SYMULACJA RYZYKA CZASOWO-KOSZTOWEGO PRZEDSIĘWZIĘĆ NA TLE METODY PERT/COST
|
|
- Katarzyna Kucharska
- 6 lat temu
- Przeglądów:
Transkrypt
1 Dr inż. Tomasz WIATR Politechnika Poznańska SYMULACJA RYZYKA CZASOWO-KOSZTOWEGO PRZEDSIĘWZIĘĆ NA TLE METODY PERT/COST Słowa kluczowe: PERT/cost, symulacja Monte Carlo, Pertmaster Streszczenie Referat stanowi opis możliwości symulacji komputerowej na tle metody PERT/cost, jako rozwinięcia klasycznej metody PERT. Referat odnosi się do zagadnień analizy ryzyka przedsięwzięć przy wspomaganiu oprogramowania komputerowego. Referat stanowi kontynuację referatu przedstawionego na konferencji Ryzyko 2004, który dotyczył analizy czasowej. W referacie przedstawiono najnowsze informacje na temat programu Pertmaster, jako systemu samodzielnego i jako systemu uzupełniającego dla popularnych systemów klasy PMS, a więc Primavera i Microsoft Project. Wskazano także inne systemy komputerowe. 1. Wprowadzenie Tematem referatu jest analiza ryzyka w ujęciu metod sieciowych przy wykorzystaniu symulacji, która stanowi rozwinięcie klasycznej metody PERT, a właściwie jej alternatywę. Referat dotyczy zarówno zmienności charakterystyk czasowych, jak i kosztowych przedsięwzięcia i jest kontynuacją referatu przedstawionego na konferencji Ryzyko 2004, który dotyczył jedynie analizy czasu. Klasyczna metoda PERT (zwana PERT/time) została opublikowana 1 w roku 1958 natomiast metodę PERT/cost przedstawiono w roku 1962 (za [2] i [3]). W metodzie PERT/time założono, że czas każdego procesu 1 źródłem metody PERT/cost jest Department of Defense i NASA a metodę PERT/time opracowano na zlecenie Department of Navy (USA) realizujących duże przedsięwzięcia.
2 zadany jest w postaci trzech parametrów t a, t m i t b, zwanych odpowiednio: czasem optymistycznym, przeciętnym i pesymistycznym. W podobny sposób przyjęto charakterystyki kosztu każdego procesu w postaci trzech parametrów c a, c m i c b, zwanych odpowiednio: kosztem optymistycznym, przeciętnym i pesymistycznym. Na ich podstawie można wyznaczyć oczekiwany * czas T e i koszt C e oraz wariancję, co stanowi podstawę wyznaczenia prawdopodobieństw. 2. Koszt, jako funkcja czasu Uzależnienie kosztu od czasu sprawia, że zmienność kosztu wynika wprost ze zmienności czasu, a więc znajomość czasu oczekiwanego oraz wariancji pozwalają wyznaczyć prawdopodobny koszt w sposób bezpośredni. Całkowity koszt oczekiwany jest w takim ujęciu iloczynem czasu oczekiwanego T e i kosztu na jednostkę czasu c(t) z powiększeniem o koszty stałe C 0 (niezależne od czasu) wg zależności C(t) = C 0 + c(t)*t e. Powyższa zależność jest znana w ujęciu deterministycznym C(t) = C 0 + c(t)*t, jako podstawa metody CPM/cost (m.in. [6]), a w powiązaniu z metodą PERT daje podstawę wyznaczenia kosztu z uwzględnieniem poziomu prawdopodobieństwa, jakie mu towarzyszy. Korzyść z użycia symulacji w tym ujęciu ma charakter ilościowy, gdyż obliczenia możliwe są do przeprowadzenia również w ujęciu analitycznym (ścisłym). 3. Koszt i czas, jako zmienne niezależne Biorąc pod uwagę probabilistyczny charakter czasu i kosztu każdego procesu możliwe jest wyznaczenie prawdopodobieństwa dotrzymania czasu i kosztu przedsięwzięcia traktowanych, jako zmienne niezależne. Przypadek taki ma miejsce wtedy, gdy zmienność kosztu wynika z wielu różnych czynników. W takich przypadkach bardzo często koszt szacuje się bez uprzedniego wyznaczenia zapotrzebowania na wszystkie zasoby wraz z ich kosztami, np. we wczesnych fazach planowania. W takich warunkach uwzględnienie zmienności samych kosztów daje podstawę do wyznaczenia prawdopodobnego poziomu kosztów w ten sposób, że koszt C każdego procesu jest sumą kosztu oczekiwanego * Metoda PERT/cost obejmuje również inne aspekty analizy kosztów, ale zagadnienie zależności czas-koszt jest czynnikiem decydującym o upowszechnieniu tej metody w zastosowaniach innych niż duże programy i sformalizowane zamówienia rządowe.
