warhurst, 2002). Izbrali smo kazalnike, ki po napem mnenju najbolj odraæajo izvajanje trajnostne politike podjetja. VeËinoma so podatki za kazalnike v podjetjih æe pripravljeni, saj temeljijo na pridobljenih podatkih, ki jih zahtevajo pri izvajanju standardov. Kazalniki se obiËajno merijo na doloËeno enoto, npr. SKU, da omogoËamo primerjavo podatkov glede na razliËne obsege delovanja. 3.1.1 Kazalniki uporabe okoljskih standardov Kazalniki uporabe okoljskih standardov kaæejo, ali podjetje uporablja standarde, ki zagotavljajo, da se izvaja zastavljena okoljska politika. Uspepnost uporabe okoljskih standardov pri logistiËnih dejavnostih, kot je ISO 14000 ipd., kaæe, kako zavzeto izvaja podjetje planiranje, izvajanje in merjenje na okoljskem podroËju. Hkrati uporablja æe vgrajeni sistem PDCA, ki omogoËa stalno napredovanje in poroËanje o okoljskem delovanju pri logistiËnih storitvah. Kazalniki merjenja onesnaæevanja kaæejo na skrb podjetja, da meri onesnaæevanje okolja pri svojih dejavnostih. Merimo onesnaæevanja s trdnim odpadom, onesnaæevanje zraka in vode, kar je marsikje tudi zakonsko predpisano. Spremljamo tudi uËinkovitost pri zmanjpevanju porabe energije. Navajamo izbrane kazalnike: • zmanjpanje emisij v zrak pri logistiËnih dejavnostih; • zmanjpanje onesnaæevanja in porabe vode; • zmanjpanje porabe energije; • zmanjpanje trdnega odpada pri logistiki. Kazalnik recikliranja prikazuje skrb podjetja za odpadne snovi, pri Ëemer merimo, kakpno je poveËanje obsega recikliranja pri logistiËnih dejavnostih. Kazalnik ekolopkih incidentov nakazuje, da se podjetje zaveda problematike ekolopkih incidentov, da spremlja stanje ekolopkih incidentov in jih z ukrepi æeli zmanjpati. 3.1.2 Kazalniki na podroËju druæbene uspepnosti podjetja Ti kazalniki so usmerjeni na osebje, ki izvaja logistiËne storitve. Posebno pri skladipËenju in transportu so ljudje kljuËni faktor za uspepno izvajanje logistiËnih procesov. Kazalniki socialne varnosti opozarjajo na izboljpanje socialne varnosti zaposlenih, trajnost zaposlit ve, poveËanje plaË, ugodnosti za zaposlene, doseganje ali preseganje ILO standardov. Izboljpanje kvalitete okolja, v katerem delavci delajo, je kazalnik, ki kaæe, kako podjetje izvaja politiko izboljpevanja delovnega okolja, da zaposleni niso izpostavljeni pkodljivim vplivom, imajo ustrezne razmere na delovnem mestu, skrbijo za postavitev uspepnih delovnih ekip ipd. Kazalnik izboljpevanju delovnih pogojev prikazuje skrb podjetja, da skrbi za svoje delavce z ustreznimi urniki dela, poskrbi, da zaposleni niso pod prehudimi obremenitvami, da imajo Ëas za prehrano in poËitek ipd. Kazalniki varnosti pri delukaæejo na izboljpevanje varnosti v logistiki z izvajanjem varnostne politike podjetja, merjenjem in stalnimi izboljpavami. Varnost pri delu se zaËne s preventivo. Kazalnik poveËanja preventivnih ukrepov kaæe na izvajanje razliËnih preventivnih ukrepov na podroËju varnosti pri izvedbi logistike in meri uËinkovitost izvedenih ukrepov. Zmanjpevanje nesreË pri uporabi delovnih sredstev je kazalnik, s katerim merimo uspepnost pri zmanjpevanju nesreË pri logistiËnih dejavnostih. Kazalnik izobraæevanja opozarja na poveËanje izobraæevanja na zaposlenega, saj je prav zaradi hitro spremenljive tehnologije in uvajanja informatike izobraæevanje zaposlenih pogoj za uspepno delo. 3.1.3 Kazalniki na podroËju ekonomske uspepnosti podjetja Izbrali smo tri skupine kazalnikov, ki so vezani na poslovanje na logistiËnem podroËju. Kazalniki splopne ekonomske uspepnosti kaæejo, ali podjetje deluje uspepno in zagotavlja nujna sredstva za delovanje na podroËju logistike. Kazalnik poveËanje trænega deleæa na segmentu logistike prikazuje, kako je podjetje uspepno pri osvajanju logistiËnega trga oziroma pri poveËanju obsega svojega delovanja. Kazalnik poveËanja neto prihodkov na segmentu logistike prikazuje ekonomsko uspepnost na logistiËnem podroËju. Kazalnik, ki kaæe poveËanje sredstev za zagotavljanje zelene produkcije na logistiËnem podroËju, prikazuje, koliko sredstev je namenjenih za investicije v trajnostne izboljpave. Evidentno je, da le z investicijami lahko doseæemo æelene cilje pri trajnostnem razvoju, npr. zmanjpanje porabe energije doseæemo z vloæki v bolj varËne porabnike, z vlaganjem v menjavo energentov, v alternativne vire. 2017 - ptevilka 2 - letnik XXV UPORABNA INFORMATIKA 83 Jerko OrpiË, Tanja Tajnik, Bojan Rosi, Borut Jereb: Merjenje trajnostne uspepnosti pri izvajalcih logistiËnih storitev Kazalniki ekonomske uspepnosti izvajanja logistiËnih storitev. Vitka logistika ima enake cilje, kot jih ima vitka proizvodnja, in sicer izboljpanje kakovosti, produktivnosti in uËinkovitosti izvajanja logistiËnih procesov z aktivnim sodelovanjem vseh zaposlenih. Zato smo postavili kazalnik, ki kaæe, ali podjetje uporablja principe vitke logistike in ali beleæijo zmanjpanje stropkov zaradi izvajanja vitke logistike. Splopno priznani kazalnik za ekonomsko uËinkovit proces pri logistiki meri stropke na posamezno transportno enoto SKU (Stock Keeping Unit). Kazalnik za izboljpanje ekonomske uËinkovitosti transporta prikazuje, kakpne ekonomske uËinke so dosegli pri izboljpavah notranjega ali zunanjega transporta na prevoæeni kilometer. Z uspepnim trajnostnim razvojem se morajo poznati uËinki tudi pri zmanjpanju stropkov za energijo, odpadne vode in odpadke, kar spremljamo z ustreznim kazalnikom. Kazalnik politike ravnanja pri poslih kaæe na kredibilnost podjetja in zavezanost po poptenem poslovnem delovanju. Povzemamo ga po vplivnem Dow Jonesov trajnostnem indeksu, ki ga oznaËuje kot pomembno ekonomsko tveganje, kot navaja Knoepfel (2001). Tako merimo incidente, ki bi npr. lahko pomenili podkupovanje ali druge neprimerne ali celo kaznive oblike poslovanja in s tem predstavljajo resno ekonomsko tveganje. Kazalnik kaæe na obstoj kodeksa ravnanja v podjetju in merjenje izvajanja kodeksa pri poslovanju. POSTAVITEV INDEKSATRAJNOSTNE NARAVNANOSTI PODJETJA Opisane kazalnike zdruæimo v indeks 3PL GIF, ki opisuje trajnostno naravnanost posameznega podjetja ‡ deleænika v oskrbovalni verigi. Za normalizirane in primerljive vrednosti najprej definiramo obmoËje, v katerem merimo rezultate. S tem dobimo spodnjo in zgornjo mejo vrednosti, kamor lahko umestimo aktualni dobljeni rezultat. Z æeljo po stalnem napredku poskupamo vsaj minimalno izboljpati najboljpi predhodno doseæeni rezultat. Ciljna vrednost je vrednost, ki si jo zastavimo kot predvideni rezultat pri napem delovanju. Aktualna vrednost je vrednost, ki jo doseæemo pri merjenju delovanja. Trend prikazuje, koliko smo napredovali od prejpnjega stanja. ObmoËje je najveËji razpon med najveËjo in najmanjpo vrednostjo med vsemi rezultati vkljuËno z aktualno vrednostjo. ObmoËje ‡ (Ciljna vrednosti ‡ aktualna vrednost) Vrednost kazalnika = x 100 ObmoËje Po taki normalizaciji rezultatov je vrednost kazalnika posameznega podroËja vedno med 0 in 100 in rezultat prikazuje napredek ali nazadovanje do zastavljenega cilja. Ker vedno priËakujemo doloËen napredek pri trajnostnem razvoju, ne priËakujemo, da bi kdo æelel ciljno vrednost postaviti niæje od predhodnega stanja. ObmoËje ne sme imeti vrednosti niË. V primeru, ko podjetje ne predvidi nobenega napredka in tudi ne izmeri nobenega napredka, se postavi vrednost kazalnika napredovanja na niË. Take situacije prepreËimo pri vnosu v aplikacijo za vnos podatkov. Primer: Ciljna vrednost je vrednost, ki jo æelimo doseËi: æelimo zmanjpati porabo energije za 4 %. Aktualna vrednost je vrednost, ki smo jo dosegli: zmanjpali smo porabo za 3 %. Razdalja je absolutna vrednost med ciljno in aktualno vrednostjo in predstavlja 1 %. ObmoËje je razlika med najveËjo vrednostjo med ciljno ali aktualno vrednostjo in razdaljo in je 3 %. Kazalnik ima tako vrednost (3 ‡ 1) / 3 * 100 = 67. 4.1 Uteæi posameznih kazalnikov Uteæi predstavljajo pomembnost posameznega kazalnika glede na druge in jih v napem primeru vse enako ocenimo (od 0 do 100). Na nivoju posameznega podroËja okolja, druæbe in ekonomije imamo lahko razliËno ptevilo kazalnikov. Ker je vsako podroËje enako pomembno, je tudi vsak kazalnik za posamezno podroËje toliko vreden, da maksimalna vsota vseh kazalnikov doseæe 100 toËk. Primer: »e je na podroËju osem kazalnikov, je vsak najveË vreden 12,5 toËke, Ëe je sedem kazalnikov, je vsak vreden 14,29 toËke. V primeru zgornjega kazalnika za zmanjpanje porabe energije, pri katerem je na podroËju ekologije osem kazalnikov, je kazalnik za celotno podroËje ekologije vreden 67 * 14,29 /100 = 9,57 toËke. 5 REZULTATI IN DISKUSIJA Raziskovanje je potekalo v prvi polovici leta 2016 in se je nanapalo na podatke iz leta 2014. Raziskovali smo v logistiËnih podjetjih z metodami intervjuja in vprapalnika. Z vprapalnikom smo ocenili kazalnike v posameznem podjetju. Izbrali smo podjetja, ki ustrezajo oznakam, da so transportno podjetje, distribucijski center 3PL in distribucijski trgovinski center. 84 UPORABNA INFORMATIKA 2017 - ptevilka 2 - letnik XXV Jerko OrpiË, Tanja Tajnik, Bojan Rosi, Borut Jereb: Merjenje trajnostne uspepnosti pri izvajalcih logistiËnih storitev PreuËili smo pest podjetij, ki so zaradi poslovne diskretnosti preimenovana v podjetja A, B, C, D, E, F. Gre za veËja slovenska podjetja, ki se ukvarjajo z logistiko distribucije blaga in pokrivajo zraËni, kopenski in morski transport. V prvem delu vprapalnika smo pridobili podatke o podjetju, podroËju delovanja, ptevilu zaposlenih in podobno ter podatke o osebi, ki je odgovorna za izpolnjevanje vprapalnika, njeni poziciji v podjetju in odnosu do uprave podjetja. Tako smo preverili, da so podatki kredibilni in jim lahko zaupamo. Ker se veËina kazalnikov nanapa na uporabo razliËnih standardov oz. njihovih pomembnih elementov, bi lahko ocene, ki smo jih dobili, preverili pri pregledih izvajanja razliËnih standardov. Za vsak kazalnik je treba najprej izvedeti, ali ga merijo in imajo podatke, tako da dobimo eksplicitni odgovor in ne samo prazno polje. Vsi rezultati kazalnikov se najprej normirajo v okviru obmoËij, kot je prikazano v enaËbi za pridobi tev vrednosti kazalnika. Kasneje se njihova vrednot uteæi s faktorjem ptevila kazalnikov v posameznem poglavju, tako da je konËna vrednost za posamezno podroËje vedno med 0 in 100. 5.1 Pomembnost doseganja ekonomskih rezultatov v podjetju Z vprapalnikom preizkusimo, kako podjetja sama ocenjujejo pomembnost trajnostnih podroËij. Pri visoki oceni o pomembnosti trajnosti priËakujemo, da podjetje tudi prikazuje uspepnost pri trajnostnem delovanju. Pomembnost posameznega stebra smo ocenili z vrednostmi: 1 = manj pomembno, 2 = pomembno, 3 = zelo pomembno; Ëe odgovora ni, je vrednost 0. V vseh preuËevanih podjetjih se zavedajo pomembnosti vseh treh stebrov, kot so ekonomija, druæba in ekologija. Pomembnost za ekolopki steber je najmanjpa, vendar ne odstopa veliko od drugih dveh stebrov. Tabela 1:Ocena pomembnosti podroËij ekologije, ekonomijein druæbe,kije bila izmerjenav posameznih podjetjih Oznaka Podjetje v oskrbovalni Podjetje zunanjih Pomembnost trajnostnih podroËij (od 0do 3; 0= brez odgovora; 1 = najmanj; verigi logistiËnih storitev 3= najveË) Ekonomija Druæba Ekologija A × 3 2 2 B × 3 3 3 C × 3 3 3 D × 3 3 2 E × 3 3 2 F × 3 3 3 Vsa podjetja se zavedajo, da je treba meriti in spreji 2,5. Pomembnost trajnostnega izvajanja je za vsa mljati delovanje na vseh treh podroËjih trajnostnega podjetja ne glede na njihov naËin delovanja izredno delovanja, tako je povpreËna vrednost pri ekonomiji visoka. maksimalna 3, pri druæbi malo niæja 2,8 in ekologi Pomembnost trajnostnih podroËij 3 2,5 2 ekologija 1,5 sociala 1 ekonomija 0,5 0 2017 - ptevilka 2 - letnik XXV UPORABNA INFORMATIKA 85 Podjetje A Podjetje B Podjetje C Podjetje D Podjetje E Podjetje F Slika 2: Ocena pomembnosti podroËij ekologije, ekonomije in druæbe, kot jo vidijo posamezna podjetja Jerko OrpiË, Tanja Tajnik, Bojan Rosi, Borut Jereb: Merjenje trajnostne uspepnosti pri izvajalcih logistiËnih storitev Vsa podjetja najveËjo pomembnost pripisujejo ekonomskemu podroËju, samo eno podjetje za stopnjo manj druæbenemu in dve podjetji za stopnjo manj ekolopkemu podroËju. Torej se vsa podjetja moËno zavedajo pomembnosti trajnostnega delovanja, kar je nad priËakovanji pred raziskavo. 5.2 Ekologija Slika 3 in tabela 2 prikazujeta kazalnike na okoljskem podroËju in njihove vrednosti po posameznih podjetjih. VeËina podjetij uporablja okoljske standarde in meri zmanjpanje izpustov. Vidimo, da so najslabpe Tabela 2: Vrednosti kazalnikov na okoljskem podroËju pri posameznih podjetjih razmere pri kazalniku ekolopkih incidentov in zmanjpanju trdnega odpada, pri katerih so potrebne izboljpave. Zelo visoka je uspepnost vseh podjetij pri uporabi okoljskih standardov ISO 14000, kar je zelo spodbudno, pri Ëemer pa dve podjetji ne merita okoljskega izvajanja in ne poroËata o njem. VeËina podjetij se trudi pri zmanjpanju izpustov, onesnaæevanja in porabe vode, zmanjpanju porabe energije in poveËanem obsegu recikliranja. Slabpe je pri zmanjpevanju trdnega odpada, preseneËa pa odnos do okoljskih incidentov, ki ga v veËini podjetij ne obravnavajo. Okoljski kazalnik /podjetje Podjetje A Podjetje B Podjetje C Podjetje D Podjetje E Podjetje F Uspepnost uporabe okoljskih standardov 12,50 8,33 11,25 12,50 12,50 12,50 Merjenje in poroËanje o okoljskem izvajanju 12,50 NA 11,25 NA 12,50 12,50 Zmanjpanje izpustov v zrak 12,50 8,33 9,38 12,50 6,25 12,50 Zmanjpanje onesnaæevanja in porabe vode 0,00 NA 9,38 12,50 12,5 12,50 Zmanjpanje porabe energije 6,25 8,33 10,00 12,50 NA 6,25 Zmanjpanje trdnega odpada 2,50 NA 9,38 NA 12,5 2,50 PoveËanje obsega recikliranja 8,33 NA 11,25 12,50 12,5 8,33 Zmanjpanje ekolopkih incidentov 0,00 NA 12,38 NA NA NA Podjetje A je na ekolopkem podroËju uspepno pri veËini kazalnikov, ne spremljajo pa onesnaæevanja in porabe vode ter ekolopkih incidentov. Podjetje B je sicer transportno podjetje, a posveËa pomembnost samo trem okoljskim kazalnikom, in sicer uspepnosti uporabe okoljskih standardov pri logistiËnih dejavnostih, zmanjpanju izpustov v zrak in zmanjpanju porabe energije. Podjetje D je prav tako transportno podjetje, a so doseæene vrednosti njegovih okoljskih kazalnikov veËje v primerjavi s podjetjem B, predvsem v primeru recikliranja in porabe vode. Podjetja, ki izvajajo zunanje logistiËne usluge, so podjetja C, E in F. Podjetje C je izrazit zunanji izva jalec in ima zelo visoke rezultate na okoljskem podroËju, z izjemo zmanjpanja trdnega odpada, in ne obravnava ekolopkih incidentov. Podjetje E ima prav tako visoke rezultate pri okoljskih kazalnikih, malo niæji rezultat je zaznan pri zmanjpanju izpustov v zrak, ne posveËajo pa pozornosti zmanjpevanju porabe energije in zmanjpevanju ekolopkih incidentov. Podjetje F je najbolj uspepno pri doseganju okoljskih ciljev v primerjavi z drugimi podjetji, kljub temu pa ne posveËajo pozornosti ekolopkim incidentom. Na grafu (slika 3) prikazujemo kazalnike po posameznih podjetjih. Kjer ni prikazane vrednosti, kazalnika ne merijo. 86 UPORABNA INFORMATIKA 2017 - ptevilka 2 - letnik XXV Jerko OrpiË, Tanja Tajnik, Bojan Rosi, Borut Jereb: Merjenje trajnostne uspepnosti pri izvajalcih logistiËnih storitev Uspepnost delovanja na okoljskem podroËju 12 10 8 6 4 2 0 Uspepnost Merjenje in Zmanjpanje Zmanjpanje Zmanjpanje uporabe poroËanje o izpustov onesnaæenja porabe okoljskih okoljskem v zrak in poraba vode energije standardov izvajanju Podjetje A Podjetje B Podjetje C Podjetje D Podjetje E Podjetje F Zmanjpanje Zmanjpanje trdnega ekolopkih odpada incidentov PoveËanje obsega recikliranja Slika 3: Kazalniki na okoljskem podroËju pri posameznih podjetjih 5.3 Druæba Rezultati prikazujejo, da veËina podjetij ne meri vseh kazalnikov. Kjer jih merijo, so ti dovolj uspepni in kaæejo na zavzetost podjetij pri izboljpavah druæbenega podroËja. Rezultati vrednosti kazalnikov na druæbenem podroËju so prikazani v tabeli 3 in sliki 4. Gre za kazalnike socialne varnosti, varnosti pri delu ter izobraæevanja in delovnih pogojev. Presenetljivo je, da nekatera podjetja ne posveËajo pozornosti izboljpevanju delovnih pogojev in okolja, v katerem delajo zaposleni. Tabela 3: Vrednosti kazalnikov na druæbenem podroËju pri posameznih podjetjih Druæbeni kazalnik /podjetje Podjetje A Podjetje B Podjetje C Podjetje D Podjetje E Podjetje F Izboljpanje socialne varnosti zaposlenih NA 11,43 7,14 14,29 NA 14,29 Izboljpevanje varnosti pri logistiËni produkciji 7,14 NA 11,43 14,29 7,14 14,29 PoveËanje preventivnih ukrepov NA NA 10,00 11,69 7,14 14,29 Zmanjpevanje nesreË pri uporabi delovnih sredstev 14,29 NA 14,29 11,43 7,14 14,29 PoveËanje izobraæevanja na zaposlenega 4,76 10,71 10,71 NA NA 14,29 Izboljpevanje delovnih pogojev NA NA 10,71 14,29 NA NA Izboljpevanje kvalitete okolja v katerem so zaposleni 8,57 14,29 11,43 NA NA NA Transportna podjetja so A, B in D. Podjetje A ne posveËa pozornosti izboljpanju socialne varnosti, poveËanju preventivnih ukrepov in izboljpevanju delovnih pogojev oz. teh kazalnikov ne spremlja. Podjetje B ne meri kazalnikov izboljpanja delovnih pogojev in poveËevanja preventivnih ukrepov. Kazalniki za podroËja, ki jih merijo, so visoki. Pri podjetju D so kazalniki zelo visoki, ne merijo pa napredka pri izobraæevanju in izboljpevanju kakovosti delovnega okolja. Pri pod jetjih, ki izvajajo zunanje logistiËne usluge, lahko pri podjetju C opazimo pozitivno skrb pri vseh kazalnikih. Pri podjetju E so kazalniki, ki kaæejo na uspepnost podroËij, predvsem varnosti, zelo visoki, a mnogo kazalnikov ne merijo, Ëeprav bi jih morali. Pri podjetju F so rezultati meritev zelo visoki, ne merijo pa delovnih pogojev in kakovosti okolja zaposlenih. Na grafu (slika 4) prikazujemo kazalnike po posameznih podjetjih. Kjer ni prikazane vrednosti, kazalnika ne merijo. 2017 - ptevilka 2 - letnik XXV UPORABNA INFORMATIKA 87 Jerko OrpiË, Tanja Tajnik, Bojan Rosi, Borut Jereb: Merjenje trajnostne uspepnosti pri izvajalcih logistiËnih storitev Podjetje A Podjetje B Uspepnost delovanja na druæbenem podroËju Podjetje C Podjetje D Podjetje E Podjetje F 14 12 10 8 6 4 2 0 Izboljpanje Izboljpevanje PoveËanje Zmanjpevanje PoveËanje Izboljpevanje Izboljpevanje ‡2 socialne varnosti pri preventivnih nesreË pri izobraæevanja na delovnih kvalitete okolja varnosti logistiËni ukrepov uporabi delovnih zaposlenega pogojev v katerem so zaposlenih produkciji sredstev zaposleni Slika 4: Kazalniki na druæbenem podroËju pri posameznih podjetjih 5.4 Ekonomija nomska uspepnost vsebuje poveËanje trænega deleæa, Na ekonomskem podroËju so izbrana podjetja glede neto prihodkov in sredstev za zeleno izvajanje ter kazalnikov uspepna, vendar je veliko podroËij, na uspepnost izvajanja logistike: zmanjpanje stropkov katerih kazalnikov ne merijo. Nobeno izmed podzaradi vitke logistike, zmanjpanje stropkov na enoto jetij ne meri kazalnika poslovnega ravnanja po koSKU, zmanjpanje stropkov za energijo, odpadke in deksu oziroma etiËnega ravnanja, kar med drugim spremljanje izvajanja po kodeksu ravnanja (tabela 4 priporoËa Dow Jones (Knoephel, 2001). Splopna ekoin slika 5). Tabela 4: Vrednosti kazalnikov na ekonomskem podroËju pri posameznih podjetjih Okoljski kazalnik /Podjetje Podjetje A Podjetje B Podjetje C Podjetje D Podjetje E Podjetje F PoveËanje trænega deleæa NA 9,38 11,43 12,50 0,00 NA PoveËanje prihodkov NA 8,33 14,29 12,50 14,29 11,46 Zmanjpanje stropkov zaradi vitke logistike 6,25 NA 14,29 NA NA 12,50 Zmanjpanje stropkov na enoto SKU 6,25 NA NA NA NA 12,50 Izboljpanje ekonomske uËinkovitost transporta 1,25 6,25 10,00 12,50 NA 12,50 Delovanje po kodeksu ravnanja NA NA NA NA NA NA Zmanjpanje stropkov za energijo, odpadne vode, odpadke NA NA 7,14 NA NA 12,50 Ekonomski napor za zagotavljanje zelene produkcije NA 9,38 10,71 8,33 NA 12,50 Pri kazalnikih smo poleg splopne ekonomske uspepnosti podjetja poudarili tudi ekonomsko uspepnost trajnostnega in vitkega ravnanja, merili poveËanje investiranja v zeleno logistiko ter ravnanje pri poslovanju. Podatki kaæejo, da nekatera podjetja vsaj na logistiËnem podroËju ne merijo neposredne ekonomske uspepnosti, predvsem iz skupine podje tij, ki so povezana v stalne distribucijske verige, kljub temu da je za njih to zelo pomembno. Tako tudi ne merijo trænega deleæa ali poveËanja prihodkov na tem segmentu. Podjetja slabpe merijo ekonomsko uËinkovitost na logistiËno enoto in prihranke zaradi vitkega izvajanja. VeËina meri in izboljpuje ekonomsko uËinkovitost pri transportu. 88 UPORABNA INFORMATIKA 2017 - ptevilka 2 - letnik XXV Jerko OrpiË, Tanja Tajnik, Bojan Rosi, Borut Jereb: Merjenje trajnostne uspepnosti pri izvajalcih logistiËnih storitev Nobeno podjetje ne meri incidentov, ki nastanestropkov za energijo, odpadne vode in odpadke. jo zaradi spornega, nepravilnega ravnanja, ki ni po Opazili pa smo, da poveËujejo investicije v trajnostno kodeksu ravnanja, niti nima izvedenega merjenja in delovanje in dosegajo predvidene cilje. Na grafu (slipredvidenega naËina za njihovo zmanjpevanje. VeËika 5) prikazujemo kazalnike po posameznih podjetna podjetij nima zastavljenih ciljev za zmanjpanje jih. Kjer ni prikazane vrednosti, kazalnika ne merijo. Uspepnost delovanja na ekonomskem podroËju Podjetje A Podjetje B Podjetje C Podjetje D Podjetje E Podjetje F 14 12 10 8 6 4 2 0 zaradi vitke enoto SKU uËinkovitosti ravnanja za energijo, zagotavljanje logistike transporta odpadne vode, zelene odpadke produkcije Slika 5: Kazalniki na ekonomskem podroËju pri posameznih podjetjih PoveËanje tržnega deleæa Zmanjpanje stropkov Zmanjpanje stropkov na Izboljpanje ekonomske Delovaanje po kodeksu Zmanjpanje stropkov Ekonomski napor za PoveËanje prihodkov 5.5 Indeks 3PL GIF deks dobimo tako, da septejemo vse vrednosti kazalIndeks je kvantitativno zdruæevanje ptevilnih kazalnikov na doloËenem podroËju. Za podjetje A dobimo nikov, ki lahko zagotovijo poenostavljen, skladen in za vsoto vrednosti kazalnikov na ekolopkem podroËju veËdimenzionalni pogled na sistem (Mayer, 2008). 