MACHINE REPAIR Symulacja z arkuszem kalkulacyjnym 6299-01 Magdalena Gołowicz Agnieszka Paluch.

Slides:



Advertisements
Podobne prezentacje
Leszek Smolarek Akademia Morska w Gdyni 2005/2006
Advertisements

Excel Narzędzia do analizy regresji
ESTYMACJA PRZEDZIAŁOWA
Analiza współzależności zjawisk
Wybrane zastosowania programowania liniowego
KSZTAŁTOWANIE STRUKTURY KAPITAŁU A DŹWIGNIA FINANSOWA
Zarządzanie operacjami
BUDOWA MODELU EKONOMETRYCZNEGO
Teoria kosztów.
Symulacja zysku Sprzedaż pocztówek.
Symulacja wprowadzania nowego produktu na rynek
Wykład nr 4 Rynek pracy W prezentacji zostały wykorzystane slajdy pomocnicze do książki: Microeconomics, R.S.Pindyck D.L.Rubinfeld.
Wpływ systemu rachunku kosztów na wynik finansowy
PRZYROSTY WZGLĘDNE.
X* optymalna wielkość zapasu
Niepewności przypadkowe
Wykład 6 Standardowy błąd średniej a odchylenie standardowe z próby
Scenariusz lekcji Marlena Zaborniak.
Analiza kosztów i przychodów
Elementy Rachunku Prawdopodobieństwa i Statystyki
Symulacja zysku Sprzedaż pocztówek. Problem zPewna firma produkująca pocztówki Walentynkowe chce aby pomóc jej w podjęciu decyzji dotyczącej wyboru optymalnej.
Funkcja produkcji.
Bezpieczny zapas wysokiego ryzyka – jak go określić?
Koszt przeglądu/naprawy
Jacek Wallusch _________________________________ Współczesne Teorie Ekonomiczne Krzywa Phillipsa.
PROBLEMY DECYZYJNE KRÓTKOOKRESOWE WYBÓR OPTYMALNEJ STRUKTURY PRODUKCJI
Teoria kosztów.
Spotkanie Prasowe 16 maja 2007 r.. „Niesprawiedliwy podział owoców wzrostu gospodarczego” Raport przeprowadzony na zlecenie NSZZ Solidarność, opracowany.
Wykład 1 Dr Agnieszka Tubis.
Testowanie hipotez statystycznych
Wnioskowanie statystyczne
Studium osiągalności. Rozmiar projektu (np. w punktach funkcyjny projektu w porównaniu do rozmiaru zakładanego zespołu projektowego i czasu Dostępność.
Weryfikacja hipotez statystycznych
Przenoszenie błędów (rachunek błędów) Niech x=(x 1,x 2,...,x n ) będzie n-wymiarową zmienną losową złożoną z niezależnych składników o rozkładach normalnych.
mgr Paweł Augustynowicz Lublin 2008
MODELOWANIE ZMIENNOŚCI CEN AKCJI
Dr Ewelina Sokołowska, UG prof. dr hab. Jerzy Witold Wiśniewski, UMK
Centrum Narciarskie „Lyžařskě Vleky” w Peči pod Chopkěm Przemysław Antoniak Artur Pieniądz.
Dr inż. Bożena Mielczarek
Rachunkowość zarządcza
Podstawy analizy kosztów
Symulacje w arkuszu kalkulacyjnym Excel1 1 czerwca 2004 PRYWATNE POGOTOWIE w WARSZAWIE Małgorzata Nosko Wojciech Wosik.
SPIS TREŚCI SPIS TREŚCI Wprowadzenie Wprowadzenie Wprowadzenie Założenia: Założenia: Rynek Rynek Rynek Dystrybucja Dystrybucja Dystrybucja Produkcja Produkcja.
City Assistance Małgorzata Baranowska Przemysław Zaborowski.
ZASADY USTALANIA CEN.
WYBÓR WARIANTU TECHNOLOGICZNEGO
WYBÓR WARIANTU TECHNOLOGICZNEGO
1 USTALANIE CENY SPECJALNEJ DLA DODATKOWEGO ZAMÓWIENIA.
Wycena opcji Barbara Załęska. Emery Bowlander Ekscentryczny, bardzo bogaty, wymagający inwestor prognozuje wzrost wartości akcji jest zainteresowany kupnem.
California Cooperative Bank Jakub Bielecki. California Cooperative Bank Plan prezentacji  1. Przedstawienie problemu  2. Założenia modelu  3. Wyniki.
1 Sprigg Lane Ewa Korczyc Urszula Borowska. 2 Prezentacja sytuacji Firma Sprigg Lane Natural Resources jest częścią Sprigg Lane Company zajmującej się.
Testowanie hipotez Jacek Szanduła.
ANALIZA CVP KOSZT-WOLUMEN-ZYSK.
STATYSTYKA – kurs podstawowy wykład 5 dr Dorota Węziak-Białowolska Instytut Statystyki i Demografii.
Oligopol oferentów Założenia modelu: 1.Na rynku danego dobra jest kilku dużych oferentów i bardzo wielu drobnych nabywców. 2.Na rynku a) nie ma preferencji.
WEZ 1 Wyniki egzaminu zawodowego absolwentów techników i szkół policealnych październik 2006 r.
Logistyka – Ćwiczenia nr 6
Rozkłady statystyk z próby dr Marta Marszałek Zakład Statystyki Stosowanej Instytut Statystyki i Demografii Kolegium.
Modele nieliniowe sprowadzane do liniowych
Parametry rozkładów Metodologia badań w naukach behawioralnych II.
STATYSTYKA – kurs podstawowy wykład 11
Rachunkowość - Wycena rozchodu materiałów/towarów
Rozkład z próby Jacek Szanduła.
EKONOMETRIA W3 prof. UG, dr hab. Tadeusz W. Bołt
Przedsiębiorstwo w gospodarce rynkowej
Regresja wieloraka – bada wpływ wielu zmiennych objaśniających (niezależnych) na jedną zmienną objaśnianą (zależą)
Jednorównaniowy model regresji liniowej
Model ekonometryczny z dwiema zmiennymi
Teoria kosztów.
Zapis prezentacji:

MACHINE REPAIR Symulacja z arkuszem kalkulacyjnym Magdalena Gołowicz Agnieszka Paluch

 PRZEDSTAWIENIE PROBLEMU  ZAŁOŻENIA  SYMULACJA  WYNIKI SYMULACJI  ANALIZA WRAŻLIWOŚCI  WNIOSKI Machine Repair

Opis organizacji  Pacyfic Palstic Inc (PPI) wykorzystuje w procesie produkcyjnym wtryskarki  Firma posiada 3 wtryskarki, obsługiwane w przypadku awarii przez 1 technika  W wyniku coraz lepszej sytuacji na rynku, na którym działa PPI, rozważa się zakup 3 dodatkowych wtryskarek

Machine RepairOpis problemu  Wzrasta czas przestoju wtryskarek (czas oczekiwania na technika oraz czas naprawy)  Ewentualny zakup 3 wtryskarek może jeszcze bardziej zwiększyć czas przestoju  Można zatrudnić dodatkowych techników, co zmniejszyłoby czas przestoju, jednak zwiększyłoby koszty pracownicze

Machine RepairCel symulacji Ustalenie czy bardziej opłaca się pozostać przy 3 maszynach obsługiwanych przez 1 technika, czy zakupić 3 dodatkowe maszyny, zwiększając jednocześnie liczbę techników??? Wyznaczenie optymalnej liczby techników, która minimalizowałaby całkowity koszt jednostkowy przestoju maszyny na godzinę.

Machine Repair Kryterium oceny Minimalizacja całkowitego kosztu jednostkowego przestoju maszyny na godzinę na który składają się:  Minimalizacja kosztu przestoju maszyny na 1h  Minimalizacja kosztu płac

Machine Repair Założenia modelu  Czas naprawy maszyny jest zmienną losową  Czas naprawy jednej maszyny jest niezależny od czasu naprawy pozostałych maszyn  Prawdopodobieństwo zepsucia maszyny w danej godzinie wynosi 0,1; jest ono niezależne od prawdopodobieństwa popsucia się którejkolwiek z maszyn  Maszyna psuję się zawsze na początku godziny

Machine Repair Założenia modelu  Gdy maszyny psują się w tej samej godzinie, w zależności od liczby techników najpierw naprawiana jest maszyna pierwsza potem druga....  Technik zaczyna naprawiać maszynę w tej samej godzinie w której się zepsuła (chyba, że nie ma dostępnego technika)  Technicy są na miejscu, dostępni 24 godziny na dobę

Machine Repair Założenia modelu  Koszt alternatywny związany z przestojem maszyny przez 1 godzinę, bez względu na to czy maszyna jest naprawiana czy czeka na technika, wynosi $100  Każdy robotnik dostaje stałą pensję równą $10 za godzinę (niezależnie od tego czy pracuje czy nie) oraz $22 za każdą godzinę naprawy maszyny  Pominięty został koszt zakupu 3 dodatkowych maszyn  Dokładność oszacowań na poziomie $1

analiza dla pierwszych 1000 godzin pracy maszyn średni koszt przestoju 1 maszyny na 1 h 35 powtórzeń symulacji (zgodnie z minimalną liczebnością próby) dalsza analiza dla 2 modeli: z 3-ma maszynami oraz 6-oma. Machine Repair Analiza wyników

