38
SVEUČILIŠTE U RIJECI TEHNIČKI FAKULTET Zavod za industrijsko inženjerstvo i management 3. Seminarski rad iz kolegija PLANIRANJE I UPRAVLJANJE PROIZVODNJOM ODABIR I VREDNOVANJE DOBAVLJAČA U INDUSTRIJSKIM POSLOVNIM SUSTAVIMA

Ocjenjivanje i vrednovanje dobavljača

Embed Size (px)

Citation preview

SVEUILITE U RIJECI TEHNIKI FAKULTETZavod za industrijsko inenjerstvo i management

3. Seminarski rad iz kolegija PLANIRANJE I UPRAVLJANJE PROIZVODNJOM

ODABIR I VREDNOVANJE DOBAVLJAA U INDUSTRIJSKIM POSLOVNIM SUSTAVIMA

U Rijeci, 03.02.2012.

Vedran Budimir (0069009622)

Odabir i vrednovanje dobavljaa u industrijskim poslovnim sustavima

SADRAJ1. 2. Uvod .................................................................................................................................... 2 Metode evaluacije pri odabiru dobavljaa .......................................................................... 3 2.1 2.2 2.3 2.4 3. Kategoriki model ....................................................................................................... 4 Model prema ponderiranoj toci.................................................................................. 4 Model omjera trokova ................................................................................................ 5 Odabir primjerene metode evaluacije dobavljaa ....................................................... 6 Dicksonov kriterij evaluacije dobavljaa..................................................................... 7 Weberov kriterij evaluacije dobavljaa ....................................................................... 9

Kljuni indikatori izvedbe ................................................................................................... 7 3.1 3.2

4.

Pristupi evaluaciji dobavljaa ........................................................................................... 10 4.1 4.2 4.3 4.4 4.5 4.6 4.7 4.8 Linearno ponderirani modeli ..................................................................................... 11 TCO modeli ............................................................................................................... 14 Matematiki programirani modeli ............................................................................. 14 Statistiki modeli ....................................................................................................... 15 Modeli bazirani na umjetnoj inteligenciji (AI modeli) .............................................. 15 Ostali modeli koji se mogu koristiti za evaluaciju dobavljaa .................................. 16 Uestalost koritenja modela evaluacije dobavljaa ................................................. 16 Nain koritenja informacija dobivenih tokom evaluacije ........................................ 17

5. 6. 7. 8. 9. 10. 11.

Metodologija ..................................................................................................................... 18 Rezultati istraivanja ......................................................................................................... 19 Zakljuak ........................................................................................................................... 20 Literatura ........................................................................................................................... 21 Popis tablica ...................................................................................................................... 22 Popis slika ..................................................................................................................... 23 Popis priloga .................................................................................................................. 24

1

Odabir i vrednovanje dobavljaa u industrijskim poslovnim sustavima

1. UVOD

Funkcija narudbe materijala ili proizvoda od dobavljaa izravno utjee na kompetitivnost tvrtke na tritu. Voditelji odjela za nabavu moraju povremeno (preporuljivo to ee) ocijeniti uslugu i izvedbu svojih dobavljaa da bi se meusobno poslovanje nastavilo razvijati u zadovoljavajuem smjeru. U prosjeku postoje etiri atributa tj. kriterija koja su vana za procjenu izvedbe pojedinog dobavljaa a to su: kvaliteta, brza i efektivna dostava, cijena i dojam kompletne usluge. Kvaliteta proizvoda je u fokusu veine proizvoaa. Potreba za kvalitetnim proizvodom je oduvijek bila jako vana za veinu tvrtki koje se bave proizvodnjom, meutim to nije dovoljan kriterij sam po sebi kod odabira dobavljaa. Takoer je bitna izvedba dobavljaa da dostavi traene dijelove u traenom vremenu. Cijena proizvoda ili materijala je takoer veoma vana proizvoaima ali ona je u stvari samo jedan dio troka koji podrazumijeva cjelokupnu izvedbu dobavljaa. U sluaju da dobavlja zakae pri dostavi, kvaliteti ili ak cijeni proizvoda kojeg nabavljamo od njih stvaraju se dodatni trokovi kako bi se obavile potrebne sanacije problema. Stoga fokus odjela nabave se mora prebaciti sa same cijene proizvoda na cijenu cjelokupne izvedbe dogovorenog posla. Poboljanje kvalitete usluge je takoer bitna strategija za uspjeh na dananjem preplavljenom tritu. Da bi se zadovoljile potrebe kupaca vano je poboljati kvalitetu usluge na najvii mogui nivo. Prilikom odabira optimalnog dobavljaa odjel nabave nee nuno uzeti u obzir najbolju tehniku podrku, najniu cijenu ili pak najkrae vrijeme dostave. Veina dananjih tvrtki koje se ele probiti na tritu se fokusiraju na razvijanje odnosa povjerenja sa uim krugom svojih dobavljaa. Pri trenutnom stanju trita odabir kvalitetnog dobavljaa je jedan od najvanijih koraka pri razvitku i plasiranju tvrtke. Jednom kad se odabere kvalitetan i prihvatljiv dobavlja ukazuje se prilika za razvoj dugotrajnog odnosa povjerenja sa obiju strana koje moe donijeti znatnu strateku prednost na tritu.

