Dr. Kalló Noémi. Termelésszervezés, Termelési és szolgáltatási döntések elemzése. egyetemi adjunktus Menedzsment és Vállalatgazdaságtan Tanszék

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

Anyagszükséglet-tervezés gyakorlat. Termelésszervezés

Termelési és szolgáltatási döntések elemzése Vezetés és szervezés mesterszak

Termelési és szolgáltatási döntések elemzése Vezetés és szervezés mesterszak

Termelés- és szolgáltatásmenedzsment

Gyakorló feladatok a Termelésszervezés tárgyhoz MBA mesterszak

Termelés- és szolgáltatásmenedzsment Részidős üzleti mesterszakok

A Termelésmenedzsment alapjai tárgy gyakorló feladatainak megoldása

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

Logisztikai szimulációs módszerek

Termelés- és szolgáltatásmenedzsment Részidős üzleti mesterszakok

A készletgazdálkodás alapjai

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

Nemlineáris programozás 2.

KÉSZLETMODELLEZÉS EGYKOR ÉS MA

Optimumkeresés számítógépen

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

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

FEGYVERNEKI SÁNDOR, Valószínűség-sZÁMÍTÁs És MATEMATIKAI

Matematikai modellezés

e (t µ) 2 f (t) = 1 F (t) = 1 Normális eloszlás negyedik centrális momentuma:

Döntési módszerek Tantárgyi útmutató

Optimalizálás alapfeladata Legmeredekebb lejtő Lagrange függvény Log-barrier módszer Büntetőfüggvény módszer 2017/

Gazdálkodási modul. Gazdaságtudományi ismeretek III. Szervezés és logisztika. KÖRNYEZETGAZDÁLKODÁSI MÉRNÖKI MSc TERMÉSZETVÉDELMI MÉRNÖKI MSc

A dualitás elve. Készítette: Dr. Ábrahám István

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

Opkut deníciók és tételek

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

biometria II. foglalkozás előadó: Prof. Dr. Rajkó Róbert Matematikai-statisztikai adatfeldolgozás

Számítógépes döntéstámogatás. Döntések fuzzy környezetben Közelítő következtetések

Érzékenységvizsgálat

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

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

Operációkutatási modellek

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

előadás Diszkrét idejű tömegkiszolgálási modellek Poisson-folyamat Folytonos idejű Markov-láncok Folytonos idejű sorbanállás

Több valószínűségi változó együttes eloszlása, korreláció

Döntési módszerek Tantárgyi útmutató

5. előadás: Magasraktárak, raktári folyamatok irányítása, készletezés

Operációkutatás II. Tantárgyi útmutató

[Biomatematika 2] Orvosi biometria

Kvantitatív módszerek

Ütemezés gyakorlat. Termelésszervezés

Totális Unimodularitás és LP dualitás. Tapolcai János

Operációkutatás II. Tantárgyi útmutató

Megkülönböztetett kiszolgáló routerek az

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

Elméleti kérdések. a Termelés- és szolgáltatásmenedzsment tárgy vizsgájához. Dr. Kalló Noémi egyetemi adjunktus

Bírálói vélemény Koltai Tamás Sensitivity Analysis at Production Planning and Production Scheduling Models c ben kelt MTA doktori értekezéséről

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

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

Számítógépes döntéstámogatás. Genetikus algoritmusok

Számítógép-rendszerek fontos jellemzői (Hardver és Szoftver):

A szimplex algoritmus

Munkafüzet a Termelés- és szolgáltatásmenedzsment tárgyhoz

SAP EAM MRS és LAM megoldásainak gyakorlati bevezetési tapasztalatai

Adaptív dinamikus szegmentálás idősorok indexeléséhez

Algoritmusok Tervezése. 6. Előadás Algoritmusok 101 Dr. Bécsi Tamás

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

II. rész: a rendszer felülvizsgálati stratégia kidolgozását támogató funkciói. Tóth László, Lenkeyné Biró Gyöngyvér, Kuczogi László

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

Autoregresszív és mozgóátlag folyamatok. Géczi-Papp Renáta

Autoregresszív és mozgóátlag folyamatok

Véletlen jelenség: okok rendszere hozza létre - nem ismerhetjük mind, ezért sztochasztikus.

Gyakorló feladatok a Termelésmenedzsment alapjai tárgyhoz

Valószínűségszámítás összefoglaló

A mérlegterv nem más, mint a tervidőszak utolsó napjára vonatkozóan összeállított mérleg, amely a vállalat vagyonát mutatja be kétféle vetületben,

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

Alkalmazott optimalizálás és játékelmélet Lineáris programozás Gyakorlófeladatok. Rétvári Gábor

LINEÁRIS PROGRAMOZÁSI FELADATOK MEGOLDÁSA SZIMPLEX MÓDSZERREL

Gyakorlati oktatás tematikája (kerettanterv alapján) 2/14. évfolyam Logisztikai ügyintéző

Híradástechikai jelfeldolgozás

a) Mutassa be az európai integráció kibővülésének folyamatát (fontos dátumok, csatlakozó országok, a csatlakozás okai)!

