PREDLOG PODATKOVNEGA MODELA ZA OBRAVNAVO … · 2018. 8. 24. · Podatkovna baza je torej model okolja, ki služi kot osnova za sprejemanje odloitev in izvajanje akcij, in je mehanizirana,

UNIVERZA V MARIBORU FAKULTETA ZA ORGANIZACIJSKE VEDE

Diplomsko delo univerzitetnega študija Smer: Organizacija in management informacijskih

sistemov

PREDLOG PODATKOVNEGA MODELA ZA OBRAVNAVO PROIZVODNIH DELOVNIH

NALOGOV

Mentor: red. prof. dr. Vladislav Rajkovi� Kandidat: Tadej Cindri�

Kranj, junij 2007

ZAHVALA

Zahvaljujem se mentorju red. prof. dr. Vladislavu Rajkovi�u za vse nasvete in pomo� pri izdelavi diplomske naloge.

Hvala tudi vsem sodelavcem iz podjetja BETI Preja d.o.o., Metlika za vse potrebne podatke, brez katerih ne bi mogel izdelati diplomske naloge.

Zahvaljujem se tudi Mariji Grahek, u�iteljici, ki je lektorirala mojo diplomsko nalogo.

Zahvalil bi se še svojim najbližjim, še posebej punci Tatjani, ki so mi stali ob strani in me razrešili marsikatere doma�e obveznosti, da sem lahko v miru pisal diplomsko nalogo.

POVZETEK

V diplomski nalogi smo obravnavali problem obvladovanja dokumentacije, ki nastaja v proizvodnji preje. Problem so lo�ene in delne rešitve obvladovanja dokumentacije ali pa sploh ni ra�unalniške rešitve. Rešitev smo iskali v skupni podatkovni bazi, kjer ne bi bilo potrebno ve�krat vnašati istih podatkov. S tako rešitvijo bi odpravili napake, podvajanja in druge težave, ki se pojavijo pri nesistemati�nem na�inu dela. Pove�ala bi se hitrost dela, porabili bi manj papirja, hitreje bi prišli do informacij za lažje odlo�anje, itd. Da bi bile uporabniške zahteve kar najbolj razumljene, smo izdelali prototip. Na ta na�in smo preverili tako podatkovni model, kot tudi uporabniški vmesnik, s katerim bodo uporabniki imeli tudi najve� opravka. Pri opisovanju poslovnih procesov in podatkovnih modelov smo uporabili diagramske tehnike in metode, s pomo�jo katerih lahko na nedvoumen, a hkrati jasen in u�inkovit na�in oblikujemo modele. Na koncu smo navedli možnosti za nadaljnji razvoj podatkovnega modela.

KLJU�NE BESEDE

• Relacijske baze podatkov • Informacijski sistem • Proizvodnja • Prototip

ABSTRACT

Datamodel proposition for discussing production working order

The present thesis deals with documentation command problem, which is forming in yarn production. Problem appears in separated and part solutions dealing with documentation, or there isn't any computer resolution. Solution was found in common database, which provides united database. There is unesessary to enter same data frequently. This solution prevents mistakes, duplications and other problems, which appear in nonsystematic working method. Work rapidity would increase, less paper consumption, faster getting information, there would be easier to take decisions, etc. The prototype was made out so that our applicable request would be clearly. In this way we examined data model, user interface with which users will deal mostly. In description of business process and data models we use diagrammatic techniques and methods which help us clearly, unequivocaly and intelligibly form models. In the end we state possibilities for further progress for data model.

KEY WORDS

• Relation database • Information system • Production • Prototype

KAZALO

1 Uvod .................................................................................................................1

2 Predstavitev družbe...........................................................................................3

3 Teoreti�ne osnove podatkovnih baz ..................................................................5 3.1 Relacijska podatkovna baza ...................................................................6

4 Obstoje�e stanje ...............................................................................................7 4.1 Posnetek stanja ......................................................................................7 4.2 Kriti�na analiza ..................................................................................... 12

5 Predlog podatkovnega modela........................................................................ 14 5.1 Slovar entitet......................................................................................... 14 5.2 Slovar atributov..................................................................................... 16 5.3 ER diagram .......................................................................................... 23

6 Prototipna rešitev ............................................................................................ 31

7 Kriti�na analiza................................................................................................ 36

8 Zaklju�ki .......................................................................................................... 37

Literatura in viri................................................................................................ 38

Univerza v Mariboru - Fakulteta za organizacijske vede Diplomsko delo univerzitetnega študija

Tadej Cindri�: Predlog podatkovnega modela za obravnavo proizvodnih delovnih nalogov stran 1

1 UVOD

Nenehno spreminjanje poslovnega okolja in novosti v tehnologiji pogojujejo zahteve po hitrem in u�inkovitem prilagajanju na�inov poslovanja in s tem potrebo po dobrem obvladovanju poslovnih procesov v podjetju. Za zagotovitev u�inkovite informacijske podpore je potrebno poslovne procese definirati in razumeti. Pri tem nam pomagajo formalne tehnike in metode, s pomo�jo katerih lahko na nedvoumen, a hkrati jasen in u�inkovit na�in oblikujemo modele, s katerimi opišemo poslovne procese.

Ugotavljamo, da je v proizvodnji obravnavanega podjetja veliko proizvodne dokumentacije ra�unalniško nepodprte. Veliko istih podatkov se vedno znova prepisuje, kar vodi do napak in nedoslednosti. Ker proizvodno dokumentacijo izpolnjujejo razli�ni ljudje v proizvodnji, se dogaja, da je isti podatek razli�no pisan, kar vodi do nerazumevanja.

Pri analizi obstoje�e dokumentacije smo ugotovili, da je veliko istih artiklov vodenih pod razli�nimi šiframi. Razlika je lahko samo v merah, ali pa v razli�nem poimenovanju istega artikla, ki ga imajo kupci. Domnevamo, da se ta problem lahko pojavi v prodaji, kjer morajo poznati, pod katerimi šiframi se nahaja nek artikel, da bi ugotovili koliko ga imajo na zalogi. Domnevamo tudi, da se spregleda kak artikel v skladiš�u, ki bi ga dejansko lahko prodali kakšnemu drugemu kupcu, le npr. etiketo ali pa karton bi zamenjali. To vodi tudi do velikih zalog in nepreglednosti nad zalogami.

Ko smo analizirali obstoje�e aplikacije v proizvodnji, smo ugotovili, da je ve� delnih ra�unalniških rešitev, ki niso medsebojno povezane. To vodi do ve�kratnih vnosov že vnesenih podatkov. Domnevamo, da zato prihaja do razli�nih podatkov za isto stvar. Poleg tega pa so obstoje�e rešitve zastarele tako tehnološko kot tudi vsebinsko.

Na�rtovanje podatkovnega modela je kompleksna aktivnost, ki vklju�uje planiranje, specifikacijo in razvoj (glej sliko 1). Mi smo razvili informacijski sistem do prototipa. Ostale aktivnosti, implementacija, vrednotenje, obratovanje in vzdrževanje pa prepustili nadaljnjemu razvoju.



Študija izvedljivosti

Zbiranje zahtev inanaliza

Na�rtovanje

Izdelava prototipa Implementacija

Vrednotenje intestiranje

Obratovanje invzdrževanje

Slika 1: Razvojni cikel informacijskega sistema (Mohori� 1997)

Prototipni na�in pomeni, da nam je lastnik (uporabnik) problema povedal, kakšen je problem in kaj bi hotel, mi pa smo izdelali podatkovni model, ga preizkusili z orodjem MS Access in ga skupaj z lastnikom problema komentirali in popravljali, dokler ni bil lastnik problema zadovoljen. Prednost te metode je v tem, da lahko lastnik problema, ki ponavadi ni strokovnjak iz informatike lažje pove, kaj ho�e na delujo�i aplikaciji. Prednost je tudi ta, da lahko aplikacijo zavržemo brez ve�je škode, �e se izkaže, da rešitev ni dobra.



