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

Méret: px
Mutatás kezdődik a ... oldaltól:

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

Átírás

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

2 Probléma Igények és a kapacitások megfeleltetése Jövőre vonatkozva Hosszabb horizonton, minden időperiódusra Az aggregáció több szintjén Méret Bizonytalanság Bonyolultság Mennyi időn belül várhatunk választ a kérdéseinkre? Anyagáram vs. kapacitások Bonyolultság miatt külön kezelik (dekompozíció) Eredmény Cselekvési terv a jövőre vonatkozóan Gyártás, beszerzés, raktározás, eladás Kapacitás terv 2

3 Aggregált termelés és kapacitás tervezés Alapfeladat: ismert Maximális kereslet termékeként Minimális szállítandó mennyiség termékeként Realizálható profit termékenként Egyes termékek erőforrásigénye Egyes erőforrások kapacitása, periódusonként Raktárazás költsége, termékenként Kiindulási készlet, termékenként Feltevések Teljesítetlen rendelés elvész Anyagok korlátlanul rendelkezésre állnak Kérdés Adott időszakban mennyit érdemes gyártani az egyes termékekből? Részletezve: periódusonként és termékenként Mennyit gyártsunk? Mennyit adjuk el? Mennyit raktározzunk? 4

4 Aggregált termelés és kapacitás tervezés (2) Idő modellezése Az időtengely diszkrét időegységekre bontva (time bucket) Az igények és a termelt mennyiségek időben változnak Az egységek hossza változhat (növekedhet) Időben változó paraméterek Pl. kapacitás határok Belső Külső Alapmodell Később bővítményei Megfogalmazás Lineáris program (LP) Futtaható XPress program aggregate_planning 5

5 Aggregált termelés és kapacitás tervezés (3) Alapmodell: lineáris program Indexek termékek indexe erőforrások indexe időperiódusok indexe (véges horizont) i 1,..., m j 1,..., n t 1,..., T Paraméterek igény maximuma, termékenként minimális szállítandó mennyiség, termékenként erőforrás igény erőforrás kapacitás (időben változó) nettó profit, termékenként időegységre eső raktározás költsége kiindulási készlet, termékenként d it d it a ij c jt p i h i I i 6

6 Aggregált termelés és kapacitás tervezés (4) Alapmodell (folyt) Döntési változók gyártandó mennyiség, periódusonként szállítandó mennyiség, periódusonként raktárazandó mennyiség, periódusonként X it S it I it Kritérium Profit maximalizálása Eladott termékek ára raktározás költsége Gyártás költsége nem számít Nettó profit: árbevétel gyártási költség Nincs átállás nem kell sorozatokat tervezni max T m t 1 i 1 p S h I i it i it 7

7 Aggregált termelés és kapacitás tervezés (5) Korlátozások Szállítható mennyiség minimális és maximális igény korlátok közé szorítva Erőforrások kapacitás korlátok Induló raktárkészlet Mérlegek egyensúlya (raktárazás gyártás szállítás) Kapcsolat két szomszédos időperiódus között Integritás korlátok d S d i, t it it it m i 1 a X c j, t ij it jt I I i i i I I X S i t it it 1 it it, Xit, Sit, Iit 8

8 Példa Termékek Maximális és minimális igény, ár, tartási költség Induló raktárkészletek period product max demand P P min sales P1 P profit holding cost init hold P P

9 Erőforrások kapacitások, fogyasztás Példa (2) period resource capacity WS_A WS_B WS_C WS_D consumption P1 P2 WS_A 5 4 WS_B 5 4 WS_C 5 4 WS_D 2 4 1

10 Példa megoldása Sell P1 Sell P max demand min sales sell max demand min sales sell Make Inventory P1 P P1 P2 11

11 Módosított példa Termékek P2 ára nő, tartási költsége csökken period product max demand P P min sales P1 P profit holding cost init hold P P

12 Módosított példa megoldása Sell P1 Sell P max demand min sales sell max demand min sales sell Make Inventory P1 P P1 P2 13

13 Aggregált tervezés: anyagigény Feladat Hasonló az alapproblémához, további feltételekkel A gyártáshoz anyagokra van szükség Több termék is igényelheti ugyanazt az anyagot Az anyagigény termékenként ismert Az rendelkezésre álló anyagok összmennyisége korlátos Ún. nem megújuló erőforrás Kérdés Adott időszakban mennyit érdemes gyártani az egyes termékekből? Részletezve: periódusonként és termékenként Mennyit gyártsunk? Mennyit adjuk el? Mennyit raktározzunk? Program aggregate_planning_material 14

14 Aggregált tervezés: anyagigény (2) Új elemek a modellben Index anyagok k X it 1,..., K Paraméterek anyagigény, termékenként rendelkezésre álló anyag Új korlátozás Anyag mint nem megújuló erőforrás a teljes horizonton korlátos t 1 i 1 Új optimalizálási kritérium: nincsen T m b X B k ik it k S it I it b ik B k 15

15 Feladat Hasonló az alapproblémához, további feltételekkel Az erőforrások hibázhatnak, a kihozatal kisebb, mint 1% Selejtarány: α,β,γ, α β Kihozatal: d/y Függ az erőforrás sorrendben elfoglalt helyétől Kérdés Adott időszakban mennyit érdemes gyártani az egyes termékekből? Részletezve: periódusonként és termékenként Mennyit gyártsunk? Mennyit adjuk el? Mennyit raktározzunk? Program aggregate_planning_yield 16 d/(1- α)(1- β)(1- γ) Aggregált tervezés: kihozatal d/(1- β)(1- γ) d/(1- γ) A B C γ d

16 Aggregált tervezés: kihozatal (2) Új elemek a modellben Paraméterek selejtarány, termékenként és erőforrásonként kumulatív kihozatal, termékenként és erőforrásonként Új korlátozás Csökken a tényleges erőforrás kapacitás 1 s ij X it 1/ yij m i 1 ax ij y ij it c jt j, t Új optimalizálási kritérium: nincsen 17

