Modifikovaný dynamický model pro řešení technicko-ekonomických úloh s použitím rizik a nejistot Modifikovaný dynamický model pro řešení technicko-ekonomických.

Slides:



Advertisements
Podobné prezentace
Dynamické systémy.
Advertisements

Metoda QFD metoda plánování jakosti založená na principu maticového diagramu umožňuje transformaci požadavků zákazníků do navrhovaného produktu a procesu.
Přednáška č. 3 Normalizace dat, Datová a funkční analýza
METODIKA VSTUPNÍHO HODNOCENÍ Základní přehled. METODIKA VSTUPNÍHO HODNOCENÍ Základní přehled ÚVOD DO UDRŽITELNÉ SPOTŘEBY A VÝROBY METODIKA VSTUPNÍHO HODNOCENÍ.
Softwarový systém DYNAST
Hodnotový management Teorie rozhodování
Ondřej Andrš Systémy CAD I. Základní informace  Autor: Ing. Ondřej Andrš  Školitel: doc. RNDr. Tomáš Březina, CSc.  Název tématu studia: Optimalizace.
Zpracování seminárních a kvalifikačních prací
IS V EKONOMICKÝCH SUBJEKTECH Ing. Jiří Šilhán. IS IS – data+lidi+HW, prvky + relace mezi uživateli, které splňují nějaké cílové chování – tak aby byly.
Metody zpracování vybraných témat (projektů)
Kvalita administrativních procesů. TQM Podniková strategie Přínos kvality procesů Systém a důsledné uplatňování Odpovědnost zaměstnanců Modelování procesů.
Definování prostředí pro provozování aplikace dosud jsme řešili projekt v obecné rovině aplikace bude ovšem provozována v konkrétním technickém a programovém.
Dlouhodobá maturitní práce studentů Tomáše Kurce & Jana Kuželky
Aukro.cz – projektový management v e-commerce Tereza Kabrdová.
Plánování zajištění jakosti produktu dle ISO/IEC 9126 Princip a představení praktického řešení Robert Pergl Česká zemědělská univerzita v Praze Provozně.
06/2003Přednáška č. 11 Dynamický model stárnutí objektu (části objektu) – základní popis Předmět: Modelování v řízení MR 11 (Počítačová podpora) Obor C,
Informační systémy TPS,MIS, SIS.
Management udržitelného rozvoje životního cyklu staveb, stavebních podniků a území MSM (2005 – 2011) Interní oponentní rozprava k prvnímu roku.
Dokumentace informačního systému
Vzdělávací oblast: Ekonomické vzdělávání Tematická oblast:
11/2011Přednáška č. 31 Řízení sestaveného modelu Obsah předmětu: Počítačová podpora řízení Předmět : Počítačová podpora řízení K126 POPR Obor : E ZS, 2011,
10/2003Přednáška č. 21 Sestavení struktury modelu stárnutí objektu (části objektu) Předmět: Modelování v řízení MR 11 (Počítačová podpora) Obor C, Modul.
Karel Vlček, Modelování a simulace Karel Vlček,
CIDEAS 2006ČVUT v Praze, FSv Spolehlivost a rizika výběru technicko-ekonomických variant V. Beran P. Dlask Fakulta.
Rozhodovací proces, podpory rozhodovacích procesů
1 NÁKLADOVÉ ÚČETNICTVÍ (MU_305). 2 Ing. Jaroslav Wagner, PhD. Katedra manažerského účetnictví Místnost: 285 NB KH: Pondělí 15,00 – 17,00 hod.
Řízení procesů modelovaných řešení Předmět : Počítačová podpora řízení K126 POPR Obor : E ZS, 2012, K126 EKO Přednášky/cvičení : Doc. Ing. P. Dlask, Ph.D.
Základní struktura projektu Evropský sociální fond Praha & EU: Investujeme do vaší budoucnosti Název projektu: Kvalitní vzdělání je efektivní investice.
12/2003Přednáška č. 51 Vyhodnocení změny struktury modelu Předmět: Modelování v řízení MR 11 (Počítačová podpora) Obor C, Modul M8 ZS, 2003, K126 EKO Předn./Cvič.:
Cíl přednášky Seznámit se
12/2011Přednáška č. 51 Obsah předmětu: Počítačová podpora řízení Předmět : Počítačová podpora řízení K126 POPR Obor : E ZS, 2011, K126 EKO Přednášky/cvičení.
Zpracoval :Ing. Petr Dlask, Ph.D. Pracoviště :Katedra Ekonomiky a řízení stavebnictví ČVUT v Praze Adresa :Thákurova 7, Praha 6, Dejvice Optimalizace.
14. června 2004Michal Ševčenko Architektura softwarového systému DYNAST Michal Ševčenko VIC ČVUT.
