system wsparcia decyzyjnego - Transportu
system wsparcia decyzyjnego - Transportu
system wsparcia decyzyjnego - Transportu
You also want an ePaper? Increase the reach of your titles
YUMPU automatically turns print PDFs into web optimized ePapers that Google loves.
PRACE NAUKOWE POLITECHNIKI WARSZAWSKIEJ<br />
z. 87 Transport 2012<br />
Tomasz Nowakowski<br />
Sylwia Werbińska-Wojciechowska<br />
Politechnika Wrocławska<br />
ZAGADNIENIE UTRZYMANIA ŚRODKÓW<br />
TRANSPORTU – SYSTEM WSPARCIA<br />
DECYZYJNEGO<br />
Rękopis dostarczono, listopad 2012<br />
Streszczenie: W pracy skupiono się na omówieniu koncepcji <strong>system</strong>u <strong>wsparcia</strong> <strong>decyzyjnego</strong><br />
w obszarze utrzymania środków transportowych. W pierwszym kroku przedstawiono podstawowe<br />
definicje. Następnie omówiono przegląd literatury obejmujący problematykę projektowania <strong>system</strong>ów<br />
<strong>wsparcia</strong> <strong>decyzyjnego</strong> w obszarach funkcjonowania <strong>system</strong>ów technicznych, ze szczególnym<br />
uwzględnieniem <strong>system</strong>ów logistycznych i transportowych. Pozwoliło to na przedstawienie koncepcji<br />
<strong>system</strong>u wspomagania decyzji w obszarze utrzymania środków transportu wraz z określeniem<br />
podstawowych założeń <strong>system</strong>u, danych wejściowych, czy konkluzji. W podsumowaniu wskazano<br />
potencjalne problemy do rozwiązania w analizowanym obszarze.<br />
Słowa kluczowe: <strong>system</strong> <strong>wsparcia</strong> <strong>decyzyjnego</strong>, <strong>system</strong> transportowy, procesy utrzymania<br />
1. WPROWADZENIE<br />
W ostatnich latach, znaczenie problemu zapewnienia wysokiego poziomu obsługi<br />
klienta przez <strong>system</strong>y transportu pasażerskiego znacząco wzrosło, co spowodowane jest<br />
m.in. wysokim poziomem konkurencji na rynku usług transportowych [5]. Jednocześnie,<br />
poprawne funkcjonowanie dowolnego <strong>system</strong>u transportowego z jednej strony uzależnione<br />
jest od sprawnego i efektywnego planowania i realizacji zadań operacyjnych<br />
i wspierających, co wiąże się m.in. z optymalnym planowaniem tras czy<br />
harmonogramowaniem rozkładów jazdy. Z drugiej strony, należy wziąć pod uwagę wpływ<br />
poziomu organizacji procesów utrzymania danego <strong>system</strong>u w stanie zdatności<br />
funkcjonalnej i zadaniowej, uwzględniającej [34] (rys. 1):<br />
• warunki <strong>system</strong>u (<strong>system</strong>s conditions) – związane z procesem projektowania<br />
i wytwarzania <strong>system</strong>u technicznego i jego wpływem na proces uszkodzeń w okresie<br />
eksploatacji;<br />
• warunki użytkowania (operational conditions) – definiujące zależności między<br />
pojawianiem się uszkodzeń <strong>system</strong>u a realizacją procesu użytkowania oraz wpływem
38 Tomasz Nowakowski, Sylwia Werbińska-Wojciechowska<br />
• uwarunkowań zewnętrznych (otoczenia); warunki obsługiwania (maintenance<br />
conditions) – definiujące relacje między rodzajem i chwilami podejmowanych operacji<br />
obsługiwania a podstawowymi charakterystykami niezawodnościowymi <strong>system</strong>u.<br />
Rys. 1. Podstawowe elementy wpływające na poziom funkcjonowania <strong>system</strong>u technicznego<br />
[29, 34]<br />
Ponadto, identyfikacja <strong>system</strong>u transportowego w analizowanym obszarze wymaga<br />
znajomości trzech elementów [13]:<br />
• komponentów <strong>system</strong>u – wiedza o ich typie, ilości, rodzajach uszkodzeń,<br />
charakterystykach niezawodnościowych;<br />
• realizowanych zadań operacyjnych i obsługiwania, w tym określenia strategii<br />
obsługiwania;<br />
• elementów wpływających na procesy podejmowania decyzji w <strong>system</strong>ie.<br />
Jednocześnie, w oparciu o badania literaturowe (np. [44]), podstawowym problemem<br />
w obszarze eksploatacji obiektów technicznych, w tym środków transportu, jest określenie<br />
przez odpowiedniego decydenta sposobu, bieżącego lub przyszłego, obchodzenia się<br />
z obiektem. Do podjęcia stosownych decyzji jest niezbędne określenie stanu obiektu, czy<br />
typu strategii obsługiwania niezbędnej do zastosowania w danej sytuacji eksploatacyjnej.<br />
Skuteczność podjętej decyzji jest bezpośrednio uzależniona od szybkości jej podjęcia oraz<br />
trafności.<br />
Jedną z ostatnich prac, omawiających zagadnienie procesu podejmowania decyzji jest<br />
[3]. W pracy tej autorzy przedstawili m.in. historię zmian struktury procesu podejmowania<br />
decyzji, określili dwa typy decyzji – decyzje programowalne (programmed decisions)<br />
i nieprogramowalne (non-programmed decisions), jak również przeanalizowali problem<br />
procesu podejmowania decyzji w zależności od typu <strong>system</strong>u informacyjnego. Zatem,<br />
w oparciu o podejście zaproponowane w pracy [3], oraz zgodnie z [14, 39], podstawowe<br />
etapy procesu podejmowania decyzji obejmują etapy gromadzenia informacji, rozpoznania<br />
i analizy wszystkich dostępnych informacji dotyczących problemu, zaklasyfikowania go do
Zagadnienie utrzymania środków transportu – <strong>system</strong> <strong>wsparcia</strong> <strong>decyzyjnego</strong> 39<br />
określonej grupy standardowej, tworzenia modelu informacyjnego opisującego<br />
rzeczywistość, jego rozwiązania, następnie generowania wariantów dopuszczalnych<br />
rozwiązań oraz pomoc w wyborze najlepszego rozwiązania. Na tej podstawie możliwe było<br />
zdefiniowanie podstawowych etapów procesu <strong>decyzyjnego</strong> w obszarze utrzymania<br />
środków transportu (rys. 2).<br />
Rys. 2. Proces decyzyjny w obszarze utrzymania środków transportu [29]<br />
Bieżące podejmowanie decyzji w obszarze utrzymania środków transportu jest<br />
utrudnione ze względu na znaczną ilość informacji, jakie decydent musi wziąć pod uwagę<br />
w celu określenia optymalnego rozwiązania. Jednocześnie, liczba potencjalnych wariantów<br />
postępowania, które powinny być uwzględnione, będzie zależała od wielu elementów, jak<br />
np. liczba pojazdów, występujące zależności między pojazdami (np. techniczne,<br />
ekonomiczne), dostępność części wymiennych, czy harmonogram zadań operacyjnych.<br />
Dlatego też, zapewnienie wysokiej jakości procesu <strong>decyzyjnego</strong> wymaga zastosowania<br />
<strong>system</strong>ów <strong>wsparcia</strong> <strong>decyzyjnego</strong> (SWD), których zadaniem jest wspomaganie procesu<br />
podejmowania decyzji poprzez ułatwienie i polepszanie fachowej oceny problemów<br />
będących przedmiotem decyzji czyli poprawienie efektywności decydowania dzięki<br />
wsparciu informacyjnemu i obliczeniowemu [35].