2 PREDSTAVITEV DRUŽBE

Za�etki družbe segajo v l. 1969, ko je BETI pri�ela s proizvodnjo teksturiranih sinteti�nih prej, obrat pa se je imenoval Kodranka. Obrat se je postopoma razvijal in uspešno širil svojo dejavnost. V sistemu Beti pa je v svoji zgodovini doživljal razli�ne organizacijske spremembe, ki so bile posledice notranjih prestrukturiranj ali usklajevanja z zakonodajo. Trenutni organigram podjetja je prikazan na sliki 2.

BETI PREJA d.o.o. Metlika, je kot d.o.o. vpisana v sodni register leta 1992 in je h�erinska firma ustanoviteljice BETI d.d., Tekstilna industrija, Metlika, ki je tudi njena 100 % lastnica.

Osnovni program podjetja je izdelava sinteti�nih prej iz poliestra, poliamida in elastana, v raznih oblikah. Proizvodnja sinteti�nih prej in sukancev je organizirana po obratih:

• Obrat PREJA, ki izvaja postopke: teksturiranje, sukanje z varovalnim vitjem za surovo predelavo, sukanje z varovalnim vitjem - priprava za barvanje in previjanje preje;

• Obrat BARVARNA, ki izvaja postopke barvanja in oplemenitenja preje; • Obrat SUKALNICA, izvaja ovijanje elastana, kopsiranje filamentov, parjenje

prej in sukancev ter previjanje prej in sukancev.

Iz naše preje proizvajajo razli�ne vrste trikotažnih, nogavi�arskih in tkalskih prej, ki jih plasirajo pretežno na zahodni evropski trg in v Ameriko. Delež prodaje na slovenskem tržiš�u znaša 10% ostalo pa izven Slovenije.

Danes je v podjetju zaposlenih 165 delavcev.

Razvojni na�rti podjetja so pove�ati prodajo barvaste preje za 10%. Za realizacijo tega na�rta bodo investirali v nabavo tehnološko zastarelega strojnega parka (strojev za previjanje barvane preje in teksturirnih strojev).



Slika 2: Organigram družbe

BETI PREJA D.O.O.

PROIZVODNJA KOMERCIALA

OBRAT PREJA

OBRAT BARVARNA

OBRAT SUKALNICA

PRODAJA

NABAVA

KAKOVOST OBRA�UN PLA�

SKLADIŠ�E GOTOVIH IZDELKOV

SKLADIŠ�E SUROVIN ENERGETIKA IN EKOLOGIJA

VZDRŽEVANJE

KONTROLA



3 TEORETI�NE OSNOVE PODATKOVNIH BAZ

Kot navaja Mohori� (1995) imenujemo svet, vse kar se nahaja okoli nas, vklju�no z nami. Vsak �lovek si ustvarja svojo predstavo o svetu, zato je razumljivo, da en in isti svet dojemamo na razli�ne na�ine. Da bi se lahko med seboj pogovarjali in izmenjevali mnenja, je potrebno dose�i dogovor o tem, kako je svet sestavljen, kaj se v njem nahaja in dogaja. Eden izmed na�inov zapisovanja in shranjevanja dejstev o svetu je ra�unalniško podprto shranjevanje podatkov v podatkovni bazi. V njen shranjujemo skupno dogovorjeno podobo tistih delov sveta, ki nas iz dolo�enih razlogov prav posebej zanimajo. V našem primeru je to proizvodni sistem, ki je ciljno usmerjen in v katerem proizvajamo nekaj koristnega.

Podatkovne baze so nepogrešljiv del kateregakoli ra�unalniško podprtega poslovnega ali tehni�nega sistema. Prvi za�etki sistemov za upravljanje podatkovnih baz segajo v obdobje, ko so se kot poglaviten pomnilniški medij uporabljali še magnetni trakovi. Pravi razvoj sistemov za upravljanje podatkovnih baz pa se je pri�el v za�etku 70-ih let s predstavitvijo CODASYL-ovega mrežnega in Coddovega relacijskega podatkovnega modela. Mrežni sistemi so tako kraljevali vse do sredine 80-ih let, ko so jih pri�eli, zahvaljujo� pove�evanju zmogljivosti in zniževanju cen strojne opreme, prehitevati danes prevladujo�i relacijski sistemi. Trije, pogosto imenovani »veliki« sistemi (relacijski, mrežni in hierarhi�ni), se med seboj razlikujejo predvsem po uporabniku vidnem in dostopnem podatkovnem modelu in z njim povezanimi podatkovnimi jeziki, manj pa po interni implementaciji, ki pri vseh sloni na datote�nem sistemu in iz preteklosti že dobro znanih pristopnih metodah.

Kot smo že navedli se danes uporabljajo predvsem tri vrste podatkovnih modelov, ki jih lahko klasificiramo z ozirom na podatkovno strukturo na:

• relacijski podatkovni model, ki temelji na relacijah, • mrežni podatkovni model, ki temelji na grafih in • hierarhi�ni podatkovni model, ki temelji na drevesih.

Podatkovna baza je torej model okolja, ki služi kot osnova za sprejemanje odlo�itev in izvajanje akcij, in je mehanizirana, ve�uporabniška, formalno definirana in centralno nadzorovana zbirka podatkov.

Kot navaja Mohori� (1997) se na�rtovanje podatkovne baze lahko lotimo na dva na�ina. Prvi na�in predvideva, da poznamo vse atribute, katerih vrednosti želimo shranjevati, in da poznamo vse odvisnosti, ki obstajajo med temi atributi. Drugi na�in pa opazovani svet najprej predstavimo s konceptualnim modelom v grafi�ni obliki, ki ga nato preslikamo v želen podatkovni model.

V naši diplomski nalogi smo uporabili relacijski podatkovni model na prvi na�in, pomeni, da smo poznali vse atribute, njihove vrednosti in odvisnosti. S postopki normalizacije relacijskih shem smo izdelali optimalno shemo podatkovne baze.



3.1 RELACIJSKA PODATKOVNA BAZA

V diplomski nalogi bomo uporabili relacijski podatkovni model, ki sodi med površinske modele in se uporablja za predstavitev podatkovne baze na konceptualnem in zunanjem nivoju. Relacijski podatkovni model je:

• formalno definiran in osnovan na matemati�nih strukturah - relacijah, • ne vsebuje elementov fizi�nega shranjevanja podatkov, s �imer je

zagotovljena fizi�na podatkovna neodvisnost, • relacij so predstavljene s tabelami.

Osnovna koncepta relacijskega podatkovnega modela sta domena in relacija. Domene so množice, njihovi elementi pa so vrednosti predstavljene v obliki podatkov. Relacija je podmnožica kartezijskega produkta liste domen oziroma množica n-teric, katerih komponente so elementi domen.

S pojavom relacijskega podatkovnega modela so razvili relacijski povpraševalni jezik, SQL. Osnovna funkcija jezika SQL je podpirati definicijo podatkovnih struktur, rokovanje s podatki v njih in nadzor nad podatki v relacijski podatkovni bazi. SQL je nepostopkovni jezik in je primeren za interaktivno uporabo, njegovi ukazi pa so lahko tudi vgnezdeni v goste�e jezike.

Pri relacijski podatkovni bazi je zelo pomembna normalizacija. Normalizacija je algoritem za pripravo relacijske baze podatkov. Izmislil si jo je E.F.Code leta 1969. Cilj normalizacije je, da odpravimo podvajanje in naredimo sistem celovit. Poznamo šest normalnih form (1NF, 2NF, 3NF, BCNF, 4NF in 5NF). 4NF in 5NF se nanašata na relacije s klju�em sestavljenim iz vsaj treh atributov. Podatkovni model je popolnoma normaliziran, �e je v 5NF.