12,5 + 12,5 + 12,5 + 0 + 6,25 + 2,5 + 8,33 + 0 = 54,58. Indeks 3PL GIF je zasnovan na treh vrednostih, za Skupni primerjalni graf (slika 6) prikazuje privsako trajnostno podroËje posebej. V indeksu 3PL GIF merjavo med podjetji in njihovo uspepnost na so zdruæeni kazalniki na ravni podjetja za vsako poekolopkem, druæbenem in ekonomskem podroËju. droËje ekologije, druæbe in ekonomije posebej. Skupni Indeks razloËno prikazuje razlike med raziskovani indeks predstavlja uËinkovito predstavitev delovanja mi podjetji in opozarja na podroËja, na katerih je trepodjetij in omogoËa laæjo primerjavo med njimi. Inba kaj spremeniti. 3PL GIF indeks Slika 6: Indeks 3PL GIF, ki prikazuje raznolikost podjetij na ekonomskem, druæbenem in ekolopkem podroËju ekologija sociala ekonomija 100 90 80 70 60 50 40 30 20 10 0 Podjetje A Podjetje B Podjetje C Podjetje D Podjetje E Podjetje F 2017 - ptevilka 2 - letnik XXV UPORABNA INFORMATIKA 89 Jerko OrpiË, Tanja Tajnik, Bojan Rosi, Borut Jereb: Merjenje trajnostne uspepnosti pri izvajalcih logistiËnih storitev Razliko med deklarativnim in resniËnim izvajanjem pri raziskovanih podjetjih kaæe primerjava z grafom, kako pomembna so trajnostna podroËja za podjetja, kar so podjetja poroËala na zaËetku vprapalnika (slika 2). Podjetja so deklarativno jasna pri pomembnosti okoljskega delovanja, saj je od 18 ocen kar 14 maksimalnih. Ko to primerjamo z rezultati, ki jih prikazuje indeks 3PL GIF, je pri nekaterih podjetjih videti pomembna odstopanja, ki opozarjajo, da bi morala ta podjetja vloæiti dodatne napore v trajnostni razvoj. 5.6 PraktiËna uporabnost modela Model 3PL GIF prikazuje uspepnost delovanja zelo razliËnih logistiËnih podjetij ‡ od globalnih velikanov do majhnih lokalnih druæinskih podjetij, ki imajo enak cilj biti uspepnejpa pri svojem delovanju. Celotna struktura modela sluæi za izboljpavo vseh logistiËnih dejavnosti po naËelih cikliËnih izboljpav, vitke logistike in stalnega napredovanja na trajnostnem podroËju. 3PL GIF omogoËa vsakemu podjetju in celotni oskrbovalni verigi informacije o uspepnosti izvajanja logistiËnih storitev in njihovem napredovanju pri najpomembnejpih trajnostnih elementih. Hkrati ponujamo orodje, s katerim lahko podjetja na operativnem podroËju izboljpujejo uspepnost delovanja in svoje poroËanje. Model upopteva narapËajoËi trend transparentnosti in vidnosti pri delovanju logistiËnih podjetij in je orodje za hitro primerjavo med podjetji. Subjekte, ki jih zanimajo podatki iz 3PL GIF, lahko razdelimo na ptiri skupine: 1. naroËniki, ki najemajo logistiËne storitve pri zunanjih izvajalcih, 2. upravljavce oskrbnih verig, ki lahko izbirajo boljpe izvajalce tudi na trajnostnem podroËju, 3. menedæerji posameznih 3PL logistiËnih podjetij, ki æelijo doseËi uspepnejpe delovanje, 4. konËni potropniki blaga, da lahko preverijo, s kakpnimi podjetji je doloËeni izdelek potoval skozi oskrbovalno verigo in kako so obremenili okolje z logistiËnimi storitvami. Zmoænost prikazovanja podatkov v 3PL GIF je v danapnjem konkurenËnem okolju lahko tudi bistvena prednost za logistiËna podjetja in celotno oskrbovalno verigo. SKLEP Model je z raziskavo podjetij pokazal takojpno uporabnost za primerljivo ocenjevanje trajnostnega izvajanja s podatki, ki æe obstajajo, kar do sedaj ni bilo mogoËe. Raziskava je pokazala, da prouËevana podjetja izkazujejo veliko skrb na podroËju okoljske, druæbene in ekonomske politike, vendar nekatera prikazujejo veË na deklarativni ravni kot pri sami izvedbi. Z modelom smo pridobili orodje, s katerim lahko na dovolj preprosto primerjamo izvajalce logistiËnih storitev med seboj glede uspepnosti na trajnostnem podroËju. V ptudiji smo za vsako podroËje med drugim ugotovili, da obstajajo podjetja brez evidence in ciljev o zmanjpanju ekolopkih incidentov, nekatera ne izboljpujejo delovnih pogojev in okolja, v katerem delajo zaposleni, in ne upoptevajo kodeksa ravnanja pri svojem poslovanju. Na drugi strani nas preseneËa velika zavezanost za trajnejpe delovanje in tudi njihova uspepnost na posameznih podroËjih. S tem indeksom lahko sklepamo o naËinu sedanjega izvajanja logistiËnih storitev v doloËeni oskrbovalni verigi in vidimo njihove pomanjkljivosti. Model lahko uporabljajo vsa podjetja, ki so povezana v oskrbovalne verige distribucije blaga, tako da celoten rezultat vseh podjetij kaæe skupni napor celotne oskrbovalne verige. S tem se lahko tudi razliËne oskrbovalne verige primerjajo med seboj. »eprav se podjetja ocenjujejo sama, je zaradi naËina izbora kazalnikov mogoËe marsikatero oceno preveriti, saj so vezana na mednarodne standarde kakovosti izvajanja. Velika je verjetnost, da neuspepna podjetja ne bodo æelela posredovati podatkov, vendar tudi taka informacija pove, da izvajalec ne skrbi za trajnostni razvoj. Model omogoËa, da podjetja izboljpujejo svoje delovanje, ga stalno merijo in primerjajo s konkurenco. Model tudi pomaga pri menedæmentu oskrbovalnih verig za ugotavljanje najpibkejpih Ëlenov na podroËjih, ki niso na ustrezni ravni. 3PL GIF omogoËa informiranje vse javnosti ‡ proizvajalcev, naroËnikov storitev, izvajalcev in potropnikov, na kakpen naËin in kako trajnostno uspepno so se izvajale logistiËne storitve. Predvidevamo, da bo model pripomogel k laæjemu izboru logistiËnih izvajalcev, transparentnemu obvepËanju o logistiËni izvedbi in bolj trajnostnemu izvajanju logistiËnih storitev. Smer razvoja kaæe, da bo v prihodnosti treba upoptevati trajnostne kazalnike, ki bodo izvajalce oskrbovalnih verig uvrpËali na doloËeno stopnjo kakovosti, kar bo vplivalo na njihovo zaæelenost med vsemi deleæniki. Izvajalci se æe zavedajo pomembnosti trajnostnega delovanja in model 3PL GIF je primerna in dolgoroËno zanimiva repitev pri merjenju 90 UPORABNA INFORMATIKA 2017 - ptevilka 2 - letnik XXV Jerko OrpiË, Tanja Tajnik, Bojan Rosi, Borut Jereb: Merjenje trajnostne uspepnosti pri izvajalcih logistiËnih storitev okoljske uspepnosti pri transportu, skladipËenju in celotni distribuciji blaga in storitev. VIRI IN LITERATURA [1] Beamon, B. M. (1999). Measuring supply chain performance. International Journal of Operations & Production Management, 19(3), 275‡292. [2] Böhringer, C. in Jochem, P. (2007). Measuring the Immeasurable:A Survey of Sustainability Indices. Pridobljeno iz Zentrum für Europäische Wirtschaftsforschung GmbH (ZEW) Mannheim: ftp://ftp.zew.de/pub/zew-docs/dp/ dp06073.pdf. [3] EEAEuropean Environment Agency. (2003). Environmental Indicators: Typology and Use in Reporting. EEA. Copenhagen, 20. [4] Elkington, J. (1999). Triple bottom-line reporting: Looking for balance. Australian CPA 69 (2), 18‡21. [5] Evangelista, P. S. (2014). Green supply chains initiatives in transport and logistics service industry: an exploratory case study analysis. Research in Transportation Business & Management, Vol. 12, 63‡72. [6] Executive Order #13423. (2007). Executive Order #13423, January 24, 2007, Section 9 (k),. Federal Register. [7] Gunasekaran, A. P. (2004). A framework for supply chain performance measurement. International Journal of Production Economics Vol. 87(3), 333‡347. [8] Hervani, A., Helms, M. M., in Sarkis, J. (2005). Performance measurement for green supply chain management. Benchmarking: An International Journal, Vol. 12(4), 330‡353. [9] Hsu, A. L. (2013). Measuring Progress: A Practical Guide From the Developers of the Environmental Performance Index (EPI). New Haven: Yale Center for Environmental Law & Policy. [10] Jereb, B., Cvahte E, T., Rosi, B. (2016). Governance of investments in logistics. V: Kramberger, T. (ur.), PotoËan, V. (ur.), Ipavec, V. M. (ur.). Sustainable logistics and strategic transportation planning (Advances in logistics, operations, and management science book series (Print), ISSN 2327‡350X). Hershey: IGI Global, 236‡247. [11] Knoepfel, I. (2001). Dow Jones Sustainability Group Index: A Global Benchmark for Corporate Sustainability. Corporate Environmental Strategy, Vol. 8 (1) Elsevier Science Inc. [12] Krajnc, D., in P. G. (2005). A model for integrated assessment of sustainable development. Resources, Conservation and Recycling 43, 189‡208. [13] Langley, C. John, Jr. in Capgemini. (2010). 15th annual study 2010 Third Party Logistics. [14] Marchet, G., in M. M. (2014). Environmental sustainability in logistics and freight transportation. Journal of Manufacturing Technology Management, Vol. 25 (6), 775‡811. [15] Mayer, A. (2008). Strengths and weaknesses of common sustainability indices for multidimensional systems. Environment International 34, 277‡291. [16] OrpiË, J. in Jereb, B. in Rosi, B. (2016). Sledenje trajnostne uspepnosti v oskrbovalnih verigah IJU 2016 ‡ 8. konferenca Informatika v javni upravi, 2016. [17] Nehm, A., in M. S. (2011). Nachhaltigkeitsindex für Logistikdienstleister. Nürnberg: Frauenhofer. [18] Rogers, C. R. (2008). A framework of sustainable supply chain management: moving toward new theory. International Journal of Physical Distribution & Logistics Management, Vol. 38 (5), 360‡387. [19] Serageldin, I. 1. (1996). Sustainability and the wealth of nations : first steps in an ongoing journey. Washington DC: World Bank. [20] Sharma, M. K., Bhagwat, R., in Dangayach. (2008). Performance measurement of information systems in small and medium sized enterprises: A strategic perspective. Production Planning & Control. Production Planning & Control, 19(1), 12‡24. [21] Srivastava, S. (2007). Green supply-chain management: A state-of-the-art literature review. International Journal of Management Reviews, 9(1), 53‡80. [22] Vachon, S., in Klassen, R. (2006). Extending green practices across the supply chain ‡ International Journal of Operations 26(7), 795‡821. [23] Walmart. (2009).Wal-Mart’s Sustainability Journey. Pridobljeno s https://www.sustainabilityconsortium.org/wp-content/ uploads/wal-marts-sustainability-journey.pdf. [24] Warhurst, A. (2002). Sustainability indicators and sustainability performance Management Report to the Project: Mining, Minerals and Sustainable Development. Pridobljeno iz International Institute for Environment and Development (IIED). Warwick, England: http://pubs.iied.org/pdfs/G01026.pdf?. [25] Welsch, H. (2005). Constructing meaningful sustainability indices. V A. L. C. Böhringer, Applied Research in Environmental Economics. [26] Zegras, C. (2006). Sustainable Transport Indicators and Assesment Technologies. Biannual Conference and Exhibit of the Clean Air Initiative for Latin American Cities. São Paulo, Brazil. [27] Zhu, Q. S. (2008). Confirmation of a measurement model for green supply chain management practices implementation. International Journal of Production Economics, Vol. 111(2), 261‡273. 2017 - ptevilka 2 - letnik XXV UPORABNA INFORMATIKA 91 Jerko OrpiË, Tanja Tajnik, Bojan Rosi, Borut Jereb: Merjenje trajnostne uspepnosti pri izvajalcih logistiËnih storitev Jerko OrpiËbov kratkem doktoriral naFakulteti za logistiko Univerzev Mariboru. Sodelovalje kot sistemski inæenirin vodjaprogramerjevpri razliËnih informacijskih razvojnihprojektih.Odleta2004kotdirektor MentekLogonet,d.o.o.prouËuje razliËne pristopepri razvojuinformacijskih sistemov, avtomatizaciji procesovin tehnologijnapodroËju logistike.Vodilje razliËne razvojneprojektenapodroËju logistike,npr.zaLukoKoper,BSH,projektza postavitev logistiËnega centraTobaËnaz razvojem novega sistemaza linijskohitro komisioniranje. Sodelujepri razvojuin inovativnihrepitvahpri logistiËni informacijski podporizaBTC, d.d.,kije eden najbolj uspepnih logistiËnih centrovv Slovenijiin opravlja logistiËne storitvezaveËkot trideset tujihin domaËih podjetij.Trenutnose ukvarjaz razvojem matematiËnih modelov za optimizacijo in planiranje transporta. • TanjaTajnikjeleta2012 doktoriralana Biotehnipkifakulteti Univerzev Ljubljani,insicerspodroËja biolopkihin biotehnolopkih znanosti.Vdoktorski disertacije je obravnavala tehnologijo CCS (zajemanje in skladipËenje CO2)ter energetsko uËinkovitost in trajnostni razvoj. Kasneje je delovala na Agenciji za okolje ARSO, kjerje pripravila NacionalniplanRSza upravljanjes supo.Pod okriljem GlobalWater PartnershipjepreuËevala vodnoproblematiko dræavEvropske unije, danes pasesprojektinapodroËju informatikein okolja ukvarjav podjetjuVLS Computers,d.o.o. • Bojan Rosi,je dekanFakultete za logistiko Univerzev Mariboru. Hkratije avtorinrecenzent ptevilnih Ëlankov, uËbenikov, knjigindrugih publikacij.Pred zaposlitvijona Univerziv Mariborujebil dvajsetlet zaposlenna Slovenskih æeleznicahinpetletvorganihv sestavi Ministrstvazaprometkot svetovalec VladeRS. JeËlan ptevilnihstrokovnih mednarodnihin domaËihzdruæenjterpredstojnik Centrazarazvoj kakovostivlogistikinaFakultetiza logistiko Univerzev Mariboru. • Borut Jerebjepredavatelj naFakulteti za logistiko Univerze v Mariboru.Leta 1991je uspepno zagovarjal doktorat s podroËja raËunalnipkih znanosti na Univerzi v Ljubljani. Od leta 1991 do leta 1992 je kot vabljeni profesor raziskoval in pouËeval na Oregon State University. Po povratku v Slovenijo si je skoraj dvedesetletjikot svetovalecinkotvodjavpodjetjihtervjavnemsektorjupridobivalpraktiËneizkupnjenapodroËju optimizacije poslovanja.VzadnjemËasuse ukvarjapredvsemz upravljanjem tveganj, informacijsko varnostjo, standardizacijoin zakonodajo ter trajnostno logistiko. 92 UPORABNA INFORMATIKA 2017 - ptevilka 2 - letnik XXV ZNANSTVENI PRISPEVKI Proces validacije raËunalnipko podprtih sistemov:primer farmacevtske industrije Tomaæ Sallubier, Ljubljana Borut Rusjan, Univerzav Ljubljani, Ekonomska fakulteta, Kardeljeva plopËad 17, 1000 Ljubljana tsallu@gmail.com; borut.rusjan@ef.uni-lj.si IzvleËek »lanek doloËain prikazujeproces validacije raËunalnipko podprtega sistemana praktiËnem primeruvfarmacevtski industriji.SpomoËjoprocesnih diagramov so predstavljene faze planiranja, specificiranja, izgradnje/razvoja, verifikacije in poroËil, ki predstavljajo pet aktivnosti projektne faze/ validacije raËunalnipko podprtega sistema. Glavni namen validacije raËunalnipkih sistemov sta njihov ustrezen razvoj in delovanje, na podroËju farmacevtske industrijepajeraËunalnipko podprte sistemetreba validirati skladnoz zahtevamiregulatornihorganov.Kot temeljno izhodipËe smo uporabili metodologijoV-modela pristopakvalidaciji.Sprimeromprocesa poteka validacije raËunalnipko podprtegaproizvodnega sistemavfarmacevtski industriji zagotavljamo temeljitejpe razumevanje same izvedbe validacije v praksi, s poudarkom na upoptevanju regulatornih zahtev farmacevtske industrije. KljuËne besede: raËunalnipko podprti sistemi, validacija,V-model, farmacevtska industrija, æivljenjski cikel. Abstract Process of computer system validation:Example from the pharmaceutical industry This paper identifies and illustrates theprocessof computer system validation ona practical examplein the pharmaceutical industry. Planning, Specification, Development/Building,VerificationandReportrepresentthekeyfive activitiesoftheproject/validationphaseof computer-assisted systemandarepresentedviatheprocess diagrams.The basic purposeof computer system validationisto assuretheappropriate computer system development and operation. In the pharmaceutical industry, a computer system should be validated in accordance with regulatory requirements.Asastartingpoint,weemployedtheV-modelapproachtowards validation.Basedontheexampleofcomputer-assistedproduction system validation process in the pharmaceutical industry, we have made possible the profound insight of the execution of computer system validationin practice,withan emphasison meetingtheregulatoryrequirementsofthepharmaceutical industry. Keywords: computerized systems, validation,V-model, pharmaceutical industry, life cycle. 1 UVOD Validacija je dokumentiran postopek preizkupanja in potrjevanja, da vsi procesi, materiali, oprema in sistemi v vseh fazah (razvoj, proizvodnja, kontrola, distribucija) dosegajo predpisane in æelene rezultate (Velkovrh Remec, 2007; Silva, 2013, str.6).Pojem validacijeje pirokin zajema tako rekoË vse ravni v zdruæbi, v Ëlanku pa se bomo posvetili podroËju validacije raËunalnipko podprtih sistemov. Vdanapnjem svetu,ko operiramozelektronskimi zapisi,je moænosti za spreminjanje ali kopiranje vsebin elektronskih zapisov, ne da bi to bilo mogoËe dokazati, izjemno veliko. Æe sama funkcija kopiranja namreË ne pupËa nobenih vidnih sledi. Kot navaja European Compliance Academy (2011a, str. 8), tudi v primeru uporabe raËunalnipko podprtih sistemov regulatorni organi æelijo zagotovilo integritete podatkov s pomoËjo zanesljivih sistemov,ki odkrijejo in prikaæejo napake. Da bi zagotovili integriteto podatkov, regulatorni organi zahtevajo validacijo raËunalnipko podprtih sistemov skladnos svojimi zahtevami. Vodilna regulatorna organa v svetu, ki postavljata minimalne pogoje in omejitve tako v splopnem kot tudi na podroËju raËunalnipko podprtih sistemov v farmacevtski industriji, sta ameripka organizacija Food and Drug Administration (v nadaljevanju 2017 - ptevilka 2 - letnik XXV UPORABNA INFORMATIKA 93 Tomaæ Sallubier, Borut Rusjan: Proces validacije raËunalnipko podprtih sistemov: primer farmacevtske industrije FDA) in Evropska agencija za zdravila (angl. European Medicines Agency, v nadaljevanju EMA) (European Commission, 2013; U. S. Food and Drug Administration, 2013, 2013a). Regulativa je po eni strani zelo splopna, po drugi pa precej jasno navaja, kaj od zdruæbe zahteva. Kot navaja Velkovrh Remec (2007), zakonodaji ZDAin EU zahtevata validacijo vseh kritiËnih postopkov, procesov in sistemov ter izobraæenost vseh posameznikov v procesu. Regulatorni organi podajajo tudi ptevilna priporoËila za izvajanje validacij posameznih sistemov. Poznamo veË vrst validacij, ena od njih je validacija raËunalnipko podprtih sistemov, druge pa so, kot navaja Pharmacists Pharma Journal (2010), validacija ËipËenj, validacija procesov in validacija analitskih metod. Na podroËju validacije raËunalnipko podprtih sistemov v farmacevtski industriji je skozi Ëas nastal stroki dobro poznani priroËnik International Society for Pharmaceutical Engineering ‡ ISPE GAMP5 (2008), ki regulatorne zahteve na podroËju validacije raËunalnipko podprtih sistemov dobro interpretira in zagotavlja pomoË pri postavitvi sistema kakovosti za validacijo raËunalnipkih sistemov. V farmacevtski industriji in drugih reguliranih organizacijah uporabljajo veliko ptevilo razliËnih tipov raËunalnipko podprtih sistemov, ki variirajo od preprostih samostojnih sistemov do velikih, zelo kompleksnih sistemov (PIC/S 2007, str. 8), zato je raËunalnipko podprte sisteme zaradi laæjega obvladovanja smiselno razdeliti na raËunalnipko podprte proizvodne sisteme in raËunalnipko podprte laboratorijske sisteme. 1.2 RaËunalnipko podprti proizvodni sistemi To so sistemi, ki s svojim delovanjem (nadzorom, krmiljenjem) podpirajo proizvodnjo, npr. naprave, kot so granulirna naprava, tabletirka, oblagalna naprava, tehtnice, ki imajo lastno krmiljenje, ter raËunalnipki sistem za nadzor proizvodnih procesov in zbiranje podatkov (angl. Supervisory Control and Data Aquisition, v nadaljevanju SCADA). Med raËunalnipko podprte proizvodne sisteme spadajo tudi sistemi za obvladovanje pogojev okolja (angl. Heating, Ventilation, Air Conditioning, sistem za ogrevanje, prezraËevanje in klimatizacijo, v nadaljevanju HVAC) in alarmiranja (angl. Alarm Monitoring System, v nadaljevanju AMS). V to kategorijo uvrpËamo proizvodne informacijske sisteme in raËunalnipko podprte sisteme za avtomatizacijo procesov. 1.3 RaËunalnipko podprti laboratorijski sistemi Med raËunalnipko podprte laboratorijske sisteme uvrpËamo podatkovne sisteme, sisteme, ki so v omreæju in povezani z drugimi sistemi in/ali laboratorijskimi instrumenti, raËunalnipko krmiljene instrumente in merilne naprave, ki so krmiljene z mikroprocesorjem ali krmilnikom in/ali procesirajo in hranijo elektronske zapise ali izvajajo manipulacije s podatki. Med raËunalnipko podprte laboratorijske sisteme spadajo na primer naprave za podporo laboratorijskih analiz, recimo sistem za visoko loËljivo tekoËinsko kromatografijo (angl. HighPerformance Liquid Chromatography), sistem za ultra loËljivo tekoËinsko kromatografijo (angl. UltraPerformance Liquid Chromatography), sistem za plinsko kromatografijo (angl. Gas Chromatography) ipd. Namen Ëlanka je doloËiti in prikazati proces poteka validacije raËunalnipko podprtega sistema na praktiËnem primeru. S primerom procesa poteka validacije raËunalnipko podprtega proizvodnega sistema v farmacevtski industriji zagotavljamo temeljito razumevanje same izvedbe validacije v praksi ter povezave lete z regulatornimi zahtevami. Kot osnovno izhodipËe smo uporabili metodologijo Vmodela pristopa k validaciji, ki je na podroËju validacij raËunalnipko podprtih sistemov v farmacevtski industriji najbolj razpirjen. Osnovno raziskovalno vprapanje Ëlanka je, kako izvesti validacijo raËunalnipko podprtega sistema ob upoptevanju regulatornih zahtev farmacevtske industrije. ProuËujemo torej, kateri so osnovni elementi procesa poteka validacije raËunalnipko podprtega sistema, s katerimi zadovoljimo zahteve evropske in ameripke zakonske ureditve farmacevtske industrije. V teoretiËnem delu s pomoËjo metode deskripcije prikaæemo splopni Vmodel validacije. V praktiËnem delu uporabimo metodo akcijskega raziskovanja v povezavi s ptudijo primera. Z njo na konkretnem primeru testiramo uporabo splopnega Vmodela in doloËimo podprocese za vse faze procesa poteka validacije raËunalnipko podprtega sistema, pri Ëemer zaradi panoæne narave podjetja upoptevamo regulatorne zahteve. 