3 C e oraz ewentualnego kosztu stałego C 0, a więc C = C 0 + C e. Przykłady takiego podejścia przedstawiają przystępne artykuły [1], [5]. Wyznaczanie kosztu przedsięwzięcia odbywa się wprost przez sumowanie kosztów oczekiwanych poszczególnych procesów przy założeniu, że ich rozkłady są niezależne. W przypadku większej liczby procesów użycie symulacji daje oszczędność czasu, a w przypadku zależności ich rozkładów symulacja jest jedynym rozwiązaniem. W przypadku występowania zmienności czasów procesów obliczenia mogą być prowadzone ścisłymi metodami analitycznymi (w myśl założeń klasycznej metody PERT) przy założeniu, że rozkłady czasów poszczególnych czasów są niezależne. W przeciwnym razie symulacja jest niezastąpiona będąc praktycznie jedynym rozwiązaniem. Analiza ryzyka czasowego i kosztowego dla obu powyższych czynników, a więc zmienności czasu poszczególnych procesów oraz zmienności kosztu poszczególnych procesów, może być tu prowadzona oddzielnie, gdyż łączenie ich nie zmienia wyniku. Jednym z programów, który daje możliwość takiej analizy jest australijski CS Project (rys. 1) w wersji Professional oraz rosyjski SpiderProject Professional. Rys. 1. Przykład prostej analizy w programie CS Project. Niektóre systemy komputerowe dają możliwość przedstawienia charakterystyki czas-koszt przedsięwzięcia w ujęciu probabilistycznym. Możliwość taką dają amerykańskie programy Monte Carlo for P3 firmy Primavera for Project firmy Pallisade a także brytyjski program Pertmaster. Wygenerowanie tej charakterystyki w ujęciu probabilistycznym wymaga jednoczesnego przeprowadzenia próbkowania kosztów i czasu procesów. Ilustracją charakterystyki tego typu był wykres
4 przedstawiony we wcześniejszym referacie autora [7], choć dotyczył jedynie ryzyka wynikającego ze zmienności czasu procesów. 3. Czas i koszt, jako czynniki zależne Przypadek 2 wynika z założenia, iż występuje niezależność poszczególnych rozkładów prawdopodobieństwa. Z teoretycznego punktu widzenia jest to konieczny warunek użycia metody PERT (jej założenie). Odnoszono się jednak tylko do niezależności czasów poszczególnych procesów albo do niezależności kosztów poszczególnych procesów, pomijając aspekt zależności wzajemnej rozkładów czasu i kosztu procesu (poza przypadkiem 1 dla deterministycznej zależności kosztu i czasu). Aby wyniki symulacji czasu i kosztu były prawidłowe należy sprecyzować wskaźnik korelacji tych zmiennych losowych. Opcję definiowania korelacji zawiera program Pertmaster *, w którym wskaźnik ten może przyjmować wielkość w zakresie <-100, +100> wyrażoną w procentach (rys. 2). Opcję taką posiada również mało znany system ABC-Sim wykorzystywany przez autorów artykułu [4]. Rys. 2. Ilustracja sposobu definiowania korelacji w programie Pertmaster. * możliwe jest też zadawanie korelacji wyrażającej zależność czasów poszczególnych procesów, w tym także procesów o różnych rozkładach prawdopodobieństwa, a więc np. Beta, trójkątny i inne. Inne opcje programu wskazano we wcześniejszym referacie [7].
5 4. Złożone przypadki symulacji Podstawą omówienia trzech powyższych przypadków (1-3) było założenie, że na poziomie każdego procesu można dopasować rozkład zmiennej losowej czasu, co nie zawsze jest zasadne. W wielu przypadkach proces w harmonogramie reprezentuje w swej istocie wiele różnych procesów szeregowo-równoległych i w takim przypadku dopasowanie adekwatnego rozkładu prawdopodobieństwa jest niezwykle trudne, z uwagi na złożony charakter zależności losowych procesu nadrzędnego względem procesów podrzędnych. W takich przypadkach konieczne jest uszczegółowienie harmonogramu sieciowego do takiego poziomu na którym funkcja rozkładu prawdopodobieństwa jest możliwa do zdefiniowania dla każdego procesu. Wymusza to potrzebę dezagregacji procesów złożonych, a więc szczegółowość harmonogramu. 5. Podsumowanie Celem referatu było uporządkowanie podejścia do problemu ryzyka czasowo-kosztowego przedsięwzięć w ujęciu metod sieciowych ze szczególnym uwzględnieniem założeń oraz specyficznych ograniczeń, których pokonaniu służy zastosowanie symulacji Monte Carlo. Symulacja ryzyka w ujęciu Monte Carlo jest dostępna zaledwie w kilku systemach komputerowych a jej zakres jest często uproszczony. W przypadku zaawansowanych analiz ryzyka chęć użycia tych systemów wymaga poszerzonej wiedzy o modelowaniu przedsięwzięć i niniejszy referat może sprzyjać jej poszerzaniu. W innych sytuacjach wystarczające jest użycie uproszczonych odmian systemu Pertmaster, a więc przykładowo programu Pertmaster for MS Project lub najprostszej wersji Monte Carlo Analyser for Primavera, które są produktami uzupełniającymi do programów firmy Microsoft i Primavera. W przypadku analiz wszechstronnych wskazane jest użycie wersji Pertmaster Project Risk lub najbardziej zaawansowanej wersji Pertmaster Risk Expert * zalecanej także, jako narzędzie do analizy ryzyka na poziomie przedsiębiorstwa współpracujące z systemami firmy Primavera klasy Enterprise. * W laboratoriach komputerowych Politechniki Poznańskiej do celów szkoleniowych wykorzystywana jest najnowsza odmiana systemu Pertmaster Risk Expert w wersji 7.8 wyposażona w bezpośrednie powiązanie z systemem Primavera 5.0. Informacje na temat szkoleń oraz warsztatów i promocyjnych wersji edukacyjnych obu systemów można uzyskać korzystając z adresu tomasz.wiatr@put.poznan.pl.
6 Literatura: [1] Gartner P. (1999) Die Drei-Punkt-Schätzmethode zur Kalkulation des Projektaufwands. Projektmanagement 4/99. GPM ( [2] Haga W. A., O keefe T. (2001) Crashing PERT Networks: A Simulation Approach. Academy of Business and Administrative Sciences Conference. Quebec, Canada. [3] Idźkiewicz A. Z. (1967) PERT. Metody analizy sieciowej. Państwowe Wydawnictwo Naukowe. Warszawa. [4] Isidore L. J., Back W. E. (2002) Multiple Simulation Analysis for Probabilistic Cost and Schedule Integration. Journal of Construction Engineering and Management, May-June [5] Kietliński W. (2003) Koszty i cena w postępowaniu przetargowym. Forum Budowlane 5/2003. [6] Trocki M., Grucza B., Ogonek K. (2003) Zarządzanie projektem. Polskie Wydawnictwo Ekonomiczne. Warszawa. [7] Wiatr T. (2004) Symulacja ryzyka przedsięwzięć na tle klasycznej metody PERT. Materiały VI Konferencji Ryzyko Ciechocinek ( SIMULATION OF TIME-COST SCHEDULE RISK OF PROJECTS AGAINST THE PERT/COST METHOD Summary The paper is description of simulation capabilities in the aspect of PERT/cost method, like an extension of classic PERT method. Paper is related with schedule risk analysis of projects with aid of project management software. Paper is continuation of earlier paper related to risk analysis of time, presented on conference Risk This paper are containing newest information about versions of Pertmaster software, like an independent systems and system add-ons for famous project management software products, i.e. Primavera and Microsoft Project. Other software systems are indicated too.
