Metody ilościowe w badaniach ekonomicznych
|
|
- Marta Borowska
- 6 lat temu
- Przeglądów:
Transkrypt
1 prof. dr hab. Tadeusz Trzaskalik dr hab. Maciej Nowak, prof. UE Wybór portfela projektów z wykorzystaniem wielokryterialnego programowania dynamicznego Metody ilościowe w badaniach ekonomicznych
2 Zadanie wektorowej maksymalizacji Wektorowe programowanie liniowe Cx max Ax = b x 0 Przestrzeń decyzyjna Przestrzeń kryterialna
3 Rozwiązanie dominujące (6/6) Rozwiązanie dominujące y 2 B' C' C' A' O' y 1 B dominuje wszystkie rozwiązania dopuszczalne w przestrzeni kryterialnej 3
4 Rozwiązanie niezdominowane (4/4) Rozwiązania niezdominowane O' y 2 y1 E' C' D' A' F' Rozwiązania niezdominowane: O, A, B, O A, A B B' 4
5 Wielokryterialne wspomaganie decyzji Wielokryterialne programowanie matematyczne Wielokryterialne dyskretne metody wspomagania decyzji (AHP, ANP, Promethee, Electre, TOPSIS, VIKOR, Bipolar, metody wspomagające decydenta w warunkach ryzyka itd.) Decydent, preferencje decydenta Statystyczna analiza wielowymiarowa
6 Plan prezentacji Projekt, program, portfel projektów Zarządzanie portfelem projektów jako problem dynamiczny Model programowania dynamicznego Metoda interaktywna Przykład Podsumowanie
7 Projekt, program, portfel projektów Project Management Institute PMBoK Projekt: Tymczasowe przedsięwzięcie podejmowane w celu wytworzenia unikalnego wyrobu lub usługi Program: zbiór powiązanych projektów zarządzanych w skoordynowany sposób w celu osiągnięcia korzyści oraz zapewnienia możliwości sterowania, które nie są możliwe do osiągnięcia, gdy projekty są zarządzanie indywidualnie; Portfel: zestaw projektów lub programów oraz innych zadań, które są zgrupowane w celu ułatwienia efektywnego zarządzania nimi tak, by możliwa była realizacja strategicznych celów organizacji;
8 Zarządzanie portfelem projektów (1) Wysocki, McGarry Efektywne zarządzanie projektami tworzenie strategii inwestycyjnej portfela określanie rodzajów projektów, kwalifikujących się do portfela ocenianie i hierarchizowanie projektów na etapie przyjmowania ich do portfela konstruowanie zrównoważonego portfela, realizującego cele inwestycyjne monitowanie wyników portfela, a także dostosowywanie składu portfela tak, by organizacja mogła osiągnąć pożądane rezultaty
9 Zarządzanie portfelem projektów (2) Levine Project Portfolio Management Klucz do sukcesu: wybór właściwych projektów we właściwym czasie Główne komponenty systemu zarządzania portfelem projektów: Procedury wyboru projektów i programów do portfela, Procedury okresowego przeglądu portfela w celu zidentyfikowania projektów (programów), które należy wstrzymać Zasady alokacji zasobów
10 Dyskretny dynamiczny problem decyzyjny Y 1 Y 2 Y 3 Y T Y T+1 x 1,1,1 y 1,1 y 2,1 y 3,1 y T,1 y T+1,1 y 1,2 y 2,2 y 3,2 y T,2 y T+1, T T + 1
11 Konstruowanie portfela jako dynamiczny problem decyzyjny Etapy okresy, w których organizacja dokonuje przeglądu projektów; Stan procesu na początku etapu t zawartość portfela w momencie inicjowania jego przeglądu; Decyzja podjęta w etapie t decyzja o modyfikacji składu portfela w okresie, w którym dokonywany jest przegląd portfela o Jakie nowe projekty uruchomić? o Które z projektów aktualnie realizowanych przez organizację kontynuować, a które wstrzymać
12 Przykładowe kryteria decyzyjne 1. Kryteria finansowe, np. łączna wartość bieżąca netto NPV portfela 2. Kryteria rynkowe, np. wzrost udziału nowych produktów w sprzedaży, wzrost sprzedaży w określonym segmencie 3. Kryteria efektywnościowe, np. wzrost produktywności organizacji 4. Kryteria środowiskowe, np. zmniejszenie emisji CO 2
13 Procedura rozwiązania problemu (1) 1. Decydent definiuje kryteria i określa ich hierarchię. 2. Wyznaczamy rozwiązania optymalne problemu ze względu na każde kryterium korzystając z algorytmu programowania dynamicznego opartego na zasadzie optymalności Bellmana. Na podstawie hierarchii kryteriów określonej przez decydenta ustalamy pierwsze rozwiązane próbne. 3. Przedstawiamy decydentowi optymalne wartości poszczególnych kryteriów uzyskiwane dla aktualnie rozważanego zbioru rozwiązań oraz rozwiązanie próbne i pytamy, czy uznaje je za satysfakcjonujące. W przypadku odpowiedzi pozytywnej kończymy rozwiązywanie problemu.
14 Procedura rozwiązania problemu (2) 4. Pytamy decydenta, które kryteria przyjęły wartość satysfakcjonującą i w jakim stopniu można tą wartość obniżyć, w celu poprawy wartości pozostałych kryteriów. 5. Korzystając z procedury wyznaczania rozwiązań prawie optymalnych ze względu na najważniejsze kryterium wyznaczamy rozwiązania spełniające warunek sformułowany w kroku 4. Jeżeli takich rozwiązań nie udało się zidentyfikować przekazujemy odpowiednią informację decydentowi i wracamy do kroku Na podstawie hierarchii kryteriów określonej przez decydenta ustalamy nowe rozwiązane próbne i wracamy do kroku 3.