2

Odabir i vrednovanje dobavljaa u industrijskim poslovnim sustavima

2. METODE EVALUACIJE PRI ODABIRU DOBAVLJAAPostoje brojne metode evaluacije dobavljaa koje su razvijane postupno tijekom godina, te su postajale sve naprednije kako je to tonija i bra evaluacija postajala sve vanija u procesu nabave proizvoda ili materijala od dobavljaa. Velika konkurentnost na tritu je dovela do potrebe za to jednostavnijim a to tonijim metodama te se gledalo na smanjivanje cjelokupnog procesa i trokova implementacije pojedinih metoda evaluacije u sustav tvrtki. U tu se svrhu dananje vrijeme sve vie okreemo informatikim i matematikim sustavima koji bi nam mogli olakati cijelokupni proces te usto i zajamiti to tonije rezultate na koje se moemo osloniti i pri daljnjim evaluacijama dobavljaa. Trenutno je proces matematike i informatike obrade podataka u svrhe istraivanja trita jo u povojima, meutim svakim danom donosi se sve vie rijeenja i inovativnih naina za rijeavanje multikriterijskih analitikih problema kao to je evaluacija dobavljaa. Miljenja svih strunjaka na tom podruju rada i istraivanja ukazuju na vanost razvoja matematikih i informatikih modela (AI modeli i neuralne mree) koji bi jednog dana mogli sami obavljati taj posao umjesto nas svakodnevno pratei kretanja trita i pozicije pojedinih dobavljaa na njemu. Prema najnovijem istraivanju Instituta za nabavu i management (Institute of Supply and Management1) i Weberovoj2 studiji, razni dosada razvijeni modeli su se razvili u tri osnovna modela identificiranja te procjene vrijednosti dobavljaa, a to su: 1. Kategoriki model 2. Model prema ponderiranoj toci 3. Model omjera trokova

1

Institut za nabavu i management (Institute of Supply and Management) osnovan je 1915. godine u New Yorku, SAD, kao prvi institut na svijetu koji se je bavio managementom nabave 2 Charls Arthur Weber roen 1950. godine u Evergreen park, Illinois, SAD, doktorirao 1991. Na Ohio State University na temu ''Decision support system using multi-criteria tehnicques in vendor selection'', te autor brojnih znanstvenih radova i knjiga iz podruja managementa nabave

3

Odabir i vrednovanje dobavljaa u industrijskim poslovnim sustavima

2.1

KATEGORIKI MODELPri ovoj metodi kupac uzima u obzir atribute za koje smatra da su najvaniji u zadanoj

situaciji.

Kupac

zatim

dodjeljuje

bodove

po

zadovoljavanju

pojedinog

kriterija

(zadovoljavajue 1, nezadovoljavajue - -1 ili neutralno 0). Usporedbom svih zbrojenih rezultata svakog pojedinog dobavljaa dobiva se najbolje ocijenjen te ujedno i najprikladniji dobavlja za danu situaciju. Velika mana ovog modela je ta to se svakom pojedinom atributu dodjeljuje najvie 1 bod, odnosno najmanje -1 bod bez obzira na vanost kriterija. Usto budui da je prisutan ljudski faktor osobe kojoj je dodijeljen posao ocjenjivanja dobavljaa svako bodovanje pojedinog kriterija se zasniva na osobnom doivljaju pojedinog pojedinog dobavljaa.