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 szczegółowoSzacowanie ryzyka z wykorzystaniem zmiennej losowej o pramatkach rozmytych w oparciu o język BPFPRAL
Szacowanie ryzyka z wykorzystaniem zmiennej losowej o pramatkach rozmytych w oparciu o język BPFPRAL Mgr inż. Michał Bętkowski, dr inż. Andrzej Pownuk Wydział Budownictwa Politechnika Śląska w Gliwicach
Bardziej szczegółowoZarządzanie czasem projektu
Zarządzanie czasem projektu Narzędzia i techniki szacowania czasu zadań Opinia ekspertów Szacowanie przez analogię (top-down estimating) stopień wiarygodności = f(podobieństwo zadań), = f(dostęp do wszystkich
Bardziej szczegółowoWPŁYW TYPU ROZKŁADU CZASU TRWANIA CZYNNOŚCI NA WYNIKI ANALIZY RYZYKA W PLANOWANIU REALIZACJI PRZEDSIĘWZIĘĆ
Dane bibliograficzne o artykule: http://mieczyslaw_polonski.users.sggw.pl/mppublikacje mgr inż. Wojciech Bogusz dr hab. inż. Mieczysław Połoński, prof. SGGW mgr inż. Kamil Pruszyński Szkoła Główna Gospodarstwa
Bardziej szczegółowoInformatyczne systemy wspomagające analizę ryzyka w procesie budowlanym Computer systems supporting risk analisys in the building process
Wojciech BOGUSZ Zakład Technologii i Organizacji Robót Inżynieryjnych SGGW Technology and Engineering Management Division WULS Informatyczne systemy wspomagające analizę ryzyka w procesie budowlanym Computer
Bardziej szczegółowoInżynieria oprogramowania. Część 8: Metoda szacowania ryzyka - PERT
UNIWERSYTET RZESZOWSKI KATEDRA INFORMATYKI Opracował: mgr inż. Przemysław Pardel v1.01 2010 Inżynieria oprogramowania Część 8: Metoda szacowania ryzyka - PERT ZAGADNIENIA DO ZREALIZOWANIA (3H) PERT...
Bardziej szczegółowoMETODA PERT. Maciej Patan. Instytut Sterowania i Systemów Informatycznych Uniwersytet Zielonogórski
METODA PERT Maciej Patan Programowanie sieciowe. Metoda PERT 1 WPROWADZENIE PERT (ang. Program Evaluation and Review Technique) Metoda należy do sieci o strukturze logicznej zdeterminowanej Parametry opisujace
Bardziej szczegółowoROZKŁAD CZASU TRWANIA CZYNNOŚCI A TERMIN ZAKOŃCZENIA PRZEDSIĘWZIĘCIA Z UWZGLĘDNIENIEM ELEMENTÓW ANALIZY RYZYKA
Dane bibliograficzne o artykule: http://mieczyslaw_polonski.users.sggw.pl/mppublikacje ROZKŁAD CZASU TRWANIA CZYNNOŚCI A TERMIN ZAKOŃCZENIA PRZEDSIĘWZIĘCIA Z UWZGĘDNIENIEM EEMENTÓW ANAIZY RYZYKA Mieczysław
Bardziej szczegółowoRozdział 7 ZARZĄDZANIE PROJEKTAMI
Wprowadzenie do badań operacyjnych z komputerem Opisy programów, ćwiczenia komputerowe i zadania. T. Trzaskalik (red.) Rozdział 7 ZARZĄDZANIE PROJEKTAMI 7.2. Ćwiczenia komputerowe Ćwiczenie 7.1 Wykorzystując
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 szczegółowoOcena ryzyka czasu i kosztów w planowaniu produkcji budowlanej
Ocena ryzyka czasu i kosztów w planowaniu produkcji budowlanej Dr hab. inż. Roman Marcinkowski, mgr inż. Artur Koper, Wydział Budownictwa, Mechaniki i Petrochemii, Politechnika Warszawska, Płock 70 1.
Bardziej szczegółowoProjekt współfinansowany przez Unię Europejską w ramach Europejskiego Funduszu Społecznego. 1. Cel szkolenia
1. Cel szkolenia m szkolenia jest nauczenie uczestników stosowania standardu PRINCE2 do Zarządzania Projektami Informatycznymi. Metodyka PRINCE2 jest jednym z najbardziej znanych na świecie standardów
Bardziej szczegółowoRisk-Aware Project Scheduling. SimpleUCT
Risk-Aware Project Scheduling SimpleUCT DEFINICJA ZAGADNIENIA Resource-Constrained Project Scheduling (RCPS) Risk-Aware Project Scheduling (RAPS) 1 tryb wykonywania działań Czas trwania zadań jako zmienna
Bardziej szczegółowoKrytyczne czynniki sukcesu w zarządzaniu projektami
Seweryn SPAŁEK Krytyczne czynniki sukcesu w zarządzaniu projektami MONOGRAFIA Wydawnictwo Politechniki Śląskiej Gliwice 2004 SPIS TREŚCI WPROWADZENIE 5 1. ZARZĄDZANIE PROJEKTAMI W ORGANIZACJI 13 1.1. Zarządzanie
Bardziej szczegółowoInstytut Politechniczny Państwowa Wyższa Szkoła Zawodowa. Diagnostyka i niezawodność robotów
Instytut Politechniczny Państwowa Wyższa Szkoła Zawodowa Diagnostyka i niezawodność robotów Laboratorium nr 4 Modelowanie niezawodności prostych struktur sprzętowych Prowadzący: mgr inż. Marcel Luzar Cel
Bardziej szczegółowoSYMULACJE NUMERYCZNE W OCENIE RYZYKA
SYMULACJE NUMERYCZNE W OCENIE RYZYKA Dr Marek Biesiada Instytut Medycyny Pracy i Zdrowia Środowiskowego, Sosnowiec Główną trudnością metodologiczną w procesie ocen ryzyka zdrowotnego jest złożoność oddziaływań
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 szczegółowoModelowanie niezawodności prostych struktur sprzętowych
Modelowanie niezawodności prostych struktur sprzętowych W ćwiczeniu tym przedstawione zostaną proste struktury sprzętowe oraz sposób obliczania ich niezawodności przy założeniu, że funkcja niezawodności
Bardziej szczegółowoPrzykład: budowa placu zabaw (metoda ścieżki krytycznej)
Przykład: budowa placu zabaw (metoda ścieżki krytycznej) Firma budowlana Z&Z podjęła się zadania wystawienia placu zabaw dla dzieci w terminie nie przekraczającym 20 dni. Listę czynności do wykonania zawiera
Bardziej szczegółowoĆwiczenia laboratoryjne - 4. Projektowanie i harmonogramowanie produkcji metoda CPM-COST. Logistyka w Hutnictwie Ćw. L. 4
Ćwiczenia laboratoryjne - 4 Projektowanie i harmonogramowanie produkcji metoda CPM-COST Ćw. L. 4 Metody analizy sieciowej 1) Deterministyczne czasy trwania czynności są określane jednoznacznie (jedna liczba)
Bardziej szczegółowoStatystyka i Analiza Danych
Warsztaty Statystyka i Analiza Danych Gdańsk, 20-22 lutego 2014 Zastosowania wybranych technik regresyjnych do modelowania współzależności zjawisk Janusz Wątroba StatSoft Polska Centrum Zastosowań Matematyki
Bardziej szczegółowoIdentyfikacja i pomiar ryzyka pierwszy krok w zarządzaniu ryzykiem.
