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

Slides:



Advertisements
Podobné prezentace
Metoda QFD metoda plánování jakosti založená na principu maticového diagramu umožňuje transformaci požadavků zákazníků do navrhovaného produktu a procesu.
Advertisements

Katedra ekonomiky, manažerství a humanitních věd Baví vás práce s lidmi, chcete rozhodovat o nových projektech a řídit jejich realizaci? Chcete-li být.
METODIKA VSTUPNÍHO HODNOCENÍ Základní přehled. METODIKA VSTUPNÍHO HODNOCENÍ Základní přehled ÚVOD DO UDRŽITELNÉ SPOTŘEBY A VÝROBY METODIKA VSTUPNÍHO HODNOCENÍ.
Úvod Klasifikace disciplín operačního výzkumu
Softwarový systém DYNAST
Hodnotový management Teorie rozhodování
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.
Adéla Masopustová Alena Seifrtová Lukáš Hůla
Lenka Fialová Martina Procházková Ondřej Soukup Martin Valenta Cyril Vojáček 1.
Geo-informační systémy
Informační strategie. řešíte otázku kde získat konkurenční výhodu hledáte jistotu při realizaci projektů ICT Nejste si jisti ekonomickou efektivností.
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.
Dokumentace informačního systému
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
Návrh modelu řízení ECM v kontextu řízení informatiky Ing. Renáta Kunstová.
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.
ZÁKLADY PODNIKÁNÍ Ing. Gabriela Dlasková
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.:
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.
1 Řízení implementace IS a SS* Šablony. 2 Vzorové postupy.
14. června 2004Michal Ševčenko Architektura softwarového systému DYNAST Michal Ševčenko VIC ČVUT.
9/2010Přednáška č. 11 Tvorba modelu – ověření modelem.
Matematické modelování Přednáška I. DS-ZS2007 Ing. Marek Mihola
Modifikovaný dynamický model pro řešení technicko-ekonomických úloh s použitím rizik a nejistot Modifikovaný dynamický model pro řešení technicko-ekonomických.
Tvorba procedur ve VBA Microsoft Excel
Teorie ES a jejich aplikace Biskup Jiří, Fakulta stavební, ČVUT Praha, Květen 2004.
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.
11/2011Přednáška č. 41 Obsah předmětu: Počítačová podpora řízení Předmět : Počítačová podpora řízení K126 POPR Obor : E ZS, 2011, 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.:
CW – 05 TEORIE ROZHODOVACÍCH PROCESŮ Ústav technologie, mechanizace a řízení staveb Fakulta stavební VUT v Brně Ing. Václav Rada, CSc. Leden 2009.
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.
Návrh a implementace algoritmů pro údržbu,
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.
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.
Základní problémy realizace eLearningového systému Roman Malo Ústav informatiky PEF MZLU v Brně.
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,
Důvody sestavování podnikatelského piánu Struktura podnikatelského plánu poskytuje podnikateli užitečný kontrolní prostředek pro zpracování informací.
Rekapitulace obsahu Obsah předmětu: Počítačová podpora řízení Předmět : Počítačová podpora řízení K126 POPR Obor : E LS, 2016, K126 EKO Přednášky/cvičení.
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.
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
Tradiční metodiky vývoje softwaru
Ing. Milan Houška KOSA PEF ČZU v Praze
Tradiční metody vývoje softwaru
Presentation Title 1st September 2002
Modifikovaný Dynamický Model v aplikaci výuky POPR
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

Modifikovaný dynamický model (03/2006) Důvody použití modelovacích postupů  Nemožnost ověření funkčnosti praktickou zkušeností  Nemožnost realizace makety problému  Finanční náročnost realizace makety problému  Časová náročnost realizace makety problému  …  Rychlost tvorby virtuální struktury problému  Rychlost (relativní) získávání vstupních dat  Časová nenáročnost výpočtu  Vypovídací schopnost výsledků  … Důvody použití Výhody použití

Aplikace simulačních metod  Modely hromadné obsluhy (modely front)  Modely zásob  Modely obnovy a spolehlivosti  Modely síťové analýzy (CPM, PERT)  Rozvrhování výroby a dopravy  Přiřazovací modely  Experimentování se strukturou modelu  … Oblasti použití

Modifikovaný dynamický model (03/2006) Základní cíle modelovacích postupů  Získání představy o budoucím vývoji modelu  Ujasnění funčních vazeb při tvorbě modelu  Identifikace problémových pozic  Ověřování funkčnosti za rizika  Definice akceptovatelného výsledku  Návrh řídících opatření  Ověření funkčnosti řídících zásahů ……

Modifikovaný dynamický model (03/2006) Matematický základ + historie vzniku MDM 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

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:

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

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

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

Modifikovaný dynamický model (03/2006) Schéma modelu podniku

Modifikovaný dynamický model (03/2006) Strukturovaný výpočet