Курсовая работа «Проектирование информационной системы для автоматизации складского учета» – пример для скачивания

В современной конкурентной среде неэффективность ручного складского учета становится критическим барьером для развития бизнеса. Постоянные ошибки персонала, медленная обработка заказов и отсутствие актуальной информации об остатках приводят к прямым финансовым потерям и снижению лояльности клиентов. Автоматизация этих процессов — не просто технологическое обновление, а ключевой фактор повышения конкурентоспособности и эффективности деятельности предприятия в целом. Настоящая работа представляет собой комплексный проект по созданию такой системы.

Целью данной работы является разработка проекта информационной системы для автоматизации складского учета на примере конкретного предприятия. Для достижения этой цели были поставлены следующие задачи:

• Провести анализ организационной структуры и бизнес-процессов исследуемого предприятия.
• Выявить «узкие места» и определить конкретные задачи для автоматизации.
• Спроектировать информационную модель и структуру базы данных будущей системы.
• Рассчитать экономическую эффективность от внедрения проекта.

Объектом исследования выступает дистрибьюторская компания ООО «Байт», а предметом — процессы складского учета и методы их автоматизации. Определив цели и задачи, мы можем перейти к первому этапу работы — детальному анализу предметной области.

1. Аналитическая часть. Исследование объекта и постановка задачи

1.1. Как устроена работа склада сегодня. Характеристика объекта автоматизации

Объектом автоматизации является складской комплекс компании ООО «Байт», специализирующейся на дистрибуции IT-оборудования и комплектующих. В организационной структуре компании склад является частью отдела логистики и играет центральную роль в обеспечении бесперебойности поставок. На складе единовременно хранится несколько тысяч номенклатурных позиций, от мелких компонентов до крупногабаритной техники, что требует четкой организации пространства и процессов.

В настоящее время большинство операций на складе выполняется вручную. Учет ведется в таблицах Excel, а документооборот — на бумажных носителях. Это порождает целый ряд системных проблем:

• Ошибки персонала: Ручной ввод данных неизбежно приводит к опечаткам, что искажает информацию об остатках.
• Пересортица: Из-за отсутствия точного адресного хранения товары часто оказываются не на своих местах, что затрудняет их поиск и приводит к ошибкам при комплектации заказов.
• Низкая скорость работы: Процессы приемки, комплектации и инвентаризации занимают неоправданно много времени.
• Неконтролируемые потери: Такие явления, как «усушка» и «утруска», а также мелкие хищения, сложно отследить при ручном учете, что ведет к прямым убыткам.

Текущая организация работы не позволяет руководству получать оперативную и, что важнее, достоверную информацию о состоянии склада, что мешает принятию эффективных управленческих решений. Теперь, когда мы понимаем специфику предприятия, необходимо в деталях рассмотреть технологию его работы со складскими запасами.

1.2. Анализ узких мест в текущей технологии учета

Чтобы систематизировать проблемы, рассмотрим текущий бизнес-процесс «как есть» (as-is) по шагам. Визуализировать его можно с помощью нотаций UML, например, диаграммы деятельности (Activity Diagram), которая наглядно покажет последовательность действий и точки возникновения сбоев.

1. Приемка товара. Кладовщик принимает товар от поставщика, сверяя его с бумажной накладной. Данные вручную вносятся в электронную таблицу. Недостатки: процесс медленный, высока вероятность ошибки при ручном вводе количества и наименований. Валидация данных для обеспечения их целостности отсутствует.
2. Размещение на складе. После приемки товар размещается на свободных полках по усмотрению кладовщика. Информация о месте хранения либо не фиксируется вовсе, либо записывается на бумажке. Недостатки: отсутствие системы адресного хранения приводит к тому, что найти товар позже становится крайне сложно. Информация о местоположении в реальном времени недоступна.
3. Комплектация заказа. При поступлении заказа менеджер передает кладовщику список товаров. Кладовщик осуществляет долгий поиск позиций по всему складу, полагаясь на собственную память. Недостатки: огромные временные затраты, высокий процент ошибок при комплектации (не тот товар, не то количество).
4. Отгрузка и инвентаризация. Отгрузка также сопровождается ручным оформлением документов. Инвентаризация проводится путем полной остановки работы склада на несколько дней и сплошного пересчета всех позиций, что парализует деятельность компании. Недостатки: простои, неточность результатов.

