KOMPUTEROWE WSPOMAGANIE PROCESU MODELOWANIA TRANSPORTU

Save this PDF as:
 WORD  PNG  TXT  JPG

Wielkość: px
Rozpocząć pokaz od strony:

Download "KOMPUTEROWE WSPOMAGANIE PROCESU MODELOWANIA TRANSPORTU"

Transkrypt

1 Dr inż. Jolanta KRYSTEK Mgr inż. Tomasz GRABALSKI Instytut Automatyki Politechnika Śląska KOMPUTEROWE WSPOMAGANIE PROCESU MODELOWANIA TRANSPORTU Streszczenie: Artykuł dotyczy modelowania procesu transportowego. Przedstawiono aplikację umożliwiającą wygenerowanie oraz rozwiązanie zadania transportowego. Szczegółowo opisano zastosowany algorytm harmonogramowania dostaw. Zaproponowano kryteria oceny harmonogramowania dostaw. COMPUTER AIDED PROCESS OF TRANSPORT MODELLING Abstract: Article concerns modeling the transport process. The application that allows generating and solving the transport problem was presented. Scheduling of deliveries algorithm was described. Proposed criteria for evaluating the scheduling of deliveries Słowa kluczowe: komputerowe wspomaganie, modelowanie transportu Keywords: computer aid, transport modelling 1. WPROWADZENIE Proces transportowy, realizowany przez system transportowy, dotyczy przemieszczania ładunków z miejsc ich nadania do miejsc odbioru. Efektywna realizacja tych zadań jest możliwa tylko poprzez właściwe zarządzanie tym procesem na całej trasie dostawy od dostawcy do odbiorcy, co wiąże się również z wyborem odpowiednich środków transportu. Rozwiązanie problemu transportowego polega na znalezieniu takiej drogi pomiędzy dostawcami a odbiorcami, której koszt jest jak najniższy rozwiązanie optymalne. Integralną częścią każdego procesu transportowego jest rozwiązywanie zagadnienia transportowego [5]. Mając przed sobą zadanie transportowe najpierw budujemy rozwiązanie dopuszczalne, następnie sprawdzamy, czy jest rozwiązaniem optymalnym. Jeżeli nie jest budujemy kolejne rozwiązanie dopuszczalne lepsze od poprzedniego lub przynajmniej nie gorsze. Z nowym rozwiązaniem dopuszczalnym postępujemy jak z poprzednim, do momentu otrzymania wyniku optymalnego. W praktyce można spotkać trzy różne przypadki klasycznego zagadnienia transportowego, które przedstawione zostały w tabeli 1. Tabela 1. Przypadki zagadnienia transportowego występujące w praktyce [6] rodzaj zadania sytuacja przykład zbilansowane przemieszczenia towaru z fabryk do magazynów położonych popyt = podaż (zamknięte) w dużej odległości niezbilansowane popyt > podaż większość dostaw w gospodarce rynkowej (otwarte) popyt < podaż przypadki szczególne chwilowe niedobory towarów 323

2 Najczęstszym przypadkiem występującym w praktyce jest sytuacja, gdy ilość towaru dostępnego u dostawcy przewyższa zapotrzebowanie odbiorców. Taki przypadek nazywamy niezbilansowanym, lub inaczej otwartym, zagadnieniem transportowym. Czasem zdarza się, że popyt odbiorców przewyższa możliwości dostawców. Mamy wtedy również do czynienia z zadaniem niezbilansowanym. Zadanie zbilansowane to takie, gdy popyt jest równy podaży i najczęściej zdarza się to w przypadku transportu towarów z fabryk do magazynów położonych daleko od fabryk. Opisana w artykule aplikacja pozwala na zamodelowanie zadania transportowego oraz uzyskanie jego rozwiązania minimalizującego koszt dostawy towaru od punktów nadania do punktów odbioru. Problem rozwiązano dwuetapowo: pierwszy etap polegał na stworzeniu strony internetowej wykorzystującej technologię Google Maps API, w celu zamodelowania rzeczywistego zadania transportowego. W drugim etapie stworzono aplikację zrealizowaną w środowisku LabVIEW, która umożliwia wykorzystanie wygenerowanego modelu do rozwiązania zagadnienia transportowego [2]. 2. PROBLEMATYKA PROCESU TRANSPORTOWEGO Procesem transportowym nazywamy ciąg następujących po sobie wszystkich czynności, które stanowią pewną całość i w wyniku których odpowiednia ilość towaru zostanie dostarczona od nadawcy do odbiorcy. Model matematyczny zamkniętego zagadnienia transportowego formułujemy następująco [1]: KT = c x min gdzie: c jednostkowy koszt transportu towaru od i-tego dostawcy do j-tego odbiorcy, i = 1,2, m; j = 1,2,, n x wielkość przewozu na trasie od i-tego dostawcy do j-tego odbiorcy, m liczba dostawców, n liczba odbiorców. Zmienną x określamy jako zmienną decyzyjną. Wprowadza się również dwa dodatkowe parametry: a oraz b. Pierwszy z nich określa ilość towaru, jaką jest w stanie dostarczyć i-ty dostawca, natomiast drugi określa, ile towaru j-ty odbiorca oczekuje na dostarczenie. W związku z tym można zapisać warunki (2), (3) oraz (4), które muszą być spełnione, aby rozwiązanie zadania było poprawne. x a x = b x 0 (4) i = 1,2, m; j = 1,2, n Warunek (2) zapewnia, że każdy dostawca dostarczy co najwyżej tyle towaru, ile posiada, natomiast warunek (3) wymusza, aby każdy odbiorca otrzymał tyle towaru, ile oczekuje. Warunek (4) jest tak zwanym warunkiem brzegowym i oznacza, że zmienna decyzyjna x ij może przyjmować tylko wartości nieujemne. (1) (2) (3) 324

3 Przebieg procesu transportowego można podzielić na następujące fazy: koncepcyjne przygotowanie procesu transportu (w tym modelowanie procesu transportowego), przygotowanie towaru do przewozu, organizacja procesu przemieszczenia, fizyczne przemieszczenie ładunku, obsługa procesu od strony prawno-finansowej, analiza kosztów i ocena przebiegu procesu transportowego. Najważniejszą z faz jest koncepcyjne przygotowanie procesu. W literaturze [8] można znaleźć informację, iż jest to bardzo istotny etap, jednakże zwykle niedostatecznie przykłada się do niego uwagę, dlatego też prezentowana aplikacja mogłaby stać się ważnym elementem ułatwiającym pracę nad tym etapem. Hipotetyczny dostawca bądź odbiorca mógłby, na tym etapie planowania, skorzystać z aplikacji w celu uzyskania harmonogramu transportu towaru oraz ustalenia jego przybliżonych kosztów 3. ETAPY ROZWIĄZYWANIA PROBLEMU TRANSPORTOWEGO Proces rozwiązywania problemu transportowego został podzielony na dwa etapy: definiowanie zadania transportowego w tym celu powstała strona internetowa MPT, rozwiązanie zadania transportowego w tym celu powstała aplikacja obliczeniowa MPT Definiowanie zadania transportowego Celem stworzenia portalu internetowego MPT (rys. 1) było przetwarzanie danych, udostępnianych przez platformę Google Maps API, z poziomu języków programowania, takich jak Javascript czy PHP. Oprócz przetwarzania oraz przechowywania danych, na stronie internetowej realizowane są skrypty, dzięki którym uzyskuje się zadanie transportowe w postaci macierzy kosztów oraz dodatkowych ograniczeń zapisywanych do pliku XML, będących wstępem do dalszego przetwarzania i ostatecznego uzyskania optymalnego planu dostaw pomiędzy dostawcami a odbiorcami (za pomocą aplikacji MPT). Rys. 1. Strona główna portalu MPT [Źródło własne] 325