4 OBSTOJE�E STANJE

V tem poglavju bomo predstavili posnetek obstoje�ega stanja in hkrati pokazali na pomanjkljivosti, ki jih želimo odpraviti. Posnetek stanja bomo predstavili z modelom eEPC. S tem modelom lahko prikazujemo organizacijski, funkcijski, procesni in podatkovni vidik. Model eEPC vsebuje verigo funkcij, ki jih prožijo posamezni dogodki. V nasprotju s funkcijo, ki lahko traja nekaj �asa, je dogodek omejen na dolo�en trenutek. Iz modela je razvidno zaporedje izvajanja funkcij. S kombinacijo dogodkov in funkcij, ki so združeni v zaporedje, je torej opisan poslovni proces kot logi�na veriga dogodkov.

4.1 POSNETEK STANJA

Slike v nadaljevanju prikazujejo proizvodni proces izdelovanja artiklov. V proizvodnem procesu nastaja razli�na dokumentacija, delovni nalogi, tehnološki listi, operacijski listi, recepture, nedokon�ana proizvodnja, itd.

V podjetju izdelujemo razli�ne vrste preje in sicer: teksturirano prejo, sukano prejo, barvano prejo in oviti elastan. Ti artikli so lahko iz razli�nih vrst surovin, poliamida, poliestra in njihovih mešanic. Pri razlikovanju artiklov je pomemben tudi Dtex, ki opredeljuje mehansko obliko in lastnosti preje. Zaradi kvalitete izdelave preje se o izdelovanju vodi številka partije. Izdelki, ki so izdelani pod isto številko partije so enako kvalitetni, pomeni, da so narejeni iz iste surovine in po enakem tehnološkem postopku.



podanonarocilo

preje

referent prodajerazpisovanje

delovnega naloga(DN)

pregledovanjetehnoloških listov

(TL)

DN jerazpisan

Delovni nalog

vodja proizvodnje

XOR

TL jeizdelan

TL niizdelan

Tehnološki list

izdelovanjedelovnega naloga

1.1

vodja proizvodnje

Slika 3: Model poslovnega procesa razpisovanja delovnih nalogov

Proizvodni proces se za�ne s prejetjem kup�evega naro�ila (glej sliko 3). Naro�ila sprejemajo v prodaji, kjer v primeru, da nimajo na zalogi naro�enega artikla, odprejo delovni nalog. Pri tem imajo v pomo� aplikacijo za razpisovanje glavnih delovnih nalogov. Na podlagi razpisanih delovnih nalogov in na podlagi analiz iz preteklosti, vodja planiranja planira materialne potrebe. Delovni nalog nato natisnejo in takšne dobi v obravnavo vodja proizvodnje. Vodja proizvodnje nato na podlagi stanja v proizvodnji, izdelanih tehnoloških listov, osnovnega materiala v skladiš�u surovin dolo�i potek proizvodnje. Vsak artikel se proizvaja po to�no dolo�eni partiji, ki je



napisana na tehnološkem listu. �e tehnološkega lista nima izdelanega, ga mora predhodno razviti in dolo�iti novo partijo. Dokler ni tehnološki list izdelan in validiran, ne sme za�eti s proizvodnjo.

Za vsak artikel je dolo�en operacijski list, ki pove katere operacije so potrebne. �isto vsak artikel se teksturira (glej sliko 4). V primeru teksturirane preje, se preja samo teksturira na teksturirnih strojih, naslednje operacije pa so lahko previjanje ali pakiranje, odvisno od želje kupca. �e je naro�ena sukana preja, gre artikel po teksturiranju na sukanje in nato enako kot pri teksturirani preji, na previjanje ali na pakiranje.

1.1

teksturi-ranapreja

1.2

teksturiranje prejeteksturirec

XOR

sukanje preje

2.22.1

sukanapreja

XOR

Medfazna zalogateksturirane preje

Medfazna zalogasukane prejesukalec

Slika 4: Model poslovnega procesa izdelave surove preje



V primeru barvane preje pa se poleg teksturiranja in sukanja izvaja barvanje preje (glej sliko 5). Pri barvanju ima vodja barvarne v pomo� aplikacijo za razpisovanje delovnih nalogov za barvanje, le da ta aplikacija ni povezana z aplikacijo, ki je namenjena razpisovanju glavnih delovnih nalogov, ki jo imajo v službi prodaje. Pri razpisovanju delovnega naloga za barvanje mora vodja barvarne paziti na ve� stvari. Najprej mora vedeti, ali ima na zalogi (nedokon�ana proizvodnja) kaj pobarvane preje, ki ni bila potrjena pri kakšnem prejšnjem barvanju. Ta preja pride v poštev predvsem za barvanje temnejših tonov. Potem mora vedeti, katera sukana preja je na zalogi. To mora preveriti direktno v proizvodnji, ker nimajo aplikacije, ki bi beležila te zaloge. Ko vse to preveri, razpiše delovni nalog za barvanje. Takrat lahko v proizvodnji za�nejo z barvanjem preje. Pri barvanju artikel spremeni partijo.

razpisovanje DNza barvanje

1.2

DN zabarvanjerazpisan

vodja barvarne

Delovni nalog zabarvanjebarvanje preje

preja jepobarv-

ana

barvar

Receptura

Program barvanja

1.3

1.5

1.6

Nedokoncanaproizvodnja

Medfazna zalogasukane preje

Slika 5: Model poslovnega procesa barvanja surove preje



Po kon�anem barvanju mora barvar preveriti kvaliteto barvanja (glej sliko 6), izvede tudi t.i. pass-fail test, pri katerem ugotavljajo kvaliteto barvnega tona. Poleg tega pa lahko na kvaliteto preje vplivajo razli�ni dejavniki, na katere ve�krat tudi ne moremo vplivati, npr. umazana voda. V primeru slabe kvalitete morajo skupaj z vodjem barvarne ugotoviti vzroke za slabo kvaliteto in možnosti popravila. V primeru, da popravilo ni možno, morajo ponovno razpisati delovni nalog za barvanje. Neustrezno pobarvana preja pa gre na seznam nedokon�ane proizvodnje. Tudi te podatke vodja barvarne vodi ro�no v posebnem zvezku.

1.3

ugotavljanjevzroka slabe

kvalitete

moznopopraviti

vodja barvarne

slabakvaliteta

1.5

ugotavljanjekvalitete barvanjabarvar

dobrakvaliteta

XOR

1.3

dopolnilnobarvanje

nimozno

popraviti

XOR

1.6

barvarAND

skladišcenje zamorebitno

poznejšo uporabo

nedoko-ncana

proizvo-dnja

barvar

Dokumentpass-fail

Delovni nalog zabarvanje

Nedokoncanaproizvodnja

Slika 6: Model poslovnega procesa popravljanja neustrezne barvane preje



Teksturirana, sukana in barvana preja gre lahko na fazo previjanja (glej sliko 7). Na tej fazi prejo previjejo na zahtevane oblike navitkov. V pomo� imajo delovne naloge in tehnološke liste. Po previjanju se navitki stehtajo in pakirajo po zahtevah kupcev. Te podatke vnesejo v t.i. veliki ra�unalnik, ki pa ni povezan z prejšnjima dvema aplikacijama.