40 Tomasz Nowakowski, Sylwia Werbińska-Wojciechowska<br />
W literaturze można znaleźć wiele definicji koncepcji <strong>system</strong>u <strong>wsparcia</strong> <strong>decyzyjnego</strong><br />
[9]. Podstawowa, bardzo ogólna definicja określa SWD jako <strong>system</strong> komputerowy,<br />
obsługujący głównie taktyczny i strategiczny poziom zarządzania, który dostarcza<br />
informacji z danej dziedziny, umożliwia korzystanie z analitycznych modeli decyzyjnych<br />
z dostępem do baz danych, w celu wspomagania decydentów w słabo ustrukturyzowanym<br />
środowisku decyzyjnym [14]. Z kolei Power w swojej pracy [36] zdefiniował SWD jako<br />
interaktywny <strong>system</strong> lub pod<strong>system</strong> komputerowy, pomagający decydentom wykorzystać<br />
technologie komunikacyjne, dane, dokumenty, wiedzę i modele w celu identyfikacji<br />
i rozwiązania problemów, przeprowadzenia etapów procesu <strong>decyzyjnego</strong> oraz podjęcia<br />
decyzji. Zatem, System typu SWD wspiera niektóre lub wszystkie fazy procesu<br />
<strong>decyzyjnego</strong> [14].<br />
Szersze omówienie danego zagadnienia można znaleźć m.in. w pracach [2, 9, 10, 14,<br />
23, 36, 40, 47].<br />
W artykule autorzy skupili się na przedstawieniu koncepcji <strong>system</strong>u wspomagania<br />
decyzji w wybranym obszarze funkcjonowania <strong>system</strong>ów transportowych. Przedmiotem<br />
ich zainteresowania jest zagadnienie utrzymania środków transportowych. W związku<br />
z tym, w kolejnym punkcie przedstawili przegląd literatury obejmujący problematykę<br />
projektowania <strong>system</strong>ów <strong>wsparcia</strong> <strong>decyzyjnego</strong> <strong>system</strong>ów transportowych, ze<br />
szczególnym uwzględnieniem obszaru logistyki i transportu. Następnie, omówili proces<br />
podejmowania decyzji dotyczących utrzymania środków transportu oraz określili<br />
podstawowe założenia, dane wejściowe, czy konkluzje analizowanego SWD wraz ze<br />
wskazaniem potencjalnych problemów do rozwiązania w tym obszarze.<br />
2. SYSTEMY WSPARCIA DECYZYJNEGO W OBSZARZE<br />
FUNKCJONOWANIA SYSTEMÓW TRANSPORTOWYCH –<br />
PRZEGLĄD LITERATURY<br />
Zgodnie z [37], <strong>system</strong>y wspomagania decyzji ewoluowały z prowadzonych w latach<br />
pięćdziesiątych i sześćdziesiątych XX wieku przez Carnegie Institute of Technology<br />
teoretycznych badań nad sposobami podejmowania decyzji w organizacjach oraz z prac<br />
technicznych nad interaktywnym <strong>system</strong>em komputerowym realizowanych przez<br />
Massachusetts Institute of Technology. Szersze omówienie historii rozwoju <strong>system</strong>ów<br />
wspomagania decyzji zostało przedstawione m.in. w pracach [9, 11, 14, 27, 36, 47].<br />
Z kolei w pracy [1] autorzy omówili zagadnienie projektowania <strong>system</strong>ów <strong>wsparcia</strong><br />
<strong>decyzyjnego</strong>, formułując zasady projektowania efektywnych SWD przy wykorzystaniu<br />
podejścia <strong>system</strong>owego. Natomiast w pracy [23], autorzy przedstawili statyczne<br />
i dynamiczne metody oceny poprawności działania DSS oraz omówili podstawowe rodzaje<br />
błędów w SWD.<br />
Przegląd literatury z obszaru projektowania <strong>system</strong>ów <strong>wsparcia</strong> <strong>decyzyjnego</strong> oraz ich<br />
aplikacji można znaleźć m.in. w pracach [2, 10, 11, 40, 47]. Jedna z pierwszych prac<br />
przeglądowych w analizowanym obszarze jest [40], gdzie autorzy skupili się na problemie<br />
efektywności projektowanych SWD oraz możliwości ich aplikacji. Z kolei w [10], autorzy
Zagadnienie utrzymania środków transportu – <strong>system</strong> <strong>wsparcia</strong> <strong>decyzyjnego</strong> 41<br />
skupili się na pracach obejmujących projektowanie SWD oraz <strong>system</strong>ów ekspertowych.<br />
Możliwości aplikacyjne SWD jak również klasyfikacja <strong>system</strong>ów decyzyjnych były<br />
przedmiotem zainteresowania autora pracy [11]. Autor w swojej pracy również wskazał<br />
przyszłe możliwe kierunki rozwoju SWD. Temat możliwości aplikacyjnych<br />
projektowanych SWD został następnie rozwinięty w pracy [47].<br />
W pracy [2] autorzy przedstawili analizę ponad tysiąca publikacji z obszaru<br />
projektowania SWD z okresu 1990-2004r. Przeprowadzone badania pozwoliły na<br />
wyróżnienie ośmiu głównych zagadnień w danej dyscyplinie naukowej, jak np. metody<br />
badawcze w SWD, czy teoria podejmowania decyzji w SWD.<br />
Jednocześnie w literaturze można znaleźć szereg klasyfikacji SWD. Przykładowo,<br />
w pracy [9] omówiono m.in. podział SWD na <strong>system</strong>y pasywne, aktywne i kooperacyjne.<br />
Z kolei w pracy [27] wyróżniono i scharakteryzowano:<br />
• Systemy Transakcyjne (Transaction Processing Systems – TPS),<br />
• Systemy Informacyjne Zarządzania (Management Information Systems – MIS),<br />
• Systemy Wspomagania Decyzji (Decision Support Systems – DSS).<br />
Szersze omówienie Systemów Informacyjnego Zarządzania (MIS) oraz Systemów<br />
Wspomagania Decyzji (DSS) można znaleźć m.in. w pracy [3]. Autorzy szczegółowo<br />
omówili modele danych <strong>system</strong>ów, ich charakterystyki oraz proces podejmowania decyzji.<br />
Inny podział przedstawili Power [37] oraz zespół Zhengmeng i Haoxiang [47].<br />
W swoich pracach zaproponowali oni dwuwymiarowe podejście do typologii SWD.<br />
Wyróżnili sześć klas SWD, podzielonych ze względu na dominujący w <strong>system</strong>ie moduł:<br />
• SWD zorientowany na dane (Data-Driven DSS),<br />
• SWD zorientowany na modele (Model-Driven DSS),<br />
• SWD zorientowany na wiedzę (Knowledge-Driven DSS),<br />
• SWD zorientowany na dokumenty (Document-Driven DSS),<br />
• SWD zorientowany na komunikację i pracę grupową (Communications-Driven DSS,<br />
Group Communications-driven DSS),<br />
• SWD bazujący na wykorzystaniu sieci Internet (Web-based DSS).<br />
Następnie w pracy [36] autor skupił się na omówieniu SWD zorientowanego na dane.<br />