4 Tworzenie zadania transportowego (poprzez stronę internetową MPT), wymaga kolejno: zdefiniowania dostawców i odbiorców, podania wszystkich parametrów zadania transportowego: podaż dostawców, popyt odbiorców, liczby pojazdów dostępnych u danego dostawcy, jednostka towaru (kilogramy, sztuki itp.), cena paliwa, średnie spalanie pojazdu (cykl mieszany) oraz ładowność pojazdów. Można również określić, czy trasa, którą będą się poruszać pojazdy, ma być wyznaczona z ominięciem dróg płatnych oraz autostrad, przeliczenia wszystkich kosztów (rys. 2), które mogą przyjmować różną formę: koszty pieniężne (PLN) wyznaczane ze wzoru (5), koszty czasowe (godziny i minuty), koszty odległościowe (kilometrowe) (km). c = śr. spalanie[l/100km] 100 dystans[km] cena paliwa [zł] (5) Rys. 2. Przykładowa tabela kosztów [Źródło własne] Istotne jest to, iż nie są to koszty jednostkowe. Koszty te reprezentują koszty przejazdu jednego pojazdu na wyznaczonej trasie od danego dostawcy do odbiorcy. Dlatego, aby móc traktować wartości zawarte w macierzy kosztów jako koszty jednostkowe, należy przeliczyć zarówno popyt, jak i podaż na liczbę pojazdów potrzebnych do przewozu zadanej ilości towaru zgodnie ze wzorem (6). gdzie: P popyt lub podaż, q wartość popytu/podaży w zadanej jednostce, c ładowność jednego pojazdu. P = q/c (6) Podanie wymienionych parametrów oczywiście nie wyczerpuje całkowicie wszystkich możliwości, jakie mogą wystąpić w przypadku rzeczywistego zadania transportowego. Uwzględnienie wszystkich sytuacji występujących w rzeczywistości jest praktycznie niemożliwe, dlatego na obecnym etapie rozwoju aplikacji wprowadzono pewne założenia upraszczające. 326

5 3.2. Struktura bazy danych aplikacji Rys. 3. Struktura bazy danych strony internetowej MPT [Źródło własne] Na rysunku 3 przedstawiona została struktura bazy danych, która wykorzystywana jest w serwisie MPT. Składa się ona z 9 tabel połączonych ze sobą różnymi relacjami, dzięki czemu ułatwione jest wprowadzanie zmian oraz nowych rekordów. Całość jest przechowywana i zarządzana w systemie MySQL Rozwiązywanie zadania transportowego Aplikacja rozwiązująca zadanie transportowe została zaimplementowana w środowisku LabVIEW i opiera się na technologii DataSocket, dzięki której możliwe jest odczytanie danych z przedstawionej w punkcie 3.1 strony internetowej. Po pobraniu danych dotyczących wygenerowanego zadania transportowego i określeniu kryterium kosztów można uzyskać rozwiązania tego zadania. W aplikacji zostały zaimplementowane algorytmy uzyskiwania rozwiązania dopuszczalnego (MKPZ, MNKPZ, RMewW i VAM) oraz algorytm transportowy (metoda potencjałów). Dodatkowo zaimplementowano algorytm pozwalający na ustalenie planu dostaw z podziałem na poszczególnych dostawców (rysunek 4 przedstawia przykładową tabelę z wyznaczonym rozwiązaniem, całkowity koszt oraz graf ogólny przedstawiający rozmieszczenie wszystkich dostawców i odbiorców wraz ze ścieżkami przemieszczania towaru). 327

6 Rys. 4. Zakładka wyniki ogólne [Źródło własne] Ostatnim elementem rozwiązania zadania transportowego jest harmonogram dostaw wraz ze statystykami pomagającymi szczegółowo ocenić wygenerowany harmonogram. Algorytm ten oparty jest na problemie Job Shop [5]. W przypadku zagadnienia transportowego maszyny są identyfikowane jako pojazdy, a zadania są ciągiem operacji, do których zaliczają się: załadunek towaru, przejazd do odbiorcy, rozładunek towaru, powrót do bazy. 328

7 Rys. 5. Zakładka wyniki harmonogram [Źródło własne] Kroki algorytmu dla i-tego dostawcy przedstawiają się w następujący sposób: 1) Znajdź największą ilość towaru x ij, jaką musi zawieźć i-ty dostawca do j-tego odbiorcy. Jeśli istnieje więcej niż jeden odbiorca, dla którego ilość towaru jest maksymalna, znajdź, w macierzy kosztów czasowych C odpowiadające tym odbiorcom czasy transportu c ij i wybierz tego odbiorcę, dla którego ten koszt jest najmniejszy. W przypadku gdy minimalne czasy transportu dla kilku odbiorców są sobie równe, wybierz tego, którego indeks j jest najmniejszy. Jeśli wszystkie elementy x ij, i = 1,, n (gdzie n liczba odbiorców), to KONIEC. 2) Załaduj pierwszy wolny pojazd (metoda FIFO First In First Out) towarem do poziomu ładowności (jeśli ładowność przewyższa popyt wybranego odbiorcy lub jest mu równa). 329

8 Jeśli poziom ładowności jest większy od wartości elementu x ij, załaduj pojazd taką ilością towaru, jaka jest potrzebna danemu odbiorcy, a następnie wróć do punktu 1, traktując ładowność pojazdu jako pozostałe w pojeździe miejsce, a wybranego w tym kroku odbiorcę jako nowego dostawcę. W każdym przypadku odejmij ilość załadowanego ładunku dostarczanego do j-tego odbiorcy od elementu x ij w macierzy rozwiązania. 3) Zrealizuj transport w kolejności, w jakiej dodawani byli kolejni odbiorcy, następnie na końcu dodaj czas powrotu do bazy od ostatniego odbiorcy i wróć do punktu 1, po drodze wstawiając do macierzy T wszystkie elementy t po, gdzie p to indeks pojazdu, natomiast o jest indeksem wykonanej operacji w danym zadaniu. Dodatkowo, dla oceny wyznaczonego harmonogramu, wyznaczane są wskaźniki [3]: średni czas potrzebny na załadunek pojazdu, minimalny czas wykonania zlecenia, maksymalny czas wykonania zlecenia, średni czas wykonania jednego zlecenia, średni czas przebywania pojazdu w trasie, średni czas potrzebny na rozładunek pojazdu. 4. PODSUMOWANIE Ze względu na liczne czynniki losowe oraz ograniczenia występujące w procesie transportowym, problem jego modelowania jest niezwykle złożonym zagadnieniem. W artykule przedstawiono system umożliwiający zamodelowanie procesu transportowego oraz jego symulację rozumianą jako wyznaczenie optymalnej trasy dostawy towaru od dostawców do odbiorców. Cel ten został osiągnięty poprzez implementację przedstawionej w tej pracy strony internetowej oraz aplikacji w środowisku LabVIEW. Ograniczenia oraz dodatkowe parametry, które wprowadza się przy tworzeniu zadania transportowego przybliżają model do rzeczywistości. LITERATURA Praca finansowana z działalności statutowej Instytutu Automatyki Politechniki Śląskiej w 2013 r. [1] Cormen Th.H., Leiserson Ch.E., Rivest R.L.: Wprowadzenie do algorytmów, Wyd. czwarte, Wydawnictwa Naukowo-Techniczne, Warszawa, [2] Grabalski T.: Modelowanie procesu transportowego, Gliwice, 2012 (praca dyplomowa niepublikowana). [3] Krystek J., Grabalski T.: Modelowanie procesu transportowego, XV Konferencja Logistyki Stosowanej Total Logistic Management Zakopane, 2012 (CD). [4] Leszczyński J.: Modelowanie systemów i procesów transportowych, Oficyna Wyd. Politechniki Warszawskiej, [5] Pinedo M.J.: Planning and Scheduling in Manufacturing and Services, Springer, [6] Sawicki P.: Zarządzanie systemami transportu drogowego. Problem transportowy. [online], Politechnika Poznańska, Wydział Maszyn Roboczych i Pojazdów, Poznań, [7] Sikora W.: Badania operacyjne, PWE, Warszawa, [8] Zwierzyńskaj-Bubałło T. (red): Transport i spedycja w handlu zagranicznym, Polskie Wydawnictwo Ekonomiczne, Warszawa,

Plan wykładu. Przykład. Przykład 3/19/2011. Przykład zagadnienia transportowego. Optymalizacja w procesach biznesowych Wykład 2 DECYZJA?