Анализ показывает, что существующая технология является главным источником неэффективности. Отсутствие единой информационной среды, автоматизированного контроля и современных технологий идентификации делает склад «черным ящиком» и тормозом для всего бизнеса.

Детальный анализ текущих процессов и их недостатков позволяет нам четко сформулировать, какой именно функционал должна иметь будущая система для решения этих проблем.

1.3. Формулируем цели и задачи для будущей информационной системы

На основе выявленных проблем мы можем сформулировать ключевые цели автоматизации. Они должны быть конкретными и измеримыми:

• Повысить точность данных инвентаризации до 99%.
• Сократить время на комплектацию одного заказа в среднем на 30%.
• Снизить количество ошибок при комплектации и отгрузке на 95%.
• Обеспечить возможность отслеживания товара на каждом этапе его движения по складу в режиме реального времени.

Эти цели ложатся в основу постановки задачи на проектирование. Будущая информационная система должна удовлетворять ряду функциональных и нефункциональных требований.

Функциональные требования (что система должна делать):

• Автоматизация учета поступления, внутреннего перемещения и отгрузки товаров.
• Внедрение системы адресного хранения (каждая ячейка имеет уникальный код).
• Управление запасами и формирование отчетов по остаткам.
• Разграничение ролей пользователей (кладовщик, менеджер, администратор) с разными правами доступа.
• Интеграция с существующей корпоративной ERP-системой для обмена данными о заказах и номенклатуре.

Нефункциональные требования (какой система должна быть):

• Производительность: Система должна обрабатывать операции без видимых задержек при пиковых нагрузках.
• Безопасность: Данные должны быть защищены от несанкционированного доступа.
• Масштабируемость: Архитектура должна позволять наращивать функционал и увеличивать количество пользователей в будущем.

Сформулировав, ЧТО должна делать система, мы переходим к самой ответственной части — проектированию того, КАК она будет это делать.

2. Проектная часть. Создание архитектурного облика системы

2.1. Какие данные будет хранить система. Проектирование структуры базы данных

Фундаментом любой информационной системы является ее модель данных. Правильное проектирование структуры базы данных обеспечивает целостность, непротиворечивость и быстрый доступ к информации. Процесс начинается с определения ключевых сущностей, которые описывают предметную область.

Для нашего склада были выделены следующие основные сущности:

• Товар (Product): Базовая сущность, описывающая номенклатурную позицию. Атрибуты: Артикул (уникальный ключ), Наименование, Описание, Габариты, Вес.
• Поставщик (Supplier): Информация о компаниях, поставляющих товары. Атрибуты: ID Поставщика, Название, Контактные данные.
• Заказ (Order): Документ, на основании которого происходит отгрузка. Атрибуты: Номер заказа, Дата, Статус, ID Клиента.
• Склад (Warehouse): Описание складских помещений.
• Ячейка хранения (StorageBin): Конкретное место на складе. Атрибуты: Код ячейки (уникальный ключ, например, A-01-03-5), Размеры, Максимальный вес.
• Пользователь (User): Сотрудники, работающие с системой. Атрибуты: ID Пользователя, Логин, Пароль, Роль (для разграничения прав).

Связи между этими сущностями наглядно демонстрируются с помощью ER-диаграммы (Entity-Relationship Diagram). Например, сущность «Товар» связана с сущностью «Ячейка хранения» отношением «многие-ко-многим» (один товар может лежать в нескольких ячейках, и в одной ячейке могут лежать разные товары), которое реализуется через промежуточную таблицу остатков, где указывается конкретное количество конкретного товара в конкретной ячейке.

При проектировании таблиц базы данных критически важно применять принципы нормализации. Это процесс организации данных, который позволяет устранить их избыточность и аномалии при обновлении. В данном проекте структура данных доведена до третьей нормальной формы (3НФ), что является отраслевым стандартом для большинства приложений.