17 Aggregált tervezés: rendelés hátrálék Feladat Hasonló az alapproblémához, további feltételekkel A ki nem elégített igények nem vesznek el Létezik rendelés hátralék (backorder) A rendelés hátralék költséges Kérdés Adott időszakban mennyit érdemes gyártani az egyes termékekből? Részletezve: periódusonként és termékenként Mennyit gyártsunk? Mennyit adjuk el? Mennyit raktározzunk? Mennyi legyen a rendelés hátralék? Program Raktári pozíció: a készletezett mennyiség és a rendeléshátralék különbsége Lehet negatív aggregate_planning_backorder 18

18 Aggregált tervezés: rendelés hátrálék (2) Új elemek a modellben Paraméter időegységre eső rendelés hátralék költsége Xr iit Döntési változók raktári pozíció, periódusonként raktárazandó mennyiség, periódusonként rendelés hátralék, periódusonként Új kritérium Profit maximalizálás De a rendelés hátralék is csökkenti a profitot S it I it I it I it I it max T m t 1 i 1 p S h I ri i it i it i it 19

19 Aggregált tervezés: rendelés hátrálék (3) Új korlátozások Raktári pozíció I I I i, t it it it Integritás korlátok A raktári pozíció lehet negatív, a raktárkészlet és rendeléshátralék nem I it, I it 2

20 Aggregált tervezés: hátrálék és túlmunka Feladat Hasonló az előző problémához, további feltételekkel Túlmunka lehetséges Erőforrásonként más és más A túlmunka költséges Költségektől függően kompromisszum kell a hátralék és a túlmunka között Kérdés Adott időszakban mennyit érdemes gyártani az egyes termékekből? Részletezve: periódusonként és termékenként Mennyit gyártsunk? Mennyit adjuk el? Mennyit raktározzunk? Mennyi legyen a rendelés hátralék? Mennyi túlmunkát tervezzünk? Program aggregate_planning_backorder_overtime 21

21 Aggregált tervezés: hátrálék és túlmunka (2) Új elemek a modellben Paraméterek időegységre eső túlmunka költsége, erőforrásonként túlmunka korlátja, erőforrásonként X it S it q j L j Döntési változó túlmunka, periódusonként és erőforrásonként I it O jt Új kritérium Profit maximalizálás De a rendelés hátralék és a túlmunka költsége csökkenti a profitot max T m n pisit hi I it ri i it q jo jt t 1 i 1 j 1 22

22 Aggregált tervezés: hátrálék és túlmunka (3) Új korlátozások Erőforrás kapacitás korlátok bővítve a túlmunkával m i 1 a X c O j, t ij it jt jt Túlmunka korlátja Integritás korlátok O L j, t jt O jt j 23

23 Példa: eredeti feladat Ugyanazon igény, költségek De: drága rendeléshátralék és túlmunka period product max demand P P min sales P1 P cost init profit holding backorder hold backorder P P Ugyanaz a megoldás Nincs rendeléshátralék I I i, t it Nincs túlmunka it period resource capacity WS_A WS_B WS_C WS_D consumption P1 P2 overtime limit overtime cost WS_A WS_B WS_C WS_D

24 Példa: eredeti feladat megoldása Make Inventory P1 P P1 P2 Backorder Inventory position P1 P P1 P2 25

25 Példa: módosított feladat Kisebb járulékos költségek Rendelés hátralék, túlmunka period product max demand P P min sales P1 P cost init profit holding backorder hold backorder P P period resource capacity WS_A WS_B WS_C WS_D consumption P1 P2 overtime limit overtime cost WS_A WS_B WS_C WS_D

26 Példa: módosított feladat megoldása Több gyártás és eladás Túlmunka és rendeléshátralék költségei egyensúlyozva Sell P1 Sell P max demand min sales sell max demand min sales sell Make Inventory P1 P P1 P2 27

27 Példa: módosított feladat megoldása (2) Backorder Inventory position P1 P P1 P Overtime WS_A WS_B WS_C WS_D 28

28 Aggregált tervezés: összegzés Dinamikus modellek Lineáris programok Hatékonyan megoldhatók Inkrementálisan bővíthetők Különböző jellegű korlátozásokkal Hatékony megoldás Mi lenne ha típusú kísérletek De: nem minden probléma fogalmazható meg mint LP Pl. ha dönteni akarunk, hogy bérlünk-e/veszünk-e egy erőforrást vagy sem Igen/nem típusú döntés (/1 értékű változó) Keresni kell a megoldást Lényegesen nehezebb lehet a megoldás 29

A termeléstervezés alapjai -- termelés és kapacitás tervezés

A termeléstervezés alapjai -- termelés és kapacitás tervezés A termeléstervezés alapjai -- termelés és kapacitás tervezés BMEGEGTMGTG 2015 Dr. Váncza József Gyártástudomány és -technológia Tanszék http://www.manuf.bme.hu Váncza J. 1 Termelési paradigmák [Koren,

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

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

Áttekintés LP és geometria Többcélú LP LP és egy dinamikus modell 2017/ Szegedi Tudományegyetem Informatikai Intézet

Áttekintés LP és geometria Többcélú LP LP és egy dinamikus modell 2017/ Szegedi Tudományegyetem Informatikai Intézet Operációkutatás I. 2017/2018-2. Szegedi Tudományegyetem Informatikai Intézet Számítógépes Optimalizálás Tanszék 6. Előadás Áttekintés Kezdjük újra a klasszikus erőforrás allokációs problémával (katonák,

Részletesebben

A termeléstervezés alapjai - Anyagszükséglet tervezés (MRP)

A termeléstervezés alapjai - Anyagszükséglet tervezés (MRP) A termeléstervezés alapjai - Anyagszükséglet tervezés (MRP) BMEGEGTMGTG 2015 Dr. Váncza József Gyártástudomány és -technológia Tanszék http://www.manuf.bme.hu Váncza 1 A teljes kép: tervezési mátrix Execution

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

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

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

Dr. Kalló Noémi. Termelés- és szolgáltatásmenedzsment. egyetemi adjunktus Menedzsment és Vállalatgazdaságtan Tanszék. Dr.