15 Przykład ilustracyjny (1) Firma aktualizuje portfel swoich projektów w cyklu półrocznym. Na początku roku rozważana jest realizacja trzech projektów: P1, P2 oraz P3. Firma dysponuje zasobami pozwalającymi na realizację co najwyżej dwóch z nich. Decyzje rozważane na tym etapie: (1) uruchomienie projektów P1 i P2; (2) uruchomienie projektów P1 i P3; (3) uruchomienie projektów P2 i P3. Na podstawie badań przeprowadzonych przez dział sprzedaży stwierdzono, że istnieje stosunkowo duże prawdopodobieństwo, że w połowie roku pojawią się dwie nowe propozycje przedsięwzięć: P4 i P5. Zakłada się, że firma będzie w stanie przesunąć część zasobów z realizacji dotychczas realizowanych projektów na jeden nowy projekt, przy czym będzie to skutkowało niższym poziomem marży uzyskanej z realizacji wcześniej uruchomionych projektów.
16 Przykład ilustracyjny (2) P4 i P5 gotowe do realizacji Żaden Projekt z projektów P4 gotowy P4, P5 do nie realizacji jest gotowy do realizaji Projekt P5 gotowy do realizacji B Uruchomienie projektów P1 i P2 1 C D N O Projekty w portfelu P1, P2, P4 P1, P2, P5 Uruchomienie projektów P1 i P3 A 2 E F G H I P Q R S P1, P2 P1, P3, P4 P1, P3, P5 P1, P3 J T P2, P3, P4 Uruchomienie projektów P2 i P3 3 K L U V P2, P3, P5 P2, P3 M
17 Przykład ilustracyjny (3) Kryteria: o o o f 1 : łączna wartość bieżąca netto NPV portfela (w tys. zł), f 2 : wzrost udziału nowych produktów w sprzedaży, f 3 : wzrost wartości sprzedaży na nowym rynku. Prawdopodobieństwa zajścia stanów losowych w etapie 1: o projekty P4 i P5 gotowe do realizacji: 0,42 o tylko projekt P4 gotowy do realizacji: 0,28 o tylko projekt P5 gotowy do realizacji: 0,18 o żaden z projektów P4, P5 nie jest gotowy do realizacji: 0,12
18 Rozwiązanie optymalne kryterium f 1 1 B C D N O Projekty w portfelu P1, P2, P4 P1, P2, P5 E P F Q G A 2 H R I S J 1. W pierwszym etapie uruchomić projekty P1 i P3. 2. W II etapie jeżeli to możliwe K uruchomić projekt UP4. 3. Projektów 3 P2 oraz P5 nie uruchamiać L Wartość oczekiwana Mkryterium f 1 = 121,0 T V P1, P2 P1, P3, P4 P1, P3, P5 P1, P3 P2, P3, P4 P2, P3, P5 P2, P3
19 Rozwiązanie optymalne kryterium f 2 1 B C D N O Projekty w portfelu P1, P2, P4 P1, P2, P5 A 2 E 1. W pierwszym etapie uruchomić projekty P2 i P3. 2. W II etapie jeżeli to możliwe F uruchomić projekt Q P4, w przeciwnym wypadku uruchomić projekt P5. G H Wartość oczekiwana kryterium f 2 = 17,9 I J P R S T P1, P2 P1, P3, P4 P1, P3, P5 P1, P3 P2, P3, P4 3 K L U V P2, P3, P5 P2, P3 M
20 Rozwiązanie optymalne kryterium f 3 1 B C D N O Projekty w portfelu P1, P2, P4 P1, P2, P5 A 2 E 1. W pierwszym etapie uruchomić projekty P2 i P3. 2. W II etapie jeżeli to możliwe F uruchomić projekt Q P5, w przeciwnym wypadku uruchomić projekt P4. G H Wartość oczekiwana kryterium f 3 = 6,8 I J P R S T P1, P2 P1, P3, P4 P1, P3, P5 P1, P3 P2, P3, P4 3 K L U V P2, P3, P5 P2, P3 M
21 Iteracja 1 Hierarchia kryteriów: f 1, f 2, f 3. Optymalne wartości kryteriów: f 1 : 121,0 f 2 : 17,9 f 3 : 6,8 Pierwsze rozwiązane próbne: Etap Stan Decyzja 1 A A2 uruchomić P1 i P2 2 F (gotowe do realizacji P4 i P5) F1 uruchomić P4 G (gotowy do realizacji P4) G1 uruchomić P4 H (gotowy do realizacji P5) H2 nie uruchamiać P5 I (ani P4, ani P5 niegotowe) I1 portfel bez zmian f 1 : 121,0 f 2 : 12,0 f 3 : 3,0 Decydent: rozwiązanie nie jest satysfakcjonujące ze względu na zbyt niską wartość kryterium f 2. Wartości pozostałych kryteriów można obniżyć: f 1 do 114,0; f 3 do 5, 0
22 Iteracja 2 f 1 f 2 f 3 Aktualne rozwiązanie 121,0 12,0 3,0 Wartości optymalne 121,0 17,9 6,8 Wartości akceptowalne 114,0 5,0 Nowe rozwiązania: 1 120,1 12,9 3, ,0 17,0 5, ,5 7,0 2, ,6 7,9 2,2