Valószínűségi változók. Várható érték és szórás

Vállalatgazdaságtan. Minden, amit a Vállalatról tudni kell

Teljesítménymodellezés

Információtartalom vázlata

Gyakorló feladatok Alkalmazott Operációkutatás vizsgára. További. 1. Oldja meg grafikusan az alábbi feladatokat mindhárom célfüggvény esetén!

Kockázatalapú szabályozó kártyák tervezése, kiválasztása és folyamatra illesztése

ANYAGÁRAMLÁS ÉS MŰSZAKI LOGISZTIKA

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

Számítógép és programozás 2

y ij = µ + α i + e ij

(Independence, dependence, random variables)

A Markovi forgalomanalízis legújabb eredményei és ezek alkalmazása a távközlő hálózatok teljesítményvizsgálatában

Algoritmusok Tervezése. Fuzzy rendszerek Dr. Bécsi Tamás

Készítette: Juhász Ildikó Gabriella

TANTÁRGYI PROGRAM Matematikai alapok II. útmutató

Statisztikai módszerek a skálafüggetlen hálózatok

E.4 Markov-láncok E.4 Markov-láncok. Sok sorbanállási hálózat viselkedése leírható "folytonos idejű Markovláncok " segítségével.

A tételekhez segédeszköz nem használható!

Exponenciális kisimítás. Üzleti tervezés statisztikai alapjai

A DREHER hazai ellátási hálózatának optimalizálása

Ütemezési modellek. Az ütemezési problémák osztályozása

Operációkutatás. 4. konzultáció: Sorbanállás. Exponenciális elsozlás (ismétlés)

Bevezetés az operációkutatásba A lineáris programozás alapjai

TANTÁRGYI PROGRAM Matematikai alapok 2. útmutató

Vállalatgazdaságtan Intézet. Logisztika és ellátási lánc szakirány Komplex vizsga szóbeli tételei március

y ij = µ + α i + e ij STATISZTIKA Sir Ronald Aylmer Fisher Példa Elmélet A variancia-analízis alkalmazásának feltételei Lineáris modell

Átírás:

Termelésszervezés, Termelési és szolgáltatási döntések elemzése egyetemi adjunktus Menedzsment és Vállalatgazdaságtan Tanszék

Termelésszervezés 17.Ismertesse az anyagszükséglet-tervezés input információit, a számítás menetét és az eredmények menedzsment vonatkozásait! 18.Hogyan osztályozhatók a sorállási modellek? Melyek e modellek legfontosabb bemenő adatai és a menedzsment számára hasznosítható eredményei?

Termelésszervezés 17.Ismertesse az anyagszükséglet-tervezés input információit, a számítás menetét és az eredmények menedzsment vonatkozásait! Az anyagszükséglet-tervezés alapfogalmai és alapösszefüggései Anyagszükséglet-tervezés egyszerű szabályokkal és heurisztikákkal A Wagner-Within algoritmus

17. Anyagszükséglet-tervezés Az anyagszükséglet-tervezés alapfogalmai és alapösszefüggései Függő és független igény Bemeneti információk Termelési vezérprogram (termelés terv, ismert és előre jelzett igények) Komponenshierarchia (beépülő és felhasználó komponens, alsó szintű kódolás) Készletnyilvántartás (rendelkezésre álló mennyiség) Kimeneti információk (elsődleges, másodlagos jelentés)

17. Anyagszükséglet-tervezés Az anyagszükséglet-tervezés alapfogalmai és alapösszefüggései Alapadatok és azok kapcsolata Bruttó igény Rendelkezésre álló mennyiség Nettó igény Tervezett rendelésbeérkezés Tervezett rendelésfeladás Az egyes komponensek MRP tábláinak kapcsolata Mennyiség Idő

17. Anyagszükséglet-tervezés Anyagszükséglet-tervezés egyszerű szabályokkal és heurisztikákkal Egyszerű szabályok Rögzített rendelési intervallum (FP) szabály Rögzített rendelésitétel-nagyság (FQ) szabály Tételt-tételre (LFL) szabály Készletnélküliség Rendszerhatástól való félelem tételösszevonás és -szétbontás komponenshierarchia alja és teteje

17. Anyagszükséglet-tervezés Anyagszükséglet-tervezés egyszerű szabályokkal és heurisztikákkal Heurisztikák (tételek összevonása) Optimális rendelésitétel-nagyság (EOQ) szabály EOQ összefüggés alkalmazása; közel állandó igény esetén Periódus rendelésitétel-nagyság (POQ) szabály az EOQ ciklusidejének kerekítése; zéró igényű időszakok problémája Legkisebb összes költség (LTC) szabály a készletgazdálkodás egyensúlyi elve alapján; eltérő várható értékű, kis ingadozású igénnyel rendelkező időszakok esetén