Tablica 1. Prednosti, nedostatci i korisnici kategorikog modela PREDNOSTI Jednostavna uporaba Zahtjeva minimum podataka Doprinos razliitih ljudskih izvora Pozitivan uinak za tvrtke s ogranienim resursima Sistem smanjenih trokova Manualna obrada podataka NEDOSTATCI Najnepouzdaniji model Rjee generiranje evaluacijskih podataka KORISNICI Male tvrtke Tvrtke koje zapoinju evaluacijski sistem dobavljaa Najsubjektivniji model

2.2

MODEL PREMA PONDERIRANOJ TOCIU ovom modelu svakom pojedinom kriteriju se daje odreena teina odreena po

vanosti tog kriterija. Tvrtka koja radi istraivanje daje konsenzus o teini tj. vanosti svakog kriterija te se na taj nain izbjegava ili bar umanji ljudski faktor u cijelom procesu evaluacije. Broj dodanih bodova svakom kriteriju se zatim mnoi sa zadanom vrijednou tog kriterija te se na kraju dobije ukupna vrijednost svih kriterija za pojedinog dobavljaa. Ovaj4

Odabir i vrednovanje dobavljaa u industrijskim poslovnim sustavima model se jako esto koristi jer je veoma pouzdan i njegova uporaba je cjenovno umjerena. Takoer, kombinira kvalitativne i kvantitativne faktore izvedbe u jedinstven sustav. Upravo zato jer korisnici mogu mijenjati teinu svake kategorije ili kriterija te izmijeniti kompletne kategorije i zadati nove u sluaju da im pojedine postanu vanije kod odreene situacije, smatramo da je ovaj model najfleksibilniji. Iako ovaj model nadilazi subjektivnost i ljudski faktor ima neke mane poput toga da kupac mora zadati vrijednost svakom kriteriju u odnosu na drugi to je dosta teko u praksi.

Tablica 2. - Prednosti, nedostatci i korisnici modela prema ponderiranoj toci PREDNOSTI Fleksibilan sistem evaluacije Omoguava rangiranje dobavljaa Umjereni trokovi implementiranja sistema Kombinira kvalitativne i kvantitativne faktore u jedinstven sistem MANE Najee se fokusira na cijenu nabavne jedinice Zahtijeva poznavanje rada na raunalu KORISNICI Veina tvrtki

Primjer izvjetaja za ocjenjivanje dobavljaa prema modelu ponderirane toke prikazan je u prilogu br. 1.

2.3

MODEL OMJERA TROKOVAModel omjera trokova omoguava naruitelju da urauna sve dodatne trokove koji

bi se stvorili u sluaju da dobavlja zakae u nekom segmentu svoga rada. Cjelokupni troak poslovanja sa dobavljaem se moe izraunati prema indeksu izvedbe dobavljaa (supplier performance index SPI). Ovaj indeks se izraunava za svaku stavku tj. artikl ili proizvod koju pribavljamo od dobavljaa te ima poetnu vrijednost 1. Rauna se po slijedeoj formuli: SPI =( kupovna cijena artikla + trokovi koji nastaju zakazivanjem dobavljaa) / (kupovna cijena). to je SPI blii 1 to je dobavlja kvalitetniji. Ovaj sustav ne najmanje subjektivan od5

Odabir i vrednovanje dobavljaa u industrijskim poslovnim sustavima navedenih tri jer izraunava cjelokupni troak poslovanja uzimajui u obzir trokove u sluaju loe izvedbe. Glavna mana sustava je njegova kompleksnost, te to to zahtijeva da korisnici imaju razvijen sistem raunanja trokova. Iako je ovo savren nain kontroliranja trokova teko je izraunati dodatne trokove koji se javljaju u sluaju zakazivanja dobavljaa.

Tablica 3. - Prednosti, nedostatci i korisnici modela omjera trokova PREDNOSTI Pristup cjelokupnom troku Identificira specifina podruja loe izvedbe dobavljaa Doputa objektivno rangiranje dobavljaa Najvei potencijal za dugorono poboljanje sustava Zahtijeva redoviti obnavljanje raunalnih resursa Visok troak MANE Zahtijeva sposobnosti raunovoe Kompleksne implementacije sustava Tvrtke s velikom bazom dobavljaa KORISNICI Velike tvrtke

2.4

ODABIR PRIMJERENE METODE EVALUACIJE DOBAVLJAAUnato njihovim manama i subjektivnosti ova tri modela su najraireniji modeli za

ocjenjivanje dobavljaa radi svoje jednostavnosti koritenja i implementacije u sustav poslovanja. Razliiti modeli imaju razliite vrline i mane, meutim vano je shvatiti da postoji podruje kompromisa izmeu jednostavnosti modela i njegove tonosti. Vano je razumjeti koji kriteriji su najvaniji da bi se mogao odabrati model koji e razraditi vrednovanje u korist tvrtkinog poslovanja.