Dr. Kalló Noémi. Termelés- és szolgáltatásmenedzsment. egyetemi adjunktus Menedzsment és Vállalatgazdaságtan Tanszék. Dr. Termelés- és szolgáltatásmenedzsment egyetemi adjunktus Menedzsment és Vállalatgazdaságtan Tanszék Termelés- és szolgáltatásmenedzsment 13. Ismertesse a legfontosabb előrejelzési módszereket és azok gyakorlati

Részletesebben

Egyes logisztikai feladatok megoldása lineáris programozás segítségével. - bútorgyári termelési probléma - szállítási probléma

Egyes logisztikai feladatok megoldása lineáris programozás segítségével. - bútorgyári termelési probléma - szállítási probléma Egyes logisztikai feladatok megoldása lineáris programozás segítségével - bútorgyári termelési probléma - szállítási probléma Egy bútorgyár polcot, asztalt és szekrényt gyárt faforgácslapból. A kereskedelemben

Részletesebben

Döntési rendszerek I.

Döntési rendszerek I. Döntési rendszerek I. SZTE Informatikai Intézet Számítógépes Optimalizálás Tanszék Készítette: London András 3. Gyakorlat Egy újságárus 20 centért szerez be egy adott napilapot a kiadótól és 25-ért adja

Részletesebben

b) Írja fel a feladat duálisát és adja meg ennek optimális megoldását!

b) Írja fel a feladat duálisát és adja meg ennek optimális megoldását! 1. Három nemnegatív számot kell meghatározni úgy, hogy az elsőt héttel, a másodikat tizennéggyel, a harmadikat hattal szorozva és ezeket a szorzatokat összeadva az így keletkezett szám minél nagyobb legyen.

Részletesebben

Dr. Fodor Zita egyetemi docens

Dr. Fodor Zita egyetemi docens Záróvizsga tételek Dr. Fodor Zita egyetemi docens 18. tétel Ismertesse a logisztikai és a marketingfunkciók kölcsönhatásait, valamint az integrált logisztikai (teljes)költségkoncepciót! Területek beszerzés

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

Készletgazdálkodás. 1. Előadás. K i e z? K i e z? Gépészmérnök (BME), Gazdasági mérnök (Németo.) Magyar Projektmenedzsment Szövetség.

Készletgazdálkodás. 1. Előadás. K i e z? K i e z? Gépészmérnök (BME), Gazdasági mérnök (Németo.) Magyar Projektmenedzsment Szövetség. Készletgazdálkodás 1. Előadás K i e z? Kelemen Tamás BME Gépészmérnök (BME), Gazdasági mérnök (Németo.) Magyar Projektmenedzsment Szövetség K i e z? Kelemen Tamás Elérhetőség T. II. 4. Tel: 463-3775 Fax:

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

A vállalat belső tevékenységi rendszere.

A vállalat belső tevékenységi rendszere. A vállalat tevékenységi rendszere 01. rész Fazekas Tamás Vállalatgazdaságtan szeminárium A vállalat belső tevékenységi rendszere. Az alapvető célból lebontott vállalati célrendszer megvalósításához szükséges

Részletesebben

Gyártórendszerek dinamikája

Gyártórendszerek dinamikája 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

Részletesebben

Gyártórendszerek modellezése: MILP modell PNS feladatokhoz

Gyártórendszerek modellezése: MILP modell PNS feladatokhoz Gyártórendszerek modellezése MILP modell PNS feladatokhoz 1 Pannon Egyetem M szaki Informatikai Kar Számítástudomány Alkalmazása Tanszék Utolsó frissítés: 2008. november 16. 1 hegyhati@dcs.uni-pannon.hu

Részletesebben

TERMELÉSIRÁNYÍTÁS A HERBÁRIUM2000 KFT.-BEN

TERMELÉSIRÁNYÍTÁS A HERBÁRIUM2000 KFT.-BEN TERMELÉSIRÁNYÍTÁS A HERBÁRIUM2000 KFT.-BEN Miben különbözik egy KKV és egy Multi optimalizálása? Tartalom Herbárium 2000. Kft bemutatása A készlet és a termelésirányítás kezelése a projekt előtt, problémák

Részletesebben

13. A zöldborsó piacra jellemző keresleti és kínálati függvények a következők P= 600 Q, és P=100+1,5Q, ahol P Ft/kg, és a mennyiség kg-ban értendő.

13. A zöldborsó piacra jellemző keresleti és kínálati függvények a következők P= 600 Q, és P=100+1,5Q, ahol P Ft/kg, és a mennyiség kg-ban értendő. 1. Minden olyan jószágkosarat, amely azonos szükségletkielégítési szintet (azonos hasznosságot) biztosít a fogyasztó számára,.. nevezzük a. költségvetési egyenesnek b. fogyasztói térnek c. közömbösségi

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

Egyszerű, és mégis oly nehéz... (Miért olyan bonyolult a logisztikai szemléletmód vállalati alkalmazása?)

Egyszerű, és mégis oly nehéz... (Miért olyan bonyolult a logisztikai szemléletmód vállalati alkalmazása?) Prof. Dr. Szegedi Zoltán egyetemi tanár, SZIE Ameropa Consulting ügyvez.ig. Egyszerű, és mégis oly nehéz... (Miért olyan bonyolult a logisztikai szemléletmód vállalati alkalmazása?) Előadás az OPTASOFT

Részletesebben

A lineáris programozás alapjai

A lineáris programozás alapjai A lineáris programozás alapjai A konvex analízis alapjai: konvexitás, konvex kombináció, hipersíkok, félterek, extrém pontok, Poliéderek, a Minkowski-Weyl tétel (a poliéderek reprezentációs tétele) Lineáris

Részletesebben

Energiafű ellátási logisztika modellezése a Pannon Hőerőmű Zrt-nél

Energiafű ellátási logisztika modellezése a Pannon Hőerőmű Zrt-nél GreenSky Modeling Energiafű ellátási logisztika modellezése a Pannon Hőerőmű Zrt-nél A kutatást az NKFP 3A 061-04 számú Biomassza projekt keretében végeztük. Torjai László torjai@ktk.pte.hu Az erőmű és