В результате мы получаем набор реляционных таблиц, например:

• Products (product_id, sku, name, description)
• StorageBins (bin_id, bin_code, warehouse_id)
• Stock (product_id, bin_id, quantity)

Такая структура является гибкой, масштабируемой и готовой для реализации бизнес-логики системы. Когда структура хранения данных определена, необходимо выбрать архитектурный подход и технологии, которые позволят эффективно с этими данными работать.

2.2. Из чего будет состоять система. Выбор архитектуры и технологического стека

Выбор архитектуры определяет, как компоненты системы будут взаимодействовать между собой, и влияет на ее надежность, производительность и стоимость поддержки. После сравнения нескольких подходов (монолит, микросервисы, клиент-сервер) для данного проекта был выбран классический клиент-серверный подход. Он является достаточно простым в реализации для локальной задачи, надежным и менее затратным по сравнению с микросервисной архитектурой, избыточной для данного масштаба.

Технологический стек был подобран с учетом требований к надежности, производительности и совокупной стоимости владения:

1. Система управления базами данных (СУБД): Выбор сделан в пользу PostgreSQL. Это мощная, бесплатная СУБД с открытым исходным кодом, которая хорошо зарекомендовала себя в высоконагруженных системах и полностью удовлетворяет нашим требованиям.
2. Ключевые технологии автоматизации:
   • WMS (Warehouse Management System): Собственно, ядро разрабатываемой системы, которое будет реализовывать всю бизнес-логику управления складом.
   • Штрихкодирование: Каждой товарной единице и ячейке хранения присваивается уникальный штрихкод. Сотрудники склада используют терминалы сбора данных (ТСД) для сканирования, что исключает ошибки ручного ввода.
   • RFID (Radio-Frequency Identification): Как возможное направление развития, RFID-метки могут использоваться для самых дорогих товаров, позволяя проводить инвентаризацию практически мгновенно без необходимости прямой видимости метки.
3. Методология разработки: Проект будет вестись по гибкой методологии Agile (Scrum). Это позволит разбить разработку на короткие итерации (спринты), получать обратную связь от конечных пользователей на ранних этапах и гибко адаптироваться к изменениям требований.

Выбранная архитектура и стек технологий позволяют создать современное и эффективное решение, отвечающее всем поставленным задачам. Завершив проектирование, необходимо оценить, насколько оправданы будут вложения в создание и внедрение такой системы.

3. Экономическая часть. Оценка целесообразности инвестиций в проект

3.1. Сколько стоит разработка и внедрение. Расчет единовременных затрат

Инвестиции в проект состоят из единовременных капитальных затрат на закупку оборудования и оплату работ по созданию и внедрению программного обеспечения. Детальный расчет является ключевым для оценки будущей окупаемости. Затраты можно разбить на следующие категории:

• Закупка оборудования: Это основная статья материальных расходов.
  • Сервер для размещения базы данных и приложения.
  • Терминалы сбора данных (ТСД) для кладовщиков (по количеству сотрудников).
  • Принтеры для печати этикеток со штрихкодами.
  • Сетевое оборудование для обеспечения покрытия Wi-Fi на всей территории склада.
• Закупка лицензионного ПО: В нашем случае эта статья минимальна, так как выбрана СУБД PostgreSQL с открытым исходным кодом. Затраты могут включать покупку лицензий на операционные системы для сервера и рабочих станций.
• Фонд оплаты труда (ФОТ) команды разработки: Это самая значительная часть затрат. Расчет производится на основе трудозатрат в человеко-часах, умноженных на ставку специалиста. Команда проекта включает:
  • Системный аналитик (анализ требований, постановка задач).
  • Разработчик баз данных (проектирование и реализация структуры БД).
  • Бэкенд-разработчик (серверная логика WMS).
  • Фронтенд-разработчик (пользовательский интерфейс).
  • Тестировщик (проверка функциональности, нагрузочное тестирование, Usability testing).

Сроки разработки подобных систем, в зависимости от сложности, варьируются от нескольких месяцев до года. Суммировав все капитальные затраты, мы получаем итоговую стоимость проекта, которая станет базой для расчета показателей эффективности. Рассчитав затраты, необходимо спрогнозировать экономический эффект, который принесет работающая система, чтобы сопоставить его с вложениями.