6

Odabir i vrednovanje dobavljaa u industrijskim poslovnim sustavima

3. KLJUNI INDIKATORI IZVEDBESvi kljuni indikatori izvedbe postali su usko vezani uz podruje proizvodnje pojedine tvrtke koja posluje sa dobavljaima. Stoga ne moemo simplificirati tj. poopiti te indikatore bez da naglasimo da su oni u stvari jako subjektivni prema potrebama pojedine tvrtke u pojedinom industrijskom sektoru. Meutim tijekom viegodinje analize evaluacije dobavljaa dobili smo rezultat po kojem moemo u prosjeku rei da postoje 4 glavna ili kljuna indikatora koje veina tvrtki uzima u obzir pri odluci o poslovanju s dobavljaima. Ta etiri kljuna indikatora su: kvaliteta, brza i efektivna dostava, cijena te dojam kompletne usluge.

3.1

DICKSONOV KRITERIJ EVALUACIJE DOBAVLJAAG. Dickson3 (1966) je prvi formalizirao studiju o evaluaciji dobavljaa sastavivi set

od 23 kriterija pomou kojih bi korisnici mogli ocijeniti te odabrati pogodnog dobavljaa. Od ovog istraivanja koje se baziralo na analizi anketa razvijeno je jo mnogo kvantitativnih modela za ocjenjivanje dobavljaeve izvedbe i usluge te su sve te metode te su napomenute u literaturi za kupnju, logistiku i operacijski Management.

3

Dickson, G.W. (1966).An analysis of vendor selection system and decisions. Journal of purchasing7

Odabir i vrednovanje dobavljaa u industrijskim poslovnim sustavima

Tablica 4. - Dicksonov kriterij evaluacije dobavljaa RANG KRITERIJ 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 15. 16. 17. 18. 19. 20. 21. 22. 23. Kvaliteta Dostava Povijest izvedbe Garancija proizvoda Proizvodna postrojenje Neto cijena Tehnike sposobnosti Financijsko stanje tvrtke Ispravno postupanje Sistem komunikacije Reputacija te pozicija u industrijskoj grani Voljnost za poslovanje Menament i organizacija Operativna kontrola Servisi za popravke Stav Dojam Sposobnost pakiranja Odnosi prema radnicima Geografska lokacija Koliina poslovanja u prolosti Dokolovanje Reciproni dogovori Mala vanost Srednja vanost Visoka vanost Jako visoka vanost VANOST

8

Odabir i vrednovanje dobavljaa u industrijskim poslovnim sustavima

3.2

WEBEROV KRITERIJ EVALUACIJE DOBAVLJAADok se u ranim istraivanjima metoda evaluacije dobavljaa zanemarivalo viestruke

imbenike izvedbe dobavljaa, noviji modeli i tehnike su inkorporirale neke znaajne faktore u proces evaluacije. U sveobuhvatnom pregledu metoda izbora dobavljaa, Weber et al. (1991) izvijestio je da 47 od 74 lanaka u pregledu koristi vie kriterija. Po svojim rezultatima istraivanja sastavio je preglednu tablicu kljunih kriterija po kojima korisnik ocjenjuje te odabire najpogodnijeg dobavljaa.

Tablica 5. - Weberov kriterij evaluacije dobavljaa RANG KRITERIJ 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. Neto cijena proizvoda Dostava Kvaliteta Proizvodna postrojenja Geografska lokacija Tehnike sposobnosti Menament i organizacija Reputacija te pozicija u industrijskoj grani Financijski status Povijest izvedbe Mala vanost Velika vanost VANOST

Vano je napomenuti da su ove dvije tablice podlone promijeni te su samo prijedlog vanosti pojedinih faktora kod vrednovanja i ocjenjivanja dobavljaa u nekoj industrijskoj grani. Pojedine tvrtke mogu imati potpuno drugaije vienje vrednovanja te mogu zahtijevati neke dodatne uvjete kao to je kontrola sirovina od kojih se pravi proizvod koji kupuju od dobavljaa (npr. neke farmaceutske tvrtke i trgovaki lanci zahtijevaju da su proizvodi od 100% organskih materijala te ak prije sklapanja ugovora unajmljuju druge tvrtke da ispitaju kakvou proizvoda i/ili sirovina). Svaka pojedina grana industrije ima posebne zahtjeve koji imaju razliitu vanost pri sastavljanju ovakvih tablica, iako u prosjeku najvaniju ulogu uvijek imaju neto cijena, dostava te kvaliteta proizvoda i/ili garancija za odreeni proizvod/sirovinu.9