23 Iteracja 2 Hierarchia kryteriów: f 1, f 2, f 3. Optymalne wartości kryteriów: f 1 : 121,0 f 2 : 17,9 f 3 : 6,8 Nowe rozwiązane próbne: Etap Stan Decyzja 1 A A3 uruchomić P2 i P3 2 J (gotowe do realizacji P4 i P5) J1 uruchomić P4 K (gotowy do realizacji P4) K1 uruchomić P4 L (gotowy do realizacji P5) M2 nie uruchomiać P5 M (ani P4, ani P5 niegotowe) M1 portfel bez zmian f 1 : 116,0 f 2 : 17,0 f 3 : 5,0 Decydent: rozwiązanie nie jest satysfakcjonujące ze względu na zbyt niską wartość kryterium f 3. Wartości pozostałych kryteriów można obniżyć: f 1 do 110,0; f 2 do 15,0
24 Iteracja 3 f 1 f 2 f 3 Aktualne rozwiązanie 121,0 12,0 3,0 Wartości optymalne 121,0 17,9 6,8 Wartości akceptowalne 110,0 15,0 Nowe rozwiązania: 5 113,3 17,9 5, ,6 9,2 3, ,7 10,1 3, ,3 4,2 2, ,4 5,1 2,2
25 Iteracja 3 Hierarchia kryteriów: f 1, f 2, f 3. Optymalne wartości kryteriów: f 1 : 121,0 f 2 : 17,9 f 3 : 6,8 Nowe rozwiązane próbne: Etap Stan Decyzja 1 A A3 uruchomić P2 i P3 2 J (gotowe do realizacji P4 i P5) J1 uruchomić P4 K (gotowy do realizacji P4) K1 uruchomić P4 L (gotowy do realizacji P5) M2 uruchomić P5 M (ani P4, ani P5 niegotowe) M1 portfel bez zmian f 1 : 113,3 f 2 : 17,9 f 3 : 5,5 Decydent: rozwiązanie jest satysfakcjonujące
26 Podsumowanie Procedura pozwala na analizę stanu portfela w kolejnych okresach czasu Założenie: dla każdego kolejnego okresu znane są prawdopodobieństwa, że określone projekty będą gotowe do realizacji losowa funkcja przejścia Możliwości modyfikacji procedury: uwzględnienie losowości funkcji korzyści Inne zastosowania: planowanie zdolności produkcyjnej, zagregowane planowanie produkcji, wybór formuły realizacji projektu
27
Wielokryterialne wspomaganie decyzji Redakcja naukowa Tadeusz Trzaskalik
Wielokryterialne wspomaganie decyzji Redakcja naukowa Tadeusz Trzaskalik W książce autorzy przedstawiają dyskretne problemy wielokryterialne, w których liczba rozpatrywanych przez decydenta wariantów decyzyjnych
Bardziej szczegółowoProgramowanie dynamiczne. Tadeusz Trzaskalik
Programowanie dynamiczne Tadeusz Trzaskalik 9.. Wprowadzenie Słowa kluczowe Wieloetapowe procesy decyzyjne Zmienne stanu Zmienne decyzyjne Funkcje przejścia Korzyści (straty etapowe) Funkcja kryterium
Bardziej szczegółowoMATEMATYCZNE 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 szczegółowoInstytut 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 szczegółowoMetody wielokryterialne. Tadeusz Trzaskalik
Metody wielokryterialne Tadeusz Trzaskalik 4.1. Wprowadzenie Słowa kluczowe Zadanie wielokryterialne Zadanie wielokryterialne programowania liniowego Przestrzeń decyzyjna Zbiór rozwiązań za dopuszczalnych
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 szczegółowoJednolity Model Zarządzania Portfelami
Jednolity Model Zarządzania (The Unified Portfolio Management Model, UPMM) Stanisław Gasik Referat pierwotnie prezentowany w ramach PMI Global Congress North America, październik 2007, Atlanta Rodzaje
Bardziej szczegółowoWprowadzenie do zarządzania projektami
Wprowadzenie do zarządzania projektami Project Management dr Marek Wąsowicz Katedra Projektowania Systemów Zarządzania, UE Wrocław Wrocław, 23 października 2012 r. Zawartość modułu (4h): wskazanie możliwości
Bardziej szczegółowoWielokryteriowa optymalizacja liniowa
Wielokryteriowa optymalizacja liniowa 1. Przy decyzjach złożonych kierujemy się zwykle więcej niż jednym kryterium. Postępowanie w takich sytuacjach nie jest jednoznaczne. Pojawiło się wiele sposobów dochodzenia
Bardziej szczegółowoPodstawy zarządzania projektami
Podstawy zarządzania projektami Zakres Definicja projektu Rola projektów w organizacji Definicja zarządzania projektami Role interesariuszy i kierownika projektu Zarządzanie programami i portfelami projektow
Bardziej szczegółowoZarządzanie projektami. Wykład 1 - Projekt
Zarządzanie projektami Wykład 1 - Projekt Plan wykładu Informacje organizacyjne Prezentacja sylabusa Omówienie zasad zaliczenia przedmiotu Definicja projektu Współzależne cechy projektu Projekt/Program/Portfel
Bardziej szczegółowoInstytut Maszyn Roboczych i Pojazdów Samochodowych. Dr hab. inż. Krzysztof Bieńczak, prof. PP Dr inż. Marcin Kiciński Mgr inż.
