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

Méret: px
Mutatás kezdődik a ... oldaltól:

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

Átírás

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

2 Tartalom. A projektütemezés alapjai.. Erőforrás-korlát nélküli projektütemezési feladatok megoldása CPM-módszerrel.. Erőforrás-korlátos projektütemezési feladatok modellezése és heurisztikus megoldása.

3 Felhasznált irodalom Michael L. Pinedo: Planning and Scheduling in Manufacturing and Services. Springer, (nd ed.), 009

4 A projektütemezés alapjai

5 Projekt: Projektütemezés Egy nagy, összetett, általában egyedi igény alapján előállítandó termék vagy nyújtandó szolgáltatás előállítására/teljesítésére irányú törekvés, amely általában nagyszámú komponens feladat/aktivitás végrehajtását igényli. Projektütemezés: Projekt(ek) időbeli végrehajtásának megtervezése úgy, hogy a megfogalmazott célok teljesüljenek figyelembe véve az előírt korlátozásokat.

6 Cél: Projektütemezés jellemzői egy vagy többcélú optimalizálás, amelyben sokféle szempont szerepelhet (pl. minőség, idő, költség, felhasználói elégedettség stb.). Feladatok/aktivitások hálózata alakul ki (pl. megelőzési relációk alapján). Korlátozottan/korlátlanul rendelkezésre álló erőforrásokat kell figyelembe venni.

7 Projekt példák Termelés Tervezés Kutatás/fejlesztés Menedzsment Építés Karbantartás, fenntartás Implementálás, telepítés stb.

8 Hierarchikus tervezés Stratégiai Taktikai Taktikai/ operatív Nagyvonalú folyamattervezés Részletes folyamattervezés Stratégiai erőforrás tervezés Nagyvonalú kapacitástervezés Projektütemezés Operatív Részletes ütemezés 8

9 Egy projekt struktúrája Projekt Fő tevékenység Fő tevékenység Fő tevékenység RCCP Feladat Feladat Feladat Feladat Feladat Feladat Projektütemezés 9

10 A projektütemezés alapjai Projekt/projektek reprezentálása (precedencia gráfok) Modellek és megoldási módszerek Kritikus útvonal módszer (egyszerű) (Critical Path Method, CPM) Erőforrás-korlátos projektütemezés (bonyolult) (Resource-Constrained Project Scheduling, RCPS) Prioritás/szabályalapú megoldási módszerek Tudás-intenzív megoldási módszerek Kiterjesztett modellek és módszerek (összetett)

11 Projekt ábrázolása Feladat p(j) Előfeltétel , 5, 6 4 job on node reprezentáció: job on arc reprezentáció: 4 5 6

12 Projekt ábrázolása Feladat Végrehajtási idő [időegység] Megelőző feladat(ok) , 5 7 4, 5 job on arc reprezentáció:

13 Projekt reprezentálása precedencia gráffal Feladat Végrehajtási idő [időegység] Megelőző feladat(ok) , 5 7 4, 5 job on node ábrázolás Csomópont: feladat A csomópontok számozottak. Irányított él: kötelező sorrendiség Nincs irányított körút. Nincs redundáns él

14 Erőforrás-korlát nélküli projektütemezési feladatok megoldása CPM-módszerrel

15 Projektütemezési feladat erőforráskorlátok nélkül Feltételezzük, hogy: korlátlan erőforrások állnak rendelkezésre párhuzamosan, adott n feladat megelőzési relációkkal. minden egyes feladat p j végrehajtási idejét ismertjük. Az ütemezés célja: a projekt befejezési időpontjának (makespan) minimalizálása. 5

16 A j feladat: Projektütemezési feladat erőforráskorlátok nélkül végrehajtási ideje: p j legkorábbi lehetséges kezdési időpontja: S j legkorábbi lehetséges befejezési időpontja: C j legkésőbbi megengedett befejezési időpontja: C j időtartaléka: slack C p S '' ' j j j j Kritikus feladat: nincs tartaléka slack j 0 Kritikus útvonal: kritikus feladatok láncolata. 6

17 Kritikus útvonal módszer (Critical Path Method, CPM) A CPM módszer két algoritmusból áll: Forward procedure Backward procedure

18 Kritikus útvonal módszer (Critical Path Method, CPM) Előre haladó eljárás (Forward procedure): Kezdeti időpontból indul, a precedencia gráfon végighaladva az irányított élek mentén kiszámítja minden feladat esetében a legkorábbi megengedett indítási és befejezési időpontot. Az utolsónak elkészülő feladat adja meg a projekt befejezési időpontját.