Identyfikacja i pomiar ryzyka pierwszy krok w zarządzaniu ryzykiem. Andrzej Podszywałow Własność przemysłowa w innowacyjnej gospodarce. Zarządzanie ryzykiem, strategia zarządzania własnością intelektualną
Bardziej szczegółowoKOMPUTEROWE WSPOMAGANIE PROCEDURY PREKWALIFIKACJI WYKONAWCÓW ROBÓT BUDOWLANYCH SOFTWARE SYSTEM FOR CONSTRUCTION CONTRACTOR PREQUALIFICATION PROCEDURE
313 EDYTA PLEBANKIEWICZ KOMPUTEROWE WSPOMAGANIE PROCEDURY PREKWALIFIKACJI WYKONAWCÓW ROBÓT BUDOWLANYCH SOFTWARE SYSTEM FOR CONSTRUCTION CONTRACTOR PREQUALIFICATION PROCEDURE Streszczenie Wybór wykonawcy
Bardziej szczegółowoBADANIA OPERACYJNE. dr Adam Sojda Pokój A405
BADANIA OPERACYJNE dr Adam Sojda adam.sojda@polsl.pl http://dydaktyka.polsl.pl/roz6/asojda/default.aspx Pokój A405 Przedsięwzięcie - zorganizowanie działanie ludzkie zmierzające do osiągnięcia określonego
Bardziej szczegółowoHarmonogramowanie robót budowlanych z wykorzystaniem metody CCPM Construction schedule using CCPM method
Kamil PRUSZYŃSKI Katedra Geoinżynierii SGGW w Warszawie Department of Geotechnical Engineering WULS SGGW Harmonogramowanie robót budowlanych z wykorzystaniem metody CCPM Construction schedule using CCPM
Bardziej szczegółowo1. Symulacje komputerowe Idea symulacji Przykład. 2. Metody próbkowania Jackknife Bootstrap. 3. Łańcuchy Markova. 4. Próbkowanie Gibbsa
BIOINFORMATYKA 1. Wykład wstępny 2. Bazy danych: projektowanie i struktura 3. Równowaga Hardyego-Weinberga, wsp. rekombinacji 4. Analiza asocjacyjna 5. Analiza asocjacyjna 6. Sekwencjonowanie nowej generacji
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 szczegółowoSymulacyjne metody analizy ryzyka inwestycyjnego wybrane aspekty. Grzegorz Szwałek Katedra Matematyki Stosowanej Uniwersytet Ekonomiczny w Poznaniu
Symulacyjne metody analizy ryzyka inwestycyjnego wybrane aspekty Grzegorz Szwałek Katedra Matematyki Stosowanej Uniwersytet Ekonomiczny w Poznaniu Plan prezentacji 1. Opis metody wyceny opcji rzeczywistej
Bardziej szczegółowoWARTOŚCI CZASU TRWANIA ZWARCIA PODCZAS ZAKŁÓCEŃ W ROZDZIELNIACH NAJWYŻSZYCH NAPIĘĆ W ŚWIETLE BADAŃ SYMULACYJNYCH
POZNAN UNIVE RSITY OF TE CHNOLOGY ACADE MIC JOURNALS No 78 Electrical Engineering 2014 Ryszard FRĄCKOWIAK* Piotr PIECHOCKI** WARTOŚCI CZASU TRWANIA ZWARCIA PODCZAS ZAKŁÓCEŃ W ROZDZIELNIACH NAJWYŻSZYCH
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 szczegółowoWYZNACZANIE NIEPEWNOŚCI POMIARU METODAMI SYMULACYJNYMI
WYZNACZANIE NIEPEWNOŚCI POMIARU METODAMI SYMULACYJNYMI Stefan WÓJTOWICZ, Katarzyna BIERNAT ZAKŁAD METROLOGII I BADAŃ NIENISZCZĄCYCH INSTYTUT ELEKTROTECHNIKI ul. Pożaryskiego 8, 04-703 Warszawa tel. (0)
Bardziej szczegółowoHarmonogramowanie przedsięwzięć
Harmonogramowanie przedsięwzięć Mariusz Kaleta Instytut Automatyki i Informatyki Stosowanej Politechnika Warszawska luty 2014, Warszawa Politechnika Warszawska Harmonogramowanie przedsięwzięć 1 / 25 Wstęp
Bardziej szczegółowoInstytut Politechniczny Państwowa Wyższa Szkoła Zawodowa. Diagnostyka i niezawodność robotów
Instytut Politechniczny Państwowa Wyższa Szkoła Zawodowa Diagnostyka i niezawodność robotów Laboratorium nr 6 Model matematyczny elementu naprawialnego Prowadzący: mgr inż. Marcel Luzar Cele ćwiczenia:
Bardziej szczegółowoBiznes plan innowacyjnego przedsięwzięcia
Biznes plan innowacyjnego przedsięwzięcia 1 Co to jest biznesplan? Biznes plan można zdefiniować jako długofalowy i kompleksowy plan działalności organizacji gospodarczej lub realizacji przedsięwzięcia
Bardziej szczegółowoPRZEWODNIK PO PRZEDMIOCIE RODZAJ ZAJĘĆ LICZBA GODZIN W SEMESTRZE WYKŁAD ĆWICZENIA LABORATORIUM PROJEKT SEMINARIUM 15 15
Politechnika Częstochowska, Wydział Zarządzania PRZEWODNIK PO PRZEDMIOCIE Nazwa przedmiotu Kierunek Forma studiów Poziom kwalifikacji Rok Semestr Jednostka prowadząca Osoba sporządzająca Profil Wizualizacja
Bardziej szczegółowoSłowa kluczowe: zarządzanie wartością, analiza scenariuszy, przepływy pieniężne.