1.3

previjanje preje

preja jeprevita

previjalka

pakiranje intehtanje prejevilicarist

preja jespakira-

na

2.1

2.2

Delovni nalog

Tehnološki list

Slika 7: Model poslovnega procesa previjanja in pakiranja gotove preje

4.2 KRITI�NA ANALIZA

Trenutno je v proizvodnji ve� nepovezanih aplikacij. Zaradi tega morajo zaposleni ve�krat vnašati isti podatek, kar lahko vodi do napak. Poleg tega niso podprti vsi procesi v proizvodnji, dolo�ne stvari morajo preveriti v sami proizvodnji ali pa po raznih evidencah. Tudi razne analize niso možne, npr. kalkulacija, ki zahteva veliko ro�nega dela in iskanja podatkov po raznoraznih arhivih, ki ve�krat niso ažurni. Problem je tudi v tem, da je ve� delnih arhivov za ene in iste dokumente.

Prva delna aplikacija je t.i. veliki ra�unalnik, ki med drugim podpira skladiš�no poslovanje (skladiš�e surovin, barv in kemikalij ter skladiš�e gotovih izdelkov). V to



aplikacijo se prvi� vnesejo podatki. Druga aplikacija podpira razpisovanje glavnih delovnih nalogov. V to aplikacijo se poleg ostalih podatkov ponovno vnašajo že vneseni podatki (dobavitelji, kupci, materiali, gotovi izdelki, surovine). Tretja aplikacija podpira razpisovanje delovnih nalogov za barvanje. Tudi ta aplikacija ni povezana z nobeno od prej navedenih, zato je tudi tu potrebno ponovno vnašati podatke. Obstaja tudi �etrta aplikacija, ki je namenjena vnašanju medfaznih zalog, ki so v proizvodnji in tudi ta aplikacija ni povezana z nobeno od prej naštetih.

Poleg tega, da aplikacije niso medsebojno povezane, in nimajo skupne baze podatkov, pa ne podpirajo vseh potreb iz proizvodnje. Tehnološke liste vodijo ro�no oz. si pomagajo z MS Word-om. Zalogo barvane preje, ki ni bila potrjena in se lahko porabi za kakšen manj zahteven artikel, npr.: temnejše barve, vodijo ro�no v zvezek.

Vse te pomanjkljivosti smo upoštevali pri izdelavi predloga podatkovnega modela za obravnavo proizvodnih delovnih nalogov.



5 PREDLOG PODATKOVNEGA MODELA

Pri predlogu podatkovnega modela za vodenje proizvodnih delovnih nalogov smo želeli zajeti �im ve� relevantnih podatkov, še posebej pa tiste podatke, ki jih obstoje�e aplikacije ne podpirajo. Poleg tega smo gledali �im bolj široko, da je podatkovni model mogo�e tudi dograjevati. V nadaljevanju je prikazan slovar entitet, atributov in ER diagrami, s katerimi logi�no predstavimo podatkovni model. ER diagram omogo�a hiter pristop glede na proces normalizacije. Orodja (npr. MS Visio) lahko na podlagi ER diagrama zgradijo fizi�no strukturo podatkovne baze.

Pristop z ER diagramom je odli�no sredstvo za komunikacijo med informacijsko-ra�unalniško usmerjenimi poklici. Uporabno je za razvijalce in informatike ter za dokumentacijo podatkovne baze.

5.1 SLOVAR ENTITET

Tabela 1 prikazuje slovar entitet, ki smo jih razvili za potrebe obravnave proizvodnih delovnih nalogov.

OZNAKA IME ENTITETE OPIS ENTITETE

01 Blago Vsebuje podatke o izdelkih, polizdelkih, materialih, surovinah, itd.

02 PPartner Vsebuje podatke o poslovnih partnerjih (kupci, dobavitelji).

03 Barva Vsebuje podatke o barvah, s katerimi barvajo izdelke.

04 Dn Vsebuje podatke o delovnih nalogih.

05 DnPostavke Vsebuje podatke o postavkah, ki so povezane z entiteto delovnih nalogov.

06 Stroj Vsebuje podatke o delovni opremi, ki se uporablja v proizvodnji.

07 Tl Vsebuje podatke o tehnoloških listih.

08 Zaposlen Vsebuje podatke o zaposlenih v proizvodnji

09 Operacija Vsebuje podatke o operacijah.



OZNAKA IME ENTITETE OPIS ENTITETE

10 ArtikelPartija Vsebuje podatke o artiklih in partijah

11 DNPartija Vsebuje podatke o izdelanih koli�inah izdelkov in polizdelkov.

12 Previto Vsebuje podatke o koli�ini previte barvane preje.

13 DnBarvanje Vsebuje podatke o delovnih nalogih za barvanje. Ti so podrejeni entiteti Dn.

14 DNBarvPost Vsebuje podatke o recepturi, nanaša se na entiteto DnBarvanje.

15 Program Vsebuje podatke o programih barvanja.

16 ProgramPost Vsebuje podatke o kemikalijah, ki se uporabljajo v dolo�enem programu barvanja.

17 BarvaRecept Vsebuje podatke o recepturah za barve.

18 Pakiranje Vsebuje podatke o pakiranjih artiklov.

19 PakiranjeKupec Vsebujejo podatke o kupcih in pakiranju artiklov.

20 PakiranjeArtikel Vsebujejo podatke o pakiranjih in artiklih.

21 Kupec Vsebuje podatke o kupcih in artiklih, ki jih kupujejo.

22 Dobavitelj Vsebuje podatke o dobaviteljih in surovinah, ki jih dobavljajo.

23 BarvaArtikel Vsebuje podatke o barvah in artiklih.

24 BlagoVrsta Vsebuje podatke o vrstah blaga.

25 Izdelava Vsebuje podatke o postopkih izdelave artiklov

Tabela 1: Seznam entitet, ki so vsebovane v podatkovnem modelu



5.2 SLOVAR ATRIBUTOV

Iz slik v nadaljevanju je razvidno, katere atribute smo vklju�ili v podatkovni model, kakšen je njihov podatkovni tip in kratek opis za razumevanje pomena atributa. Primarni atribut je ozna�en s klju�em.

Slika 8: Entiteta »Dn«

Slika 9: Entiteta »Barva«

Slika 10: Entiteta »BarvaArtikel«

Slika 11: Entiteta »BarvaRecept«



Slika 12: Entiteta »Blago«

Slika 13: Entiteta »BlagoVrsta«

Slika 14: Entiteta »DnBarvanje«



Slika 15: Entiteta »DNBarvPost«

Slika 16: Entiteta »DNPartija«

Slika 17: Entiteta »DnPostavke«

Slika 18: Entiteta »Dobavitelj«



Slika 19: Entiteta »Izdelava«

Slika 20: Entiteta »Kupec«

Slika 21: Entiteta »Operacija«

Slika 22: Entiteta »Pakiranje«



Slika 23: Entiteta »PakiranjeArtikel«

Slika 24: Entiteta »PakiranjeKupec«

Slika 25: Entiteta »PPartner«

Slika 26: Entiteta »Previto«

Slika 27: Entiteta »Program«



Slika 28: Entiteta »ProgramPost«

Slika 29: Entiteta »Stroj«

Slika 30: Entiteta »Zaposlen«



Slika 31: Entiteta »Tl«



5.3 ER DIAGRAM

Slika 32 prikazuje podatkovni model za razpisovanje proizvodnih delovnih nalogov. Entiteta »Dn« je glavni delovni nalog, ki ga odprejo v službi nabave, �e ugotovijo, da artikla ni na zalogi. V primeru barvane preje dolo�ijo tudi barve, s katerimi barvajo v obratu barvarna, to je entiteta »DnPostavke«. V entiteti »Blago« so vsi izdelki, polizdelki, filamenti in drugi materiali, ki jih potrebujejo v proizvodnji. Entiteta »PPartner« vsebuje vse poslovne partnerje podjetja, tako kupce kot dobavitelje. V entiteti »Barva« pa so zajete vse barvne nianse, ki jih tržimo in za katere imamo izdelane barvne karte. Razvoj barvnih nians nismo obravnavali v diplomski nalogi.