Z kolei w pracy [10] autorzy przeanalizowali <strong>system</strong>y ekspertowe (Expert Systems) oraz<br />
SWD zorientowane na wiedzę (Knowledge-Driven DSS).<br />
W pracy [14] zdefiniowano podstawowe SWD wykorzystywane w praktyce, wraz<br />
z omówieniem zagadnienia ich niezawodności. Skupiono się na omówieniu Systemów<br />
Informowania Kierownictwa (EIS – Executive Information Systems) oraz Systemów<br />
Ekspertowych (ES – Expert System). Szerzej przeanalizowano <strong>system</strong>y wspomagania<br />
decyzji oferowane przez wybranych producentów, które dobrano ze względu na poziom<br />
zróżnicowania profili i zastosowań (np. <strong>system</strong> InsERT Analityk, czy swd Matrix).<br />
Z kolei Arnott i Pervan zaproponowali klasyfikację SWD ze względu m.in. na liczbę<br />
użytkowników korzystających z <strong>system</strong>u, czy jego przeznaczenie. Wyróżnili oni [2]:<br />
• osobiste SWD (Personal DSS),<br />
• SWD przeznaczone do pracy grupowej (Group DSS),<br />
oraz:<br />
• SWD przeznaczone do <strong>wsparcia</strong> procesu negocjacji (Negotiation Support System),<br />
• SWD bazujące na wykorzystaniu sztucznej inteligencji (Intelligent DSS),<br />
• SWD zorientowane na wiedzę (Knowledge Management-Based DSS),
42 Tomasz Nowakowski, Sylwia Werbińska-Wojciechowska<br />
• SWD jako bazy danych (Data Warehousing),<br />
• SWD zorientowane na organizację/przedsiębiorstwo (Enterprise Reporting and<br />
Analysis Systems).<br />
Inne spojrzenie na podział SWD może być zorientowane na ich zastosowanie.<br />
Przykładowe obszary aplikacji SWD obejmują [14]:<br />
• finanse (np. analizy ryzyka rentowności inwestycji, efektywności, zarządzanie<br />
kosztami);<br />
• marketing (np. analizy rynku, planowanie i analiza wyników sprzedaży);<br />
• produkcję i logistykę (np. optymalizacja procesów produkcyjnych, czy<br />
transportowych);<br />
• zarządzanie zasobami ludzkimi (np. planowanie czasu pracy, planowanie płac, analiza<br />
rotacji kadr).<br />
Z punktu widzenia celu realizowanej publikacji, autorzy skupili się na modelach<br />
proponowanych w obszarze logistyki i transportu oraz eksploatacji <strong>system</strong>ów<br />
technicznych.<br />
Przegląd literatury z obszaru projektowania SWD dla celów logistyki i transportu<br />
można znaleźć m.in. w pracy [26]. Jednocześnie autorzy artykułu przedstawili koncepcję<br />
zintegrowanego SWD dla logistyki globalnej (Integrated DSS for Global Logistics).<br />
Rozwiązanie bazuje na zastosowaniu m.in. elektronicznej wymiany danych EDI, SWD<br />
zorientowanych na wiedzę, czy Sieci Wartości Dodanej (Value Added Network).<br />
Jednocześnie można znaleźć w literaturze rozwiązania dedykowane dla konkretnych<br />
typów przedsiębiorstw. Przykładowo, model komputerowego wspomagania decyzji<br />
strategicznych w zarządzaniu przedsiębiorstwem przemysłowym przedstawiono w pracy<br />
[8], natomiast problematyka projektowania <strong>system</strong>ów wspomagania podejmowania decyzji<br />
w przedsiębiorstwie została omówiona w pracy [38]. Następnie, <strong>system</strong> kompleksowego<br />
wspomagania decyzji logistycznych w sferze zaopatrzenia i dystrybucji dla małych lub<br />
średnich przedsiębiorstw przemysłowych bazujący na <strong>system</strong>ie eksperckim został<br />
omówiony m.in. w pracy [41]. Komputerowy <strong>system</strong> wspomagania decyzji w gospodarce<br />
magazynowej w sferze dystrybucji został z kolei przedstawiony w pracy [7]. Obszar<br />
planowania produkcji został z kolei przeanalizowany w pracy [39], gdzie przedstawiono<br />
<strong>system</strong> ekspertowy wspomagania decyzji w procesach przygotowania produkcji.<br />
Rozwiązanie bazowało na zastosowaniu hybrydowego <strong>system</strong>u ekspertowego.<br />
Z kolei, model SMILE (Strategic Model for Integrated Logistic Evaluations),<br />
zaprojektowany w celu <strong>wsparcia</strong> podejmowania decyzji strategicznych dla przedsiębiorstw<br />
z sektora transportu i logistyki zaproponowano w pracy [42]. W pracy omówiono projekt<br />
SWD opracowany przez Ministerstwo <strong>Transportu</strong>, organizacje naukowe Holandii (NEI) i<br />
TNO Inro dla potrzeb realizacji przepływów ładunków na i poza terytorium Holandii.<br />
Ponadto, w pracy [33] przedstawiono <strong>system</strong> wspomagania decyzji w obszarze wyboru<br />
optymalnego w danych warunkach rodzaju transportu. Rozwiązanie oparto na metodzie<br />
Analitycznego Procesu Hierarchicznego (AHP – Analytical Hierarchy Process), będącej<br />
wielokryterialnym podejściem do rozwiązywania wielu problemów decyzyjnych m.in. w<br />
obszarze logistyki (np. zadanie oceny i wyboru dostawcy).<br />
W literaturze można znaleźć także zastosowania SWD w obszarze eksploatacji<br />
<strong>system</strong>ów technicznych. Przykładowo, omówienie problematyki procesów informacyjnodecyzyjnych<br />
w obszarze eksploatacji obiektów technicznych został przedstawiony w pracy
Zagadnienie utrzymania środków transportu – <strong>system</strong> <strong>wsparcia</strong> <strong>decyzyjnego</strong> 43<br />
[12]. Skupiono się na fazie użytkowania i podejmowaniu decyzji użytkowych na podstawie<br />
informacji pochodzących z procesu diagnozowania obiektu technicznego.<br />
Z kolei, informatyczne <strong>system</strong>y zarządzania procesem eksploatacji można m.in. znaleźć<br />
w pracy [17], gdzie skupiono się na maksymalizacji wykorzystania potencjału<br />
eksploatacyjnego górniczych przenośników taśmowych, czy w pracy [19], gdzie<br />
przedstawiono prototyp komputerowo wspomaganego <strong>system</strong>u przydziału zadań<br />
eksploatacyjnych realizowanych w siłowni okrętowej.<br />
Natomiast w pracy [22] przedstawiono koncepcję <strong>system</strong>u wspomagania decyzji<br />
eksploatacyjnych, remontowych i modernizacyjnych w zakresie trwałości turbin parowych.<br />
Przykład zastosowania SWD w obszarze transportu lotniczego można znaleźć m.in.<br />
w pracy [46], gdzie omówiono model bazujący na wykorzystaniu FPN (Fuzzy Petri Nets).<br />