Zarządzanie wartością i ryzykiem w organizacjach: non-profit, instytucji finansowej działającej w sektorze spółdzielczym oraz przedsiębiorstwa produkcyjnego z branży budowniczej. K. Śledź, O. Troska, A.
Bardziej szczegółowot i L i T i
Planowanie oparte na budowaniu modelu struktury przedsięwzięcia za pomocą grafu nazywa sie planowaniem sieciowym. Stosuje się do planowania i kontroli realizacji założonych przedsięwzięć gospodarczych,
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 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 szczegółowoMODELOWANIE ROZKŁADU TEMPERATUR W PRZEGRODACH ZEWNĘTRZNYCH WYKONANYCH Z UŻYCIEM LEKKICH KONSTRUKCJI SZKIELETOWYCH
Budownictwo o Zoptymalizowanym Potencjale Energetycznym 2(18) 2016, s. 55-60 DOI: 10.17512/bozpe.2016.2.08 Maciej MAJOR, Mariusz KOSIŃ Politechnika Częstochowska MODELOWANIE ROZKŁADU TEMPERATUR W PRZEGRODACH
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 szczegółowoMETODY STATYSTYCZNE W BIOLOGII
METODY STATYSTYCZNE W BIOLOGII 1. Wykład wstępny 2. Populacje i próby danych 3. Testowanie hipotez i estymacja parametrów 4. Planowanie eksperymentów biologicznych 5. Najczęściej wykorzystywane testy statystyczne
Bardziej szczegółowoBIOINFORMATYKA. Copyright 2011, Joanna Szyda
BIOINFORMATYKA 1. Wykład wstępny 2. Struktury danych w badaniach bioinformatycznych 3. Bazy danych: projektowanie i struktura 4. Bazy danych: projektowanie i struktura 5. Powiązania pomiędzy genami: równ.
Bardziej szczegółowoRachunek prawdopodobieństwa projekt Ilustracja metody Monte Carlo obliczania całek oznaczonych
Rachunek prawdopodobieństwa projekt Ilustracja metody Monte Carlo obliczania całek oznaczonych Autorzy: Marta Rotkiel, Anna Konik, Bartłomiej Parowicz, Robert Rudak, Piotr Otręba Spis treści: Wstęp Cel
Bardziej szczegółowoInformatyka I stopień (I stopień / II stopień) ogólno akademicki (ogólno akademicki / praktyczny) podstawowy (podstawowy / kierunkowy / inny HES)
KARTA MODUŁU / KARTA PRZEDMIOTU Załącznik nr 7 do Zarządzenia Rektora nr 10/12 z dnia 21 lutego 2012r. Kod modułu Nazwa modułu Nazwa modułu w języku angielskim Obowiązuje od roku akademickiego 2012/2013
Bardziej szczegółowoKOMPUTEROWA SYMULACJA PROCESÓW ZWIĄZANYCH Z RYZYKIEM PRZY WYKORZYSTANIU ŚRODOWISKA ADONIS
KOMPUTEROWA SYMULACJA PROCESÓW ZWIĄZANYCH Z RYZYKIEM PRZY WYKORZYSTANIU ŚRODOWISKA ADONIS Bogdan RUSZCZAK Streszczenie: Artykuł przedstawia metodę komputerowej symulacji czynników ryzyka dla projektu inwestycyjnego
Bardziej szczegółowoSKUTECZNY PROJECT MANAGER
Elżbieta Jędrych Paweł Pietras Maciej Szczepańczyk SKUTECZNY PROJECT MANAGER JAK W SPOSÓB SPRAWNY I EFEKTYWNY REALIZOWAĆ POSTAWIONE ZADANIA O CHARAKTERZE PROJEKTOWYM Monografie Politechniki Łódzkiej 2016
Bardziej szczegółowoANALIZA WŁAŚCIWOŚCI FILTRU PARAMETRYCZNEGO I RZĘDU
POZNAN UNIVE RSITY OF TE CHNOLOGY ACADE MIC JOURNALS No 78 Electrical Engineering 2014 Seweryn MAZURKIEWICZ* Janusz WALCZAK* ANALIZA WŁAŚCIWOŚCI FILTRU PARAMETRYCZNEGO I RZĘDU W artykule rozpatrzono problem
Bardziej szczegółowoPorównanie aplikacji do tworzenia harmonogramów.