2 VMODEL VALIDACIJE RA»UNALNI©KO PODPRTIh SISTEMOV V literaturi lahko najdemo razliËne modele oz. pristope k validaciji raËunalnipko podprtih sistemov (Vmodel, model 4Q Lifecycle, spiralni model, zaporedni oz. slapovni (angl. waterfall) model ipd.), po 94 UPORABNA INFORMATIKA 2017 - ptevilka 2 - letnik XXV Tomaæ Sallubier, Borut Rusjan: Proces validacije raËunalnipko podprtih sistemov: primer farmacevtske industrije drobneje pa bomo predstavili le Vmodel validacije, ker je kot model validacije raËunalnipko podprtih sistemov najbolj razpirjen in poznan. Prve zametke Vmodela, kot ga poznamo danes, so razvili v NemËiji pod imenom VModell (prva razliËica je bila predstavljena avgusta 1992) in od leta 2005 predstavlja uradno metodologijo projektnega vodenja za informacijske sisteme nempke vlade pod imenom VModell XT (IndustrieanlagenBetriebsge sellschaft ‡ IABG, 2006). Vmodel (slika 1) predstavlja æivljenjski cikel razvoja in validacije raËunalnipko podprtega sistema in/ali IT aplikacije. Najlaæje ga je razumeti, Ëe je prikazan grafiËno in presekano na levi in desni del, pri Ëemer so predstavljene naËrtovalne aktivnosti na levi in verifikacijske aktivnosti na desni strani. Vmodel povzema kljuËne korake in sekvence, ki morajo biti izvedeni ob gradnji in validaciji sistema, ki ga razvijamo. Slika 1: GrafiËni prikazVmodela (Prirejenopo International Society for Pharmaceutical Engineering‡ISPE, GAMP5:ARisk-based Approach to Compliant Gxp Computerized Systems, 2008, str. 27‡37) Pri sami validaciji raËunalnipkih sistemov in IT aplikacij Vmodel uporabljamo predvsem za namen minimizacije tveganj (na kakovost) raËunalnipko podprtega sistema oz. IT aplikacije ter za izboljpanje kakovosti. Kot navaja International Society for Pharmaceutical Engineering ‡ ISPE (2008, str. 27‡37) kljuËne toËke Vmodela (slika 1) predstavljajo ptiri faze æivljenjskega cikla znotraj projekta (validacije raËunalnipko podprtega sistema): • Planiranje ‡ Faza planiranja naj zajema krovno oceno tveganja sistema (angl. High Level Risk Assessment, v nadaljevanju HLRA), kompleksnost raËunalnipko podprtega sistema z vidika izgradnje in komponent sistema ter rezultate oz. oceno presoje dobavitelja (v primeru, da nam raËunalnipki sistem razvija zunanji dobavitelj ali integrator). ‡ V tej fazi se kreirajo uporabnipke zahteve (angl. User Requirement Specification, v nadaljevanju URS). URS so temeljni dokument za validacijo raËunalnipko podprtega sistema (Stein, 2006, str. 79‡81, in Culin, 2011, str. 32‡33). V URS se definirajo zahteve uporabnikov raËunalnipko podprtega sistema, pri Ëemer je treba poleg procesnih upoptevati tudi tehniËne in regulatorne vidike raËunalnipko podprtega sistema. ‡ Validacijo raËunalnipko podprtega sistema planiramo na podlagi dokumenta plan validacije (angl. Validation Plan, v nadaljevanju VP), ki ga potrdijo kljuËne osebe ter ekspert zagotavljanja kakovosti. V VP definiramo obseg raËunalnipko 2017 - ptevilka 2 - letnik XXV UPORABNA INFORMATIKA 95 Tomaæ Sallubier, Borut Rusjan: Proces validacije raËunalnipko podprtih sistemov: primer farmacevtske industrije podprtega sistema, razvojno metodologijo sistema, planirane validacijske aktivnosti in testiranja, prav tako predpipemo splopne postopke, ki so pomembni za delovanje sistema. • Specificiranje in izgradnja ‡ Dizajn in specifikacije sistema najpogosteje izdela dobavitelj in morajo temeljiti na podanih URS. Pomembno je, da naroËnik oz. uporabnik ter vsi, ki so sodelovali pri pisanju URS za raËunalnipki sistem, temeljito pregledajo, ali so specifikacije dizajna, ki so lahko razdeljene na funkcijsko specifikacijo (angl. Functional Specification, v nadaljevanju FS), programsko dizajn specifikacijo (angl. Software Design Specification, v nadaljevanju SDS) in strojno dizajn specifikacijo (angl. Hardware Design Specification, v nadaljevanju HDS), pravilne in skladne z URS. Izvedemo kvalifikacijo naËrtovanja (angl. Design Qualification, v nadaljevanju DQ), ki pomeni, da pregledamo FS, SDS in HDS, in sicer ali so zajete in pravilno interpretirane URS. ‡ Tako lahko priËakujemo, da bo sistem imel vse zahtevane funkcionalnosti in da bo deloval kot specificiran v dizajn dokumentih FS, HDS, SDS. FS je dokument, ki definira, kaj bo sistem delal in katere funkcije lahko izvaja, HDS definira arhitekturo strojne opreme, na primer krmilnike, osebne raËunalnike, proizvodno opremo, povezave med posameznimi elementi, SDS pa definira tehniËne funkcije, ki opisujejo funkcionalnosti, zapisane v FS, na primer blok diagrame, diagrame stanj, logiËne tabele, strukturo podatkovne baze, standarde kodiranja, verzijo programske opreme ipd. Ko je dizajn dokumentacijo potrdi uporabnik oz. naroËnik, dobavitelj zaËne z izgradnjo sistema skladno s specifikacijami. • Verifikacija ‡ Z verifikacijo sistema potrdimo, da je sistem zgrajen skladno s specifikacijami in da so doseæeni vsi postavljeni kriteriji. To doseæemo s pomoËjo naslednjih vrst testiranja: • kvalifikacija namestitve (angl. Installation Qualification, v nadaljevanju IQ), s katero testiramo dizajn dokumentacijo programske SDS in strojne opreme HDS. Namen IQ je pokazati, da sta strojna in programska oprema namepËeni skladno s specifikacijami proizvajalca ali dobavitelja; • kvalifikacija obratovanja (angl. Operational Qualification, v nadaljevanju OQ), s katero testiramo vso dizajn dokumentacijo, vkljuËno s FS, saj veËji del testiramo funkcionalnosti raËunalnipko podprtega sistema; • kvalifikacija delovanja (angl. Performance Qualification, v nadaljevanju PQ), s katero (v veËini primerov na produkcijskem okolju) testiramo URS oz. konËni uporabnik izvaja serijo testov, ali raËunalnipki sistem ustreza njegovim zahtevam (ki jih je podal v URS). ‡ Poznamo veË vrst/tipov testnih specifikacij ‡ pozitivne teste, negativne teste, testiranje ponovljivosti, performanËne teste, strukturne teste ipd. • PoroËilo ‡ Ko so glede na osnovni VP vse validacijske aktivnosti opravljene in Ëe ni bilo odstopanj pri izvedbi testiranj oziroma so bile v sklopu testiranj vse pomanjkljivosti odpravljene, to potrdimo s poroËilom o validaciji (angl. Validation Report, v nadaljevanju VR), s katerim sistem spustimo v produkcijsko/operativno rabo. 3 ÆIVLJENJSKI CIKEL RA»UNALNIŠKO PODPRTEGASISTEMASPRIMEROM VALIDACIJE 3.1 Æivljenjski cikel raËunalnipko podprtega sistema K æivljenjskemu ciklu pri validaciji raËunalnipkih sistemov lahko pristopimo na tri razliËne naËine, ki se medsebojno razlikujejo po obsegu oz. se nadgrajujejo (Remén, 2005, str. 24). Kot navaja Remén (2005, str. 24) tako loËimo æivljenjski cikel razvoja raËunalnipko podprtega sistema, æivljenjski cikel implementacije raËunalnipko podprtega sistema in celotni æivljenjski cikel raËunalnipko podprtega sistema. Da zagotovimo regulatorno skladnost in da raËunalnipki sistem deluje znotraj zahtevanih specifikacij, moramo upoptevati æivljenjski cikel raËunalnipko podprtega sistema (PIC/S, 2007, str. 7), ki nam zagotavlja razumevanje zahtev, ki jih imamo glede raËunalnipko podprtega sistema, ter sistematiËnost pri razvojnih aktivnostih, implementaciji, uporabi in upokojitvi raËunalnipko podprtega sistema. Slika 2 prikazuje koncept æivljenjskega cikla raËunalnipko podprtega sistema kot celote, sestav 96 UPORABNA INFORMATIKA 2017 - ptevilka 2 - letnik XXV Tomaæ Sallubier, Borut Rusjan: Proces validacije raËunalnipko podprtih sistemov: primer farmacevtske industrije ljene iz ptirih faz, kakor so navedene v priroËniku GAMP5 (International Society for Pharmaceutical Engineering ‡ ISPE, 2008, str. 26), in poglavitnih pet aktivnosti projektne faze/validacije raËunalnipko podprtega sistema ‡ planiranje, specificiranje, izgradnja/ razvoj, verifikacija in poroËilo. Slika 2: Prikaz modela celotnega æivljenjskega ciklaraËunalnipko podprtega sistema Podrobnejpi pregled æivljenjskega cikla raËunalnipko podprtega sistema v enakih fazah kot slika 2 prikazuje tudi slika 3. ©iroka pupËica na sliki 3 prikazuje Ëasovnico faz (konceptualna faza, projektna faza, faza delovanja, faza upokojitve), zgornji del slike (nad pupËico) pa potek aktivnosti na raËunalnipko podprtem sistemu. Projektna faza je podvræena celotni validaciji raËunalnipko podprtega sistema, pri Ëemer sledimo celotnemu Vmodelu, kot je to razvidno s slike 3. Ko se projektna faza konËa, raËunalnipki sistem preide v fazo delovanja, kar pomeni operativno rabo raËunalnipko podprtega sistema. Ko je sistem enkrat v redni uporabi, lahko pride do zahtev uporabnika, da se raËunalnipki sistem nadgradi, lahko pa pride tudi do spremembe procesa ali kakpne druge spremembe na raËunalnipko podprtem sistemu. »e gre za spremembe, ki ne vplivajo bistveno na delovanje raËunalnipko podprtega sistema, nam ni treba ponovno skozi ves proces validacije, temveË izvedemo validacijo le za tisto, kar je na raËunalnipko podprtem sistemu spremenjeno ‡ to na sliki 3 prikazujejo manjpi Vmodeli (nad fazo delovanja). SËasoma, ko raËunalnipko podprt sistem veË ne more sluæiti v polnem obsegu ali se ga iz kakrpnih koli drugih razlogov odstrani iz operativne rabe, preidemo v fazo upokojitve, v kateri je treba sistem upokojiti skladno s predpisanimi splopnimi postopki. Ob upokojitvi raËunalnipko podprtega sistema je treba najveËjo pozornost nameniti hrambi GxP relevantnih elektronskih zapisov (podatkov) na raËunalnipko podprtem sistemu, da ostanejo dostopni pooblapËenim osebam in v celoti berljivi pe nadaljnjih nekaj let po upokojitvi raËunalnipko podprtega sistema (obiËajno je ta doba deset let po upokojitvi). V primeru, da upokojeni raËunalnipki sistem nadomestimo z novim, lahko izvedemo migracijo podatkov v nov sistem in s tem zagotovimo dostopnost podatkov, obenem pa s tem dejanjem (migracijo) preidemo, kot prikazuje slika 3, v konceptualno fazo novega raËunalnipko podprtega sistema, ki ga je treba validirati. Podrobneje bomo pojasnili projektno fazo, saj je ta kljuËnega pomena, Ëe æelimo uspepno validirati raËunalnipki sistem. 2017 - ptevilka 2 - letnik XXV UPORABNA INFORMATIKA 97 Tomaæ Sallubier, Borut Rusjan: Proces validacije raËunalnipko podprtih sistemov: primer farmacevtske industrije Potencialna Potencialna migracija, migracija hramba el. zapisov Zahteve Krovna ocena analize rizika Sprememba, periodiËni pregledi Upokojitev Sprostitev sistema v produkcijsko rabo Slika 3: Faze æivljenjskega cikla‡podrobnejpi pogled (Prirejenopo International Society for Pharmaceutical Engineering‡ISPE, GAMP5:ARisk-based Approach to Compliant Gxp Computerized Systems, 2008, str. 26‡37) 3.2 Primer procesa validacije Farmacevtske in druge zdruæbe, ki delujejo v regulirani panogi, imajo na podroËju validacij (validacije ËipËenj prostorov/opreme, validacije raËunalnipko podprtih sistemov, validacije procesov itn.) zaposlene strokovnjake, ki so eksperti na podroËju delovanja (validacij), ki ga pokrivajo. To so eksperti za zagotavljanje kakovosti (angl. Quality Assurance manager, v nadaljevanju QA menedæer) in strokovnjaki, ki poleg obvladovanja osnovnih principov validacij delujejo tudi na podroËju elektronskih zapisov in podpisov (angl. eCompliance manager, v nadaljevanju eCompliance menedæer). Vlogi QA in eCompliance sta obiËajno zdruæeni. Validacijo raËunalnipko podprtih sistemov je smiselno opredeliti kot projekt (projektna faza), kot to prikazujeta sliki 2 in 3, saj se validacija raËunalnipko podprtega sistema konËa, ko ta preide v fazo delovanja (operativno rabo). Za laæjo ponazoritev validacije raËunalnipko podprtega sistema na konkretnem primeru podajamo kljuËne informacije o njem. Tehnolog v proizvodnji farmacevtskega podjetja æeli roËno vodeni proizvodni proces nadzorovati in krmiliti raËunalnipko. V proizvodnem procesu mora tehnolog kontinuirano paziti in nastavljati kritiËne procesne parametre, kot so denimo temperatura, hitrost in Ëas mepanja v proizvodnem procesu, da parametri ne gredo iz specificiranih meja. Tehnolog izvaja korake v sekvenci skladno z navodili v proizvodnem poroËilu. Tehnolog je v tem primeru uporabnik, ki zaËne s pisanjem URS za raËunalnipko podprti sistem. V napem primeru je to SCADA, saj nadzira in krmili proizvodni proces. Poenostavljeno reËeno, tehnolog v napem primeru torej potrebuje funkcionalnosti sistema SCADA, da mu na zaslonu prikazuje vse informacije, ki jih potrebuje za nemoteno delo, da lahko pogleda podatke o procesu za doloËen Ëas za nazaj v obliki grafa (x os: Ëas, y os: vrednosti kritiËnih parametrov, npr. temperatura, hitrost mepanja, Ëas mepanja), pomembna pa je tudi moænost reguliranja temperature in hitrosti mepanja. Smiselno bi bilo imeti na sistemu SCADA shranjeno pe recepturo, ki bi samodejno pla skozi sekvence (zaporedje) korakov in izvajala funkcije temperiranja, mepanja ipd., skratka vse, kar je potrebno za izvajanje proizvodnega procesa, popolnoma samodejno. Torej je zahteva uporabni 98 UPORABNA INFORMATIKA 2017 - ptevilka 2 - letnik XXV Tomaæ Sallubier, Borut Rusjan: Proces validacije raËunalnipko podprtih sistemov: primer farmacevtske industrije ka tudi to, da lahko proizvodni proces preko sistema SCADA vodi roËno ali pa da celoten proizvodni proces vodi SCADA samodejno, tehnolog pa le obËasno preverja stanje in posreduje po potrebi. Temu reËemo avtomatski reæim delovanja sistema SCADA. ProuËitev regulatornih zahtev in strokovne literature (U. S. Food and Drug Administration, 2002, str. 1‡34; U. S. Food and Drug Administration, 2003, str. 1‡9; U. S. Food and Drug Administration, 2004, str. 7‡8; U. S. Food and Drug Administration, 2006, str. 3‡24; U. S. Food and Drug Administration, 2013; U. S. Food and Drug Administration, 2013a; European Commission, 2011, str. 2‡9; European Commission, 2011a, str. 2‡5; European Commission, 2013; European Commission, 2013a; European Compliance Academy, 2011a, str. 2‡12; European Compliance Academy, 2011b, str. 3‡46; European Compliance Academy, 2011c, str. 3‡31; International Society for Pharmaceutical Engineering ‡ ISPE, 2008, str. 65‡79; PIC/S, 2007, str. 1‡50; Huber, 2012) nas pripelje do sestave procesa poteka projektne faze oz. validacije raËunalnipko podprtega sistema, kot je opisano v nadaljevanju. Moæne so seveda variacije, vendar veliko manevrskega prostora glede pristopa vseeno ni. S procesnimi diagrami bomo predstavili primer poteka validacije proizvodnega raËunalnipko podprtega sistema SCADA skozi faze planiranja, specificiranja, izgradnje/razvoja, verifikacije ter poroËil. Predstavljeni proces poteka projektne faze oz. validacije raËunalnipko podprtega sistema je odraz lastnega sklepanja na podlagi preuËenih in analiziranih regulatornih zahtev. 3.3 Proces poteka projektne faze/validacijeraËunalnipko podprtega sistema 3.3.1 Planiranje Slika 4 s pomoËjo procesnega diagrama prikazuje, kako potekajo prve aktivnosti ob uvedbi novega raËunalnipko podprtega sistema. Slika 4: Procesni diagram‡planiranje 2017 - ptevilka 2 - letnik XXV UPORABNA INFORMATIKA 99 Tomaæ Sallubier, Borut Rusjan: Proces validacije raËunalnipko podprtih sistemov: primer farmacevtske industrije V nadaljevanju podajamo podrobnejpi opis posameznih korakov v procesu. [K1] Zahteva po novem sistemu Uporabnik v proizvodnji razmiplja o novem raËunalnipko podprtem sistemu, ki bi mu podajal koristne informacije iz proizvodnega procesa in s katerim bi upravljal ter nadzoroval proizvodni proces. Uporabnik torej razmiplja o sistemu SCADA. [K2] Napipi uporabnipke zahteve (URS) Uporabnik prenese svoje zamisli o raËunalnipko podprtem sistemu, v napem primeru sistemu SCADA, na papir. Vsaka zahteva ima svoj edinstveni identifikator (npr. URS01 ipd.), ki nam v nadaljnjih korakih validacije sluæi za sledljivost zahtev, da pri razvoju raËunalnipko podprtega sistema ne izpustimo katere izmed funkcionalnosti, ki jo æelimo imeti v sistemu, hkrati pa s tem laæje preverimo, ali so bile testirane vse funkcionalnosti raËunalnipko podprtega sistema. Ker tehnolog, ki je kot uporabnik sistema SCADA ekspert na podroËju vodenja proizvodnega procesa, obiËajno nima dovolj znanja o regulativi na podroËju raËunalnipkih sistemov, tukaj vstopi menedæer za kakovost (angl. Quality Assurance, v nadaljevanju QA) na podroËju raËunalnipkih sistemov. V napem primeru menedæer za kakovost na podroËju raËunalnipkih sistemov doda zahteve za obvladovanje integritete podatkov (onemogoËen izbris podatkov, omejen dostop do podatkov, uporabnipki nivoji dostopov ipd.), potrebne so tudi zahteve po alarmiranju, ne smemo pozabiti na verzioniranje in hrambo receptur na raËunalnipko podprtem sistemu, omogoËena mora biti tudi zgodovina dogodkov, ki nam pove, kdo je delal na sistemu SCADA, kaj je delal, kdaj je delal in, ob doloËenih pogojih, zakaj je opravil doloËen korak. Dodatno sledijo predpisi obvladovanja dostopov do sistema SCADA, periodiËni pregledi sistema SCADA, obvladovanje odstopanj od dobre proizvodne prakse, obvladovanje sprememb na raËunalnipko podprtem sistemu itd. Svoj deleæ prispevajo pe odgovorna oseba ZVO, odgovorna oseba za informacijsko varnost (angl. Information Security Officer, v nadaljevanju ISEC) itd. Tako nastane dokument URS [R1]. Vsi podpisniki dokumenta URS so avtorji dokumenta. V tabeli 1 navajamo primer URS dokumenta s tremi zelo preprostimi zahtevami po funkcionalnosti raËunalnipko podprtega sistema, v katerem v prvem stolpcu definiramo edinstveni identifikator zahteve zaradi zagotavljanja sledljivosti, v drugem stolpcu navedemo zahtevo za raËunalnipko podprti sistem in v tretjem stolpcu kritiËnost zahteve v smislu potreb po tej zahtevi. Lahko denimo reËemo, da je zahteva obvezna, pomembna ali æelena. [K3] Izvedi krovno oceno analize tveganj(hLRA) S HLRA izvedemo prvotno klasifikacijo raËunalnipko podprtega sistema ‡ GxP relevantnost raËunalnipko podprtega sistema in kategorizacijo raËunalnipko podprtega sistema/aplikacije. RaËunalnipke sisteme za laæji pristop k validaciji uvrstimo v eno izmed kategorij GAMP, ki za raËunalnipke sisteme v farmacevtski industriji predstavljajo standard (International Society for Pharmaceutical Engineering ‡ ISPE, 2008, str. 128‡132; Tedstonea, 2012; McDowall, 2010, str. 22‡31). Kar se tiËe same kategorizacije sistema SCADA, smo ga v napem primeru (za nadzor in krmiljenje proizvodnje) umestili v kategorijo GAMP4, to pa zato, ker gre za konfigurabilni raËunalnipki sistem. Gre torej za raËunalnipki sistem, ki ga lokalni Tabela 1:Primer URS‡funkcionalnostiv dokumentu URS URS ID Zahteva KritiËnost URS-x-01 … Obvezno/pomembno/æeleno … … … URS-F-49 Zaslonski prikaz nadzornega sistema mora prikazovati celoten proizvodni proces v eni sliki na zaslonu s procesnimi vrednostmi. Obvezno URS-F-50 Nadzorni sistem mora na zaslonskem prikazu prikazovati, kdo je v nadzorni sistem prijavljen, ter datum in Ëas. Obvezno URS-F-51 Nadzorni sistem mora vnesti vse procesne parametre v graf s Ëasom na osi x in vrednostmi parametrov na osi yter omogoËati realnoËasovni prikaz teh parametrov. Obvezno … … … URS-x-n Uporabnipka zahteva ‡n Obvezno/pomembno/æeleno UPORABNA INFORMATIKA 100 2017 - ptevilka 2 - letnik XXV Tomaæ Sallubier, Borut Rusjan: Proces validacije raËunalnipko podprtih sistemov: primer farmacevtske industrije integrator oz. dobavitelj priredi potrebam podjetja na podlagi æe obstojeËe aplikacijske platforme iFix. Prav tako v HLRA determiniramo, ali je raËunalnipki sistem 21 CFR Part11 (FDA, 2013b) relevanten (vprapamo se torej, ali bo sistem hranil elektronske zapise ali bomo uporabljali elektronske podpise). V napem primeru bo raËunalnipki sistem hranil procesne podatke, ki so klasificirani kot GxP relevantni, zato sistem zapade pod regulativo 21 CFR Part11. Elektronskih podpisov ne bomo uporabljali. Ovrednotimo tudi vpliv na ISEC, vpliv na ZVO ter vplive na obËutljive osebne podatke. Na podlagi rezultata HLRA [R2] se odloËimo, katere validacijske aktivnosti raËunalnipko podprtega sistema so potrebne, da sistem ustrezno validiramo. [K4] Izvedi oceno dobavitelja Ker se URS [R1] popljejo v napem primeru veË integratorjem oz. dobaviteljem nadzornih raËunalnipkih sistemov, je treba pred izbiro dobavitelja izvesti presojo tega z namenom, da ocenimo, ali je sposoben razvijati raËunalnipke sisteme skladno s standardi farmacevtske industrije in internimi standardi podjetja. Presoja se zabeleæi v dokument PoroËilo o oceni dobavitelja [R3]. V primeru, da smo v preteklosti (denimo zadnjih pet let) dobavitelja oz. integratorja æe presojali in je dobil ustrezno oceno, izvedba presoje ob validaciji novega raËunalnipko podprtega sistema/ aplikacije ni potrebna. V tem primeru presojo izvedemo le, Ëe je pri dobavitelju priplo do veËjih organizacijskih sprememb. Slika 5: Procesni diagram‡specificiranje 2017 - ptevilka 2 - letnik XXV UPORABNA INFORMATIKA 101 Tomaæ Sallubier, Borut Rusjan: Proces validacije raËunalnipko podprtih sistemov: primer farmacevtske industrije [K5] Izdelaj plan validacije (VP) VP [R4] je dokument, ki opisuje naËin in principe validacije raËunalnipko podprtega sistema. Podlaga za izdelavo VP so URS [R1] ter HLRA [R2]. Upoptevamo tudi poroËilo o oceni dobavitelja [R3]. VP na visoki ravni opisuje, katere aktivnosti se planirajo za izvedbo ustreznega validiranja raËunalnipko podprtega sistema, katere interne predpise oz. splopne postopke je treba posodobiti, katera izobraæevanja je treba opraviti in kdo se mora izobraziti, kateri dokumenti bodo med postopkom validacije raËunalnipko podprtega sistema kreirani, kdo bo njihov avtor, kdo jih bo pregledal in kdo (katera vloga oz. funkcija v podjetju) potrdil. 