Plan wykładu. Przykład. Przykład 3/19/2011. Przykład zagadnienia transportowego. Optymalizacja w procesach biznesowych Wykład 2 DECYZJA? /9/ Zagadnienie transportowe Optymalizacja w procesach biznesowych Wykład --9 Plan wykładu Przykład zagadnienia transportowego Sformułowanie problemu Własności zagadnienia transportowego Metoda potencjałów

Bardziej szczegółowo

Zagadnienie transportowe (badania operacyjne) Mgr inż. Aleksandra Radziejowska AGH Akademia Górniczo-Hutnicza w Krakowie

Zagadnienie transportowe (badania operacyjne) Mgr inż. Aleksandra Radziejowska AGH Akademia Górniczo-Hutnicza w Krakowie Zagadnienie transportowe (badania operacyjne) Mgr inż. Aleksandra Radziejowska AGH Akademia Górniczo-Hutnicza w Krakowie OPIS ZAGADNIENIA Zagadnienie transportowe służy głównie do obliczania najkorzystniejszego

Bardziej szczegółowo

Wykład z modelowania matematycznego. Zagadnienie transportowe.

Wykład z modelowania matematycznego. Zagadnienie transportowe. Wykład z modelowania matematycznego. Zagadnienie transportowe. 1 Zagadnienie transportowe zostało sformułowane w 1941 przez F.L.Hitchcocka. Metoda rozwiązania tego zagadnienia zwana algorytmem transportowymópracowana

Bardziej szczegółowo

Zagadnienie transportowe

Zagadnienie transportowe 9//9 Zagadnienie transportowe Optymalizacja w procesach biznesowych Wykład Plan wykładu Przykład zagadnienia transportowego Sformułowanie problemu Własności zagadnienia transportowego Metoda potencjałów

Bardziej szczegółowo

Badania Operacyjne Ćwiczenia nr 5 (Materiały)

Badania Operacyjne Ćwiczenia nr 5 (Materiały) ZADANIE 1 Zakład produkuje trzy rodzaje papieru: standardowy do kserokopiarek i drukarek laserowych (S), fotograficzny (F) oraz nabłyszczany do drukarek atramentowych (N). Każdy z rodzajów papieru wymaga

Bardziej szczegółowo

ZAGADNIENIE TRANSPORTOWE(ZT)

ZAGADNIENIE TRANSPORTOWE(ZT) A. Kasperski, M. Kulej BO Zagadnienie transportowe 1 ZAGADNIENIE TRANSPORTOWE(ZT) Danychjest pdostawców,którychpodażwynosi a 1, a 2,...,a p i q odbiorców,którychpopytwynosi b 1, b 2,...,b q.zakładamy,że

Bardziej szczegółowo

ZAGADNIENIE TRANSPORTOWE

ZAGADNIENIE TRANSPORTOWE ZAGADNENE TRANSPORTOWE Definicja: Program liniowy to model, w którym warunki ograniczające oraz funkcja celu są funkcjami liniowymi. W skład każdego programu liniowego wchodzą: zmienne decyzyjne, ograniczenia

Bardziej szczegółowo

Rozwiązanie Ad 1. Model zadania jest następujący:

Rozwiązanie Ad 1. Model zadania jest następujący: Przykład. Hodowca drobiu musi uzupełnić zawartość dwóch składników odżywczych (A i B) w produktach, które kupuje. Rozważa cztery mieszanki: M : M, M i M. Zawartość składników odżywczych w poszczególnych

Bardziej szczegółowo

ZAGADNIENIE TRANSPORTOWE

ZAGADNIENIE TRANSPORTOWE ZAGADNIENIE TRANSPORTOWE ZT jest specyficznym problemem z zakresu zastosowań programowania liniowego. ZT wykorzystuje się najczęściej do: optymalnego planowania transportu towarów, przy minimalizacji kosztów,

Bardziej szczegółowo

K.Pieńkosz Badania Operacyjne Wprowadzenie 1. Badania Operacyjne. dr inż. Krzysztof Pieńkosz

K.Pieńkosz Badania Operacyjne Wprowadzenie 1. Badania Operacyjne. dr inż. Krzysztof Pieńkosz K.Pieńkosz Wprowadzenie 1 dr inż. Krzysztof Pieńkosz Instytut Automatyki i Informatyki Stosowanej Politechniki Warszawskiej pok. 560 A tel.: 234-78-64 e-mail: K.Pienkosz@ia.pw.edu.pl K.Pieńkosz Wprowadzenie

Bardziej szczegółowo

WYKORZYSTANIE NARZĘDZIA Solver DO ROZWIĄZYWANIA ZAGADNIEŃ TRANSPORTOWYCH Z KRYTERIUM KOSZTÓW

WYKORZYSTANIE NARZĘDZIA Solver DO ROZWIĄZYWANIA ZAGADNIEŃ TRANSPORTOWYCH Z KRYTERIUM KOSZTÓW WYKORZYSTANIE NARZĘDZIA Solver DO ROZWIĄZYWANIA ZAGADNIEŃ TRANSPORTOWYCH Z KRYTERIUM KOSZTÓW Zadania transportowe Zadania transportowe są najczęściej rozwiązywanymi problemami w praktyce z zakresu optymalizacji

Bardziej szczegółowo

Metody Ilościowe w Socjologii

Metody Ilościowe w Socjologii Metody Ilościowe w Socjologii wykład 4 BADANIA OPERACYJNE dr inż. Maciej Wolny AGENDA I. Badania operacyjne podstawowe definicje II. Metodologia badań operacyjnych III. Wybrane zagadnienia badań operacyjnych

Bardziej szczegółowo

ZAGADNIENIA TRANSPORTOWE

ZAGADNIENIA TRANSPORTOWE ZAGADNIENIA TRANSPORTOWE Maciej Patan Uniwersytet Zielonogórski WPROWADZENIE opracowano w 1941 r. (F.L. Hitchcock) Jest to problem opracowania planu przewozu pewnego jednorodnego produktu z kilku różnych

Bardziej szczegółowo

System wspomagania harmonogramowania przedsięwzięć budowlanych

System wspomagania harmonogramowania przedsięwzięć budowlanych System wspomagania harmonogramowania przedsięwzięć budowlanych Wojciech Bożejko 1 Zdzisław Hejducki 2 Mariusz Uchroński 1 Mieczysław Wodecki 3 1 Instytut Informatyki, Automatyki i Robotyki Politechnika

Bardziej szczegółowo

Tytuł: Identyfikacja procesu. Przedmiot: Zarządzanie procesami transportowo-logistycznymi Specjalność: Logistyka transportu Wersja: 2014.10.

Tytuł: Identyfikacja procesu. Przedmiot: Zarządzanie procesami transportowo-logistycznymi Specjalność: Logistyka transportu Wersja: 2014.10. Tytuł: Identyfikacja Autor: Piotr SAWICKI Zakład Systemów Transportowych WMRiT PP piotr.sawicki@put.poznan.pl www.put.poznan.pl/~piotr.sawicki www.facebook.com/piotr.sawicki.put Przedmiot: Zarządzanie

Bardziej szczegółowo

Wykorzystanie nowoczesnych technik prognozowania popytu i zarządzania zapasami do optymalizacji łańcucha dostaw na przykładzie dystrybucji paliw cz.