19 Előre haladó eljárás (Forward procedure). lépés: Legyen t = t s (pl. t s = 0 az indítás referencia időpontja). A megelőző feladattal nem rendelkező minden egyes j feladat esetében legyen S j = t és C j = t + p j.. lépés: A megelőző feladattal rendelkező minden egyes j feladat esetében legyen induktív módon: ' ' S j max Ck és C j = S j + p j. all k j. lépés: A legkorábbi projekt-befejezési időpont: C max C,C,...,C ' ' ' max n 9

20 Kritikus útvonal módszer (Critical Path Method, CPM) Visszafelé haladó eljárás (Backward procedure): A projekt befejezési időpontjából indul, a precedencia gráfon az irányított élek mentén visszafelé haladva kiszámítja minden feladat esetében a legkésőbbi megengedett befejezési és indítási időpontot tekintettel arra, hogy a projektbefejezési határidő még tartható legyen.

21 Visszafelé haladó eljárás (Backward procedure). lépés: Legyen t = C max A rákövetkező feladattal nem rendelkező minden egyes j feladat esetében S n legyen C j = C max és S j = C max - p j.. lépés: A rákövetkező feladattal rendelkező minden egyes j feladat esetében legyen C '' j min S j all k. lépés: Ellenőrizzük, hogy '' k és S j = C j - p j. t min{ S,...,S }. '' '' s n

22 Magyarázat A forward procedure megadja az S j megengedett legkorábbi indítási időpontját minden feladatnak. A backward procedure megadja az S j megengedett legkésőbbi indítási időpontját minden feladatnak. Ha ezek azonosak, akkor a feladat kritikus. Ha ezek különbözőek, akkor a feladatnak van időtartaléka (slack). Kritikus útvonal (critical path): kritikus feladatok láncolata, amely a t s kezdési időponttól a C max befejezési időpontig vezet. Kritikus útvonalból egyszerre több is lehet, ezek akár részben fedhetik is egymást.

23 CPM példa j p j

24 Előre haladó eljárás j p j = += +0= =4 5 4+=6 C 56 max 6+0= =5 5+5= = =4 4+7=50 4+7= 6+6= C max = A feladatok legkorábbi befejezési időpontjainak számítása

25 Visszafelé haladó eljárás j p j =6 4-= 4-0= =4 5-5=0 6-=4 6-0= =6 5-8=4 56-5= = =44 6-7=9 6-6=0 A feladatok legkésőbbi indítási időpontjainak számítása

26 Kritikus útvonal

27 CPM példa Feladat Műveleti idő Megelőző feladat(ok) Job p(j) Predecessors , 5, 6 4 Projekt befejezés (Sink) S 4 6 T Projekt indítás (Source) 5

28 Job p(j) Predecessors S' C'' , 7 5, CPM példa (folyt.) Kritikus feladat (Critical job): S + p = C = C = S + p Jelölés: p j S C S 4 6 T

29 Erőforrás-korlátos projektütemezési feladatok modellezése és heurisztikus megoldása

30 Erőforrás-korlátos projektütemezés Resource Constrained Project Scheduling (RCPSP)

31 Projektütemezés Erőforrás-korlátok nélkül viszonylag egyszerű. Erőforrás-korlátokkal nagyon bonyolult: amikor a korlátozottan rendelkezésre álló erőforrások miatt bizonyos munkák (jobs) nem hajthatók végre párhuzamosan diszjunktív élek jelennek meg a gráfban. Például: Jobs 4 5 p(j) R(,j) R(,j) Erőforrás R R Korlát

32 Diszjunktív élek Tegyük fel, hogy R =4. A következő munkák nem hajtók végre párhuzamosan: & & 6 4 & 5 5 & 6 4 Job p(j) Predecessors S' C'' R(,j) , 7 5, diszjunktív élek

33 RCPSP n munka (job) j=,,n N erőforrás i=,,n R k :a k erőforrás korlátja (rendelkezésre állás) p j : a j munka (job) végrehajtási ideje R kj : a j munka (job) igénye az k erőforrásból P j : a j munkát (job-ot) közvetlenül megelőző munkák halmaza (predecessors).