Odabir i vrednovanje dobavljaa u industrijskim poslovnim sustavima

4. PRISTUPI EVALUACIJI DOBAVLJAAMetode evaluacije dobavljaa su poznate i kao kvantitativni pristupi te se koriste pri posljednjoj fazi evaluacije. Podruje nabave na tritu je trajno aktivno podruje u kojem se stalno plasiraju novi dobavljai a strai dobavljai propadaju ili se mijenjaju na bolje tj. unaprijeuju svoje poslovanje. esti je sluaj da traene zahtjeve ispunjava vie dobavljaa pa u tom sluaju izbor najprikladnijeg dobavljaa pada na osobni odabir korisnika koji u tom sluaju mora obaviti kvalitetnu evaluaciju svih pogodnih dobavljaa u tom trenutku na tritu. Zbog toga je evaluaciju dobavljaa potrebno provoditi kvalitetno i trajno. Najpopularniji pristupi koje koriste inovativne tvrtke su slijedei: 1. Linearno ponderirani modeli (Lamberson et al. 1976; Timmerman 1986; Wind and Robinson 1968) 2. TCO (total cost of ownership = ukupna vrijednost posjedovanja) modeli ( Barbarosoglu and Yazgac, 1997) 3. Matematiki programirani modeli (Weber and Current 1993) 4. Statistiki modeli (Mummalaneni et al. 1996) 5. Modeli bazirani na umjetnoj inteligenciji (AI modeli) (Siying et al. 1997)

10

Odabir i vrednovanje dobavljaa u industrijskim poslovnim sustavima

4.1

LINEARNO PONDERIRANI MODELILinearno ponderirani modeli se slue metodom ponderiranja tj. odreivanja

vrijednosti svakog kriterija po najvioj odnosno najnioj vrijednosti. Pri tom modelu AHP ( analytical hierarchy process = analitiki hijerarhijski proces) je najkoritenija metoda jer manipulira tj. rauna vie kriterija odjednom.

Slika 1. - Opi primjer AHP dijagrama toka

11

Odabir i vrednovanje dobavljaa u industrijskim poslovnim sustavima

Slika 2. - Dijagram toka linearnog ponderiranog modela

12

Odabir i vrednovanje dobavljaa u industrijskim poslovnim sustavima

Slika 3. - Dijagram toka linearnog ponderiranog modela

13

Odabir i vrednovanje dobavljaa u industrijskim poslovnim sustavima

4.2

TCO MODELITCO modeli spadaju pod neto kompliciranije modele ocjenjivanja dobavljaa.

Najsliniji je modelu omjera trokova, meutim puno je sveobuhvatniji jer uzima u obzir sve trokove vezane uz kvalitetu, dostavu i kompletnu uslugu. U ove trokove spadaju i brojni dodatci koji ne dodaju na samoj vrijednosti proizvoda poput trokova servisa, dostave, provjere kvalitete (inspekcije, prepravljanje i odbaene proizvode koji ne zadovoljavaju kriterije kvalitete proizvoda), trokove popravaka pogona ili dijela proizvodnog postrojenja te administrativne trokove u koje spada i vrijeme rukovoenja proizvodnim postupcima, redovnog odravanja, dispozicije i life-cycle-a odnosno ivotnog ciklusa proizvoda. Lifecycle trokovi su ti koji se nakupljaju tokom vremena proizvodnje i plasiranja jednog proizvoda ili usluge. Ti trokovi ukljuuju odravanje, trokove vremena kad je pogon iskljuen ( od kraja do novog poetka radnog vremena), popravaka itd. U studiji koju je predvodio Dr. Ellram zakljueno je da ukupna cijena jednog dijela pogonske opreme je samo 35% cijene tog istog dijela tokom njegovog ivotnog ciklusa odnosno vremena njegova aktivnog rada. Usprkos velikom postotku dodatnih trokova koji ne dodaju na samoj vrijednosti proizvoda tvrtke veinom ignoriraju te trokove ili ih ak potpuno zanemaruju. TCO je proaktivan i sveobuhvatan model procijene i evaluacije dobavljaa koji radije nego da se fokusira na samu cijenu proizvoda analizira i dodatne probleme i trokove same proizvodne strukture. Unato svemu TCO model analize predstavlja jedan velik izazov za sve tvrtke koji ga po prvi put implementiraju u svoj sustav analize jer je metoda koritenja veoma kompleksna te je veoma teak za odravanje jer oduzima jako puno vremena.