Wykorzystanie nowoczesnych technik prognozowania popytu i zarządzania zapasami do optymalizacji łańcucha dostaw na przykładzie dystrybucji paliw cz. 14.12.2005 r. Wykorzystanie nowoczesnych technik prognozowania popytu i zarządzania zapasami do optymalizacji łańcucha dostaw na przykładzie dystrybucji paliw cz. 2 3.2. Implementacja w Excelu (VBA for

Bardziej szczegółowo

Gospodarcze zastosowania algorytmów genetycznych

Gospodarcze zastosowania algorytmów genetycznych Marta Woźniak Gospodarcze zastosowania algorytmów genetycznych 1. Wstęp Ekonometria jako nauka zajmująca się ustalaniem za pomocą metod statystycznych ilościowych prawidłowości zachodzących w życiu gospodarczym

Bardziej szczegółowo

The method for selection and combining the means of transportation according to the Euro standards

The method for selection and combining the means of transportation according to the Euro standards Article citation info: TKACZYK S. The method for selection and combining the means of transportation according to the Euro standards. Combustion Engines. 2015, 162(3), 958-962. ISSN 2300-9896. Sławomir

Bardziej szczegółowo

METODA SYMPLEKS. Maciej Patan. Instytut Sterowania i Systemów Informatycznych Uniwersytet Zielonogórski

METODA SYMPLEKS. Maciej Patan. Instytut Sterowania i Systemów Informatycznych Uniwersytet Zielonogórski METODA SYMPLEKS Maciej Patan Uniwersytet Zielonogórski WSTĘP Algorytm Sympleks najpotężniejsza metoda rozwiązywania programów liniowych Metoda generuje ciąg dopuszczalnych rozwiązań x k w taki sposób,

Bardziej szczegółowo

PRZEWODNIK PO PRZEDMIOCIE

PRZEWODNIK PO PRZEDMIOCIE Nazwa przedmiotu: PODSTAWY MODELOWANIA PROCESÓW WYTWARZANIA Fundamentals of manufacturing processes modeling Kierunek: Mechanika i Budowa Maszyn Rodzaj przedmiotu: obowiązkowy na specjalności APWiR Rodzaj

Bardziej szczegółowo

Komentarz Technik spedytor 342[02] Czerwiec 2012 342[02]-01-122. Strona 1 z 18

Komentarz Technik spedytor 342[02] Czerwiec 2012 342[02]-01-122. Strona 1 z 18 342[02]-01-122 Strona 1 z 18 Strona 2 z 18 Strona 3 z 18 Załączniki umieszczone w Karcie Pracy Egzaminacyjnej Strona 4 z 18 Strona 5 z 18 W pracy egzaminacyjnej ocenie podlegały następujące elementy: I.

Bardziej szczegółowo

Komentarz technik spedytor 342[02]-01 Czerwiec 2009

Komentarz technik spedytor 342[02]-01 Czerwiec 2009 Strona 1 z 13 Strona 2 z 13 Strona 3 z 13 Ocenie podlegały następujące elementy pracy egzaminacyjnej: I. Tytuł pracy egzaminacyjnej wynikający z treści zadania. II. Założenia do projektu realizacji prac,

Bardziej szczegółowo

SPEDYCJA I TRANSPORT SPECJALNY

SPEDYCJA I TRANSPORT SPECJALNY SPEDYCJA I TRANSPORT SPECJALNY WPROWADZENIE 2 Marcin Foltyński Instytut Logistyki i Magazynowania 6 x 1,5 godziny Zajęcia odbywają się zgodnie z planem Aktywność Kolokwium WPROWADZENIE 3 PYTANIA??? WPROWADZENIE

Bardziej szczegółowo

Jerzy UCIŃSKI, Sławomir HALUSIAK Politechnika Łódzka, jerzy.ucinski@p.lodz.pl, slawomir.halusiak@p.lodz.pl

Jerzy UCIŃSKI, Sławomir HALUSIAK Politechnika Łódzka, jerzy.ucinski@p.lodz.pl, slawomir.halusiak@p.lodz.pl Politechnika Łódzka, jerzy.ucinski@p.lodz.pl, slawomir.halusiak@p.lodz.pl ORGANIZACJA ZAŁADUNKU POCIĄGU INTERMODALNEGO S : W pracy przedstawiono metodę optymalnego formowania składu pociągu intermodalnego

Bardziej szczegółowo

celu przyjmijmy: min x 0 = n t Zadanie transportowe nazywamy zbilansowanym gdy podaż = popyt, czyli n

celu przyjmijmy: min x 0 = n t Zadanie transportowe nazywamy zbilansowanym gdy podaż = popyt, czyli n 123456789 wyk lad 9 Zagadnienie transportowe Mamy n punktów wysy lajacych towar i t punktów odbierajacych. Istnieje droga od każdego dostawcy do każdego odbiorcy i znany jest koszt transportu jednostki

Bardziej szczegółowo

Badania Operacyjne Ćwiczenia nr 1 (Materiały)

Badania Operacyjne Ćwiczenia nr 1 (Materiały) Wprowadzenie Badania operacyjne (BO) to stosunkowo młoda dyscyplina naukowa, która powstała w czasie II Wojny Światowej, w związku z utworzeniem przy niektórych sztabach sił zbrojnych specjalnych grup

Bardziej szczegółowo

Badania operacyjne. Dr hab. inż. Adam Kasperski, prof. PWr. Pokój 509, budynek B4 adam.kasperski@pwr.edu.pl Materiały do zajęć dostępne na stronie:

Badania operacyjne. Dr hab. inż. Adam Kasperski, prof. PWr. Pokój 509, budynek B4 adam.kasperski@pwr.edu.pl Materiały do zajęć dostępne na stronie: Badania operacyjne Dr hab. inż. Adam Kasperski, prof. PWr. Pokój 509, budynek B4 adam.kasperski@pwr.edu.pl Materiały do zajęć dostępne na stronie: www.ioz.pwr.wroc.pl/pracownicy/kasperski Forma zaliczenia

Bardziej szczegółowo

Ćwiczenia laboratoryjne - 7. Zagadnienie transportowoprodukcyjne. programowanie liniowe

Ćwiczenia laboratoryjne - 7. Zagadnienie transportowoprodukcyjne. programowanie liniowe Ćwiczenia laboratoryjne - 7 Zagadnienie transportowoprodukcyjne ZT-P programowanie liniowe Ćw. L. 8 Konstrukcja modelu matematycznego Model matematyczny składa się z: Funkcji celu będącej matematycznym

Bardziej szczegółowo

Grupowe zakupy usług transportowych praktyczna redukcja kosztów transportu

Grupowe zakupy usług transportowych praktyczna redukcja kosztów transportu Grupowe zakupy usług transportowych praktyczna redukcja kosztów transportu 1 Cel oraz agenda Cel Zaprezentowanie rzeczywistych korzyści wynikających ze współpracy firm w grupowej konsolidacji usług transportowych

Bardziej szczegółowo

www.soot.pl Transport pod pełną kontrolą

www.soot.pl Transport pod pełną kontrolą Transport pod pełną kontrolą System Obsługi Ofert Transportowych SOOT to aplikacja umożliwiająca firmie usprawnienie, optymalizację i pełną kontrolę procesów logistycznych w obszarze transportu na każdym

Bardziej szczegółowo

Modele i narzędzia optymalizacji w systemach informatycznych zarządzania

Modele i narzędzia optymalizacji w systemach informatycznych zarządzania Politechnika Poznańska Modele i narzędzia optymalizacji w systemach informatycznych zarządzania Joanna Józefowska POZNAŃ 2010/11 Spis treści Rozdział 1. Metoda programowania dynamicznego........... 5

Bardziej szczegółowo

Algorytm. Krótka historia algorytmów

Algorytm. Krótka historia algorytmów Algorytm znaczenie cybernetyczne Jest to dokładny przepis wykonania w określonym porządku skończonej liczby operacji, pozwalający na rozwiązanie zbliżonych do siebie klas problemów. znaczenie matematyczne

Bardziej szczegółowo

Procedura wyznaczania i przypisania do danego centrum dystrybucji rejonu obsługi

Procedura wyznaczania i przypisania do danego centrum dystrybucji rejonu obsługi 2005-07-27 Procedura wyznaczania i przypisania do danego centrum dystrybucji rejonu obsługi Celem artykułu jest przedstawienie procedury wyznaczania rejonu obsługi dla centrum dystrybucji. Czytelnik zapozna

Bardziej szczegółowo

Instrukcja z przedmiotu: Zarządzanie dokumentacją techniczną

Instrukcja z przedmiotu: Zarządzanie dokumentacją techniczną Dr inż. Joanna Bartnicka Instrukcja z przedmiotu: Zarządzanie dokumentacją techniczną Temat laboratorium: SPORZĄDZENIE WARIANTÓW ROZMIESZCZENIA ELEMENTÓW W ZAMKNIĘTEJ PRZESTRZENI DLA ZADANYCH KRYTERIÓW