Z kolei w pracy [24] przedstawiono <strong>system</strong> ekspertowy wspomagający podejmowanie<br />
decyzji w obszarze planowania obsługi środków transportu kolejowego (np. wymiany<br />
obiektów technicznych). Natomiast w pracy [16] skupiono się na pracowaniu SWD<br />
w obszarze utrzymania infrastruktury transportowej. Rozwiązanie oparto na metodzie<br />
AHP, a przykład zastosowania przedstawiono dla procesu utrzymania infrastruktury<br />
drogowej miasta Split w Chorwacji. W pracy [28] omówiono <strong>system</strong> doradczy do<br />
wspomagania prognozowania niezawodności obiektów mechanicznych opracowany<br />
z zastosowaniem edytora szkieletowego <strong>system</strong>u ekspertowego EXSYS Professional.<br />
Natomiast w pracy [20] autor skupił się na opracowaniu <strong>system</strong>u wspomagania decyzji<br />
w planowaniu przeglądów i remontów w przedsiębiorstwie produkcyjnym.<br />
W obszarze funkcjonowania <strong>system</strong>ów transportu pasażerskiego jednym z obszarów<br />
zastosowania SWD jest problematyka harmonogramowania czasu podróży w oparciu<br />
o rozkłady jazdy (np. [25]). Problem podejmowania decyzji w obszarze planowania<br />
infrastruktury transportowej w sektorze publicznym oraz planowania łańcuchów dostaw<br />
w sektorze prywatnym jest przedmiotem pracy [18]. Natomiast w pracy [15]<br />
przeanalizowano możliwości zamodelowania <strong>system</strong>u wspomagania decyzji w obszarze<br />
planowania zadań transportowych z wykorzystaniem <strong>system</strong>u GIS (Geographic<br />
Information System). Z kolei w pracy [6] przedstawiono możliwości zastosowania SWD<br />
w obszarze planowania zadań transportowych w regionie Lombardii we Włoszech.<br />
Zastosowanie <strong>system</strong>u typu „multi-agent” w celu wspomagania decyzji w obszarach<br />
zarządzania ruchem miejskim w Bilbao oraz zarządzania flotą autobusów sieci publicznej<br />
rejonu Malaga w Hiszpanii przedstawiono w pracy [31]. Problem ten jest również<br />
poruszany w pracy [32], gdzie zaproponowano SWD zorientowany na wiedzę oraz<br />
podejście typu „multi-agent”, czy w pracy [5], gdzie zaproponowano SWD typu „multiagent”,<br />
do którego dane są przekazywane bezpośrednio z <strong>system</strong>u monitoringu sieci<br />
transportowej. Natomiast w pracy [21] autor zaproponował SWD w obszarze planowania<br />
tras w międzynarodowym transporcie rzeczy. Rozwiązanie bazuje na zastosowaniu metody<br />
Fuzzy AHP, a przedstawiona aplikacja obejmowała wsparcie w procesie doboru trasy<br />
transportowej między Busan w Korei a Moskwą w Rosji, dla czterech możliwych<br />
wariantów tras.<br />
Z kolei w pracy [43], autorzy skupili się na koncepcji SWD w obszarze podejmowania<br />
decyzji strategicznych w ramach realizacji polityki transportowej Turcji. Zaprojektowany<br />
<strong>system</strong> powinien pozwalać na definicję długoterminowych scenariuszy (na szczeblu<br />
regionalnym, krajowym, globalnym) w celu <strong>wsparcia</strong> decydentów w procesie analizy<br />
wpływu zmiennych socjalno-ekonomicznych oraz zmiennych związanych z charakterem
44 Tomasz Nowakowski, Sylwia Werbińska-Wojciechowska<br />
procesu transportowego na poziom popytu na usługi transportowe (pasażerskie oraz<br />
towarowe).<br />
Również zagadnienie bezpieczeństwa <strong>system</strong>ów/sieci transportowych w sytuacjach<br />
kryzysowych jest analizowane. Przykładowo w pracy [45], autorzy zaproponowali SWD<br />
pomagający decydentom określić zdolności instytucji transportowych, procedury, oraz<br />
przygotowanie na wypadek wystąpienia sytuacji kryzysowych, związanych np. z atakiem<br />
terrorystycznym, czy katastrofą naturalną.<br />
3. KONCEPCJA SYSTEMU WSPARCIA DECYZYJNEGO<br />
W OBSZRZE UTRZYMANIA ŚRODKÓW TRANSPORTU<br />
Celem eksploatacji dowolnego środka technicznego jest jego efektywne wykorzystanie<br />
zgodnie z przeznaczeniem [22]. W przypadku <strong>system</strong>u transportowego, zadania<br />
eksploatacji można zdefiniować następująco:<br />
• dostosowanie podaży usług transportowych do zmieniającego się popytu pod względem<br />
ilościowym i jakościowym,<br />
• realizacja zadań transportowych przy minimum sumarycznych kosztów funkcjonowania<br />
<strong>system</strong>u w dłuższych okresach.<br />
Na tej podstawie można sformułować podstawowe cele eksploatacji <strong>system</strong>u i kryteria<br />
oceny warunków pracy środków transportu.<br />
Celem projektowanego <strong>system</strong>u jest wsparcie procesu utrzymania środków transportu<br />
poprzez wskazanie najlepszej strategii obsługiwania przy znanych parametrach<br />
wejściowych i określonych wartościach podstawowych zmiennych decyzyjnych. Zakres<br />
prowadzonych badań obejmuje opracowanie metod i algorytmów doboru strategii<br />
obsługiwania dla elementów lub obiektu (klasyczna/DTA). Rozwiązanie zostało<br />
zdefiniowane w postaci reguł decyzyjnych. Reguły te stanowią podstawę komputerowej<br />
procedury wspomagania decyzji. System doradczy został opracowany jako program<br />
komputerowy umożliwiający łatwiejsze i szybsze uzyskiwanie konkluzji. W tym celu<br />
wykorzystano <strong>system</strong> ekspertowy EXSYS Professional. Ogólną strukturę danego<br />
programu przedstawia rys. 3. W takim przypadku podstawowe elementy <strong>system</strong>u<br />
obejmują:<br />
• zbiór danych wraz z regułami określającymi ich wykorzystanie (baza danych),<br />
• bazę modeli tworzących mechanizm ich wykorzystania (baza wiedzy) – bazy danych,<br />
arkusze kalkulacyjne, fakty, reguły, modele, grafika,<br />
• interfejs użytkownika – menu i język poleceń wydawanych <strong>system</strong>owi.<br />
Jednocześnie, omówienie procesu <strong>decyzyjnego</strong> z wykorzystaniem danego <strong>system</strong>u<br />
ekspertowego zostało przedstawione w pracy [28], natomiast ogólna charakterystyka<br />
analizowanego <strong>system</strong>u <strong>wsparcia</strong> <strong>decyzyjnego</strong> została przedstawiona w pracach [4, 29,<br />
30].