Instytut Maszyn Roboczych i Pojazdów Samochodowych Dr hab. inż. Krzysztof Bieńczak, prof. PP Dr inż. Marcin Kiciński Mgr inż. Maciej Bieńczak Wprowadzenie Sterylizacja/warunki brzegowe medium grzewczego
Bardziej szczegółowoMETODY WSPOMAGANIA DECYZJI MENEDŻERSKICH
PREZENTACJA SEPCJALNOŚCI: METODY WSPOMAGANIA DECYZJI MENEDŻERSKICH WYDZIAŁ INFORMATYKI I KOMUNIKACJI KIERUNEK INFORMATYKA I EKONOMETRIA SEKRETARIAT KATEDRY BADAŃ OPERACYJNYCH Budynek D, pok. 621 e-mail
Bardziej szczegółowoSchemat programowania dynamicznego (ang. dynamic programming)
Schemat programowania dynamicznego (ang. dynamic programming) Jest jedną z metod rozwiązywania problemów optymalizacyjnych. Jej twórcą (1957) był amerykański matematyk Richard Ernest Bellman. Schemat ten
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 szczegółowoMetody 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 szczegółowoZarządzanie projektami. Wykład 2 Zarządzanie projektem
Zarządzanie projektami Wykład 2 Zarządzanie projektem Plan wykładu Definicja zarzadzania projektami Typy podejść do zarządzania projektami Cykl życia projektu/cykl zarządzania projektem Grupy procesów
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 szczegółowoBadania marketingowe. Badania marketingowe. Materiały do wykładu 120110-0186. Prowadzący: dr Krzysztof Hejduk Szkoła Główna Handlowa w Warszawie
Badania marketingowe Materiały do wykładu 120110-0186 Prowadzący: dr Krzysztof Hejduk Szkoła Główna Handlowa w Warszawie Witam serdecznie: poznajmy się! Cel zajęć 1) Przedstawienie i analiza roli, funkcji,
Bardziej szczegółowoDYPLOM POST-MBA: STRATEGICZNE ZARZĄDZANIE PROJEKTAMI
DYPLOM POST-MBA: STRATEGICZNE ZARZĄDZANIE PROJEKTAMI TERMIN od: TERMIN do: CZAS TRWANIA:12 dni MIEJSCE: CENA: 7600 zł netto Tempo i złożoność funkcjonowania organizacji sprawia, że udana realizacja firmowych
Bardziej szczegółowoDefinicja problemu programowania matematycznego
Definicja problemu programowania matematycznego minimalizacja lub maksymalizacja funkcji min (max) f(x) gdzie: x 1 x R n x 2, czyli: x = [ ] x n przy ograniczeniach (w skrócie: p.o.) p.o. g i (x) = b i
Bardziej szczegółowoWielokryteriowa optymalizacja liniowa cz.2
Wielokryteriowa optymalizacja liniowa cz.2 Metody poszukiwania końcowych rozwiązań sprawnych: 1. Metoda satysfakcjonujących poziomów kryteriów dokonuje się wyboru jednego z kryteriów zadania wielokryterialnego
Bardziej szczegółowoI. KARTA PRZEDMIOTU CEL PRZEDMIOTU
I. KARTA PRZEDMIOTU 1. Nazwa przedmiotu: SYSTEMY WSPOMAGANIA DECYZJI. Kod przedmiotu: Ecs 3. Jednostka prowadząca: Wydział Mechaniczno-Elektryczny. Kierunek: Mechatronika 5. Specjalność: Techniki Komputerowe
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 szczegółowoWielokryterialne harmonogramowanie portfela projektów. Bogumiła Krzeszowska Katedra Badań Operacyjnych
Wielokryterialne harmonogramowanie portfela projektów Bogumiła Krzeszowska Katedra Badań Operacyjnych Problem Należy utworzyć harmonogram portfela projektów. Poprzez harmonogram portfela projektów będziemy
Bardziej szczegółowoKRYTERIA OCENY POSREDNIKÓW FINANSOWYCH KRYTERIA WYBORU (POŻYCZKA - FUNDUSZ)
KRYTERIA OCENY POSREDNIKÓW FINANSOWYCH KRYTERIA WYBORU (POŻYCZKA - FUNDUSZ) Konkurs nr 1/JEREMIE/RPOWK-P/2014 Nr Kryterium Opis kryterium Sposób oceny A. Dopuszczalność projektu A.1 Cele projektu wspierają
Bardziej szczegółowoProgramowanie liniowe całkowitoliczbowe. Tadeusz Trzaskalik
Programowanie liniowe całkowitoliczbowe Tadeusz Trzaskalik .. Wprowadzenie Słowa kluczowe Rozwiązanie całkowitoliczbowe Założenie podzielności Warunki całkowitoliczbowości Czyste zadanie programowania
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 szczegółowoZadanie transportowe i problem komiwojażera. Tadeusz Trzaskalik
Zadanie transportowe i problem komiwojażera Tadeusz Trzaskalik 3.. Wprowadzenie Słowa kluczowe Zbilansowane zadanie transportowe Rozwiązanie początkowe Metoda minimalnego elementu macierzy kosztów Metoda
Bardziej szczegółowoKomputerowe wspomaganie zarządzania projektami innowacyjnymi realizowanymi w oparciu o podejście. Rozdział pochodzi z książki:
Rozdział pochodzi z książki: Zarządzanie projektami badawczo-rozwojowymi. Tytuł rozdziału 6: Komputerowe wspomaganie zarządzania projektami innowacyjnymi realizowanymi w oparciu o podejście adaptacyjne
Bardziej szczegółowoRACHUNKOWOŚĆ ZARZĄDCZA I CONTROLLING. Autor: MIECZYSŁAW DOBIJA
RACHUNKOWOŚĆ ZARZĄDCZA I CONTROLLING. Autor: MIECZYSŁAW DOBIJA Wstęp Rozdział I. Wartość ekonomiczna a rachunkowość 1. Wartość ekonomiczna 1.1. Wartość ekonomiczna w aspekcie pomiaru 1.2. Różne postacie
Bardziej szczegółowoOpis przedmiotu: Badania operacyjne
Opis : Badania operacyjne Kod Nazwa Wersja TR.SIK306 Badania operacyjne 2013/14 A. Usytuowanie w systemie studiów Poziom Kształcenia Stopień Rodzaj Kierunek studiów Profil studiów Specjalność Jednostka
Bardziej szczegółowoWykład 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 szczegółowoPROBLEMY WIELOKRYTERIALNE W ZARZĄDZANIU PORTFOLIO
POZNAN UNIVE RSITY OF TE CHNOLOGY ACADE MIC JOURNALS No 92 Electrical Engineering 2017 DOI 10.21008/j.1897-0737.2017.92.0035 Michał SZYMACZEK* Sławomir ISKIERKA** PROBLEMY WIELOKRYTERIALNE W ZARZĄDZANIU
Bardziej szczegółowoZARZĄDZANIE PROJEKTAMI. Tomasz Janka KFDZOM Kołobrzeg, 21 września 2017
ZARZĄDZANIE PROJEKTAMI Tomasz Janka KFDZOM Kołobrzeg, 21 września 2017 A CO JA Z TEGO BĘDĘ MIAŁ? Oszczędność pieniędzy Zwiększenie wydajności Szybsze wdrożenie Skrócenie procesu decyzyjnego Osiągnięcie
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 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 szczegółowoRachunkowość zalządcza
Mieczysław Dobija Rachunkowość zalządcza ~ Wydawnictwo Naukowe PWN Warszawa 1995 Spis treści Wstęp......................... 9 Rozdział I. Wartość ekonomiczna a rachunkowość. 13 1. Wartość ekonomiczna............