Részletesebben

ANYAGÁRAMLÁS ÉS MŰSZAKI LOGISZTIKA

ANYAGÁRAMLÁS ÉS MŰSZAKI LOGISZTIKA ANYAGÁRAMLÁS ÉS MŰSZAKI LOGISZTIKA Raktár készletek, raktározási folyamato ELŐADÁS I. é. Szabó László tanársegéd BME Közlekedésmérnöki és Járműmérnöki Kar Anyagmozgatási és Logisztikai Rendszerek Tanszék

Részletesebben

KÉSZLETMODELLEZÉS EGYKOR ÉS MA

KÉSZLETMODELLEZÉS EGYKOR ÉS MA DR. HORVÁTH GÉZÁNÉ PH.D. * KÉSZLETMODELLEZÉS EGYKOR ÉS MA Az optimális tételnagyság (Economic Order Quantity) klasszikus modelljét 96-tól napjainkig a világon széles körben alkalmazták és módosított változatait

Részletesebben

8-9 Opciós piacok. Options, Futures, and Other Derivatives, 8th Edition, Copyright John C. Hull 2012 1

8-9 Opciós piacok. Options, Futures, and Other Derivatives, 8th Edition, Copyright John C. Hull 2012 1 8-9 Opciós piacok 1 Opció típusok Call: vételi jog Put: eladási jog Európai opció: csak lejáratkor érvényesíthető Amerikai opció: lejáratig bármikor érvényesíthető Pozíciók: long call, long put (vételi

Részletesebben

Piaci szerkezetek VK. Gyakorló feladatok a 4. anyagrészhez

Piaci szerkezetek VK. Gyakorló feladatok a 4. anyagrészhez Piaci szerkezetek VK Gyakorló feladatok a 4. anyagrészhez Cournot-oligopólium Feladatgyűjtemény 259./1. teszt Egy oligopol piacon az egyensúlyban A. minden vállalat határköltsége ugyanakkora; B. a vállalatok

Részletesebben

Vajon, hogyan működne vállalata, ha a lehető leghatékonyabban használná ki a gyártás, logisztika során erőforrásait

Vajon, hogyan működne vállalata, ha a lehető leghatékonyabban használná ki a gyártás, logisztika során erőforrásait Gondolt már arra, hogy még a legjobban szervezett folyamatok mellett is van tartalék cégében? Tudta, hogy a kihasználatlan erőforrásokban - melyek értéke akár 30% is lehet - mennyi pénz rejtőzik? Vajon,

Részletesebben

KÖZGAZDASÁGTAN I. BMEGT30A003 HÉTFŐ: 8:15 10:00 (Q-II) HÉTFŐ: 10:15 12:00 (QAF15) A CSERE 31. FEJEZET

KÖZGAZDASÁGTAN I. BMEGT30A003 HÉTFŐ: 8:15 10:00 (Q-II) HÉTFŐ: 10:15 12:00 (QAF15) A CSERE 31. FEJEZET KÖZGAZDASÁGTAN I. BMEGT30A003 HÉTFŐ: 8:15 10:00 (Q-II) HÉTFŐ: 10:15 12:00 (QAF15) A CSERE 31. FEJEZET Dr. Ligeti Zsombor ligetizs@kgt.bme.hu Fogadóóra: Kedd 12 14, QA215 2018.09.24. BMEGT30A003 - Ligeti

Részletesebben

Bevezetés Standard 1 vállalatos feladatok Standard több vállalatos feladatok 2017/ Szegedi Tudományegyetem Informatikai Intézet

Bevezetés Standard 1 vállalatos feladatok Standard több vállalatos feladatok 2017/ Szegedi Tudományegyetem Informatikai Intézet Operációkutatás I. 2017/2018-2. Szegedi Tudományegyetem Informatikai Intézet Számítógépes Optimalizálás Tanszék 10. Előadás Vállalatelhelyezés Vállalatelhelyezés Amikor egy új telephelyet kell nyitni,

Részletesebben

Esettanulmányok és modellek 2

Esettanulmányok és modellek 2 Esettanulmányok és modellek Kereskedelem Mezőgazdaság Készítette: Dr. Ábrahám István Kereskedelem. Kocsis Péter: Opt. döntések lin.pr. (. oldal) nyomán: Kiskereskedelmi cég négyféle üdítőt rendel, melyek

Részletesebben

Név KP Blokk neve KP. Logisztika I. 6 LOG 12 Dr. Kovács Zoltán Logisztika II. 6 Logisztika Dr. Kovács Zoltán

Név KP Blokk neve KP. Logisztika I. 6 LOG 12 Dr. Kovács Zoltán Logisztika II. 6 Logisztika Dr. Kovács Zoltán Név KP Blokk neve KP Felelıs vizsgáztató Kombinatorikus módszerek és algoritmusok 5 MAT 10 Dr. Tuza Zsolt Diszkrét és folytonos dinamikai rendszerek matematikai alapjai 5 Matematika Dr. Hartung Ferenc

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

Közgazdaságtan I. avagy: mikroökonómia. Dr. Nagy Benedek

Közgazdaságtan I. avagy: mikroökonómia. Dr. Nagy Benedek Közgazdaságtan I. avagy: mikroökonómia r. Nagy Benedek Email: Nagy.Benedek@eco.u-szeged.hu, Tel: (62) 544-676, fogadó óra: Hétfő 14-15:30, KO 311 (szorgalmi időszakban) zemélyes találkozás 4 alkalommal:

Részletesebben

Közgazdaságtan - 6. elıadás

Közgazdaságtan - 6. elıadás Közgazdaságtan - 6. elıadás A kínálat alakulása, a piac jellege 1 A PIAC JELLEGE Fontossága a vállalat szempontjából: Milyenek a versenytársak? Mekkora a vállalat a piachoz képest? (piaci részesedés) Két

Részletesebben

KÖZGAZDASÁGI- MARKETING ALAPISMERETEK

KÖZGAZDASÁGI- MARKETING ALAPISMERETEK Közgazdasági-marketing alapismeretek középszint 0811 ÉRETTSÉGI VIZSGA 2008. május 26. KÖZGAZDASÁGI- MARKETING ALAPISMERETEK KÖZÉPSZINTŰ ÍRÁSBELI ÉRETTSÉGI VIZSGA JAVÍTÁSI-ÉRTÉKELÉSI ÚTMUTATÓ OKTATÁSI ÉS

Részletesebben

A beruházási kereslet és a rövid távú árupiaci egyensúly

A beruházási kereslet és a rövid távú árupiaci egyensúly 7. lecke A beruházási kereslet és a rövid távú árupiaci egyensúly A beruházás fogalma, tényadatok. A beruházási kereslet alakulásának elméleti magyarázatai: mikroökonómiai alapok, beruházás-gazdaságossági

Részletesebben

VBKTO logisztikai modell bemutatása

VBKTO logisztikai modell bemutatása VBKTO logisztikai modell bemutatása Logisztikai rendszerek információs technológiája: Szakmai nyílt nap Pannon Egyetem Műszaki Informatikai Kar 2007. június 6. Tartalom Vagyontárgy nyilvántartó központ

Részletesebben

Hajdúnánás geotermia projekt lehetőség. Előzetes értékelés Hajdúnánás 2011. 09. 02.