17. Anyagszükséglet-tervezés Anyagszükséglet-tervezés egyszerű szabályokkal és heurisztikákkal Heurisztikák Komponens periódus szabály (PPB) komponensperiódus és költségtényező egyensúlyára épít (egyensúlyi elv); ugyanazt az eredményt adja, mint az LTC szabály Legkisebb egységköltség (LUC) szabály az EOQ modell egy egységre jutó teljes költségének minimumára épül (TK minimalizálása); konstans igény körüli nagymértékű ingadozás

17. Anyagszükséglet-tervezés Anyagszükséglet-tervezés egyszerű szabályokkal és heurisztikákkal Heurisztikák Legkisebb periódusköltség (LPC) szabály (Silver- Meal heurisztika) az egy periódusra eső költség minimalizálása (TK minimalizálása); eltérő várható értékű, kis ingadozású igénnyel rendelkező időszakok esetén Groff heurisztika a készlettartási költség növekedésének és a rendelési költség csökkenésének összehasonlítása; eltérő várható értékű, kis ingadozású igénnyel rendelkező időszakok esetén

17. Anyagszükséglet-tervezés A Wagner-Within algoritmus Optimális rendelési ütemterv meghatározása Optimalitási kritérium: I t 1 X t = 0 Nemlineáris programozási feladat Dinamikus programozás t időszakot tekintve a j-edik időszakban rendelünk utoljára Az utolsó rendelés előtt időszak optimális költsége + rendelési költség + készlettartási költség Optimális megoldás (szuboptimális megoldások) Beszerzési költség és kapacitáskorlát is figyelembe vehető

Termelésszervezés 18. Hogyan osztályozhatók a sorállási modellek? Melyek e modellek legfontosabb bemenő adatai és a menedzsment számára hasznosítható eredményei? Sorállási rendszerek 6 alapeleme és azok legfontosabb jellemzői Alapvető sorállási modellek és jelölésrendszerük A legfontosabb működési mutatók és az ezek alapján meghozható menedzsmentdöntések

18. Sorállás Sorállási rendszerek 6 alapeleme és azok legfontosabb jellemzői Forráspopuláció (végesség) Beérkezési folyamat (kontrollálhatóság, méret, türelem, statisztikai jellemzők beérkezési ráta (λ) és időköz) Sor (sorkapacitás, sorok száma) Sorállás rendje (sorképzési és sorbaállási szabályok) Kiszolgálóegység (struktúra csatorna és fázis, statisztikai jellemzők kiszolgálási ráta (µ) és idő) Távozási folyamat (véglegesség)

18. Sorállás Alapvető sorállási modellek és jelölésrendszerük Kendall-féle jelölésrendszer (M, D, G, E w ) Beérkezési Kiszolgálási Kiszolgáló egységek folyamat folyamat száma Kiegészítések (sorkapacitás, véges forráspopuláció stb.) Az exponenciális eloszlás kiemelt jelentősége A modellek alkalmazásához szükséges paraméterek λ és µ M/M/k: a kiszolgáló egységek száma M/M/1/N: a forráspopuláció nagysága M/M/1/Q: a rendszer kapacitása M/G/1: a kiszolgálási idő szórása (σ) M/M/k/prioritás

18. Sorállás A legfontosabb működési mutatók és az ezek alapján meghozható menedzsmentdöntések Csoportok Működési jellemző Entitás Beérkezési ráta (λ) Átlagos beérkezési időköz (t beérk ) Sorban eltöltött átlagos idő (t S ) Rendszerben eltöltött átlagos idő (t R ) Sor Átlagos sorhossz (n R ) Kiszolgáló egység (erőforrás) Átlagos várakozási idő (t S ) Kiszolgálási ráta (µ) Átlagos kiszolgálási idő (t kisz ) Kapacitáskihasználás (ρ) Rendszer Rendszerben tartózkodó entitások átlagos száma (n R ) Rendszerben tartózkodás átlagos ideje (t R ) Annak valószínűsége, hogy n entitás tartózkodik a rendszerben (P n )

18. Sorállás A legfontosabb működési mutatók és az ezek alapján meghozható menedzsmentdöntések A mutatók közötti kapcsolat Várakozási idő és várakozók száma között (Littleformula) Rendszerre és sorra érvényes paraméterek között A szolgáltatási színvonal megítélése Várakozási idő, várakozók száma A várakozás valószínűsége, a rendszer állapota A kapacitás kihasználtságának megítélése Gazdaságossági számítások

Termelési és szolgáltatási döntések elemzése 19. Ismertesse a menedzsmentben alkalmazható kvantitatív modellek legfontosabb típusait és azok jellemzőit. Illusztrálja őket gyakorlati példákkal. 20. Mi a matematikai programozás lényege és jelentősége a termelés és szolgáltatásmenedzsmentben?