34 RCPSP Cél: a projekt befejezési Cmax max C j időpontjának (C max ) minimalizálása: Korlátozások: a T=0 időpont előtt egyetlen munka sem indíthtó a precedencia korlátozásokat be kell tartani az erőforrások kapacitása véges ' j 4

35 RCPSP (példa) A munkák erőforrást igényelnek: Job p(j) Predecessors S' C'' R(,j) , 7 5, Erőforrás-igény

36 RCPSP (példa folyt.) Tételezzük fel, hogy R = 4, ekkor: C max nő időegységgel! 6

37 RCPSP (Példa ) 4 Job p(j) P(j) S' C'' R(,j) R(,j) , 7 5, R R

38 Prioritási szabály alapú ütemezés (Priority-rule-based scheduling) Generálási sémák (Generation scheme) Soros (serial) Párhuzamos (parallel) Prioritási szabályok (Priority rule) Legkésőbbi befejezési időpont (latest finish time) Minimális időtartalék (minimum slack) 8

39 Soros ütemezési módszer (Serial scheduling method) Minden feladat egy munkát jelent n munka (job) a kész munkák halmaza: a beütemezett munkák a döntési halmaz: azok a munkák, amelyek indíthatók (az előfeltételeik be vannak ütemezve) a fennmaradó munkák halmaza: a többi munka Az eljárás:. Készítsünk egy üres ütemtervet.. Válasszuk ki a legnagyobb prioritású munkát a döntési halmazból, és ütemezzük a lehető legkorábbi kezdéssel.. Ha a döntési halmaz nem üres, akkor folytassuk a. lépéssel, egyébként vége. 9

40 Soros ütemezési módszer Példa (#) Job p(j) P(j) R(,j) v(j) (priority) - - Döntési halmaz R

41 Soros ütemezési módszer Példa (#) Job p(j) P(j) R(,j) v(j) (priority) - - Döntési halmaz R

42 Soros ütemezési módszer Példa (#) Job p(j) P(j) R(,j) v(j) (priority) - - Döntési halmaz R

43 Soros ütemezési módszer Példa (#4) Job p(j) P(j) R(,j) v(j) (priority) - - R

44 Párhuzamos ütemezési módszer (Parallel scheduling method). Készítsünk egy üres ütemtervet.. Legyen T az a legkorábbi időpont, amikor egy ütemezetlen munka indítható (az előfeltételei teljesültek). Válogassuk ki azokat a munkákat, melyek a T időpontban indíthatók. Jelölje ezen munkák halmazát D.. Ha a D halmaz nem üres, akkor válasszuk ki belőle a legnagyobb prioritású munkát. Ütemezzük a kiválasztott munkát a T indítási időpontra. Folytassuk a. lépéssel. 4. Ha a D halmaz üres, akkor vége. 44

45 Párhuzamos ütemezési módszer Példa (#) Job p(j) P(j) R(,j) v(j) (priority) - - D T 0 R

46 Párhuzamos ütemezési módszer Példa (#) Job p(j) P(j) R(,j) v(j) (priority) - - D T 0 R

47 Párhuzamos ütemezési módszer Példa (#) Job p(j) P(j) R(,j) v(j) (priority) - - D T R

48 Párhuzamos ütemezési módszer Példa (#4) Job p(j) P(j) R(,j) v(j) (priority) - - R

49 Prioritási szabály alapú ütemezés (Priority-rule-based scheduling) Generálási sémák (Generation scheme) Soros (serial) Párhuzamos (parallel) Prioritási szabályok (Priority rule) Legkésőbbi befejezési időpont (latest finish time) Minimális időtartalék (minimum slack) 49

50 Prioritási szabályok Legkésőbbi befejezési időpont Latest finish time (LFT): v j = - C j Minimális időtartalék Minimum slack (MS): v j = - (C j - p j t*) az aktuális legkorábbi indítási időpont 50

51 MS prioritási szabály soros ütemezési sémával (#) Job p(j) P(j) R(,j) S'(j) C''(j) v(j) (priority) R

52 MS prioritási szabály soros ütemezési sémával (#) Job p(j) P(j) R(,j) S'(j) C''(j) v(j) (priority) v j = - (C j - p j t*) R

53 MS prioritási szabály soros ütemezési sémával (#) Job p(j) P(j) R(,j) S'(j) C''(j) v(j) (priority) v j = - (C j - p j t*) R

54 Összefoglalás A projektütemezés alapjai Erőforrás korlát nélküli probléma CPM módszer RCPS problema Generálási sémák és prioritási szabályok Keresési algoritmusok (következő előadás) 54

55 Köszönöm a figyelmet! Az előadásvázlat elérhető az alábbi webcímen:

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

Dr. Kulcsár Gyula. Virtuális vállalat 2013-2014 1. félév. Projektütemezés. Virtuális vállalat 2013-2014 1. félév 5. gyakorlat Dr.