DnPostavke

PK,FK2,I2 Sif_DNPK,FK1,I1 Sif_Barve

KolicinaOpombe

Barva

PK Sif_barve

Barva_kupecNaziv

FK1,I1 Program

Blago

PK Sif_komp

FK1,I2 Sif_nazivaNazivElastanPA66

I1 DtexZavojiDtex2DenSjajEfektOblika_navTip_cevEtiketaDim_cevk

PPartner

PK Sif_PP

U1 Naziv_PPDrzavaVrsta

Dn

PK Sif_DN

FK2,I3,I2 KupecFK1,I1 Artikel

OdpremaKolicinaRok

Slika 32: Podatkovni model za razpis delovnih nalogov

Slika 33 prikazuje podatkovni model za obravnavo tehnoloških listov. Vodja proizvodnje mora vsak artikel delati po to�no dolo�enem tehnološkem listu, entiteta »Tl«. V tehnološkem listu so vsi rojstni podatki artikla. V proizvodnji imajo tehnološke liste za teksturiranje, sukanje, barvanje in pakiranje. Zaradi tega imamo entiteto »Operacija«. Pomemben podatek pri tehnoloških listih je številka partije. Številka partije dolo�a, da so artikli, ki so bili narejeni pod isto številko partije enake kvalitete. V proizvodnji se ne sme pojaviti ista številka partije in isti artikel ve� kot enkrat, zato imamo posebni entiteto »ArtikelPartija«! Tehnološki list ima tudi podatke o stroju in vseh nastavitvah parametrov, ki se naredijo na stroju, zato imamo entiteto »Stroj«. Entiteta »PPartner«, poslovni partner, nastopa kot dobavitelj stroja in dobavitelj filamenta. V tehnološkem listu so poleg artikla dolo�ene tudi vrsta cevke,



vrsta olja in vsi ti osnovni podatki so v entiteti »Blago«. Vsak tehnološki list ima enega podpisnika, zato imamo tudi entiteto »Zaposlen«.

ArtikelPartija

PK PartijaPK Sif_art

Stroj

PK Sif_stroja

St_strojaNaziv_stroja

FK2,I2,I3 Sif_proizvajalcaI4 Tip_strojaU1 Inventarna_stI5 Tovarniska_stFK1,I1 Sif_operacije

TezaFlota

PPartner

PK Sif_PP


Operacija

PK Šif_operacije

I2 Naziv_operacijeI1 Nadrejena

Red

Blago

PK Sif_komp



Zaposlen

PK Maticna

PriimekIme

Tl

PK,FK1,I1,I6 PartijaPK,FK1,FK3,I1,I3 Sif_artPK,FK7,I8 Sif_stroja

Sif_TLFK5,I5 Sif_operacije

Stran_strFK2,I2 Sif_mat

Partija_dFK6,I7 Sif_dob

Obl_navTeza_navDatum

FK8,I9 IzdelalDiskiTemp_ITemp_IIVretenoHitrostD_YRaztegDovodNavijanjePotencaKotCevkaOblika_cevkeCev_barva

FK4,I4 OljeObratiIntervalHIntervalMinFi_navitkaEtalonZavojiJermenica1Jermenica2JermenABCDEFGHIJKLMNSt_kroglicFi_kroglicKrcenjeZob

Slika 33: Podatkovni model za razpis tehnoloških listov



DNPartija

PK Sif_vnos

FK3,I4,I3 Sif_DNFK1,I1,I5 PartijaFK1,FK2,I2,I1 Sif_blaga

KolicinaDatumOpombe

ArtikelPartija


Blago

PK Sif_komp

FK1,I2 Sif_nazivaNaziv

FK2,I4,I3 Sif_surElastanPA66


Dn

PK Sif_DN


OdpremaKolicinaRok

Slika 34: Podatkovni model vodenja nedokon�ane proizvodnje

Slika 34 prikazuje podatkovni model za vodenje nedokon�ane proizvodnje. V entiteti »DNPartija« se beležijo vsi artikli, ki so bili izdelani, skupaj z datumom in morebitnimi opombami. Omogo�eno je, da lahko ve�krat vnesemo isto številko delovnega naloga, artikla in partijo. V proizvodnji se dogaja, da lahko en artikel delamo ve� dni, zato je takšna rešitev nujna in omogo�a hitrejše beleženje koli�ine izdelane preje. To omogo�a tudi trenutni pregled nad stanjem zalog v proizvodnji. Obstoje�a aplikacija ne omogo�a (se ne uporablja) obravnave nedokon�ane proizvodnje. Zato je potrebno v proizvodnji preveriti, koliko dela je že opravljenega.



Slika 35 nam kaže podatkovni model za razpisovanje delovnih nalogov v obratu barvarne. Vidimo, da je povezan z glavnim delovnim nalogom, glej entiteto »DnPostavke«. Obstoje�i aplikaciji nista medsebojno povezani, zato lahko pri�akujemo ve� napak in ve�kratne vnose istih podatkov. V entiteti »DnBarvanje« je atribut »Potrjen«, ki lo�uje dokon�ane delovne naloge od delovnih nalogov, ki iz kakršnihkoli razlogov niso bili potrjeni in �akajo kot nedokon�ana proizvodnja. Trenutno vodja barvarne te podatke piše ro�no v zvezek.

DnBarvanje

PK Sif_DNB

FK2,I3,I2 Sif_DNFK2,I3 Sif_BarveFK3,I5 Sif_Stroja

KolicinaFK1,I1,I4 PartijaFK1,I1 Sif_art

Potrjen

ArtikelPartija


DnPostavke

PK,FK2,I2 Sif_DNPK,FK1,I1 Sif_Barve

KolicinaOpombe

Stroj

PK Sif_stroja



TezaFlota

DNBarvPost

PK,FK1,I1 Sif_DNBPK,FK2 Sif_operacijePK,FK2 Sif_kemikalije

ProcentKolicinaOcenaPodpisPopraviloNavodila

FK2 Program

Previto

PK Sif_vnosa

FK1,I2,I1 PartijaKolicinaDatum

Slika 35: Podatkovni model za razpis delovnih nalogov v barvarni



Slika 36 prikazuje podatkovni model za oblikovanje receptur, ki jo lahko uporabimo pri razpisu delovnega naloga za barvanje. Glavni problem obstoje�e aplikacije je, da mora vodja barvarne za vsako barvo vnesti sedemkrat ve� enakih receptur (sedem barvarskih aparatov) samo zaradi tega, ker so koli�ine kemikalij, ki se jih dodaja dolo�ene pavšalno glede na stroj. Poleg tega pa mora ve�krat vnesti tudi kemikalije, ki so odvisne samo od tona barve, kar pomeni svetli toni, temini toni, itd. Ta model to rešuje tako, da je pri vsaki kemikaliji dolo�en koli�nik (procent), ki na podlagi dolo�enega aparata (vsak ima svoj volumen) izra�una potrebno koli�ino (glej entiteto »Program« in »ProgramPost«). Poleg tega smo v entiteti »Barva« dolo�ili, po katerem programu se barva, tako da ra�unalnik sam poiš�e katere kemikalije moramo dodati in glede na stroj, v kakšnih koli�inah. V entiteti »BarvaRecept« pa je dolo�eno, katere barve se medsebojno mešajo in v kakšni koli�ini. Razlika med programom in recepturo je v tem, da je receptura edinstvena in se za isto barvo lahko razlikuje zaradi surovine artikla. Zato ne moremo združiti entiteti »Program« in »BarvaRecept«.

