Gyártórendszerek dinamikája

Méret: px
Mutatás kezdődik a ... oldaltól:

Download "Gyártórendszerek dinamikája"

Átírás

1 GYRD-7 p. 1/17 Gyártórendszerek dinamikája Gyártásütemezés: az ütemezések analízise Gantt-chart módszerrel, az optimalizálási feladat kitűzése és változatai, megoldás a kritikus út módszerrel Werner Ágnes Villamosmérnöki és Információs Rendszerek Tanszék wernera@almos.uni-pannon.hu

2 A gyártásütemezés feladatai GYRD-7 p. 2/17

3 GYRD-7 p. 3/17 Gyártási folyamat keretében megvalósuló tevékenységek: beszerzés raktározás anyagmozgatás technológiai tervezés termelő berendezések előkészítése munkahelyek megszervezése alkatrészek elkészítésének minden fázisa szerelés minőségbiztosítás stb.

4 GYRD-7 p. 4/17 A gyártásütemezés elvi problémakitűzése Adott: a gyártóberendezések halmaza (erőforrások, korlátosak): típus, gyártókapacitás a lehetséges műveletek halmaza műveletekre vonatkozó korlátozások: sorrendi, milyen típusú berendezésen hajtható végre a végtermék(ek): rendelésállománnyal, ami dinamikusan is változhat (a lehetséges kiindulási anyagok): rendelkezésre állással, ami dinamikusan is változhat Kiszámítandó: egy ütemezés, ami előírja, hogy milyen műveletet melyik berendezésen mikor hajtsunk végre idő vagy költség optimálisan

5 GYRD-7 p. 5/17 Speciális gyártásütemezési feladatok 1. Változó erőforrás-korlátozású dinamikus feladat Jellemzői: a rendelésállomány és a nyersanyagok rendelkezésre állása időben változó időben változó berendezés kapacitás és rendelkezésre állás minden időlépésben lokálisan megvalósítható megoldást keresünk Megoldható cselekvés tervezéssel

6 GYRD-7 p. 6/17 Speciális gyártásütemezési feladatok 2. Erőforrás-korlátozás nélküli statikus feladat Jellemzői: a rendelésállomány és a nyersanyagok rendelkezésre állása statikus (időben állandó) korlátlan berendezés kapacitás és rendelkezésre állás legkisebb végrehajtási idejű megoldást keresünk Van egyszerű, polinomiális időben kiszámítható megoldás

7 GYRD-7 p. 7/17 Egyszerű grafikus módszer a megjelenítésre és analízisre (Gantt chart)

8 GYRD-7 p. 8/17 Gantt táblázat - Gantt chart A leírás elemei: Feladatok: (kezdete, vége), előző feladat, erőforrás Erőforrások (személyek): feladathoz rendelhetők, lehet karbantartási (szabadság) idejük Nézetek: a leírás elemeiből Gantt táblázat PERT gráf Erőforrás-foglaltság táblázat

9 GYRD-7 p. 9/17 Gantt táblázat összeállításának menete az adott témának megfelelően meghatározzuk a tevékenységeket, meghatározzuk a folymat teljes átfutási idejét (határidejét), meghatározzuk az egyes munkalépések időszükségletét, feltárjuk az egyes munkalépések logikai összefüggéseit (mely lépések végezhetők párhuzamosan, egymást megelőzve, követve) fentiek figyelembe vétele mellett a tevékenységek időszükségletét vonallal jelöljük

10 GYRD-7 p. 10/17 Gantt táblázat felhasználási lehetőségei értékelemzési munkaterv, munkafeladat (művelet) hozzárendelése "x" géphez, munkások optimális hozzárendelése a munkafeladatokhoz, rendelés hozzárendelése "y" géphez, programozás időkorlátokkal, termelésirányítási feladatok megoldása, kutatási, fejlesztési feladatok rendszerben történő kezelése adott gazdálkodó egységnél, vállalkozói pénzügyi gazdálkodás, tervezés (pl. hitelkihelyezés ütemezése) stb.

11 GYRD-7 p. 11/17 Egy egyszerű példa Galuska-szaggató gyártás műveletei (Petri háló formájában) Nyel-lap Alap-lap Tpres1 (type Presgep1) Tpres2 (type Presgep1) Alap-tal Nyel Lyukfuras (type Furogep) Lyukas-tal Szegecseles (type Szegecselo) Lyukas-tal-nyellel Festes (type Festolakkozo) Galuska-szaggato

12 GYRD-7 p. 12/17 Gantt táblázat - példa Feladatok elhelyezése az időtengelyen minden feladat külön sorban időtengely vizszintes sorrendiség nyilakkal (automatikus időeltolás)

13 GYRD-7 p. 13/17 Mik a módszer erősségei és gyengeségei? Erősségek: szemléletes, könnyen áttekinthető formában ábrázolja az ütemtervet figyelembe vehető az összes tevékenység meghatározhatók a prioritások, függőségek, párhuzamosságok Gyengeségek: túl sok tevékenység vagy túl hosszú időtáv esetén bonyolulttá válhat az ábrázolás nem mindig képes ábrázolni a megfelelő öszefüggéseket

14 GYRD-7 p. 14/17 A program értékelő és átekintő módszer - PERT gráf A felírás lépései: a gyártásban szereplő összes tevékenység (feladat) meghatározása a tevékenységek sorrendjének meghatározása a függőségi kapcsolatok figyelembevételével a tevékenységek időtartamának becslése (optimista, legvalószínűbb, pesszimista becslés) az egyes tevékenységek várható idejének a kiszámítása a tevékenységi idők szorásnégyzetének a kiszámítása

15 GYRD-7 p. 15/17 PERT gráf - példa Feladatok egymásutánisági függéseinek leírása ok-okozati gráf formájában a feladatok a gráf csúcspontjai irányított él: előző feladatból az aktuális feladatba időbeliség: feliratokkal

16 GYRD-7 p. 16/17 Erőforrás foglaltsági táblázat - példa Erőforrás foglatságok elhelyezése az időtengelyen minden erőforrás külön sorban időtengely vízszintes konfliktus (több feladat igényelné ugyanazt az erőforrást) jelzése piros színnel

17 GYRD-7 p. 17/17 Erőforrás-korlátozás nélküli statikus ütemezés Kritikus út módszer

18 GYRD-7 p. 18/17 Kritikus út módszer - CPM CPM: Critical Path Method Adott az ütemezendő elemi műveletek halmaza (activity) minden elemi művelet előfeltételei (szintén elemi műveletek) parciális rendezés (egymásutániság) minden elemi művelet végrehajtási ideje Táblázatba rendezhető Grafikus leírás: CPM gráf élei megfelelnek az elemi műveleteknek (egy-egy értelmű megfeleltetés) csúcsok megfelelnek eseményeknek (rendszer-állapotok bekövetkezésének)

19 Kritikus út módszer A felírás lépései: meghatározzuk a projekt tevékenységeit a tevékenységeket hálóban szemléltetjük meghatározzuk a hálóba felvett egyes tevékenységek elvégzésének időszükségletét meghatározzuk a teljes feladat halmaz végrehajtásának időtartamát a tevékenységsorok hálódiagrambeli láncolatának időszükségleteit elemezve meghatározzuk a kritikus utat meghatározzuk a nemkritikus úton fekvő tevékenységek időtartalékait Kritikus út: a hálóterv legkisebb tartalékidővel rendelkező útvonala vagy tevékenységlánca. Mindig megkülönböztetett jelöléssel emeljük ki a terv többi - nem kritikus, ún. laza - útvonalai közül. GYRD-7 p. 19/17

