Copyright by Grzegorz Bocewicz, Irena Bach-Dąbrowska, Zbigniew Banaszak Warszawa 2009 Copyright by EXIT, Warszawa 2009
|
|
- Sebastian Owczarek
- 6 lat temu
- Przeglądów:
Transkrypt
1
2
3
4 Copyright by Grzegorz Bocewicz, Irena Bach-Dąbrowska, Zbigniew Banaszak Warszawa 2009 Copyright by EXIT, Warszawa 2009 Grzegorz Bocewicz Katedra Podstaw Informatyki i Zarządzania Wydział Elektroniki i Informatyki Politechnika Koszalińska Irena Bach-Dąbrowska Katedra Podstaw Informatyki i Zarządzania Wydział Elektroniki i Informatyki Politechnika Koszalińska Zbigniewa Banaszak Zakład Informatyki Gospodarczej Wydział Zarządzania Politechnika Warszawska Wszystkie nazwy produktów są zastrzeżonymi nazwami handlowymi lub znakami towarowymi odpowiednich firm. Powyższej monografii w całości lub części nie wolno powielać ani przekazywać w żaden sposób, nawet za pomocą nośników mechanicznych i elektronicznych (np. zapis magnetyczny), w tym też umieszczać ani rozpowszechniać w postaci cyfrowej zarówno w Internecie, jak i w sieciach lokalnych, bez uzyskania pisemnej zgody firmy EXIT. Recenzent Prof. dr hab. inż. Józef Matuszek Komputerowy skład tekstu Eryk Szwarc Wydawca EXIT, tel./fax (022) sklep internetowy: ISBN
5 Lista ważniejszych skrótów Skrót AHP APS CAD CASE CS CCPM CCPS CLP CP CMMS CPM DP DSS DSSMS ERP ITS IRIS IFPS IMS ISSPA Ko MLA MŚP NPV PERT PMS PPM Znaczenie Analytic Hierarchy Process Advanced Planning and Scheduling Computer Aided Designe Computer Aided Softwer Engineriing Collaborative Software Critical Chain Project Management Capital Constrained Project Scheduling Constraint Logic Programming Constraint Programming Computer Models for Management Science Critical Path Method Duże Przedsiębiorstwo Decision Support Systems Decision Support Systems for Management Science Enterprise Resource Planning Issue Tracking System Industrial Relation Information Systems Interactive Financial Planning Systems Interactive Marketing Systems Interactive Support System for Policy Analysis Korporacja Metoda Logiczno-Algebraiczna Małe i Średnie Przedsiębiorstwo Net Present Value Program Evaluation and Review Technique Project Management Software Project Portfolio Management
6 Skrót PPS PSO RCCPS RCPS RM RPSO RTCPS SAB SE SIK SINK SKP SKWP SWD SWZ STPD TCPS TRCCPS TRCPS QMwin QSB UPS VISA WBS Znaczenie Project Payment Scheduling Problem Spełniania Ograniczeń Resource & Capital Constrained Project Scheduling Resource Constrained Project Scheduling Resource Management Rozmyty Problem Spełniania Ograniczeń Time & Capital Constrained Project Scheduling System Automatyzacji Prac Biurowych System Ekspertowy System Informowania Kierownictwa System Informowania Naczelnego Kierownictwa System Komputerowego Projektowania System Komputerowego Wspomagania Produkcji System Wspomagania Decyzji System Wspomagania Zarządzania System Transakcyjny Przetwarzania Danych Time Constrained Project Scheduling Time, Resource & Capital Constrained Project Scheduling Time & Resource Constrained Project Scheduling Quantitative Models for Windows Quantitative Systems for Bussines Unconstrained Project Scheduling Visual Interactive Sensitivity Analysis for Multiple Criteria Decision Aid Work Breakdown Structure
7 Lista ważniejszych symboli Symbol Znaczenie rodzina przedsięwzięć, przedsięwzięcie, j-ta czynność i-tego projektu, horyzont czasowy, termin rozpoczęcia czynności horyzontu rozmyty termin rozpoczęcia czynności czas trwania czynności rozmyty czas trwania czynności liczba zasobów odnawialnych i-ty zasób odnawialny liczony względem początku, gdzie:, gdzie: symbole kolejnych zasobów odnawialnych tworzących sekwencję symbole kolejnych zasobów odnawialnych dopuszczalnych ilości zasobów odnawialnych tworzących sekwencję ilość i-tego zasobu odnawialnego, dopuszczalna wartości i-tego zasobu w k-tej jednostce czasu horyzontu sekwencja terminów pobrania przez czynność kolejnych zasobów odnawialnych termin pobrania przez czynności k-tego zasobu odnawialnego w ilości sekwencja terminów zwalniania przez czynność kolejnych zasobów odnawialnych termin zwolnienia przez czynność, k-tego zasobu odnawialnego w ilości, liczony względem sekwencja ilości zasobów odnawialnych pobieranych przez czynność ilość k-tego zasobu pobieranego przez czynność i sekwencja terminów rozpoczęcia czynności przedsięwzięcia sekwencja rozmytych terminów rozpoczęcia czynności
8 Symbol i Znaczenie sekwencja czasów trwania czynności przedsięwzięcia sekwencja rozmytych terminów rozpoczęcia czynności w przedsięwzięciu sekwencja terminów pobierania k-tego zasobu podczas trwania czynności przedsięwzięcia sekwencja terminów zwalniania k-tego zasobu podczas trwania czynności przedsięwzięcia sekwencja ilości pobieranego k-tego zasobu w trakcie realizacji czynności przedsięwzięcia liczba przedsięwzięć liczba czynności w i-tym przedsięwzięciu liczba zasobów nieodnawialnych i-ty zasób odnawialny symbole kolejnych zasobów nieodnawialnych tworzące sekwencję ilość i-tego zasobu nieodnawialnego w momencie rozpoczęcia realizacji przedsięwzięć symbole ilości zasobów nieodnawialnych tworzące sekwencję sekwencja terminów pobrania przez czynność określonej ilości kolejnych zasobów nieodnawialnych termin liczony względem pobrania przez czynność k-tego zasobu nieodnawialnego w ilości sekwencja terminów generowania przez czynność określonej ilości kolejnych zasobów nieodnawialnych termin liczony względem generowania przez czynność, k-tego zasobu nieodnawialnego w ilości sekwencja ilości pobieranych przez czynność kolejnych zasobów nieodnawialnych ilość k-tego zasobu nieodnawialnego pobieranego przez czynność sekwencja ilości generowanych przez czynność kolejnych zasobów nieodnawialnych ilość k-tego zasobu nieodnawialnego generowanego przez czynność sekwencja terminów pobierania k-tego zasobu nieodnawialnego podczas trwania czynności przedsięwzięcia sekwencja terminów generowania k-tego zasobu nieodnawialnego podczas trwania czynności przedsięwzięcia