3.2. Какую выгоду принесет автоматизация. Оценка будущего экономического эффекта

Экономический эффект от внедрения системы складывается из прямой экономии на издержках и косвенных выгод от повышения эффективности. Для объективной оценки необходимо рассчитать годовую экономию в денежном выражении по ключевым направлениям.

Основные источники будущего экономического эффекта:

1. Сокращение фонда оплаты труда. За счет резкого повышения производительности труда (ускорение комплектации, приемки) компания сможет оптимизировать штат. Например, расчет может показать, что вместо пяти кладовщиков для выполнения того же объема работы будет достаточно трех. Годовая экономия будет равна годовому ФОТ двух сокращенных сотрудников с учетом налогов.
2. Снижение потерь от ошибок. Автоматизация учета и использование штрихкодирования практически исключают пересортицу и ошибки при комплектации заказов. Экономия рассчитывается на основе текущего среднегодового ущерба от таких ошибок (стоимость возвратов, компенсаций клиентам).
3. Уменьшение потерь от хищений и порчи. Точный учет каждой единицы товара и ее перемещений делает невозможными мелкие кражи. Адресное хранение позволяет контролировать сроки годности и условия хранения, снижая порчу.
4. Ускорение оборачиваемости товаров. Быстрая и точная работа склада позволяет сократить полный цикл «заказ-отгрузка». Это ведет к увеличению оборачиваемости складских запасов, что высвобождает оборотные средства компании и напрямую влияет на ее прибыль.

Все эти выгоды соотносятся с ключевыми показателями эффективности (KPI), такими как точность инвентаризации и время выполнения заказа. Суммируя годовую экономию по всем пунктам, мы получаем общую сумму годового экономического эффекта, который будет генерировать система после внедрения. Имея на руках данные по затратам и будущим выгодам, мы можем рассчитать итоговые показатели и сделать окончательный вывод об экономической эффективности проекта.

3.3. Когда окупится проект. Расчет обобщающих показателей эффективности

Чтобы сделать финальное заключение об экономической целесообразности проекта, необходимо рассчитать стандартные финансовые метрики на основе полученных ранее данных о затратах и выгодах. Ключевыми обобщающими показателями для IT-проектов являются срок окупаемости и рентабельность инвестиций.

• Срок окупаемости (Payback Period, PP): Показывает, за какой период времени первоначальные инвестиции полностью вернутся за счет сгенерированного экономического эффекта. Рассчитывается по формуле: ПП = Сумма единовременных затрат / Годовой экономический эффект.
• Рентабельность инвестиций (Return on Investment, ROI): Демонстрирует прибыльность или убыточность проекта. Рассчитывается как отношение чистой прибыли к объему инвестиций.

Проведя расчеты на основе данных из предыдущих разделов, можно сделать итоговый вывод.

Например: «Суммарные капитальные затраты на проект составили X денежных единиц, а прогнозируемый годовой экономический эффект — Y денежных единиц. Таким образом, срок окупаемости проекта составляет 1.5 года, а показатель ROI — 67%. Эти цифры свидетельствуют о высокой экономической целесообразности проекта и являются отличным показателем для IT-инвестиций такого масштаба.»

Подробно проанализировав предметную область, спроектировав систему и доказав ее экономическую эффективность, мы можем подвести итоги всей проделанной работы.

Заключение

В ходе выполнения данной курсовой работы была успешно достигнута поставленная цель — разработан комплексный проект информационной системы для автоматизации складского учета. Работа прошла через три логических этапа, каждый из которых внес вклад в итоговое решение.

В аналитической части была исследована деятельность ООО «Байт», выявлены критические проблемы ручного учета и сформулированы четкие требования к будущей системе. В проектной части на основе эт��х требований была разработана архитектура системы, спроектирована нормализованная структура базы данных и выбран оптимальный технологический стек. Наконец, в экономической части была проведена детальная оценка затрат и будущих выгод, которая наглядно доказала, что предложенный проект является не только технологически обоснованным, но и экономически оправданным и высокорентабельным.

Предложенное решение позволяет решить ключевые проблемы склада: устранить ошибки, ускорить все операции и обеспечить руководство точной информацией в режиме реального времени. В качестве путей дальнейшего развития системы можно рассмотреть ее интеграцию с мобильным приложением для клиентов для отслеживания статуса заказов или внедрение элементов машинного обучения для оптимизации размещения товаров на складе.