20 GYRD-7 p. 20/17 Mik a módszer erősségei és gyengeségei? Erősségek: a projektet alkotó tevékenységekre összpontosít azonosítja a szükséges kapcsolatokat a tevékenységek között minden egyes tevékenység becsült időtartamát ábrázolja kiszámolja a leggazdaságosabb megvalósítási módot Gyengeségek: sok tevékenység esetén bonyolult az alkalmazása

21 GYRD-7 p. 21/17 Egy egyszerű példa D(2) (A,D) 5 I(2) (A,D,I) 8 A(3) (A) 2 E(3)!!D(0)!! I(2) (NIL) 1 B(4) 3 F(5) 6 J(1) 9 (B) (A,B,D,E,F) (A,B,C,D,E,F,G,H,I,J,K) C(5) (C) 4 G(4) K(5) H(6) 7 (B,C,G,H) Művelet Előfeltételek Idő (min) Művelet Előfeltételek Idő (min) A - 3 G B 4 B - 4 H C 6 C - 5 I D 2 D A 2 J D, E, F 1 E A 3 K G, H 5 F B 5 GOAL *

22 A kritikus út kiszámítása 1 Algoritmikusan, két menetben I. Előrefelé haladó számítás: legkorábbi bekövetkezési idők 1. A kezdő esemény kezdeti idejét nullára állítjuk 2. Minden műveletet akkor kezdünk, ha az előfeltételek teljesültek 3. Minden esemény legkorábbi bekövetkezési ideje (E i ) a beléje vezető műveletek befejeződési idejeinek maximuma II. Visszafelé haladó számítás: legkésőbbi bekövetkezési idők 1. A befejező esemény legkésőbbi bekövetkezési idejét a legkorábbira állítjuk 2. Minden művelet legkésőbbi bekövetkezési idejét a vég-esemény legkésőbbi bekövetkezési idejéből számítjuk, levonva belőle a művelet végrehajtási idejét 3. Minden esemény legkésőbbi bekövetkezési ideje (L i ) a belőle induló műveletek kezdő idejeinek minimuma GYRD-7 p. 22/17

23 GYRD-7 p. 23/17 Az egyszerű példa - előrefelé (A,D) 5 [5, ] I(2) (A,D,I) 8 [7, ] (A) [3, ] D(2) 2!!D(0)!! I(2) A(3) E(3) [0, ] [4, ] (NIL) 1 B(4) 3 F(5) 6 J(1) 9 (B) (A,B,D,E,F) (A,B,C,D,E,F,G,H,I,J,K) C(5) G(4) [9, ] max(5,6,9) [16, ] max(7,10,16) (C) 4 [5, ] H(6) K(5) 7 (B,C,G,H) [11, ] max(8,11)

24 GYRD-7 p. 24/17 Az egyszerű példa - visszafelé [0, 0] min(8,3,0) (NIL) 1 A(3) B(4) [3, 11 ] min(11,12) (A) 2 [4, 7 ] min(9,7) 3 D(2) E(3) F(5) (A,D) [5,14 ] I(2) 5!!D(0)!! I(2) 6 J(1) (A,D,I) 8 9 [7, ] C(5) (C) (B) 4 [5, 5 ] H(6) G(4) (A,B,D,E,F) K(5) (A,B,C,D,E,F,G,H,I,J,K) [9,14 ] min(15,14) [16,16 ] 7 (B,C,G,H) [11, 11 ]

25 GYRD-7 p. 25/17 A kritikus út kiszámítása 2 Csúszási idők 1. Eseményekre: a legkésőbbi és a legkorábbi bekövetkezési idő különbsége, S i = L i E i 2. Az i-edik eseményből a j-edikbe vezető műveletre: S ij = L j E i t ij ahol t ij a művelet végrehajtási ideje Kritikus út: azon műveletekből (élekből) áll, amelyek csúszási ideje nulla

26 GYRD-7 p. 26/17 Az egyszerű példa - kritikus út [0, 0] min(8,3,0) (NIL) 1 A(3) B(4) [3, 11 ] min(11,12) (A) 2 [4, 7 ] min(9,7) 3 D(2) E(3) F(5) (A,D) [5,14 ] I(2) 5!!D(0)!! I(2) 6 J(1) (A,D,I) 8 9 [7, ] C(5) (C) (B) 4 [5, 5 ] H(6) G(4) (A,B,D,E,F) K(5) (A,B,C,D,E,F,G,H,I,J,K) [9,14 ] min(15,14) [16,16 ] 7 (B,C,G,H) [11, 11 ]

Integrált gyártórendszerek

Integrált gyártórendszerek IGYR-7 p. 1/4 Integrált gyártórendszerek Gyártásütemezés: az ütemezések analízise Gantt-chart módszerrel, az optimalizálási feladat kitűzése és változatai, megoldás a kritikus út módszerrel, dinamikus

Részletesebben

Gyártórendszerek dinamikája

Gyártórendszerek dinamikája GYRD-8-9 p. 1/31 Gyártórendszerek dinamikája Gyártásütemezés: az ütemezések analízise Gantt-chart módszerrel, az optimalizálási feladat kitűzése és változatai, megoldás a kritikus út módszerrel Werner

Részletesebben

Üzemszervezés. Projekt tervezés. Dr. Juhász János

Üzemszervezés. Projekt tervezés. Dr. Juhász János Üzemszervezés Projekt tervezés Dr. Juhász János Projekt tervezés - Definíció Egy komplex tevékenység feladatainak, meghatározott célok elérése érdekében, előre megtervezett módon, az erőforrások sajátosságainak

Részletesebben

Üzemszervezés A BMEKOKUA180

Üzemszervezés A BMEKOKUA180 Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem Közlekedésmérnöki és Járműmérnöki Kar Közlekedésmérnöki Szak Üzemszervezés A BMEKOKUA180 Projekt tervezés Dr. Juhász János egyetemi docens Projekt tervezés

Részletesebben

Dr. Kulcsár Gyula. Virtuális vállalat félév. Projektütemezés. Virtuális vállalat félév 5. gyakorlat Dr.

Dr. Kulcsár Gyula. Virtuális vállalat félév. Projektütemezés. Virtuális vállalat félév 5. gyakorlat Dr. Projektütemezés Virtuális vállalat 06-07. félév 5. gyakorlat Dr. Kulcsár Gyula Projektütemezési feladat megoldása Projekt: Projektütemezés Egy nagy, összetett, általában egyedi igény alapján előállítandó

Részletesebben

Miskolci Egyetem Gépészmérnöki és Informatikai Kar Informatikai Intézet Alkalmazott Informatikai Intézeti Tanszék

Miskolci Egyetem Gépészmérnöki és Informatikai Kar Informatikai Intézet Alkalmazott Informatikai Intézeti Tanszék Miskolci Egyetem Gépészmérnöki és Informatikai Kar Informatikai Intézet Alkalmazott Informatikai Intézeti Tanszék 06/7. félév 7. Előadás Dr. Kulcsár Gyula egyetemi docens Tartalom. A projektütemezés alapjai..