9 Symbol Znaczenie sekwencja ilości pobierania k-tego zasobu nieodnawialnego w trakcie realizacji czynności przedsięwzięcia sekwencji ilości generowania k-tego zasobu nieodnawialnego w wyniku realizacji czynności przedsięwzięcia zmienna rozmyta: opisywana za pomocą ciągłych funkcji przynależności dyskretnych a-przekrojów skończony zbiór rozmytych zmiennych decyzyjnych, } opisywana za pomocą funkcja przynależności określająca stopień przynależności elementu do przestrzeni rozważań przestrzeń rozważań dziedzina zmiennej rozmytej, a -przekrój: opisywany ciągłą funkcją przynależności ; opisywany w postaci przedziału odpowiednio najmniejsza i największa wartość przekroju dyskretny a-przekrój spełniający założenia, prezentowany w postaci przedziału odpowiednio najmniejsza i największa wartość dyskretnego a-przekroju rozmiar zbioru rozmytego opisującego zmienną rozmytą liczba elemenentów zbiór reguł, wartość logiczna ograniczenia (moc zbioru stopień pewności spełnienia ograniczenia operatory działań arytmetycznych na liczbach rozmytych rozmiar części wspólnej liczb rozmytych skończony zbiór zmiennych decyzyjnych, rodzina dziedzin zmiennych,, skończony zbiór ograniczeń limitujących wartości zmiennych decyzyjnych, zbiór zmiennych wejściowych, zbiór zmiennych pomocniczych,
10 Symbol Znaczenie zbiór zmiennych wyjściowych, ograniczenia opisujące właściwości zmiennych wejściowych ograniczenia opisujące właściwości zmiennych pomocniczych ograniczenia opisujące właściwości zmiennych wyjściowych funkcja schodkowa określająca ilość żądanych jednostek k-tego zasobu w chwili, w zależności od przyjętych terminów rozpoczęcia czynności funkcja schodkowa określająca dopuszczalną ilość k-tego zasobu w chwili funkcja jednostkowa jednostkowa funkcja czasu rezerwacji zasobu funkcja określająca sumaryczną ilość żądanych jednostek k-tego zasobu do chwili, w zależności od przyjętych terminów rozpoczęcia czynności funkcja określająca sumaryczną ilość generowanych jednostek k-tego zasobu do chwili, w zależności od przyjętych terminów rozpoczęcia czynności rozmyta jednostkowa funkcja czasu rezerwacji zasobu zbiór liczb naturalnych = {1, 2, 3, } zbiór liczb rzeczywistych
11 Wprowadzenie Rozdział I Systemy wspomagające zarządzanie Systemy transakcyjne Struktura Obszar zastosowań Przykłady ST w inżynierii zarządzania Systemy informowania kierownictwa Struktura Obszary zastosowań Przykłady SIK w inżynierii zarządzania Systemy wspomagania decyzji Struktura Obszary zastosowań Przykłady SWD w inżynierii zarządzania Systemy ekspertowe Struktura Obszary zastosowań Przykłady SE w inżynierii zarządzania Techniki i technologie Rozwiązania komercyjne możliwości i ograniczenia Rozdział II Projektowanie dedykowanych systemów wspomagania Model referencyjny Model Przedsiębiorstwo Portfel przedsięwzięć Modele cząstkowe Problem Spełniania Ograniczeń Rozmyty Problem Spełniania Ograniczeń Operatory logiczne dla ograniczeń budowanych na zmiennych rozmytych Dedykowalność systemów wspomagania Konstruowanie problemowo zorientowanej bazy wiedzy Poprawność bazy wiedzy i wnioskowanie Rozmyty Problem Spełniania Ograniczeń jako Baza Wiedzy Spójność i zupełność Interakcyjność systemu wspomagania Mechanizmy rozwiązywania problemów w środowiskach CP Strategie przeszukiwania przestrzeni rozwiązań Warunki jakościowej poprawności rozwiązań Kompresja zbioru ograniczeń Metodyka budowy systemów wspomagania. 201
12 Rozdział III System wspomagania planowania przedsięwzięć Struktura i funkcjonowanie Obszary zastosowania Efektywność obliczeniowa 214 Rozdział IV Ocena efektywności funkcjonowania systemu Weryfikacja SWPP na danych testowych Weryfikacja SWPP na danych rzeczywistych Rozdział V Kierunki rozwoju systemów wspomagania decyzji System typu człowiek-maszyna Ograniczenia formalnej i technologicznej natury Interakcyjny system nawigacyjnego wariantowania przedsięwzięć Literatura. 292 Skorowidz. 297
13 WPROWADZENIE Rosnące znaczenie sektora małych i średnich przedsiębiorstw (MŚP) wymusza potrzebę wspomagania ich działalności, w szczególności w zakresie planowania zleceń produkcyjnych zbliżonych ze względu na swój często unikalny charakter do typowych projektów. Jednoczesna produkcja kilku różnych wyrobów oraz wzmagająca się konkurencja powodują, że o utrzymaniu rynkowej pozycji przedsiębiorstwa decyduje trafność podejmowanych przez niego decyzji związanych z planowaniem zleceń, decyzji z natury rzeczy kosztownych i ryzykownych. Planowanie i realizacja zleceń w środowisku wieloprojektowym wymaga umiejętności zarządzania zasobami różnej natury i charakteru o określonym, zwykle ograniczonym dostępie, podejmowania decyzji spełniających różne, często wzajemnie sprzeczne cele (np. związane z minimalizacją kosztów, maksymalizacją zysków, itp.) w oparciu o dane nieprecyzyjne w warunkach dynamicznie zmieniającego się otoczenia (warunki niepewności). Uwzględniając przyjęte cele i ograniczenia firmy, przedsiębiorca poszukuje zwykle odpowiedzi w następujących obszarach: Jakie efekty produkcyjne mogą być osiągnięte przy zadanych ograniczeniach (stanie przygotowania) przedsiębiorstwa? Jaki stan przygotowania przedsiębiorstwa gwarantuje osiągnięcie oczekiwanych efektów produkcyjnych? Pracownicy przedsiębiorstwa posiadają zwykle szeroką wiedzę praktyczną, której zastosowanie w procesie podejmowania decyzji przynieść może osiągniecie oczekiwanej jakości rozwiązań, jednakże formalizacja tej wiedzy jest często zadaniem trudnym do zrealizowania. Decyzje wypracowywane są zatem w oparciu o niekompletne i/lub niepełne dane. W dużych przedsiębiorstwach decyzje tego typu są wspomagane systemami komputerowo zintegrowanego zarządzania, systemami klasy ERP (Enterprise Resource Planning). Niestety, koszty oraz ryzyko związane z zakupem, wdrożeniem i eksploatacją tego typu systemów przekraczają zwykle możliwości MŚP. Do wspomagania decyzji w MŚP wykorzystywane są w zwykle komercyjnie dostępne, komputerowe systemy klasy Project Management Software (PMS). Narzędzia te pokrywają możliwość udzielania odpowiedzi jedynie dla pierwszego z ww. obszarów pytań. Modele decyzyjne implementowane w tych narzędziach umożliwiają rozwiązywanie problemów definiowanych wyłącznie na danych o charakterze precyzyjnym, tymczasem w przypadku realizacji