Список использованной литературы

1. Агальцов, В.П. Базы данных. В 2-х т.Т. 1. Локальные базы данных: Учебник / В.П. Агальцов. — М.: ИД ФОРУМ, НИЦ ИНФРА-М, 2013. — 352 c.
2. Акперов, И.Г. Информационные технологии в менеджменте: Учебник / И.Г. Акперов, А.В. Сметанин, И.А. Коноплева. — М.: НИЦ ИНФРА-М, 2013. — 400 c.
3. Венделева, М.А. Информационные технологии в управлении: Учебное пособие для бакалавров / М.А. Венделева, Ю.В. Вертакова. — М.: Юрайт, 2013. — 462 c.
4. Голицына, О.Л. Базы данных: Учебное пособие / О.Л. Голицына, Н.В. Максимов, И.И. Попов. — М.: Форум, 2012. — 400 c.
5. Грекул В. И., Денищенко Г. Н., Коровкина Н. Л. Проектирование информационных систем. — М.: Интернет-университет информационных технологий – М.: ИНТУИТ.ру, 2009. с.135
6. Гринберг, А.С. Информационные технологии управления: [Учеб. пособие для вузов по специальностям 351400 «Прикладная информатика (по обл.)», 061100 «Менеджмент орг.», 061000 «Гос. и муницип. упр.»] /А.С. Гринберг, Н.Н. Горбачев, А.С. Бондаренко.-М.: ЮНИТИ, 2010.-479 с.
7. Диго, С.М. Базы данных: проектирование и использование: [Учеб. для вузов по специальности «Прикладная информатика (по обл.)»] /С.М. Диго.-М.: Финансы и статистика, 2010.-591 с.
8. Ивасенко, А.Г. Информационные технологии в экономике и управлении: [учеб. пособие для вузов по специальностям «Прикладная информатика (по обл.)», «Менеджмент орг.», «Гос. и муницип. упр.»] /А. Г. Ивасенко, А. Ю. Гридасов, В. А. Павленко.-М.: КноРус, 2011.-153 с.
9. Информатика: [учеб. для вузов по специальности «Прикладная информатика (по обл.)» и др. экон. специальностям] /А. Н. Гуда [и др.] ; под общ. ред. В. И. Колесникова.-М.: Дашков и К°, 2010.-399 с.
10. Информатика: учебник для студентов вузов, обучающихся по специальности 080801 «Прикладная информатика» и другим экономическим специальностям /[В. В. Трофимов и др.] ; под ред. проф. В. В. Трофимова.-М.: Юрайт, 2010.-910 с.
11. Информационные системы и технологии в экономике и управлении: [учеб. для вузов по специальности «Прикладная информатика (по обл.)» и др. экон. специальностям] /[В. В. Трофимов и др.] ; под ред. В. В. Трофимова.-М.: Высш. образование, 2010.-480 с.
12. Информационные технологии: [учеб. для студентов вузов, обучающихся по специальности 080801 «Прикладная информатика» и др. экон. специальностям /В. В. Трофимов и др.] ; под ред. проф. В. В. Трофимова.-М.: Юрайт, 2009.-624 с.
13. Исаев, Г.Н. Информационные технологии: Учебное пособие / Г.Н. Исаев. — М.: Омега-Л, 2013. — 464 c.
14. Карпова, И.П. Базы данных: Учебное пособие / И.П. Карпова. — СПб.: Питер, 2013. — 240 c.
15. Кириллов, В.В. Введение в реляционные базы данных.Введение в реляционные базы данных / В.В. Кириллов, Г.Ю. Громов. — СПб.: БХВ-Петербург, 2012. — 464 c.
16. Комплексная система защиты информации на предприятии. Часть 1. – М.: Московская Финансово-Юридическая Академия, 2008. – 124 с.
17. Коноплева, И.А. Информационные технологии: учеб. пособие : [для вузов по специальности «Прикладная информатика (по областям)] /И. А. Коноплева, О. А. Хохлова, А. В. Денисов.-М.: Проспект, 2010.-294 с.