Dr. Kulcsár Gyula. Virtuális vállalat 2013-2014 1. félév. Projektütemezés. Virtuális vállalat 2013-2014 1. félév 5. gyakorlat Dr. Projektütemezés Virtuális vállalat 03-04. 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 2016/17 2. félév 5. Előadás Dr. Kulcsár Gyula egyetemi docens Tartalom 1. Párhuzamosan

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

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 2017/18 2. félév 3. Előadás Dr. Kulcsár Gyula egyetemi docens Kereső algoritmusok alkalmazása

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 1-2. Előadás Dr. Kulcsár Gyula egyetemi docens A tantárgy tematikája 1.

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 8. Előadás Dr. Kulcsár Gyula egyetemi docens Kereső algoritmusok alkalmazása

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

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

Optimalizálási feladatok a termelés tervezésében és irányításában

Optimalizálási feladatok a termelés tervezésében és irányításában 3. KK 3. TM 4. K+F Optimalizálási feladatok a termelés tervezésében és irányításában Oktatási segédlet 2012 Dr. Kulcsár Gyula egyetemi docens Miskolci Egyetem, Alkalmazott Informatikai Tanszék Tartalomjegyzék

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 2012/13 2. félév 4. Előadás Dr. Kulcsár Gyula egyetemi docens Gyártórendszerek egyszerűsített irányítási modellje Zavaró

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

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

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

Diszkrét termelési folyamatok ütemezési feladatainak modellezése és számítógépi megoldása

Diszkrét termelési folyamatok ütemezési feladatainak modellezése és számítógépi megoldása HATVANY JÓZSEF INFORMATIKAI TUDOMÁNYOK DOKTORI ISKOLA ÖSSZEVONT TUDOMÁNYOS SZEMINÁRIUMA 2013 Diszkrét termelési folyamatok ütemezési feladatainak modellezése és számítógépi megoldása Dr. Kulcsárné Forrai

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

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

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

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 3. Előadás Dr. Kulcsár Gyula egyetemi docens A termelésinformatika alapjai

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

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

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

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 Megoldásjavító szabályzókör A Kybernos egyszerűsített modellje Klasszikus termelésirányítási

Részletesebben

Folyamatoptimalizálás: a felhőalapú modernizáció kiindulópontja. Bertók Botond Pannon Egyetem, Műszaki Informatikai Kar

Folyamatoptimalizálás: a felhőalapú modernizáció kiindulópontja. Bertók Botond Pannon Egyetem, Műszaki Informatikai Kar Folyamatoptimalizálás: a felhőalapú modernizáció kiindulópontja Bertók Botond Pannon Egyetem, Műszaki Informatikai Kar Tartalom Felhőalapú szolgáltatások Kihívások Módszertan Kutatás Projektek 2 Felső

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 5. Előadás Dr. Kulcsár Gyula egyetemi docens Ismétlés, összefoglalás (TIA) Termeléstervezés

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

EGYÜTTMŰKÖDŐ ÉS VERSENGŐ ERŐFORRÁSOK SZERVEZÉSÉT TÁMOGATÓ ÁGENS RENDSZER KIDOLGOZÁSA

EGYÜTTMŰKÖDŐ ÉS VERSENGŐ ERŐFORRÁSOK SZERVEZÉSÉT TÁMOGATÓ ÁGENS RENDSZER KIDOLGOZÁSA infokommunikációs technológiák EGYÜTTMŰKÖDŐ ÉS VERSENGŐ ERŐFORRÁSOK SZERVEZÉSÉT TÁMOGATÓ ÁGENS RENDSZER KIDOLGOZÁSA Témavezető: Tarczali Tünde Témavezetői beszámoló 2015. január 7. TÉMAKÖR Felhő technológián

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

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

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

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

Vállalati információs rendszerek I, MIN5B6IN, 5 kredit, K. 4. A meghirdetés ideje (mintatanterv szerint vagy keresztfélében):

Vállalati információs rendszerek I, MIN5B6IN, 5 kredit, K. 4. A meghirdetés ideje (mintatanterv szerint vagy keresztfélében): Követelményrendszer 1. Tantárgynév, kód, kredit, választhatóság: Vállalati információs rendszerek I, MIN5B6IN, 5 kredit, K 2. Felelős tanszék: Informatika Szakcsoport 3. Szak, szakirány, tagozat: Műszaki

Részletesebben

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

Hálózati réteg. WSN topológia. Útvonalválasztás.