Hajdúnánás geotermia projekt lehetőség. Előzetes értékelés Hajdúnánás 2011. 09. 02. Hajdúnánás geotermia projekt lehetőség Előzetes értékelés Hajdúnánás 2011. 09. 02. Hajdúnánástól kapott adatok a 114-es kútról Általános információk Geotermikus adatok Gázösszetétel Hiányzó adatok: Hő

Részletesebben

Döntéselőkészítés. I. előadás. Döntéselőkészítés. Előadó: Dr. Égertné dr. Molnár Éva. Informatika Tanszék A 602 szoba

Döntéselőkészítés. I. előadás. Döntéselőkészítés. Előadó: Dr. Égertné dr. Molnár Éva. Informatika Tanszék A 602 szoba I. előadás Előadó: Dr. Égertné dr. Molnár Éva Informatika Tanszék A 602 szoba Tárggyal kapcsolatos anyagok megtalálhatók: http://www.sze.hu/~egertne Konzultációs idő: (páros tan. hét) csütörtök 10-11 30

Részletesebben

Mikroökonómia - 5. elıadás

Mikroökonómia - 5. elıadás Mikroökonómia - 5. elıadás A KÍNÁLAT ALAKULÁSA, A IAC JELLEGE Bacsi, 5.ea. 1 A IAC JELLEGE Fontossága a vállalat szempontjából: Milyenek a versenytársak? Mekkora a vállalat a piachoz képest? (piaci részesedés)

Részletesebben

PIACI SZERKEZETEK BMEGT30A hét, 1. óra: Differenciált termékes Bertrand-oligopólium

PIACI SZERKEZETEK BMEGT30A hét, 1. óra: Differenciált termékes Bertrand-oligopólium PIACI SZERKEZETEK BMEGT30A104 8. hét, 1. óra: Differenciált termékes Bertrand-oligopólium PRN: 10. fejezet 2019.04.01. 10:15 QAF14 Kupcsik Réka (kupcsikr@kgt.bme.hu) Emlékeztető Bertrand-modell: árverseny

Részletesebben

A beruházási kereslet és a rövid távú árupiaci egyensúly

A beruházási kereslet és a rövid távú árupiaci egyensúly 7. lecke A beruházási kereslet és a rövid távú árupiaci egyensúly A beruházás fogalma, tényadatok. A beruházási kereslet alakulásának elméleti magyarázatai: mikroökonómiai alapok, beruházás-gazdaságossági

Részletesebben

A Szállítási feladat megoldása

A Szállítási feladat megoldása A Szállítási feladat megoldása Virtuális vállalat 201-2014 1. félév 4. gyakorlat Dr. Kulcsár Gyula A Szállítási feladat Adott meghatározott számú beszállító (source) a szállítható mennyiségekkel (transportation

Részletesebben

Közgazdaságtan. A vállalatok kínálata Szalai László

Közgazdaságtan. A vállalatok kínálata Szalai László Közgazdaságtan A vállalatok kínálata Szalai László A vállalat kínálata Döntési faktorok Termelési mennyiség Értékesítési ár Korlátozó feltételek Technológiai korlátok Termelési függvény Gazdasági korlátok

Részletesebben

4. Kartell két vállalat esetén

4. Kartell két vállalat esetén 4. Kartell két vállalat esetén 34 4. Kartell két vállalat esetén Ebben a fejezetben azzal az esettel foglalkozunk, amikor a piacot két vállalat uralja és ezek összejátszanak. A vállalatok együttműködését

Részletesebben

operációkutatás példatár

operációkutatás példatár operációkutatás példatár . MŰVELETEK MÁTIXOKKAL. (Megoldás a.-es gyakorló ideóban.) Itt annak ezek a mátriok illete ektorok: A c B d * E f * Végezzük el a köetkező műeleteket: A B B E B c B A A E B d..

Részletesebben

Növényvédő szerek A B C D

Növényvédő szerek A B C D A feladat megoldása során az Excel 2010 használata a javasolt. A feladat elvégzése során a következőket fogjuk gyakorolni: Termelési és optimalizálási feladatok megoldása. Mátrixműveletek alkalmazása.

Részletesebben

Pénz-és kockázatkezelés

Pénz-és kockázatkezelés Pénz-és kockázatkezelés X-Trade Brokers Magyarországi Fióktelepe Soós Róbert Egy befektetési stratégia elemei 1. Meg kell határozni a belépési és zárási pozíciókat. 2. Pénz-és kockázatkezelés 3. Pszichológia

Részletesebben

Alapfogalmak, alapszámítások

Alapfogalmak, alapszámítások Alapfogalmak, alapszámítások Fazekas Tamás Vállalatgazdaságtan szeminárium 1. Vállalati gazdálkodás Gazdálkodás - Gazdaságosság. A gazdálkodás a vállalat számára szűkösen rendelkezésre álló és adott időszakon

Részletesebben

VÁLLALATGAZDASÁGTAN II. Döntési Alapfogalmak

VÁLLALATGAZDASÁGTAN II. Döntési Alapfogalmak Vállalkozási VÁLLALATGAZDASÁGTAN II. Tantárgyfelelős: Prof. Dr. Illés B. Csaba Előadó: Dr. Gyenge Balázs Az ökonómiai döntés fogalma Vállalat Környezet Döntések sorozata Jövő jövőre vonatkozik törekszik

Részletesebben

Gyakorló feladatok a Termelésszervezés tárgyhoz MBA mesterszak

Gyakorló feladatok a Termelésszervezés tárgyhoz MBA mesterszak Gazdaság- és Társadalomtudományi Kar Menedzsment és Vállalatgazdaságtan Tanszék Gyakorló feladatok a Termelésszervezés tárgyhoz MBA mesterszak Készítette: dr. Koltai Tamás egyetemi tanár Budapest, 2012.