Bardziej szczegółowo

Ekonometria - ćwiczenia 10

Ekonometria - ćwiczenia 10 Ekonometria - ćwiczenia 10 Mateusz Myśliwski Zakład Ekonometrii Stosowanej Instytut Ekonometrii Kolegium Analiz Ekonomicznych Szkoła Główna Handlowa 14 grudnia 2012 Wprowadzenie Optymalizacja liniowa Na

Bardziej szczegółowo

PLANOWANIE PRZEZBROJEŃ LINII PRODUKCYJNYCH Z WYKORZYSTANIEM METODY MODELOWANIA I SYMULACJI

PLANOWANIE PRZEZBROJEŃ LINII PRODUKCYJNYCH Z WYKORZYSTANIEM METODY MODELOWANIA I SYMULACJI Dariusz PLINTA Sławomir KUKŁA Akademia Techniczno-Humanistyczna w Bielsku-Białej PLANOWANIE PRZEZBROJEŃ LINII PRODUKCYJNYCH Z WYKORZYSTANIEM METODY MODELOWANIA I SYMULACJI 1. Planowanie produkcji Produkcja

Bardziej szczegółowo

Zarządzanie łańcuchem dostaw

Zarządzanie łańcuchem dostaw Społeczna Wyższa Szkoła Przedsiębiorczości i Zarządzania kierunek: Zarządzanie i Marketing Zarządzanie łańcuchem dostaw Wykład 1 Opracowanie: dr Joanna Krygier 1 Zagadnienia Wprowadzenie do tematyki zarządzania

Bardziej szczegółowo

ZASTOSOWANIE PROGRAMOWANIA LINIOWEGO W ZAGADNIENIACH WSPOMAGANIA PROCESU PODEJMOWANIA DECYZJI

ZASTOSOWANIE PROGRAMOWANIA LINIOWEGO W ZAGADNIENIACH WSPOMAGANIA PROCESU PODEJMOWANIA DECYZJI Wstęp ZASTOSOWANIE PROGRAMOWANIA LINIOWEGO W ZAGADNIENIACH WSPOMAGANIA PROCESU PODEJMOWANIA DECYZJI Problem podejmowania decyzji jest jednym z zagadnień sterowania nadrzędnego. Proces podejmowania decyzji

Bardziej szczegółowo

Zagadnienie transportowe

Zagadnienie transportowe Zagadnienie transportowe Firma X zawarła kontrakt na dostarczenie trawnika do wykończenia terenów wokół trzech zakładów U, V i W. Trawnik ma być dostarczony z trzech farm A, B i C. Zapotrzebowanie zakładów

Bardziej szczegółowo

Zadanie transportowe

Zadanie transportowe Zadanie transportowe Opracowanie planu przewozu jednorodnego produktu z różnych źródeł zaopatrzenia do punktów, które zgłaszają zapotrzebowanie na ten produkt. Wykład ARo Metody optymalizacji w ekonomii

Bardziej szczegółowo

Proces technologiczny. 1. Zastosowanie cech technologicznych w systemach CAPP

Proces technologiczny. 1. Zastosowanie cech technologicznych w systemach CAPP Pobożniak Janusz, Dr inż. Politechnika Krakowska, Wydział Mechaniczny e-mail: pobozniak@mech.pk.edu.pl Pozyskiwanie danych niegeometrycznych na użytek projektowania procesów technologicznych obróbki za

Bardziej szczegółowo

Komentarz Sesja letnia 2012 zawód: technik logistyk 342[04] 1. Treść zadania egzaminacyjnego wraz z załączoną dokumentacją.

Komentarz Sesja letnia 2012 zawód: technik logistyk 342[04] 1. Treść zadania egzaminacyjnego wraz z załączoną dokumentacją. Komentarz Sesja letnia 2012 zawód: technik logistyk 342[04] 1. Treść zadania egzaminacyjnego wraz z załączoną dokumentacją. Wydział Egzaminów Zawodowych OKE Jaworzno 1 Wydział Egzaminów Zawodowych OKE

Bardziej szczegółowo

ZAMÓWIENIA GIS BY CTI

ZAMÓWIENIA GIS BY CTI ZAMÓWIENIA GIS BY CTI Instrukcja obsługi DATA 05.03.2013 PRODUCENT Centrum Technologii Informatycznej Zygmunt Wilder WERSJA 1.0 AUTOR Dariusz Skórniewski 1. Wstęp. Program ten stworzony został z myślą

Bardziej szczegółowo

PROGRAM OPTYMALIZACJI PLANU PRODUKCJI

PROGRAM OPTYMALIZACJI PLANU PRODUKCJI Strona 1 PROGRAM OPTYMALIZACJI PLANU PRODUKCJI Program autorski opracowany przez Sławomir Dąbrowski ul. SIENKIEWICZA 3 m. 18 26-220 STĄPORKÓW tel: 691-961-051 email: petra.art@onet.eu, sla.dabrowscy@onet.eu

Bardziej szczegółowo

Gospodarka magazynowa

Gospodarka magazynowa Pracownia Inżynierii Procesowej Modelowanie Symulacja Optymalizacja Gospodarka magazynowa Procesy magazynowe Ekonomiczna wielkość zamówienia PROCESY MAGAZYNOWE Gospodarka magazynowa Proces magazynowy Proces

Bardziej szczegółowo

Przykład wykorzystania dodatku SOLVER 1 w arkuszu Excel do rozwiązywania zadań programowania matematycznego

Przykład wykorzystania dodatku SOLVER 1 w arkuszu Excel do rozwiązywania zadań programowania matematycznego Przykład wykorzystania dodatku SOLVER 1 w arkuszu Ecel do rozwiązywania zadań programowania matematycznego Firma produkująca samochody zaciągnęła kredyt inwestycyjny w wysokości mln zł na zainstalowanie

Bardziej szczegółowo

1 Problem transportowy... 2 1.1 Wstęp... 2 1.2 Metoda górnego-lewego rogu... 3 1.3 Metoda najmniejszego elementu... 11

1 Problem transportowy... 2 1.1 Wstęp... 2 1.2 Metoda górnego-lewego rogu... 3 1.3 Metoda najmniejszego elementu... 11 Spis treści 1 Problem transportowy... 2 1.1 Wstęp... 2 1.2 Metoda górnego-lewego rogu... 3 1.3 Metoda najmniejszego elementu... 11 1.4 Metoda VAM... 18 1.5 Metoda e-perturbacji... 28 1.6 Metoda potencjałów...

Bardziej szczegółowo

Algorytm. Krótka historia algorytmów

Algorytm. Krótka historia algorytmów Algorytm znaczenie cybernetyczne Jest to dokładny przepis wykonania w określonym porządku skończonej liczby operacji, pozwalający na rozwiązanie zbliżonych do siebie klas problemów. znaczenie matematyczne

Bardziej szczegółowo

Zagadnienie diety Marta prowadzi hodowlę zwierząt. Minimalne dzienne zapotrzebowanie hodowli na mikroelementy M1, M2 i M3 wynosi 300, 800 i 700

Zagadnienie diety Marta prowadzi hodowlę zwierząt. Minimalne dzienne zapotrzebowanie hodowli na mikroelementy M1, M2 i M3 wynosi 300, 800 i 700 Zagadnienie diety Marta prowadzi hodowlę zwierząt. Minimalne dzienne zapotrzebowanie hodowli na mikroelementy M1, M2 i M3 wynosi 300, 800 i 700 jednostek, przy czym dla mikroelementu M1 maksymalna dzienna

Bardziej szczegółowo

Badania Operacyjne Ćwiczenia nr 4 (Materiały)

Badania Operacyjne Ćwiczenia nr 4 (Materiały) Analiza wrażliwości Rozwiązanie programu liniowego jest dopiero początkiem analizy. Z punktu widzenia decydenta (menadżera) jest istotne, żeby wiedzieć jak na rozwiązanie optymalne wpływają zmiany parametrów