Zagadnienie utrzymania środków transportu – <strong>system</strong> <strong>wsparcia</strong> <strong>decyzyjnego</strong> 45<br />
Rys. 3. Schemat <strong>system</strong>u <strong>wsparcia</strong> <strong>decyzyjnego</strong> w obszarze utrzymania środków transportu [30]<br />
Podstawowe założenia przyjęte w procesie projektowania <strong>system</strong>u <strong>wsparcia</strong><br />
<strong>decyzyjnego</strong> obejmują [4]:<br />
• analizę naprawialnych wieloelementowych lub złożonych <strong>system</strong>ów transportowych;<br />
• uwzględnienie strategii obsługiwania <strong>system</strong>ów z elementami zależnymi<br />
i niezależnymi;<br />
• uwzględnienie jedynie strategii obsługiwania profilaktycznego (pominięcie strategii<br />
obsługi korekcyjnej oraz strategii obsługiwania według stanu <strong>system</strong>u);<br />
• uwzględnienie podstawowych modeli obsługiwania, m.in. obsługi według wieku,<br />
obsługi blokowej, modeli obsługi grupowej, okazjonalnej oraz podstawowych modeli<br />
obsługi uwzględniającej opóźnienie czasowe (Delay Time).<br />
Omówienie przedstawionych założeń <strong>system</strong>u <strong>wsparcia</strong> <strong>decyzyjnego</strong> można znaleźć<br />
w pracy [4].<br />
Następnie zdefiniowane zostały podstawowe dane wejściowe, niezbędne w procesie<br />
funkcjonowania <strong>system</strong>u <strong>wsparcia</strong> <strong>decyzyjnego</strong>. Dane te zostały zaklasyfikowane do<br />
trzech podstawowych grup [4]:<br />
• dane ogólne, opisujące proces funkcjonowania <strong>system</strong>u transportowego;<br />
• dane niezawodnościowe opisujące aktualny stan <strong>system</strong>u transportowego;<br />
• dane kosztowe, opisujące koszty utrzymania <strong>system</strong>u transportowego w stanie zdatności<br />
funkcjonalnej i zadaniowej.<br />
Szczegółowe omówienie danych wejściowych można znaleźć w pracy [4].<br />
Jednocześnie, w procesie budowy SWD bazującego na aplikacji <strong>system</strong>u EXSYS
46 Tomasz Nowakowski, Sylwia Werbińska-Wojciechowska<br />
Professional, autorzy zmienili sposób określania zmiennych decyzyjnych na opisowy,<br />
który znacznie ułatwia pracę z programem. W rezultacie, poniżej przedstawiono<br />
podstawowe zmienne wraz z ich definicją w komputerowym SWD. Pierwsza grupa danych<br />
wejściowych obejmuje przede wszystkim:<br />
• Dostępność informacji (Information accessibility (I)) – dostępność danych opisujących<br />
proces eksploatacji <strong>system</strong>u transportowego:<br />
- informacja dostępna (information accessible),<br />
- informacja niedostępna (information inaccessible),<br />
• Liczba elementów w <strong>system</strong>ie transportowym (N p )<br />
- <strong>system</strong> wieloelementowy (multi-unit <strong>system</strong>),<br />
- <strong>system</strong> złożony (complex <strong>system</strong>),<br />
• Zależności występujące pomiędzy elementami (L)<br />
- brak zależności pomiędzy elementami (no components dependence),<br />
- elementy <strong>system</strong>u zależne (components dependence occurs),<br />
• Czas eksploatacji (TE):<br />
- określony czas eksploatacji (finite time horizon),<br />
- nieokreślony czas obserwacji (infinite time horizon).<br />
Druga grupa danych wejściowych określa niezawodność <strong>system</strong> transportowego:<br />
• Typ uszkodzenia elementu <strong>system</strong>u (Z F ):<br />
- uszkodzenie typu katastroficznego (failure of type II - catastrophic failure),<br />
- typ uszkodzenia nie zdefiniowany (not defined type of failure),<br />
• Liczba uszkodzeń w badanym okresie czasu (N F ):<br />
- liczba uszkodzeń <strong>system</strong>u (N Fs ),<br />
- liczba uszkodzeń <strong>system</strong>u typu katastroficznego (N FII ),<br />
- liczba uszkodzeń <strong>system</strong>u odnawianych zgodnie z obsługą minimalną (N mn ),<br />
• Czas naprawy (Repair Time) (RT)<br />
- niepomijalny czas naprawy (non-negligible),<br />
- pomijalny czas naprawy (negligible),<br />
• Typ realizowanych operacji obsługiwania (ZM)<br />
- obsługa perfekcyjna (perfect maintenance action) (ZM 0 ),<br />
- obsługa nieperfekcyjna (imperfect maintenance action) (ZM 1 ),<br />
- obsługa błędna (failed maintenance action) (ZM 3 ),<br />
- obsługa profilaktyczna (preventive maintenance action) (PM),<br />
- obsługa korekcyjna – naprawa minimalna (minimal repair action) (MN),<br />
- operacja diagnozy stanu <strong>system</strong>u (inspection) (IN),<br />
obsługa perfekcyjna (perfect inspection),<br />
obsługa nieperfekcyjna (imperfect inspection),<br />
• Poziom skutków pojawienia się uszkodzenia <strong>system</strong>u (R)<br />
- wysokie (high),<br />
- niskie (low),<br />
• Czas obsługiwania (MT):<br />
- czas pomiędzy operacjami obsługiwania <strong>system</strong>u technicznego (T cw ),<br />
- opóźnienie czasowe (h):<br />
- wartość oczekiwana opóźnienia czasowego (E[h]),<br />
- stosunek wartości oczekiwanej E[h] i okresu T cw (E[h]/T cw ).