Részletesebben

GAZDASÁGI ISMERETEK EMELT SZINTŰ ÍRÁSBELI VIZSGA JAVÍTÁSI-ÉRTÉKELÉSI ÚTMUTATÓ

GAZDASÁGI ISMERETEK EMELT SZINTŰ ÍRÁSBELI VIZSGA JAVÍTÁSI-ÉRTÉKELÉSI ÚTMUTATÓ Gazdasági ismeretek emelt szint 1712 ÉRETTSÉGI VIZSGA 2017. május 25. GAZDASÁGI ISMERETEK EMELT SZINTŰ ÍRÁSBELI VIZSGA JAVÍTÁSI-ÉRTÉKELÉSI ÚTMUTATÓ EMBERI ERŐFORRÁSOK MINISZTÉRIUMA I. TESZTFELADATOK 18

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

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

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

Operációkutatás. Vaik Zsuzsanna. Budapest október 10. First Prev Next Last Go Back Full Screen Close Quit

Operációkutatás. Vaik Zsuzsanna. Budapest október 10. First Prev Next Last Go Back Full Screen Close Quit Operációkutatás Vaik Zsuzsanna Vaik.Zsuzsanna@ymmfk.szie.hu Budapest 200. október 10. Mit tanulunk ma? Szállítási feladat Megoldása Adott: Egy árucikk, T 1, T 2, T,..., T m termelőhely, melyekben rendre

Részletesebben

Vállalkozások költséggazdálkodása (Renner Péter, BGF Külkereskedelmi Főiskolai Kar)

Vállalkozások költséggazdálkodása (Renner Péter, BGF Külkereskedelmi Főiskolai Kar) 1/23 Vállalkozások költséggazdálkodása (Renner Péter, BGF Külkereskedelmi Főiskolai Kar) HOZAM RÁFORDÍTÁS EREDMÉNY ÁRBEVÉTEL KÖLTSÉG BR. NYERESÉG BEVÉTEL KIADÁS PÉNZTÁR KÖLTSÉG RÁFORDÍTÁS KIADÁS HOZAM

Részletesebben

Vannak releváns gazdasági kérdéseink és ezekre válaszolni szeretnénk.

Vannak releváns gazdasági kérdéseink és ezekre válaszolni szeretnénk. Vannak releváns gazdasági kérdéseink és ezekre válaszolni szeretnénk. Modellt építünk Szereplők + Piacok Magatartási egyenletek + Piaci egyensúlyi feltételek Endogén változók + Exogén változók GDP nominális

Részletesebben

Versenyző kódja: 33 27/2012. (VIII. 27.) NGM rendelet MAGYAR KERESKEDELMI ÉS IPARKAMARA. Országos Szakmai Tanulmányi Verseny.

Versenyző kódja: 33 27/2012. (VIII. 27.) NGM rendelet MAGYAR KERESKEDELMI ÉS IPARKAMARA. Országos Szakmai Tanulmányi Verseny. 54 345 01-2016 MAGYAR KERESKEDELMI ÉS IPARKAMARA Országos Szakmai Tanulmányi Verseny Elődöntő ÍRÁSBELI FELADAT Szakképesítés: 54 345 01 SZVK rendelet száma: 27/2012. (VIII. 27.) NGM rendelet : A logisztika

Részletesebben

(makro modell) Minden erőforrást felhasználnak. Árak és a bérek tökéletesen rugalmasan változnak.

(makro modell) Minden erőforrást felhasználnak. Árak és a bérek tökéletesen rugalmasan változnak. (makro modell) Vannak kihasználatlat erőforrások. Árak és a bérek lassan alkalmazkodnak. Az, hogy mit csináltunk most, befolyásolja a következő periódusbeli eseményeket. Minden erőforrást felhasználnak.

Részletesebben

Miskolci Egyetem Gépészmérnöki és Informatikai Kar Informatikai Intézet Alkalmazott Informatikai Tanszék

Miskolci Egyetem Gépészmérnöki és Informatikai Kar Informatikai Intézet Alkalmazott Informatikai Tanszék Miskolci Egyetem Gépészmérnöki és Informatikai Kar Informatikai Intézet Alkalmazott Informatikai Tanszék 2013/14 2. félév 6.-7. Előadás Dr. Kulcsár Gyula egyetemi docens A termelésinformatika alapjai 6.-7.

Részletesebben

Bevezetés s a piacgazdaságba. gba. Alapprobléma. Mikroökonómia: elkülönült piaci szereplık, egyéni érdekek alapvetı piaci törvények

Bevezetés s a piacgazdaságba. gba. Alapprobléma. Mikroökonómia: elkülönült piaci szereplık, egyéni érdekek alapvetı piaci törvények A mikroökonómia és makroökonómia eltérése: Bevezetés s a piacgazdaságba gba Alapfogalmak, piaci egyensúly Mikroökonómia: elkülönült piaci szereplık, egyéni érdekek alapvetı piaci törvények Makroökonómia:

Részletesebben

ÍRÁSBELI FELADAT MEGOLDÁSA

ÍRÁSBELI FELADAT MEGOLDÁSA 54 345 01-2016 MAGYAR KERESKEDELMI ÉS IPARKAMARA Országos Szakmai Tanulmányi Verseny Elődöntő ÍRÁSBELI FELADAT MEGOLDÁSA Szakképesítés: 54 345 01 SZVK rendelet száma: 27/2012. (VIII. 27.) NGM rendelet

Részletesebben

Optimumkeresés számítógépen

Optimumkeresés számítógépen C Optimumkeresés számítógépen Az optimumok megtalálása mind a gazdasági életben, mind az élet sok más területén nagy jelentőségű. A matematikában számos módszert dolgoztak ki erre a célra, például a függvények

Részletesebben

Az érzékenységvizsgálat jelentősége

Az érzékenységvizsgálat jelentősége Az érzékenységvizsgálat jelentősége (Tanulmány) Egyéb olyan fontos szempontok mellett, mint a stabilitás, rugalmasság, társadalmi elfogadottság, stb., az ipari menedzser fő célja, hogy növelje cége nyereségét.