3.3.2 Specificiranje Ko je podlaga novega raËunalnipko podprtega sistema definirana in sta izdelana HLRA in VP, se lotimo izdelave funkcionalnosti in specifikacij raËunalnipko podprtega sistema na podlagi danih URS. Slika 5 podrobneje prikazuje kljuËne korake za izvedbo. V nadaljevanju podajamo podrobnejpi opis posameznih korakov v procesu. [K6] Izdelaj dizajn dokumente URS [R1] so podlaga za izdelavo FS, SDS in HDS. Dizajn dokumentacijo izdela dobavitelj raËunalnipko podprtega sistema; Ëe gre za interni razvoj, pa jo izdela podjetje samo. V napem primeru gre za nadzornokrmilni sistem SCADA, ki ga za nas razvija zunanji dobavitelj, zato nam on posreduje ta sklop dokumentacije v pregled. Dobavitelj v svojih dizajn dokumentih opipe, kako si predstavlja in razume URS, ki jih je dobil od naroËnika, hkrati pa je smiselno, da navede referenco na edinstveni identifikator URS, kot prikazuje tabela 2. Le tako je na pregleden naËin mogoËe zagotoviti, da bo dobavitelj izdelal raËunalnipki sistem skladno z URS. Prikaz je podan v FS, saj pri URS v tabeli 2 govorimo o funkcionalnosti sistema. Ob pregledovanju FS vsa neskladja s podanimi URS zapipemo in celoto formaliziramo v DQ. »e ob pregledu ni ugotovljenih neskladnosti, je to kljub temu potrebno dokumentirati in formalizirati v DQ. [K7] Izvedi kvalifikacijo naËrtovanja (DQ) V napem primeru sistema SCADA smo na tej toËki od dobavitelja prejeli v pregled dizajn dokumentacijo, torej FS, SDS in HDS [R5]. Ker je v napem interesu, da dobimo tak raËunalnipki sistem, kot smo ga definirali v URS [R1], je v tej fazi potreben pregled, ali dizajn dokumentacija, ki nam jo je posredoval dobavitelj, dejansko zajema vse nape zahteve iz URS. Dobavitelj bo namreË raËunalnipki sistem izgradil natanko tako, kot je to definiral v FS, SDS in HDS. Po opravljeni primerjavi med URS in FS, SDS ter HDS odgovorni nosilci podpipejo zapisnik, ki je nastal ob pregledu in ki ga formalno imenujemo kvalifikacija naËrtovanja ‡ DQ [R6]. V primeru, da so bila v DQ ugotovljena odstopanja glede na URS, mora dobavitelj posodobiti dizajn dokumentacijo tako, da bo zajemala vse URS, ali pa uporabnik omeji svoje zahteve glede raËunalnipko podprtega sistema in izdela nove URS. Pomembno je poudariti, da se na raËunalnipkih sistemih v farmacevtski industriji lahko omejijo le tiste funkcionalnosti raËunalnipko podprtega sistema, ki nimajo vpliva na regulatorne zahteve, nikakor pa ne moremo omejiti zahtev, ki nam jih posredno predpisujejo regulatorni organi, saj v tem primeru æe v izhodipËu validiramo raËunalnipki sistem, ki ni skladen s predpisano regulativo. Tabela 2:PrimerFS‡funkcionalnosti sistemav dokumentuFS FS ID Opis funkcionalnosti Referenca na URS FS-xx-01 … URS-x-01 ... ... ... FS-EP-01 Zaslonski prikaz nadzornega sistema vsebuje vse standardne elemente, prikaze in vmesnike za pregled in upravljanje proizvodnega procesa s celotnim tehnolopkim postopkom, s prikazanimi vsemi potrebnimi parametri, vkljuËno s Ëasovno znaËko in identifikacijo prijavljenega uporabnika. URS-F-49 URS-F-50 FS-HI-01 Prikaz zajetih podatkov v obliki grafa (histografija) je del aplikacije iFix, ki poleg drugih funkcionalnosti omogoËa tudi realnoËasovni prikaz vseh definiranih parametrov. URS-F-51 ... ... ... FS-xx-n … URS-x-n 102 UPORABNA INFORMATIKA 2017 - ptevilka 2 - letnik XXV Tomaæ Sallubier, Borut Rusjan: Proces validacije raËunalnipko podprtih sistemov: primer farmacevtske industrije [K8] Izvedi (funkcionalno) analizo tveganj (FRA) ali kompleksni, vsako odloËitev pa je ob vsaki funkPo potrjenih FS, SDS in HDS [R5] vzamemo pe URS cionalnosti treba obrazloæiti in pojasniti, Ëemu smo [R1] in na podlagi te dokumentacije izdelamo FRA izbrali doloËen naËin testiranja doloËene funkcional [R7], v kateri ocenimo vsako izmed URS glede na GxP kritiËnost posamezne funkcionalnosti raËunalnipko podprtega sistema (v napem primeru sistema SCADA), ocenimo moæna tveganja, ki se nam ob napaki ali nedelovanju vsake posamezne funkcionalnosti lahko pripetijo, ocenimo, v kakpni frekvenci lahko do teh dogodkov pride, ocenimo kritiËnost teh dogodkov z vidika vpliva na kakovost izdelka, ogroæenosti pacientov, varnosti pri delu ipd. ter ocenimo moænosti, da odkrijemo nepravilno delovanje ali napako. Na podlagi rezultatov ocen kritiËnosti vsake funkcionalnosti na raËunalnipko podprtem sistemu se odloËimo, kakpen naËin testiranja bomo za vsako funkcionalnost izbrali. Testi so lahko preprosti Tabela 3:Primer FRA nosti raËunalnipko podprtega sistema. Sledita torej vrednotenje in opis tveganj v primeru, da raËunalnipko podprti sistem ne bi deloval skladno s funkcionalnostmi, navedenimi v FS (v napem primeru). Kjer so tveganja velika, v fazi verifikacije raËunalnipko podprtega sistema izvedemo ustrezna IQ, OQ ter PQ testiranja. Primer analize tveganj je razviden iz tabele 3, v kateri ocenimo GxP kritiËnost funkcionalnosti raËunalnipko podprtega sistema (DA/NE), posledice napak oz. odstopanj, moænost nastanka napake ali odstopanja ter moænost neodkritja napake oz. odstopanja (V ‡ visok vpliv, moænost, S ‡ srednji vpliv, moænost, N ‡ nizek vpliv, moænost). FS ID Scenarij tveganja/podrobnosti GxP kritiËnost Vpliv/posledice Moænost Moænost Opomba NaËin morebitne napake oz. odstopanja funkcionalnosti napake/odstopa nastanka neodkritja testiranja napake/odstopa napake/odstopa Neustrezno vodenje proizvodnega FS-EP-01 DA V N N / OQ test procesa; neustrezen izdelek Ni procesnih podatkov za pregled; ni moænostipregledovanjaprocesnih FS-HI-01 podatkov;neskladnostzregulativami; DA V N N / OQ test raziskava odstopanjod dobreproizvodne prakse ni moæna; izdelek ne more na trg. 3.3.3 Izgradnja/razvoj Slika 6 prikazuje vloæke, potrebne za izgradnjo pripadajoËa tehniËna in uporabnipka dokumentacija. raËunalnipko podprtega sistema, prav tako pa rezulV nadaljevanju podajamo podrobnejpi opis posatat, ki sledi ‡ razvit raËunalnipko podprt sistem ter meznih korakov v procesu. Slika 6: Procesni diagram‡izgradnja/razvoj 2017 - ptevilka 2 - letnik XXV UPORABNA INFORMATIKA 103 Tomaæ Sallubier, Borut Rusjan: Proces validacije raËunalnipko podprtih sistemov: primer farmacevtske industrije [K9] Razvoj sistema/aplikacije in dokumentacije V tej fazi zaËnemo z izgradnjo raËunalnipko podprtega sistema (v napem primeru sistema SCADA). Pri razvoju je treba upoptevati temeljna naËela razvoja, opredeljena v VP [R4], glavno dokumentacijo za razvoj pa predstavljajo FS, SDS in HDS [R5]. Rezultat je raËunalnipko podprt sistem, skladen z URS, prav tako pa je v napem primeru dobavitelj dolæan izdelati tudi tehniËno in uporabnipko dokumentacijo [R9], s katero se morajo pred uporabo raËunalnipko podprtega sistema vsi uporabniki seznaniti in ustrezno izobraziti. Slika 7: Procesni diagram‡verifikacija 104 UPORABNA INFORMATIKA 2017 - ptevilka 2 - letnik XXV Tomaæ Sallubier, Borut Rusjan: Proces validacije raËunalnipko podprtih sistemov: primer farmacevtske industrije 3.3.4 Verifikacija V sklopu verifikacije preverimo, ali raËunalnipko podprti sistem deluje skladno s priËakovanji uporabnika. Kot je razvidno s slike 7, to preverimo z IQ, OQ in PQ testi. V nadaljevanju podajamo podrobnejpi opis posameznih korakov v procesu. [K10] Planiranje testiranj (glede na VP [R4]) Ko imamo raËunalnipko podprti sistem razvit (v napem primeru je to sistem SCADA), mora prestati pe testiranja, s katerimi dokazujemo, da sistem deluje brezhibno in skladno s specifikacijami. Obseg in metodologijo validacije raËunalnipko podprtega sistema predpisuje VP, plan testiranj [R10] pa podrobneje opisuje, katere IQ, OQ in PQ teste je treba opraviti na raËunalnipko podprtem sistemu. Ko imamo izdelan in odobren plan testiranj, napipemo IQ [R10.1], OQ [R10.2] in PQ [R10.3] testne specifikacije, v katerih definiramo, kaj testiramo, kako opravimo testiranje in kakpen je priËakovani rezultat. [K11] Izvedba testiranj Teste izvajamo skladno s planom testiranj [R10] na predodobrene testne specifikacije IQ [R10.1], OQ [R10.2] in PQ [R10.3], ki temeljijo na rezultatih iz FRA. Namestitev raËunalnipko podprtega sistema testiramo z IQ testom, ki je dokumumentirana verifikacija, da je raËunalnpko podprti sistem namepËen skladno s predodobrenimi specifikacijami (International Society for Pharmaceutical Engineering ‡ ISPE, 2008, str. 209; International Society for Pharmaceutical Engineering ‡ ISPE, 2014); OQ testom, ki je dokumenti Tabela 4:Primer OQ testa rana verifikacija, da raËunalnipki podprti sistem deluje skladno s predodobrenimi specifikacijami v vseh navedenih obmoËjih delovanja (International Society for Pharmaceutical Engineering ‡ ISPE, 2008, str. 334; International Society for Pharmaceutical Engineering ‡ ISPE, 2014a); in PQ testom, ki je dokumentirana verifikacija, da je sistem sposoben delovati in/ali kontrolirati (v napem primeru proizvodne) procese med delovanjem v produkcijskem okolju skladno s predodobrenimi specifikacijami (International Society for Pharmaceutical Engineering ‡ ISPE, 2008, str. 284; International Society for Pharmaceutical Engineering ‡ ISPE, 2014b). Izpolnjene testne specifikacije, ki jih dobimo po izvedenih testiranjih, se imenujejo poroËila o testiranjih. Tako dobimo tri sklope ‡ IQ testna poroËila [R11.1], OQ testna poroËila [R11.2] in PQ testna poroËila [R11.3]. »e se je med testiranjem v testnih korakih pojavila napaka in testiranje ni bilo uspepno ali je bilo uspepno le delno, to dokumentiramo kot odstopanje. Tako odstopi kot tudi ustrezna poroËila o testiranjih so popisani v zbirniku testov, ki ga imenujmo poroËilo testiranj in odstopov [R11]. »e si ogledamo nadaljevanje napega primera, je iz tabele 4 razvidno, da je obe funkcionalnosti raËunalnipko podprtega sistema treba testirati z OQ testom. Sama testna specifikacija mora biti pred zaËetkom izvajanja testa odobrena, testne korake po odobritvi testne specifikacije izvajamo na kopiji odobrene testne specifikacije. PriËakovani rezultat, ustreznost in datum ter podpis vpipemo roËno v za to predvidena polja soËasno ob izvedbi testa. V tabeli 7 prikazujemo primer OQ testne specifikacije obravnavanega primera, besedilo, ki ga vnapamo roËno, je oznaËen s sivo barvo. Ime testa: OQ1_ test zaslonskega prikaza Predpogoj za izvedbo:Odobrena FS in FRA Korak Ref. URS Ref. FS Opis testa za izvedbo PriËakovani rezultat Dejanski rezultat, referenca na prilogo Ustreza? Datum in podpis 1 URS-F-49 URS-F-50 FSEP- 01 Zaæeni in se prijavi v aplikacijo iFix. Preveri, ali je na zaslonu nadzornega sistema prikazan celoten proizvodni proces, vkljuËno s procesnimi vrednostmi, datumom in uro ter prijavljenim uporabnikom. Na zaslonu je viden celotni proizvodni proces, vkljuËno s procesnimi vrednostmi, datumom in uro ter prijavljenim uporabnikom. Skladen s priËakovanim DA 30. 4. 2014 Janez Novak 2017 - ptevilka 2 - letnik XXV UPORABNA INFORMATIKA 105 Tomaæ Sallubier, Borut Rusjan: Proces validacije raËunalnipko podprtih sistemov: primer farmacevtske industrije Ime testa: OQ2_ test parametrov in zgodovine Predpogoj za izvedbo:Odobrena FS in FRA 1 URS-F-51 FS-HI-01 ViFix odpri flzgodovino«. Preveri, ali nadzorni sistem realnoËasovno vnapa vse procesne parametre v graf. Nadzorni sistem vnapa vse procesne parametre v graf. Skladen s priËakovanim Priloga 1 DA 30. 4. 2014 Janez Novak 2 URS-F-51 FS-HI-01 ViFix odpri flzgodovino«. Preveri, ali ima graf na osi x Ëas in vrednosti parametrov na osi y. Graf prikazuje vrednosti parametrov na osi y, Ëas na osi x. Skladen s priËakovanim DA 30. 4. 2014 Janez Novak [K12] Odprava odstopov V primeru, da imamo po izvedenih testiranjih raËunalipko podprtega sistema v poroËilu testiranj [R11] evidentirane odstope, jih moramo odpraviti. NaËin odprave odstopanj je odvisen od same napake oz. odstopa na sistemu. Morebiti je treba v teh primerih popraviti tudi sam dizajn raËunalnipko podprtega sistema. Odstop je uspepno odpravljen, ko je ponovni test, v katerem je priplo do odstopa, uspepno opravljen. [K13] Izdelaj matriko sledljivosti (TM) Kar smo od dobavitelja raËunalnipko podprtega sistema zahtevali v URS [R1] in to, kar smo dejansko dobili, je v FS, SDS in HDS [R5], morebitna odstopanja pa smo prav tako pregledali in to dokumentirali v DQ [R6]. Vendar to ni dovolj. Zagotoviti je namreË treba pe sledljivost, pri Ëemer je na pregleden naËin razvidno, ali so vse URS popisane v dizajn dokumentih (to preverimo æe v DQ) ter v katerih testih Tabela 5:Primer TM (IQ, OQ, PQ) smo te zahteve testirali. Za zaËetek izdelave TM [R12] torej ni treba Ëakati na verifikacijo raËunalnipko podprtega sistema, temveË jo lahko zaËnemo sproti izdelovati æe prej (med kvalifikacijo naËrtovanja ‡ DQ). S tem zagotovimo prvi del sledljivosti, in sicer med URS ter FS, SDS in HDS. Drugi del pa zagotovimo po IQ, OQ in PQ testiranjih, pri katerih dizajn dokumentacijo poveæemo s testnimi poroËili. Kot æe omenjeno, vsako uporabnipko zahtevo oznaËimo z edinstvenim identifikatorjem, da potem lahko zagotavljamo sledljivost dizajn dokumentov in testov. »e ugotovimo, da smo izpustili testiranje katere izmed funkcionalnosti raËunalnipko podprtega sistema, moramo to dokumentirati in retrospektivno izvesti testiranje. Ko konËamo testiranje, lahko v celoti sestavimo TM, s katero preverimo in zagotavljamo, da so bile vse v URS zahtevane funkcionalnosti bile ustrezno upoptevane in testirane skladno z rezultati FRA. TM za nap primer je prikazana v tabeli 5. URS FS SDS hDS IQ OQ PQ Komentar URS-F-49 FS-EP-01 / / / OQ-1_test zaslonskega prikaza ‡korak 1 / Ustreza URS-F-50 FS-EP-01 / / / OQ-1_test zaslonskega prikaza ‡korak 1 / Ustreza URS-F-51 FS-HI-01 / / / OQ-2_test parametrov in zgodovine ‡koraka 1, 2 / Ustreza 3.3.5 PoroËilo Slika 8 prikazuje zadnje aktivnosti, ki so potrebne pred sprostitvijo raËunalnipko podprtega sistema v produkcijsko in operativno rabo. 106 UPORABNA INFORMATIKA 2017 - ptevilka 2 - letnik XXV Tomaæ Sallubier, Borut Rusjan: Proces validacije raËunalnipko podprtih sistemov: primer farmacevtske industrije Slika 8: Procesni diagram‡poroËilo V nadaljevanju podajamo podrobnejpi opis posameznih korakov v procesu. [K14] Izvedi izobraæevanja Preden gre sistem v produkcijo in operativno rabo, moramo poskrbeti, da so vsi (bodoËi) uporabniki raËunalnipko podprtega sistema izobraæeni o tehniËni in uporabnipki dokumentaciji raËunalnipko podprtega sistema. Prav tako je uporabnike treba izobraziti o navodilih oz. postopkih podjetja, ki opisujejo proces in potek dela in jih raËunalnipko podprti sistem krmili. Izobraæevanje uporabnikov dokumentiramo v poroËilo o izobraæevanju [R13], kot priloga poroËilu je lahko priloæen tudi test preverjanja. [K15] Izdelaj poroËilo o validaciji (VR) Ko so vse aktivnosti, predvidene v VP [R4], ustrezno opravljene, to popipemo v VR [R14]. Potrjeni VR pomeni, da je raËunalnipko podprti sistem (v napem primeru sistem SCADA) uspepno validiran in lahko gre v redno operativno rabo brez omejitev. Zadnji datum odobritve na VR pomeni datum validacije raËunalnipko podprtega sistema. 4 SKLEP »lanek doloËi splopni proces validacije raËunalnipko podprtega sistema ter ga prikaæe in pojasni na praktiËnem primeru v farmacevtski industriji. S pomoËjo procesnih diagramov je predstavljen praktiËni primer poteka validacije proizvodnega raËunalnipko podprtega sistema SCADAskozi faze planiranja, specificiranja, izgradnje/razvoja, verifikacije ter poroËil. S fazo poroËila se projekt validacije raËunalnipko podprtega sistema konËa in zaËne se faza delovanja, kar pomeni operativno rabo raËunalnipko podprtega sistema. Prikazani proces validacije temelji na uporabi metodologije Vmodela pristopa k validaciji. »lanek tako potrjuje, da je Vmodel primerna podlaga za izdelavo procesa poteka izvedbe validacije raËunalnipko podprtih sistemov v farmacevtski industriji. Izkupnje te visoko regulirane panoge pa za zagotavljanje osnovnega namena validacij lahko smotrno uporabimo tudi v drugih manj reguliranih dejavnostih, v katerih je zagotavljanje integritete podatkov kljuËna zahteva delovanja raËunalnipko podprtih sistemov. 2017 - ptevilka 2 - letnik XXV UPORABNA INFORMATIKA 107 Tomaæ Sallubier, Borut Rusjan: Proces validacije raËunalnipko podprtih sistemov: primer farmacevtske industrije »lanek prispeva k razumevanju interpretacije regulatornih zahtev na podroËju validacije raËunalnipko podprtih sistemov v farmacevtski industriji. Za farmacevtsko industrijo je namreË pomembno, da se vsi dobavitelji in integratorji raËunalnipko podprtih sistemov, ki sodelujejo s farmacevtskimi zdruæbami na nivoju GxP relevantnih raËunalnipkih podprtih sistemov, zavedajo, da mnoæica predpisov poslediËno velja tudi zanje in da morajo biti sposobni dokazovati, da delujejo skladno z regulatornimi zahtevami, dodatno pa tudi s predpisi in internimi standardi farmacevtske zdruæbe, s katero sodelujejo. Farmacevtske zdruæbe so namreË dolæne izvajati presoje dobaviteljev in integratorjev, s katerimi sodelujejo, in te presoje na podroËju raËunalnipko podprtih sistemov postajajo vse stroæje, sodelovanje med zdruæbama se tako lahko hitro znajde na negotovih tleh. Glavna omejitev Ëlanka izhaja iz same metode ptudije enega samega primera, ki omogoËa raziskavo doloËenega podroËja, problema, situacije v globino in v povezavi z doloËenim kontekstom, ki ga v napem primeru doloËa regulatorni okvir. Za potrditev prikazanega splopnega procesa validacije so tako potrebne nadaljnje ptudije primerov v enakem kontekstu farmacevtske industrije, smiselne pa so tudi nadaljnje raziskave primernosti prikazanega procesa, oziroma potrebe po njegovi prilagoditvi, poenostavitvi v drugaËnem kontekstu manj reguliranih dejavnosti. 