14 14 Wprowadzenie przedsięwzięć dostępne informacje posiadają zwykle charakter nieprecyzyjny, np.: miesięczny przychód firmy PLN, czas oczekiwania na realizację zlecenia tygodni, itp. Dodatkowo narzędzia te projektowane są zwykle z myślą o rozwiązywaniu problemów harmonogramowania z dokładnością do ograniczeń kolejnościowych, wiążących elementy przedsięwzięcia i czas ich trwania, bez uwzględnienia limitów zasobowych czy analizy kosztowej. Łatwo widoczna staje się zatem potrzeba dostarczenia przedsiębiorstwom narzędzi użytecznych, gwarantujących uzyskiwanie odpowiedzi na standardowe postaci problemów (pytań) pojawiających się w trakcie planowania oraz realizacji przedsięwzięć. Powinny one umożliwiać przeprowadzenie w trybie on-line zintegrowanej analizy i weryfikacji procesów planowania, harmonogramowania, zarządzania zasobami przedsiębiorstwa oraz opłacalności ekonomicznej podejmowanych przedsięwzięć. Pojawia się zatem konieczność opracowania otwartego modelu referencyjnego (stanowiącego podstawę do formułowania i rozwiązywania problemów decyzyjnych) pozwalającego opisywać złożone problemy (uwzględniające nieprecyzyjny charakter informacji, różnego rodzaju zasoby wykorzystywane do realizacji przedsięwzięć, itp.). Model ten powinien być łatwo uzupełniany o wiedzę wynikającą z doświadczenia użytkownika. Przyjęty model implikuje konieczność doboru środowisk implementacji (platform obliczeniowych), pozwalających rozwiązywać złożone problemy, środowisk cechujących się dodatkowo stosunkowo niskim kosztem zakupu i wdrożenia. W przedstawionym kontekście niniejsza monografia przedstawia nowe, stanowiące alternatywę dla istniejących, podejście do projektowania dedykowanych (zgodnych ze specyfiką i warunkami pracy danego przedsiębiorstwa) systemów wspomagania planowania przedsięwzięć. Autorzy starali się w szczególności: zwrócić uwagę na podstawowe potrzeby przedsiębiorstw w zakresie rozwiązywania problemów planowania i realizacji przedsięwzięć, przy rozwiązywaniu których dostępne komercyjnie narzędzia klasy PMS nie oferują wsparcia. Stwarza to przesłanki do budowy dedykowanych, interakcyjnych systemów wspomagania planowania przedsięwzięć, a w szczególności dostosowania konfiguracji i funkcjonalności takiego systemu do zmieniających się warunków pracy i specyfiki przedsiębiorstw;
15 Wprowadzenie 15 wykazać uniwersalność oraz praktyczność zastosowania Problemu Spełniania Ograniczeń (PSO) oraz środowisk deklaratywnych technik programowania z ograniczeniami (Constraint Programming (CP)) do modelowania i rozwiązywania podstawowych problemów decyzyjnych formułowanych w obszarze planowania realizacji przedsięwzięć. Szczególnie istotne jest nowe podejście do modelowania problemów decyzyjnych, integrujące w jednym modelu decyzyjnym precyzyjne jak i nieprecyzyjne dane, umożliwiające rozwiązywanie tak definiowanych problemów w jednej platformie obliczeniowej; przedstawić i przybliżyć Czytelnikom proces modelowania i oceny efektywności poszukiwania rozwiązań w środowiskach deklaratywnych technik programowania z ograniczeniami; podkreślić rosnące potrzeby w zakresie interdyscyplinarnej integracji badań z zakresu tak podstaw formalnych warunkujących efektywność budowanych modeli, jak i obszarów ich potencjalnych zastosowań praktycznych; przedstawić szereg przykładów praktycznego zastosowania omawianych rozwiązań, w szczególności zaprezentować ich zastosowanie w prototypowym interakcyjnym systemie nawigacyjnego wariantowania przedsięwzięć. Ograniczona objętość nie pozwoliła na pełne i wyczerpujące przedstawienie wszystkich omawianych w pracy zagadnień. Mimo to Autorzy starali się w możliwie szczegółowy, a jednocześnie przystępny sposób przedstawić omawiane problemy związane z projektowaniem systemów wspomagania decyzji dedykowanych do planowania przedsięwzięć. Cytowane pozycje literaturowe umożliwiają prowadzenie dalszych samodzielnych studiów w wymienionych obszarach zagadnień. Praca składa się z pięciu rozdziałów uzupełnionych stosownym wykazem literatury przedmiotu oraz skorowidzem. W rozdziale pierwszym przedstawiono przegląd podstawowych systemów wspomagania inżynierii zarządzania. Omówiono modele decyzyjne implementowane w tych narzędziach. Analizując zakres ich zastosowania w zadaniach planowania przedsięwzięć wskazano na zalety i niedostatki komercyjnych narzędzi oceniając ich praktyczną użyteczność. W rozdziale drugim, wprowadzającym w podstawy formalizmu Problemu Spełniania Ograniczeń, przedstawiono propozycję alternatywnego do stosowanych w komercyjnych narzędziach inżynierii zarządzania modelu decyzyjnego rozszerzającego zakres jego potencjalnych zastosowań
16 16 Wprowadzenie w wybranym obszarze decyzyjnym. Model ten stanowi otwartą strukturę (może być łatwo uzupełniany/rozszerzany o dodatkową wiedzę), w ramach której definiować można dowolne (aczkolwiek mieszczące się w zadanych ramach) hybrydy modeli problemów decyzyjnych występujących w zadaniach planowania i realizacji przedsięwzięć. Rozdział ten wprowadza również Czytelnika w obszar technik programowania z ograniczeniami, przedstawia przyjętą procedurę projektowania dedykowanych, interakcyjnych systemów wspomagania decyzji. Procedura ta, realizowana w określonych etapach, obejmuje zagadnienia budowy bazy wiedzy, weryfikacji jej poprawności, oceny możliwości gwarantowania odpowiedzi na rozważane klasy problemów decyzyjnych oraz wyznaczania jakościowych i ilościowych warunków poszukiwanych rozwiązań. Rozdział zamyka ogólny schemat metodyki projektowania systemów wspomagania. W rozdziale trzecim przedstawiono zastosowanie opracowanej metodyki w prototypowym systemie wspomagania planowania przedsięwzięć. Przedstawiono jego strukturę i funkcjonowanie oraz wskazano na podstawowe i potencjalne obszary jego wykorzystania. Szczególnie wiele miejsca poświecono kwestiom efektywności obliczeniowej implementowanych w nim algorytmów. Oceny efektywności funkcjonowania opracowanego systemu dokonano w rozdziale czwartym. Przedstawiono szereg przykładów praktycznego zastosowania systemu. Wskazano na zalety i ograniczenia systemu oraz możliwość dalszej jego rozbudowy. W rozdziale piątym przedstawiono ideę nowej generacji interakcyjnego systemu wspomagania decyzji opartą na koncepcji przyjaznego, samoorganizującego się wieloekranowego interfejsu (typu touch screen ). Proponowane rozwiązanie pozwala użytkownikowi na aktywowanie poszczególnych, ustalonych fragmentów zespołu ekranów odpowiadających wybranym parametrom przedsiębiorstwa co wymusza zmiany parametrów przypisanych do pozostałych okienek ekranów. Działanie takie jest bardzo intuicyjne, pozwala swobodnie, w trybie on-line analizować różne reakcje przedsiębiorstwa na zmieniające się warunki pracy. W pracy wykorzystano doświadczenia Autorów zebrane w Politechnice Koszalińskiej podczas wykładów prowadzonych na wydziale Elektroniki i Informatyki, na kierunku Informatyka. Autorzy będą wdzięczni za wszelkie uwagi krytyczne dotyczące niniejszego opracowania, które przesyłać należy na adres: Katedra Podstaw Informatyki i Zarządzania, Politechnika Koszalińska, ul. Śniadeckich 2, Koszalin, lub kpiz@ie.tu.koszalin.pl
Spis treści. Analiza i modelowanie_nowicki, Chomiak_Księga1.indb :03:08
Spis treści Wstęp.............................................................. 7 Część I Podstawy analizy i modelowania systemów 1. Charakterystyka systemów informacyjnych....................... 13 1.1.