Bardziej szczegółowoKRYTERIA OCENY POSREDNIKÓW FINANSOWYCH KRYTERIA WYBORU (PORĘCZENIE)
konkurs 2/JEREMIE/RPOWK-P/2013 Załącznik nr 1 do trybu składania wniosków o wsparcie finansowe dla Wnioskodawców ze środków Funduszu Powierniczego JEREMIE utworzonego w ramach działania 5.1. Rozwój Instytucji
Bardziej szczegółowoOpis przedmiotu. Karta przedmiotu - Badania operacyjne Katalog ECTS Politechniki Warszawskiej
Kod przedmiotu TR.NIK405 Nazwa przedmiotu Badania operacyjne Wersja przedmiotu 2015/2016 A. Usytuowanie przedmiotu w systemie studiów Poziom kształcenia Studia I stopnia Forma i tryb prowadzenia studiów
Bardziej szczegółowoSzkolenie 2. Zarządzanie programami
UNIWERSYTET MARII CURIE-SKŁODOWSKIEJ W LUBLINIE Projekt Nowoczesny model zarządzania w UMCS umowa nr UDA-POKL.04.01.01-00-036/11-00 Pl. Marii Curie-Skłodowskiej 5, 20-031 Lublin, www.nowoczesny.umcs.lublin.pl
Bardziej szczegółowoO WYKŁADZIE TEORIA PODEJMOWANIA DECYZJI. Ignacy Kaliszewski i Dmitry Podkopaev
Zeszyty Naukowe Wydziału Informatycznych Technik Zarządzania Wyższej Szkoły Informatyki Stosowanej i Zarządzania Współczesne Problemy Zarządzania Nr 1/2009 O WYKŁADZIE TEORIA PODEJMOWANIA DECYZJI Ignacy
Bardziej szczegółowoRozdział 9 PROGRAMOWANIE DYNAMICZNE
Wprowadzenie do badań operacyjnych z komputerem Opisy programów, ćwiczenia komputerowe i zadania. T. Trzaskalik (red.) Rozdział 9 PROGRAMOWANIE DYNAMICZNE 9.2. Ćwiczenia komputerowe Ćwiczenie 9.1 Wykorzystując
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 szczegółowoWIELOKRYTERIALNE PORZĄDKOWANIE METODĄ PROMETHEE ODPORNE NA ZMIANY WAG KRYTERIÓW
Uniwersytet Ekonomiczny we Wrocławiu WIELOKRYTERIALNE PORZĄDKOWANIE METODĄ PROMETHEE ODPORNE NA ZMIANY WAG KRYTERIÓW Wprowadzenie Wrażliwość wyników analizy wielokryterialnej na zmiany wag kryteriów, przy
Bardziej szczegółowoOpis przedmiotu. Karta przedmiotu - Badania operacyjne Katalog ECTS Politechniki Warszawskiej
Kod przedmiotu TR.SIK306 Nazwa przedmiotu Badania operacyjne Wersja przedmiotu 2015/16 A. Usytuowanie przedmiotu w systemie studiów Poziom kształcenia Studia I stopnia Forma i tryb prowadzenia studiów
Bardziej szczegółowoWprowadzenie w tematykę zarządzania projektami/przedsięwzięciami
Wprowadzenie w tematykę zarządzania projektami/przedsięwzięciami punkt 2 planu zajęć dr inż. Agata Klaus-Rosińska 1 DEFINICJA PROJEKTU Zbiór działań podejmowanych dla zrealizowania określonego celu i uzyskania
Bardziej szczegółowoAlgorytmy ewolucyjne optymalizacji wielokryterialnej sterowane preferencjami decydenta
Algorytmy ewolucyjne optymalizacji wielokryterialnej sterowane preferencjami decydenta Dr Janusz Miroforidis MGI Metro Group Information Technology Polska Sp. z o.o. listopad 2010 Wprowadzenie Plan prezentacji
Bardziej szczegółowoRok akademicki: 2014/2015 Kod: ZIE-2-307-s Punkty ECTS: 3. Poziom studiów: Studia II stopnia Forma i tryb studiów: -
Nazwa modułu: Narzędzia informatyczne w zarządzaniu portfolio projektów Rok akademicki: 2014/2015 Kod: ZIE-2-307-s Punkty ECTS: 3 Wydział: Zarządzania Kierunek: Informatyka i Ekonometria Specjalność: -
Bardziej szczegółowoPROBLEMY WIELOKRYTERIALNE W ZARZĄDZANIU PROGRAMAMI INFORMATYCZNYMI
POZNAN UNIVE RSITY OF TE CHNOLOGY ACADE MIC JOURNALS No 80 Electrical Engineering 2014 Michał SZYMACZEK* Sławomir ISKIERKA** PROBLEMY WIELOKRYTERIALNE W ZARZĄDZANIU PROGRAMAMI INFORMATYCZNYMI Autorzy identyfikują
Bardziej szczegółowoZarządzanie projektami. Wykład 1 Projekt i zarządzanie projektem
Zarządzanie projektami Wykład 1 Projekt i zarządzanie projektem Plan wykładu Informacje organizacyjne Prezentacja sylabusa Omówienie zasad zaliczenia przedmiotu Definicja projektu Współzależne cechy projektu
Bardziej szczegółowoOcena kondycji finansowej organizacji
Ocena kondycji finansowej organizacji 1 2 3 4 5 6 7 8 Analiza płynności Analiza rentowności Analiza zadłużenia Analiza sprawności działania Analiza majątku i źródeł finansowania Ocena efektywności projektów