Részletesebben

Hálótervezés. Vállalati Információs Rendszerek

Hálótervezés. Vállalati Információs Rendszerek Hálótervezés Vállalati Információs Rendszerek Hálótervezés fogalma Egy munkaterv, projekt időbeli lefolyásának optimális ütemezése, elemzése, az egyes tevékeny- ségek időbeli összehangolása, az egymás

Részletesebben

A projekt idő-, erőforrás és költségterve 1. rész

A projekt idő-, erőforrás és költségterve 1. rész A projekt idő-, erőforrás és költségterve 1. rész A TERVEZÉS FOLYAMATA a projekttevékenységek meghatározása a tevékenységek közötti logikai függőségi kapcsolatok meghatározása erőforrás-allokáció és a

Részletesebben

Ütemezés gyakorlat. Termelésszervezés

Ütemezés gyakorlat. Termelésszervezés Ütemezés gyakorlat egyetemi adjunktus Menedzsment és Vállalatgazdaságtan Tanszék Feladattípusok Általános ütemezés Egygépes ütemezési problémák Párhuzamos erőforrások ütemezése Flow-shop és job-shop ütemezés

Részletesebben

Ütemezés tervezése A leghátrányosabb helyzet kistérségek fejlesztési és együttm ködési kapacitásainak meger

Ütemezés tervezése A leghátrányosabb helyzet kistérségek fejlesztési és együttm ködési kapacitásainak meger Ütemezés tervezése A leghátrányosabb helyzetű kistérségek fejlesztési és együttműködési kapacitásainak megerősítése ÁROP-1.1.5/C A Tokajii Kistérség Fejlesztési és Együttműködési Kapacitásának Megerősítése

Részletesebben

Programozási módszertan. Mohó algoritmusok

Programozási módszertan. Mohó algoritmusok PM-08 p. 1/17 Programozási módszertan Mohó algoritmusok Werner Ágnes Villamosmérnöki és Információs Rendszerek Tanszék e-mail: werner.agnes@virt.uni-pannon.hu PM-08 p. 2/17 Bevezetés Dinamikus programozás

Részletesebben

Vállalatirányítás HÁLÓTERVEZÉS. Tevékenység Jel Kódjel megelőző követő tevékenység jele. A - C 6 Munkaerő-szükséglet 2. B - F 8 műszaki tervezése 3.

Vállalatirányítás HÁLÓTERVEZÉS. Tevékenység Jel Kódjel megelőző követő tevékenység jele. A - C 6 Munkaerő-szükséglet 2. B - F 8 műszaki tervezése 3. HÁLÓTERVEZÉS 1. Egy hálótervről az alábbi adatok ismertek: Közvetlenül Tevékenység Jel Kódjel megelőző követő tevékenység jele 1. Generálterv kidolgozása A - C 6 Munkaerő-szükséglet. meghatározása és gyári

Részletesebben

Példa. Job shop ütemezés

Példa. Job shop ütemezés Példa Job shop ütemezés Egy üzemben négy gép működik, és ezeken 3 feladatot kell elvégezni. Az egyes feladatok sorra a következő gépeken haladnak végig (F jelöli a feladatokat, G a gépeket): Az ütemezési

Részletesebben

Gyártórendszerek Dinamikája. Gyártórendszerek jellemzése és szerkezete Gyártórendszerekkel kapcsolatos mérnöki feladatok

Gyártórendszerek Dinamikája. Gyártórendszerek jellemzése és szerkezete Gyártórendszerekkel kapcsolatos mérnöki feladatok GyRDin-02 p. 1/20 Gyártórendszerek Dinamikája Gyártórendszerek jellemzése és szerkezete Gyártórendszerekkel kapcsolatos mérnöki feladatok Werner Ágnes Villamosmérnöki és Információs Rendszerek Tanszék

Részletesebben

MICROSOFT DYNAMICS AX TERMELÉSIRÁNYÍTÁS III.

MICROSOFT DYNAMICS AX TERMELÉSIRÁNYÍTÁS III. MICROSOFT DYNAMICS AX TERMELÉSIRÁNYÍTÁS III. A Microsoft Dynamics AX rendszer Termelésirányítás III. modulja hatékonyabbá teszi a gyártási ciklus szervezését. A Microsoft Dynamics AX rendszer termelésirányítási

Részletesebben

A lineáris programozás alapfeladata Standard alak Az LP feladat megoldása Az LP megoldása: a szimplex algoritmus 2018/

A lineáris programozás alapfeladata Standard alak Az LP feladat megoldása Az LP megoldása: a szimplex algoritmus 2018/ Operációkutatás I. 2018/2019-2. Szegedi Tudományegyetem Informatika Intézet Számítógépes Optimalizálás Tanszék 2. Előadás LP alapfeladat A lineáris programozás (LP) alapfeladata standard formában Max c

Részletesebben

A lineáris programozás alapfeladata Standard alak Az LP feladat megoldása Az LP megoldása: a szimplex algoritmus 2017/

A lineáris programozás alapfeladata Standard alak Az LP feladat megoldása Az LP megoldása: a szimplex algoritmus 2017/ Operációkutatás I. 2017/2018-2. Szegedi Tudományegyetem Informatika Intézet Számítógépes Optimalizálás Tanszék 2. Előadás LP alapfeladat A lineáris programozás (LP) alapfeladata standard formában Max c

Részletesebben

ELŐADÁS ÁTTEKINTÉSE. Tevékenységek tervezése Gantt diagramm

ELŐADÁS ÁTTEKINTÉSE. Tevékenységek tervezése Gantt diagramm ELŐADÁS ÁTTEKINTÉSE Tevékenységek tervezése Gantt diagramm TEVÉKENYSÉGEK TERVEZÉSE Fel kell vázolni egy lehetséges tevékenység sorozatot, egyfajta megoldást, illetve elvárt eredményt, amit a célrendszerrel

Részletesebben

Miskolci Egyetem Gépészmérnöki és Informatikai Kar Informatikai Intézet Alkalmazott Informatikai Intézeti Tanszék

Miskolci Egyetem Gépészmérnöki és Informatikai Kar Informatikai Intézet Alkalmazott Informatikai Intézeti Tanszék Miskolci Egyetem Gépészmérnöki és Informatikai Kar Informatikai Intézet Alkalmazott Informatikai Intézeti Tanszék 2016/17 2. félév 5. Előadás Dr. Kulcsár Gyula egyetemi docens Tartalom 1. Párhuzamosan

Részletesebben

Termelésirányítás. Gyártási erőforrások rugalmas kezelése. Gyártási folyamatábra optimalizálása

Termelésirányítás. Gyártási erőforrások rugalmas kezelése. Gyártási folyamatábra optimalizálása Termelésirányítás ELŐNYÖK: Átfutási idő lerövidítése és az ügyféligények kielégítése rugalmas ütemezési lehetőségekkel Termelési erőforrások ellenőrzése az optimális teljesítmény érdekében Termelési folyamat

Részletesebben

folyamatrendszerek modellezése

folyamatrendszerek modellezése Diszkrét eseményű folyamatrendszerek modellezése Hangos Katalin Számítástudomány Alkalmazása Tanszék Veszprémi Egyetem Haladó Folyamatmodellezés és modell analízis PhD kurzus p. 1/36 Tartalom Diszkrét

Részletesebben

ELŐADÁS ÁTTEKINTÉSE 6. ea.: Projekttervezés III.