Program

PK Stev_prog

BarvaRecept

PK,FK1,FK3,I1 Sif_barvePK,FK1,I1 Sif_artPK,FK2,I2 Sif_kemikalije

Procent

ProgramPost

PK,FK3,I3,I4 ProgramPK,FK1,I1 Sif_kemikalijePK,FK2,I2 Sif_operacije

Kolicnik

Blago

PK Sif_komp



BarvaArtikel

PK,FK1,I1 Sif_barvePK,FK2,I2 Sif_art

Barva

PK Sif_barve

Barva_kupecNaziv

FK1,I1 Program

Slika 36: Podatkovni model za oblikovanje recepture



Pakiranje

PK Stev_pak

NavitekOblikaNavitekTezaPreparacijaPreparacijaPCevkeObl

FK1,I1 CevkaVreckeVreckeDimEtiektaDekEtiektaKonSkatlaPregradaPrecnaEtiketaKartTrakLepilniPaletaTrakVezniFolijaStevPlastiStevKart

Blago

PK Sif_komp



PakiranjeArtikel

PK,FK2,I2 Sif_pakPK,FK1,I1 Sif_art

PakiranjeKupec

PK,FK1,I1 Sif_pakPK,FK2,I2 Sif_kupca

Slika 37: Podatkovni model za pakiranje artiklov

Slika 37 prikazuje podatkovni model za pakiranje artiklov, ki je zadnja faza obdelave artiklov oz. izdelkov. Iz slike se vidi, da ima lahko en artikel ve� na�inov pakiranja in da ima lahko enak na�in pakiranja ve� razli�nih kupcev. Ti podatki so pomembni v fazi pakiranja. S kombiniranim klju�em v entiteti »PakiranjeArtikel«, kakor tudi v entiteti »PakiranjeKupec«, smo prepre�ili dvojne vnose. Obstoje�a rešitev, pri kateri so tehnološki listi za pakiranje napisani v MS Wordu, tega ne prepre�uje. Lahko pride do tega, da ne vemo ve�, kateri tehnološki list je pravi. Podatki o pakiranju se z obstoje�o rešitvijo zopet vnesejo v drugo aplikacijo, kar pomeni ponovno vnašanje že vnesenih podatkov.



Slika 38 prikazuje podatkovni model o poslovnih partnerjih. V proizvodnji se pojavljajo v vlogi kupca in dobavitelja. To so zelo pomembni podatki, ker je od njih odvisna tudi kvaliteta izdelka, izdelanega v proizvodnji preje. Primer: �e se spremeni partija surovine (filamenta), morajo tudi v obravnavani proizvodnji spremeniti številko partije! Podatkovni model predvideva skupno entiteto »PPartner«. Ta entiteta je glavna, iz nje pa izhajajo izpeljani entiteti »Kupec« in »Dobavitelj«, v katerih dobimo informacijo o tem, kaj nam kateri dobavitelj dobavlja in katere artikle naro�nik kupuje. To se lahko uporabi pri odpiranju novega delovnega naloga, ko nam program na podlagi artikla filtrira možne kupce; enako velja pri dobaviteljih.

PPartner

PK Sif_PP


Dn

PK Sif_DN


OdpremaKolicinaRok

Dobavitelj

PK,FK1,I1 Sif_matPK,FK2,I2 Sif_dob

Stroj

PK Sif_stroja



TezaFlota

Kupec

PK,FK2,I2 Sif_PPPK,FK1,I1 Sif_Art

Etiketa

PakiranjeKupec

PK,FK1,I1 Sif_pakPK,FK2,I2 Sif_kupca

Slika 38: Podatkovni model o poslovnih partnerjih



Blago

PK Sif_komp



BlagoVrsta

PK Sif_ime

I1 Ime_izdelkaVrsta

Izdelava

PK,FK1,I1 Sif_NadPK,FK2,I2 Sif_Pod

Slika 39: Podatkovni model o izdelavi artiklov

Slika 39 prikazuje podatkovni model za izdelavo artiklov. Vidimo, da se entiteta »Izdelava« sklicuje sama nase. To je zato, ker imamo med drugim v entiteti »Blago« tako seznam artiklov oz. izdelkov, kot polizdelkov, ki lahko nastopijo kot sestavni del pri izdelavi artikla. Polizdelek pa je lahko tudi kon�ni izdelek. Taka rešitev omogo�a, da nam pri razpisu delovnega naloga, aplikacija sama pokaže, katere polizdelke moramo izdelati in ali jih imamo kaj na zalogi (glej sliko 34). Trenutno ni take rešitve in zato vodje po proizvodnji kontrolirajo ali imajo takšne izdelke na zalogi. To vodi do zmanjšanja medfaznih zalog in ve�jo preglednost nad stanjem v proizvodnji.



6 PROTOTIPNA REŠITEV

Kot navajata Kova�i� in Vintar (1994) se prototip navadno imenuje prvi primerek nekega stroja, naprave in podobno. Z njim se skuša ugotoviti možnosti izdelave novega proizvoda, njegove lastnosti, proizvodne stroške in podobno. Obi�ajno takšen prototip ni namenjen uporabi, temve� se z njegovo pomo�jo izdela kon�ni proizvod, sam prototip pa se zavrže.

Takšen na�in uporabe prototipa lahko zasledimo pri linearnem pristopu gradnje IS. Preden izdelamo celoten sistem, lahko s preprostim prototipom uporabniku oz. naro�niku pokažemo osnovne funkcije sistema, vhode, izhode in pri tem zanemarimo detalje, razli�ne kontrole, podfunkcije itd. Kasneje, ko je celoten sistem dokon�an, pa prototip zavržemo.

Tehnologija izdelave prototipa se obi�ajno razlikuje od tehnologije izdelave kon�nega izdelka, v našem primeru smo za izdelavo prototipa uporabili orodje MS Access.

Pod prototipnim pristopom v primeru na�rtovanja in gradnje IS razumemo neke vrste evolutivni pristop. Pomeni, da v tesni povezavi z uporabnikom skušamo najprej izdelati prototip (prvi približek) sistema, ki ga potem dopolnjujemo in spreminjamo, dokler ne izpolnjuje vseh uporabnikovih želja. Prototip se postopoma razvije v kon�ni proizvod.

Prototipni pristop je nastal predvsem kot posledica slabosti linearnega pristopa. V praksi se je za�el pojavljati v za�etku osemdesetih let, tudi pod vplivom razvoja krmilnih sistemov baz podatkov ter osebnih ra�unalnikov. S prototipnim pristopom skušamo skrajšati �as, ki je potreben, da pridemo do prvih rezultatov projekta, omogo�a kreativno sodelovanje uporabnikov skozi celotno razvojno obdobje projekta in da se eventuelne napake in pomanjkljivosti pokažejo v zgodnjih fazah razvoja, ko jih je enostavno odpraviti.

Prototipni pristop zahteva skrbno na�rtovanje informatike na strateški ravni in podrobno opredelitev karakteristik IS na logi�ni ravni.

Zato, da so bile uporabniške zahteve kar najbolje razumljene in da se ne bi bilo potrebno prepogosto vra�ati iz kasnejših faz (implementacija, vrednotenje in testiranje, obratovanje in vzdrževanje) v predhodne, smo razvili in preverili nekaj uporabniških vmesnikov, s katerimi bodo uporabniki imeli najve� opravka. Zaradi velikega števila uporabniških vmesnikov, ki smo jih razvili za potrebe prototipa, bomo v nadaljevanju pokazali le nekaj najpomembnejših uporabniških vmesnikov in krajše komentarje; predvsem pa izboljšave.



Slika 40: Uporabniški vmesnik »glavni meni«

Uporabniški vmesnik (v nadaljevanju UI), ki je prikazan na sliki 40 se odpre, ko zaženemo aplikacijo prototipa. Iz tega UI-ja je možno priti na vse ostale UI-je.

