Rysunek 1 Schemat postępowania przy analizie Multi Vari

Wielkość: px
Rozpocząć pokaz od strony:

Download "Rysunek 1 Schemat postępowania przy analizie Multi Vari"

Transkrypt

1 Dariusz Lipski Wiele osób interesuje się wydajnością podczas realizacji projektu. Wysoka wydajność gwarantuje wysokie zyski. W przeciwieństwie do projektów, gdzie mamy płacone za godziny obecności, projekty na które zakładamy budżety mogą zapewnić dużo większe tak zyski jak i straty, a wszystko zależy od doświadczenia pracowników zespołu. Większość osób kontrolując wydajność obserwuje godziny kalkulacyjne (technologiczne) w stosunku do godzin przepracowanych (zużytych czy też godzin obecności), jednak bardzo niewiele osób myśli o takim procesie bardziej kompleksowo, że na te godziny składa się cała logistyka dostaw materiałowych i dokumentacyjnych oraz zarządzanie. To opracowanie ma na celu uświadomienie zależności zachodzących w poszczególnych podprocesach procesu realizacji projektu czy procesu. Aby zbadać wskazane zależności użyto narzędzia Multi Vari (rysunek ). Rysunek Schemat postępowania przy analizie Multi Vari Zaletą tej metody jest możliwość obserwacji wielu realizowanych procesów oraz ich oddziaływania na siebie na bieżąco, co przedstawiono na rysunku 2. Rysunek ten przedstawia czas w dniach na osi poziomej i odchylenie od terminu, także w dniach na osi pionowej. Kolorowymi liniami oznaczono odstępstwa od poszczególnych podprocesów i tak : zielony to terminowość zaopatrzenia, czerwony to dostarczenie dokumentacji technicznej (rysunków wykonawczych) dokładnie na czas, czarny kolor to oczekiwany termin wykonania wg komórki planowania centralnego, a na niebiesko widać rzeczywiste wykonanie. Rysunek 2 Karta kontrolna SPC wybranych podprocesów.

2 Jednak takie skumulowanie danych jest zdecydowanie nieczytelne, dlatego też poniżej wyodrębniono poszczególne projekty, aby móc lepiej przeanalizować zachodzące zależności (rysunek 3). Badano tu wpływ wykonania poprawnego rysunku wykonawczego, zamówionego na tej podstawie kompletu materiału i realizacja projektu z odpowiednią jakością, terminowością i mieszczącego się w budżecie. Takie analizy są robione w celu wyboru najszybszego i najlepiej zarządzanego procesu czy projektu oraz wskazanie głównych przyczyn, które spowodowały takie a nie inne wyniki. Rysunek 3 Rozdział poszczególnych podprocesów w procesie realizacji projektu

3 Na te same wykresy można spojrzeć w inny sposób, używając np. programu MiniTab4, pozwala on nałożyć na siebie te same procesy z różnych projektów jak i różne procesy z tego samego projektu. Oblicza wiele podstawowych jak i bardzo zaawansowanych wskaźników statystycznych co przedstawiono na rysunku 4 jak i następnych. Rysunek 4. Nałożone wykresy histogramów produkcji w celu wyboru optymalnego 6 Histogram of produkcja X/; produkcja X/; produkcja X/; produkcja X/ Normal produkcja X/4 produkcja X/ produkcja X/6 produkcja X/7 3 Mean StDev N -,6339 8,47 224,, ,942 9, ,228 9, Histogram pozwala pogrupować zadania według terminów ich wykonania, ile zadań wykonano np. w czasie od do dni od planu, następnie od 6 do dni i tak dalej, widzimy wtedy ile zadań miało jak duże przekroczenia. Jednak rysunki 2 i 3 są równie ważne, gdyż widać tam powiązania poszczególnych podprocesów, to jak wpływają wzajemnie na siebie. W Minitab 4 szczególną uwagę zwracamy na średnią (mean) =, dnia. Oznacza to, że wykonywano zadania na projekcie X/, aby zachować wydajność i produktywność, niezależnie od tego, czy są potrzebne na dziś czy na za miesiąc. Wykazano brak koordynacji nad procesem i projektem. Zaś na siostrzanym projekcie X/4 zadania wykonywano średnio z,6339 dnia wyprzedzeniem a później było już coraz gorzej. Co realnie pokazuje że można bardzo dokładnie zaplanować terminy kolejnych podprocesów, nawet z dokładnością co do pół dnia. Należy przy tym pamiętać że dniowe opóźnienie na pierwszym wydziale realizującym projekt powoduje 26 dni opóźnienia na następnym wydziale, na trzecim wydziale to opóźnienie osiągnie już 32 dni i powoduje że jesteśmy zmuszeni do zapłacenia kar umownych wynikających z kontraktu za ostatnie 7 dni. Rysunek Nałożone wykresy histogramów dokumentacji w celu wyboru optymalnego