Porównanie aplikacji do tworzenia harmonogramów. WETI 23 lutego 2010 Plan prezentacji Harmonogram 1 Harmonogram Definicja Zależności miedzy zadaniami Wykres Gantta Diagram PERT 2 3 4 5 Prawie jak motto
Bardziej szczegółowoOkreślenie maksymalnego kosztu naprawy pojazdu
MACIEJCZYK Andrzej 1 ZDZIENNICKI Zbigniew 2 Określenie maksymalnego kosztu naprawy pojazdu Kryterium naprawy pojazdu, aktualna wartość pojazdu, kwantyle i kwantyle warunkowe, skumulowana intensywność uszkodzeń
Bardziej szczegółowoZarządzanie projektami zadaniowymi w oparciu o metodykę PMI
Zarządzanie projektami zadaniowymi w oparciu o metodykę PMI Opis Zarządzanie przedsięwzięciami należy do jednych z najefektywniejszych metod organizacyjnych operowania zasobami firmy. Jest jednocześnie
Bardziej szczegółowoANALIZA MOŻLIWOŚCI WYMIANY DANYCH POMIĘDZY PROGRAMAMI MS PROJECT I PERTMASTER
Dane bibliograficzne o artykule: http://mieczyslaw_polonski.users.sggw.pl/mppublikacje Wojciech BOGUSZ * Mieczysław POŁOŃSKI * Kamil PRUSZYŃSKI * Słowa kluczowe: harmonogram sieciowy, harmonogram, zarządzanie
Bardziej szczegółowoZASTOSOWANIE SPLOTU FUNKCJI DO OPISU WŁASNOŚCI NIEZAWODNOŚCIOWYCH UKŁADÓW Z REZERWOWANIEM
1-2011 PROBLEMY EKSPLOATACJI 205 Zbigniew ZDZIENNICKI, Andrzej MACIEJCZYK Politechnika Łódzka, Łódź ZASTOSOWANIE SPLOTU FUNKCJI DO OPISU WŁASNOŚCI NIEZAWODNOŚCIOWYCH UKŁADÓW Z REZERWOWANIEM Słowa kluczowe
Bardziej szczegółowoWYDZIAŁ MATEMATYKI. www.wmat.pwr.edu.pl
WYDZIAŁ MATEMATYKI www.wmat.pwr.edu.pl MATEMATYKA Studenci kierunku Matematyka uzyskują wszechstronne i gruntowne wykształcenie matematyczne oraz zapoznają się z klasycznymi i nowoczesnymi zastosowaniami
Bardziej szczegółowoPOŁĄCZENIE ALGORYTMÓW SYMULACYJNYCH ORAZ DZIEDZINOWYCH METOD HEURYSTYCZNYCH W ZAGADNIENIACH DYNAMICZNEGO PODEJMOWANIA DECYZJI
POŁĄCZENIE ALGORYTMÓW SYMULACYJNYCH ORAZ DZIEDZINOWYCH METOD HEURYSTYCZNYCH W ZAGADNIENIACH DYNAMICZNEGO PODEJMOWANIA DECYZJI mgr inż. Karol Walędzik k.waledzik@mini.pw.edu.pl prof. dr hab. inż. Jacek
Bardziej szczegółowoSterowanie wielkością zamówienia w Excelu - cz. 3
Sterowanie wielkością zamówienia w Excelu - cz. 3 21.06.2005 r. 4. Planowanie eksperymentów symulacyjnych Podczas tego etapu ważne jest określenie typu rozkładu badanej charakterystyki. Dzięki tej informacji
Bardziej szczegółowoWykaz prac złożonych do druku, przyjętych do druku lub opublikowanych w wyniku realizacji projektu
Wykaz prac złożonych do druku, przyjętych do druku lub opublikowanych w wyniku realizacji projektu Publikacje w czasopismach Podstawy teoretyczne sieci przedsiębiorstw Modelowanie procesów i systemów logistycznych
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 szczegółowoMetody matematyczne w analizie danych eksperymentalnych - sygnały, cz. 2
Metody matematyczne w analizie danych eksperymentalnych - sygnały, cz. 2 Dr hab. inż. Agnieszka Wyłomańska Faculty of Pure and Applied Mathematics Hugo Steinhaus Center Wrocław University of Science and
Bardziej szczegółowoEKONOMICZNIE OPTYMALNE KOSZTY UTRZYMANIA ZABEZPIECZEŃ W SYSTEMIE OCHRONY INFORMACJI
EKONOMICZNIE OPTYMALNE KOSZTY UTRZYMANIA ZABEZPIECZEŃ W SYSTEMIE OCHRONY INFORMACJI Karol KREFT Streszczenie: Celem artykułu jest prezentacja opracowanej przez autora metody znajdywania optymalnej wielkości
Bardziej szczegółowoAnaliza zasobów przedsięwzięcia inżynierskiego w harmonogramie sieciowym na podstawie programu Pertmaster Professional +Risk
Dane bibliograficzne o artykule: http://mieczyslaw_polonski.users.sggw.pl/mppublikacje Mieczysław POŁOŃSKI, Wojciech BOGUSZ Zakład Technologii i Organizacji Robót Inżynieryjnych SGGW Technology and Engineering
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 szczegółowoWykaz prac złożonych do druku, przyjętych do druku lub opublikowanych w wyniku realizacji projektu
Wykaz prac złożonych do druku, przyjętych do druku lub opublikowanych w wyniku realizacji projektu Publikacje w czasopismach Podstawy teoretyczne sieci 43 2013 47-58 brak https://ekonom.ug.edu.pl/web/download.php?openfile=1181
Bardziej szczegółowoSYLABUS PRZEDMIOTU W SZKOLE DOKTORSKIEJ
SYLABUS PRZEDMIOTU W SZKOLE DOKTORSKIEJ Tytuł Tytuł w jęz. ang. Zarządzanie projektami Project management Status przedmiotu obowiązkowy dla: zaawansowany SzD nauki o zarządzaniu i jakości do wyboru dla:..
Bardziej szczegółowoModelowanie KONCEPCJA. przedstawiana przez INDYWIDUALNOŚĆ GHJ 6
Modelowanie KONCEPCJA staje się zrozumiała wyrażona za pomocą INDYWIDUALNOŚĆ przedstawiana przez SYMBOL GHJ 6 Podejścia w modelowaniu Pełny zakres WSTĘPUJĄCE Opuszczone szczegóły ZSTĘPUJĄCE Niepotrzebne
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 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 szczegółowoSzkolenia SAS Cennik i kalendarz 2017
Szkolenia SAS Spis treści NARZĘDZIA SAS FOUNDATION 2 ZAAWANSOWANA ANALITYKA 2 PROGNOZOWANIE I EKONOMETRIA 3 ANALIZA TREŚCI 3 OPTYMALIZACJA I SYMULACJA 3 3 ROZWIĄZANIA DLA HADOOP 3 HIGH-PERFORMANCE ANALYTICS
Bardziej szczegółowoKoszty budowy w perspektywie zmienności czynników kosztotwórczych
Koszty budowy w perspektywie zmienności czynników kosztotwórczych Mgr inż. Jarosław Górecki, Wydział Budownictwa i Inżynierii Środowiska, Uniwersytet Technologiczno-Przyrodniczy im. J. J. Śniadeckich w
Bardziej szczegółowoZarządzanie ryzykiem. Opracował: Dr inŝ. Tomasz Zieliński
Zarządzanie ryzykiem Opracował: Dr inŝ. Tomasz Zieliński I. OGÓLNE INFORMACJE O PRZEDMIOCIE Cel przedmiotu: Celem przedmiotu jest zaprezentowanie studentom podstawowych pojęć z zakresu ryzyka w działalności
Bardziej szczegółowoPRZEWODNIK PO PRZEDMIOCIE
Nazwa przedmiotu: Kierunek: Rodzaj przedmiotu: obowiązkowy Zarządzanie Projektem Project management Zarządzanie i Inżynieria Produkcji Poziom studiów: studia II stopnia Rodzaj zajęć: Wyk. Ćwicz. Lab. Sem.