Zagadnienie utrzymania środków transportu – <strong>system</strong> <strong>wsparcia</strong> <strong>decyzyjnego</strong> 47<br />
Ostatnia grupa danych wejściowych określa podstawowe koszty obsługiwania <strong>system</strong>u<br />
transportowego (CM):<br />
• Koszt jednostkowy odnowy minimalnej (c nm ),<br />
- maksymalny koszt obsługi korekcyjnej obejmującej naprawę minimalną<br />
(<br />
max<br />
mn<br />
C ),<br />
- koszty obsługi diagnostycznej <strong>system</strong>u (c i ),<br />
koszty znane (known maintenance costs),<br />
koszty nieznane (unknown maintenance costs).<br />
Kolejny etap pracy nad SWD obejmował określenie podstawowych konkluzji [4].<br />
Przykładowe z nich zostały przedstawione poniżej:<br />
• MAINTENANCE ACCORDING TO SERVICE MANUAL (t 0 )– wskazuje, że operacje<br />
obsługiwania <strong>system</strong>u transportowego powinny być wykonywane zgodnie z instrukcją<br />
serwisową. Konkluzja ta jest ostateczną w przypadku, gdy nie są znane podstawowe<br />
informacje o dotychczasowym procesie obsługiwania <strong>system</strong>u;<br />
• MAINTENANCE ACCORDING TO PM STRATEGY – wskazuje, że <strong>system</strong><br />
transportowy powinien być obsługiwany zgodnie z jedną ze zdefiniowanych w SWD<br />
strategii obsługiwania profilaktycznego;<br />
• MAINTENANCE ACCORDING TO DTA IMPLEMENTATION – sugeruje, że <strong>system</strong><br />
transportowy powinien być obsługiwany zgodnie z jedną ze zdefiniowanych w SWD<br />
strategii obsługiwania profilaktycznego z opóźnieniem czasowym (Delay Time<br />
approach – DTA).<br />
Celem działania <strong>system</strong>u jest wskazanie możliwej strategii obsługiwania obiektu<br />
bazując na informacjach o stanie <strong>system</strong>u, kosztach jego utrzymania czy poziomie<br />
dostępności danych. W analizowanym rozwiązaniu implementacja wiedzy jest realizowana<br />
z wykorzystaniem sposobu zapisu w postaci reguł [29]. Zdefiniowane w <strong>system</strong>ie reguły są<br />
proste i złożone [4].<br />
W pierwszym kroku procesu <strong>decyzyjnego</strong> należy określić typ strategii obsługiwania, w<br />
zależności do poziomu kosztów obsługiwania <strong>system</strong>u transportowego oraz skutków<br />
uszkodzeń:<br />
JEŻELI {CM small and R low} TO CORRECTIVE MAINTENANCE<br />
LUB PLANNED MAINTENANCE<br />
oraz<br />
JEŻELI {c in non-negligible and R high} TO PREVENTIVE MAINTENANCE<br />
LUB CONDITION-BASED MAINTENANCE<br />
Drzewo decyzyjne odpowiadające za wstępną weryfikację typu strategii obsługiwania<br />
przedstawiono na rys. 4.
48 Tomasz Nowakowski, Sylwia Werbińska-Wojciechowska<br />
Rys. 4. Wstępne drzewo decyzyjne projektowanego SWD<br />
Dalsza część SWD pozwala jedynie wnioskować w zakresie doboru strategii<br />
obsługiwania profilaktycznego (Preventive maintenance), co jest zgodne z przyjętymi<br />
założeniami projektowanego <strong>system</strong>u.<br />
Pierwsza reguła decyzyjna określa możliwość wykorzystania jednej ze zdefiniowanych<br />
w SWD strategii obsługiwania. Warunek decyzyjny jest określony przez dostępność<br />
informacji eksploatacyjnych (I):<br />
JEŻELI {I - inaccessible} TO MAINTENANCE ACCORDING TO SERVICE<br />
MANUAL<br />
LUB MAINTENANCE ACCORDING TO CHOSEN<br />
STRATEGY<br />
Jeżeli dane wejściowe są dostępne, kolejny problem dotyczy typu elementów <strong>system</strong>u<br />
(zależne/niezależne) (L):<br />
JEŻELI {L - independent} TO MAINTENANCE STRATEGY FOR<br />
INDEPENDENT SYSTEM COMPONENTS<br />
LUB MAINTENANCE STRATEGY FOR<br />
DEPENDENT SYSTEM COMPONENTS<br />
Jeżeli wartość oczekiwana opóźnienia czasowego E[h] jest znana oraz relacja tej<br />
wartości do okresu T cw jest większa od określonej wielkości x (oszacowanej na podstawie<br />
opinii ekspertów), wskazany jest wybór strategii obsługiwania z wykorzystaniem<br />
opóźnienia czasowego (DTA):<br />
JEŻELI {E[h] known and E[h]/T cw ≥ x} TO MAINTENANCE ACCORDING TO<br />
DTA IMPLEMENTATION<br />
LUB MAINTENANCE ACCORDING<br />
TO PM STRATEGY<br />
Kolejny problem decyzyjny obejmuje określenie wielkości <strong>system</strong><br />
(wieloelementowy/złożony):<br />
JEŻELI {N p – complex <strong>system</strong>} TO MAINTENANCE ACCORDING TO PM<br />
STRATEGY FOR COMPLEX SYSTEMS<br />
LUB MAINTENANCE ACCORDING TO PM<br />
STRATEGY FOR MULTI-UNIT SYSTEMS
Zagadnienie utrzymania środków transportu – <strong>system</strong> <strong>wsparcia</strong> <strong>decyzyjnego</strong> 49<br />
Ponadto, znając maksymalny poziom kosztów obsługiwania korekcyjnego <strong>system</strong>u<br />
max<br />
C mn , możliwe jest wskazanie kolejnej grupy strategii obsługiwania, pozwalającej na<br />
efektywne utrzymanie środków transportu:<br />
max<br />
max<br />
JEŻELI { Cmn<br />
known and c nm ≤ C mn } TO MAINTENANCE ACCORDING TO<br />
REPAIR LIMIT POLICY<br />
LUB MAINTENANCE ACCORDING TO<br />
TIME-BASED MAINTENANCE<br />
POLICY<br />
Przykłady drzewa <strong>decyzyjnego</strong>, przedstawiające m.in. opisany powyżej proces<br />
wnioskowania zilustrowano na rys. 5 – 6. Tablica 1 przedstawia listę podstawowych<br />
strategii obsługiwania uwzględnionych w SWD utrzymania środków transportowych.<br />
Rys. 5. Przykład drzewa <strong>decyzyjnego</strong> projektowanego SWD
50 Tomasz Nowakowski, Sylwia Werbińska-Wojciechowska<br />
Rys. 6. Przykład drzewa <strong>decyzyjnego</strong> projektowanego SWD dla elementów zależnych <strong>system</strong>u<br />
(legenda jak w rys. 5)<br />
Tablica 1<br />
Lista strategii obsługiwania uwzględnionych w SWD wraz z indeksem [4]<br />
Indeks<br />
t 1<br />
t 2<br />
t 3<br />
t 4<br />
t 5<br />
t 6<br />
t 7<br />
t 8<br />
t 9<br />
t 10<br />
t 11<br />
t 12<br />
t 13<br />
t 14<br />
t 15<br />
Nazwa strategii obsługiwania profilaktycznego<br />
Age Replacement Policy (ARP) with minimal repair<br />
Age Replacement Policy with CF<br />
Age Replacement Policy for multi-unit <strong>system</strong> with cost constrains<br />
Age Replacement Policy for multi-unit <strong>system</strong> with availability constrains<br />
Block Replacement Policy (BRP) with minimal repair<br />
Block Replacement Policy with CF<br />
Block Replacement Policy for multi-unit <strong>system</strong> with availability constrains<br />
Block Replacement Policy for multi-unit <strong>system</strong> with 3 types of maintenance<br />
Block Replacement Policy for multi-unit <strong>system</strong> with common cause shock failure<br />
Repair Limit Policy (RLP) with imperfect repair<br />
Repair Limit Policy with minimal repair<br />
Repair Limit Policy with CF<br />
(L-u,L) policy<br />
Opportunistic maintenance policy (OMP) with CF<br />
(τ,T) policy with costs
Zagadnienie utrzymania środków transportu – <strong>system</strong> <strong>wsparcia</strong> <strong>decyzyjnego</strong> 51<br />
t 16<br />
t 17<br />
t 18<br />
t 19<br />
T 20<br />
t 21<br />
t 22<br />
t 23<br />
t 24<br />
t 25<br />
t 26<br />
t 27<br />
(τ,T) policy with availability<br />
Simple group maintenance policy (GMP)<br />
Simple group maintenance policy (GMP) with minimal repair<br />
Simple T-policy<br />
Simple T-policy with minimal repair<br />
m – failure policy<br />
(m,T) policy<br />
Delay Time Model (DTM) for multi-unit <strong>system</strong>s<br />
Delay Time Model for multi-unit <strong>system</strong>s with imperfect inspections<br />