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 Alsó felső korlátos maximális folyam 3,9 3 4,2 4,8 4 3,7 2 Transzformáljuk több forrást, több nyelőt tartalmazó

Részletesebben

Bevezetés s a piacgazdaságba

Bevezetés s a piacgazdaságba Bevezetés s a piacgazdaságba gba Alapfogalmak, piaci egyensúly Bacsi, BevPiacgaz 1 Elméleti: mikroökonómia makroökonómia nemzetközi gazdaságtan világgazdaságtan komparatív gazdaságtan közg. elmélettörténet

Részletesebben

A megújuló erőforrások használata által okozott kihívások, a villamos energia rendszerben

A megújuló erőforrások használata által okozott kihívások, a villamos energia rendszerben A megújuló erőforrások használata által okozott kihívások, a villamos energia rendszerben Kárpát-medencei Magyar Energetikusok XX. Szimpóziuma Készítette: Tóth Lajos Bálint Hallgató - BME Regionális- és

Részletesebben

Egyváltozós függvények 1.

Egyváltozós függvények 1. Egyváltozós függvények 1. Filip Ferdinánd filip.ferdinand@bgk.uni-obuda.hu siva.banki.hu/jegyzetek 015 szeptember 1. Filip Ferdinánd 015 szeptember 1. Egyváltozós függvények 1. 1 / 5 Az el adás vázlata

Részletesebben

A DREHER hazai ellátási hálózatának optimalizálása

A DREHER hazai ellátási hálózatának optimalizálása Partner in Change A DREHER hazai ellátási hálózatának optimalizálása www.integratedconsulting.hu 1 Supply Chain Management Purchase Production Distribution Service Strategic Planning Supply Chain Optimization

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

Anyagszükséglet-tervezés gyakorlat. Termelésszervezés

Anyagszükséglet-tervezés gyakorlat. Termelésszervezés Anyagszükséglet-tervezés gyakorlat egyetemi adjunktus Menedzsment és Vállalatgazdaságtan Tanszék Feladattípusok Egyszerű tételnagyság-képzési szabályok, heurisztikák, kapacitáskorlátos esetek (3 komponens,

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

Bevezetés s a piacgazdaságba. gba. Alapprobléma. Mikroökonómia: elkülönült piaci szereplık, egyéni érdekek alapvetı piaci törvények

Bevezetés s a piacgazdaságba. gba. Alapprobléma. Mikroökonómia: elkülönült piaci szereplık, egyéni érdekek alapvetı piaci törvények A közgazdask zgazdaságtan gtan részei: r Bevezetés s a piacgazdaságba gba Alapfogalmak, piaci egyensúly Elméleti: mikroökonómia makroökonómia nemzetközi gazdaságtan világgazdaságtan komparatív gazdaságtan

Részletesebben

Közgazdaságtan - 5. elıadás

Közgazdaságtan - 5. elıadás Közgazdaságtan - 5. elıadás A termelés rövid távú költségei Bacsi, 5. ea. 1 A TERMELÉS KÖLTSÉGEI - RÖVID TÁV A termelés összes költsége: TC (Total cost) Két csoportra osztható: Állandó (fix) költségek:

Részletesebben

A ország B ország A ország B ország A ország B ország Rövid távon a kamatparitás: két gazdaságban realizálható átlagos hozamnak azonos devizában kifejezett értéke meg kell, hogy egyezzen egymással. Hosszú

Részletesebben

Vállalati készlet-és pénzgazdálkodás

Vállalati készlet-és pénzgazdálkodás Vállalati készlet-és pénzgazdálkodás Beruházási és finanszírozási döntések 4. konzultáció 12. A vállalati készletgazdálkodás 1. A készletezési költségek 2. A gazdaságos rendelési mennyiség modellje (EOQ)

Részletesebben

Tevékenység költségei

Tevékenység költségei Tevékenység költségei Kiadás, ráfordítás, költség Kiadás: minden kifizetés, amely csökkenti a pénzeszközöket Ráfordítás: A vállalkozás eredményét csökkenti. Költség: a költség a tevékenység/termelés során

Részletesebben

Keynesi kereszt IS görbe. Rövid távú modell. Árupiac. Kuncz Izabella. Makroökonómia Tanszék Budapesti Corvinus Egyetem.

Keynesi kereszt IS görbe. Rövid távú modell. Árupiac. Kuncz Izabella. Makroökonómia Tanszék Budapesti Corvinus Egyetem. Árupiac Makroökonómia Tanszék Budapesti Corvinus Egyetem Makroökonómia Mit tudunk eddig? Ismerjük a gazdaság hosszú távú m ködését (klasszikus modell) Tudjuk, mit l függ a gazdasági növekedés (Solow-modell)

Részletesebben

GAZDASÁGI ISMERETEK JAVÍTÁSI-ÉRTÉKELÉSI ÚTMUTATÓ

GAZDASÁGI ISMERETEK JAVÍTÁSI-ÉRTÉKELÉSI ÚTMUTATÓ Gazdasági ismeretek emelt szint 1212 ÉRETTSÉGI VIZSGA 2013. május 27. GAZDASÁGI ISMERETEK EMELT SZINTŰ ÍRÁSBELI ÉRETTSÉGI VIZSGA JAVÍTÁSI-ÉRTÉKELÉSI ÚTMUTATÓ EMBERI ERŐFORRÁSOK MINISZTÉRIUMA I. TESZTFELADATOK

Részletesebben

Mikor hazudnak a számok?