Machine Repair Analiza wyników  prawdopodobieństwo zepsucia się maszyny dość małe (0,1);  zdarza się jednak, że maszyny psują się w tym samym czasie i wtedy jedna z maszyn musi czekać aż technik naprawi poprzednią;  jest to przyczyną powstania kosztów związanych z oczekiwaniem na technika; A) Model z 3-ma maszynami i 1-ym technikiem Histogram średniego kosztu przestoju maszyny / 1h w przypadku 3 maszyn i 1 robotnika. Główne statystyki opisowe dla wartości średniej kosztu przestoju 1 maszyny przez 1 godzinę.

Machine Repair Analiza wyników  średnio w ciągu 1000 h pracy 1 maszyna stoi bezczynnie, nie przynosząc zysku a jedynie powodując powstanie kosztu przez 62,8 godziny. ROZWIĄZANIE: Zatrudnienie większej liczby techników bo: A) zminimalizowałoby to czas przestoju maszyn (oczekiwania na technika) B) zwiększyłoby wydajność techników.  Technik w ciągu 1000 h pracy naprawia maszyny średnio przez 59% czasu, czyli ok. 590h. Wydajność technika w ciągu 1000 h pracy 3 maszyn.

Machine Repair Analiza wyników B) Model z 6-ma maszynami i różną liczbą techników.  Czas przestoju został uzależniony od liczby dostępnych techników  Liczba pracowników może się wahać od 1 do 6. Główne statystyki opisowe dla średniej wartości kosztu przestoju maszyny przez 1h.

Machine Repair Analiza wyników B) Model z 6-ma maszynami i różną liczbą techników. Histogramy średniego kosztu przestoju maszyny dla 1,2,3,4,5 oraz 6 techników

Machine Repair Analiza wyników B) Model z 6-ma maszynami i różną liczbą techników. najniższa wartość średnia kosztu przestoju maszyny w 95% przypadków wartości średniej pokrywane są przedziałem ufności od $32,2 do $32,4. wartość odchylenia standardowego jest również najniższa => niski poziom ryzyka operacyjnego. dla 6-ciu maszyn i 3 robotników – $32,3.

Machine Repair Analiza wyników B) Model z 6-ma maszynami i różną liczbą techników.  najwyższy średni koszt przestoju maszyny dla 6 maszyn i 1 zatrudnionego pracownika  przyczyna => bardzo długi czas oczekiwania maszyny na naprawę (207 godzin podczas 1000 h pracy 6 maszyn), a zatem wysoki koszt alternatywny, który nie jest rekompensowany niskim kosztem pracowniczym  dla 2 pracowników = ok. 52 h  dla 3 pracowników = ok. 9 h  dla 4 pracowników czas przestoju = ok. 1 h  dla 5 lub 6 techników jest prawie równy 0 ale: *wzrasta koszt wynagrodzeń *nie jest on rekompensowane spadkiem kosztu przestoju maszyn oczekujących na naprawę

Machine Repair Analiza wyników B) Model z 6-ma maszynami i różną liczbą techników.  Liczba pracowników, która minimalizuje koszty wypłat oraz koszty przestoju maszyn wynosi 3  Średni czas przestoju maszyny czekającej na naprawę rekompensowany jest wtedy przez niezbyt wysokie koszty osobowe, zatem całkowity koszt przestoju maszyny jest najniższy

Machine Repair Analiza wrażliwości Płaca za 1h Dla każdej wielkości płacy opłaca się zatrudnić 3 pracowników.

Machine Repair Analiza wrażliwości Stała pensja za 1h W przypadku stałej pensji poniżej $22/1h opłaca się zatrudnić 3 pracowników, dla wielkości wyższych 2.

Machine Repair Analiza wrażliwości Koszt alternatywny Im wyższy koszt alternatywny, tym bardziej opłaca się zatrudnić więcej pracowników.

Machine Repair Analiza wrażliwości Prawdopodobieństwo popsucia się maszyny Im wyższe prawdopodobieństwo zepsucia się maszyny tym bardziej opłaca się zatrudnić więcej pracowników (dla prawdopodobieństwa poniżej 0,5).

Machine Repair Wnioski WNIOSKI:  bardziej opłacalne jest dokupienie 3 nowych maszyn i zatrudnienie 3 techników  średni czas przestoju maszyny czekającej w tym wariancie na naprawę rekompensowany jest wtedy przez nie za wysokie koszty osobowe, co sprawia, że całkowity koszt przestoju maszyny jest najniższy