5 LITERATURA IN VIRI [1] Culin, R. V. (2011). New Approach to System Validation. Applied Clinical Trials, 20(2), 32‡37. [2] European Commission (2013a). EU Legislation ‡ Eudralex. Najdeno 2. marca 2017 na http://ec.europa.eu/health/documents/ eudralex/index_en.htm. [3] European Commission. (2011). EudraLex ‡ Volume 4 Good Manufacturing Practice Medicinal Products for Human and Veterinary Use, Chapter 4: Documentation. Najdeno 2. marca 2017 na http://ec.europa.eu/health/files/eudralex/vol-4/ chapter4_01-2011_en.pdf. [4] European Commission. (2011a). EudraLex ‡ Volume 4 Good Manufacturing Practice Medicinal Products for Human and Veterinary Use, Annex 11: Computerized Systems. Najdeno 2. marca 2017 na http://ec.europa.eu/health/files/eudralex/ vol-4/annex11_01-2011_en.pdf. [5] European Commission. (2013). EudraLex ‡ Volume 4 Good manufacturing practice (GMP) Guidelines. Najdeno 2. marca 2017 na http://ec.europa.eu/health/documents/eudralex/vol-4/. [6] European Compliance Academy (2011a). Introduction to Requirements. ECA Education Course ‡ Computer Validation The GAMP5 Approach. Vienna, Austria: Concept Heidelberg GmbH. [7] European Compliance Academy (2011b). Validation Planning. ECA Education Course ‡ Computer Validation The GAMP5 Approach. Concept Heidelberg GmbH. [8] European Compliance Academy (2011c). Specifications, Design Review & Traceability. ECA Education Course ‡ Computer Validation The GAMP5 Approach. Vienna, Austria: Concept Heidelberg GmbH. [9] Huber, L. (2012). Computer System Validation ‡ Tutorial. Najdeno 2. marca 2017 na http://www.labcompliance.com/tutorial/ csv/. [10] Industrieanlagen-Betriebsgesellschaft ‡ IABG. (2006). Willkommen auf den V-Modell-Seiten der IABG. Najdeno 18. januarja 2014 na http://v-modell.iabg.de/index.php?option=com_ content&task=view&id=10&Itemid=1. [11] International Society for Pharmaceutical Engineering ‡ ISPE. (2008). GAMP 5: A Risk-based Approach to Compliant GxP Computerized Systems. Tampa, Florida: International Society for Pharmaceutical Engineering. [12] International Society for Pharmaceutical Engineering ‡ ISPE. (2014). ISPE Glossary of Pharmaceutical and Biotechnology Terminology. Najdeno 2. marca 2017 na http://www.ispe.org/ glossary?term=Installation+Qualification+%28IQ%29. [13] International Society for Pharmaceutical Engineering ‡ ISPE. (2014a). ISPE Glossary of Pharmaceutical and Biotechnology Terminology. Najdeno 2. marca 2017 na http://www.ispe.org/ glossary?term=Operational+Qualification+%28OQ%29. [14] International Society for Pharmaceutical Engineering ‡ ISPE. (2014b). ISPE Glossary of Pharmaceutical and Biotechnology Terminology. Najdeno 2. marca 2017 na http://www.ispe.org/ glossary?term=Performance+Qualification+%28PQ%29. [15] McDowall, R. D. (2010). Understanding and interpreting the GAMP5 life cycle models for software. Spectroscopy, 25(4), 22‡31. [16] Pharmacists Pharma Journal (2010). Validation in Pharmaceutical Industry Types of Pharma Validation. Pharmacists Pharma Journal. Najdeno 2. marca 2017 na http://www.pharmacistspharmajournal. org/2010/03/validation-in-pharmaceutical. html#.U2dNoKJrVLN. [17] PIC/S (2007). Pharmaceutical Inspection Co-Operation Scheme Guidance ‡ Good Practices For Computerised Systems In Regulated Gxp Environments. Najdeno 23. decembra 2013 na http://www.picscheme.org/pdf/27_pi-011-3-recommendation- on-computerised-systems.pdf. [18] Remén, J. (2005). Lifecycle approach to Computer Systems Validation. Computer Systems and Software Validation ‡ Proceedings Book. Duluth, MN: Institute of Validation Technology. [19] Silva, E. J. (2013). Computer System Validation. Najdeno 2. marca 2017 na http://www.slideshare.net/ericjsilva/computer- system-validation-17173238#. [20] Stein, T. R. (2006). The Computer System Risk Management and Validation Life Cycle. Chico, CA: Paton Press. [21] Tedstone, B. (2012). Computer Systems Validation. Computer Systems Validation and Quality Assurance blog. Najdeno 2. marca 2017 na http://computersystemsvalidation.blogspot. com/2012/11/GAMP-Software-Category.html. 108 UPORABNA INFORMATIKA 2017 - ptevilka 2 - letnik XXV Tomaæ Sallubier, Borut Rusjan: Proces validacije raËunalnipko podprtih sistemov: primer farmacevtske industrije [22] U. S. Food and Drug Administration ‡ FDA (2002). General Principles of SoftwareValidation; Final Guidance for Industry and FDA Staff. U. S. Department Of Health and Human Services Food and Drug Administration. Najdeno 2. marca 2017 na http://www.fda.gov/downloads/MedicalDevices/DeviceRegulationandGuidance/ GuidanceDocuments/ucm085371. pdf. [23] U. S. Food and Drug Administration ‡ FDA (2003). Guidance for Industry Part 11, Electronic Records; Electronic signatures ‡ Scope and Application. U. S. Department of Health and Human Services. Najdeno 2. marca 2017 na http://www.fda.gov/downloads/ RegulatoryInformation/Guidances/ucm125125.pdf. [24] U. S. Food and Drug Administration ‡ FDA (2004). Pharmaceutical cGMP‘s for The 21St Century, A Risk Based Approach, Final Report. U. S. Department Of Health and Human Services Food and Drug Administration. Najdeno 2. marca 2017 na http://www.fda.gov/downloads/Drugs/DevelopmentApprovalProcess/ Manufacturing/QuestionsandAnswersonCurrentGoodManufacturingPracticescGMPforDrugs/ UCM176374.pdf. [25] U. S. Food and Drug Administration ‡ FDA (2006). Guidance for Industry, Quality Systems Approach to Pharmaceutical CGMP Regulations. Najdeno 2. marca 2017 na http://www. fda.gov/downloads/Drugs/.../Guidances/UCM070337.pdf. [26] U. S. Food and Drug Administration ‡ FDA (2013). CFR ‡ Code of Federal Regulations Title 21, Volume 4 ‡ Part 211 Current Good Manufacturing Practice for Finished Pharmaceuticals. Najdeno 2. marca 2017 na http://www.accessdata.fda.gov/ scripts/cdrh/cfdocs/cfcfr/cfrsearch.cfm?cfrpart=211. [27] U. S. Food and Drug Administration ‡ FDA (2013a). CFR ‡ Code of Federal Regulations Title 21, Volume 4 ‡ Part 11 Electronic Records; Electronic Signatures. Najdeno 2. marca 2017 na http://www.accessdata.fda.gov/scripts/cdrh/cfdocs/ cfcfr/cfrsearch.cfm?cfrpart=11. [28] Velkovrh Remec, B. (2007). Validacije v farmacevtski industriji. Najdeno 2. marca 2017 na http://www.scribd.com/ doc/23022819/VALIDACIJE. • Tomaæ Sallubier je leta 2014 magistriral na Ekonomski fakulteti Univerze v Ljubljani, pred tem pa diplomiral naFakulteti za organizacijske vede Univerze v Mariboru ter na vipji strokovni poli na podroËjih organizacije in menedæmenta ter informacijskih tehnologij. Kot ekspert upravljanja kakovosti na podroËju raËunalnipkih sistemov je zaposlen v veËjem farmacevtskem podjetju, v katerem je odgovoren za postavljanje sistema kakovosti na podroËju IT-sistemov, validacije IT-sistemov, izobraæevanja ter izvedbo internih in zunanjih presoj dobaviteljev. Deluje tudi na æivilsko-prehrambnem podroËju kot pooblapËena oseba za kakovost za klavnico ter obrat predelave mesnih izdelkov;uspepno je izdelal sistem kakovosti, vkljuËno s HACCP, sedaj pa to stanje vzdræuje in sodeluje z nadzornimi organi Uprave RS za varno hrano, veterinarstvo in varstvo rastlin (UVHVVR). • Borut Rusjanjekotredniprofesor zaposlenna Ekonomskifakulteti Univerzev Ljubljani,kjerje nosilecin izvajalecpredmetov Managementproizvodnihin storitvenihprocesov (dodiplomski ptudij),Proizvodni managementin Management poslovne odliËnosti (podiplomski ptudij). Raziskovalno se ukvarjasproblematiko strategije izdelavne poslovne funkcije ter uporabe sodobnihproizvodnihin poslovnih konceptov: poslovna odliËnost, obvladovanje celovite kakovosti,prenova poslovnihprocesov.Je avtorali soavtor33 izvirnih znanstvenih Ëlankov, objavljenihv slovenskihin tujih znanstvenihrevijah.JeËlanurednipkega odborarevije Quality ManagementJournalinËlan sveta delovneskupinezaspremljanjeinvrednotenje Strategije razvojajavne uprave 2015‡2020. 2017 - ptevilka 2 - letnik XXV UPORABNA INFORMATIKA 109 STRoKoVNI PRISPEVEK VeËparametrski odloËitveni model za razvrpËanje naroËilv proizvodnjo Magdalena Rejec, Filc,d.d.,Trata48, 4220 ŠkofjaLoka Matjaæ Roblek, Univerzav Mariboru,Fakulteta za organizacijske vede, KidriËeva 55a, 4000 Kranj magdalena.rejec@filc.si; matjaz.roblek@um.si IzvleËek Podjetjainorganizacijesov danapnjemËasu izpostavljeni hitrimspremembamnatrguinkrepitvikonkurence.Pravilno naËrtovanjeproizvodnjein optimalno razvrpËanje naroËil bistveno vplivatana uspepnost poslovanja podjetja. Dobro naËrtovanproizvodniproces moËno vplivanaproduktivnost, hkratipa zagotavlja pravoËasne dobavekupcem. Planiranjeproizvodnjeob podpori naprednih informacijskih tehnologijje eden kljuËnih dejavnikovkonkurenËneprednostipodjetja, sajznjim zagotavljamokratkepretoËneËase,niæjezaloge, kakovostne izdelkeinustrezne dobavneroke.Cilj jebil doloËiti model planiranja‡razvrpËanja naroËilvproizvodnjo,kibo zagotavljal optimalniproizvodniprocesz oziromna kriterije,kiga definirajoin omejujejo. Rezultat delaje veËparametrski odloËitveni model za razvrpËanje naroËilvproizvodnjo,ki vkljuËuje bistvene kriterije,ki vplivajo na razvrpËanjenaroËilvproizvodnjozapredstavljenitipprocesneproizvodnje.Uporaba modelase odraæavboljpihproizvodnihrezultatihter zniæanju zalog surovin. Modelje integriranv informacijski sistem Navison,v modul Planner One. KljuËne besede: proizvodniproces, planiranjeproizvodnje, operativno planiranje, razvrpËanje, veËkriterijsko modeliranje. Abstract Multiparameter decision model for the classification of orders in production Today,companiesandorganizationsaresubjecttoquickmarketchangesandincreasing competition.Properplanningofproductionandoptimal classification of sales orders substantially impact business performance, particularly in cases where production planning is performed on the basisof clients’ salesorders.Awell-plannedproductionprocess significantly influencesproductivityand also ensuresthe timely supply.Proper planningofproduction supportedby information technologiesis oneof thekey factors enabling the competitive advantageofa company becauseit guaranteesshortflowtimes,reducedstocks,qualityproductsand suitable deliveryperiods.Theaimoftheresearchwastodefineamodel for schedulingordersinproductionwhichwould delivertheoptimumproductionprocesswithrespecttothedefiningandrestricting criteria.It was our intent to investigate whether the application of available advanced solutions could upgrade the system for the preparation of daily plans by meansofa multi-parameter modelfor schedulingofproductionordersto achieve betterproductionresultsanddecrease stocksof raw materials.Theresultofthe effortsisa multi-parameter modelforthe schedulingofproductionorders which includes essential parametersthat influence the classification of production orders in production for the specific type of process production. The model is integrated into the company’s information system and has already been applied in practice. Keywords: productionprocess,production planning, operationalproduction planning, scheduling, multi-criteria modelling. UVOD IzhodipËejebilo trenutno stanje procesa planiranja proizvodnje netkanega tekstila v podjetju ter predpostavka, da lahko z uporabo podatkov, ki so nam na voljo, in implementacijo novih informacijskih repitev izboljpamo ta proces. Planiranje proizvodnjeje proces,kiniomejenzgoljna proizvodnjo,temveËse povezujez ostalimi oddelkiin sluæbami podjetja. Sluæba priprave tesno sodeluje s proizvodnjo (priprava dnevnih planov ‡ razporejanje naroËil kupcev ter izdelava polizdelkov, priprava dokumentacije‡DN, spremljanje surovin in pomoænih materialov), komercialo (skrb za terminsko izvedbo naroËil) ter nabavo (zagotavljanje zadostne koliËine surovinin pomoænih materialovza proizvodnjo‡spremljanje in naroËanje). Proizvodnja netkanega tekstila je kontinuiran linijski proces, v katerem vse menjave surovin zahtevajo veliko Ëasa ter se ob tem proizvajajo neustrezni izdelki, zato je optimalno zaporedje nalog pe posebno pomembno. V literaturi sta planiranje in terminiranje oziroma razvrpËanje loËena. Planiranje je povezano z odloËitvami, preden se proizvodnja zaËne, terminiranje pa je povezano z odloËitvami, ko proizvodnja teËe 110 UPORABNA INFORMATIKA 2017 - ptevilka 2 - letnik XXV Magdalena Rejec, Matjaæ Roblek: VeËparametrski odloËitveni model za razvrpËanje naroËil v proizvodnjo (Fransoo, Waefler, Wilson, 2010). Sluæba priprave proizvodnje, v kateri se izvaja terminiranje, je informacijsko slabo podprta. Informacijski sistem podjetja zajema vse funkcije poslovanja z osnovnimi plani (letni in meseËni plani), dnevne plane proizvodnje pa pripravljajo v datotekah Excel, podatke, pridobljene iz informacijskega sistema, vanje vnapajo roËno. Vpetost sluæbe priprave v celoten proces od trenutka pridobitve naroËila do odpreme kupcu je zelo pomembna in ima veliko vlogo pri optimizaciji in zmanjpevanju stropkov procesa. Tega se zavedamo, zato æelimo z uvajanjem inovativnih repitev planiranja prispevati k uspepnemu poslovanju podjetja. Postavili smo si cilj razviti veËparametrski odloËitveni model za razvrpËanje naroËil v proizvodnjo v modulu Planner One, ki bo v pomoË pri umepËanju naroËil v proizvodne plane z vidika optimizacije proizvodnega procesa. V prispevku smo najprej predstavili teoretiËna izhodipËa za planiranje in razvrpËanje proizvodnje, sledi analiza proizvodnih kazalnikov pred uvedbo uporabe novega modela planiranja in po njej, v sklepnem delu pa so predstavljeni rezultati in izhodipËe za nadaljnji razvoj modela. PLANIRANJE PROIZVODNJE IN ORGANIZACIJA PLANIRANJA V PROIZVODNEM PODJETJU Danes si ne moremo predstavljati podjetja brez planov. UËinkovito planiranje pomeni pogoj za preæivetje in rast podjetja ter konkurenËno prednost na trgu. Pravilno napovedovanje dogajanja v prihodnosti podjetju pomaga, da predvidi dogodke, ki niso obiËajni, in se nanje lahko pripravi in pravilno odzove. Opredelitve planiranja razliËnih avtorjev so zelo podobne, navajamo tiste, ki najbolje opredelijo planiranje ali proces planiranja v proizvodnem podjetju. Vila (1994) navaja, da je vsako planiranje namenjeno prihodnosti, ne glede na to, za kakpen Ëasovni okvir gre ‡ nekaj dni, tednov ali let. Planiranje proizvodnje je postopek, ki poteka v proizvodni dejavnosti in katerega vkljuËevanje zagotavlja, da je dovolj surovin, osebja in drugih elementov nabavljenih in pripravljenih za ustvarjanje konËnih izdelkov v skladu s planom. Podjetja se ukvarjajo s planiranjem proizvodnje z namenom poveËati dobiËkonosnost podjetja, hkrati pa stremijo k ohranjanju zadovoljnega potropnika (Bansal, Vashiath, Batr, 2015). Planiranje proizvodnje pomeni doloËanje proizvodnih ciljev in ocenitev virov, potrebnih za dosego teh ciljev (Kumar, Suresh, 2008). To zajema pripravo podrobnega plana za ekonomiËno, uËinkovito in pravoËasno doseganje proizvodnih ciljev, ki predvideva vsak korak v proizvodnem procesu. »asovno loËimo (Slack, Chambers, Johnston, 2010): • dolgoroËno oz. stratepko planiranje ‡ na zelo dolg rok vodje planirajo, kaj nameravajo proizvajati, kakpna sredstva potrebujejo in katere cilje æelijo doseËi; • srednjeroËno oz. taktiËno planiranje ‡ bolj podrobno od dolgoroËnega, usmerjeno v prihodnost, da oceni skupno povprapevanje, ki ga bo treba proizvesti; • kratkoroËno planiranje oz. planiranje posameznih aktivnosti ‡ potrebe in viri so bili definirani, moæne so pe manjpe spremembe. Planiranje proizvodnje je torej urejanje in podajanje informacij o æelenem proizvodnem programu v doloËenem Ëasovnem obdobju. V podjetjih, ki izdelujejo izdelke po naroËilu, plan proizvodnje obiËajno izdelujemo na podlagi plana prodaje, ta pa je izdelan na podlagi izkupenj iz preteklosti in predvidevanja povprapevanja. Je proces, ki vpliva na poslovanje celotnega podjetja in je usmerjen v uravnoteæeno izkoripËanje virov, tako sredstev za delo kot kapacitet. Velikost podjetja obiËajno narekuje tudi organiziranost izvajanja procesov, zato planiranje proizvodnje v manjpih in srednjih podjetjih pogosto izvaja le sluæba operativne priprave proizvodnje, ki na ravni stratepkega planiranja pomaga vodstvu podjetja z informacijami, potrebnimi za oblikovanje in sprejem dolgoroËnih ciljev. Glavne naloge operativne priprave proizvodnje so predvsem (LjubiË, 2000): • usklajevanje vseh informacij, ki so potrebne za nemoten potek dela v proizvodnji, • Ëasovna opredelitev procesa proizvodnje, • priprava potrebnih materialnih sredstev za proizvodnjo, • lansiranje (proæenje) proizvodnje in razdeljevanje dela, • kontroliranje poteka dela in • zakljuËevanje proizvodnje. Delo operativne priprave proizvodnje se prepleta z veËino drugih procesov, ki potekajo v podjetju, zato mora imeti zadostno informacijsko podporo in povezave, kar prikazuje slika 1. 2017 - ptevilka 2 - letnik XXV UPORABNA INFORMATIKA 111 Magdalena Rejec, Matjaæ Roblek: VeËparametrski odloËitveni model za razvrpËanje naroËil v proizvodnjo Slika 1: Glavne informacijske povezave operativne priprave proizvodnjez drugimi procesiv podjetju (LjubiË, 2000) 3 PROIZVODNI PROCESI S proizvodnimi procesi se je ukvarjalo in se pe ukvarja veliko avtorjev, saj je proizvodni proces tisti, katerega potek je transformacija vhodov (materialov, surovin, polizdelkov) v izhode (polizdelke ali izdelke, namenjene kupcu) z namenom poveËanja vrednosti vhodnega materiala (Groover, 2010). Je proces, v katerem finanËna vrednost izhoda presega finanËno vrednost vhodov, torej ga lahko zelo hitro tudi ovrednotimo. Cilj proizvodnega procesa je, da v doloËenem Ëasu iz vhodov ustvarimo maksimalno moæno koliËino izhodov ustrezne kakovosti. Na naËin planiranja in razvrpËanja naroËil odloËilno vplivajo glavne lastnosti proizvodnje: • organizacija in usmeritev proizvodnje, • organizacija proizvodnih obratov, • razmestitev opreme ter tip proizvodnje. Ena izmed razdelitev proizvodnje je glede na ptevilo ponovitev izdelave izdelkov iste vrste v enem proizvodnem ciklusu delitev na: • intermitentne (prekinjene) proizvodne procese: enkratne proizvodne procese (individualna, posamiËna proizvodnja) ali ponavljajoËe intermitentne proizvodne procese (serijska proizvodnja), • kontinuirane (neprekinjene) proizvodne procese (tekoËa ‡ masovna proizvodnja). Proizvodni procesi se razlikujejo tudi po naËinu dela in kompleksnosti ter zahtevnosti proizvodnih postopkov, zato jih lahko v grobem razdelimo na: • proizvodne procese s kosovno (diskretno) proizvodnjo, • proizvodne procese s procesno proizvodnjo, ki pa je lahko zvezna (kontinuirana), semiparæna ali paræna proizvodnja. Organizacija dela v kosovni ali diskretni proizvodnji je zaporedje dogodkov oziroma operacij z nekaj povratnimi zankami ali brez njih. Proizvodnja je sestavljena iz ptevilnih faz, v katerih izdelek najpogosteje sestavljajo iz mnoæice materialov in polizdelkov. Primeri kosovne proizvodnje so avtomobilska, lesna industrija, proizvodnja bele tehnike idr. Zanjo je znaËilna mehanska obdelava materialov z rezanjem, vrtanjem, upogibanjem, sestavljanjem ipd. (Groover, 2010). V procesni proizvodnji izdelki nastajajo v zveznih procesih. Primer so kemiËna, farmacevtska industrija, rafinerije, cementarne, papirna in tekstilna industrija. Obdelava materiala v procesni proizvodnji poteka zvezno v obliki kemijskih ali mehanskih pretvorb. Glavna znaËilnost procesne proizvodnje je kontinuiran prehod surovin in materialov prek specializiranih proizvodnih linij do konËnega izdelka. 112 UPORABNA INFORMATIKA 2017 - ptevilka 2 - letnik XXV Magdalena Rejec, Matjaæ Roblek: VeËparametrski odloËitveni model za razvrpËanje naroËil v proizvodnjo Tovrstna proizvodnja je veËinoma usmerjena bolj dolgoroËno kot kosovna. Vsi zagonski in ustavitveni postopki so Ëasovno in materialno potratni, zato je zaporedje izdelkov zelo pomembno (Zorzut, 2009). Šaræna proizvodnja je kombinacija kosovne in procesne proizvodnje, v kateri zaporedne paræe iz delka (kosovni princip) izdelujejo po principu procesne proizvodnje, kar pomeni, da je zaradi kombinacije dveh tehnologij tudi najbolj zahtevna (Groover, 2010). V tabeli 1 so predstavljene razlike med procesno in kosovno proizvodnjo z vidika razvrpËanja opravil. Tabela 1: ZnaËilnosti procesnein kosovne proizvodnjez vidika razvrpËanja proizvodnje(hauptmanin Jovan, 2003, str.32) Procesna proizvodnja Kosovna proizvodnja Tip izdelka Standarden Prilagojen (kupcu) Nabor izdelkov Majhen Velik Alternativni izdelki Po recepturah Po kosovnicah NaËin proizvodnje Na zalogo Po naroËilu KoliËina izdelkov Visoka Nizka Kakovost surovin in izdelkov Pogosto spremenljiva Enakomerna Vmesni in stranski izdelki Da Ne Reciklaæa surovin ali izdelkov Pogosto Ne Proizvodna linija Fiksna Spremenljiva z alternativnimi potmi Fleksibilnost linije Nizka Visoka Izplen, izmet Pogosto nedoloËljiv DoloËljiv Poraba energije Pogosto visoka Nizka Ekolopke zahteve Da Ne TERMINIRANJE ALI RAZPOREJANJE NARO»IL V PROIZVODNI PLAN Problem razporejanja naroËil v proizvodnjo se je pojavil na zaËetku 20. stoletja hkrati z razvojem naroËnipke proizvodnje (Jain, Meeran, 1998). Razporejanje je proces dodelitve nalog razpoloæljivim resursom na uËinkovit in organiziran naËin. Te naloge obiËajno zahtevajo razpoloæljivost razliËnih sredstev, ki so obiËajno omejena tako ptevilËno kakor tudi po Ëasu, ko so na razpolago. Pogosto se za naloge zahteva tudi, da so opravljene znotraj doloËenih Ëasovnih okvirov in da si sledijo v ustreznem zaporedju. Vsa ta dinamika kaæe, da je razporejanje kompleksen proces (Rajasekaran, Reif, 2007). »asovna omejenost kapacitet, koliËinske omejitve pri surovinah in specifiËne zahteve proizvodnih navodil opredeljujejo razporejanje kot zelo kompleksen proces. Zaradi tega se je v industrijski dobi razvila panoga, ki raziskuje postopke razporejanja nalog ob prisotnosti omejitev, ki jih sreËujemo v praksi, imenovana teorija razvrpËanja (angl. Scheduling theory). Teorija razvrpËanja raziskuje razliËne postopke izdelave ustreznih in uËinkovitih razvrstitev z upoptevanjem omejitev iz prakse. Uporablja matematiËna orodja, za kar potrebuje matematiËne modele, ki praktiËne primere prenesejo v teorijo. Pri tovrstnem delu se pojavljajo teæave, ker v praksi enostavnih primerov tako rekoË ni, splopni model, s katerim bi lahko opisali vso raznolikost problemov razvrpËanja, pa ne obstaja. Kompleksni in precizni modeli, ki bi natanËno opisali proizvodne procese, so za uporabo prezahtevni in dolgotrajni (povzeto po DojËinoviÊ, 2009). V teoriji in praksi so bila razvita ptevilna pravila razvrpËanja, ki zadostijo razliËnim kriterijem in zahtevam po uËinkovitosti, kljub temu pa ostaja pe precej prostora za izboljpave tehnik. Za dobro tehniko razporejanja se pteje tista, s katero v razumnem Ëasu pridemo blizu optimalni repitvi (Caseu, Laburthe, 1995). V procesu razporejanja in prerazporejanja naroËil v proizvodnjo so kljuËnega pomena aæurni podatki. Podatke o proizvodni liniji, ptevilu delavcev, novih naroËilih, odpovedih naroËil itd. potrebujemo v realnem Ëasu. Znano je, da je sprotno aæuriranje podatkov mogoËe v avtomatiziranih procesih. V procesih, 2017 - ptevilka 2 - letnik XXV UPORABNA INFORMATIKA 113 Magdalena Rejec, Matjaæ Roblek: VeËparametrski odloËitveni model za razvrpËanje naroËil v proizvodnjo v katerih nastopa veliko ljudi, pa je zagotavljanje sprotnih informacij velika teæava. Aæuriranje podatkov zahteva veliko Ëasa, Ëe ni aæuriranju namenjena sodobna informacijska podpora (LjubiË, 2000). Strokovnjaki, kot Stawowy idr. (Stawowy, Duda, Osyczka, Jankovski, 2007) ter Derigs in Jenal (Derigs, Jenal, 2005), so ugotovili, da je nemogoËe razviti univerzalni sistem planiranja, ki bi pokril piroko paleto razliËnih industrijskih praks. Vsako podjetje si mora priskrbeti ali zgraditi sistem razporejanja naroËil v proizvodnjo glede na zahteve in potrebe procesov. Veliko ptevilo dejavnikov, ki vplivajo na proces razporejanja tako rekoË izkljuËuje popolnoma avtomatizirane naËine razporejanja. Kljub temu pa je na voljo mnogo razliËnih informacijskih tehnologij, ki jih je treba le pravilno izbrati in prilagoditi. 