Bardziej szczegółowoUniwersytet Zielonogórski Wydział Elektrotechniki, Informatyki i Telekomunikacji Instytut Sterowania i Systemów Informatycznych
Uniwersytet Zielonogórski Wydział Elektrotechniki, Informatyki i Telekomunikacji Instytut Sterowania i Systemów Informatycznych ELEMENTY SZTUCZNEJ INTELIGENCJI Laboratorium nr 6 SYSTEMY ROZMYTE TYPU MAMDANIEGO
Bardziej szczegółowoMetoda przedwdrożeniowego wymiarowania zmian oprogramowania wybranej klasy systemów ERP
Metoda przedwdrożeniowego wymiarowania zmian oprogramowania wybranej klasy systemów ERP mgr inż. Przemysław Plecka promotor: prof. dr hab. inż. Zbigniew A. Banaszak promotor pomocniczy: dr inż. Krzysztof
Bardziej szczegółowoPRZEWODNIK PO PRZEDMIOCIE
Nazwa przedmiotu: Kierunek: Systemy Decision suport systems Zarządzanie i Inżynieria Produkcji Management and Engineering of Production Rodzaj przedmiotu: obowiązkowy Poziom studiów: studia II stopnia
Bardziej szczegółowoMetoda przedwdrożeniowego wymiarowania zmian oprogramowania wybranej klasy systemów ERP
Metoda przedwdrożeniowego wymiarowania zmian oprogramowania wybranej klasy systemów ERP mgr inż. Przemysław Plecka promotor: prof. dr hab. inż. Zbigniew A. Banaszak promotor pomocniczy: dr inż. Krzysztof
Bardziej szczegółowoModel referencyjny doboru narzędzi Open Source dla zarządzania wymaganiami
Politechnika Gdańska Wydział Zarządzania i Ekonomii Katedra Zastosowań Informatyki w Zarządzaniu Zakład Zarządzania Technologiami Informatycznymi Model referencyjny Open Source dla dr hab. inż. Cezary
Bardziej szczegółowoTypy systemów informacyjnych
Typy systemów informacyjnych Information Systems Systemy Informacyjne Operations Support Systems Systemy Wsparcia Operacyjnego Management Support Systems Systemy Wspomagania Zarzadzania Transaction Processing
Bardziej szczegółowoSTUDIA I MONOGRAFIE NR
STUDIA I MONOGRAFIE NR 21 WYBRANE ZAGADNIENIA INŻYNIERII WIEDZY Redakcja naukowa: Andrzej Cader Jacek M. Żurada Krzysztof Przybyszewski Łódź 2008 3 SPIS TREŚCI WPROWADZENIE 7 SYSTEMY AGENTOWE W E-LEARNINGU
Bardziej szczegółowoK.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 szczegółowoKIERUNKOWE EFEKTY KSZTAŁCENIA KIERUNEK STUDIÓW INFORMATYCZNE TECHNIKI ZARZĄDZANIA
KIERUNKOWE EFEKTY KSZTAŁCENIA KIERUNEK STUDIÓW INFORMATYCZNE TECHNIKI ZARZĄDZANIA Nazwa kierunku studiów: Informatyczne Techniki Zarządzania Ścieżka kształcenia: IT Project Manager, Administrator Bezpieczeństwa
Bardziej szczegółowoOPTYMALIZACJA HARMONOGRAMOWANIA MONTAŻU SAMOCHODÓW Z ZASTOSOWANIEM PROGRAMOWANIA W LOGICE Z OGRANICZENIAMI
Autoreferat do rozprawy doktorskiej OPTYMALIZACJA HARMONOGRAMOWANIA MONTAŻU SAMOCHODÓW Z ZASTOSOWANIEM PROGRAMOWANIA W LOGICE Z OGRANICZENIAMI Michał Mazur Gliwice 2016 1 2 Montaż samochodów na linii w
Bardziej szczegółowoKluczowe aspekty komputerowego wspomagania zarządzania utrzymaniem ruchu
Politechnika Śląska Wydział Organizacji i Zarządzania Instytut Inżynierii Produkcji Kluczowe aspekty komputerowego wspomagania zarządzania utrzymaniem ruchu Dr inż. Andrzej LOSKA Utrzymanie Ruchu w Przemyśle
Bardziej szczegółowoBaza danych to zbiór wzajemnie powiązanych ze sobą i zintegrowanych danych z pewnej dziedziny.
PI-14 01/12 Baza danych to zbiór wzajemnie powiązanych ze sobą i zintegrowanych danych z pewnej dziedziny.! Likwidacja lub znaczne ograniczenie redundancji (powtarzania się) danych! Integracja danych!
Bardziej szczegółowoPRZEWODNIK PO PRZEDMIOCIE
Nazwa przedmiotu: Komputerowe wspomaganie metali Computer Support for Process Production of Metals Kierunek: Kod przedmiotu: Zarządzanie i Inżynieria Produkcji ZIP2.D1F.O.16.93 Management and Production
Bardziej szczegółowoLogistyka I stopień Ogólnoakademicki. Niestacjonarne. Wszystkie Katedra Inżynierii Produkcji Dr Sławomir Luściński
KARTA MODUŁU / KARTA PRZEDMIOTU Kod modułu Nazwa modułu Nazwa modułu w języku angielskim Obowiązuje od roku akademickiego 2012/2013 Z-LOGN1-0692 Zintegrowane systemy zarządzania Integrated Management Systems
Bardziej szczegółowoZałącznik nr 2 do uchwały nr 100/2012 Senatu UP. Efekty kształcenia dla kierunku studiów inżynieria rolnicza i ich odniesienie do efektów obszarowych
Załącznik nr 2 do uchwały nr 100/2012 Senatu UP Efekty kształcenia dla kierunku studiów inżynieria rolnicza i ich odniesienie do efektów obszarowych Wydział prowadzący kierunek: Wydział Rolnictwa i Bioinżynierii
Bardziej szczegółowoWszystkie Katedra Inżynierii Produkcji Dr Sławomir Luściński. Podstawowy Obowiązkowy Polski Semestr pierwszy. Semestr letni Brak Nie
KARTA MODUŁU / KARTA PRZEDMIOTU Kod modułu Nazwa modułu Nazwa modułu w języku angielskim Obowiązuje od roku akademickiego 2012/2013 Z-ZIP2-0428 Zintegrowane systemy zarządzania Integrated Management Systems
Bardziej szczegółowoO systemach D-Sight Charakterystyka
O systemach D-Sight Charakterystyka Systemy wspomagania podejmowania decyzji firmy D-Sight Nawet stosunkowo proste problemy decyzyjne wymagają wieloaspektowej (wielokryterialnej) analizy. Jest to racjonalne
Bardziej szczegółowoStacjonarne Wszystkie Katedra Informatyki Stosowanej Dr inż. Marcin Detka. Podstawowy Obowiązkowy Polski Semestr pierwszy. Semestr letni Brak Nie
KARTA MODUŁU / KARTA PRZEDMIOTU Kod modułu Nazwa modułu Nazwa modułu w języku angielskim Obowiązuje od roku akademickiego 202/203 Z-ZIP2-0452 Informatyczne Systemy Zarządzania Produkcją Manufacturing Management
Bardziej szczegółowoZarządzanie projektami. Zarządzanie czasem w projekcie
Zarządzanie projektami Zarządzanie czasem w projekcie Zarządzanie czasem w projekcie PROJECT TIME MANAGEMENT Zarządzanie czasem - elementy 1. Zarządzanie harmonogramem 2. Określanie działań (określanie
Bardziej szczegółowoWymagania stawiane pracom dyplomowym na Wydziale Elektroniki i Informatyki Politechniki Koszalińskiej
Wymagania stawiane pracom dyplomowym na Wydziale Elektroniki i Informatyki Politechniki Koszalińskiej Uchwała Nr 356/96 Rady Głównej Szkolnictwa Wyższego z 28 listopada 1996 r. dotycząca nadawania tytułów
Bardziej szczegółowoAutomatyzacja Procesów Biznesowych. Systemy Informacyjne Przedsiębiorstw
Automatyzacja Procesów Biznesowych Systemy Informacyjne Przedsiębiorstw Rodzaje przedsiębiorstw Produkcyjne największe zapotrzebowanie na kapitał, największe ryzyko Handlowe kapitał obrotowy, średnie ryzyko
Bardziej szczegółowoKIERUNKOWE EFEKTY KSZTAŁCENIA
WYDZIAŁ INFORMATYKI I ZARZĄDZANIA Kierunek studiów: INFORMATYKA Stopień studiów: STUDIA I STOPNIA Obszar Wiedzy/Kształcenia: OBSZAR NAUK TECHNICZNYCH Obszar nauki: DZIEDZINA NAUK TECHNICZNYCH Dyscyplina
Bardziej szczegółowoWydział Inżynierii Produkcji i Logistyki Faculty of Production Engineering and Logistics
Wydział Inżynierii Produkcji i Logistyki Faculty of Production Engineering and Logistics Plan studiów niestacjonarnych I stopnia (inżynierskich) na kierunku ZARZĄDZANIE I INŻYNIERIA PRODUKCJI MANAGEMENT
Bardziej szczegółowoAlgorytmy wspomagania decyzji Czyli co i jak andrzej.rusiecki.staff.iiar.pwr.wroc.pl s.