4 Histogram of dokumentacja; dokumentacja; dokumentacja; dokumentacja Normal dokumentacja X/4 dokumentacja X/ dokumentacja X/6 dokumentacja X/7 6 3 Mean StDev N -8, 69, ,76 23, ,6 2, ,38 33, Baza na wykresach oznacza termin wykonania zadania na produkcji. Dane podawane są w dniach, zatem 6 dniowe przekroczenie terminu dla dokumentacji na rysunku oznacza, że wobec planu, który zakładał 3 dni na produkcję, kompletna dokumentacja jest dostarczana 9 dni po terminie wykonania. Aby wykonać zadanie na termin należy średnio rozpocząć je na 33 dni przed tą datą, gdyż tak nakazują dobre wieloletnie praktyki firmy. Rysunek 6. Nałożone wykresy histogramów zaopatrzenia materiałowego w celu wyboru optymalnego Histogram of materia³x/6; materia³x/7 Norm al 3 materia³x/6 materia³x/7 Mean StDev N -7,6 22, ,36 32, Na rysunku 7 założono że najpierw tworzona jest dokumentacja. Na jej podstawie zamawiany jest materiał, a następnie realizowane jest zlecenie. Histogramy pokazują, że w procesach zaopatrzenia materiałowego i wykonywania rysunków technicznych wydajność nie jest wymagana. Nie ma sposobu kontroli i egzekucji wyników nigdzie poza produkcją, ponieważ jest to najbardziej reprezentatywny i widoczny obszar.

5 Rysunek 7. Korelacja podprocesów projektów składająca się na wynik Histogram of produkcja X/4; dokumentacja X/4 Normal produkcja X/4 dokumentacja X/4 Mean StDev N -,6339 8, , 69, Histogram of produkcja X/; dokumentacja X/ Normal produkcja X/ dokumentacja X/ Mean StDev N,, ,76 23, Histogram of produkcja X/6; dokumentacja X/6; materia³x/6 Normal produkcja X/6 dokumentacja X/6 materia³x/6 8 Mean StDev N 3,942 9, ,6 2, ,6 22, 224 Histogram of produkcja X/7; dokumentacja X/7; materia³x/7; tzdm X/7 Normal produkcja X/7 dokumentacja X/7 materia³x/7 tzdm X/7 Mean StDev N 4,228 9, ,38 33, ,36 32, ,8 33, Na rysunku 7 widać, że na jednostce X/7 terminarz zabezpieczenia dokumentacyjno- materiałowego (dokument centralny) odstaje od procesu, a jest to dokument, na którym bazuje całe przedsiębiorstwo. Dokument, który ramowo przedstawia na kiedy ma być gotowa dokumentacja oraz na kiedy ma być skompletowany materiał gotowy do rozpoczęcia produkcji. Na wykresie widać również, iż pomiędzy wykonaniem dokumentacji a sprowadzeniem materiału do firmy upływa około 42 dni. Mamy tu do czynienia z zarządzaniem na czas, Just in Time (JIT Production). Można przyjąć, iż dokumentacja jest sporządzana w terminie, na jej podstawie zamówiono materiał w hucie, jednak produkcja rządzi się innymi prawami. Zaczęła się później niż mogła i skończyła wcześniej, niż dostarczono komplet materiału. Było to możliwe tylko dlatego, że realizowano dużą serię projektów tego samego typu i rolowano (przerzucano) materiał z projektu na projekt. Nie było właściwego materiału, aby rozpocząć realizację produkcji w terminie, brano więc potrzebny materiał z jednego projektu, aby zakończyć zadanie na projekcie wcześniejszym, który potrzebował identycznego materiału W czasie badania rozkładu prawdopodobieństwa produkcji (rysunek 8) powstał dylemat, czy zakwalifikować dane wynikowe jako krzywe bimodalne, czy jako dane skoncentrowane na celu. Po dokonaniu wnikliwej analizy uznano, że są to dane drugiego typu, gdyż jest to jeden proces charakteryzujący się dużą zmiennością a nie dwa różne (lub więcej) nierozdzielne procesy.

