Friday, 4 March 2016

Chapter 9 & 10



Extending The Organizational
(Supply Chain Management)

 The Basic Supply Chain 



·  Organizations must embrace technologies that can effectively manage 
supply chains



· Plan    
 company must have plan for managing all the resources that meet customers 
demand. 

· Source 
carefully choose suppliers.

· Make   
manufacture product and services, scheduling activities.

· Deliver 
able to receive orders from customers.

· Return
must create a network for receiving defective and excess product and 
support customers who have problems with delivered products. 


 Information Technology's role in the Supply Chain 

 IT’s primary role is to create integrations or tight process and information 
linkages between functions within a firm




 Factors Driving Supply Chain Management 




1. Visibility 
more visible models of different ways to do things in the supply chain have 
emerged. The ability to view all areas up and down the supply chain. 

2. Customer behavior
companies can respond faster and more effectively to consumer demands 
through supply chain enhances.

3. Competition
Supply chain planning (SCP) software is uses advanced mathematical 
algorithms to improve the flow and efficiency of SCM.

 Supply chain execution (SCE) software is automates the different 
steps and stages of the supply chain. 



4. Speed
serving customer in the best, more efficient and effective. 



 Supply Chain Management Success Factors 



•  SCM industry best practices :

1. Make the sale to suppliers

2. Wean employees off traditional business practices

3. Ensure the SCM system supports the organizational goals

4. Deploy in incremental phases and measure and communicate success

5. Be future oriented



Enabling The Organizational
(Decision making)

 Reasons for the growth of decision making information systems.

- People need to analyze large amounts of information

- people must make decisions quickly.

- People must apply sophisticated analysis techniques, such as modeling and 
forecasting to  make good decisions.

- People must protect the corporate asset of organizational information.

·  Below is the IT systems in an enterprise according to the organizational levels



 THE TRANSACTION PROCESSING SYSTEMS 


 DECISION SUPPORT SYSTEMS 
models information to support managers and business professionals during
 the decision making  process


· quantitative models used by DSSs :

i) Sensitivity analysis
the study of the impact that changes in one parts of the model have on other parts
of the model. For example, increasing in level price.

ii) What  if analysis
checks the impact of a change in an assumption on the proposed solution. 

iii) Goal seeking analysis
finds the inputs necessary to achieve goal such as a desired level of output.

 EXECUTIVE INFORMATION SYSTEM 
a specialized DSS that support senior level executive. 
It means that EIS can do more than DSS.


· Capabilities of EISs :

i) Consolidation
involves the aggregation of information and features simple roll-ups
to  complex groupings of interrelated information.

ii) Drill down
enables users to get details and details to details of information.

iii) slice and dice
looks at information from different perspectives.  

· Example of EIS :

Digital dashboard
integrates information from multiple components and presents it in 
a unified display.


 Artificial Intelligence (AI) 
- simulates human intelligence such as the ability to reason and learn. Goal of AI is the
ability to build a system that can mimic human intelligence.



· categories of AI  :

i) Expert system
advisory programs that expert in solving difficult problems.

ii) Neural network
attempts to emulate the way the human brain works.

iii) Genetic algorithm
system that can mimic the evolutionary, survival of the fittest process to 
generate increasingly better solutions to a problem

iv) Intelligent agent
special purposed knowledge based information system that accomplishes specific 
tasks on behalf of its users.

 Data Mining 
software that include many forms of AI such as neural networks and expert systems.

· Common forms of data mining analysis capabilities :

i) Cluster analysis

ii) Association detection 

iii) statistical analysis
















No comments:

Post a Comment