ELŐADÁS ÁTTEKINTÉSE 6. ea.: Projekttervezés III. ELŐADÁS ÁTTEKINTÉSE 6. ea.: Projekttervezés III. Tevékenységek tervezése Időtervezés: Gantt diagramm Hálótervezés: Kritikus út Tartalék idő Példa ismertetése TEVÉKENYSÉGEK TERVEZÉSE Fel kell vázolni egy

Részletesebben

Vállalati modellek. Előadásvázlat. dr. Kovács László

Vállalati modellek. Előadásvázlat. dr. Kovács László Vállalati modellek Előadásvázlat dr. Kovács László Vállalati modell fogalom értelmezés Strukturált szervezet gazdasági tevékenység elvégzésére, nyereség optimalizálási céllal Jellemzői: gazdasági egység

Részletesebben

2012.03.12. TEVÉKENYSÉGEK TERVEZÉSE TEVÉKENYSÉGEK TERVEZÉSE TEVÉKENYSÉGEK TERVEZÉSE IDŐTERVEZÉS. IDŐTERVEZÉS (Gantt diagramm)

2012.03.12. TEVÉKENYSÉGEK TERVEZÉSE TEVÉKENYSÉGEK TERVEZÉSE TEVÉKENYSÉGEK TERVEZÉSE IDŐTERVEZÉS. IDŐTERVEZÉS (Gantt diagramm) ELŐADÁS ÁTTEKINTÉSE. ea.: Projekttervezés III. Tevékenységek tervezése Időtervezés: Gantt diagramm Hálótervezés: Kritikus út Tartalék idő Példa ismertetése TEVÉKENYSÉGEK TERVEZÉSE Fel kell vázolni egy

Részletesebben

2. Előadás Projekt ütemezés. Solver használata. Salamon Júlia

2. Előadás Projekt ütemezés. Solver használata. Salamon Júlia 2. Előadás Projekt ütemezés. Solver használata. Salamon Júlia Projekt ütemezés Számos nagy projekt tervezésekor használják a CMP (Critical Path Method - Kritikus út módszere) és a PERT (Program Evaluation

Részletesebben

EBBEN A VIZSGARÉSZBEN A VIZSGAFELADAT ARÁNYA

EBBEN A VIZSGARÉSZBEN A VIZSGAFELADAT ARÁNYA Az Országos Képzési Jegyzékről és az Országos Képzési Jegyzékbe történő felvétel és törlés eljárási rendjéről szóló 133/2010. (IV. 22. ) Korm. rendelet alapján. Szakképesítés, szakképesítés-elágazás, rész-szakképesítés,

Részletesebben

Időütemezés. Időtervezés

Időütemezés. Időtervezés Időtervezés A projekt definíciójánál láthattuk, hogy az egyik projektkorlát az idő. Ezért nagyon fontos egy olyan időterv elkészítése, melyen grafikusan szemléltethetjük a projekt megvalósítását. Ehhez

Részletesebben

Idő-ütemterv hálók - I. t 5 4

Idő-ütemterv hálók - I. t 5 4 Építésikivitelezés-Vállalkozás / : Hálós ütemtervek - I lőadás:folia.doc Idő-ütemterv hálók - I. t s v u PRT time/cost : ( Program valuation & Review Technique ) ( Program Értékelő és Áttekintő Technika

Részletesebben

Hagyományos termelésirányítási módszerek:

Hagyományos termelésirányítási módszerek: Hagyományos termelésirányítási módszerek: - A termelésirányítás határozza meg, hogy az adott termék egyes technológiai műveletei - melyik gépeken vagy gépcsoportokon készüljenek el, - mikor kezdődjenek

Részletesebben

Operációkutatás vizsga

Operációkutatás vizsga Operációkutatás vizsga A csoport Budapesti Corvinus Egyetem 2007. január 9. Egyéb gyakorló és vizsgaanyagok találhatók a honlapon a Letölthető vizsgasorok, segédanyagok menüpont alatt. OPERÁCIÓKUTATÁS

Részletesebben

További programozási esetek Hiperbolikus, kvadratikus, integer, bináris, többcélú programozás

További programozási esetek Hiperbolikus, kvadratikus, integer, bináris, többcélú programozás További programozási esetek Hiperbolikus, kvadratikus, integer, bináris, többcélú programozás Készítette: Dr. Ábrahám István Hiperbolikus programozás Gazdasági problémák optimalizálásakor gyakori, hogy

Részletesebben

A technológiai berendezés (M) bemenő (BT) és kimenő (KT) munkahelyi tárolói

A technológiai berendezés (M) bemenő (BT) és kimenő (KT) munkahelyi tárolói 9., ELŐADÁS LOGISZTIKA A TERMELÉSIRÁNYÍTÁSBAN Hagyományos termelésirányítási módszerek A termelésirányítás feladata az egyes gyártási műveletek sorrendjének és eszközökhöz történő hozzárendelésének meghatározása.

Részletesebben

Termeléstervezés és -irányítás Termelés és kapacitás tervezés Xpress-Mosel FICO Xpress Optimization Suite

Termeléstervezés és -irányítás Termelés és kapacitás tervezés Xpress-Mosel FICO Xpress Optimization Suite Termeléstervezés és -irányítás Termelés és kapacitás tervezés Xpress-Mosel FICO Xpress Optimization Suite Alkalmazásával 214 Monostori László egyetemi tanár Váncza József egyetemi docens 1 Probléma Igények

Részletesebben

Számítógépes döntéstámogatás. Döntések fuzzy környezetben Közelítő következtetések

Számítógépes döntéstámogatás. Döntések fuzzy környezetben Közelítő következtetések BLSZM-09 p. 1/17 Számítógépes döntéstámogatás Döntések fuzzy környezetben Közelítő következtetések Werner Ágnes Villamosmérnöki és Információs Rendszerek Tanszék e-mail: werner.agnes@virt.uni-pannon.hu

Részletesebben

Balogh János gépészmérnök, műszaki menedzser MSc., vezető programkoordinációs szakértő 1

Balogh János gépészmérnök, műszaki menedzser MSc., vezető programkoordinációs szakértő 1 Építési projektek ütemtervi bizonytalanságainak, kockázatainak figyelembe vétele a pénzügyi tervezésnél Balogh János gépészmérnök, műszaki menedzser MSc., vezető programkoordinációs szakértő, MVM Paks

Részletesebben

Idõ-ütemterv há lók - I. t 5 4

Idõ-ütemterv há lók - I. t 5 4 lõadás:folia.doc Idõ-ütemterv há lók - I. t s v u PRT time/cost : ( Program valuation & Review Technique ) ( Program Értékelõ és Áttekintõ Technika ) semény-csomópontú, valószínûségi változókkal dolgozó

Részletesebben

Ellátási lánc optimalizálás P-gráf módszertan alkalmazásával mennyiségi és min ségi paraméterek gyelembevételével

Ellátási lánc optimalizálás P-gráf módszertan alkalmazásával mennyiségi és min ségi paraméterek gyelembevételével Ellátási lánc optimalizálás P-gráf módszertan alkalmazásával mennyiségi és min ségi paraméterek gyelembevételével Pekárdy Milán, Baumgartner János, Süle Zoltán Pannon Egyetem, Veszprém XXXII. Magyar Operációkutatási

Részletesebben

Követelmények Motiváció Matematikai modellezés: példák A lineáris programozás alapfeladata 2017/ Szegedi Tudományegyetem Informatikai Intézet