Mikor hazudnak a számok? Mikor hazudnak a számok? MERT KELL A MATEK A HELYES DÖNTÉSEKHEZ. PONT. BOBÁLY MIHÁLY @jabjabhu linkedin.com/in/jabjabhu jabjab.hu 1 A mai napon A matek a mindennapokban A CPC fetisiszta Konverziós arány

Részletesebben

Miskolci Egyetem Gépészmérnöki és Informatikai Kar Alkalmazott Informatikai Tanszék

Miskolci Egyetem Gépészmérnöki és Informatikai Kar Alkalmazott Informatikai Tanszék Miskolci Egyetem Gépészmérnöki és Informatikai Kar Alkalmazott Informatikai Tanszék 2013/14 1. félév 3. Előadás Dr. Kulcsár Gyula egyetemi docens A vállalat rendszerelméleti modellje Specifikus rendszerjellemzők

Részletesebben

Közgazdaságtan alapjai. Dr. Karajz Sándor Gazdaságelméleti Intézet

Közgazdaságtan alapjai. Dr. Karajz Sándor Gazdaságelméleti Intézet Közgazdaságtan alapjai Dr. Karajz Sándor Gazdaságelméleti 4. Előadás Az árupiac és az IS görbe IS-LM rendszer A rövidtávú gazdasági ingadozások modellezésére használt legismertebb modell az úgynevezett

Részletesebben

5. előadás: Magasraktárak, raktári folyamatok irányítása, készletezés

5. előadás: Magasraktárak, raktári folyamatok irányítása, készletezés 5. előadás: Magasraktárak, raktári folyamatok irányítása, készletezés Magasraktározási rendszerek Elterjedésének okai: korszerű elosztási rendszerek fejlődése termelési folyamatok automatizálása raktártechnika

Részletesebben

Mikroökonómia - 4. elıadás A TERMELÉS RÖVID TÁVÚ KÖLTSÉGEI

Mikroökonómia - 4. elıadás A TERMELÉS RÖVID TÁVÚ KÖLTSÉGEI Mikroökonómia - 4. elıadás A TERMELÉS RÖVID TÁVÚ KÖLTSÉGEI Bacsi, 4. ea. 1 A TERMELÉS KÖLTSÉGEI - RÖVID TÁV A termelés összes költsége: TC (Total cost) Két csoportra osztható: Állandó (fix) költségek:

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

Operációkutatás. 4. konzultáció: Szállítási feladat. A feladat LP modellje

Operációkutatás. 4. konzultáció: Szállítási feladat. A feladat LP modellje Operációkutatás 1 NYME KTK, gazdálkodás szak, levelező alapképzés 2002/2003. tanév, II. évf. 2.félév Előadó: Dr. Takách Géza NyME FMK Információ Technológia Tanszék 9400 Sopron, Bajcsy Zs. u. 9. GT fszt.

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

Vállalkozási finanszírozás kollokvium

Vállalkozási finanszírozás kollokvium Harsányi János Főiskola Gazdálkodási és Menedzsment Intézet Vállalkozási finanszírozás kollokvium H Név: soport: Tagozat: Elért pont: Érdemjegy: Javította: 43 50 pont jeles 35 42 pont jó 27 34 pont közepes

Részletesebben

Termelési és szolgáltatási döntések elemzése Vezetés és szervezés mesterszak

Termelési és szolgáltatási döntések elemzése Vezetés és szervezés mesterszak Termelési és szolgáltatási döntések elemzése Vezetés és szervezés mesterszak Dr. Koltai Tamás egyetemi tanár Menedzsment és Vállalatgazdaságtan Tanszék Tematika Kvantitatív eszközök használata Esettanulmányok

Részletesebben

Beszerzési és elosztási logisztika. Előadó: Telek Péter egy. adj. 2008/09. tanév I. félév GT5SZV

Beszerzési és elosztási logisztika. Előadó: Telek Péter egy. adj. 2008/09. tanév I. félév GT5SZV Beszerzési és elosztási logisztika Előadó: Telek Péter egy. adj. 2008/09. tanév I. félév GT5SZV 7. Előadás Készáruraktár készletmenedzsmentje A készletmenedzsment feladata A készletmenedzsment feladata

Részletesebben

Közgazdaságtan 1. ELTE TáTK Közgazdaságtudományi Tanszék. 2. hét KERESLET, KÍNÁLAT, EGYENSÚLY

Közgazdaságtan 1. ELTE TáTK Közgazdaságtudományi Tanszék. 2. hét KERESLET, KÍNÁLAT, EGYENSÚLY KÖZGAZDASÁGTAN I. ELTE TáTK Közgazdaságtudományi Tanszék Közgazdaságtan 1. KERESLET, KÍNÁLAT, EGYENSÚLY Bíró Anikó, K hegyi Gergely, Major Klára Szakmai felel s: K hegyi Gergely 2010. június Vázlat 1

Részletesebben

TestLine - Gazdasági és jogi ismeretek Minta feladatsor

TestLine - Gazdasági és jogi ismeretek Minta feladatsor soport: Felnőtt Név: Ignécziné Sárosi ea Tanár: Kulics György Kidolgozási idő: 68 perc lapfogalmak 1. z alábbi táblázatban fogalmakat és azok meghatározásait találja. definíciók melletti cellák legördülő

Részletesebben

Egyenletek, egyenletrendszerek, matematikai modell. 1. Oldja meg az Ax=b egyenletrendszert Gauss módszerrel és adja meg az A mátrix LUfelbontását,

Egyenletek, egyenletrendszerek, matematikai modell. 1. Oldja meg az Ax=b egyenletrendszert Gauss módszerrel és adja meg az A mátrix LUfelbontását, Egyenletek egyenletrendszerek matematikai modell Oldja meg az A=b egyenletrendszert Gauss módszerrel és adja meg az A mátri LUfelbontását ahol 8 b 8 Oldja meg az A=b egyenletrendszert és határozza meg

Részletesebben

Termelés- és szolgáltatásmenedzsment Részidős üzleti mesterszakok

Termelés- és szolgáltatásmenedzsment Részidős üzleti mesterszakok egyetemi docens Menedzsment és Vállalatgazdaságtan Tanszék kallo@mvt.bme.hu Tudnivalók Segédanyagok Jegyzet, előadásvázlatok, munkafüzet Példatár, konzultáció, képletgyűjtemény Elméleti kérdések kidolgozása

Részletesebben