Algorytmy wspomagania decyzji Czyli co i jak 2013 andrzej.rusiecki@pwr.wroc.pl andrzej.rusiecki.staff.iiar.pwr.wroc.pl s. 911/D-20 O co chodzi? Celem przedmiotu jest ogólne zapoznanie się z podstawowymi
Bardziej szczegółowoKarta (sylabus) modułu/przedmiotu Inżynieria Materiałowa Studia II stopnia specjalność: Inżynieria Powierzchni
Karta (sylabus) modułu/przedmiotu Inżynieria Materiałowa Studia II stopnia specjalność: Inżynieria Powierzchni Przedmiot: Zintegrowane systemy wytwarzania Rodzaj przedmiotu: obowiązkowy Kod przedmiotu:
Bardziej szczegółowoDWUKROTNA SYMULACJA MONTE CARLO JAKO METODA ANALIZY RYZYKA NA PRZYKŁADZIE WYCENY OPCJI PRZEŁĄCZANIA FUNKCJI UŻYTKOWEJ NIERUCHOMOŚCI
DWUKROTNA SYMULACJA MONTE CARLO JAKO METODA ANALIZY RYZYKA NA PRZYKŁADZIE WYCENY OPCJI PRZEŁĄCZANIA FUNKCJI UŻYTKOWEJ NIERUCHOMOŚCI mgr Marcin Pawlak Katedra Inwestycji i Wyceny Przedsiębiorstw Plan wystąpienia
Bardziej szczegółowoPlanowanie przedsięwzięć
K.Pieńkosz Badania Operacyjne Planowanie przedsięwzięć 1 Planowanie przedsięwzięć Model przedsięwzięcia lista operacji relacje poprzedzania operacji modele operacji funkcja celu planowania K.Pieńkosz Badania
Bardziej szczegółowoPRZEWODNIK PO PRZEDMIOCIE
Nazwa przedmiotu: MODELOWANIE I ANALIZA SYSTEMÓW INFORMATYCZNYCH Modeling and analysis of computer systems Kierunek: Informatyka Forma studiów: Stacjonarne Rodzaj przedmiotu: Poziom kwalifikacji: obowiązkowy
Bardziej szczegółowoLogistyka I stopień Ogólnoakademicki. Niestacjonarne. Zarządzanie logistyczne Katedra Inżynierii Produkcji Dr Sławomir Luściński
KARTA MODUŁU / KARTA PRZEDMIOTU Kod modułu Nazwa modułu Nazwa modułu w języku angielskim Obowiązuje od roku akademickiego 2012/2013 Z-LOGN1-1071 Techniki komputerowe we wspomaganiu decyzji logistycznych
Bardziej szczegółowoSYLABUS/KARTA PRZEDMIOTU
PAŃSTWOWA WYŻSZA SZKOŁA ZAWODOWA W GŁOGOWIE SYLABUS/KARTA PRZEDMIOTU 1. NAZWA PRZEDMIOTU Systemy produkcyjne komputerowo zintegrowane. NAZWA JEDNOSTKI PROWADZĄCEJ PRZEDMIOT Instytut Politechniczny 3. STUDIA
Bardziej szczegółowoPodsumowanie wyników ankiety
SPRAWOZDANIE Kierunkowego Zespołu ds. Programów Kształcenia dla kierunku Informatyka dotyczące ankiet samooceny osiągnięcia przez absolwentów kierunkowych efektów kształcenia po ukończeniu studiów w roku
Bardziej szczegółowoProjektowanie systemów informatycznych
Projektowanie systemów informatycznych Zarządzanie projektem Autor Roman Simiński Kontakt roman.siminski@us.edu.pl www.us.edu.pl/~siminski Główne procesy w realizacji projektu informatycznego (ang. feasibility
Bardziej szczegółowoWydział Inżynierii Produkcji i Logistyki Faculty of Production Engineering and Logistics
Wydział Inżynierii Produkcji i Logistyki Faculty of Production Engineering and Logistics Plan studiów stacjonarnych II stopnia (magisterskich) na kierunku ZARZĄDZANIE I INŻYNIERIA PRODUKCJI MANAGEMENT
Bardziej szczegółowoJerzy Berdychowski. Informatyka. w turystyce i rekreacji. Materiały do zajęć z wykorzystaniem programu. Microsoft Excel
Jerzy Berdychowski Informatyka w turystyce i rekreacji Materiały do zajęć z wykorzystaniem programu Microsoft Excel Warszawa 2006 Recenzenci prof. dr hab. inż. Tomasz Ambroziak prof. dr hab. inż. Leszek
Bardziej szczegółowoAlgorytmy wspomagania decyzji Czyli co i jak andrzej.rusiecki.staff.iiar.pwr.wroc.pl s. 230/C-3
Algorytmy wspomagania decyzji Czyli co i jak 2018 andrzej.rusiecki@pwr.edu.pl andrzej.rusiecki.staff.iiar.pwr.wroc.pl s. 230/C-3 O co chodzi? Celem przedmiotu jest ogólne zapoznanie się z podstawowymi
Bardziej szczegółowoAUTOMATYZACJA PROCESÓW CIĄGŁYCH I WSADOWYCH
AUTOMATYZACJA PROCESÓW CIĄGŁYCH I WSADOWYCH kierunek Automatyka i Robotyka Studia II stopnia specjalności Automatyka Dr inż. Zbigniew Ogonowski Instytut Automatyki, Politechnika Śląska Plan wykładu pojęcia
Bardziej szczegółowoTechniki i rozwiązania IT w optymalizacji procesów
Techniki i rozwiązania IT w optymalizacji procesów dr inż. amber.zarz.agh.edu.pl/amaciol Cel przedmiotu Zapoznać się z problemami informacyjnodecyzyjnymi zarządzania organizacjami Nauczyć się wykorzystywać
Bardziej szczegółowoPRZEWODNIK PO PRZEDMIOCIE
Nazwa przedmiotu: KOMPUTEROWE WSPOMAGANIE PRAC INŻYNIERSKICH Kierunek: Mechanika i Budowa Maszyn Rodzaj przedmiotu: obowiązkowy na specjalności: Komputerowe projektowanie maszyn i urządzeń Rodzaj zajęć:
Bardziej szczegółowoKIERUNKOWE EFEKTY KSZTAŁCENIA
WYDZIAŁ INFORMATYKI I ZARZĄDZANIA Kierunek studiów: INFORMATYKA Stopień studiów: STUDIA II STOPNIA Obszar Wiedzy/Kształcenia: OBSZAR NAUK TECHNICZNYCH Obszar nauki: DZIEDZINA NAUK TECHNICZNYCH Dyscyplina
Bardziej szczegółowoMetody ilościowe w badaniach ekonomicznych
prof. dr hab. Tadeusz Trzaskalik dr hab. Maciej Nowak, prof. UE Wybór portfela projektów z wykorzystaniem wielokryterialnego programowania dynamicznego Metody ilościowe w badaniach ekonomicznych 19-06-2017
Bardziej szczegółowoKarta (sylabus) modułu/przedmiotu Mechanika i budowa maszyn] Studia II stopnia. polski
Karta (sylabus) modułu/przedmiotu Mechanika i budowa maszyn] Studia II stopnia Przedmiot: Zintegrowane systemy wytwarzania Rodzaj przedmiotu: obowiązkowy Kod przedmiotu: MBM 2 N 0 1 05-0_1 Rok: I Semestr:
Bardziej szczegółowoDr Andrzej Podleśny Poznań, dnia r. MODUŁ KSZTAŁCENIA (SYLABUS)
Dr Andrzej Podleśny Poznań, dnia 1.10.2017 r. MODUŁ KSZTAŁCENIA (SYLABUS) dla przedmiotu Informatyka w zarządzaniu na kierunku Zarządzanie i prawo w biznesie I. Informacje ogólne 1. Nazwa modułu : Informatyka
Bardziej szczegółowoTransformacja wiedzy w budowie i eksploatacji maszyn
Uniwersytet Technologiczno Przyrodniczy im. Jana i Jędrzeja Śniadeckich w Bydgoszczy Wydział Mechaniczny Transformacja wiedzy w budowie i eksploatacji maszyn Bogdan ŻÓŁTOWSKI W pracy przedstawiono proces
Bardziej szczegółowoCo to jest jest oprogramowanie? 8. Co to jest inżynieria oprogramowania? 9. Jaka jest różnica pomiędzy inżynierią oprogramowania a informatyką?