Delay Time Model for complex <strong>system</strong>s and non-negligible RT<br />
Delay Time Model for complex <strong>system</strong>s<br />
Delay Time Model for complex <strong>system</strong>s with imperfect inspections<br />
4. PODSUMOWANIE<br />
Artykuł przedstawia kontynuację prac nad budową <strong>system</strong>u wspomagania decyzji w<br />
obszarze utrzymania środków transportu. W rezultacie podstawowe problemy, które należy<br />
obecnie rozwiązać obejmują m.in. zagadnienie weryfikacji modelu do oceny procesu<br />
eksploatacji rzeczywistego <strong>system</strong>u technicznego.<br />
Bibliografia<br />
1. Ariav G., Ginzberg M. J.: DS design: a <strong>system</strong>ic view of decision support. Communications of the<br />
ACM, Vol. 28, No. 10, 1985, pp. 1045-1052.<br />
2. Arnott D., Pervan G.: Eight key issues for the decision support <strong>system</strong>s discipline. Decision Support<br />
Systems, 44, 2008, pp. 657-672.<br />
3. Asemi A., Safari A., Asemi Zavareh A.: The Role of Management Information System (MIS) and<br />
Decision Support System (DSS) for Manager’s Decision Making Process. International Journal of<br />
Business and Management, Vol. 6, No. 7, 2011, pp. 164-173.<br />
4. Bojda K., Werbińska-Wojciechowska S.: Data accessibility problem in transportation means’<br />
maintenance performance. Artykuł przygotowany na 7 th Scientific Conference “Economy and<br />
Efficiency. Contemporary solutions in logistics and production”, 14-16 November, 2012, Skwierzyna.<br />
5. Borne P., Fayech B., Hammadi S., Maouche S.: Decision Support System for Urban Transportation<br />
Networks. IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics – Part C: Applications and Reviews,<br />
Vol. 33, No. 1, 2003, pp. 67-77.<br />
6. Burla M., Laniado E., Romani F., Tagliavini P.: The Role of Decision Support <strong>system</strong>s (DSS) in<br />
Transportation Planning: the Experience of the Lombardy Region. Proceedings of Seventh International<br />
Conference on Competition and Ownership in Land Passenger Transport, Molde, Norvay, 25-28 June<br />
2001.<br />
7. Chodak G.: Sustem wspomagania decyzji w gospodarce magazynowej w sferze dystrybucji. Rozprawa<br />
doktorska PWr., Wrocław, 2001.<br />
8. Czermiński J.: Studium komputerowego <strong>system</strong> wspomagania decyzji strategicznych w zarządzaniu<br />
przedsiębiorstwem przemysłowym. Zeszyty Naukowe Wyższej Szkoły Administracji I Biznesu w<br />
Gdyni, nr 3, 2000, s. 14-25.<br />
9. Decision Support Systems, www: http://diuf.unifr.ch/ds/courses/dss2002/pdf/DSS.pdf (22.03.2012).
52 Tomasz Nowakowski, Sylwia Werbińska-Wojciechowska<br />
10. Despres S., Rosenthal-Sabroux C.: Designing Decision Support Systems and Expert Systems with a<br />
better end-use involvement: A promising approach. European Journal of Operational Research, 61,<br />
1992, pp. 145-153.<br />
11. Eom S. B.: Decision Support Systems. [in]: International Encyclopedia of Business and Management,<br />
2 nd Edition, Warner M. (ed.), International Thomson Business Publishing Co., London, 2001.<br />
12. Florek J., Barczak A.: Procesy informacyjno-decyzyjne w eksploatacji obiektów technicznych.<br />
Teelekomunikacja i Techniki Informacyjne, 1-2, 2004, s. 31-41.<br />
13. Fricker J. D., Whitford R. K.: Fundamentals of Transportation Engineering. A Multimodal Systems<br />
Approach. Pearson Education, Inc. Upper Saddle River, New Jersey, USA 2004.<br />
14. Grobarek I., Grzywański Ł., Mączka I., Tomalik D., Twórz K.: Niezawodność Systemów<br />
Wspomagania Decyzji. Wrocław 2007,<br />
http://www.ioz.pwr.wroc.pl/Pracownicy/mercik/zbiory/Prezentacje%202007/z3-opracowanie.pdf<br />
(22.03.2012).<br />
15. Han K.: Developing a GIS-based Decision Suport System for Transportation System Planning,<br />
AASHTO GIS-T 2006, www: http://www.gis-t.org/files/gnYKJ.pdf (23.03.2012).<br />
16. Jajac N., Knezic S., Marovic I.: Decision support <strong>system</strong> to urban infrastructure maintenance<br />
management. An International Journal of Organization, Technology and Management in Construction,<br />
1(2), 2009, pp. 72-79.<br />
17. Kacprzak M., Kulinowski P., Wędrychowicz D.: Informatyczny <strong>system</strong> zarządzania procesem<br />
eksploatacji górniczych przenośników taśmowych. Eksploatacja i Niezawodnosc – Maintenance and<br />
Reliability, nr 2, 2011, s. 81-93.<br />
18. Kamath M., Srivathsan S., Ingalls R. G., shen G., Pulat P. S.: TISCSoft: A Decision Support System for<br />
Transportation Infrastructure and Supply Chain System Planning. Proceedings of the 44 th Hawaii<br />
International Conference on System Sciences, 2011.<br />
19. Kamiński P., Tarełko W.: Prototyp komputerowo wspomaganego <strong>system</strong>u przydziału zadań<br />
eksploatacyjnych realizowanych w siłowni okrętowej. Przegląd Mechaniczny, R 67, nr 3, 2008, s. 30-<br />
34.<br />
20. Kantor J.: Komputerowy <strong>system</strong> wspomagania decyzji w planowaniu przeglądów i remontów w<br />
przedsiębiorstwie produkcyjnym. Rozprawa doktorska PWr., Wrocław 2009.<br />
21. Ko H. J.: A DSS approach with Fuzzy AHP to facilitate international multimodal transportation<br />
Network. KMI International Journal of Maritime Affairs and Fisheries, vol.1 issue1, 2009, pp. 51-70.<br />
22. Kosman G., Rusin A.: Koncepcja <strong>system</strong>u wspomagania decyzji eksploatacyjnych i remontowych w<br />
zakresie trwałości turbin. Zeszyty Naukowe Politechniki Śląskiej, Seria: Energetyka, Z.131, nr kol.<br />
1427, 1999.<br />
23. Lamy J-B., Ellini A., Nobecourt J., Venot A., Zucker J-D.: Testing Methods for Decision Support<br />
Systems. [in]: Decision Support Systems, Jao Ch. S. (ed.), InTech, 2010.<br />
24. Martland C. D., McNeil S., Acharya D, Mishalani R.: Applications of expert <strong>system</strong>s in railroad<br />
maintenance: scheduling rail relays. Transportation Research Part A: Policy and Practice, vol. 24A, No.<br />
1, 1990, pp. 39-52.<br />
25. Mendes-Moreira J., Duarte E., Belo O.: A decision support <strong>system</strong> for timetable adjustments.<br />
Proceedings of the XIII Euro Working Group on Transportation Meeting (EWGT 2009) - September<br />
2009.<br />
26. Min H., Eom S. B.: An Integrated Decision Support System for Global Logistics. International Journal<br />
of Physical Distribution and Logistics Management, Vol. 24, No. 1, 1994, pp. 29-39.<br />
27. Moore J., H., Chang M. G.: Design of Decision Support Systems. ACM SIGMIS Database - Selected<br />
papers on decision support <strong>system</strong>s from the 13th Hawaii International Conference on System Sciences,<br />
Vol. 12, Issue 1-2, ACM New York, NY, USA Fall 1980.<br />
28. Nowakowski T.: Metodyka prognozowania niezawodności obiektów mechanicznych. Praca naukowa<br />
Instytutu Konstrukcji i Eksploatacji Maszyn Politechniki Wrocławskiej, Wrocław 1999.<br />
29. Nowakowski T., Werbińska-Wojciechowska S.: Koncepcja <strong>system</strong>u wspomagania decyzji w procesach<br />
utrzymania środków transportu. Logistyka, nr 4, 2012.<br />
30. Nowakowski T., Werbińska-Wojciechowska S.: Means of transport maintenance processes<br />
performance. Decision support <strong>system</strong>. Artykuł przygotowany na II Carpathian Logistics Congress,<br />
7-9.11.2012, Jesenik, Czechy.