Hálózati réteg. WSN topológia. Útvonalválasztás. Hálózati réteg WSN topológia. Útvonalválasztás. Tartalom Hálózati réteg WSN topológia Útvonalválasztás 2015. tavasz Szenzorhálózatok és alkalmazásaik (VITMMA09) - Okos város villamosmérnöki MSc mellékspecializáció,

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 5. Gyakorlat Dr. Kulcsár Gyula egyetemi docens Tartalomjegyzék Klasszikus termelésirányítási

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

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

Teljesítmény Mérés. Tóth Zsolt. Miskolci Egyetem. Tóth Zsolt (Miskolci Egyetem) Teljesítmény Mérés / 20

Teljesítmény Mérés. Tóth Zsolt. Miskolci Egyetem. Tóth Zsolt (Miskolci Egyetem) Teljesítmény Mérés / 20 Teljesítmény Mérés Tóth Zsolt Miskolci Egyetem 2013 Tóth Zsolt (Miskolci Egyetem) Teljesítmény Mérés 2013 1 / 20 Tartalomjegyzék 1 Bevezetés 2 Visual Studio Kód metrikák Performance Explorer Tóth Zsolt

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

Ütemezési modellek. Az ütemezési problémák osztályozása

Ütemezési modellek. Az ütemezési problémák osztályozása Ütemezési modellek Az ütemezési problémák osztályozása Az ütemezési problémákban adott m darab gép és n számú munka, amelyeket az 1,..., n számokkal fogunk sorszámozni. A feladat az, hogy ütemezzük az

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

Összeállította Horváth László egyetemi tanár

Összeállította Horváth László egyetemi tanár Óbudai Egyetem Neumann János Informatikai Kar Intelligens Mérnöki Rendszerek Intézet Intelligens Mérnöki Rendszerek Szakirány a Mérnök informatikus alapszakon Összeállította Horváth László Budapest, 2011

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

Virtuális vállalat JÁRMŰIPARI ALKATRÉSZGYÁRTÁS TERMELÉSPROGRAMOZÁSI FELADATAINAK MODELLEZÉSE ÉS MEGOLDÁSA

Virtuális vállalat JÁRMŰIPARI ALKATRÉSZGYÁRTÁS TERMELÉSPROGRAMOZÁSI FELADATAINAK MODELLEZÉSE ÉS MEGOLDÁSA Virtuális vállalat JÁRMŰIPARI ALKATRÉSZGYÁRTÁS TERMELÉSPROGRAMOZÁSI FELADATAINAK MODELLEZÉSE ÉS MEGOLDÁSA Dr. Kulcsár Gyula, Dr. Kulcsárné Forrai Mónika Miskolci Egyetem Alkalmazott Informatikai Intézeti

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

Az ellátási láncok algoritmikus szintézise

Az ellátási láncok algoritmikus szintézise Az ellátási láncok algoritmikus szintézise Bertók Botond, Adonyi Róbert, Kovács Zoltán, Friedler Ferenc Pannon Egyetem Műszaki Informatikai Kar XXVII. Magyar Operációkutatási Konferencia 2007. június 7.

Részletesebben

Civilek és az Önkéntesség. - Projektmenedzsment -

Civilek és az Önkéntesség. - Projektmenedzsment - Civilek és az Önkéntesség - Projektmenedzsment - I. Projektmenedzsment az erőforrások szervezésével és azok irányításával foglalkozó szakterület, célja: erőforrások által végzett munka eredményeként egy

Részletesebben

KOVÁCS BÉLA, MATEMATIKA I.