Bardziej szczegółowo5. Wprowadzenie do prawdopodobieństwa Wprowadzenie Wyniki i zdarzenia Różne podejścia do prawdopodobieństwa Zdarzenia wzajemnie wykluczające się i
Spis treści Przedmowa do wydania polskiego - Tadeusz Tyszka Słowo wstępne - Lawrence D. Phillips Przedmowa 1. : rola i zastosowanie analizy decyzyjnej Decyzje złożone Rola analizy decyzyjnej Zastosowanie
Bardziej szczegółowoREGIONALNY PROGRAM OPERACYJNY WOJEWÓDZTWA WARMIŃSKO-MAZURSKIEGO
OŚ PRIORYTETOWA 1.Inteligentna gospodarka Warmii i Mazur PODDZIAŁANIE 1.2.1. Działalność B+R przedsiębiorstw Rodzaje projektów: Czynniki sukcesu: Poziom wsparcia: Terminy naboru: Alokacja środków: programie
Bardziej szczegółowoZarządzanie zmianą - rozwój zarządzania procesowego wg ISO 9001:2015
Zarządzanie zmianą - rozwój zarządzania procesowego wg ISO 9001:2015 ZAPEWNIAMY BEZPIECZEŃSTWO Piotr Błoński, Warszawa, 17.03.2016 r. Program 1. Zarządzanie zmianą - zmiany w normie ISO 9001:2015 2. Zarządzanie
Bardziej szczegółowoAlgorytm. 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 szczegółowoTOZ -Techniki optymalizacji w zarządzaniu
TOZ -Techniki optymalizacji w zarządzaniu Wykład dla studentów II roku studiów II stopnia na kierunku Zarządzanie Semestr zimowy 2009/2010 Wykładowca: prof. dr hab. inż. Michał Inkielman Literatura Literatura
Bardziej szczegółowoStandardowe zadanie programowania liniowego. Gliwice 1
Standardowe zadanie programowania liniowego 1 Standardowe zadanie programowania liniowego Rozważamy proces, w którym zmiennymi są x 1, x 2,, x n. Proces poddany jest m ograniczeniom, zapisanymi w postaci
Bardziej szczegółowoAlgorytm hybrydowy dla alokacji portfela inwestycyjnego przy ograniczonych zasobach
Adam Stawowy Algorytm hybrydowy dla alokacji portfela inwestycyjnego przy ograniczonych zasobach Summary: We present a meta-heuristic to combine Monte Carlo simulation with genetic algorithm for Capital
Bardziej szczegółowoZarządzanie projektami. Wykład 1 Projekt i zarządzanie projektem
Zarządzanie projektami Wykład 1 Projekt i zarządzanie projektem Plan wykładu Informacje organizacyjne Prezentacja sylabusa Omówienie zasad zaliczenia przedmiotu Definicja projektu Współzależne cechy projektu
Bardziej szczegółowoRozdział 6 PROGRAMOWANIE WYPUKŁE I KWADRATOWE
Wprowadzenie do badań operacyjnych z komputerem Opisy programów, ćwiczenia komputerowe i zadania. T. Trzaskalik (red.) Rozdział 6 PROGRAMOWANIE WYPUKŁE I KWADRATOWE 6. Ćwiczenia komputerowe Ćwiczenie 6.1
Bardziej szczegółowoMETODY WIELOKRYTERIALNE
Wprowadzenie do badań operacyjnych z komputerem Opisy programów, ćwiczenia komputerowe i zadania. T. Trzaskalik (red.) Rozdział 4 METODY WIELOKRYTERIALNE 4.3. ZADANIA Zadanie 4.1 Wykorzystując tryb konwersacyjny
Bardziej szczegółowoPODSTAWY ZARZĄDZANIA PROJEKTAMI
Bogdan Miedziński PODSTAWY ZARZĄDZANIA PROJEKTAMI Dorocie żonie, wiernej towarzyszce życia 1 SPIS TREŚCI Wstęp................................................. 9 1. Zarządzanie projektami z lotu ptaka....................
Bardziej szczegółowoModelowanie sytuacji konfliktowych, w których występują dwie antagonistyczne strony.
GRY (część 1) Zastosowanie: Modelowanie sytuacji konfliktowych, w których występują dwie antagonistyczne strony. Najbardziej znane modele: - wybór strategii marketingowych przez konkurujące ze sobą firmy
Bardziej szczegółowoPRINCE Foundation
PRINCE2 2009 Foundation Istota PRINCE2 Metodyka PRINCE2 stanowi doskonałą podstawę do realizacji wszelkich projektów w przedsiębiorstwach i organizacjach dowolnej wielkości i branży. Pozwala w zorganizowany
Bardziej szczegółowoPROGRAM WSPÓŁPRACY TRANSGRANICZNEJ POLSKA BIAŁORUŚ UKRAINA
PROGRAM WSPÓŁPRACY TRANSGRANICZNEJ POLSKA BIAŁORUŚ UKRAINA 2014 2020 WYTYCZNE DO PRZYGOTOWANIA STUDIUM WYKONALNOŚCI 1 Poniższe wytyczne przedstawiają minimalny zakres wymagań, jakie powinien spełniać dokument.