4.3

MATEMATIKI PROGRAMIRANI MODELIOvi modeli rade po sistemu da izaberu vie dobavljaa analizirajui ih po vie

kriterija. Jedan od poznatijih matematikih modela za evaluaciju dobavljaa je DEA ( Data Envelopment Analisys, razvijen 1978. godine, Charnes, Cooper i Rhodes). DEA definira podruje uinkovitosti u kojem ulazni i izlazni podatci tvore evaluacijske jedinice DMU ( Decision Making Units ). U kontekstu potraivaa DMU-i e ili predstavljati individualne dobavljae ili multi-dobavljako rijeenje ( rijeenje koje zahtjeva poslovanje s vie od jednim dobavljaem). DEA usporeuje svaki DMU sa najuinkovitijim DMU-om u setu zadanih

14

Odabir i vrednovanje dobavljaa u industrijskim poslovnim sustavima informacija te na taj nain DEA razvija prosjek optimalnosti. Ovaj koncept nam govori da je svaki pojedini DMU neuinkovit ukoliko neki drugi DMU ili kombinacija drugih DMU-a moe proizvesti barem jednaku koliinu izlaznih informacija koristei jednak ili manji broj ulaznih informacija. Ovaj model upotrebljava programski integral kojim moe smanjiti broj ne dostavljenih artikala te cijenu prijevoza i cijenu proizvoda. U tu svrhu upotrebljava HYPER LINDO integralni linearni program, meutim ovaj se model smatra jednim od kompliciranijih za implementaciju u sustav nabave u manjim i srednje velikim tvrtkama poradi svojih visokih trokova i potrebnog strunog znanja.

4.4

STATISTIKI MODELIIako se ovaj model najrjee upotrebljava jer je najnesigurniji te vremenski dugotrajan

ipak je od velike vanosti pri upotrebi procjene odnosa izmeu dobavljaa i kupca te daje preglednu sliku njihove izvedbe posla. Kako sam naziv kae ovaj model koristi statistike podatke viegodinjeg poslovanja s pojedinim dobavljaem te na osnovu dobivenih rezultata daje sliku tj. ocjenu pojedinog dobavljaa. U te svrhe slui nam ''Zapisnik o kvaliteti dobavljaa'' baziran na statistikim podacima viegodinjeg poslovanja s odreenim dobavljaem. U prilogu br. 2 je dan primjer takvog zapisnika koji se koristi u 3.MAJ TIBO d.d. Matulji.

4.5

MODELI BAZIRANI NA UMJETNOJ INTELIGENCIJI (AI MODELI)Modeli bazirani na umjetnoj inteligenciji se koriste kompjuterskim sistemima koji

mogu biti ''istrenirani'' na nama odgovaraju nain preko podataka koji su koriteni prilikom prolih evaluacija ili izravnom metodom preko strunjaka za nabavu koji u tom sluaju sam odreuje parametre evaluacije. Uz to, korisnici koji nisu vini koritenju ovog sustava mogu konzultirati sistem prilikom evaluacije. Primjeri metoda baziranih na AI tehnologiji primjenjenoj kod evaluacije dobavljaa ukljuuju i neuralne mree. Korisnik ovog sustava treba samo unesti potrebne podatke u NN (neuralnu mreu) sa karakteristikama te specifine situacije i NN e sam odluiti hoe li ili nee obaviti nabavu od tog dobavljaa. Iako je ova15

Odabir i vrednovanje dobavljaa u industrijskim poslovnim sustavima odlika da NN sam donosi odluku veoma korisna takoer postoji i opasnost nemogunosti opravdanja treim osobama (npr. dobavljau koji nije dobio posao) jer ne moemo saznati na temelju kojih informacija je NN donio odluku. Upravo zbog te mane nemogunosti opravdanja odluke se zasad preporuuje koristiti NN iskljuivo kao ispomo u tradicionalnim metodama ili u sluaju gdje nije potrebno opravdanje odluke. Iako postoji samo nekoliko primjera koritenja AI metoda u svrhe evaluacije dobavljaa, vano je istraiti ove modele u budunosti poradi istraivanja njihovog punog potencijala. Naalost zbog injenice da su ove metode relativno nove jako malo demonstrativnih primjera se moe nai u literarnom obliku.

4.6

OSTALI MODELI KOJI SE MOGU KORISTITI ZA EVALUACIJU DOBAVLJAA

Osim prije navedenih modela koji se koriste pri evaluaciji dobavljaa postoje i sljedei modeli: 1. Programiranje mijeanim integralima, (Weber and Current 1993), 2. Eksperiment analize diskretnog izbora, (Verma and Pullman 1998), 3. Matrina metoda, (Gregory 1986), 4. Model ljudske procjene, (Patton 1996), 5. Modeli iterpretativnog programiranja, (Mandal and Deshmukh 1994), te 6. Multiobjektivno programiranje, (Weber and Ellram 1993). Ovi modeli nisu u uestaloj primjeni jer su ili zastarjeli te zamijenjeni poboljanim i uspjenijim metodama, ili prekomplicirani i skupi za implementaciju u novim tvrtkama.