Bardziej szczegółowo

1.4. Uwarunkowania komodalności transportu... 33 Bibliografia... 43

1.4. Uwarunkowania komodalności transportu... 33 Bibliografia... 43 SPIS TREŚCI Przedmowa................................................................... 11 1. Wprowadzenie............................................................. 17 1.1. Pojęcie systemu logistycznego

Bardziej szczegółowo

Metody systemowe i decyzyjne w informatyce

Metody systemowe i decyzyjne w informatyce Metody systemowe i decyzyjne w informatyce Laboratorium Zadanie nr 3 Osada autor: A Gonczarek Celem poniższego zadania jest zrealizowanie fragmentu komputerowego przeciwnika w grze strategiczno-ekonomicznej

Bardziej szczegółowo

Integracja systemu CAD/CAM Catia z bazą danych uchwytów obróbkowych MS Access za pomocą interfejsu API

Integracja systemu CAD/CAM Catia z bazą danych uchwytów obróbkowych MS Access za pomocą interfejsu API Dr inż. Janusz Pobożniak, pobozniak@mech.pk.edu.pl Instytut Technologii Maszyn i Automatyzacji produkcji Politechnika Krakowska, Wydział Mechaniczny Integracja systemu CAD/CAM Catia z bazą danych uchwytów

Bardziej szczegółowo

Webowy generator wykresów wykorzystujący program gnuplot

Webowy generator wykresów wykorzystujący program gnuplot Uniwersytet Mikołaja Kopernika Wydział Fizyki, Astronomii i Informatyki Stosowanej Marcin Nowak nr albumu: 254118 Praca inżynierska na kierunku informatyka stosowana Webowy generator wykresów wykorzystujący

Bardziej szczegółowo

ZADANIE TRANSPORTOWE I PROBLEM KOMIWOJAŻERA

ZADANIE TRANSPORTOWE I PROBLEM KOMIWOJAŻERA Wprowadzenie do badań operacyjnych z komputerem Opisy programów, ćwiczenia komputerowe i zadania. T. Trzaskalik (red.) Rozdział 3 ZADANIE TRANSPORTOWE I PROBLEM KOMIWOJAŻERA 3.3. ZADANIA Wykorzystując

Bardziej szczegółowo

Przykłady wybranych fragmentów prac egzaminacyjnych z komentarzami Technik spedytor 342[02]

Przykłady wybranych fragmentów prac egzaminacyjnych z komentarzami Technik spedytor 342[02] Przykłady wybranych fragmentów prac egzaminacyjnych z komentarzami Technik spedytor 342[02] 1 2 3 Rozwiązanie zadania egzaminacyjnego polegało na opracowaniu projektu prac realizowanych przez firmę transportowo

Bardziej szczegółowo

WPŁYW METODY DOPASOWANIA NA WYNIKI POMIARÓW PIÓRA ŁOPATKI INFLUENCE OF BEST-FIT METHOD ON RESULTS OF COORDINATE MEASUREMENTS OF TURBINE BLADE

WPŁYW METODY DOPASOWANIA NA WYNIKI POMIARÓW PIÓRA ŁOPATKI INFLUENCE OF BEST-FIT METHOD ON RESULTS OF COORDINATE MEASUREMENTS OF TURBINE BLADE Dr hab. inż. Andrzej Kawalec, e-mail: ak@prz.edu.pl Dr inż. Marek Magdziak, e-mail: marekm@prz.edu.pl Politechnika Rzeszowska Wydział Budowy Maszyn i Lotnictwa Katedra Technik Wytwarzania i Automatyzacji

Bardziej szczegółowo

Projektowanie baz danych za pomocą narzędzi CASE

Projektowanie baz danych za pomocą narzędzi CASE Projektowanie baz danych za pomocą narzędzi CASE Metody tworzenia systemów informatycznych w tym, także rozbudowanych baz danych są komputerowo wspomagane przez narzędzia CASE (ang. Computer Aided Software

Bardziej szczegółowo

PRZEWODNIK PO PRZEDMIOCIE

PRZEWODNIK PO PRZEDMIOCIE Nazwa przedmiotu: MODELOWANIE I SYMULACJA PROCESÓW WYTWARZANIA Modeling and Simulation of Manufacturing Processes Kierunek: Mechatronika Rodzaj przedmiotu: obowiązkowy specjalności PSM Rodzaj zajęć: wykład,

Bardziej szczegółowo

Emapa Transport+ Opis produktu

Emapa Transport+ Opis produktu - Emapa Transport+ Opis produktu Spis treści: 1. Opis produktu... 3 1.1 Korzyści związane z posiadaniem aplikacji... 3 2. Moduły funkcjonalne... 3 3. Zasoby mapowe... 4 4. Porównaj i wybierz... 5 5. Przykładowe

Bardziej szczegółowo

Komentarz technik logistyk 342[04]-01 Czerwiec 2009

Komentarz technik logistyk 342[04]-01 Czerwiec 2009 Strona 1 z 16 Strona 2 z 16 Strona 3 z 16 W rozwiązaniu zadania ocenie podlegały następujące elementy: I. Tytuł pracy egzaminacyjnej wynikający z treści zadania. II. Założenia wynikające z treści zadania

Bardziej szczegółowo

Algorytm. a programowanie -

Algorytm. a programowanie - Algorytm a programowanie - Program komputerowy: Program komputerowy można rozumieć jako: kod źródłowy - program komputerowy zapisany w pewnym języku programowania, zestaw poszczególnych instrukcji, plik

Bardziej szczegółowo

Programowanie liniowe całkowitoliczbowe

Programowanie liniowe całkowitoliczbowe Programowanie liniowe całkowitoliczbowe Jeżeli w zadaniu programowania liniowego pewne (lub wszystkie) zmienne musza przyjmować wartości całkowite, to takie zadanie nazywamy zadaniem programowania liniowego

Bardziej szczegółowo

Zastosowanie symulacji Monte Carlo do zarządzania ryzykiem przedsięwzięcia z wykorzystaniem metod sieciowych PERT i CPM

Zastosowanie symulacji Monte Carlo do zarządzania ryzykiem przedsięwzięcia z wykorzystaniem metod sieciowych PERT i CPM SZKOŁA GŁÓWNA HANDLOWA w Warszawie STUDIUM MAGISTERSKIE Kierunek: Metody ilościowe w ekonomii i systemy informacyjne Karol Walędzik Nr albumu: 26353 Zastosowanie symulacji Monte Carlo do zarządzania ryzykiem

Bardziej szczegółowo

MATEMATYCZNE METODY WSPOMAGANIA PROCESÓW DECYZYJNYCH

MATEMATYCZNE METODY WSPOMAGANIA PROCESÓW DECYZYJNYCH MATEMATYCZNE METODY WSPOMAGANIA PROCESÓW DECYZYJNYCH 1. Przedmiot nie wymaga przedmiotów poprzedzających 2. Treść przedmiotu Proces i cykl decyzyjny. Rola modelowania matematycznego w procesach decyzyjnych.