Na sliki 41 je prikazan primer UI-ja za razpis glavnih delovnih nalogov. Ko v prodaji dolo�ijo artikel in naro�nika, lahko s pritiskom na gumb »Pakiranje« dobijo vse podatke, ki so potrebni za pakiranje artikla. S pritiskom na gumb »Tehnološki listi« pa odprejo seznam vseh tehnoloških listov tega artikla.

Slika 41: Uporabniški vmesnik »delovni nalog«

Slika 42 prikazuje UI za razpis delovnih nalogov za barvanje, ki je podrejen glavnemu delovnemu nalogu. Uporabniku ni potrebno ponovno vnašati podatke o artiklu in naro�niku, saj so bili le-ti vnešeni v nadrejenem (glavnem) delovnem nalogu. Vnesti mora samo številko barvarskega aparata in številko partije surove preje. S pritiskom na gumb »vnos recepture« se avtomatsko vnesejo podatki o potrebnih operacijah, barvah in kemikalijah ter koli�ine, ki so potrebne za barvanje



surove preje (glej tudi sliki 46 in 47). S pritiskom na gumb »tehnološki listi« se odpre seznam vseh tehnoloških listov za obravnavani artikel.

Slika 42: Uporabniški vmesnik » delovnih nalogov za barvanje«

Slika 43: Uporabniški vmesnik »tehnološki list«

Na slikah 43 in 44 vidimo rešitev za vnos in pregled tehnoloških listov. Tega obstoje�e aplikacije nimajo. Veliko je spustnih seznamov, ki dovoljujejo samo to�no dolo�ene vnose. S pritiskom na drugi gumb, v zgornjem levem delu UI-ja, podvojimo vnose in spremenimo samo tiste podatke, ki so razli�ni. Tako skrajšamo �as izpolnjevanja tehnoloških listov.



Slika 44: Uporabniški vmesnik »pakiranje«

Na sliki 45 je prikazan seznam artiklov. Tudi tu je mogo�e hitro vnašanje novih artiklov. Poleg tega lahko s pritiski gumbov »Teh.listi«, »Kupci« in »Izdelava« hitro ugotovimo, kateri tehnološki listi so vezani na dolo�en artikel, kateri kupci naro�ujejo dolo�en artikel in iz katerih polizdelkov je narejen.

Slika 45: Uporabniški vmesnik »seznam artiklov«



Slika 46: Uporabniški vmesnik »program za barvanje«

Slika 47: Uporabniški vmesnik »receptura«

Na slikah 46 in 47 je prikazan program barvanja in receptura za dolo�en artikel. Te podatke mora uporabnik vnesti preden razpiše delovni nalog za barvanje, �e ho�e, da mu program avtomatsko vnese potek barvanja (glej tudi sliko 42). Vidimo lahko, da so povsod dolo�eni koli�niki oz. procenti, na podlagi katerih se pri avtomatskem vnosu izra�una potrebna koli�ina za barvanje. Obstoje�a aplikacija ima pavšalno dolo�eno koli�ino glede na velikost barvarskega aparata, zato mora uporabnik vnesti sedemkrat (toliko je barvarskih aparatov) ve� programov, kot bi bilo potrebno. To je tudi razlog, da uporabnik ne vnese vseh možnih programov in mora vedno znova paziti pri razpisovanju delovnih nalogov za barvanje, koliko in katere barve in kemikalije bo uporabil. To je ozko grlo celotnega procesa, uporabnik porabi veliko �asa za rutinska opravila, namesto da bi delal kreativno.



7 KRITI�NA ANALIZA

SWOT analiza je u�inkovit na�in identificiranja prednosti in slabosti ter analize priložnosti in pasti. S pomo�jo analize se lahko osredoto�imo na prednostna podro�ja in izkoristimo priložnosti. V tabeli 2 je prikazana kriti�na analiza predlaganega podatkovnega modela za obravnavo proizvodnih delovnih nalogov. Sestavljena je iz štirih elementov, ki predstavljajo posledice uvedbe rešitve.

PREDNOSTI SLABOSTI

• Rešitev prilagojena poslovnim procesom v organizaciji

• Pomaga razjasniti zahteve uporabnikov, preden vložimo veliko �asa in napora v razvoj aplikacije

• Rešena komunikacija z razvijalci kon�ne rešitve

• Krajši �as, da pridemo do prvih rezultatov

• Kreativno sodelovanje uporabnikov • Ni ve�jih stroškov, �e se izkaže, da

rešitev ni dobra • Motiviramo uporabnike za

sodelovanje pri razvoju, s tem premagamo odpore do aplikacije

• Izdelan je samo prototip, potrebna je izdelava kon�ne rešitve

• Uvajanje uporabnikov na nov na�in dela

• Daljši �as za analizo, snovanje in programiranje kon�ne rešitve

• Aplikacija ni redno vzdrževana, premalo informatikov

• Slaba dokumentacija

PRILOŽNOSTI PASTI

• Ra�unalniško podpreti še druge »manj« pomembne funkcije v podjetju

• Lastni razvoj, nisi odvisen od drugih, npr. prodajalca paketa

• Premalo razvijalcev-programerjev, za vzdrževanje aplikacije

• Uporabnik ne želi opustiti prototipa, to lahko zavre razvoj kon�ne aplikacije

• Razvijalci kon�ne aplikacije se lahko izogibajo takšnemu na�inu dela, ker se v primeru težav s kon�no rešitvijo, ne morejo izgovarjati, da uporabnik ni dovolj natan�no definiral zahteve

• Programska opreme za enak problem že obstaja in jo je mogo�e preizkusiti

• Dražje kot nakup neke standardne aplikacije

Tabela 2: SWOT analiza



8 ZAKLJU�KI

Kot navaja Ku�i� (2007) so naloge poslovne informatike na�eloma zelo preproste, omogo�iti morajo boljšo izrabo zalog in delovnega �asa ter v vsakem trenutku priskrbeti informacije, potrebne za sprejemanje poslovnih odlo�itev. Te naloge smo s predlaganim podatkovnim modelom želeli �im bolj uresni�iti.

Dobavitelji informacijskih rešitev (programskih paketov) obljubljajo vse, samo, da bi izdelek prodali, kupci pa se lahkomiselno odlo�ajo za nakup. Zato smo, da bi uvedli dober informacijski sistem, jasno opredelili procese. S tem smo želeli razumeti kaj želimo izboljšati ali ustrezneje organizirati. Informacijski sistem zahteva tudi spremembo v na�inu razmišljanja in organizacije dela.

Prikazana rešitev je kombinacija tradicionalnega na�ina razvoja aplikacije, kjer smo z uporabo prototipa specificirali funkcionalnost oz. opredelili zahteve. Razvili smo informacijski sistem do prototipa. Ostale aktivnosti, implementacija, vrednotenje, obratovanje in vzdrževanje pa prepustili nadaljnjemu razvoju. Naloga programerjev je, da predlagano rešitev izpeljejo v praksi kar pomeni, da morajo uporabiti orodje, ki bo omogo�ilo ve�uporabniško rešitev. Predvidevamo, da bo vsaj 5 zaposlenih, ki bodo stalno delali z aplikacijo, vanjo vnašali podatke, jih brisali ali samo pridobivali informacije o stanju proizvodnje. Predvidevamo, da bi potrebovali strežnik, na katerega bi inštalirali mo�nejše programsko orodje.

Ocenjujemo, da bo predlagana rešitev predvsem olajšala delo, izboljšala izrabo zalog in delovnega �asa ter priskrbela informacije za odlo�anje. Proizvodnja je zahtevna in kompleksna, zato je veliko možnosti za razširitev podatkovnega modela. Priporo�amo, da bi podatkovni model širili na tiste funkcije v podjetju, ki so za podjetje bistvene, npr.: zagotavljanje kakovosti, razvoj novih vzorcev.