Zagadnienie utrzymania środków transportu – <strong>system</strong> <strong>wsparcia</strong> <strong>decyzyjnego</strong> 53<br />
31. Ossowski S., Fernandez A., Serrano J. M., Perez-de-la-Cruz J. L., Belmonte M. V., Hernandez J. Z.,<br />
Garcia-Serramp A. M., Maseda J. M.: Designing Multiagent Decision Support System The Case of<br />
Transportation Management. Proceedings of AAMAS’04, July 19-23 2004, New York, USA.<br />
32. Ossowski S., Hernandez J. Z., Belmonte M-V., Fernandez A. Garcia-Serrano A., Perez-de-la-Cruz J-L.,<br />
Serrano J-M., Triguero F.: Decision support for traffic management based on organisational and<br />
communicative multiagent abstractions. Transportation Research Part C, vol. 13, 2005, pp. 272-298.<br />
33. Ozceylan E.: A Decision Support System to Compare the Transportation Modes in Logistics.<br />
International Journal of Lean Thinking, Vol. 1, Issue 1, (June) 2010, pp. 58-83.<br />
34. Patra A. P.: Maintenance Decision Support Models for Railway Infrastructure using RAMS & LCC<br />
Analyses. Doctoral Thesis, Lulea University of Technology, Lulea 2009.<br />
35. Penc J.: Decyzje w zarządzaniu. Wyd. Profesjonalnej Szkoły Biznesu, Kraków 1995.<br />
36. Power D. J.: Understanding Data-Driven Decision Support Systems. Information Systems Management,<br />
Vol. 25, Issue 2, 2008, pp. 149-154.<br />
37. Power, D. J.: A Brief History of Decision Support Systems. DSSResources.COM, www:<br />
http://DSSResources.COM/history/dsshistory.html, version 4.0, March 10, 2007.<br />
38. Rączka K, Kowalski M.: Systemy wspomagające podejmowanie decyzji w przedsiębiorstwie.<br />
Inżynieria Rolnicza, nr 6(94), 2007, s. 205-212.<br />
39. Sala D.: Wspomaganie decyzji w procesach przygotowania produkcji z wykorzystaniem <strong>system</strong>u<br />
ekspertowego. Rozprawa doktorska AGH, Kraków 2007.<br />
40. Sharda R., Barr S. H., McDonnell J. C.: Decision support <strong>system</strong> effectiveness: a review and an<br />
empirical test. Management Science, Vol. 34, No. 2, 1988, pp. 139-159.<br />
41. Skołud B., Kalinowski K., Krenczyk D., Kampa A., Gołda G., Dobrzańska-Danikiewicz A.: Systemy<br />
wspomagania decyzji w planowaniu i sterowaniu produkcją. Przegląd Mechaniczny, R. 64, nr 5, 2005,<br />
s. 20-30.<br />
42. Tavasszy L.A., Van Der Rest H.: Scenario-Wise Analysis of Transport and Logistics Systems with a<br />
SMILE. Selected Proceedings of the 8th World Conference on Transportation Research, 1999.<br />
43. Ulengin F., Onsel S., Topcu Y. I., Aktas E., Kabak O.: An integrated transportation decision support<br />
<strong>system</strong> for transportation policy decisions: The case of Turkey. Transportation Research Part A, vol. 41,<br />
2007, pp. 80-97.<br />
44. Werbińska S.: Model logistycznego <strong>wsparcia</strong> <strong>system</strong>u eksploatacji środków transportu. Rozprawa<br />
doktorska PWr., Wrocław 2008.<br />
45. Yoon S. W., Velasquez J. D., Partridge B. K., Nof S. Y.: Transportation security decision support<br />
<strong>system</strong> for emergency response: A training prototype. Decision Support Systems, 46, 2008, pp. 139-<br />
148.<br />
46. Zhang P., Zhao S-W., Tan B., Yu L-M., Hua K-Q.: Applications of Decision Support System in<br />
Aviation Maintenance, Efficient Decision Support Systems - Practice and Challenges in<br />
Multidisciplinary Domains. Prof. Chiang Jao (Ed.), InTech, 2011, www:<br />
http://www.intechopen.com/books/efficient-decision-support-<strong>system</strong>s-practice-and-challenges-inmultidisciplinary-domains/applications-of-decision-support-<strong>system</strong>-in-aviation-maintenance.<br />
47. Zhengmeng Ch., Haoxiang J.: A Brief Review on Decision Support Systems and It’s Applications.<br />
Proceedings of International Symposium on IT in Medicine and Education (ITME) 2011, 9-11.<br />
December 2011, vol. 2, pp. 401-405.<br />
ISSUE OF TRANSPORTATION MEANS’ MAINTENANCE PROCESSES<br />
PERFORMANCE – DECISION SUPPORT SYSTEM<br />
Summary: The article is focused on the investigation of conception of decision support <strong>system</strong> for means of<br />
transport maintenance processes performance. Thus, in the first step the main definitions are presented. Later,<br />
the main literature overview on decision support <strong>system</strong>s designing in the area of technical <strong>system</strong>s<br />
performance is given. This overview is focused on logistics and transportation <strong>system</strong>s performance. This let<br />
authors introduce the conception of decision support <strong>system</strong> for means of transport maintenance processes<br />
performance. There are presented the main assumptions, input data and conclusions defined in authors
54 Tomasz Nowakowski, Sylwia Werbińska-Wojciechowska<br />
solution. In the summary Section, there are underlined the potential problems, which will have to be solved<br />
during the next steps of the researchers performance.<br />
Keywords: decision support <strong>system</strong>, transportation <strong>system</strong>, maintenance processes