24582 Pod log9

Konfiguracja sieci logistycznej

Dlatego jednym z ważniejszych zadań, jakie stawiane są organizacjom sieciowym jest dokonywanie bieżącej kontroli nad jakością a w konsekwencji przydatnością poszczególnych uczestników, członków sieci. Wynika to z faktu, iż zdaniem D. Kempny^{1 2} jedynym sposobem doskonalenia spółki wirtualnej jest usuwanie jednego lub więcej węzłów i wprowadzanie najlepszych, co jest równoznaczne z tworzeniem coraz to nowych spółek wirtualnych. Trzeba wobec tego zadać pytanie, w jaki sposób dokonać oceny członków sieci, zwłaszcza wtedy, gdy integracja i koordynacja tej sieci zawiera w swej treści dwie różne domeny zarządzania. Pierwsza z nich związana jest z socjologiczną i kulturową naturą procesów współpracy w obrębie sieci a druga z czysto technologicznym znaczeniem systemów informatycznych. Poziom uzbrojenia technicznego w oprogramowanie komputerowe jest mierzalny i po przeprowadzeniu badań, możliwy do precyzyjnego opisania. Trudniej określić efektywność współpracy, kompetencji logistycznych, traktowanych, jako kryterium socjologiczne potrzebne w integrowaniu sieci. Wydaje się że w tym przypadku, można wykorzystać logikę zbiorów rozmytych. W polskiej literaturze przedmiotu, zwrócono na to uwagę pod koniec lat dziewięćdziesiątych ubiegłego wieku¹.

Pierwsze próby z tego zakresu dotyczyły rysującej się różnicy pomiędzy ryzykiem a niepewnością takiej działalności gospodarczej, która związana jest z potrzebą uzyskania przewagi konkurencji na rynku. Ze względu na fakt, iż niepewność jest szczególnym przypadkiem rozmytości, zbiór przynależności M nie musi być zbiorem liczbowym, gdyż:

V    *

M e P(Y)

gdzie: P(Y) oznacza rodzinę wszystkich podzbiorów Y, zbiór przynależności M w teorii i zastosowaniach jest definiowany w taki sposób, że jego element maksymalny jest równy jedności a element minimalny zeru.

Jednym z ciekawszych przykładów zastosowania zbiorów rozmytych w organizacjach sieciowych jest model logiki zbiorów rozmytych (fuzzy logie model), opracowany przez B. Shore i A.R. Venkatachalam’a³.

Służy on do oceny skuteczności działalności członków sieci a w konsekwencji do eliminowania tych pośród uczestników, których dalsze funkcjonowanie w organizacji sieciowej powoduje zakłócenie i szkody dla sieci.

nej skali od 0 do 1. Najczęściej, jak wynika z prowadzonych badań⁴⁵, bierze się pod uwagę dziewięć kategorii takich jak: bardzo niski (BN), średnio niski (ŚN), niski (N), prawie średni (PŚ), średni (Ś), powyżej średniej (PŚ), wysoki (W), bardzo wysoki (BW), ekstremalnie wysoki (EW). W graficznym ujęciu można tę relację przedstawić następująco:

Rys. 22. Model zbiorów rozmytych w skali od 0 do 1.

Źródło: S. C. Lin, S.V. Lin, op. cit. str. 815

W przypadku, gdy weźmiemy pod uwagę czterech członków sieci: a, b, c, d, to po stosownych przekształceniach, zbiór przynależności wygląda następująco:

W wyniku przeprowadzonych obliczeń, tworzy się tabelaryczne zestawienie, z których odczytać można, który z członków sieci musi zostać z niej wyeliminowany.

Na podstawie tego niżej zamieszczonego, uproszczonego przykładu można przeprowadzać w dowolny sposób obliczenia konfigurując zarówno różną liczbą członków sieci z różną liczbą parametrów oceny.

¹ I m S. C., Lin S.V, An efficient expert system for air compressor troubles hooting, Expert Sys tern Vol. 18, Wo4, str. 203.

1

1

⁴' D. Kempny. Logistyczne obsługi klienta. PWE, W - wa, str. 239.

2

IZ. Gołembska, M. Szymczak. Informatyzacja w logistyce przedsiębiorstw. PWN, W - wa, 1997 r.. str. 33 - 34.

3

¹⁴ B. Shore, A. R. Venkatachalam, Evaluating the informalion sharing capabilities of supply chain partners u fuzzy logie model. International Journal of Physical Distribution, Logislies Management. nr 9, 10, 2003 r., str. 804.