Követelmények Motiváció Matematikai modellezés: példák A lineáris programozás alapfeladata 2017/ Szegedi Tudományegyetem Informatikai Intézet Operációkutatás I. 2017/2018-2. Szegedi Tudományegyetem Informatikai Intézet Számítógépes Optimalizálás Tanszék 1. Előadás Követelmények, teljesítés feltételei Vizsga anyaga Előadásokhoz tartozó diasor

Részletesebben

Követelmények Motiváció Matematikai modellezés: példák A lineáris programozás alapfeladata 2017/ Szegedi Tudományegyetem Informatikai Intézet

Követelmények Motiváció Matematikai modellezés: példák A lineáris programozás alapfeladata 2017/ Szegedi Tudományegyetem Informatikai Intézet Operációkutatás I. 2017/2018-2. Szegedi Tudományegyetem Informatikai Intézet Számítógépes Optimalizálás Tanszék 1. Előadás Követelmények, teljesítés feltételei Vizsga anyaga Előadásokhoz tartozó diasor

Részletesebben

Az optimális megoldást adó algoritmusok

Az optimális megoldást adó algoritmusok Az optimális megoldást adó algoritmusok shop ütemezés esetén Ebben a fejezetben olyan modellekkel foglalkozunk, amelyekben a munkák több műveletből állnak. Speciálisan shop ütemezési problémákat vizsgálunk.

Részletesebben

PROJEKTMENEDZSMENT TEMATIKA, KÖVETELMÉNYEK

PROJEKTMENEDZSMENT TEMATIKA, KÖVETELMÉNYEK PROJEKTMENEDZSMENT TEMATIKA, KÖVETELMÉNYEK Daiki Tennó 2011 1. Általános információk a tantárgyról a. Előadás + gyakorlat + otthoni munka b. gyakorlati jegyhez egyeztetett témából, önállóan készített projekt:

Részletesebben

Operációkutatás példatár

Operációkutatás példatár 1 Operációkutatás példatár 2 1. Lineáris programozási feladatok felírása és megoldása 1.1. Feladat Egy gazdálkodónak azt kell eldöntenie, hogy mennyi kukoricát és búzát vessen. Ha egységnyi földterületen

Részletesebben

Erőforrások hozzárendelése

Erőforrások hozzárendelése A projekttevékenységek végrehajtásához erőforrásokra van szükség. A tevékenységekhez erőforrásokat rendelve adhatjuk meg, hogy ki vagy mi szükséges az ütemezett tevékenységek elvégzéséhez. Ha a tevékenységekhez

Részletesebben

Általános algoritmustervezési módszerek

Általános algoritmustervezési módszerek Általános algoritmustervezési módszerek Ebben a részben arra mutatunk példát, hogy miként használhatóak olyan általános algoritmustervezési módszerek mint a dinamikus programozás és a korlátozás és szétválasztás

Részletesebben

Döntéselmélet OPERÁCIÓKUTATÁS

Döntéselmélet OPERÁCIÓKUTATÁS Döntéselmélet OPERÁCIÓKUTATÁS Operációkutatás Az operációkutatás az a tudomány, amely az optimális döntések előkészítésében matematikai módszereket használ fel. Az operációkutatás csak a döntés-előkészítés

Részletesebben

Tőkekihelyezés és projektkövetés informatikája

Tőkekihelyezés és projektkövetés informatikája Berlin Boston Budapest Düsseldorf Munich Prague Stuttgart Vienna Zurich www.ifua.hu dr. Kupás Tibor Budapest, 2007. március 19. Hálótervezés gyakorlat 1/2 Tőkekihelyezés és projektkövetés informatikája

Részletesebben

Számítógép és programozás 2

Számítógép és programozás 2 Számítógép és programozás 2 11. Előadás Halmazkeresések, dinamikus programozás http://digitus.itk.ppke.hu/~flugi/ A keresési feladat megoldása Legyen a lehetséges megoldások halmaza M ciklus { X legyen

Részletesebben

Logisztikai szimulációs módszerek

Logisztikai szimulációs módszerek Üzemszervezés Logisztikai szimulációs módszerek Dr. Juhász János Integrált, rugalmas gyártórendszerek tervezésénél használatos szimulációs módszerek A sztochasztikus külső-belső tényezőknek kitett folyamatok

Részletesebben

Számítógépes döntéstámogatás OPTIMALIZÁLÁSI FELADATOK A SOLVER HASZNÁLATA

Számítógépes döntéstámogatás OPTIMALIZÁLÁSI FELADATOK A SOLVER HASZNÁLATA SZDT-03 p. 1/24 Számítógépes döntéstámogatás OPTIMALIZÁLÁSI FELADATOK A SOLVER HASZNÁLATA Werner Ágnes Villamosmérnöki és Információs Rendszerek Tanszék e-mail: werner.agnes@virt.uni-pannon.hu Előadás

Részletesebben

Nem-lineáris programozási feladatok

Nem-lineáris programozási feladatok Nem-lineáris programozási feladatok S - lehetséges halmaz 2008.02.04 Dr.Bajalinov Erik, NyF MII 1 Elég egyszerű példa: nemlineáris célfüggvény + lineáris feltételek Lehetséges halmaz x 1 *x 2 =6.75 Gradiens

Részletesebben

Informatikai alkalmazásfejlesztő alkalmazásfejlesztő 54 481 02 0010 54 02 Információrendszer-elemző és - Informatikai alkalmazásfejlesztő

Informatikai alkalmazásfejlesztő alkalmazásfejlesztő 54 481 02 0010 54 02 Információrendszer-elemző és - Informatikai alkalmazásfejlesztő A 10/2007 (II. 27.) SzMM rendelettel módosított 1/2006 (II. 17.) OM rendelet Országos Képzési Jegyzékről és az Országos Képzési Jegyzékbe történő felvétel és törlés eljárási rendjéről alapján. Szakképesítés,

Részletesebben

TERMÉKFEJLESZTÉS (BMEGEGE MNTF)

TERMÉKFEJLESZTÉS (BMEGEGE MNTF) TERVEZÉS ELMÉLET ÉS MÓDSZERTAN (BMEGEGE MGTM) TERMÉKFEJLESZTÉS (BMEGEGE MNTF) 2. Előadás A tervezési folyamat menedzsmentje, idő- és hálótervezés 2010/2011 II. félév 1 / 24 Ütemterv 2011. tavaszi félév

Részletesebben

Idotervezés I. A CPM háló. BME Építéskivitelezési Tanszék Dr. Mályusz Levente 1

Idotervezés I. A CPM háló. BME Építéskivitelezési Tanszék Dr. Mályusz Levente 1 Idotervezés I. A CPM háló BME Építéskivitelezési Tanszék Dr. Mályusz Levente 1 Hagyományos eszközök Sávos ütemterv, Gannt diagram (pont szeru építkezéseken) földkiemelés tükörkészítés alapozás aszfalt

Részletesebben

Gyártási mélység változásának tendenciája

Gyártási mélység változásának tendenciája Gyártási mélység változásának tendenciája 1 Make-or-Buy döntés szükségessége 2 Make or Buy döntés lehet: egy konkrét megrendelés esetére, egy meghatározott időszakra, amíg a feltételek, adottságok nem