5 PROIZVODNI PROCES IN PLANIRANJE PROIZVODNJE NA LINIJAh ZA NETKANI TEKSTIL Proizvodni procesi v obravnavanem podjetju potekajo na visokotehnolopkih linijah za izdelavo netkanega tekstila ter na linijah za laminiranje, ki pa niso predmet raziskave. Linijo za netkani tekstil sestavlja zaporedje medsebojno popolnoma usklajenih strojev, ki lahko delujejo kot celota ali jih deluje le nekaj, odvisno od naËina predelave surovine, ki jo izdelek zahteva. Linije za netkani tekstil imajo 7dnevni 24urni delavnik, torej obratujejo brez prekinitve. Plan proizvodnje za posamezno linijo je doloËen z barvnimi ciklusi, ki obiËajno trajajo dva do tri tedne, nespremenljiv pa je za 24 ur naprej, kar je pogojeno s pripravo surovin za izdelavo. Znotraj doloËenega barvnega ciklusa vrstni red delovnih nalogov narekujejo: barvna obËutljivost (izdelava ob zaËetku ‡ neobËutljivi izdelki, izdelava po vsaj enem do dveh dneh barvnega ciklusa ‡ obËutljivi izdelki in izdelava ob koncu barvnega ciklusa ‡ zelo obËutljivi izdelki), surovinska sestava izdelkov, gramatura ter pirina izdelkov. Spremembe plana proizvodnje se lahko dogajajo tudi veËkrat dnevno, ko prodaja izda naroËila kupcev in planerji umepËajo nova naroËila v proizvodne plane. »e so zagotovljene surovine in kapacitete, obiËajno ni teæav z razporejanjem naroËil v plan, in planer lahko potrdi æeleni datum odpreme, kar pomeni, da bodo izdelki v skladipËu najmanj en delovni dan prej, da bo zagotovljen nemoten potek priprave in izdaje iz skladipËa. V primeru, da ni ustrezne su rovine v zadostni koliËini in ni predvidenega datuma dobave v roku, ki zagotavlja pravoËasno izvedbo naroËila, planer z nabavno sluæbo preveri najhitrejpi moæni datum dobave surovine, nato naroËilo umesti v plan in obvesti prodajo o novem datumu. Proces planiranja in razporejanja naroËil v dnevne plane linij v podjetju je uteËen, dovolj podprt z informacijami, nima pa ustrezne informacijske podpore. Delovne naloge kreirajo v informacijskem sistemu Navision, v katerem so tudi podatki o zalogah surovin in polizdelkov, podatke za razvrpËanje naroËil v plan pa roËno vnapajo v Excelove tabele ‡ vizualizacije proizvodnih planov. Datume izdelave v informacijskem sistemu aæurirajo roËno, preraËunavanje potrebnih surovin za delovni teden izvajajo v Excelovih tabelah. Planiranje in razvrpËanje naroËil trenutno temelji le na izkupnjah planerjev, obstajajo pravila, ki so napisana, vendar jih obstojeËi sistem planiranja ne upopteva, zato se pri delu lahko pojavljajo napake, ko planer pri delu spregleda doloËen kriterij, ki je zelo pomemben, predvsem obËutljivost izdelka. S tem se lahko zgodi, da proizvedemo nekvalitetne izdelke, proizvodnjo pa moramo ponoviti. Posebna teæava so æeleni datumi dobav kupcem, planerji obiËajno na zahtevo komerciale doloËena naroËila umestijo v plan ne glede na ustreznost takratne proizvodnje, saj se uËinki pokaæejo obiËajno pele po izdelavi kvartalnih poroËil, s katerimi spremljajo kazalnike proizvodnih procesov. Šibka toËka priprave dnevnih oziroma terminskih podrobnih planov proizvodnje je nezadostna informacijska podpora v trenutnem informacijskem sistemu, ker zahteva pe ogromno roËnega raËunanja in spremljanja. 5.1 Analiza izvedbe planiranja in proizvodnega procesa na linijah za netkani tekstil Spremljanje kazalnikov uËinkovitosti proizvodnje je del rednega spremljanja rezultatov proizvodnje na kvartalni in letni ravni. Odstopanja, ki jih izkaæejo rezultati, analizirajo in pripravijo ukrepe za izboljpave. Spremljanje kazalnikov proizvodnje ni namenjeno zgolj izboljpavi proizvodnega procesa, ampak je pokazatelj ustreznega razvrpËanja delovnih nalogov v dnevne plane linij. Napake in slabosti planiranja se izkaæejo pri izrabi razpoloæljivega Ëasa za proizvodnjo in koliËini izdelanega tehnolopkega odpada. 114 UPORABNA INFORMATIKA 2017 - ptevilka 2 - letnik XXV Magdalena Rejec, Matjaæ Roblek: VeËparametrski odloËitveni model za razvrpËanje naroËil v proizvodnjo Analiza stanja temelji predvsem na kazalnikih uËinkovitosti proizvodnje (pPI), ki so spremljani kvartalno, polletno in letno. KljuËni kazalniki na podroËju proizvodnje so: • OEE ‡ skupna uËinkovitost strojev (linij), • produktivnost proizvodnih linij (kg/h), • hitrost proizvodnih linij (m/min), • poraba Ëasa glede na planirani Ëas proizvodnje (%), • izkoristek proizvodnih linij (%), • poraba surovin glede na planirano koliËino (%), • tehnolopki odpad (kg/m2 izdelanega izdelka), • kakovost izdelanih izdelkov (6 kategorij). Glavni kazalnik je OEE ‡ skupna uËinkovitost strojev (linij). Definiran je kot produkt razpoloæljivosti (R), zmogljivosti (Z) in kakovosti (K): OEE = R ×Z ×K (1) Razpoloæljivost definiramo kot razmerje med Ëasom delovanja in planiranim Ëasom proizvodnje, izraæeno v odstotkih: Ëas delovanja R = (2) planirani Ëas proizvodnje »as delovanja je Ëas delovanja linije brez vzorËenja in nenaËrtovanih zastojev zaradi okvar, menjav, ËipËenja, Ëakanja na material ipd. Planirani Ëas proizvodnje je Ëas proizvodnje brez vzorËenj in naËrtovanih zaustavitev linije. Kazalnik razpoloæljivost je dober pokazatelj ustreznosti razporejanja delovnih nalogov v plan proizvodnje, saj vsak dodatni zastoj zaradi menjave artikla ali dodatno ËipËenje pomeni krajpi Ëas delovanja in s tem poslabpanje kazalnika razpoloæljivost. Zmogljivost oz. uspepnost delovanja je definirana kot razmerje med idealnim Ëasom cikla, pomnoæenim z izdelano koliËino (output), in med Ëasom delovanja linije, izraæeno v odstotkih: idealni Ëas cikla ×Output Z = (3) Ëas delovanja Idealni Ëas cikla je planirani Ëas za izdelavo 1.000 m2 izdelka (definirata ga planirana hitrost linije [m/ min] in delovna pirina [m]). Output je celotna izdelana koliËina, izraæena v m2. »as delovanja je Ëas delovanja linije brez vzorËenja in nenaËrtovanih zastojev zaradi okvar, menjav, ËipËenja, Ëakanja na material ipd. Kakovost je razmerje med koliËino kvalitetnih izdelkov ter celotno izdelano koliËino: Output ‡ izmet K = (4) Output Output je celotna izdelana koliËina, izraæena v kg (izdelana koliËina + tehnolopki odpad [kg]). Izmet je izdelana neustrezna koliËina (tehnolopki odpad), izraæena v kg. KoliËina izdelanega izmeta je v kombinaciji z razpoloæljivostjo tudi pokazatelj neustreznega razvrpËanja delovnih nalogov v plan. Menjave artiklov povzroËijo tudi izdelavo neustreznega izdelka, kar povzroËi poslabpanje kazalnika kakovost. OEE ‡ skupna uËinkovitost strojev (linij) je torej: Ëas delovanja OEE = R ×Z ×K = × planirani Ëas proizvodnje idealni Ëas cikla ×Output Output ‡ izmet × (5) Ëas delovanja Output ObiËajno imajo stroji OEE med 45 in 65 %, cilj pa je od 85 do 95 %. 5.2 Analiza visokoproduktivne linije za netkani tekstil OEE linije je bil v Ëetrtem kvartalu leta 2015 za 8,47 % niæji kot v istem kvartalu leta 2014. Bistveni vpliv na zniæanje OEE ima predvsem niæja razpoloæljivost za 4,67 %, bilo je evidentiranih veË nepredvidenih ustavitev delovanja linije (predvsem ËipËenje in dodatne menjave artikla), kar je posledica krajpih delovnih nalogov in razporejanja v plan po naËelu datuma dobave obiËajno brez zdruæevanja po surovinski sestavi izdelkov. Niæje je tudi doseganje kvalitete, za 4,65 % manj izdelanih kvalitetnih izdelkov (1. kvaliteta) v primerjavi s celotno izdelano koliËino, kar je prav tako posledica poveËanega ptevila menjav in ËipËenja. 2017 - ptevilka 2 - letnik XXV UPORABNA INFORMATIKA 115 Magdalena Rejec, Matjaæ Roblek: VeËparametrski odloËitveni model za razvrpËanje naroËil v proizvodnjo Tabela 2: OEE linije7v Ëetrtem kvartalu 2014in 2015 4. kvartal 4. kvartal 2014 2015 OEE 78,63 % 69,67 % ‡8,96 % Razpoloæljivost 88,45 % 83,78 % ‡3,57 % Uspepnost delovanja 98,44 % 97,55 % ‡0,89 % Razpoloæljivost 88,45 % 83,78 % ‡4,57 % NaËrtovani Ëas proizvodnje 1.970,75 1.839,00 Zaustavitve 227,72 298,32 »as delovanja 1.743,03 1.540,68 Uspepnost delovanja 98,44 % 97,55 % ‡0,89 % Output x idealni Ëas cikla 1.715,80 1.502,96 »as delovanja 1.743,03 1.540,68 Kakovost 90,31 % 85,25 % ‡5,06 % S 1. kvaliteta [kg] 548.799,40 451.070,45 S Izdelana koliËina +izmet [kg] 607.670,10 529.108,05 Pri analizi plana proizvodnje smo ugotovili, da je koliËine na delovnih nalogih manjpe in smo zaradi bilo v Ëetrtem kvartalu leta 2015 povpreËno veË metega planirali veË menjav surovin in veË menjav obnjav izdelka v Ëasu flbele« proizvodnje kot v istem delav, to pomeni, da je bil Ëas delovanja linij krajpi, kvartalu predhodnega leta (poveËanje za 2,5 menjasaj je bilo potrebnih veË nastavitev. Posledica so bili ve na ciklus), vzrok je bil pri zahtevah komerciale po preseæeni planirani Ëasi za izdelavo, torej slabpi izkoËim krajpih dobavnih rokih ter prezasedenosti proristek planiranega Ëasa za proizvodnjo. Krajpi so bili izvodne linije. Zaradi kratkih dobavnih rokov so bile tudi Ëasi izdelave med menjavami. Tabela 3: Linija7‡povpreËniËasmedmenjavamiin ptevilomenjavvËetrtem kvartalu2014in2015 4. kvartal 2014 4. kvartal 2015 ©t.dni Od Do Povp. Ëas do menjave sur. sestave [h] ©t.menjav ©t.dni Od Do Povp. Ëas do menjave sur. sestave [h] ©t.menjav 9 01. 10. 2014 09.10. 2014 15,52 12 19 01. 10. 2015 19. 10. 2015 13,19 32 20 19. 10. 2014 07.11. 2014 17,84 25 18 31. 10. 2015 17. 11. 2015 14,26 28 18 20. 11. 2014 07.12. 2014 16,31 22 11 28. 11. 2015 08. 12. 2015 16,65 13 14 17. 12. 2014 30.12. 2014 18,59 11 8 20. 12. 2015 27. 12. 2015 19,49 7 PovpreËje: 17,07 17,5 15,90 20 Tehnolopki odpad na liniji se je v letu 2015 poveËal predvsem na raËun dodatnih menjav artiklov in zaradi tega veËje koliËine izdelanega politlaka ‡ neustreznega izdelka. Politlak (komercialno ime) je sicer izdelek, ki nastaja v procesu menjave surovine, menjave obdelave, spremembe gramature oz. dokler linija ni nastavljena na ustrezne parametre tako, da izdelek dosega zahtevane karakteristike. ObiËajno to pomeni 100 do 150 tekoËih metrov izdelka, ki ni primeren za kupca, torej je tehnolopki odpad. Produktivnost linije, ki jo merimo v povpreËni koliËini izdelka, ki ga izdelamo na uro obratovanja (Ëas delovanja + zaustavitve), in je izraæena v kg/h, je bila v letu 2015 niæja od produktivnosti v letu 2014 ter niæja od planirane produktivnosti za leto 2015. 116 UPORABNA INFORMATIKA 2017 - ptevilka 2 - letnik XXV Magdalena Rejec, Matjaæ Roblek: VeËparametrski odloËitveni model za razvrpËanje naroËil v proizvodnjo Tabela 4: Produktivnost linije7‡leti 2014in 2015 LINIJA 7 Produkt. kg/h 1. kvartal 2. kvartal 3. kvartal 4. kvartal Leto Realizacija 2014 283,76 287,30 297,02 281,77 287,51 Plan 2015 282,35 299,38 299,38 299,37 299,45 Realizacija 2015 257,64 264,71 268,73 262,64 263,59 %na plan 2015 91,25 88,42 89,76 87,73 88,03 %na real. 2014 90,79 92,14 90,48 93,21 91,68 Niæja produktivnost linije je vsekakor posledica veËjega ptevila zaustavitev ter niæje kvalitete izdelanih izdelkov. 6 PLANIRANJE PROIZVODNJEPO PRENOVI Na podlagi analize, ki je pokazala slabpanje kazalnikov tako pri planiranju kot pri izvedbi proizvodnih procesov, smo se odloËili, da je treba postaviti veËparametrski odloËitveni model za razvrpËanje naroËil v proizvodnjo, ki bo veËinoma univerzalen za planiranje dela linij za netkani tekstil v podjetju. Pregledali smo parametre, ki vplivajo na razvrpËanje naroËil v dnevne plane, jih razvrstili po pomembnosti in postavili model, ki pomaga planerju pri razvrstitvi nalogov v plan. Preverili smo zanesljivost in dosegljivost nabora parametrov v informacijskem sistemu in dodali povezave, kjer so manjkale. 6.1 VeËparametrski odloËitveni model zarazvrpËanje naroËil Parametre, ki vplivajo na razvrpËanje v plane proizvodnje, smo opredelili in razvrstili po prioriteti preverjanja v procesu razvrpËanja delovnih nalogov v dnevne plane linij: • barvna obËutljivost izdelkov, • barva izdelkov, • surovinska sestava izdelkov, • obdelava glede na tehnolopki proces ‡ temperature stroja za zaglajevanje in termofiksirnega stroja, • gramatura in pirina izdelkov. OdloËitev, kateri parametri so najpomembnejpi, ni preprosta, saj obiËajno kombinacija veË parametrov skupaj doloËa, kam v planu umestimo izdelek. Glede na izkupnje iz reklamacij kupcev pa je kljub vsemu najpomembnejpi kriterij barvna obËutljivost izdelkov, ki doloËa, da barvno najbolj obËutljivih izdelkov ne smemo izdelovati takoj po menjavi barvnega ciklusa. Prvi pogoj za pravilno razvrpËanje je kvaliteta in pravilnost podatkov, ki so vpisani v informacijski sistem: pravilni podatki o artiklih, pravilno definirane proizvodne kosovnice ter proizvodni postopki. Delovni nalogi morajo biti urejeni, na delovnem nalogu so lahko samo izdelki z enako barvo, surovinsko sestavo, gramaturo in tehniËnimi karakteristikami. Najzgodnejpi datum planiranja doloËimo na proizvodni kapaciteti izdelek ‡ liniji ‡ in je odvisen od barvnih ciklusov, ki so doloËeni za vsako kapaciteto posebej. ObiËajno je najprej 30 dni pred æelenim datumom odpreme, saj s tem ustvarimo navidezen meseËni ciklus izdelave izdelkov z enakimi parametri, kar obiËajno zadostuje kupËevim potrebam. »ipËenje linije je obvezno pred belo in Ërno proizvodnjo, s tem doloËimo tudi zaËetek doloËene barve glede na barvo politlaka, ki ga izdelamo kot prvi delovni nalog po prekinitvi. Novi sistem omogoËa, da v koledar doloËene linije roËno postavimo obdobja, ko se na liniji izvaja ËipËenje ‡ planirane zaustavitve, temu pa sledijo delovni nalogi za politlak z doloËeno barvo, s tem ustvarimo podlago za avtomatsko razvrpËanje naroËil. Predpisano zaporedje obdelav je omejitev, ki jo je treba upoptevati zaradi uËinkovitejpe izvedbe proizvodnega procesa z ozirom na temperature stroja za zaglajevanje in termofiksirnega stroja, v katerem poteka toplotna obdelava materiala. Obdelave imajo razliËne ptevilËne oznake glede na ptevilo in naËin obdelav tekom proizvodnega procesa. 2017 - ptevilka 2 - letnik XXV UPORABNA INFORMATIKA 117 Magdalena Rejec, Matjaæ Roblek: VeËparametrski odloËitveni model za razvrpËanje naroËil v proizvodnjo Tabela 5: Seznam obdelav‡na katerih strojih poteka doloËena obdelava Oznaka obdelave Igelni stroji Termofiksirni stroj Stroj za zaglajevanje NaËin zaglajevanja 11 DA ‡ ‡ 20 DA DA ‡ 23 DA DA DA Dvostransko 24 DA ‡ DA Dvostransko 26 DA DA DA Enostransko 28 DA ‡ DA Enosransko Obdelave si lahko sledijo v zaporedju 26 • 11 ali 20 • 23 • 24 • 11 ali 20 • 28 ali obrnjeno, izdelava se vedno zaËne s skupino, v kateri ni obËutljivih izdelkov. Izdelki z obdelavama 11 in 20 se vkljuËijo v plan med prej naptetimi obdelavami glede na njihovo barvno obËutljivost. Takpne prekinitve so potrebne, ker je treba stroj za zaglajevanje ohlajati med dvema Tabela 6: Seznam stopenj obËutljivosti razliËnima obdelavama, da se lahko material za naslednjo obdelavo pravilno vpelje skozi valje strojev, temperature na povrpini valjev se namreË gibljejo med 170 in 240 °C. Stopnja obËutljivosti definira, ali se bo izdelek izdeloval na zaËetku, v sredini ali ob koncu barvnega ciklusa, prioriteta 1 pomeni umepËanje na zaËetek. Stopnja obËutljivosti Opis Stopnja prioritete 30/02-01 NeobËutljivost ‡delati po roËnem ËipËenju 1 30/02-02 Posamezna barvna vlakna ‡delati po roËnem ËipËenju in politlaku za ËipËenje 2 30/02-03 ObËutljiv ‡delati po 1‡2 dneh ustrezne barvne proizvodnje 3 30/02-04 ObËutljiv ‡delati na koncu ustrezne barvne proizvodnje 4 Osnovni algoritem za potek razvrpËanja naroËil: • zdruæevanje glede na barvo izdelkov z ozirom na najzgodnejpi datum zaËetka izdelave glede na æeleni datum dobave; • zdruæevanje znotraj barve po surovinski sestavi izdelkov; • prerazporejanje glede na obËutljivost izdelkov v posamezni surovinski sestavi; prednost pri umestitvi v plan imajo skupine, ki ne vsebujejo obËutljivih ali zelo obËutljivih izdelkov; • zdruæevanje po gramaturi znotraj surovinske sestave; • zdruæevanje po obdelavi znotraj enake gramature. Tako pripravljenemu zaporedju delovnih nalogov sledi razvrpËanje sklopov ‡ enaka barva, surovinska sestava, gramatura, obdelava ter obËutljivost izdelkov z ozirom na predpisano zaporedje obdelav, ki si lahko sledijo tudi v obrnjenem vrstnem redu. Sklop iste surovinske sestave in z barvno neobËutljivimi izdelki se umesti v plan takoj po prekinitvi za ËipËenje in delovnem nalogu za politlak. Sledijo ostali sklopi surovinskih sestav in obdelav do najobËutljivejpih izdelkov. To pravilo velja predvsem za delovne naloge v bolj oddaljenem planskem obdobju, ko je sicer plan linije pe nedefiniran. Dnevno pa prihajajo naroËila za izdelavo v krajpem Ëasovnem obdobju, ki jih je treba umepËati v æe delno zapolnjeni plan proizvodnje. Planiranje po algoritmu se izvaja v modulu Planner One ©, posluæimo se lahko avtomatskega razvrpËanja in roËnih popravkov. 6.2 Modul Planner OneŸ Planner One Ÿ Production Scheduler je modul, ki je namenjen za razvrpËanje opravil razliËnim uporabnikom. Je preprost za uporabo in ga lahko uporabniki prilagodijo svojim potrebam, je integriran v sistem ERP Navision. OmogoËa prikaz opravil v realnem Ëasu, ker povzema realne podatke iz baze ERP, s tem daje podporo 118 UPORABNA INFORMATIKA 2017 - ptevilka 2 - letnik XXV Magdalena Rejec, Matjaæ Roblek: VeËparametrski odloËitveni model za razvrpËanje naroËil v proizvodnjo odloËanju pri pravilnem razvrpËanju naroËil. OmogoËa prikaze opozoril ozkih grl kapacitet in manka surovin za izdelavo naroËil ter prekoraËitve æelenih rokov izdelave ‡ zamude. S pomoËjo algoritma lahko izvajamo avtomatsko razvrpËanje ali ga uporabimo kot orodje za roËno razvrpËanje naroËil v proizvodne plane. Za pregled Ëasovnega razporeda naroËil je obiËajno v uporabi gantogram, ki omogoËa vpogled v proizvodne plane veË linij hkrati, s tem lahko sledimo tudi opravilom z veË delovnimi operacijami na razliËnih linijah ali napravah (delovni nalogi z veË operacijami). Po avtomatski razvrstitvi in morebitnih roËnih popravkih planov planer objavi plane proizvodnje za svoj sektor. S tem se v Navision zapipejo datumi zaËetka in konca izdelave delovnega naloga. Aæurirani datumi izdelave v Navision doloËajo tudi datume potreb po materialih, s tem planerji in nabavni referenti pridobijo realne podatke o zalogah in potrebah v doloËenem Ëasovnem obdobju na doloËenih lokacijah podjetja. Delovni nalogi, za katerih izdelavo ni dovolj katere izmed zahtevanih surovin, dobijo v razporedu obvestilo. Planer lahko tako v vsakem trenutku preveri, ali so zaloge zadostne, oziroma takoj sporoËi v nabavo, da manjkajo materiali ali surovine. Referent v nabavi lahko dnevno izpisuje planirane potrebe, dobave in zaloge surovin in materialov ter preverja ustreznost trajanja zalog. Nove funkcionalnosti sistema, ki smo jih zagotovili z uvajanjem novega naËina planiranja v prakso, so: • samodejno razvrpËanje v plan glede na veËparametrski odloËitveni model za razvrpËanje nalogov v plan, opcija so tudi roËni popravki plana; • z objavo plana je zagotovljeno aæuriranje datumov zaËetka in konca izdelave ter datuma za naroËanje surovin v informacijskem sistemu Navision; • omogoËeno je spremljanje potreb po surovinah in materialih vsak trenutek ‡ za doloËeno Ëasovno obdobje (dan, teden, mesec, kvartal) loËeno po lo kacijah podjetja ali skupno za vso proizvodnjo; • omogoËeno je samodejno aæuriranje potreb po su rovinah in materialih ter Ëasovnih normativov ‡ potreb po kapacitetah ob spremembah naroËil in delovnih nalogov; • opozarjanje na morebitne manke surovin in pomoænih materialov takoj ob umepËanju novih nalogov v plan linij, s tem so zagotovljene hitrejpe reakcije in komunikacija z nabavno sluæbo; • opozarjanje na zamude pri æe planiranih delovnih nalogih v primeru dodajanja nujnih naroËil oz. delovnih nalogov v plane linij, referenti in komer cialisti dobijo hitreje odgovore na æeljene datume odprem; • omogoËeno je spremljanje in sprotno aæuriranje porabe Ëasa, evidentiranje zastojev, zaradi tega so omogoËena opozorila o prekoraËitvi æeljnih datu mov odprem; • zmanjpujejo se moænosti za napake planerjev glede zagotavljanja zadostne koliËine surovin ali kapacitet; • zmanjpujejo se napake planerjev glede urejenosti dokumentacije ‡ delovni nalogi se samodejno razvrpËajo v plane linij, ki so predpisani s proizvodnim postopkom. Delo planerjev z uporabo novega sistema poteka hitreje, odloËanje o umepËanju naroËil v plane je bolj natanËno, dostopnost do informacij veËja. 7 OCENA U»INKOV NOVEGANA»INA RAZVRŠ»ANJA Za oceno uËinkovitosti in ustreznosti parametrov za razvrpËanje smo pripravili primerjavo med dejanskim potekom proizvodnje in simulacijo plana proizvodnje za beli ciklus na liniji v mesecih oktober in november 2015, v katerih smo ob spremljanju kazalnikov zaznali najveËja odstopanja pri porabi Ëasa in izdelavi tehnolopkega odpada. Iz dejansko izvedene proizvodnje smo pripravili posnetek stanja. Delovne naloge smo razvrstili tako, kot so se dejansko izvajali. Upoptevali smo Ëase izdelave ter neplanirane zaustavitve zaradi ËipËenja in menjave artiklov. Neplanirane zaustavitve zaradi okvar, Ëakanja na material ali drugih vzrokov nismo upoptevali, ker se lahko zgodijo kadar koli in niso odvisni od menjav artiklov v proizvodnem planu. Analizirali smo ptevilo menjav surovinske sestave ali obdelave, izraËunali smo Ëas med menjavami surovinske sestave ali obdelave ter pripravili diagram poteka proizvodnje. Nato smo podatke o izdelanih delovnih nalogih razvrstili s pomoËjo algoritma in parametrov, ki jih uporabljamo v modulu Planner One Ÿ za razvrpËanje naroËil v proizvodne plane. Ponovno smo analizirali ptevilo menjav, Ëas med menjavami ter pripravili simulirani plan proizvodnje. Na podlagi pridobljenih rezultatov smo ocenili uËinke na letni ravni za linijo. 