ROZDZIAŁ1 Podstawy inżynierii oprogramowania: - Cele 2 - Zawartość 3 - Inżynieria oprogramowania 4 - Koszty oprogramowania 5 - FAQ o inżynierii oprogramowania: Co to jest jest oprogramowanie? 8 Co to jest
Bardziej szczegółowoProjektowanie systemów informatycznych. Roman Simiński siminskionline.pl. Studium wykonalności
Projektowanie systemów informatycznych Roman Simiński roman.siminski@us.edu.pl siminskionline.pl Studium wykonalności Główne procesy w realizacji projektu informatycznego Studium wykonalności (ang. feasibility
Bardziej szczegółowoNarzędzia Informatyki w biznesie
Narzędzia Informatyki w biznesie Przedstawiony program specjalności obejmuje obszary wiedzy informatycznej (wraz z stosowanymi w nich technikami i narzędziami), które wydają się być najistotniejsze w kontekście
Bardziej szczegółowoJeśli X jest przestrzenią o nieskończonej liczbie elementów:
Logika rozmyta 2 Zbiór rozmyty może być formalnie zapisany na dwa sposoby w zależności od tego z jakim typem przestrzeni elementów mamy do czynienia: Jeśli X jest przestrzenią o skończonej liczbie elementów
Bardziej szczegółowoRozdział 4 Planowanie rozwoju technologii - Aleksander Buczacki 4.1. Wstęp 4.2. Proces planowania rozwoju technologii
Spis treści Wprowadzenie Rozdział 1 Pojęcie i klasyfikacja produktów oraz ich miejsce w strategii firmy - Jerzy Koszałka 1.1. Wstęp 1.2. Rynek jako miejsce oferowania i wymiany produktów 1.3. Pojęcie produktu
Bardziej szczegółowoEfekty kształcenia. Tabela efektów kształcenia
Efekty kształcenia Tabela efektów kształcenia W opisie efektów kierunkowych uwzględniono wszystkie efekty kształcenia występujące w obszarze kształcenia w zakresie nauk technicznych. Objaśnienie oznaczeń:
Bardziej szczegółowoZastosowanie 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 szczegółowoBadania operacyjne. Ćwiczenia 1. Wprowadzenie. Filip Tużnik, Warszawa 2017
Badania operacyjne Ćwiczenia 1 Wprowadzenie Plan zajęć Sprawy organizacyjne (zaliczenie, nieobecności) Literatura przedmiotu Proces podejmowania decyzji Problemy decyzyjne w zarządzaniu Badania operacyjne
Bardziej szczegółowoPOLITECHNIKA GDAŃSKA WYDZIAŁ MECHANICZNY PROJEKT DYPLOMOWY INŻYNIERSKI
Forma studiów: stacjonarne Kierunek studiów: ZiIP Specjalność/Profil: Zarządzanie Jakością i Informatyczne Systemy Produkcji Katedra: Technologii Maszyn i Automatyzacji Produkcji Badania termowizyjne nagrzewania
Bardziej szczegółowoLeszek Dziubiński Damian Joniec Elżbieta Gęborek. Computer Plus Kraków S.A.
Leszek Dziubiński Damian Joniec Elżbieta Gęborek Computer Plus Kraków S.A. Wykorzystanie Microsoft Project Server w procesie zarządzania projektami Kompetencje partnerskie Gold: Portals and Collaboration
Bardziej szczegółowo6 Metody badania i modele rozwoju organizacji
Spis treści Przedmowa 11 1. Kreowanie systemu zarządzania wiedzą w organizacji 13 1.1. Istota systemu zarządzania wiedzą 13 1.2. Cechy dobrego systemu zarządzania wiedzą 16 1.3. Czynniki determinujące
Bardziej szczegółowoDLA SEKTORA INFORMATYCZNEGO W POLSCE
DLA SEKTORA INFORMATYCZNEGO W POLSCE SRK IT obejmuje kompetencje najważniejsze i specyficzne dla samego IT są: programowanie i zarządzanie systemami informatycznymi. Z rozwiązań IT korzysta się w każdej
Bardziej szczegółowoProces 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 szczegółowoWYDZIAŁ TRANSPORTU I INFORMATYKI TRANSPORT II STOPIEŃ OGÓLNOAKADEMICKI
Nazwa kierunku Poziom Profil Symbole efektów na kierunku WYDZIAŁ TRANSPORTU I INFORMATYKI TRANSPORT II STOPIEŃ OGÓLNOAKADEMICKI Efekty - opis słowny. Po ukończeniu studiów drugiego stopnia na kierunku
Bardziej szczegółowoKierunek Zarządzanie II stopnia Szczegółowe efekty kształcenia i ich odniesienie do opisu efektów kształcenia dla obszaru nauk społecznych
Kierunek Zarządzanie II stopnia Szczegółowe efekty kształcenia i ich odniesienie do opisu efektów kształcenia dla obszaru nauk społecznych Objaśnienie oznaczeń: Z efekty kierunkowe dla Zarządzania W wiedza
Bardziej szczegółowoKierunek Zarządzanie I stopnia Szczegółowe efekty kształcenia i ich odniesienie do opisu efektów kształcenia dla obszaru nauk społecznych
Kierunek Zarządzanie I stopnia Szczegółowe efekty kształcenia i ich odniesienie do opisu efektów kształcenia dla obszaru nauk społecznych Objaśnienie oznaczeń: Z efekty kierunkowe W wiedza U umiejętności
Bardziej szczegółowoRISK-AWARE PROJECT SCHEDULING
RISK-AWARE PROJECT SCHEDULING METODA GRASP KAROL WALĘDZIK DEFINICJA ZAGADNIENIA RESOURCE-CONSTRAINED PROJECT SCHEDULING (RCPS) Karol Walędzik - RAPS 3 RISK-AWARE PROJECT SCHEDULING (RAPS) 1 tryb wykonywania
Bardziej szczegółowoModele optymalizacyjne wspomagania decyzji wytwórców na rynku energii elektrycznej
Modele optymalizacyjne wspomagania decyzji wytwórców na rynku energii elektrycznej mgr inż. Izabela Żółtowska Promotor: prof. dr hab. inż. Eugeniusz Toczyłowski Obrona rozprawy doktorskiej 5 grudnia 2006
Bardziej szczegółowoSpecjalność Optymalizacja Decyzji Menedżerskich. Katedra Badań Operacyjnych Uniwersytetu Łódzkiego
Specjalność Optymalizacja Decyzji Menedżerskich Katedra Badań Operacyjnych Uniwersytetu Łódzkiego Kilka słów o nas Katedra Badań Operacyjnych jest częścią Instytutu Ekonomik Stosowanych i Informatyki.