KOVÁCS BÉLA, MATEMATIKA I. KOVÁCS BÉLA, MATEmATIkA I. 3 III. MEGFELELTETÉSEk, RELÁCIÓk 1. BEVEZETÉS Emlékeztetünk arra, hogy az rendezett párok halmazát az és halmazok Descartes-féle szorzatának nevezzük. Más szóval az és halmazok

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

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

Miskolci Egyetem Gépészmérnöki és Informatikai Kar Hatvany József Informatikai Tudományok Doktori Iskola

Miskolci Egyetem Gépészmérnöki és Informatikai Kar Hatvany József Informatikai Tudományok Doktori Iskola Miskolci Egyetem Gépészmérnöki és Informatikai Kar Hatvany József Informatikai Tudományok Doktori Iskola ÜTEMEZÉSI MODELL ÉS HEURISZTIKUS MÓDSZEREK AZ IGÉNYSZERINTI TÖMEGGYÁRTÁS FINOMPROGRAMOZÁSÁNAK TÁMOGATÁSÁRA

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 1.-2. Előadás Dr. Kulcsár Gyula egyetemi docens A termelésinformatika

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

I.3 ELOSZTOTT FOLYAMATSZINTÉZIS BERTÓK BOTOND. Témavezetői beszámoló

I.3 ELOSZTOTT FOLYAMATSZINTÉZIS BERTÓK BOTOND. Témavezetői beszámoló infokommunikációs technológiák infokommunikációs technológiák I.3 ELOSZTOTT FOLYAMATSZINTÉZIS BERTÓK BOTOND Témavezetői beszámoló Pannon Egyetem 2015. január 7. A KUTATÁSI TERÜLET RÖVID MEGFOGALMAZÁSA

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 Gépészméröki és Iformatikai Kar Iformatikai Itézet Alkalmazott Iformatikai Itézeti Taszék 2017/18 2. félév 10. Előadás Dr. Kulcsár Gyula egyetemi doces Matematikai modellek a termelés

Részletesebben

Kereső algoritmusok a diszkrét optimalizálás problémájához

Kereső algoritmusok a diszkrét optimalizálás problémájához Kereső algoritmusok a diszkrét optimalizálás problémájához A. Grama, A. Gupta, G. Karypis és V. Kumar: Introduction to Parallel Computing, Addison Wesley, 2003. könyv anyaga alapján A kereső eljárások

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

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

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

ITIL alapú folyamat optimalizációs tapasztalatok

ITIL alapú folyamat optimalizációs tapasztalatok ITIL alapú folyamat optimalizációs tapasztalatok Berky Szabolcs vezető tanácsadó szabolcs.berky@stratis.hu A Stratisról dióhéjban 1998 2008: 10 éve vagyunk a tanácsadási piacon Független, tisztán magyar

Részletesebben

Kereső algoritmusok a diszkrét optimalizálás problémájához

Kereső algoritmusok a diszkrét optimalizálás problémájához Kereső algoritmusok a diszkrét optimalizálás problémájához A. Grama, A. Gupta, G. Karypis és V. Kumar: Introduction to Parallel Computing, Addison Wesley, 2003. könyv anyaga alapján A kereső eljárások

Részletesebben

MŰSZAKKIOSZTÁSI PROBLÉMÁK A KÖZÖSSÉGI KÖZLEKEDÉSBEN

MŰSZAKKIOSZTÁSI PROBLÉMÁK A KÖZÖSSÉGI KÖZLEKEDÉSBEN infokommunikációs technológiák MŰSZAKKIOSZTÁSI PROBLÉMÁK A KÖZÖSSÉGI KÖZLEKEDÉSBEN Készítette: Árgilán Viktor, Dr. Balogh János, Dr. Békési József, Dávid Balázs, Hajdu László, Dr. Galambos Gábor, Dr. Krész

Részletesebben

A Jövő Internete - általános tervezési ajánlások

A Jövő Internete - általános tervezési ajánlások HTE INFOKOM 2014 konferencia és kiállítás Kecskemét, 2014. okt. 8-10. A Jövő Internete - általános tervezési ajánlások Dr. Abos Imre egyetemi docens abos@tmit.bme.hu BME Távközlési és Médiainformatikai

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

5. SOR. Üres: S Sorba: S E S Sorból: S S E Első: S E

5. SOR. Üres: S Sorba: S E S Sorból: S S E Első: S E 5. SOR A sor adatszerkezet is ismerős a mindennapokból, például a várakozási sornak számos előfordulásával van dolgunk, akár emberekről akár tárgyakról (pl. munkadarabokról) legyen szó. A sor adattípus

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

TSIMMIS egy lekérdezés centrikus megközelítés. TSIMMIS célok, technikák, megoldások TSIMMIS korlátai További lehetségek