Bardziej szczegółowo

Modele i narzędzia optymalizacji w systemach informatycznych zarządzania

Modele i narzędzia optymalizacji w systemach informatycznych zarządzania Przedmiot: Nr ćwiczenia: 3 Modele i narzędzia optymalizacji w systemach informatycznych zarządzania Temat: Programowanie dynamiczne Cel ćwiczenia: Formułowanie i rozwiązywanie problemów optymalizacyjnych

Bardziej szczegółowo

Podstawy OpenCL część 2

Podstawy OpenCL część 2 Podstawy OpenCL część 2 1. Napisz program dokonujący mnożenia dwóch macierzy w wersji sekwencyjnej oraz OpenCL. Porównaj czasy działania obu wersji dla różnych wielkości macierzy, np. 16 16, 128 128, 1024

Bardziej szczegółowo

Excel - użycie dodatku Solver

Excel - użycie dodatku Solver PWSZ w Głogowie Excel - użycie dodatku Solver Dodatek Solver jest narzędziem używanym do numerycznej optymalizacji nieliniowej (szukanie minimum funkcji) oraz rozwiązywania równań nieliniowych. Przed pierwszym

Bardziej szczegółowo

KLEVAS. Zintegrowany system zarządzania spedycją i transportem SKG S.A. i UAB AVILDA. www.klevas.pl

KLEVAS. Zintegrowany system zarządzania spedycją i transportem SKG S.A. i UAB AVILDA. www.klevas.pl KLEVAS Zintegrowany system zarządzania spedycją i transportem SKG S.A. i UAB AVILDA www.klevas.pl Zagadnienia Zakres zastosowao systemu KLEVAS Struktura systemu KLEVAS Zalety systemu KLEVAS Konfiguracja,

Bardziej szczegółowo

INSTRUKCJA OBSŁUGI aplikacji IntraShip na przykładzie przesyłki do UE

INSTRUKCJA OBSŁUGI aplikacji IntraShip na przykładzie przesyłki do UE INSTRUKCJA OBSŁUGI aplikacji IntraShip na przykładzie przesyłki do UE Aplikację uruchamiamy na stronie: www.intrashipeu.dhl.com W oknie głównym podajemy login, hasło i wybieramy język. Po lewej stronie

Bardziej szczegółowo

PRZEWODNIK PO PRZEDMIOCIE

PRZEWODNIK PO PRZEDMIOCIE Nazwa przedmiotu: KINEMATYKA I DYNAMIKA MANIPULATORÓW I ROBOTÓW Kierunek: Mechatronika Rodzaj przedmiotu: obowiązkowy na specjalności: Systemy sterowania Rodzaj zajęć: wykład, laboratorium I KARTA PRZEDMIOTU

Bardziej szczegółowo

WYJAŚNIENIA ZAMAWIAJĄCEGO DOTYCZĄCE TREŚCI SIWZ

WYJAŚNIENIA ZAMAWIAJĄCEGO DOTYCZĄCE TREŚCI SIWZ Warszawa, dn. 17 lipca 2015 r. WYJAŚNIENIA ZAMAWIAJĄCEGO DOTYCZĄCE TREŚCI SIWZ dot. Postępowania o udzielenie zamówienia na Dostawę oprogramowania na potrzeby projektu Poprawa dostępności i jakości usług

Bardziej szczegółowo

Magazyn, proces magazynowy, gospodarka magazynowa. prof. PŁ dr hab. inż. Andrzej Szymonik www.gen-prof.pl Łódź 2014/2015

Magazyn, proces magazynowy, gospodarka magazynowa. prof. PŁ dr hab. inż. Andrzej Szymonik www.gen-prof.pl Łódź 2014/2015 Magazyn, proces magazynowy, gospodarka magazynowa prof. PŁ dr hab. inż. Andrzej Szymonik www.gen-prof.pl Łódź 2014/2015 Magazyn def. (I): Wyodrębnione pomieszczenie zamknięte (budynki), przestrzeń zadaszoną

Bardziej szczegółowo

The development of the technological process in an integrated computer system CAD / CAM (SerfCAM and MTS) with emphasis on their use and purpose.

The development of the technological process in an integrated computer system CAD / CAM (SerfCAM and MTS) with emphasis on their use and purpose. mgr inż. Marta Kordowska, dr inż. Wojciech Musiał; Politechnika Koszalińska, Wydział: Mechanika i Budowa Maszyn; marteczka.kordowska@vp.pl wmusiał@vp.pl Opracowanie przebiegu procesu technologicznego w

Bardziej szczegółowo

Badania operacyjne. Lista zadań projektowych nr 2

Badania operacyjne. Lista zadań projektowych nr 2 Badania operacyjne Lista zadań projektowych nr 2 1. Trzy PGR-y mają odstawić do czterech punktów skupu pszenicę w następujących ilościach: PGR I - 100 ton, PGR II - 250 ton, PGR III - 100 ton. Punkty skupu

Bardziej szczegółowo

1. Opakowania wielokrotnego użytku: 2. Logistyczny łańcuch opakowań zawiera między innymi następujące elementy: 3. Które zdanie jest prawdziwe?

1. Opakowania wielokrotnego użytku: 2. Logistyczny łańcuch opakowań zawiera między innymi następujące elementy: 3. Które zdanie jest prawdziwe? 1. Opakowania wielokrotnego użytku: A. Są to zwykle opakowania jednostkowe nieulegające zniszczeniu po jednokrotnym użyciu (opróżnieniu), które podlegają dalszemu skupowi. B. Do opakowań wielokrotnego

Bardziej szczegółowo

Informatyczne narzędzia procesów. Przykłady Rafal Walkowiak Zastosowania informatyki w logistyce 2011/2012

Informatyczne narzędzia procesów. Przykłady Rafal Walkowiak Zastosowania informatyki w logistyce 2011/2012 Przykłady Rafal Walkowiak Zastosowania informatyki w logistyce 2011/2012 Płaszczyzny powiązań logistyki i informatyki Systemy informatyczne będące elementami systemów umożliwiają wykorzystanie rozwiązań

Bardziej szczegółowo

ARKUSZ EGZAMINACYJNY ETAP PRAKTYCZNY EGZAMINU POTWIERDZAJĄCEGO KWALIFIKACJE ZAWODOWE CZERWIEC 2010

ARKUSZ EGZAMINACYJNY ETAP PRAKTYCZNY EGZAMINU POTWIERDZAJĄCEGO KWALIFIKACJE ZAWODOWE CZERWIEC 2010 Zawód: technik spedytor Symbol cyfrowy zawodu: 342[02] Numer zadania: 1 Arkusz zawiera informacje prawnie chronione do momentu rozpoczęcia egzaminu 342[02]-01-102 Czas trwania egzaminu: 180 minut ARKUSZ

Bardziej szczegółowo

Technologia i organizacja przewozów samochodowych

Technologia i organizacja przewozów samochodowych Opis przedmiotu: Technologia i organizacja przewozów samochodowych Kod przedmiotu Nazwa przedmiotu TR.SMP202 Technologia i organizacja przewozów samochodowych Wersja przedmiotu 2013/14 A. Usytuowanie przedmiotu

Bardziej szczegółowo

DS DOCK SCHEDULING. QGUAR DS - jeden z wielu w palecie systemów SCE VW - VISUAL WAREHOUSE. TMS Transport Management System. YMS Yard Management System

DS DOCK SCHEDULING. QGUAR DS - jeden z wielu w palecie systemów SCE VW - VISUAL WAREHOUSE. TMS Transport Management System. YMS Yard Management System QGUAR DS - jeden z wielu w palecie systemów SCE SIECI TOS 4WEB OTM VW - VISUAL WAREHOUSE TMS Transport Management System morfid YMS Yard Management System DS DOCK SCHEDULING TMS Mobile 4WEB Internet Acces

Bardziej szczegółowo

MODEL MANIPULATORA O STRUKTURZE SZEREGOWEJ W PROGRAMACH CATIA I MATLAB MODEL OF SERIAL MANIPULATOR IN CATIA AND MATLAB

MODEL MANIPULATORA O STRUKTURZE SZEREGOWEJ W PROGRAMACH CATIA I MATLAB MODEL OF SERIAL MANIPULATOR IN CATIA AND MATLAB Kocurek Łukasz, mgr inż. email: kocurek.lukasz@gmail.com Góra Marta, dr inż. email: mgora@mech.pk.edu.pl Politechnika Krakowska, Wydział Mechaniczny MODEL MANIPULATORA O STRUKTURZE SZEREGOWEJ W PROGRAMACH

Bardziej szczegółowo

Projekt 2009. Technik spedytor

Projekt 2009. Technik spedytor Projekt 2009 Technik spedytor Temat Projekt realizacji prac spedycyjnotransportowych związanych z załadunkiem skrzyń z maszynami krawieckimi do kontenerów, obliczeniem współczynnika wypełnienia przestrzeni