Bardziej szczegółowoAL 1302 ZARZĄDZANIE PROJEKTAMI W OPARCIU O METODYKĘ PRINCE2
AL 1302 ZARZĄDZANIE PROJEKTAMI W OPARCIU O METODYKĘ PRINCE2 1. Definicja projektu: cechy projektu, przyczyny porażek projektów, czynniki sukcesu projektów, cele projektu, produkty projektu, cykl życia
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 szczegółowoINSTRUKCJA ZARZĄDZANIA RYZYKIEM W PROJEKTACH I PROGRAMACH STRATEGICZNYCH
Załącznik Nr 3 do Zarządzenia Nr 52/2014 Rektora UMCS INSTRUKCJA ZARZĄDZANIA RYZYKIEM W PROJEKTACH I PROGRAMACH STRATEGICZNYCH Spis treści Słownik pojęć... 1 Wprowadzenie... 2 Kroki zarządzania ryzykiem
Bardziej szczegółowoInstrukcja do ćwiczeń laboratoryjnych z przedmiotu: Badania operacyjne. Temat ćwiczenia:
Instrukcja do ćwiczeń laboratoryjnych z przedmiotu: Badania operacyjne Temat ćwiczenia: Programowanie liniowe, metoda geometryczna, dobór struktury asortymentowej produkcji Zachodniopomorski Uniwersytet
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 szczegółowoProgramowanie liniowe. Tadeusz Trzaskalik
Programowanie liniowe Tadeusz Trzaskalik .. Wprowadzenie Słowa kluczowe Model matematyczny Cel, środki, ograniczenia Funkcja celu funkcja kryterium Zmienne decyzyjne Model optymalizacyjny Układ warunków
Bardziej szczegółowoWielokryterialne wspomaganie
Wielokryterialne wspomaganie podejmowania decyzji Wykład ZARZĄDZANIE, I st. Maciej Wolny Wielokryterialne wspomaganie podejmowania decyzji Tytuł: Wprowadzenie do wielokryterialnego wspomagania decyzji
Bardziej szczegółowoPROGRAM WSPÓŁPRACY TRANSGRANICZNEJ POLSKA BIAŁORUŚ UKRAINA
PROGRAM WSPÓŁPRACY TRANSGRANICZNEJ POLSKA BIAŁORUŚ UKRAINA 2014 2020 WYTYCZNE DO PRZYGOTOWANIA STUDIUM WYKONALNOŚCI 1 Poniższe wytyczne przedstawiają minimalny zakres wymagań, jakie powinien spełniać dokument.
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 szczegółowoStudia magisterskie uzupełniające Kierunek: Ekonomia. Specjalność: Ekonomia Menedżerska
Studia magisterskie uzupełniające Kierunek: Ekonomia Specjalność: Ekonomia Menedżerska Spis treści 1. Dlaczego warto wybrać specjalność ekonomia menedżerska? 2. Czego nauczysz się wybierając tę specjalność?
Bardziej szczegółowoZASTOSOWANIE 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 szczegółowoPodejmowanie decyzji w warunkach ryzyka. Tomasz Brzęczek Wydział Inżynierii Zarządzania PP
Podejmowanie decyzji w warunkach ryzyka Tomasz Brzęczek Wydział Inżynierii Zarządzania PP Ryzyko decyzyjne. Przez ryzyko decyzyjne rozumiemy zmienność wyniku decyzji przedsiębiorstwa spowodowaną losowością
Bardziej szczegółowoAutorzy: ANNA SZYCHTA, ALICJA A. JARUGA, PRZEMYSŁAW KABALSKI
RACHUNKOWOŚĆ ZARZĄDCZA Autorzy: ANNA SZYCHTA, ALICJA A. JARUGA, PRZEMYSŁAW KABALSKI O autorach Wstęp Rozdział 1. Istota, rola i rozwój rachunkowości zarządczej Alicja A. Jaruga 1.1. Rachunkowość zarządcza
Bardziej szczegółowoTOZ -Techniki optymalizacji w zarządzaniu
TOZ -Techniki optymalizacji w zarządzaniu Wykład dla studentów II roku studiów II stopnia na kierunku Zarządzanie Semestr zimowy 2009/2010 Wykładowca: prof. dr hab. inż. Michał Inkielman Wykład 2 Optymalizacja
Bardziej szczegółowoWspomaganie Zarządzania Przedsiębiorstwem Laboratorium 02
Optymalizacja całkowitoliczbowa Przykład. Wspomaganie Zarządzania Przedsiębiorstwem Laboratorium 02 Firma stolarska produkuje dwa rodzaje stołów Modern i Classic, cieszących się na rynku dużym zainteresowaniem,
Bardziej szczegółowoZAGADNIENIA PROGRAMOWANIA LINIOWEGO
ZAGADNIENIA PROGRAMOWANIA LINIOWEGO Maciej Patan Uniwersytet Zielonogórski WSTĘP często spotykane w życiu codziennym wybór asortymentu produkcji jakie wyroby i w jakich ilościach powinno produkować przedsiębiorstwo
Bardziej szczegółowoZarządzanie projektami. Tadeusz Trzaskalik
Zarządzanie projektami Tadeusz Trzaskalik 7.1. Wprowadzenie Słowa kluczowe Projekt Sieć czynności zynność bezpośrednio poprzedzająca Zdarzenie, zdarzenie początkowe, zdarzenie końcowe Właściwa numeracja
Bardziej szczegółowoZARZĄDZANIE PORTFELEM PROJEKTÓW W PRZEDSIĘBIORSTWACH PRODUKCYJNYCH. Iwona Pisz
ZARZĄDZANIE PORTFELEM PROJEKTÓW W PRZEDSIĘBIORSTWACH PRODUKCYJNYCH Iwona Pisz Wprowadzenie Konsekwencją zmian zachodzących w otoczeniu przedsiębiorstw produkcyjnych jest rosnąca liczba zadań o charakterze
Bardziej szczegółowoProgramowanie liniowe
Badania operacyjne Problem Model matematyczny Metoda rozwiązania Znaleźć optymalny program produkcji. Zmaksymalizować 1 +3 2 2 3 (1) Przy ograniczeniach 3 1 2 +2 3 7 (2) 2 1 +4 2 12 (3) 4 1 +3 2 +8 3 10
Bardziej szczegółowoALGORYTMY EWOLUCYJNE W OPTYMALIZACJI JEDNOKRYTERIALNEJ
ALGORYTMY EWOLUCYJNE W OPTYMALIZACJI JEDNOKRYTERIALNEJ Zalety: nie wprowadzają żadnych ograniczeń na sformułowanie problemu optymalizacyjnego. Funkcja celu może być wielowartościowa i nieciągła, obszar
Bardziej szczegółowoCompuware Changepoint. Portfolio Management Tool
Compuware Changepoint Portfolio Management Tool Compuware Changepoint Zintegrowane Zarządzanie Portfelem IT W dzisiejszym świecie czołowi użytkownicy IT podejmują inicjatywy dopasowania IT do strategii
Bardziej szczegółowoAgenda. Optymalizacja w transporcie. Piotr Sawicki WIT PP ZST 1. Kluczowe elementy wykładu. WPROWADZENIE Cel i zakres wykładu.