Bardziej szczegółowoZARZĄDZANIE PROJEKTEM NA PRZYKŁADZIE PRZEDSIĘWZIĘCIA ODLEWNICZEGO
1/18 ARCHIWUM ODLEWNICTWA Rok 2006, Rocznik 6, Nr 18 (1/2) ARCHIVES OF FOUNDRY Year 2006, Volume 6, N o 18 (1/2) PAN Katowice PL ISSN 1642-5308 ZARZĄDZANIE PROJEKTEM NA PRZYKŁADZIE PRZEDSIĘWZIĘCIA ODLEWNICZEGO
Bardziej szczegółowoPRZEWODNIK PO PRZEDMIOCIE
Nazwa przedmiotu: Zarządzanie Projektem Project management Kierunek: Zarządzanie i Inżynieria Produkcji Kod przedmiotu: ZIP2.KK.B2.12 Rodzaj przedmiotu: obowiązkowy Poziom studiów: studia II stopnia forma
Bardziej szczegółowoWIELOKRYTERIALNY DOBÓR ROZTRZĄSACZY OBORNIKA
Inżynieria Rolnicza 7(95)/2007 WIELOKRYTERIALNY DOBÓR ROZTRZĄSACZY OBORNIKA Andrzej Turski, Andrzej Kwieciński Katedra Maszyn i Urządzeń Rolniczych, Akademia Rolnicza w Lublinie Streszczenie: W pracy przedstawiono
Bardziej szczegółowoOgraniczenia projektu. Zakres (co?) Czas (na kiedy?) Budżet (za ile?)
Harmonogram Ograniczenia projektu Zakres (co?) Czas (na kiedy?) Budżet (za ile?) Pojęcia podstawowe Harmonogram: Daty wykonania działań Daty osiągnięcia kamieni milowych Działanie: Element składowy pakietu
Bardziej szczegółowoPrognozowanie i Symulacje. Wykład I. Matematyczne metody prognozowania
Prognozowanie i Symulacje. Wykład I. e-mail:e.kozlovski@pollub.pl Spis treści Szeregi czasowe 1 Szeregi czasowe 2 3 Szeregi czasowe Definicja 1 Szereg czasowy jest to proces stochastyczny z czasem dyskretnym
Bardziej szczegółowoMETODY PROJEKTOWANIA TECHNOLOGII ROBÓT
Katedra Mostów i Kolei dr inż. Jacek Makuch ZAJĘCIA PROJEKTOWE 1 METODY PROJEKTOWANIA TECHNOLOGII ROBÓT TECHNOLOGIA ROBÓT KOLEJOWYCH studia I stopnia, specjalność ILB / DK, semestr 7 rok akademicki 2018/19
Bardziej szczegółowoProjekcja inflacji Narodowego Banku Polskiego materiał edukacyjny
Projekcja inflacji Narodowego Banku Polskiego materiał edukacyjny Plan prezentacji I. Projekcja inflacji NBP - podstawowe zagadnienia II. Główne założenia projekcji inflacji NBP III. Sposób prezentacji
Bardziej szczegółowoWpływ czynników atmosferycznych na zmienność zużycia energii elektrycznej Influence of Weather on the Variability of the Electricity Consumption
Wpływ czynników atmosferycznych na zmienność zużycia energii elektrycznej Influence of Weather on the Variability of the Electricity Consumption Wojciech Zalewski Politechnika Białostocka, Wydział Zarządzania,
Bardziej szczegółowoANALIZA RYZYKA HARMONOGRAMOWANIA PROJEKTU Z WYKORZYSTANIEM METODY MONTE CARLO
ANALIZA RYZYKA HARMONOGRAMOWANIA PROJEKTU Z WYKORZYSTANIEM METODY MONTE CARLO Renata WALCZAK Streszczenie: W pracy przedstawiono zasady wykorzystania metody Monte Carlo do oceny prawdopodobieństwa ukończenia
Bardziej szczegółowoCZYNNIKI WPŁYWAJĄCE NA WIELKOŚĆ KOSZTÓW POŚREDNICH ROBÓT BUDOWLANYCH
ZESZYTY NAUKOWE POLITECHNIKI ŚLĄSKIEJ Seria: BUDOWNICTWO z. 95 2002 Nr kol. 1559 Agnieszka LEŚNIAK* Politechnika Krakowska CZYNNIKI WPŁYWAJĄCE NA WIELKOŚĆ KOSZTÓW POŚREDNICH ROBÓT BUDOWLANYCH Streszczenie.