TSIMMIS egy lekérdezés centrikus megközelítés. TSIMMIS célok, technikák, megoldások TSIMMIS korlátai További lehetségek TSIMMIS egy lekérdezés centrikus megközelítés TSIMMIS célok, technikák, megoldások TSIMMIS korlátai További lehetségek 1 Információk heterogén információs forrásokban érhetk el WWW Társalgás Jegyzet papírok

Részletesebben

A digitális korszak kihívásai és módszerei az egyetemi oktatásban

A digitális korszak kihívásai és módszerei az egyetemi oktatásban Csapó Benő http://www.staff.u-szeged.hu/~csapo A digitális korszak kihívásai és módszerei az egyetemi oktatásban Interdiszciplináris és komplex megközelítésű digitális tananyagfejlesztés a természettudományi

Részletesebben

Hálózatok II. A hálózati réteg torlódás vezérlése

Hálózatok II. A hálózati réteg torlódás vezérlése Hálózatok II. A hálózati réteg torlódás vezérlése 2007/2008. tanév, I. félév Dr. Kovács Szilveszter E-mail: szkovacs@iit.uni-miskolc.hu Miskolci Egyetem Informatikai Intézet 106. sz. szoba Tel: (46) 565-111

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

SAP EAM MRS és LAM megoldásainak gyakorlati bevezetési tapasztalatai

SAP EAM MRS és LAM megoldásainak gyakorlati bevezetési tapasztalatai SAP EAM MRS és LAM megoldásainak gyakorlati bevezetési tapasztalatai Nikolaidisz Kosztasz, ERP Consulting Zrt. 2018. Szeptember 10. Témák TIGÁZ DSO MRS bevezetés Magyar Közút LAM bevezetés 2 TIGÁZ - Visszatekintés

Részletesebben

Mérnök informatikus mesterszak mintatanterve (GE-MI) nappali tagozat/ MSc in, full time Érvényes: 2011/2012. tanév 1. félévétől, felmenő rendszerben

Mérnök informatikus mesterszak mintatanterve (GE-MI) nappali tagozat/ MSc in, full time Érvényes: 2011/2012. tanév 1. félévétől, felmenő rendszerben Mérnök informatikus mesterszak mintatanterve (GE-MI) nappali tagozat/ MSc in, full time Érvényes: 2011/2012. tanév 1. félévétől, felmenő rendszerben Tantárgy Tárgykód I. félév ősz II. félév tavasz Algoritmusok

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

Operációkutatás vizsga

Operációkutatás vizsga Operációkutatás vizsga B csoport Budapesti Corvinus Egyetem 2007. január 16. Egyéb gyakorló és vizsgaanyagok találhatók a honlapon a Letölthető vizsgasorok, segédanyagok menüpont alatt. OPERÁCIÓKUTATÁS

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

Előzetes követelmény(ek): Feltételezett tudásanyag, előképzettségi szint: Szervezés 1. Oktató tanszék(ek) 6 :

Előzetes követelmény(ek): Feltételezett tudásanyag, előképzettségi szint: Szervezés 1. Oktató tanszék(ek) 6 : TANTÁRGY ADATLAP és tantárgykövetelmények Cím: SZERVEZÉS 2. Tárgykód: PMKEKNE139 Heti óraszám 1 : 2 ea / 2 gyak Kreditpont: 5 Szak(ok)/ típus 2 : építőmérnök Tagozat 3 : nappali Követelmény 4 : vizsga

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

EGYSZERŰ, NEM IRÁNYÍTOTT (IRÁNYÍTATLAN) GRÁF

EGYSZERŰ, NEM IRÁNYÍTOTT (IRÁNYÍTATLAN) GRÁF Összefoglaló Gráfok / EGYSZERŰ, NEM IRÁNYÍTOTT (IRÁNYÍTATLAN) GRÁF Adott a G = (V, E) gráf ahol a V a csomópontok, E az élek halmaza E = {(x, y) x, y V, x y (nincs hurokél) és (x, y) = (y, x)) Jelölések:

Részletesebben

A hálózattervezés alapvető ismeretei

A hálózattervezés alapvető ismeretei A hálózattervezés alapvető ismeretei Infokommunikációs hálózatok tervezése és üzemeltetése 2011 2011 Sipos Attila ügyvivő szakértő BME Híradástechnikai Tanszék siposa@hit.bme.hu A terv általános meghatározásai

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

A FOLYAMATMENEDZSMENT ALAPJAI

A FOLYAMATMENEDZSMENT ALAPJAI A FOLYAMATMENEDZSMENT ALAPJAI 1 Az Értékteremtő Folyamat Menedzsment stratégia A vállalat küldetése Környezet Vállalati stratégia Vállalati adottságok Kompetitív prioritások Lényegi képességek ÉFM stratégia