2017 - ptevilka 2 - letnik XXV UPORABNA INFORMATIKA 119 Magdalena Rejec, Matjaæ Roblek: VeËparametrski odloËitveni model za razvrpËanje naroËil v proizvodnjo Slika 2: Prikaz dejanske razvrstitve naroËilv proizvodni plan glede na æeleni datum dobave kupcu‡oktober 2015 Na sliki 3 je predstavljeno zaporedje dejanske izplan razvrpËeni predvsem po prioriteti datuma dodelave delovnih nalogov v oktobru 2015, ki so bili v bave kupcu zaradi prezasedenosti linije. Slika 3: Prikaz razvrstitve naroËilv proizvodnjo glede na predstavljeni model parametrov za razvrpËanje naroËilv plane‡oktober 2015 120 UPORABNA INFORMATIKA 2017 - ptevilka 2 - letnik XXV Magdalena Rejec, Matjaæ Roblek: VeËparametrski odloËitveni model za razvrpËanje naroËil v proizvodnjo Slika 4 predstavlja simulacijo razvrstitve delovkrat. To pomeni izgubo Ëasa za proizvajanje, ob vsaki nih nalogov v proizvodnjo glede na model, ki je bil menjavi je potreben doloËen Ëas za nastavitve ter napredhodno predstavljen in ga uporablja Planner One stanek dodatnega tehnolopkega odpada. Ÿ, podatki za simulacijo pa so navedeni v prilogi 4. Po simulaciji s pomoËjo novega modela za Iz slike je razvidno, da se nekatere menjave surovin razvrpËanje smo v plan proizvodnje vsako surovinpojavijo veËkrat, surovinska sestava 1171 se pojavi sko sestavo uvrstili enkrat, saj je Ëasovno obdobje le ptirikrat, surovinske sestave 130, 101 in 135 trikrat, 20 delovnih dni. pest drugih surovinskih sestav pa je bilo v planu dva Tabela 7: Primerjava Ëasov izdelavein ptevila menjav‡izvedenoin planiranopo modelu Bela proizvodnja 4. kvartal 2015 na liniji 7 Realno izvedena proizvodnja Plan proizvodnje, pripravljen glede na model za razvrpanje naroËil v proizvodne plane Od Do Povp. Ëas do ©t. »as, Povp. Ëas do ©t. »as, Podaljšanje Ëasa Zmanjpanje Zmanjša Ëasa, menjave sur. menjav potreben za menjave sur. menjav potreben za proizvodnje med pt. menjav potrebenega sestave [h] menjave [h] sestave [h] menjave [h] menjavami [h] za za menjave [h] 01. 10. 2015 19. 10. 2015 13,19 32 50,24 23,54 18 40,50 10,35 14 9,74 31. 10. 2015 17. 11. 2015 14,26 28 68,03 22,18 18 38,50 7,92 10 29,53 28. 11. 2015 08. 12. 2015 16,65 13 36,75 21,65 10 20,75 5,00 3 16 155,02 99,75 27 55,27 Število menjav po optimizaciji plana proizvodnje se je zmanjpalo za 27, Ëas, potreben za menjave, pa se je skrajpal za 55,27 ure (tabela 7). Za spremljanje uspepnosti planiranja v prihodnje smo uvedli nov kazalnik ‡ koliËina porabljenega Ëasa za menjave na dan. IzraËun kazalnika porabljenega Ëasa za menjave za redno izvedeno proizvodnjo: 155,02 ure / 48 dni = 3,23 ure/dan. IzraËun kazalnika porabljenega Ëasa za menjave za optimirani plan proizvodnje s pomoËjo modela za razvrpËanje naroËil v proizvodnjo: 99,75 ure / 48 dni = 2,08 ure/dan. Zmanjpanje porabljenega Ëasa za menjave znapa kar 35 odstotkov dejansko porabljenega Ëasa za menjave v obravnavanih ciklusih bele proizvodnje na liniji 7 v Ëetrtem kvartalu leta 2015. Linija je imela v letu 2015 planiran Ëas obratovanja 306,5 dneva. Z obstojeËim naËinom planiranja bi za menjave surovinskih sestav porabili 306,5 dneva x 3,23 ure/ dan = 990 ur. S pomoËjo novega modela pa bi porabili 306,5 dneva x 2,08 ure/dan = 637,5 ure za menjave surovinskih sestav. Razpoloæljivost Ëasa za proizvajanje bi se torej poveËala za 352,5 ure oziroma 14,7 dneva. Tabela 8: Primerjava tehnolopkega odpadavkg‡izvedenoin planiranopo modelu Bela proizvodnja 4. kvartal 2015 na liniji 7 Realno izvedena proizvodnja Stimulacija po modelu Od Do Tehnološki odpad izdelan [kg] Tehnološki odpad po simulaciji [kg] Razlika [kg] 01. 10. 2015 19. 10. 2015 8.366,00 6.343,00 ‡2.023,00 31. 10. 2015 17. 11. 2015 8,115,20 5.124,60 ‡2.990,60 28. 11. 2015 08. 12 .2015 3.264,00 1.966,00 ‡1.298,00 19.745,20 13.433,60 ‡6.311,60 2017 - ptevilka 2 - letnik XXV UPORABNA INFORMATIKA 121 Magdalena Rejec, Matjaæ Roblek: VeËparametrski odloËitveni model za razvrpËanje naroËil v proizvodnjo Preverili smo tudi koliËino izdelanega tehnolopkega odpada, ki nastaja ob menjavah izdelkov v redni proizvodnji in po simulaciji. Tabela 9: Primerjava tehnolopkega odpadavkg‡izvedenoin planiranopo modeluv testnem obdobjuin izraËunza leto 2015 Testno obdobje, razpoloæljivost linije 2015 [št. dni] Tehnolopki odpad izdelan [kg] PovpreËna koliËina odpada [kg/dan] Realno izvedena proizvodnja 48 306,5 19.745,20 128.629,00 411,36 419,67 Simulacija po modelu 48 306,5 13.433,60 85.779,13 279,87 279,87 Razlika ‡42.849,87 Uvedli smo pe en kazalnik, ki nam prikaæe koliËino nastalega tehnolopkega odpada v kg na dan. IzraËun kazalnika koliËine nastalega tehnolopkega odpada za redno izvedeno proizvodnjo: 19.745,2 kg / 48 dni = 411,36 kg/dan. IzraËun kazalnika koliËine nastalega tehnolopkega odpada za optimirani plan proizvodnje s pomoËjo modela za razvrpËanje naroËil v proizvodnjo: 13.433,6 kg / 48 dni = 279,87 kg/dan. Linija je imela v letu 2015 planiran Ëas obratovanja 306,5 dneva. Z obstojeËim naËinom planiranja bi za menjave surovinskih sestav proizvedli 306,5 dneva x 411,36 kg/dan = 126.081,8 kg tehnolopkega odpada, dejansko smo ga proizvedli pe celo 1.500 kg veË. S pomoËjo novega modela bi proizvedli 306,5 dneva x 279,87 kg/dan = 85.779,1 kg tehnolopkega odpada. Proizvedena koliËina tehnolopkega odpada bi se zmanjpala za 42.850 kg, kar pomeni 33,3 odstotka dejansko proizvedenega tehnolopkega odpada v letu 2015 na liniji. Ugotovitve simulacije smo strnili v nekaj sklepov, ki so predstavljeni v sklepnem delu prispevka. SKLEP Primerjava dejanskega in idealiziranega plana (tabela 7) kaæe, da je v idealiziranem planu manjpe ptevilo menjav artiklov, ptevilo menjav bi bilo v treh ciklusih (48 dni) manjpe za 27, Ëas, potreben za menjave, pa bi bil krajpi za 55,27 ure (veË kot dva delovna dneva), kar je bistvenega pomena predvsem v Ëasu prezasedenosti kapacitet. Z optimizacijo proizvodnega procesa glede Ëasov nastavitev in ËipËenja linije lahko bistveno zmanjpamo tudi tehnolopki odpad, ki nastaja ob vsaki menjavi artiklov. V Ëetrtem kvartalu 2015 (tabela 8) je bilo v 48 dneh izdelanega tehnolopkega odpada 19.745 kg, po planu, ki bi bil izdelan s pomoËjo novega modela pa bi izdelali 13.434 kg tehnolopkega odpada oziroma 32 odstotkov manj, na letni ravni (tabela 9) pa to pomeni zmanjpanje za cca. 43.000 kg, to je 43 t vlaken (surovine) in pomeni precejpnje prihranke. Ugotovili smo, da je smiselno spremljanje kazalnikov koliËina porabljenega Ëasa za menjave na dan in koliËina nastalega tehnolopkega odpada v kg na dan. Oba kazalnika nam kaæeta, kako uspepno smo planirali proizvodnjo. Potrdila se nam je predpostavka, da lahko s pomoËjo kriterijev pripravimo tak model za razvrpËanje naroËil, ki bo vplival na izrabo Ëasa proizvajanja in na koliËino tehnolopkega odpada. Izboljpave naËina planiranja se bodo pokazale predvsem pri boljpi izkoripËenosti Ëasa in surovin, kar predvidevamo, da bo tudi s stropkovnega stalipËa najveË doprineslo k uspepnosti poslovanja podjetja. Stalne spremembe procesov poslovanja podjetja so v danapnjem Ëasu postale nujnost. PodroËje planiranja je v podjetjih na poslovni ravni dobro, na operacijski ravni pa se sreËujemo z najrazliËnejpimi teæavami. VeËina podjetij zaradi svoje specifiËnosti ne najde pravilne metode ali orodja za razvrpËanje naroËil v proizvodne plane, zato obiËajno razvrpËanje izvajajo roËno. Vpliv planiranja na poslovanje podjetja malokrat preverjajo. Podjetja, ki se sreËajo s tovrstnimi teæavami, se tega sicer zavedajo, a le redka zmorejo dovolj poguma za spremembe, ki so povezane tako z organizacijo dela kot z informatizacijo procesa. Sodobna orodja za razvrpËanje so vpeta v informacijske sisteme podjetij, kar jim zagotavlja ustrezno koliËino in aæurnost podatkov. Uporaba teh orodij je lahko za podjetja spodbuda, da zaËnejo z izgradnjo in uporabo svojega modela za razvrpËanje naroËil v proizvodne plane, ki temelji na uporabi razliËnih, zanje pomembnih kriterijev za planiranje. Prenovljeni proces planiranja z uporabo modula Planner One je dobro izhodipËe za nadaljnje izboljpave in posodobitve, ki bodo odziv na spremembe trga in okolja, v katerem deluje podjetje. Med uporabo se bodo pokazale potrebe po dodatnih izboljpavah modela za razvrpËanje naroËil v proizvodne plane, bodisi zaradi dejavnikov, ki jih v nalogi nismo pred 122 UPORABNA INFORMATIKA 2017 - ptevilka 2 - letnik XXV Magdalena Rejec, Matjaæ Roblek: VeËparametrski odloËitveni model za razvrpËanje naroËil v proizvodnjo videli, bodisi zaradi dejavnikov, ki bodo nastali po prenovi planiranja (novi izdelki, novi naËini obdelave tekom proizvodnih procesov), vendar je podlaga za izboljpave pripravljena. Uporaba novega modela z orodjem Planner One je pomembna izkupnja tako za zaposlene v podjetju kot za zunanje sodelavce, ki so pomagali pri izgradnji informacijske podpore. Model je zasnovan tako, da ga je mogoËe prenesti tudi v druge panoge, v katerih je tip proizvodnje procesni in izdelava paræna, npr. v papirno, lesno, kemiËno industrijo. Algoritem je univerzalen in ga je mogoËe uporabiti tudi v drugih programskih orodjih, ki so namenjena terminiranju proizvodnje. 9 LITERATURA [1] Bansal, S., Vashiath, Y., Batra, U. (2015). Production Planning. International Journal of Research .& Development Organisation. Volume 1. Issue 5, 53‡57. [2] Caseu, Y., Laburthe, F. (1995). Disjunctive scheduling with task intervals. Paris: Technical report, LIES, Ecole Normale Superieure de Paris. [3] Derigs, U., Jenal, O. (2005). A GA-based decision support system for professional course scheduling at Ford Service Organisation. Journal OR Spectrum, 147‡162. [4] DojËinoviË, A. (2009). Razporejanje proizvodnje z metodo iskanja s tabuji. Diplomsko delo. Kranj: Fakulteta za organizacijske vede. [5] Fransoo, J. C., Waefler, T., Wilson, J. R. (2010). Behavioral Operations in Planning and Scheduling. Berlin: Springer Science & Busines Media. [6] Groover, M. P. (2010). Fundamentals of Modern Manufacturing: Materials, Processes, and Systems. New Jersey: John Wiley & Sons. [7] Jain, A. S., Meeran, S. (1998). A state of the review of job- shop scheduling techniques, Tecnical report. Department of Applied Physics, Electronic and Mechanical Engineering. Dundee, Scotland: University of Dundee. Pridobljeno 27. 2. 2016 na ftp://ftp.dca.fee.unicamp.br/pub/docs/vonzuben/ ia707_1s04/textos/jain98stateart.pdf. [8] Kumar A. S., Suresh, N. (2008). Production and Operations Management. New Delhi: New Age International Publishers. [9] LjubiË, T. (2000). Planiranje in vodenje proizvodnje. Kranj: Moderna organizacija. [10] PuËko, D. (1991). Stratepko poslovodenje in planiranje v podjetju. Radovljica: Didakta. [11] Rajasekaran, S., Reif, J. H. (2007). Handbook of parallel computing: models, algorithms and applications. CRC Press. Pridobljeno 21. 1. 2016 na http://bioserver.cpgei.ct.utfpr.edu.br/ disciplinas/eecp/arquivos/Rajasekaran2008.pdf. [12] Stawowy, A., Duda, J., Osyczka, A., Jankowski, R. (2007). Web-based Capable to Promise system, Information technologies in economics and innovative management. Kraków: AGH University of Science and Technology Press, 42‡56. [13] Vila, A., (1994). Organizacija in organiziranje. Kranj: Moderna organizacija. [14] Wiendahl, H. P. (1987). Belastungsorientierte Fertigungssteuerung: Grundlagen, Verfahrensaufbau, Realisierung. München, Wien : Hanser. [15] Zorzut, S., (2009) Vodenje proizvodnje v procesni industriji z upoptevanjem kljuËnih kazalnikov uËinkovitosti. Doktorska disertacija. Ljubljana: Fakulteta za elektrotehniko. [16] Planner One, End user Training Production Scheduler - User Guideline, navodila za uporabnike. Pridobljeno 21. 1. 2016 na https://onedrive.live.com/view.aspx?cid=4f8ae77da6bd cd75&page=view&resid=4f8ae77da6bdcd75!5784&parId= 4f8ae77da6bdcd75!6239&authkey=!AJRK1I6K3rjDfks&app= PowerPoint. • Magdalena Rejecje zaposlenav podjetju Filc,d.d., kot vodja priprave dela. KonËuje podiplomski ptudij menedæmenta delovnihprocesov naFakulteti za organizacijske vede Univerze v Mariboru. • Matjaæ Roblekje zaposlen naFakulteti za organizacijske vede Univerzev Mariboru kot visokopolski uËitelj. Habilitiranjev naziv docent za podroËje inæeniringa poslovnihin delovnih sistemov. Pedagopko delo opravljapripredmetih poslovniinproizvodni informacijski sistemi, menedæment oskrbovalne verige ter planiranje in vodenjeproizvodnje.Vsodelovanjuz gospodarstvom ima konËanihveË kot pestdeset raziskovalnihin aplikativnihprojektovs podroËjaprenovein informatiziranosti poslovnihprocesov.Je avtorali soavtorveËkotsto znanstvenih,strokovnihindrugih publikacij. 2017 - ptevilka 2 - letnik XXV UPORABNA INFORMATIKA 123 PoglEdI V ZgodoVINo Štirideset let Slovenskega druptva Informatika Niko Schlamberger, Janez Grad, Slovensko druptvo Informatika niko.schlamberger@gmail.com; janez.grad@siol.com IzvleËek Prispevek podajapregled zgodovine Slovenskegadruptva Informatika.VzaËetku opisuje ustanovitevdruptva, nadaljujezopisom njegovih dejavnosti, nakazuje njegov nadaljnji razvoj in konËuje z osebnim pogledom. KljuËne besede: Slovensko druptvo Informatika, zgodovina, pregled. Abstract 40th Anniversary of the Slovenian Society Informatika The paper is an overview of historyof the Slovenian Society Informatika. It begins with an outline of the origins of the society, then continues witha descriptionof activities, indicationof possible future developments and concludes witha personal opinion. Keywords: Slovenian Society Informatika, history, overview. 1 UVOD Osmega julija 2016 je minilo ptirideset let, odkar je bilo ustanovljeno Slovensko druptvo Informatika. »astitljivi jubilej je slovesno zaznamovalo 15. decembra 2016 z dogodkom (slika 1), na katerega so bili povabljeni vsi Ëlani druptva in predstavniki organizacij, s katerimi druptvo trajno uspepno sodeluje. Štirideset let obstoja druptva je priloænost, da se spomnimo njegovih zaËetkov, ocenimo doseæke in pogledamo tudi naprej. Ta prispevek nima namena in ambicije podati izËrpno zgodovino ptiridesetih let obstoja in delovanja druptva, upati pa je, da bo spodbudil pe koga, da bi kaj napisal in objavil ter s tem prispeval svoj kamenËek v mozaik, ki ga bomo lahko poimenovali zgodovina Slovenskega druptva Informatika. Zato je predvsem osebni pogled nekoga, ki je veËino svoje strokovne poti posvetil informatiki, druptvu Slika 1: Slavnostna veËerja ob 40letnici druptva 124 UPORABNA INFORMATIKA 2017 - ptevilka 2 - letnik XXV Niko Schlamberger, Janez Grad: Štirideset let Slovenskega druptva Informatika pa precejpen del svojega Ëasa in moËi. Temu primerna je tudi struktura prispevka: pogled nazaj, ocena doseækov ter kako naprej in kam. Ustanovitev druptva sega v Ëas, ko so bili raËunalniki naprave, katerih maso so merili v tonah, porabo elektriËne energije v kilovatih, zmogljivost pomnilnikov pa v kilobajtih. Predstava o njihovi uporabnosti je bila preteæno omejena na znanstvene, statistiËne in poslovne, tipiËno raËunovodske obdelave podatkov, pri Ëemer je bila sposobnost izvajanja velikega ptevila preprostih raËunskih operacij oËitna uporabna prednost. Slika 2: Prva stran zapisnika ustanovnega obËnega zbora 2017 - ptevilka 2 - letnik XXV UPORABNA INFORMATIKA 125 Niko Schlamberger, Janez Grad: Štirideset let Slovenskega druptva Informatika Na zapisniku ustanovnega obËnega zbora (slika 2), za katerega smo lahko veseli, da je sploh preæivel, so dopisane razliËne delovne opombe, pomembno pa je, da se je ohranil seznam 25 ustanovnih Ëlanov druptva. Ob tem naj zapipem, da so bili vsi deleæni priznanja, tako da so bili sprejeti v Ëastno Ëlanstvo, poleg njih pa pe profesor dr. Silvin Leskovar, ki je bil najbolj zasluæen za to, da je bil svetovni kongres IFIP v Ljubljani. Iz zapisnika je mogoËe razbrati, da je bil prednik druptva Jugoslovansko druptvo Informatika, ki pa verjetno ni uresniËevalo priËakovanj slovenskega dela Ëlanstva. To in najbræ pe marsikaj drugega je bilo razlog, da se je skupina mladih inæenirjev, zbranih okoli dr. Antona P. Æeleznikarja, Slika 3: Pasica za 40letnico Slovenskega druptva INFORMATIKA odloËila ustanoviti slovensko druptvo. Da so privzeli ime informatika, je bilo za tisti Ëas naravnost vizionarska odloËitev, ki je mejila na znanstveno fantastiko. O informacijski druæbi se takrat pe ni govorilo in komaj kdo je slutil, kako bo tehnolopki razvoj pripomogel do stanja, kakrpno je sedaj in ki bi ga lahko oznaËili z vsenavzoËnostjo informacijske tehnologije. 2 PRETEKLOST Ustanovni obËni zbor je potekal v prostorih Instituta Joæef Stefan dne 8. julija 1976 in ta datum velja kot datum ustanovitve druptva. Za predsednika je bil izvoljen prof. dr. Anton P. Æeleznikar. O ozadju bi lahko kaj veË povedali in napisali ‡ in upam, da tudi bodo ‡ ustanovni Ëlani druptva. Nekaj malega, kar sem povzel iz pogovorov in razpoloæljivih zapisov, prispevam sam. Odnos tedanje politike do informatike in do ambicij ustanoviti slovensko druptvo za informatiko je razmeroma slabo poznan in pe slabpe opisan. Dokaj verjetno pa je, da politika ustanovitvi druptva ni nasprotovala æe iz razloga, da je bilo mogoËe finanËno podpreti izdajanje revije le pravni osebi. V smislu civilne druæbe, kakor jo pojmujemo danes, pa druptvo kot nevladna organizacija ni bilo vidno. Spodbuda za ustanovitev takega druptva je bil tudi svetovni raËunalnipki kongres, ki ga je v Ljubljani leta 1971 organiziral International Federation for Information Processing (IFIP), kar je v Ëasu, ko so bili lahko vsi svetovni dogodki le v prestolnici tedanje dræave, mejilo skoraj na Ëudeæ. »as od ustanovitve do leta 1990 bi lahko opredelili kot prvo obdobje delovanja druptva.1 »lanstvo je bilo maloptevilno in splopna percepcija je bila, da je to skupina zanesenjakov z Instituta Joæef Stefan. Ta skupina pa je imela kaj pokazati æe tedaj. Leta 1977 je zaËelo druptvo, dejansko pa skupina okoli tedanjega predsednika, izdajati znanstveno revijo Informatica, ki izhaja kvartalno in neprekinjeno ves Ëas izdajanja. V tistem Ëasu je bila organizirana tudi konferenca Informatica na Bledu. Kot predsednik je prof. dr. Antonu Æeleznikarju sledil mag. Milan Mekinda. Dejavnost druptva je segala æe tudi na druga podroËja, na katerih se je zaËela uveljavljati raËunalnipka obdelava podatkov. Ustanovljena je bila dokumentalistiËna sekcija in druptvo je organiziralo konferenco DOKSIS, na kateri so obravnavali preteæno to vsebino. Ta sekcija se je kasneje osamosvojila kot druptvo informatikov, dokumentalistov, arhivistov in mikrofilmarjev media.doc in prireja to konferenco pe sedaj. V tem Ëasu druptvo ni bilo vidno niti vplivno, Ëeprav so imeli Ëlani bogate strokovne in znanstvene stike s kolegi v tedanji republiki in dræavi in tudi mednarodno. Vidni doseæki so bili izdajanje revije Informatica, prirejanje konference Informatica, konferenca DOKSIS in ustanovitev sekcije za internet, ki pa se je tudi razmeroma kmalu odcepila od druptva in se preoblikovala v druptvo.2 Po mag. Mekindi je bil izvoljen za predsednika druptva Tomaæ Banovec, tedaj direktor Zavoda za statistiko. Na tem poloæaju je imel dosti pirpi pogled na delovanje druptev sploh,3 vpogled v stanje informatike v svetu in seveda pe toliko bolj v domaËem okolju, kot nekdanji direktor Centra za druæbeni sistem informiranja in informatiko pa seveda tudi bistveno boljpe stike s tedanjo politiko. Zato je imel tudi vizijo, v katero smer naj se razvija druptvo. Glavna misel je bila, da bi druptvo postalo bolj vidno in vplivno, to pa bi dosegli na veË naËinov. Predvsem je bila æelja, da bi pridobili za Ëlane veË strokovnjakov informati 1 »asovna razdelitev je posledica osebnega pogleda in izkupenj; lahko bi bila tudi drugaËna. 2 Ob nedavni medijski pozornosti ob dvajsetletnici interneta v Sloveniji je bila ta informacija dosledno zamolËana. 3 T. Banovec je bil predsednik Planinske zveze Slovenije. 