Részletesebben

Programfejlesztési Modellek

Programfejlesztési Modellek Programfejlesztési Modellek Programfejlesztési fázisok: Követelmények leírása (megvalósíthatósági tanulmány, funkcionális specifikáció) Specifikáció elkészítése Tervezés (vázlatos és finom) Implementáció

Részletesebben

Számítógépes döntéstámogatás. Genetikus algoritmusok

Számítógépes döntéstámogatás. Genetikus algoritmusok BLSZM-10 p. 1/18 Számítógépes döntéstámogatás Genetikus algoritmusok Werner Ágnes Villamosmérnöki és Információs Rendszerek Tanszék e-mail: werner.agnes@virt.uni-pannon.hu BLSZM-10 p. 2/18 Bevezetés 1950-60-as

Részletesebben

Dinamikus programozás - Szerelőszalag ütemezése

Dinamikus programozás - Szerelőszalag ütemezése Dinamikus programozás - Szerelőszalag ütemezése A dinamikus programozás minden egyes részfeladatot és annak minden részfeladatát pontosan egyszer oldja meg, az eredményt egy táblázatban tárolja, és ezáltal

Részletesebben

Algoritmuselmélet. Mélységi keresés és alkalmazásai. Katona Gyula Y.

Algoritmuselmélet. Mélységi keresés és alkalmazásai. Katona Gyula Y. Algoritmuselmélet Mélységi keresés és alkalmazásai Katona Gyula Y. Számítástudományi és Információelméleti Tanszék Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem 9. előadás Katona Gyula Y. (BME SZIT) Algoritmuselmélet

Részletesebben

Függvények Megoldások

Függvények Megoldások Függvények Megoldások ) Az ábrán egy ; intervallumon értelmezett függvény grafikonja látható. Válassza ki a felsoroltakból a függvény hozzárendelési szabályát! a) x x b) x x + c) x ( x + ) b) Az x függvény

Részletesebben

Modellek dokumentálása

Modellek dokumentálása előadás CAD Rendszerek II AGC2 Piros Attila Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem, Gép- és Terméktervezés Tanszék 1 / 18 DOKUMENTÁCIÓK FELOSZTÁSA I. Felosztás felhasználás szerint: gyártási dokumentáció

Részletesebben

Hálózati Folyamok Alkalmazásai. Mályusz Levente BME Építéskivitelezési és Szervezési Tanszék

Hálózati Folyamok Alkalmazásai. Mályusz Levente BME Építéskivitelezési és Szervezési Tanszék Hálózati Folyamok Alkalmazásai Mályusz Levente BME Építéskivitelezési és Szervezési Tanszék Maximális folyam 7 7 9 3 2 7 source 8 4 7 sink 7 2 9 7 5 7 6 Maximális folyam feladat Adott [N, A] digráf (irányított

Részletesebben

Termelési folyamat logisztikai elemei

Termelési folyamat logisztikai elemei BESZERZÉSI LOGISZTIKA Termelési logisztika Beszállítás a technológiai folyamat tárolójába Termelés ütemezés Kiszállítás a technológiai sorhoz vagy géphez Technológiai berendezés kiválasztása Technológiai

Részletesebben

Az MS Excel táblázatkezelés modul részletes tematika listája

Az MS Excel táblázatkezelés modul részletes tematika listája Az MS Excel táblázatkezelés modul részletes tematika listája A táblázatkezelés alapjai A táblázat szerkesztése A táblázat formázása A táblázat formázása Számítások a táblázatban Oldalbeállítás és nyomtatás

Részletesebben

ÖKOTÁR S ZSEBKÖ NY V 1.

ÖKOTÁR S ZSEBKÖ NY V 1. ÖKOTÁR S ZSEBKÖ NY V 1. Sorozatunkkal az a célunk, hogy segítséget nyújtsunk a civil non-profit szervezetek életében felmerülő szervezési kérdésekben. Lényegre törő leírásokra törekedtünk, ami alkalmassá

Részletesebben

Készítette: Ellenőrizte: Jóváhagyta:

Készítette: Ellenőrizte: Jóváhagyta: FOGLALKOZÁSI TERV Nyíregyházi Főiskola Gyártórendszerek tervezése c. tan- 2009/2010. tanév, II. félév GM.III. évfolyam Gyak.jegy, 2 kredit tárgy Műszaki Alapozó és Gépgyártástechnológia Tanszék Tanítási

Részletesebben

PROJEKTEK tervezése és kontrollja. Az ütemtervezés története. Az ütemtervezés története. Építéskivitelezési és Szervezési Tanszék 1

PROJEKTEK tervezése és kontrollja. Az ütemtervezés története. Az ütemtervezés története. Építéskivitelezési és Szervezési Tanszék 1 PROJEKTEK tervezése és kontrollja Hajdu Miklós BME Építéskivitelezési Tanszék Az ütemtervezés története Ókor Projekt tervezés a Nagy Fal, a piramisk építésénél (dokumentumok üzemorvosok alkalmazásáról

Részletesebben

Integrált gyártórendszerek. Ágens technológia - ágens rendszer létrehozása Gyakorlat

Integrált gyártórendszerek. Ágens technológia - ágens rendszer létrehozása Gyakorlat IGYR p. 1/17 Integrált gyártórendszerek Ágens technológia - ágens rendszer létrehozása Gyakorlat Werner Ágnes Villamosmérnöki és Információs Rendszerek Tanszék e-mail: werner.agnes@virt.uni-pannon.hu IGYR

Részletesebben

Mohó algoritmusok. Példa:

Mohó algoritmusok. Példa: Mohó algoritmusok Optimalizálási probléma megoldására szolgáló algoritmus sokszor olyan lépések sorozatából áll, ahol minden lépésben adott halmazból választhatunk. Ezt gyakran dinamikus programozás alapján

Részletesebben

Informatikai alkalmazásfejlesztő alkalmazásfejlesztő 54 481 02 0010 54 02 Információrendszer-elemző és - Informatikai alkalmazásfejlesztő

Informatikai alkalmazásfejlesztő alkalmazásfejlesztő 54 481 02 0010 54 02 Információrendszer-elemző és - Informatikai alkalmazásfejlesztő A 10/2007 (II. 27.) SzMM rendelettel módosított 1/2006 (II. 17.) OM rendelet Országos Képzési Jegyzékről és az Országos Képzési Jegyzékbe történő felvétel és törlés eljárási rendjéről alapján. Szakképesítés,

Részletesebben

A projekttervezés folyamata, tevékenységek tervezése, erőforrások fajtái és tervezése. Munkaszervezés elmélet Szász Péter

A projekttervezés folyamata, tevékenységek tervezése, erőforrások fajtái és tervezése. Munkaszervezés elmélet Szász Péter A projekttervezés folyamata, tevékenységek tervezése, erőforrások fajtái és tervezése. Munkaszervezés elmélet Szász Péter A projekt életciklusa Nagyvonalú tervezési fázis A rendszer célkitűzéseinek és

Részletesebben

Gazdasági informatika gyakorlat

Gazdasági informatika gyakorlat Gazdasági informatika gyakorlat P-Gráfokról röviden Mester Abigél P-Gráf: A P-Gráfok olyan speciális páros gráfok, ahol a csúcsok két halmazba oszthatók: ezek az anyag jellegű csúcsok, valamint a gépek.