Bardziej szczegółowo

KRYTERIA WYBORU ODBIORCÓW PRODUKTÓW ROLNYCH W GOSPODARSTWACH O WIELOKIERUNKOWYM PROFILU PRODUKCJI

KRYTERIA WYBORU ODBIORCÓW PRODUKTÓW ROLNYCH W GOSPODARSTWACH O WIELOKIERUNKOWYM PROFILU PRODUKCJI Inżynieria Rolnicza 13/2006 Maciej Kuboń Katedra Inżynierii Rolniczej i Informatyki Akademia Rolnicza w Krakowie KRYTERIA WYBORU ODBIORCÓW PRODUKTÓW ROLNYCH W GOSPODARSTWACH O WIELOKIERUNKOWYM PROFILU

Bardziej szczegółowo

Optymalizacja. Programowanie Matematyczne

Optymalizacja. Programowanie Matematyczne . dr hab. inż. Instytut Informatyki Politechnika Poznańska www.cs.put.poznan.pl/mkomosinski, Andrzej Jaszkiewicz Zakres tematyczny Metodyka optymalizacja liniowa, całkowitoliczbowa, nieliniowa, heurystyki,

Bardziej szczegółowo

Metody optymalizacji dyskretnej

Metody optymalizacji dyskretnej Metody optymalizacji dyskretnej Spis treści Spis treści Metody optymalizacji dyskretnej...1 1 Wstęp...5 2 Metody optymalizacji dyskretnej...6 2.1 Metody dokładne...6 2.2 Metody przybliżone...6 2.2.1 Poszukiwanie

Bardziej szczegółowo

autor: mgr Joanna Lewandowska wersja z dnia: 01.09.2012 r. Prezentacja dystrybuowana bezpłatnie, udostępniana do celów dydaktycznych.

autor: mgr Joanna Lewandowska wersja z dnia: 01.09.2012 r. Prezentacja dystrybuowana bezpłatnie, udostępniana do celów dydaktycznych. autor: mgr Joanna Lewandowska wersja z dnia: 01.09.2012 r. Prezentacja dystrybuowana bezpłatnie, udostępniana do celów dydaktycznych. Opracowanie prezentacji współfinansowane przez Unię Europejską w ramach

Bardziej szczegółowo

Metody systemowe i decyzyjne w informatyce

Metody systemowe i decyzyjne w informatyce Metody systemowe i decyzyjne w informatyce Laboratorium MATLAB Zadanie nr 2 Detekcja twarzy autorzy: A. Gonczarek, J.M. Tomczak Cel zadania Celem zadania jest zapoznanie się algorytmem gradientu prostego

Bardziej szczegółowo

Badania operacyjne: Wykład Zastosowanie kolorowania grafów w planowaniu produkcji typu no-idle

Badania operacyjne: Wykład Zastosowanie kolorowania grafów w planowaniu produkcji typu no-idle Badania operacyjne: Wykład Zastosowanie kolorowania grafów w planowaniu produkcji typu no-idle Paweł Szołtysek 12 czerwca 2008 Streszczenie Planowanie produkcji jest jednym z problemów optymalizacji dyskretnej,

Bardziej szczegółowo

PRZEWODNIK PO PRZEDMIOCIE

PRZEWODNIK PO PRZEDMIOCIE Nazwa przedmiotu: Kierunek: Badania operacyjne Operational research Zarządzanie i Inżynieria Produkcji Management and Engineering of Production Rodzaj przedmiotu: obowiązkowy Poziom studiów: studia I stopnia

Bardziej szczegółowo

ZASTOSOWANIE PROGRAMOWANIA MATEMATYCZNEGO DO WYBORU TRAS DOSTAW W SIECI DYSTRYBUCJI

ZASTOSOWANIE PROGRAMOWANIA MATEMATYCZNEGO DO WYBORU TRAS DOSTAW W SIECI DYSTRYBUCJI METODY ILOŚCIOWE W BADANIACH EKONOMICZNYCH Tom XV/3, 2014, str. 199 207 ZASTOSOWANIE PROGRAMOWANIA MATEMATYCZNEGO DO WYBORU TRAS DOSTAW W SIECI DYSTRYBUCJI Mirosław Liana, Tomasz Pisula Katedra Metod Ilościowych

Bardziej szczegółowo

Aneks nr 13 z dnia 31 grudnia 2014 roku

Aneks nr 13 z dnia 31 grudnia 2014 roku Aneks nr 13 z dnia 31 grudnia 2014 roku do Regulaminu Świadczenia Krajowych Usług Przewozu Drogowego Przesyłek Towarowych przez Raben Polska sp. z o.o. 1 Z dniem 01 stycznia 2015 wprowadza się w Regulaminie

Bardziej szczegółowo

Politechnika Poznańska Wydział Maszyn Roboczych i Transportu

Politechnika Poznańska Wydział Maszyn Roboczych i Transportu Politechnika Poznańska Wydział Maszyn Roboczych i Transportu Szymon Grabański KONCEPCJA I OBLICZENIA WYTRZYMAŁOŚCIOWE METODĄ ELEMENTÓW SKOŃCZONYCH DŹWIGU PLATFORMOWEGO DLA OSÓB Z OGRANICZONĄ ZDOLNOŚCIĄ

Bardziej szczegółowo

Politechnika Wrocławska, Wydział Informatyki i Zarządzania. Optymalizacja

Politechnika Wrocławska, Wydział Informatyki i Zarządzania. Optymalizacja Politechnika Wrocławska, Wydział Informatyki i Zarządzania Optymalizacja Dla podanych niżej problemów decyzyjnych (zad.1 zad.5) należy sformułować zadania optymalizacji, tj.: określić postać zmiennych

Bardziej szczegółowo

Instytut Konstrukcji i Eksploatacji Maszyn Katedra Logistyki i Systemów Transportowych. Badania operacyjne. Dr inż.

Instytut Konstrukcji i Eksploatacji Maszyn Katedra Logistyki i Systemów Transportowych. Badania operacyjne. Dr inż. Instytut Konstrukcji i Eksploatacji Maszyn Katedra Logistyki i Systemów Transportowych Badania operacyjne Dr inż. Artur KIERZKOWSKI Wprowadzenie Badania operacyjne związana jest ściśle z teorią podejmowania

Bardziej szczegółowo

............... Transport.......... 1

............... Transport.......... 1 1 Transport 3 Planowanie tras 4 Karty drogowe 4 Koszty transportu 5 Eksploatacja środków transportu 5 Cennik usług transportowych 5 2 Transport Moduł Transport wchodzący w skład systemu Impuls EVO jest

Bardziej szczegółowo

HARMONOGRAMOWANIE OPERACYJNE Z OGRANICZENIAMI W IFS APPLICATIONS

HARMONOGRAMOWANIE OPERACYJNE Z OGRANICZENIAMI W IFS APPLICATIONS HARMONOGRAMOWANIE OPERACYJNE Z OGRANICZENIAMI W IFS APPLICATIONS Cele sterowania produkcją Dostosowanie asortymentu i tempa produkcji do spływających na bieżąco zamówień Dostarczanie produktu finalnego

Bardziej szczegółowo

PRZEWODNIK PO PRZEDMIOCIE

PRZEWODNIK PO PRZEDMIOCIE Nazwa przedmiotu: Algorytmy i programowanie Algorithms and Programming Kierunek: Zarządzanie i Inżynieria Produkcji Rodzaj przedmiotu: kierunkowy Poziom studiów: studia I stopnia forma studiów: studia

Bardziej szczegółowo

zadaniem programowania liniowego całkowitoliczbowego. nazywamy zadaniem programowania liniowego 0-1. Zatem, w

zadaniem programowania liniowego całkowitoliczbowego. nazywamy zadaniem programowania liniowego 0-1. Zatem, w Sformułowanie problemu Zastosowania Programowanie liniowe całkowitoliczbowe Jeżeli w zadaniu programowania liniowego pewne (lub wszystkie) zmienne musza przyjmować wartości całkowite, to takie zadanie

Bardziej szczegółowo

Wykład I. Wprowadzenie do baz danych

Wykład I. Wprowadzenie do baz danych Wykład I Wprowadzenie do baz danych Trochę historii Pierwsze znane użycie terminu baza danych miało miejsce w listopadzie w 1963 roku. W latach sześcdziesątych XX wieku został opracowany przez Charles

Bardziej szczegółowo