Termelési és szolgáltatási döntések elemzése 19.Ismertesse a menedzsmentben alkalmazható kvantitatív modellek legfontosabb típusait és azok jellemzőit. Illusztrálja őket gyakorlati példákkal. A kvantitatívalapú versenyzés kialakulása és lehetőségei A kvantitatív eszközöket alkalmazó vállalatok jellemzői A matematikai programozási feladatok általános felírása és csoportosítása

19. Kvantitatív alapú versenyzés A kvantitatív alapú versenyzés kialakulása és lehetőségei Történelmi háttér (menedzsmentparadigmák) Költségalapú verseny Minőségalapú verseny Időalapú verseny Kvantitatív alapú verseny Külső, majd belső tényezők A menedzsment-paradigmák egymásra épülése

19. Kvantitatív alapú versenyzés A kvantitatív alapú versenyzés kialakulása és lehetőségei Az adatok statisztikai elemzése Az operációkutatás eredményeinek felhasználása Tipikus területek: Hozammenedzsment (yield management) Készletgazdálkodás Termékszerkezet-meghatározás Termelésirányítás és ütemezés Karbantartási, felújítási, gépcsere-kérdések Sorállási problémák

19. Kvantitatív alapú versenyzés A kvantitatív eszközöket alkalmazó vállalatok jellemzői A kvantitatív modellek osztályozása (előíró, előrejelző, leíró) Jellemzők A modellezés és optimalizálás széleskörű használata A szükséges adatok biztosítása; kapcsolatuk vizsgálata Előrejelző és előíró modellek alkalmazása A modellek folyamatos fejlesztése Vállalati megközelítés Nem csak részproblémák megoldására Integrált megközelítés (SAP), rendszerszemlélet Vezetői elkötelezettség A szemlélet beépítése a vállalati kultúrába Az elvi háttér ismerete Fejlesztők, döntéshozók, végrehajtók kompetenciáinak ismerete

19. Kvantitatív alapú versenyzés A matematikai programozási feladatok általános felírása és csoportosítása A matematikai programozási modellek elemei Célfüggvény Döntési változók Korlátozó feltételek Max F = f g i ( x) ( x) b i i I Csoportosítás Függvények szerint (lineáris, nemlineáris pl.) Változók értelmezési tartománya (folytonos, diszkrét) Véletlen szerepe (determinisztikus, sztochasztikus)

Termelési és szolgáltatási döntések elemzése 20. Mi a matematikai programozás lényege és jelentősége a termelés és szolgáltatásmenedzsmentben? Menedzsmentdöntések támogatása lineáris programozási feladatok optimális megoldásával Az érzékenységvizsgálati eredmények értelmezése és alkalmazási területe a menedzsmentben Lineáris programozási feladatok érzékenységvizsgálatával kapcsolatos problémák és azok megoldási lehetőségei

20. Matematikai programozás Menedzsmentdöntések támogatása lineáris programozási feladatok optimális megoldásával Optimális termékszerkezet meghatározása Optimális erőforrás-felhasználás meghatározása Az aggregált termeléstervezésen kívüli alkalmazási lehetőségek (területkihasználás, beszállítóválasztás, hitelkonstrukció kiválasztása stb.)

20. Matematikai programozás Az érzékenységvizsgálati eredmények értelmezése és alkalmazási területe a menedzsmentben Célfüggvény-együtthatók érzékenységvizsgálata (fedezet, költség) Az optimális megoldás változatlan (Független) érvényességi tartományok Árakkal, költségekkel kapcsolatos döntések Jobboldali paraméterek érzékenységvizsgálata A szűk keresztmetszetet alkotó korlátok változatlanok Árnyékár és (független) érvényességi tartomány Korlátozó feltételekkel kapcsolatos döntések támogatása

20. Matematikai programozás Lineáris programozási feladatok érzékenységvizsgálatával kapcsolatos problémák és azok megoldási lehetőségei Primál degeneráció A duál feladatnak több alternatív optimuma létezik (árnyékárak) Kettőnél több szűk keresztmetszet létezik, kettőnél több korlátozó feltétel teljesül a határon

20. Matematikai programozás Lineáris programozási feladatok érzékenységvizsgálatával kapcsolatos problémák és azok megoldási lehetőségei Duál degeneráció A primál feladatnak több alternatív optimuma létezik A célfüggvény meredeksége megegyezik egy szűk keresztmetszetben lévő feltételével Megoldás Primál-duál feladatpár felírása 2I (célfüggvény-együttható), illetve 6J (korlátozó feltétel) feladat megoldása