4.7

UESTALOST DOBAVLJAA

KORITENJA

MODELA

EVALUACIJE

Metode evaluacije i ocjenjivanja dobavljaa esto zahtijevaju puno vremena stoga se ne izvode esto. U praksi mnoge tvrtke podnose mjesene ili tromjesene izvjetaje o izvedbi dobavljaa, dok neke tvrtke to ine samo jedanput godinje. Meutim esti sastanci sa predstavnicima pojedinih dobavljaa dovode do prevencije neuinkovitog poslovanja u njegovim ranijim stadijima te potiu kontinuirano poboljanje njihove izvedbe i poslovanja.16

Odabir i vrednovanje dobavljaa u industrijskim poslovnim sustavima Ova vrsta poticanja na bolji rad i uslugu funkcionira za obje strane jedino ako su obje spremne suraivati i prikazati potrebne informacije.

4.8

NAIN KORITENJA INFORMACIJA DOBIVENIH TOKOM EVALUACIJEInformacije sakupljene tokom evaluacije dobavljaa dobivaju na vrijednosti iskljuivo

kad ih obje stranke upotrebljavaju za unaprijeivanje svog poslovanja. Informacije o dobavljau se najee koriste za slijedee: 1. Praenje poslovanja dobavljaa 2. Raspoznavanje prilika za unaprijeivanje dobavljaa i njihova poslovanja 3. Razvoj dobavljaa 4. Mjerilo poslovanja dobavljaa usporeeno s tritem

Da bi se prilikom evaulacije dobavljaa dobile sve relevantne informacije o dobavljaima koriste se i razni upitnici na primjer upitnici o cijenama, kaviteti sirovina, tehnikoj podrci, garanciji kvalitete itd. U prilogu br.3. je dan primjer jednog takvog upitnika o osiguranju kvalitete.

17

Odabir i vrednovanje dobavljaa u industrijskim poslovnim sustavima

5. METODOLOGIJA

Ciljevi ovog istraivanja: 1. Prepoznati da li je pojedina teorija primjenjiva i relevantna za odreeno trite. 2. Razjasniti pozitivne uinke koji bi nastali kad bi implementirali strukturni model za odabir i ocjenu dobavljaa. Primarni podatci za analizu su najee prikupljeni kroz razne upitnike i razgovore, te su tvrtke izabrane prema veliini, udjelu na tritu te industrijskom sektoru djelatnosti. Upitnici su sadravali pitanja o kvalitativnim i kvantitativnim informacijama kako bi dali to kompletniju sliku pojedine tvrtke tj. dobavljaa pri analizi.

18

Odabir i vrednovanje dobavljaa u industrijskim poslovnim sustavima

6. REZULTATI ISTRAIVANJARezultati koje smo dobili pomou ovog istraivanja nam daju bolju iako ne i kompletnu predodbu o naem industrijskom sektoru, tvrtkama koje djeluju u tom sektoru te njihovoj veliini i poziciji na tritu kao i o njihovoj pouzdanosti i kvaliteti njihovih proizvoda. Takoer, stvorili smo bolju sliku o veliini, pouzdanosti te kvaliteti rada pojedinih dobavljaa na tritu, te da li posjeduju kakve i koje certifikate i na kraju vidimo vanost drugih imbenika koje moemo unaprijediti prilikom idue evaluacije. Shvatili smo i vanost uestalog obavljanja evaluacije rada pojedinog dobavljaa jer upravo konstantno praenje pojedinog dobavljaa nam omoguava bolji razvitak poslovanja te napredovanje na tritu i naem djelatnom industrijskom sektoru.