Részletesebben

Prozesskostenrechnung (PKR)

Prozesskostenrechnung (PKR) Prozesskostenrechnung (PKR) Folyamatköltség-számítás 2008.03.31. Készítette: Bródi Erzsébet Jánk Ildikó Müller Marianna Nagy Csilla Gazdasági folyamatok változása a II. világháborútól napjainkig Élesedő

Részletesebben

Dualitás Dualitási tételek Általános LP feladat Komplementáris lazaság 2017/ Szegedi Tudományegyetem Informatikai Intézet

Dualitás Dualitási tételek Általános LP feladat Komplementáris lazaság 2017/ Szegedi Tudományegyetem Informatikai Intézet Operációkutatás I. 2017/2018-2. Szegedi Tudományegyetem Informatikai Intézet Számítógépes Optimalizálás Tanszék 7. Előadás Árazási interpretáció Tekintsük újra az erőforrás allokációs problémát (vonat

Részletesebben

10. modul: FÜGGVÉNYEK, FÜGGVÉNYTULAJDONSÁGOK

10. modul: FÜGGVÉNYEK, FÜGGVÉNYTULAJDONSÁGOK MATEMATIK A 9. évfolyam 10. modul: FÜGGVÉNYEK, FÜGGVÉNYTULAJDONSÁGOK KÉSZÍTETTE: CSÁKVÁRI ÁGNES Matematika A 9. évfolyam. 10. modul: FÜGGVÉNYEK, FÜGGVÉNYTULAJDONSÁGOK Tanári útmutató 2 MODULLEÍRÁS A modul

Részletesebben

Miskolci Egyetem Gépészmérnöki és Informatikai Kar Alkalmazott Informatikai Tanszék. Dr. Kulcsár Gyula egyetemi docens

Miskolci Egyetem Gépészmérnöki és Informatikai Kar Alkalmazott Informatikai Tanszék. Dr. Kulcsár Gyula egyetemi docens Miskolci Egyetem Gépészmérnöki és Informatikai Kar Alkalmazott Informatikai Tanszék Dr. Kulcsár Gyula egyetemi docens Rugalmas gyártórendszerek Milyen gyártóberendezés-csoport tekinthető rugalmas gyártórendszernek?

Részletesebben

Ütemezési problémák. Kis Tamás 1. ELTE Problémamegoldó Szeminárium, ősz 1 MTA SZTAKI. valamint ELTE, Operációkutatási Tanszék

Ütemezési problémák. Kis Tamás 1. ELTE Problémamegoldó Szeminárium, ősz 1 MTA SZTAKI. valamint ELTE, Operációkutatási Tanszék Ütemezési problémák Kis Tamás 1 1 MTA SZTAKI valamint ELTE, Operációkutatási Tanszék ELTE Problémamegoldó Szeminárium, 2012. ősz Kivonat Alapfogalmak Mit is értünk ütemezésen? Gépütemezés 1 L max 1 rm

Részletesebben

Információk. Ismétlés II. Ismétlés. Ismétlés III. A PROGRAMOZÁS ALAPJAI 2. Készítette: Vénné Meskó Katalin. Algoritmus. Algoritmus ábrázolása

Információk. Ismétlés II. Ismétlés. Ismétlés III. A PROGRAMOZÁS ALAPJAI 2. Készítette: Vénné Meskó Katalin. Algoritmus. Algoritmus ábrázolása 1 Információk 2 A PROGRAMOZÁS ALAPJAI 2. Készítette: Vénné Meskó Katalin Elérhetőség mesko.katalin@tfk.kefo.hu Fogadóóra: szerda 9:50-10:35 Számonkérés időpontok Április 25. 9 00 Május 17. 9 00 Június

Részletesebben

1. Előadás Lineáris programozás

1. Előadás Lineáris programozás 1. Előadás Lineáris programozás Salamon Júlia Előadás II. éves gazdaság informatikus hallgatók számára Operációkutatás Az operációkutatás az alkalmazott matematika az az ága, ami bizonyos folyamatok és

Részletesebben

MATEMATIKA ÉRETTSÉGI TÍPUSFELADATOK MEGOLDÁSAI KÖZÉPSZINT Függvények

MATEMATIKA ÉRETTSÉGI TÍPUSFELADATOK MEGOLDÁSAI KÖZÉPSZINT Függvények MATEMATIKA ÉRETTSÉGI TÍPUSFELADATOK MEGOLDÁSAI KÖZÉPSZINT Függvények A szürkített hátterű feladatrészek nem tartoznak az érintett témakörhöz, azonban szolgálhatnak fontos információval az érintett feladatrészek

Részletesebben

Adatszerkezetek Adatszerkezet fogalma. Az értékhalmaz struktúrája

Adatszerkezetek Adatszerkezet fogalma. Az értékhalmaz struktúrája Adatszerkezetek Összetett adattípus Meghatározói: A felvehető értékek halmaza Az értékhalmaz struktúrája Az ábrázolás módja Műveletei Adatszerkezet fogalma Direkt szorzat Minden eleme a T i halmazokból

Részletesebben

Miskolci Egyetem Gépészmérnöki és Informatikai Kar Informatikai Intézet Alkalmazott Informatikai Intézeti Tanszék

Miskolci Egyetem Gépészmérnöki és Informatikai Kar Informatikai Intézet Alkalmazott Informatikai Intézeti Tanszék Miskolci Egyetem Gépészmérnöki és Informatikai Kar Informatikai Intézet Alkalmazott Informatikai Intézeti Tanszék 2016/17 1. félév 5. Előadás Dr. Kulcsár Gyula egyetemi docens A termelésinformatika alapjai

Részletesebben

Biometria az orvosi gyakorlatban. Korrelációszámítás, regresszió

Biometria az orvosi gyakorlatban. Korrelációszámítás, regresszió SZDT-08 p. 1/31 Biometria az orvosi gyakorlatban Korrelációszámítás, regresszió Werner Ágnes Villamosmérnöki és Információs Rendszerek Tanszék e-mail: werner.agnes@virt.uni-pannon.hu Korrelációszámítás

Részletesebben

MATEMATIKA ÉRETTSÉGI TÍPUSFELADATOK MEGOLDÁSAI KÖZÉPSZINT Függvények

MATEMATIKA ÉRETTSÉGI TÍPUSFELADATOK MEGOLDÁSAI KÖZÉPSZINT Függvények MATEMATIKA ÉRETTSÉGI TÍPUSFELADATOK MEGOLDÁSAI KÖZÉPSZINT Függvények A szürkített hátterű feladatrészek nem tartoznak az érintett témakörhöz, azonban szolgálhatnak fontos információval az érintett feladatrészek

Részletesebben

Rugalmas gyártórendszerek (FMS) termelésprogramozása (ismétlés DTFSZTIR)

Rugalmas gyártórendszerek (FMS) termelésprogramozása (ismétlés DTFSZTIR) Miskolci Egyetem Gépészmérnöki és Informatikai Kar Alkalmazott Informatikai Tanszék Rugalmas gyártórendszerek (FMS) termelésprogramozása (ismétlés DTFSZTIR) 2013/14 1. félév 1. Előadás Dr. Kulcsár Gyula

Részletesebben

Alap-ötlet: Karl Friedrich Gauss ( ) valószínűségszámítási háttér: Andrej Markov ( )