Részletesebben

Lukovich Gábor Logisztikai rendszerfejlesztő

Lukovich Gábor Logisztikai rendszerfejlesztő Lukovich Gábor Logisztikai rendszerfejlesztő Intra-logisztikai rendszerek Lay-out tervezése/fejlesztése Logisztikai informatikai rendszerek tervezése Egymással kölcsönhatásban lévő részfeladatok rendszere

Részletesebben

Adaptív dinamikus szegmentálás idősorok indexeléséhez

Adaptív dinamikus szegmentálás idősorok indexeléséhez Adaptív dinamikus szegmentálás idősorok indexeléséhez IPM-08irAREAE kurzus cikkfeldolgozás Balassi Márton 1 Englert Péter 1 Tömösy Péter 1 1 Eötvös Loránd Tudományegyetem Informatikai Kar 2013. november

Részletesebben

Gráfelméleti modell alkalmazása épít ipari kivitelezés ütemezésére

Gráfelméleti modell alkalmazása épít ipari kivitelezés ütemezésére Tamaga István Gráfelméleti modell alkalmazása épít ipari kivitelezés ütemezésére modell Készítsük el egy épít ipari kivitelezés gráfelméleti modelljét! Ekkor a kivitelezést megfeleltetjük egy gráfnak,

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

Adatszerkezetek 2. Dr. Iványi Péter

Adatszerkezetek 2. Dr. Iványi Péter Adatszerkezetek 2. Dr. Iványi Péter 1 Fák Fákat akkor használunk, ha az adatok között valamilyen alá- és fölérendeltség van. Pl. könyvtárszerkezet gyökér (root) Nincsennek hurkok!!! 2 Bináris fák Azokat

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

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

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

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

1964 IBM 360 1965 DEC PDP-8

1964 IBM 360 1965 DEC PDP-8 VIIR Vállalatirányítási Integrált Információs rendszerek I. (Történeti áttekintés - TEI) Szent István Egyetem Információgazdálkodási Tanszék 2006. 1 Ki mikor kapcsolódott be az információs társadalomba?

Részletesebben

Modellellenőrzés. dr. Majzik István BME Méréstechnika és Információs Rendszerek Tanszék

Modellellenőrzés. dr. Majzik István BME Méréstechnika és Információs Rendszerek Tanszék Modellellenőrzés dr. Majzik István BME Méréstechnika és Információs Rendszerek Tanszék 1 Mit szeretnénk elérni? Informális vagy félformális tervek Informális követelmények Formális modell: KS, LTS, TA

Részletesebben

Projektmenedzsment projektmenedzsment alapjai logikai kapcsolatban hálótervezés

Projektmenedzsment projektmenedzsment alapjai logikai kapcsolatban hálótervezés Projektmenedzsment A projektmenedzsment alapjai Hálótervezés A könyvtári rendszerfejlesztési projekt A projektmenedzsment alapjai alaptevékenységek a szervezet (rendszerint hosszú távú, a küldetésben és

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

Programfejlesztési Modellek

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

Részletesebben

Diszkrét, egészértékű és 0/1 LP feladatok

Diszkrét, egészértékű és 0/1 LP feladatok Diszkrét, egészértékű és 0/1 LP feladatok In English Integer Programming - IP Zero/One (boolean) programming 2007.03.12 Dr. Bajalinov Erik, NyF MII 1 Diszkrét és egészértékű változókat tartalmazó feladatok

Részletesebben

SZOFTVERES SZEMLÉLTETÉS A MESTERSÉGES INTELLIGENCIA OKTATÁSÁBAN _ Jeszenszky Péter Debreceni Egyetem, Informatikai Kar jeszenszky.peter@inf.unideb.

SZOFTVERES SZEMLÉLTETÉS A MESTERSÉGES INTELLIGENCIA OKTATÁSÁBAN _ Jeszenszky Péter Debreceni Egyetem, Informatikai Kar jeszenszky.peter@inf.unideb. SZOFTVERES SZEMLÉLTETÉS A MESTERSÉGES INTELLIGENCIA OKTATÁSÁBAN _ Jeszenszky Péter Debreceni Egyetem, Informatikai Kar jeszenszky.peter@inf.unideb.hu Mesterséges intelligencia oktatás a DE Informatikai

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