Bardziej szczegółowoWYDZIAŁ TRANSPORTU I INFORMATYKI TRANSPORT II STOPIEŃ OGÓLNOAKADEMICKI
Nazwa kierunku Poziom kształcenia Profil kształcenia Symbole efektów kształcenia na kierunku WYDZIAŁ TRANSPORTU I INFORMATYKI TRANSPORT II STOPIEŃ OGÓLNOAKADEMICKI Efekty kształcenia - opis słowny. Po
Bardziej szczegółowoS Y L A B U S P R Z E D M I O T U
"Z A T W I E R D Z A M" Dziekan Wydziału Mechatroniki i Lotnictwa prof. dr hab. inż. Radosław TRĘBIŃSKI Warszawa, dnia... S Y L A B U S P R Z E D M I O T U NAZWA PRZEDMIOTU: KOMPUTEROWA ANALIZA KONSTRUKCJI
Bardziej szczegółowo1. WYMAGANIA WSTĘPNE W ZAKRESIE WIEDZY, UMIEJĘTNOŚCI I INNYCH KOMPETENCJI
KARTA PRZEDMIOTU przedmiotu Stopień studiów i forma Rodzaj przedmiotu Grupa kursów Zaawansowane techniki analizy systemowej oparte na modelowaniu warsztaty Studia podyplomowe Obowiązkowy NIE Wykład Ćwiczenia
Bardziej szczegółowoSummary in Polish. Fatimah Mohammed Furaiji. Application of Multi-Agent Based Simulation in Consumer Behaviour Modeling
Summary in Polish Fatimah Mohammed Furaiji Application of Multi-Agent Based Simulation in Consumer Behaviour Modeling Zastosowanie symulacji wieloagentowej w modelowaniu zachowania konsumentów Streszczenie
Bardziej szczegółowoPlan. Zakres badań teorii optymalizacji. Teoria optymalizacji. Teoria optymalizacji a badania operacyjne. Badania operacyjne i teoria optymalizacji
Badania operacyjne i teoria optymalizacji Instytut Informatyki Poznań, 2011/2012 1 2 3 Teoria optymalizacji Teoria optymalizacji a badania operacyjne Teoria optymalizacji zajmuje się badaniem metod optymalizacji
Bardziej szczegółowoEfekt kształcenia. Ma uporządkowaną, podbudowaną teoretycznie wiedzę ogólną w zakresie algorytmów i ich złożoności obliczeniowej.
Efekty dla studiów pierwszego stopnia profil ogólnoakademicki na kierunku Informatyka w języku polskim i w języku angielskim (Computer Science) na Wydziale Matematyki i Nauk Informacyjnych, gdzie: * Odniesienie-
Bardziej szczegółowo1/ Nazwa zadania: Dostawa, wdrożenie i serwis informatycznego systemu zarządzania projektami dla Urzędu Miejskiego Wrocławia wraz ze szkoleniem.
1/ Nazwa zadania: Dostawa, wdrożenie i serwis informatycznego systemu zarządzania projektami dla Urzędu Miejskiego Wrocławia wraz ze szkoleniem. 2/ Wykonawcy: Konsorcjum: Netline Group wraz z Premium Technology
Bardziej szczegółowoSZTUCZNA INTELIGENCJA
SZTUCZNA INTELIGENCJA SYSTEMY ROZMYTE Adrian Horzyk Akademia Górniczo-Hutnicza Wydział Elektrotechniki, Automatyki, Informatyki i Inżynierii Biomedycznej Katedra Automatyki i Inżynierii Biomedycznej Laboratorium
Bardziej szczegółowoZarządzanie projektami. Zarządzanie ryzykiem projektu
Zarządzanie projektami Zarządzanie ryzykiem projektu Warunki podejmowania decyzji Pewność Niepewność Ryzyko 2 Jak można zdefiniować ryzyko? Autor S.T. Regan A.H. Willet Definicja Prawdopodobieństwo straty
Bardziej szczegółowoEFEKTY KSZTAŁCENIA DLA KIERUNKU STUDIÓW INFORMATYKA
EFEKTY KSZTAŁCENIA DLA KIERUNKU STUDIÓW INFORMATYKA poziom kształcenia profil kształcenia tytuł zawodowy uzyskiwany przez absolwenta studia drugiego stopnia ogólnoakademicki magister inżynier 1. Umiejscowienie
Bardziej szczegółowoWIEDZA T1P_W06. K_W01 ma podstawową wiedzę o zarządzaniu jako nauce, jej miejscu w systemie nauk i relacjach do innych nauk;
SYMBOL Efekty kształcenia dla kierunku studiów: inżynieria zarządzania; Po ukończeniu studiów pierwszego stopnia na kierunku inżynieria zarządzania, absolwent: Odniesienie do obszarowych efektów kształcenia
Bardziej szczegółowoSpis treści 377 379 WSTĘP... 9
Spis treści 377 379 Spis treści WSTĘP... 9 ZADANIE OPTYMALIZACJI... 9 PRZYKŁAD 1... 9 Założenia... 10 Model matematyczny zadania... 10 PRZYKŁAD 2... 10 PRZYKŁAD 3... 11 OPTYMALIZACJA A POLIOPTYMALIZACJA...
Bardziej szczegółowoJacek Skorupski pok. 251 tel konsultacje: poniedziałek , sobota zjazdowa
Jacek Skorupski pok. 251 tel. 234-7339 jsk@wt.pw.edu.pl http://skorupski.waw.pl/mmt prezentacje ogłoszenia konsultacje: poniedziałek 16 15-18, sobota zjazdowa 9 40-10 25 Udział w zajęciach Kontrola wyników
Bardziej szczegółowoControlling operacyjny i strategiczny
Controlling operacyjny i strategiczny dr Piotr Modzelewski Katedra Bankowości, Finansów i Rachunkowości Wydziału Nauk Ekonomicznych Uniwersytetu Warszawskiego Plan zajęć 1, 2. Wprowadzenie do zagadnień
Bardziej szczegółowoEfekty kształcenia na kierunku AiR drugiego stopnia - Wiedza Wydziału Elektrotechniki, Automatyki i Informatyki Politechniki Opolskiej
Efekty na kierunku AiR drugiego stopnia - Wiedza K_W01 K_W02 K_W03 K_W04 K_W05 K_W06 K_W07 K_W08 K_W09 K_W10 K_W11 K_W12 K_W13 K_W14 Ma rozszerzoną wiedzę dotyczącą dynamicznych modeli dyskretnych stosowanych
Bardziej szczegółowoProces badawczy schemat i zasady realizacji
Proces badawczy schemat i zasady realizacji Agata Górny Zaoczne Studia Doktoranckie z Ekonomii Warszawa, 23 października 2016 Metodologia i metoda naukowa 1 Metodologia Metodologia nauka o metodach nauki
Bardziej szczegółowoWprowadzenie do narzędzi zarządzania projektami informatycznymi.
Wprowadzenie do narzędzi zarządzania projektami informatycznymi. 1. Wykorzystanie darmowych pakietów oprogramowania. 1.1 Zapoznać się z porównaniem dostępnych platform i narzędzi programistycznych wspomagających
Bardziej szczegółowoUCHWAŁA NR 71/2017 SENATU UNIWERSYTETU WROCŁAWSKIEGO z dnia 31 maja 2017 r.