Bardziej szczegółowoANALIZA EFEKTYWNOŚCI PORTFELA PROJEKTÓW
ZESZYTY NAUKOWE POLITECHNIKI POZNAŃSKIEJ Nr 77 Organizacja i Zarządzanie 2018 Paweł CABAŁA * ANALIZA EFEKTYWNOŚCI PORTFELA PROJEKTÓW DOI: 10.21008/j.0239-9415.2018.077.02 Celem artykułu jest przedstawienie
Bardziej szczegółowoWykład Zarządzanie projektami Zajęcia 7 Zarządzanie ryzykiem. dr Stanisław Gasik s.gasik@vistula.edu.pl
04--7 Wykład Zarządzanie projektami Zajęcia 7 Zarządzanie ryzykiem dr Stanisław Gasik s.gasik@vistula.edu.pl www.sybena.pl/uv/04-wyklad-eko-zp-9-pl/wyklad7.pdf Budowa autostrady Możliwe sytuacje Projekt
Bardziej szczegółowoĆWICZENIE Calowanie pokoju gościnnego Ent-teach Rozdział 6 Zarządzanie Projektem
ĆWICZENIE Calowanie pokoju gościnnego Ent-teach Rozdział 6 Zarządzanie Projektem Opis ćwiczenia Ty i trójka Twoich przyjaciół decydujecie się przemalować Wasz salon. Aby zrealizować ten projekt, musicie
Bardziej szczegółowoKomputerowe wspomaganie procesu planowania i kontroli projektu
\ Komputerowe wspomaganie procesu planowania i kontroli projektu Komputerowe wspomaganie procesu planowania i kontroli projektu Atrybuty operacyjne projektów: lista zadań WBS (struktura podziału pracy)
Bardziej szczegółowo1. Analiza symulacji 2. Analiza danych z wykorzystaniem narzędzia Szukaj wyniku 3. Analiza wrażliwości z wykorzystaniem tabeli danych
Laboratorium 2 Strona 1 z 11 1. Analiza symulacji 2. Analiza danych z wykorzystaniem narzędzia Szukaj wyniku 3. Analiza wrażliwości z wykorzystaniem tabeli danych Ad 1. Analiza symulacji (ang. what-if
Bardziej szczegółowoCzęść I. Różnice i podobieństwa analizy ryzyka na potrzeby zarządzania ryzykiem oraz rocznego planowania audytu i programowania zadań audytowych
Praktyczne aspekty określania wskaźników ryzyka w systemie zarządzania ryzykiem i ich wykorzystanie w procesie rocznego planowania audytu i programowania zadań audytowych Zofia Szynkowska Część I Różnice
Bardziej szczegółowoProjektowanie Produktu Product Design PRZEWODNIK PO PRZEDMIOCIE
Nazwa przedmiotu Kierunek: Rodzaj przedmiotu: specjalnościowy Projektowanie Produktu Product Design Zarządzanie i Inżynieria Produkcji Management and Production Engineering Rodzaj zajęć: Wykład, laboratorium,
Bardziej szczegółowoMODELOWANIE I ANALIZA PRZEDSIĘWZIĘĆ W SYSTEMIE PERTMASTER
Dr inŝ. Tomasz WIATR Politechnika Poznańska MODELOWANIE I ANALIZA PRZEDSIĘWZIĘĆ W SYSTEMIE PERTMASTER Słowa kluczowe: modelowanie przedsięwzięć, harmonogramowanie Streszczenie Referat stanowi zwięzły opis
Bardziej szczegółowoAnaliza regresji - weryfikacja założeń
Medycyna Praktyczna - portal dla lekarzy Analiza regresji - weryfikacja założeń mgr Andrzej Stanisz z Zakładu Biostatystyki i Informatyki Medycznej Collegium Medicum UJ w Krakowie (Kierownik Zakładu: prof.
Bardziej szczegółowoAkredytowane szkolenie i egzamin. Zarządzanie projektami w oparciu o metodykę PRINCE2 Fundation
Akredytowane szkolenie i egzamin. Zarządzanie projektami w oparciu o metodykę PRINCE2 Fundation Opis Progress Project zaprasza do zapoznania się z programem szkolenia organizowanego przez partnera szkoleniowego,
Bardziej szczegółowoExcel i VBA w analizach i modelowaniu finansowym Pomiar ryzyka. Pomiar ryzyka
Pomiar ryzyka Miary obiektywne stosowane w kwantyfikacji ryzyka rynkowego towarzyszącego zaangażowaniu środków w inwestycjach finansowych obejmują: Miary zmienności, Miary zagrożenia, Miary wrażliwości.
Bardziej szczegółowoInstytut Politechniczny Państwowa Wyższa Szkoła Zawodowa. Diagnostyka i niezawodność robotów
Instytut Politechniczny Państwowa Wyższa Szkoła Zawodowa Diagnostyka i niezawodność robotów Laboratorium nr 3 Generacja realizacji zmiennych losowych Prowadzący: mgr inż. Marcel Luzar Cele ćwiczenia: Generowanie
Bardziej szczegółowoRobert M.Korona. Dr Robert M. Korona 1
Robert M.Korona Dr Robert M. Korona 1 Agenda Co to jest KRI? Wartość krytyczna i progowa Opis wyzwania Wyznaczenie wartości KRI za pomocą modelu logistycznego Wyznaczenie KRI za pomocą szeregu czasowego
Bardziej szczegółowoMS Project 2010 w harmonogramowaniu - planowanie zadań, działań, operacji i przedsięwzięć
MS Project 2010 w harmonogramowaniu - planowanie zadań, działań, operacji i przedsięwzięć Opis Czy narzędzia informatyczne są trudne w opanowaniu? My uważamy, że nie - sądzimy, że opanowanie ich obsługi
Bardziej szczegółowoSystem prognozowania rynków energii
System prognozowania rynków energii STERMEDIA Sp. z o. o. Software Development Grupa IT Kontrakt ul. Ostrowskiego13 Wrocław Poland tel.: 0 71 723 43 22 fax: 0 71 733 64 66 http://www.stermedia.eu Piotr
Bardziej szczegółowoRISK-AWARE PROJECT SCHEDULING
RISK-AWARE PROJECT SCHEDULING Z WYKORZYSTANIEM UCT KAROL WALĘDZIK DEFINICJA ZAGADNIENIA RESOURCE-CONSTRAINED PROJECT SCHEDULING (RCPS) Karol Walędzik - RAPS 3 RISK-AWARE PROJECT SCHEDULING (RAPS) 1 tryb
Bardziej szczegółowoKOMPUTEROWE WSPOMAGANIE ZARZĄDZANIA PROJEKTAMI W PRZEDSIĘBIORSTWIE
KOMPUTEROWE WSPOMAGANIE ZARZĄDZANIA PROJEKTAMI W PRZEDSIĘBIORSTWIE Seweryn SPAŁEK Streszczenie: Zarządzanie projektami staje się coraz bardziej powszechne w przedsiębiorstwach produkcyjnych, handlowych
Bardziej szczegółowoPorównanie generatorów liczb losowych wykorzystywanych w arkuszach kalkulacyjnych
dr Piotr Sulewski POMORSKA AKADEMIA PEDAGOGICZNA W SŁUPSKU KATEDRA INFORMATYKI I STATYSTYKI Porównanie generatorów liczb losowych wykorzystywanych w arkuszach kalkulacyjnych Wprowadzenie Obecnie bardzo
Bardziej szczegółowoPracownia Inżynierii Procesowej
Pracownia Inżynierii Procesowej Aktualizacja oferty styczeń 2016 WŁAŚCICIEL mgr inż. Alicja Wróbel Absolwent Politechniki Opolskiej, Wydziału Zarzadzania i Inżynierii Produkcji Rysunek techniczny 2D 3D
Bardziej szczegółowo