10/2011Přednáška č. 21 Sestavení struktury modelu stárnutí objektu Obsah předmětu: Počítačová podpora řízení Předmět : Počítačová podpora řízení K126 POPR.
9/2010Přednáška č. 11 Tvorba modelu – ověření modelem.
Matematické modelování Přednáška I. DS-ZS2007 Ing. Marek Mihola
Tvorba procedur ve VBA Microsoft Excel
9/2010Přednáška č. 11 Modifikovaný Dynamický Model v aplikaci výuky POPR Předmět: Počítačová podpora řízení K126 POPR Obor E ZS, 2008, K126 EKO Přednášky/cvičení.
12/2009Přednáška č. 61 Obsah předmětu: Počítačová podpora řízení Finalizace modelu Předmět : Počítačová podpora řízení K126 POPR Obor : E ZS, 2009, K126.
11/2003Přednáška č. 41 Regulace výpočtu modelu Předmět: Modelování v řízení MR 11 (Počítačová podpora) Obor C, Modul M8 ZS, 2003, K126 EKO Předn./Cvič.:
PREV v. 3.1DCL, 2012 PREV v. 3.1 P. Dlask Presented for DCL 2012, Prague Extended in the frame of Decision Laboratory Centralized development project 7th.
JAY WRIGHT FORRESTER TERI LS 2015, S. Fialová, A. Zachariášová, N-96.
Excel a Excelent v denní praxi
ZÁSADY KONCIPOVÁNÍ LOGISTICKÝCH SYSTÉMŮ KAPITOLA 5: VZTAH STRATEGIE PODNIKU A LOGISTICKÉHO PLÁNOVÁNÍ, CÍLE, METODY A NÁSTROJE PLÁNOVÁNÍ, POSTUPOVÉ KROKY.
Modifikovaný dynamický model pro řešení technicko-ekonomických úloh s použitím rizik a nejistot Modifikovaný dynamický model pro řešení technicko-ekonomických.
POPR Počítačová podpora řízení Základní, rozšířené a pokročilé znalosti v Excelu.
9/2009Přednáška č. 11 Modifikovaný Dynamický Model v aplikaci výuky POPR Předmět: Počítačová podpora řízení K126 POPR Obor E ZS, 2008, K126 EKO Přednášky/cvičení.
9/2009Přednáška č. 11 Modifikovaný Dynamický Model v aplikaci výuky POPR Předmět : Počítačová podpora řízení K126 POPR Obor E ZS, 2009, K126 EKO Přednášky/cvičení.
Postup při empirickém kvantitativním výzkumu
9/2011Přednáška č. 11 Modifikovaný Dynamický Model v aplikaci výuky POPR Předmět: Počítačová podpora řízení K126 POPR Obor E ZS, 2011, K126 EKO Přednášky/cvičení.
Rekapitulace obsahu Obsah předmětu: Počítačová podpora řízení Předmět : Počítačová podpora řízení K126 POPR Obor : E LS, 2015, K126 EKO Přednášky/cvičení.
11/2010Přednáška č. 41 Obsah předmětu: Počítačová podpora řízení Předmět : Počítačová podpora řízení K126 POPR Obor : E ZS, 2008, K126 EKO Přednášky/cvičení.
10/2009Přednáška č. 31 Sestavení výpočtu modelu Obsah předmětu: Počítačová podpora řízení Předmět : Počítačová podpora řízení K126 POPR Obor : E ZS, 2009,
Struktura podnikatelského plánu
POPR Počítačová podpora řízení Základní, rozšířené a pokročilé znalosti v Excelu.
Rekapitulace obsahu Obsah předmětu: Počítačová podpora řízení Předmět : Počítačová podpora řízení K126 POPR Obor : E LS, 2016, K126 EKO Přednášky/cvičení.
Tato prezentace je spolufinancována Evropským sociálním fondem a státním rozpočtem České republiky. Navrhování a hodnocení technického produktu z hlediska.
Ověření modelů a modelování Kateřina Růžičková. Posouzení kvality modelu Ověření (verifikace) ● kvalitativní hodnocení správnosti modelu ● zda model přijatelně.
11/2009Přednáška č. 41 Obsah předmětu: Počítačová podpora řízení Předmět : Počítačová podpora řízení K126 POPR Obor : E ZS, 2008, K126 EKO Přednášky/cvičení.
SOFTWAROVÁ PODPORA PRO VYTVÁŘENÍ FUZZY MODELŮ Knihovna fuzzy procedur Ing. Petr Želasko, VŠB-TU Ostrava.
Vypracoval / Roman Málek
Obsah a úvod do předmětu: Počítačová podpora řízení
Použití software MDM pro tvorbu/ověření strategie Ú/O
Řízení v dynamickém modelu
Finalizace modelu Obsah předmětu: Počítačová podpora řízení
Návrh strategie při správě majetku
Simulace řízení při správě majetku
Ing. Milan Houška KOSA PEF ČZU v Praze
Presentation Title 1st September 2002
POPR Počítačová podpora řízení
Transkript prezentace:

Modifikovaný dynamický model pro řešení technicko-ekonomických úloh s použitím rizik a nejistot Modifikovaný dynamický model pro řešení technicko-ekonomických úloh s použitím rizik a nejistot Zpracoval :Ing. Petr Dlask, Ph.D. Pracoviště :Katedra Ekonomiky a řízení stavebnictví ČVUT v Praze Adresa :Thákurova 7, Praha 6, Dejvice Simulace a dynamika technicko- ekonomických úloh pro tvorbu strategií v ekonomice a managementu

Obecné přínosy MDM pro manažerskou praxi  Pochopení modelovaného systému  Parametrické studie systému  Experimentální význam  Pochopení modelovaného systému  Parametrické studie systému  Experimentální význam  proniknutí vnitřních mechanismů systému  vytváření nosných strategií rozvoje  predikace chování modelu  získání komplexního pohledu na systém  proniknutí vnitřních mechanismů systému  vytváření nosných strategií rozvoje  predikace chování modelu  získání komplexního pohledu na systém  identifikování významných (klíčových) míst  citlivostní analýza  identifikace vlivu rizik a nejistot  ověření možností řízení modelu  identifikování významných (klíčových) míst  citlivostní analýza  identifikace vlivu rizik a nejistot  ověření možností řízení modelu  ověřování nosných strategií  nalezení požadovaného chování  ověřování nosných strategií  nalezení požadovaného chování Obecné přínosy:

Definice základních částí MDM Definice základních částí simulačních modelů Analogie MDM a jiných simulačních nástrojů Struktura simulačních modelů: Struktura MDM: - komponenty - proměnné - funkční vztahy - prvky modelu - verbální a věcná definice - vazby (interakce) Srovnání MDM s jinými simulačními produkty

Nároky znalostí modeláře a uživatele Uživatel (schopen ovládat MDM, zadávat vstupní data, získávat výsledky, modifikovat zadání) Uživatel (schopen ovládat MDM, zadávat vstupní data, získávat výsledky, modifikovat zadání) Modelář (uživatelské schopnosti umí rozšířit o vývoj vnitřní struktury modelu) Modelář (uživatelské schopnosti umí rozšířit o vývoj vnitřní struktury modelu) Nemusí – - umět programovat - učit se nový programovací jazyk Nemusí – - umět programovat - učit se nový programovací jazyk Musí – - znát základní strukturu modelu - znát rozšířené možnosti modelu při náročnějších simulacích Musí – - znát základní strukturu modelu - znát rozšířené možnosti modelu při náročnějších simulacích Nemusí – - znát strukturu tvorby vstupních dat modelu Nemusí – - znát strukturu tvorby vstupních dat modelu Musí – - umět programovat (VBA Excel) - znát celou strukturu modelu Musí – - umět programovat (VBA Excel) - znát celou strukturu modelu Je schopen – - zadat a editovat vstupní data - poskytnout výsledky - vyvíjet vnitřní výstavbu modelu Je schopen – - zadat a editovat vstupní data - poskytnout výsledky - vyvíjet vnitřní výstavbu modelu Je schopen – - zadat a editovat vstupní data - získat a interpretovat výsledky - definovat požadavky výsledného chování modelu Je schopen – - zadat a editovat vstupní data - získat a interpretovat výsledky - definovat požadavky výsledného chování modelu