UCHWAŁA NR 71/2017 SENATU UNIWERSYTETU WROCŁAWSKIEGO z dnia 31 maja 2017 r. zmieniająca uchwałę w sprawie efektów kształcenia dla kierunków studiów prowadzonych w Uniwersytecie Wrocławskim Na podstawie
Bardziej szczegółowoNazwa przedmiotu: MODELOWANIE I ANALIZA SYSTEMÓW INFORMATYCZNYCH. Modeling and analysis of computer systems Forma studiów: Stacjonarne
Nazwa przedmiotu: MODELOWANIE I ANALIZA SYSTEMÓW INFORMATYCZNYCH Kierunek: Informatyka Modeling and analysis of computer systems Forma studiów: Stacjonarne Rodzaj przedmiotu: obowiązkowy w ramach specjalności:
Bardziej szczegółowoProjektowanie Systemów Informatycznych. Katedra Systemów Informatycznych
Projektowanie Systemów Informatycznych Katedra Systemów Informatycznych www.ksi.pwr.edu.pl Gratulujemy wyboru Politechniki Wrocławskiej Gratulujemy wyboru Wydziału Informatyki i Zarządzania Zachęcamy do
Bardziej szczegółowoDariusz Brzeziński. Politechnika Poznańska, Instytut Informatyki
Dariusz Brzeziński Politechnika Poznańska, Instytut Informatyki Object-oriented programming Najpopularniejszy obecnie styl (paradygmat) programowania Rozwinięcie koncepcji programowania strukturalnego
Bardziej szczegółowoKomputerowo zintegrowane projektowanie elastycznych systemów produkcyjnych
Komputerowo zintegrowane projektowanie elastycznych systemów produkcyjnych Monografie Politechnika Lubelska Politechnika Lubelska Wydział Mechaniczny ul. Nadbystrzycka 36 20-618 LUBLIN Komputerowo zintegrowane
Bardziej szczegółowoKierunkowe efekty kształcenia dla kierunku studiów Zarządzanie i Inżynieria Produkcji studia drugiego stopnia profil ogólnoakademicki
Załącznik nr 12 do Uchwały nr IV/214 Senatu Państwowej Wyższej Szkoły Zawodowej im. Witelona w Legnicy z dnia 29 maja 2012 r. Tabela odniesień kierunkowych efektów kształcenia do efektów obszarowych Kod
Bardziej szczegółowoBADANIA OPERACYJNE i teoria optymalizacji. Prowadzący: dr Tomasz Pisula Katedra Metod Ilościowych
BADANIA OPERACYJNE i teoria optymalizacji Prowadzący: dr Tomasz Pisula Katedra Metod Ilościowych e-mail: tpisula@prz.edu.pl 1 Literatura podstawowa wykorzystywana podczas zajęć wykładowych: 1. Gajda J.,
Bardziej szczegółowoOferta badawcza Politechniki Gdańskiej dla przedsiębiorstw. Wydział Zarządzania i Ekonomii
KATEDRA NAUK EKONOMICZNYCH kierownik katedry: prof. dr hab. Franciszek Bławat, prof.zw.pg tel.: 058 347-18-85 e-mail: Franciszek.Blawat@zie.pg.gda.pl adres www: http://www2.zie.pg.gda.pl/kne/ Gospodarka
Bardziej szczegółowoKONTROLING I MONITOROWANIE ZLECEŃ PRODUKCYJNYCH W HYBRYDOWYM SYSTEMIE PLANOWANIA PRODUKCJI
KONTROLING I MONITOROWANIE ZLECEŃ PRODUKCYJNYCH W HYBRYDOWYM SYSTEMIE PLANOWANIA PRODUKCJI Adam KONOPA, Jacek CZAJKA, Mariusz CHOLEWA Streszczenie: W referacie przedstawiono wynik prac zrealizowanych w
Bardziej szczegółowoWytwarzanie wspomagane komputerowo CAD CAM CNC. dr inż. Michał Michna
Wytwarzanie wspomagane komputerowo CAD CAM CNC dr inż. Michał Michna Wytwarzanie wspomagane komputerowo CAD CAM CNC prowadzący dr inż. Grzegorz Kostro pok. EM 313 dr inż. Michał Michna pok. EM 312 materiały
Bardziej szczegółowoPRZEWODNIK PO PRZEDMIOCIE
Nazwa przedmiotu: Systemy Informatyczne w wytwarzaniu materiałów IT Systems in Materials Produce Kierunek: Kod przedmiotu: Zarządzanie i Inżynieria Produkcji ZiP2.G8.D8K.06 Management and Production Engineering
Bardziej szczegółowoMetodyki i techniki programowania
Metodyki i techniki programowania dr inż. Maciej Kusy Katedra Podstaw Elektroniki Wydział Elektrotechniki i Informatyki Politechnika Rzeszowska Elektronika i Telekomunikacja, sem. 2 Plan wykładu Sprawy
Bardziej szczegółowoOpis efektów kształcenia dla programu kształcenia (kierunkowe efekty kształcenia) WIEDZA. rozumie cywilizacyjne znaczenie matematyki i jej zastosowań
TABELA ODNIESIEŃ EFEKTÓW KSZTAŁCENIA OKREŚLONYCH DLA PROGRAMU KSZTAŁCENIA DO EFEKTÓW KSZTAŁCENIA OKREŚLONYCH DLA OBSZARU KSZTAŁCENIA I PROFILU STUDIÓW PROGRAM KSZTAŁCENIA: POZIOM KSZTAŁCENIA: PROFIL KSZTAŁCENIA:
Bardziej szczegółowoPROJEKTOWANIE MECHATRONICZNE
Przedmiot: PROJEKTOWANIE MECHATRONICZNE Prowadzący: Prof. dr hab. inż. Krzysztof J. Kaliński, prof. zw. PG Katedra Mechaniki i Mechatroniki 108 WM, kkalinsk@o2.pl Konsultacje: wtorek 14:00 15:00 czwartek
Bardziej szczegółowoPRZEWODNIK PO PRZEDMIOCIE
Nazwa przedmiotu: PROJEKTOWANIE SYSTEMÓW INFORMATYCZNYCH I KARTA PRZEDMIOTU CEL PRZEDMIOTU PRZEWODNIK PO PRZEDMIOCIE C1. Podniesienie poziomu wiedzy studentów z inżynierii oprogramowania w zakresie C.
Bardziej szczegółowoSystemy ekspertowe i ich zastosowania. Katarzyna Karp Marek Grabowski
Systemy ekspertowe i ich zastosowania Katarzyna Karp Marek Grabowski Plan prezentacji Wstęp Własności systemów ekspertowych Rodzaje baz wiedzy Metody reprezentacji wiedzy Metody wnioskowania Języki do
Bardziej szczegółowoCechy systemu MRP II: modułowa budowa, pozwalająca na etapowe wdrażanie, funkcjonalność obejmująca swym zakresem obszary technicznoekonomiczne
Zintegrowany System Informatyczny (ZSI) jest systemem informatycznym należącym do klasy ERP, który ma na celu nadzorowanie wszystkich procesów zachodzących w działalności głównie średnich i dużych przedsiębiorstw,
Bardziej szczegółowoWprowadzenie dosystemów informacyjnych
Wprowadzenie dosystemów informacyjnych Projektowanie antropocentryczne i PMBoK Podejście antropocentryczne do analizy i projektowania systemów informacyjnych UEK w Krakowie Ryszard Tadeusiewicz 1 Właściwe
Bardziej szczegółowodoc. dr Beata Pułska-Turyna Zarządzanie B506 mail: mgr Piotr J. Gadecki Zakład Badań Operacyjnych Zarządzania B 505.
doc. dr Beata Pułska-Turyna Zakład Badań Operacyjnych Zarządzanie B506 mail: turynab@wz.uw.edu.pl mgr Piotr J. Gadecki Zakład Badań Operacyjnych Zarządzania B 505. Tel.: (22)55 34 144 Mail: student@pgadecki.pl
Bardziej szczegółowoPRZEWODNIK 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