Alap-ötlet: Karl Friedrich Gauss ( ) valószínűségszámítási háttér: Andrej Markov ( ) Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem Gépészmérnöki Kar Hidrodinamikai Rendszerek Tanszék, Budapest, Műegyetem rkp. 3. D ép. 334. Tel: 463-6-80 Fa: 463-30-9 http://www.vizgep.bme.hu Alap-ötlet:

Részletesebben

Miskolci Egyetem Gépészmérnöki és Informatikai Kar Informatikai Intézet Alkalmazott Informatikai Intézeti Tanszék

Miskolci Egyetem Gépészmérnöki és Informatikai Kar Informatikai Intézet Alkalmazott Informatikai Intézeti Tanszék Miskolci Egyetem Gépészmérnöki és Informatikai Kar Informatikai Intézet Alkalmazott Informatikai Intézeti Tanszék 2016/17 1. félév 4. Előadás Dr. Kulcsár Gyula egyetemi docens A termelésinformatika alapjai

Részletesebben

Frederick Taylor (1900 körül) A Pennsylvania-i acélműben tanulmányozta a munkafolyamatokat. A munkafolyamatokat szakaszokra bontotta, és különböző méréseket végzett a szakaszokon belüli és a szakaszok

Részletesebben

KÖNNYŰIPAR ISMERETEK ÁGAZATI SZAKMAI ÉRETTSÉGI VIZSGA A VIZSGA LEÍRÁSA KÖZÉPSZINTEN. tárolására és megjelenítésére nem alkalmas zsebszámológép

KÖNNYŰIPAR ISMERETEK ÁGAZATI SZAKMAI ÉRETTSÉGI VIZSGA A VIZSGA LEÍRÁSA KÖZÉPSZINTEN. tárolására és megjelenítésére nem alkalmas zsebszámológép Érvényes: 2017. május-júniusi vizsgaidőszaktól KÖNNYŰIPAR ISMERETEK ÁGAZATI SZAKMAI ÉRETTSÉGI VIZSGA A VIZSGA LEÍRÁSA KÖZÉPSZINTEN A vizsga részei Középszint 120 perc 15 perc 100 pont A vizsgán használható

Részletesebben

Analízis előadás és gyakorlat vázlat

Analízis előadás és gyakorlat vázlat Analízis előadás és gyakorlat vázlat Készült a PTE TTK GI szakos hallgatóinak Király Balázs 2010-11. I. Félév 2 1. fejezet Számhalmazok és tulajdonságaik 1.1. Nevezetes számhalmazok ➀ a) jelölése: N b)

Részletesebben

Informatikai alkalmazásfejlesztő alkalmazásfejlesztő 54 481 02 0010 54 02 Információrendszer-elemző és - Informatikai alkalmazásfejlesztő

Informatikai alkalmazásfejlesztő alkalmazásfejlesztő 54 481 02 0010 54 02 Információrendszer-elemző és - Informatikai alkalmazásfejlesztő A 10/2007 (II. 27.) SzMM rendelettel módosított 1/2006 (II. 17.) OM rendelet Országos Képzési Jegyzékről és az Országos Képzési Jegyzékbe történő felvétel és törlés eljárási rendjéről alapján. Szakképesítés,

Részletesebben

Gyártórendszerek irányítási struktúrái

Gyártórendszerek irányítási struktúrái GyRDin-10 p. 1/2 Gyártórendszerek Dinamikája Gyártórendszerek irányítási struktúrái Hangos Katalin Villamosmérnöki és Információs Rendszerek Tanszék e-mail: hangos@scl.sztaki.hu GyRDin-10 p. 2/2 Tartalom

Részletesebben

Követelmény az 5. évfolyamon félévkor matematikából

Követelmény az 5. évfolyamon félévkor matematikából Követelmény az 5. évfolyamon félévkor matematikából Gondolkodási és megismerési módszerek Néhány elem kiválasztása adott szempont szerint. Néhány elem sorba rendezése, az összes lehetséges sorrend felsorolása.

Részletesebben

Beszállítás AR Gyártási folyamat KR

Beszállítás AR Gyártási folyamat KR 3. ELŐADÁS TERMELÉSI FOLYAMATOK STRUKTURÁLÓDÁSA 1. Megszakítás nélküli folyamatos gyártás A folyamatos gyártás lényege, hogy a termelési folyamat az első művelettől az utolsóig közvetlenül összekapcsolt,

Részletesebben

Adat és folyamat modellek

Adat és folyamat modellek Adat és folyamat modellek Előadásvázlat dr. Kovács László Folyamatmodell nyersanyag miből termék mit funkció ki munkaerő eszköz mivel Objektumok Tevékenységek Adatmodell Funkció modell Folyamat modell

Részletesebben

Építésikivitelezés-Vállalkozás / 2: Gráftechnikai alapfogalmak VÁLLALKOZÁS. javított háttöltés

Építésikivitelezés-Vállalkozás / 2: Gráftechnikai alapfogalmak VÁLLALKOZÁS. javított háttöltés Elõadás:Folia201.doc VÁLLALKOZÁS ( tervezés - bonyolítás - változásmenedzsment ) ideiglenes földút monolit vb.támfal javított háttöltés új földtöltés régi töltés humusz teherbíró talaj Tevékenység Sz Megnevezés

Részletesebben

DIFER Szolnok Városi Óvodák

DIFER Szolnok Városi Óvodák DIFER 2014-2015 Szolnok Városi Óvodák Fontos felismerések (Nagy József): Szélsőséges fejlettségbeli különbségek jellemzőek: hatéves korban ötévnyi! A személyiség alaprendszerét- az alapkészségeket- minden

Részletesebben

A szállítási feladat. Készítette: Dr. Ábrahám István

A szállítási feladat. Készítette: Dr. Ábrahám István A szállítási feladat Készítette: Dr Ábrahám István Bevezető A személyek, termékek, nyersanyagok szállításának lehető leggazdaságosabb megszervezése fontos kérdés Célunk lehet legkisebb összköltségre törekvés,

Részletesebben

Vállalatgazdaságtan. Minden, amit a Vállalatról tudni kell

Vállalatgazdaságtan. Minden, amit a Vállalatról tudni kell Vállalatgazdaságtan Minden, amit a Vállalatról tudni kell 1 Termelési rendszer vizsgálata 2 képzeljük el az alábbi helyzetet örököltünk egy gyárat mit csináljunk vele? működtessük de hogyan? Hogyan működik

Részletesebben

MATEMATIKA ÉRETTSÉGI TÍPUSFELADATOK MEGOLDÁSAI KÖZÉP SZINT Függvények

MATEMATIKA ÉRETTSÉGI TÍPUSFELADATOK MEGOLDÁSAI KÖZÉP SZINT Függvények MATEMATIKA ÉRETTSÉGI TÍPUSFELADATOK MEGOLDÁSAI KÖZÉP SZINT Függvények A szürkített hátterű feladatrészek nem tartoznak az érintett témakörhöz, azonban szolgálhatnak fontos információval az érintett feladatrészek

Részletesebben

1. ábra A hagyományos és a JIT-elvű beszállítás összehasonlítása

1. ábra A hagyományos és a JIT-elvű beszállítás összehasonlítása hagyományos beszállítás JIT-elvû beszállítás az utolsó technikai mûvelet a beszállítás minõségellenõrzés F E L H A S Z N Á L Ó B E S Z Á L L Í T Ó K csomagolás raktározás szállítás árubeérkezés minõségellenõrzés

Részletesebben