126 UPORABNA INFORMATIKA 2017 - ptevilka 2 - letnik XXV Niko Schlamberger, Janez Grad: Štirideset let Slovenskega druptva Informatika kov, seveda pa tudi vseh, ki bi se æeleli udejstvovati v informatiki na kakrpen koli naËin. Nadaljnja moænost bi bila ustanavljanje regijskih podruænic, kar je v statutu predvideno tako, da druptvo izpolnjuje namen ustanovitve tudi v sekcijah, ki so lahko vsebinske ali regionalne. Predlagana je bila tudi moænost neke vrste civilne strokovne povezave v obliki zbornice, lahko pa bi ustanovili pe akademijo. Vse naptete smeri razvoja se iz razliËnih razlogov niso uresniËile. Vseeno pa si je druptvo vztrajno prizadevalo za poveËanje ptevila Ëlanstva in veËjo vidnost. ZaËelo je izdajati revijo Uporabna informatika, ki je bila prva strokovna revija za raËunalniptvo in informatiko in je tudi pe sedaj edina. V ta Ëas spada tudi odloËitev o organiziranju nacionalne konference za informatiko. Pobudnik je bil dr. Mirko Vintar in dilem je bilo kar nekaj, glavni protiargument pa je bil, ali Slovenija res potrebuje pe eno konferenco. Dr. Vintar je predlagal tudi naziv dogodka: Dnevi slovenske informatike. Izvrpni odbor je predlog sprejel in tako se je leta 1993 rodila konferenca Dnevi slovenske informatike (DSI), ki jo je druptvo organiziralo sprva v sodelovanju s tedanjim Zdruæenjem za raËunalniptvo in informatiko pri Gospodarski zbornici Slovenije, kasneje pa samostojno. Konferenca se je obdræala vse do danes. Še en pomemben in viden doseæek je bilo posvetovanje Informacijske storitve za lokalne skupnosti (ISLS) leta 1995 v Portoroæu. Sodelovali so StatistiËni zavod RS, Ministrstvo za notranje zadeve, Sluæba vlade za lokalno samoupravo, Geodetska uprava Republike Slovenije, Center vlade za informatiko, Zveza geodetov Slovenije in StatistiËno druptvo Slovenije. Po dokumentu s tega posvetovanja je druptvo pripravilo izhodipËa ministru za lokalno samoupravo za sodelovanje v tujini, Ëlani druptva pa so sodelovali tudi na posvetovanjih o informatiki v dræavnem svetu in dræavnem zboru. Doseæek iz tega Ëasa je prevod Bangemannovega poroËila, ki ga je druptvo æelelo predstaviti vsem politiËnim strankam, saj je bilo tedaj æe oËitno, da informacijska druæba postaja realnost in vlak, ki ga Slovenija ne sme zamuditi. V tem Ëasu sta bili ustanovljeni tudi sekcija za zgodovino in sekcija za operacijske raziskave ter vzpostavljena organizacija mednarodnega bienalnega znanstvenega simpozija o operacijskih raziskavah (SOR). Po nekajletnem premoru je druptvo v devetdesetih letih prejpnjega stoletja postalo zopet dejavno na podroËju operacijskih raziskav. ProuËevana problemska podroËja so se razpirila v skladu s pirjenjem uporabe informacijske tehnologije in metodologij na tako rekoË vsa podroËja druæbenih dejavnosti. Pokazala se je potreba po razprpenem (specializiranem) prouËevanju posameznih problemskih podroËij oziroma dejavnosti. V ta namen je druptvo oblikovalo sekcije, ki bi obravnavale vsaka svoje oæje podroËje Ëlovekove dejavnosti in ustvarjalnosti. Na pobudo dr. Janeza Barleta, prof. dr. Janeza Grada in prof. dddr. Viljema Rupnika z Ekonomske fakultete Univerze v Ljubljani je bila leta 1992 ustanovljena sekcija za operacijske raziskave, krajpe sekcija za OR, ki je imela za cilj prouËevati probleme podjetij oziroma panoge, ki jih je mogoËe obravnavati ter repevati kvantitativno in tudi kvalitativno, kot so npr. teorija proizvodnje, zalog, transporta, distribucije, marketinga, lokacije financiranja idr. (Barle, J., Grad, J., 1993). Delo v sekciji za OR poteka predvsem v oblikah: 1) individualnega ali skupinskega raziskovalnega in razvojnega dela Ëlanov sekcije, 2) periodiËne organizacije in izvedbe mednarodnih strokovnih sreËanj ‡ simpozijev, na katerih udeleæenci poroËajo o rezultatih svojega dela, 3) izdajanja strokovnih monografij svojih Ëlanov in 4) mednarodnega sodelovanja s sorodnimi organizacijami v tujini. Prvi simpozij iz operacijskih raziskav (SOR '93) je potekal leta 1993 v slovenskem jeziku, na naslednjih, poimenovanih flInternational Symposium on Operational Research ‡ SOR 'leto«, ki so organizirani vsako drugo leto, pa je uradni jezik anglepËina. Poleg vsakokratnega programskega in organizacijskega odbora sta glavna odgovorna organizatorja simpozijev in izdajanja njihovih zbornikov prof. dr. Lidija Zadnik Stirn z Biotehnipke fakultete Univerze v Ljubljani in dr. Samo Drobne s Fakultete za gradbeniptvo in geodezijo Univerze v Ljubljani. 3 SEDANJOST Naslednje obdobje pokriva Ëas od leta 1990 do 2016. V tem Ëasu je druptvo prenovilo statut, nadaljevalo obstojeËe dejavnosti in zaËelo nove. Prirejalo je Dneve slovenske informatike, izdajalo reviji Informatico in Uporabno informatiko ter ustanovilo nove sekcije: sekcijo za raziskovanje informacijskih sistemov, sekcijo za jezik in sekcijo seniorjev. Ena od stalnic delovanja izvrpnega odbora je bilo prizadevanje za vpliv in prepoznavnost. Število Ëlanov je v tem obdobju æe preseglo tristo in æelja je bila izkoristiti intelektualni potencial tega telesa. Dva tovrstna poizkusa sta bila relativno uspepna. Druptvo je izdalo Modro knjigo 2017 - ptevilka 2 - letnik XXV UPORABNA INFORMATIKA 127 Niko Schlamberger, Janez Grad: Štirideset let Slovenskega druptva Informatika s podnaslovom Slovenija kot informacijska druæba, v kateri je veË avtorjev podalo predstavo, v katero smer naj se razvija Slovenija in kako. Drugi poizkus je bil ustanovitev foruma za informacijsko druæbo. Tak forum je imelo v tistem Ëasu kar nekaj evropskih dræav, in Sloveniji kot dræavi, ki je bila na poti v Ëlanstvo Evropske unije, bi bil lahko tak forum v tem procesu v pomoË, zlasti pe Ëe upoptevamo osebne stike, ki so jih imeli Ëlani druptva mednarodno. Forum je bil celo ustanovljen v sodelovanju z Zdruæenjem raziskovalcev Slovenije, napisan je bil tudi statut (Pravila), vendar je ostalo zgolj pri ustanovitvi. Ko je potekel predsednipki mandat Tomaæu Banovcu, sem bil za predsednika izvoljen avtor tega zapisa. Ena od izhodipËnih ugotovitev, ki so vplivale na dolgoroËne usmeritve druptva, je bila, da druptvo mednarodno ni opaæeno in aktivno. Izvrpni odbor je sklenil, naj se druptvo vËlani v sorodne mednarodne organizacije. Poleg nadaljevanja uveljavljenih dejavnosti je bilo torej treba najti stike z ustreznimi zdruæenji in pripraviti potrebne dokumente, ki so bili pogoj za Ëlanstvo. Prvo mednarodno zdruæenje, v katerega je bilo druptvo sprejeto, je bil IFIP, ki ima sedeæ na Dunaju. Ob tem ko je bilo druptvo sprejeto v IFIP, je imenovalo predstavnike v vse tedanje tehniËne odbore IFIP. Temu je sledilo Ëlanstvo v evropskem zdruæenju Council of European Professional Informatics Societies (CEPIS) s sedeæem v Bruslju. Kot Ëlan tega zdruæenja je druptvo moglo pridobiti licenco za uporabnipko raËunalnipki certifikat ECDL (European Computer Driving Licence) in tako postalo tudi Ëlan ECDL Foundation, ki ima sedeæ v Dublinu. Nekaj let za tem se je druptvo vËlanilo pe v dve mednarodni organizaciji, ki zdruæujeta asociacije s podroËja operacijskih raziskav. To sta International Federation of Operations Research Societies (IFORS) in Association of European Operation Research Societies (EURO). Poleg tega je dalo druptvo pobudo za ustanovitev regionalnega zdruæenja Information Technology Standing Regional Committee (IT STAR), katerega ustanovni Ëlan je bilo skupaj z druptvi avstrijskih, italijanskih in madæarskih informatikov. V vseh teh asociacijah so bili Ëlani in predstavniki aktivni in opaæeni, izvoljeni so bili tudi v njihove izvrpilne organe, in sicer za podpredsednika IFIP za dva mandata, za predsednika CEPIS ter koordinatorja IT STAR, kot uredniki publikacij IFORS in EURO ter Ëlani upravnih odborov teh organizacij. V tem obdobju so bile ustanovljene pe tri sekci je, ki jih navajam po kronolopkem vrstnem redu ustanovitve: sekcija za raziskovanje informacijskih sistemov, sekcija za jezik in sekcija za seniorje. Prva po ustanovitvi ni izkazala veËje aktivnosti, za tretjo ‡ presenetljivo ‡ potencialno Ëlanstvo ni kazalo velikega zanimanja, utrdila se je le sekcija za jezik. Glavni motiv za ustanovitev in za njene aktivnosti je bila ugotovitev, da ne more biti strokovne odliËnosti brez odliËnega strokovnega jezika. Vidni doseæek te sekcije je internetni terminolopki slovar informatike Islovar, ki je javno dostopen in se uveljavlja kot referenËna baza strokovnih izrazov. Seveda so se nadaljevale uveljavljene aktivnosti, to je izdajanje publikacij ‡ obeh revij in zbornikov konferenc, pirpe pa je tudi sodelovanje z gospodarskimi druæbami iz dejavnosti informatike. Druptvo ima domaËe strani in pridobilo je status druptva, ki deluje v javnem interesu. ZaËelo je prirejati posvete o razliËnih aktualnih temah s podroËja informatike, tako na primer o investicijah, izvorni kodi, registru nepremiËnin, varnosti na internetu idr. V sodelovanju z Ministrstvom za javno upravo je organiziralo æe osem konferenc Informatika v javni upravi. Pomembno je bilo prizadevanje za dvig strokovne etike informatikov. Za ta namen je druptvo sprejelo kodeks etike in organiziralo sedem etiËnih forumov. Sprejelo je pravilnik o priznanjih in imenovalo komisijo za priznanja. Od leta 1994 je bilo javno podeljenih 64 priznanj fiziËnim in pravnim osebam. Sprejelo je pravilnik o nagradi za informacijskotehnolopki doseæek leta, imenovani eNagrada, ki ga tako kot priznanje druptva javno podelimo na slovesnosti ob zaËetku konference Dnevi slovenske informatike. Za sistematiËno izvajanje programov certificiranja uporabnikov z izpiti ECDL je sprejelo pravilnik o izvajanju programov ECDL. »e bi povzeli dogajanje in doseæke tega obdobja, bi lahko ugotovili, da se je druptvo notranje utrdilo, postalo vidno znotraj dræave, pe bolj mednarodno, moderniziralo je svoje poslovanje, glede na intelektualni potencial v obsegu blizu ptiristo Ëlanov in upoptevaje dejstvo, da priznano deluje v nacionalnem interesu, pa premalo vplivno. 4 PRIhODNOST Za doloËitev prihodnjih usmeritev delovanja moramo predvsem kritiËno in realno oceniti izhodipËe, to je preteklost in sedanjost. Povzetek prvega obdobja bi bil, da je bilo druptvo ustanovljeno in da je zaËelo delovati, za javni in zasebni sektor je bilo skoraj 128 UPORABNA INFORMATIKA 2017 - ptevilka 2 - letnik XXV Niko Schlamberger, Janez Grad: Štirideset let Slovenskega druptva Informatika nevidno. Drugo obdobje zaznamujejo razliËne aktivnosti, ki so povezane z informatiko, veËja je vidnost, vendar pa je vpliv na stratepke naËrte informatike v nacionalnem merilu skromen. Nenavadno je namreË, da je bilo druptvo bolj prepoznavno in priznano v mednarodnem okolju kot doma. Intelektualni potencial druptva je bil in je pe vedno premalo izkoripËen. Pri tem se misli predvsem na to, da bi lahko kot druptvo s priznanim statusom druptva, ki deluje v javnem interesu, bistveno veË prispevalo predvsem k strategijam in razvojnim vprapanjem slovenske informatike. Seveda bo nadaljevalo z vsemi aktivnostmi, ki jih izvaja, æeleli pa bi, da bi ga kot pomembnega akterja prepoznali tudi vplivniki, ki lahko doloËajo razvojne trende, torej zlasti dræava, gospodarska zdruæenja in velike gospodarske druæbe v dejavnosti informatike. Kam se torej usmeriti v prihodnje? Konkretne aktivnosti so razmeroma oËitne: izdajanje publikacij, organiziranje dogodkov samostojno ali v sodelovanju z zainteresiranimi organizacijami, vep ugodnosti za Ëlanstvo, delovanje za dvig digitalnih kompetenc, sodelovanje z osebami zasebnega in javnega prava, ki imajo podobne usmeritve in ki bi v povezavi z druptvom laæe uresniËile svoje cilje. Še vedno je aktualno prizadevati si, da bi se v druptvo vËlanili vsi, ki so zaposleni v dejavnosti informatike, kakor so opredeljene v standardni klasifikaciji dejavnosti. S tem bi dosegli, da bi se razvijalci spoptovali poleg poklicnih, temveË tudi etiËne norme. Ni namreË vse, kar je tehniËno izvedljivo in pravno dopustno, tudi etiËno sprejemljivo. S ptevilnejpim Ëlanstvom bi postalo druptvo tudi bolj vplivno v pozitivnem pomenu besede. Prav bi bilo, da bi imelo ob oblikovanju predpisov za podroËje informatike besedo tudi druptvo. Nadaljnja moænost je vzpostaviti formalno inptitucijo za informatiko v obliki zbornice ali akademije, kar je bilo predlagano æe pred Ëasom. V dræavi je kar nekaj druptev za informatiko v posameznih dejavnostih, tako v medicini in energetiki, omenjena je bila dokumentalistika, gotovo jih je pe kaj. Vse te organizacije bi lahko zdruæili podobno, kakor so to opravili na Hrvapkem ali v Srbiji. V slogi je moË. 5 NAMESTO SKLEPA Ob prebiranju priËujoËe kratke zgodovine Slovenskega druptva Informatika moram ugotoviti, da lahko druptvo predstavi pomembne doseæke ob tem, da nima zagotovljenih zunanjih virov financiranja in da ves Ëas svojega obstoja ni imelo niti enega zaposlenega. Vsi uspehi so rezultat prizadevanja in ambicij Ëlanov, katerih glavni cilj je doseæek. Štirideset let je bilo tako, vendar se svet spreminja, in ni nujno, pe manj gotovo, da bo lahko druptvo s tako izvajalsko paradigmo uspepno tudi prihodnjih ptirideset let. Velja namreË, da za uspepnost druptva ni dovolj predsednik ali izvrpni odbor ali Ëlanstvo, temveË so potrebni predsednik in izvrpni odbor in Ëlanstvo. Lahko bi ponovil za J. F. Kennedyjem: Ne sprapuj, kaj lahko stori za tebe druptvo, vprapaj se, kaj lahko storip za druptvo ti. »e bomo to sporoËilo hoteli razumeti in se po njem tudi ravnati, nas za prihodnost druptva ne more skrbeti. 6 VIRI [1] Tomaæ Banovec, zasebna komunikacija. [2] Lidija Zadnik Stirn, zasebna komunikacija. [3] Niko Schlamberger, Osebni zapiski. [4] Letna poroËila o delu druptva (www.drustvo-informatika.si). [5] Zapisniki sestankov izvrpnega odbora druptva (www.drustvo- informatika.si). [6] Niko Schlamberger, Kratka zgodovina Slovenskega druptva INFORMATIKA, neobjavljeno, predstavitev na konferenci IS 2016. [7] Schlamberger, N. idr. (2016). A contribution to the history if computing and informatics in West Balkan countries. Uporabna informatika, letnik XXIV, pt. 4, str. 191‡199. [8] Barle, J., Grad, J. (1993). Sekcija za operacijske raziskave. SOR‘93, Zbornik del, Slovensko druptvo Informatika, Ljubljana, 25.‡27. november 1993. UDK: 519.8(08). [9] Rupnik, V. (1993). Ob 30. obletnici operacijskih raziskav v Sloveniji. SOR‘93, Zbornik del, Slovensko druptvo Informatika, Ljubljana, 25.‡27. november 1993. UDK: 519.8(08). 2017 - ptevilka 2 - letnik XXV UPORABNA INFORMATIKA 129 Niko Schlamberger, Janez Grad: Štirideset let Slovenskega druptva Informatika • Niko Schlambergerje diplomiral naFakulteti za strojniptvo Univerzev Ljubljani. Delovne izkupnje obsegajo delov industriji,preteænopav raËunalniptvuininformatiki: programiranje, sistemsko analizoin razvijanje raËunalnipkihrepitev,predavanja, izvajanje usposabljanjanapodroËju informatike, svetovanje, vodenje projektov,organiziranjein izvedba nacionalnihter mednarodnih konferencin mednarodno sodelovanje.Biljena vodstvenihin vodilnih delovnih mestihv dræavni upravi.Jepredsednik Slovenskegadruptva Informatika, bilje podpredsednik svetovne zveze IFIPinpredsednik evropskega zdruæenja CEPIS.Je avtor ptevilnih strokovnihin znanstvenih Ëlankov. • JanezGradjeleta1958 diplomiraliz matematikena Naravoslovnifakulteti Univerzev Ljubljani,leta1968je magistriraliz matematiËne fizikena UniverzivBirminghamu, leta1973pa doktoriraliz matematiËnih znanostina VseuËilipËuvZagrebu.Poletu1957jebilstrokovni sodelavecna Institutu Joæef Stefan,vodja Republipkega raËunskega centra in predstojnik RaËunalnipkega centra Univerze v Ljubljani. Od leta 1973 do leta 1999 je sodeloval kot uËitelj za informatiko na Ekonomskifakulteti Univerzev Ljubljani, natopajedo upokojitveleta 2007 pouËeval informatikonaFakultetiza upravo Univerzev Ljubljani.Strokovnoseje izpopolnjeval na Zveznem zavodu za statistiko v Beogradu, Institutu für Strahlen und Kernphysik v Bonnu, Univerzi v Birminghamu, kot gostujoËi profesor pa je delal na Univerziv Indiani, Schoolof Business, Bloomington, ZDA. Ukvarjal sejesprogramiranjem na raËunalnikuinz numeriËno matematiko‡ repevanjem problema lastnihvrednostiin vektorjev matrik;v zadnjih letihpred upokojitvijopaseje ukvarjalpredvsemzrepevanjemproblemovspodroËja operacijskega raziskovanjainspodroËjabaz podatkov.Je soavtor pestnajstih monografij, uËbenikovinknjig,119 ËlankovinreferatovvstrokovnihrevijahterzbornikihstrokovnihsreËanjdomainvtujiniter38poroËil raziskovalnihnaloginprojektov.OpraviljeveËrecenzijËlankovzadomaËeintujerevije,biljeËlan ptevilnihdomaËih in tujih strokovnih zdruæenj in zvez ter Ëlan urednipkih odborov veË domaËih in tujih strokovnih revij. Slovensko druptvo Informatika mu je leta 1995 podelilo priznanjeza æivljenjskodelonapodroËju razvojain uveljavitve informatikev Sloveniji.Bilje mentorpri dvanajstih doktorskih disertacijah,veË deset magisterijih in univerzitetnih diplomahna ekonomskifakulteti. Univerzav Ljubljanimujeza njegovo delo podelila zlato plaketoin naziv zasluæniprofesor;na17. mednarodni multikonferenci Informacijska druæba so mu podelili nagrado Donald Michie and AlanTuring za æivljenjsko delo. 130 UPORABNA INFORMATIKA 2017 - ptevilka 2 - letnik XXV INfoRmAcIjE Iz Islovarja Islovar je spletni terminolopki slovar informatike, ki ga ureja jezikovna sekcija Slovenskega druptva Informatika. Islovar najdete na naslovu http://www.islovar.org. Tokrat objavljamo izbor izrazov, ki smo jih urejali v zadnjem Ëasu. Vabimo vas, da v Islovar v forumu prispevate svoje pripombe, predloge ali nove izraze. enôtni identifikátor víra ega ja a m (angl. URI, uniform resource identifier) standardna sestavljena oznaka za lociranje internetnega vira z naslovnimi sistemi, npr. URL, URN; sin. enotni oznaËevalnik vira; prim. enotni naslov vira enôtni naslóv víra ega a m (angl. URL, uniform resource locator) 1. naslovni sistem za doloËanje lokacije elektronskega vira v raËunalnipkem omreæju, sestavljen iz navedbe protokola in identifikatorja servisa; sin. enoliËni krajevnik vira; prim. enotni identifikator vira 2. naslov elektronskega vira v tem sistemu; sin. enoliËni krajevnik vira; prim. enotni identifikator vira informacíjski vír -ega -a m (angl. information source, information resource) dokument, publikacija, podatkovna zbirka, kjer lahko uporabnik dobi informacijo; prim. vir iskánje v snópu a s (angl. beam search) posplopitev poærepnega algoritma, ki v vsakem koraku ohranja veË najbolj perspektivnih hipotez mnóæiËenje a s (angl. crowdsourcing) zunanje izvajanje z vkljuËitvijo mnoæice izvajalcev, javnosti napotílni enótni naslóv víra ega ega a m (angl. referral URL) enotni naslov vira prej obiskane spletne strani omréæje vsák z vsákim a s (angl. peer to peer networking, P2P networking) omreæna arhitektura, kjer so naprave, raËunalniki med seboj enakovredni, nastopajo kot streæniki in kot odjemalci hkrati; sin. omreæje P2P omréæni vrstník ega a m (angl. network peer) entiteta v omreæju, ki se enakovredno povezuje z drugimi pogójno nakljúËna pólja ih s mn (angl. conditional random fields, CRF) statistiËne metode, ki se uporabljajo pri prepoznavanju vzorcev in pri strojnem uËenju poærépni algorítem ega tma m (angl. greedy search, greedy algorithm) iskalni algoritem, ki v vsakem koraku izbere lokalno optimalno pot prikríti márkovski modél ega ega a m (angl. hidden Markov model) stohastiËni model, ki se lahko opipe z dvema nakljuËnima procesoma; sin. skriti model Markova raËunálnipko razmípljanje ega a s (angl. computational thinking, CT) miselni procesi, ki omogoËajo oblikovanje problema in izraæanje njegove repitve tako, da jo raËunalnik lahko uËinkovito izvede razloËevánje referénc a s postopek iskanja vseh izrazov, ki se nanapajo na isto entiteto v besedilu vír a m (angl. 1. source; 2. resource, source of information) 1. dokument, publikacija, oseba, od koder informacija izvira; sin. vir informacije; prim. informacijski vir 2. kar sistem potrebuje, uporablja za svoje delovanje, npr. Ëlovepki viri 2017 - ptevilka 2 - letnik XXV UPORABNA INFORMATIKA 131 INfoRmAcIjE vír podátkov a m (angl. data source) 1. kar hrani podatke do uporabe, npr. datoteka, podatkovna zbirka; sin. podatkovni vir 2. naprava, ki pri prenosu podatkov skrbi za njihovo oddajanje; sin. podatkovni vir vzajémno povezovánje ega a s (angl. network peering) dogovorjeno povezovanje internetnih omreæij enakovrednih ponudnikov zunánje izvájanje ega a s (angl. outsourcing) pogodbeno izvajanje opravil pri zunanjih, praviloma stropkovno ugodnejpih izvajalcih; prim. mnoæiËenje zunánje izvájanje v obláku ega a s (angl. cloud sourcing) uporaba oblaka za storitve zunanjega izvajanja Izbor pripravlja in ureja Katarina Puc s sodelavci 132 UPORABNA INFORMATIKA 2017 - ptevilka 2 - letnik XXV Znanstveni prispevki Jerko Oršic, Tanja Tajnik, Bojan Rosi, Borut Jereb Merjenje trajnostne uspešnosti pri iZvajalcih logisticnih storitev Tomaž Sallubier, Borut Rusjan proces validacije racunalniško podprtih sisteMov: priMer farMacevtske industrije strokovni prispevki Magdalena Rejec, Matjaž Roblek vecparaMetrski odlocitveni Model Za raZvršcanje narocil v proiZvodnjo pogledi v zgodovino Niko Schlamberger, Janez Grad štirideset let slovenskega društva inforMatika informacije iZ islovarja Znanstveni prispevki Jerko Oršic, Tanja Tajnik, Bojan Rosi, Borut Jereb Merjenje trajnostne uspešnosti pri iZvajalcih logisticnih storitev Tomaž Sallubier, Borut Rusjan proces validacije racunalniško podprtih sisteMov: priMer farMacevtske industrije strokovni prispevki Magdalena Rejec, Matjaž Roblek vecparaMetrski odlocitveni Model Za raZvršcanje narocil v proiZvodnjo pogledi v zgodovino Niko Schlamberger, Janez Grad štirideset let slovenskega društva inforMatika informacije iZ islovarja informacije VËlanite se v Slovensko druptvo INFORMATIKA Pristopna izjava za Ëlanstvo v Slovenskem druptvu INFORMATIKA DDV je vkljuËen v Ëlanarino. NaroËilnica na revijo UPORABNA INFORMATIKA NaroËnina znapa: 35,00 € za fiziËne osebe 85,00 € za pravne osebe ‡ prvi izvod 60,00 € za pravne osebe ‡ vsak naslednji izvod 15,00 € za ptudente in seniorje (ob predloæitvi dokazila o statusu) DDV je vkljuËen v naroËnino. 2012 - ptevilka 1 - letnik XX UPORABNA INFORMATIKA 77