19

Odabir i vrednovanje dobavljaa u industrijskim poslovnim sustavima

7. ZAKLJUAKU ovom radu nam je ukazano kako i na koji nain evaluacija te precizan odabir dobavljaa utjee izravno na poslovanje nae tvrtke. Izloene su metode i modeli evaluiranja dobavljaa uz pomo kojih stiemo bolju sliku o tome kad i koji dobavlja nam je najoptrebniji te najvrijedniji u pojedinoj situaciji. Pri evaluaciji se moemo koristiti raznim modelima ovisno o tome koja smo klasa tvrtke te koliko tone i brze rezultate trebamo. Pri svakom modelu smo istaknuli njegove prednosti i mane te je jako vano definirati nae kljune kriterije poslovanja pri datoj situaciji jer kao to smo iznjeli svaki model se ne ponaa na isti nain. Kljuni imbenici su najvanije orue kojim se koristimo pri odabiru te moramo dati na vanosti svakom od njih ako elimo plasirati dobar i kvalitetan proizvod na trite te time poboljati daljnje poslovanje i napredovanje nae tvrtke u naem sektoru djelatnosti. Pri evaluaciji dobavljaa najee se koristi sistem modeliranja tj kombiniranja svih modela, pristupa i tablica kljunih kiterija jer dobrom kombinacijom postupaka evaluacije dolazimo do oljih i tonijih rezultata u kraem vremenu i uz manje trokove. Na vaosti dobiva i uestalost nae kontinuirane evaluacije jer uspomo nje vidimo rast odnosno pad kvalitete usluge pojedinog dobavljaa te dobivamo informacije koji mogu biti odluujui pri promjeni ili izmjeni poslovanja s naim dobavljaem. Rezultati viegodinjih istraivanja nam pokazuju kako je bolje vezati se za manji broj kvalitetnih dobavljaa te s njima razviti dobar poslovn odnos koji e se temeljiti na uzajamnom potovanju, kvalitetnijem nainu rada te na kraju i boljim rezultatima za nae poslovanje na tritu. Dobiveni rezultati nam pomau da unaprijedimo svoje vlastito poslovanje i vrijednost na tritu. Istie potrebu za suradnjom sa pojedinim kvalitetnim dobavljaima koji na najvie odgovaraju u datom trenutku. Daje nam osnovu po kojoj moemo dalje istraivati trite dobavljaa te nam posluiti da razvijemo personalizirani model evaluacije koji e nam najvie ii u prilog tokom naeg poslovanja.

20

8. LITERATURA

1. Weber, Charles Arthur; Decision support system using multi-criteria tehnicques in vendor selection; 1991, Ohio State University 2. Beil, Damian; Supplier Selection, 2009, Stephen M. Ross School of Business 3. Sarangapani, Srinivasan; Supplier Evaluation - The first steps for effective Sourcing,2010 4. Skupina autora; A review of methods supporting supplier selection; 2000, European Journal of Purchasing & Supply Management 7 (2001) 5. Skupina autora; Performance measurement of supply chain management: A decision framework for evaluating and selecting supplier performance in a supply chain; College of Engineering Koperkhairane 6. Lee, Han; Supplier Selection And Evaluation Through Activity-Based Costing Approach; Pusan National University 7. Skupina autora; Supplier Evaluation Using Loss Function and AHP; 2010; Islamic Azad University Iran 8. Skupina autora; Evaluate, analyze and selection of suppliers based on supply chain approach, Fuzzy TOPSIS (The study of Iran-Tabriz Tractor Manufacturing Company); Islamic Azad University Iran 9. Skupina autora; Supplier Evaluation and Selection in SCM using Fuzzy AHP; 2011;3rd International Conference on Advanced Management Science 10. Skupina autora; AHP approach for supplier evaluation and selection in a steel manufacturing company;2008; University Putra Malaysia 11. Skupina autora; A review of supplier selection methods in manufacturing industries; 2007

21

Odabir i vrednovanje dobavljaa u industrijskim poslovnim sustavima

9. POPIS TABLICATablica 1. Prednosti, nedostatci i korisnici kategorikog modela ........................................................ 4 Tablica 2. - Prednosti, nedostatci i korisnici modela prema pondeniranoj toci ..................................... 5 Tablica 3. - Prednosti, nedostatci i korisnici modela omjera trokova .................................................... 6

Tablica 4. - Dicksonov kriterij evaluacije dobavljaa ................................................................ 8Tablica 5. - Weberov kriterij evaluacije dobavljaa ................................................................................ 9

22

Odabir i vrednovanje dobavljaa u industrijskim poslovnim sustavima

10. POPIS SLIKASlika 1. - Opi primjer AHP dijagrama toka ............................................................................ 11 Slika 2. - Dijagram toka linearnog pondeniranog modela ....................................................... 12 Slika 3. - Dijagram toka linearnog pondeniranog modela ....................................................... 13

23

Odabir i vrednovanje dobavljaa u industrijskim poslovnim sustavima

11. POPIS PRILOGA1. Prilog br. 1 - Izvjetaj za ocjenjivanje dobavljaa 2. Prilog br. 2 - Zapis o kvaliteti dobavljaca 3. Prilog br. 3 - Upitnik o osiguranju kvalitete dobavljaa 4. Prilog br. 4 - Supplier selection checklist

24