Razširitev modela je možna, še za zadovoljitev potreb v komercialni službi, predvsem v smislu analiz za lastne potrebe, npr. koliko katerega artikla je bilo prodanega po mesecih. Možna razširitev je tudi v izhodni kontroli, predvsem v smislu vodenja evidenc (analiza izdelka) o validaciji tehnoloških in operacijskih listov. Možen je tudi nadaljnji razvoj podatkovnega modela pri vzdrževanju delovnih sredstev, predvsem v preventivnih in kurativnih vzdrževalnih delih, kakor tudi v seznamu rezervnih delov. Tudi v službi varstva pri delu je možen razvoj, predvsem v smislu vodenja evidenc o zaposlenih, njihovi usposobljenosti, zdravstvenih pregledih itd.



LITERATURA IN VIRI

Baugartner, M. (1987) Baza podatkov in sistemi za upravljanje baze podatkov, Moderna organizacija, Kranj.

DITT Maribor: Tekstilni inštitut Maribor (1986) Tekstilni priro�nik, Maribor.

Heri�ko, M. (2000) Modeliranje poslovnih procesov v praksi. Telekom Slovenije, Ljubljana.

Kova�i�, A in Vintar, M. (1994) Na�rtovanje in gradnja informacijskih sistemov, DZS, Ljubljana.

Ku�i�, J.L. (2007) Ne gre za prestiž, temve� za uporabnost, Gospodarsko-finan�ni tednik, št. 51, Ljubljana.

Leskovar, R. (2005) Zapiski predavanj: Sistemska analiza obravnavanja podatkov

Ljubi� T. (2005) Zapiski predavanj: Informacijski sistem proizvodnje

Microsoft Press cop. (2003) Microsoft Office Access 2003 Step by Step, Redmond.

Mohori�, T. (1995) Uvod v podatkovne baze, BI-TIM, Ljubljana.

Mohori�, T. (1997) Na�rtovanje relacijskih podatkovnih baz, BI-TIM, Ljubljana.

Prague, Cary N. (2003) Microsoft Office Access 2003 Bible, Wiley Publishing cop., Hoboken.

Programiranje v Visual Basicu (maj 2007):

http://www1.fov.uni-mb.si/programiranje/uros/files_BP.htm

Rajkovi�, V. (1998) Je podatkovno skladiš�enje del splošne informacijske kulture?, priloga revije Monitor, junij-september, pp. 26

Rajkovi�, V. (2006) Zapiski predavanj: Baze podatkov

Analiza SWOT (maj 2007): http://lisa.uni-mb.si/~kezmah/OOPVaje/SWOT.htm

Viescas, J. (2004) Microsoft Office Access 2003 Inside Out, Microsoft Press cop., Redmond.

Zupan�i�, J. (2006) Zapiski predavanj: Razvoj uporabniških rešitev

Werber, B. (2006) Uporaba MS Access-a 2003 v praksi, Moderna organizacija, Kranj.



KAZALO SLIK

Slika 1: Razvojni cikel informacijskega sistema (Mohori� 1997) ...............................2

Slika 2: Organigram družbe......................................................................................4

Slika 3: Model poslovnega procesa razpisovanja delovnih nalogov..........................8

Slika 4: Model poslovnega procesa izdelave surove preje........................................9

Slika 5: Model poslovnega procesa barvanja surove preje ..................................... 10

Slika 6: Model poslovnega procesa popravljanja neustrezne barvane preje ........... 11

Slika 7: Model poslovnega procesa previjanja in pakiranja gotove preje................. 12

Slika 8: Entiteta »Dn«............................................................................................. 16

Slika 9: Entiteta »Barva« ........................................................................................ 16

Slika 10: Entiteta »BarvaArtikel« ............................................................................ 16

Slika 11: Entiteta »BarvaRecept« ........................................................................... 16

Slika 12: Entiteta »Blago« ...................................................................................... 17

Slika 13: Entiteta »BlagoVrsta« .............................................................................. 17

Slika 14: Entiteta »DnBarvanje«............................................................................. 17

Slika 15: Entiteta »DNBarvPost« ............................................................................ 18

Slika 16: Entiteta »DNPartija« ................................................................................ 18

Slika 17: Entiteta »DnPostavke« ............................................................................ 18

Slika 18: Entiteta »Dobavitelj«................................................................................ 18

Slika 19: Entiteta »Izdelava« .................................................................................. 19

Slika 20: Entiteta »Kupec« ..................................................................................... 19

Slika 21: Entiteta »Operacija« ................................................................................ 19

Slika 22: Entiteta »Pakiranje«................................................................................. 19



Slika 23: Entiteta »PakiranjeArtikel«....................................................................... 20

Slika 24: Entiteta »PakiranjeKupec«....................................................................... 20

Slika 25: Entiteta »PPartner« ................................................................................. 20

Slika 26: Entiteta »Previto« .................................................................................... 20

Slika 27: Entiteta »Program«.................................................................................. 20

Slika 28: Entiteta »ProgramPost«........................................................................... 21

Slika 29: Entiteta »Stroj« ........................................................................................ 21

Slika 30: Entiteta »Zaposlen«................................................................................. 21

Slika 31: Entiteta »Tl« ............................................................................................ 22

Slika 32: Podatkovni model za razpis delovnih nalogov.......................................... 23

Slika 33: Podatkovni model za razpis tehnoloških listov ......................................... 24

Slika 34: Podatkovni model vodenja nedokon�ane proizvodnje.............................. 25

Slika 35: Podatkovni model za razpis delovnih nalogov v barvarni ......................... 26

Slika 36: Podatkovni model za oblikovanje recepture ............................................. 27

Slika 37: Podatkovni model za pakiranje artiklov .................................................... 28

Slika 38: Podatkovni model o poslovnih partnerjih.................................................. 29

Slika 39: Podatkovni model o izdelavi artiklov ........................................................ 30

Slika 40: Uporabniški vmesnik »glavni meni« ......................................................... 32

Slika 41: Uporabniški vmesnik »delovni nalog« ...................................................... 32

Slika 42: Uporabniški vmesnik » delovnih nalogov za barvanje« ............................ 33

Slika 43: Uporabniški vmesnik »tehnološki list«...................................................... 33

Slika 44: Uporabniški vmesnik »pakiranje« ............................................................ 34

Slika 45: Uporabniški vmesnik »seznam artiklov« .................................................. 34

Slika 46: Uporabniški vmesnik »program za barvanje« .......................................... 35



Slika 47: Uporabniški vmesnik »receptura«............................................................ 35

KAZALO TABEL

Tabela 1: Seznam entitet, ki so vsebovane v podatkovnem modelu....................... 15

Tabela 2: SWOT analiza ........................................................................................ 36

POJMOVNIK

Dtex: Podaja v decigramih (dg) maso 1 km vlaken ali v gramih (g) maso 10 km vlaken

Filament: Kemi�na brezkon�na nit

Preja: Splošen izraz za linijsko vlakninsko tvorbo

Sukanje: Tehnološki postopek, kjer teksturirano prejo sukajo.

Teksturiranje: Tehnološki postopek, kjer gladke filamentne preje kodrajo.

KRATICE IN AKRONIMI

eEPC: extended Event-driven Process Chain: veriga funkcij, ki jih prožijo posamezni dogodki.

FK: Foreign key: tuj klju�.

IS: Inforamtion system: informacijski sistem.

PK: Primary key: primarni klju�.

SQL: Standard query language: standardni povpraševalni jezik.

SWOT: Strengths, Weaknesses, Opportunities, Threats: prednosti, slabosti, priložnosti in pasti.

UI: User intreface: uporabniški vmesnik

Documents

PREDLOG PODATKOVNEGA MODELA ZA OBRAVNAVO … · 2018. 8. 24. · Podatkovna baza je torej model okolja, ki služi kot osnova za sprejemanje odloitev in izvajanje akcij, in je mehanizirana,