Tytuł: 02 Określenie kompozycji taboru. Zastosowanie programowania całkowitoliczbowego Autor: Piotr SAWICKI Zakład Systemów Transportowych WIT PP piotr.sawicki@put.poznan.pl piotr.sawicki.pracownik.put.poznan.pl
Bardziej szczegółowoKarta przedmiotu. obowiązuje studentów rozpoczynających studia w roku akademickim 2013/2014. Forma studiów: Niestacjonarne Kod kierunku: 06.
Państwowa Wyższa Szko la Zawodowa w Nowym Sa czu Karta przedmiotu Instytut Techniczny obowiązuje studentów rozpoczynających studia w roku akademickim 01/01 Kierunek studiów: Mechatronika Profil: Ogólnoakademicki
Bardziej szczegółowoPRINCE2. Metodyka zarządzania projektami. Na podstawie prezentacji R. Radzik, J. Binkiewicz, K. Kasprzak
PRINCE2 Metodyka zarządzania projektami Na podstawie prezentacji R. Radzik, J. Binkiewicz, K. Kasprzak Metodyka PRINCE2 PRINCE2 Project IN Controlled Environments v.2 Określa: Co należy zrobić Dlaczego
Bardziej szczegółowoStrategia identyfikacji, pomiaru, monitorowania i kontroli ryzyka w Domu Maklerskim Capital Partners SA
Strategia identyfikacji, pomiaru, monitorowania i kontroli ryzyka zatwierdzona przez Zarząd dnia 14 czerwca 2010 roku zmieniona przez Zarząd dnia 28 października 2010r. (Uchwała nr 3/X/2010) Tekst jednolity
Bardziej szczegółowoAlgorytmy optymalizacji systemu ICT wspomagające zarządzanie siecią wodociągową
Katowice GPW 2014 Algorytmy optymalizacji systemu ICT wspomagające zarządzanie siecią wodociągową Jan Studziński 1 1. Wstęp Cel projektu Usprawnienie zarządzania siecią wodociągową za pomocą nowoczesnych
Bardziej szczegółowoSystemy zarządzania TPP. prof. PŁ dr hab. inż. Andrzej Szymonik www.gen-prof.pl Łódź 2015.2016
Systemy zarządzania TPP prof. PŁ dr hab. inż. Andrzej Szymonik www.gen-prof.pl Łódź 2015.2016 TPP elementy: konstrukcyjne przygotowanie produkcji; techniczne przygotowanie produkcji; organizacyjne przygotowanie
Bardziej szczegółowoBadania operacyjne Operation research. Transport I stopień (I stopień / II stopień) Ogólnoakademicki (ogólno akademicki / praktyczny)
Załącznik nr 7 do Zarządzenia Rektora nr../12 z dnia.... 2012r. KARTA MODUŁU / KARTA PRZEDMIOTU Kod modułu Nazwa modułu Nazwa modułu w języku angielskim Obowiązuje od roku akademickiego 2013/2014 Badania
Bardziej szczegółowoZarządzanie projektem prawnym w praktyce
Zarządzanie projektem prawnym w praktyce Program 2 dniowy Po raz pierwszy kompleksowe szkolenie dla prawników Definiowanie, planowanie i skuteczna realizacja w pracy prawnika Terminy: Wrocław, 6-7 grudnia
Bardziej szczegółowoZarządzanie Projektami Inwestycyjnymi
Zarządzanie Projektami Inwestycyjnymi TiMO (Zakład Teorii i Metod Organizacji) Wydział Zarządzania Uniwersytetu Warszawskiego Planowanie projektu Magdalena Marczewska Poziom wykorzystania zasobów ludzkich
Bardziej szczegółowoZarządzanie i realizacja projektów systemu Microsoft SharePoint 2010
Zarządzanie i realizacja projektów systemu Microsoft SharePoint 2010 Geoff Evelyn Przekład: Natalia Chounlamany APN Promise Warszawa 2011 Spis treści Podziękowania......................................................
Bardziej szczegółowoDyplom Post-MBA Strategiczne Zarządzanie Projektami. Post-MBA Diploma in Strategic Project Management
Dyplom Post-MBA Strategiczne Zarządzanie Projektami Post-MBA Diploma in Strategic Project Management Warszawa, listopad 2012 kwiecień 2013 Dyplom Post-MBA: Strategiczne Zarządzanie Projektami Uczestnicy
Bardziej szczegółowoINSTRUKCJA ZARZĄDZANIA PROJEKTAMI STRATEGICZNYMI
Załącznik Nr 2 do Zarządzenia Nr 52/2014 Rektora UMCS INSTRUKCJA ZARZĄDZANIA PROJEKTAMI STRATEGICZNYMI Spis treści Słownik pojęć... 1 Cz. 1 Inicjatywy Projektów Strategicznych... 2 Cz. 2 Realizacja Projektów
Bardziej szczegółowoKarta przedmiotu. obowiązuje studentów rozpoczynających studia w roku akademickim 2016/2017. Forma studiów: Stacjonarne Kod kierunku: 11.
Państwowa Wyższa Szko la Zawodowa w Nowym Sa czu Karta przedmiotu Instytut Techniczny obowiązuje studentów rozpoczynających studia w roku akademickim 2016/2017 Kierunek studiów: Informatyka Profil: Praktyczny
Bardziej szczegółowo