Modifikovaný dynamický model (02/2006) Matematický základ + historie Dílčí komponenty Základní algoritmus Základní vstupy výpočtu Původní publikace: Kane J.: "A Primer for a New Cross-Impact language-KSIM”, Technological Forecasting and Social Change, vol. 4, pgs , Původní publikace: Kane J.: "A Primer for a New Cross-Impact language-KSIM”, Technological Forecasting and Social Change, vol. 4, pgs , Popis metody a instrukce pro zpracování Holling C. S.: „Adaptive Environmental Assessment and Management”, 1978, Internation Institute for Aplied Systems Analysis University of British Columbia Popis metody a instrukce pro zpracování Holling C. S.: „Adaptive Environmental Assessment and Management”, 1978, Internation Institute for Aplied Systems Analysis University of British Columbia Doporučený postup tvorby modelu podle Hollinga: 1.Volba proměnných modelu 2.Volba intervalu a MIN, MAX pro každou proměnnou a normalizace do intervalu (0,1) 3.Příprava interakční matice (Alfa-matice) 4.Příprava manažerské matice (Beta-matice) 5.Zadání interakcí do matic 6.Volba časového kroku 7.Volba počátečních hodnot proměnných 8.Spuštění simulace a prohlídka grafických výsledků 9.Modifikace struktury modelu k dosažení cílového stavu Doporučený postup tvorby modelu podle Hollinga: 1.Volba proměnných modelu 2.Volba intervalu a MIN, MAX pro každou proměnnou a normalizace do intervalu (0,1) 3.Příprava interakční matice (Alfa-matice) 4.Příprava manažerské matice (Beta-matice) 5.Zadání interakcí do matic 6.Volba časového kroku 7.Volba počátečních hodnot proměnných 8.Spuštění simulace a prohlídka grafických výsledků 9.Modifikace struktury modelu k dosažení cílového stavu KSIM - Kane SIMulation - Cross-Impact-Simulation Language KSIM - Kane SIMulation - Cross-Impact-Simulation Language

Struktura modelu Souhrnná struktura modelu Vstupy modelu Počáteční podmínky Počáteční podmínky Výpočtov é jádro Výsledky Základní vstupy Rozšířené vstupy Základní a rozšířené výpočty Základní grafické výsledky Počáteční podmínky

Nároky a omezení softwarem Tabulkový procesor Macro 5.0Dialogy Volatilní funkce Sestavy grafů parametrizace VBA User Forms MS Excel 4.0Omezeně MS Excel 5.0Omezeně W95,W98 WNT MS Excel 7.0 Operaci není možné v systému realizovatOperaci je možné v systému realizovat Legenda: - dialogy pro použití v Macro 5.0 byly zadávány textovým způsobem - makroinstrukce v Macro 5.0 se zapisovaly přímo do listu sešitu - makrojazyk Macro 5.0 byl lokalizován do češtiny! - s uživatelskými volatilními funkcemi je schopna aplikace pracovat jako s interními - sestavy grafů v nižších verzích limitují systémové a GDI prostředky - Visual Basic for Application nahrazuje Macro dialogy kolekce UserForms jsou již navrhovány design-time Legenda: - dialogy pro použití v Macro 5.0 byly zadávány textovým způsobem - makroinstrukce v Macro 5.0 se zapisovaly přímo do listu sešitu - makrojazyk Macro 5.0 byl lokalizován do češtiny! - s uživatelskými volatilními funkcemi je schopna aplikace pracovat jako s interními - sestavy grafů v nižších verzích limitují systémové a GDI prostředky - Visual Basic for Application nahrazuje Macro dialogy kolekce UserForms jsou již navrhovány design-time

Zpracované ilustrační příklady 1. Simulace výrobního procesu podniku 2. Rozvoj mikroregionu I – Investice hotel 3. Model městského regionu 3a) - Příbram segment I 3b) - Příbram segment II 3c) - Příbram segment III 3d) - Příbram komplet 4. Varianty modelu městského regionu 4a) - Optimistická varianta +25% 4b) - Pesimistická varianta –25%

Ohodnocení interakcí prvků modelu Interakce Kvantifikovatelné – lze popsat číselnou hodnotou (číselnou stupnicí) Kvantifikovatelné – lze popsat číselnou hodnotou (číselnou stupnicí) Absolutní – lze popsat verbálně (verbální stupnicí) Ukázka ohodnocení kvantifikovatelné interakce: Ukázka ohodnocení kvantifikovatelné interakce: Model podporuje: - zadávání interakcí - editaci interakcí - matematický výpočet interakcí Model podporuje: - zadávání interakcí - editaci interakcí - matematický výpočet interakcí Modelář (uživatel) ověřuje: - zjišťování validity interakcí - věcný výpočet interakcí Modelář (uživatel) ověřuje: - zjišťování validity interakcí - věcný výpočet interakcí