6 Rysunek 8. Ocena jakości dopasowania modelu poprzez ocenę rozkładu Probability Plot of produkcja X/7 Normal - % CI Probability Plot of produkcja X/6 Normal - % CI,9 9 Mean 4,228 StDev 9,84 N 224 A D 29, P-Value <,,9 9 Mean 3,942 StDev 9,378 N 224 A D 8,487 P-Value <, , produkcja X/7 3 6, produkcja X/6 3 Probability Plot of produkcja X/ Normal - % CI Probability Plot of produkcja X/4 Normal - % CI,9 9 Mean, StDev,72 N 224 AD 6,289 P-Value <,,9 9 Mean -,6339 StDev 8,47 N 224 AD,7 P-Value <, , produkcja X/ 7, produkcja X/4 Jedna z ogromnej ilości opcji programu Minitab 4 pozwala na porównanie wyników wydajności na poszczególnych jednostkach, przez porównanie rozkładu prawdopodobieństwa badanych procesów, co przedstawiono na rysunku 9. Na uwagę zasługuje projekt X/4 gdyż jest najbardziej stabilny i skoncentrowany na celu, jednak nie należy tylko na tej podstawie oceniać całego procesu, można nie zauważyć niektórych ważnych czynników realizacji. Nie widać również jak kształtują się te same wskaźniki na projektach podobnych ze względu na różną skalę zadań. Rysunek 9. Porównanie rozkładu prawdopodobieństwa produkcji dla poszczególnych projektów

7 W ten sam sposób porównano rozkłady prawdopodobieństwa dla terminowości dostarczenia dokumentacji do produkcji, rysunek. Rysunek Porównanie rozkładu prawdopodobieństwa dokumentacji dla poszczególnych projektów Każdy nowy wykres odsłania nowe możliwości zoptymalizowania kolejnych kłócących się ze sobą procesów i podprocesów, jak wielkie można poczynić oszczędności, które można by przełożyć np. na dodatkowe kontrakty, gdyż w wyniku lepszego zarządzania okazało się że rocznie firma jest w stanie zrealizować co najmniej jeden cały projekt więcej.

8 Na rysunku porównano rozkłady prawdopodobieństwa dla poszczególnych procesów wchodzących w skład realizowanego projektu, co przedstawia się następująco. Probability Plot of produkcja X/4; dokumentacja X/4 Normal - % CI Probability Plot of produkcja X/; dokumentacja X/ Normal - % CI,9 produkcja X/4 dokumentacja X/4,9 produkcja X/ dokumentacja X/ Mean StDev N AD P 8,47 224,7 <, -,6339 <, -8, 69,2 224, Mean StDev N AD P,, ,289 <, -4,76 23, ,684 <,, , Probability Plot of produkcja X/6; dokumentacja X/6; materia³x/6 Normal - % CI,9 produkcja X/6 dokumentacja X/6 materia³x/6 9 Mean StDev N AD P 3,942 9, ,487 <, 8-29,6 2, 224 2,2 <, 7-7,6 22, 224,8 <, 6 3 Probability Plot of produkcja X/; dokumentacja; materia³x/7; tzdm X/7 Normal - % CI,9 produkcja X/7 dokumentacja X/7 materia³x/7 tzdm X/7 9 Mean StDev N AD P 8 4,228 9, , <, 7-94,38 33, ,82 <, 6-39,36 32,36 224,8 <, -7,8 33, ,37 <, 3, , W międzyczasie na podstawie wykonanych badań wyciągnięto wnioski pośrednie.: Jak pokazują wykresy, najbardziej optymalne warunki dla produkcji można by uzyskać w sytuacji, gdyby materiał do produkcji przychodził z wyprzedzeniem 3- dniowym. Jednak sama dostawa blach z huty do stoczni trwa średnio 42 dni. Jako że za bazę dla wszystkich procesów przyjęto termin zakończenia zadania wydziałowego, termin zerowy oznacza wykonanie zadania dokładnie na czas lub też zgodę na zakończenie tego zadania w okresie od 7 dni wcześniej do 7 dni później. Dzieje się tak dlatego, iż do tej pory nikt nad właścicielem procesu rozkroju blach nie próbował koordynować prac Biura Konstrukcyjnego i Działu Zaopatrzenia. Jednak aby tego dokonać, należy zapewnić dostępność materiału na 33 dni przed terminem zakończenia, co ma stanowić górną granicę specyfikacji procesu (USL). Dolną granicę (LSL) stanowi okres 6 tygodni tj. 42 dni, gdyż tyle średnio trwa realizacja zamówienia z dostawą do stoczni te dwa zakresy uwzględniono poniżej (Tabela ). Aby móc zamówić materiał do produkcji musi być gotowa dokumentacja projektowo-konstrukcyjna, przy której z WCR (wykazu części do rysunku) można dokonać zamówienia. Dla dokumentacji określono podobny zakres jak dla produkcji i zaopatrzenia gdyż z obserwowanych danych historycznych wydaje się on wystarczający. Na tej podstawie do dalszych analiz ustalono dolną i górną granice specyfikacji dla podprocesów :

9 Tabela Podproces Dolna granica specyfikacji Górna granica specyfikacji Produkcji -7 dni 7 dni 2 Zaopatrzenia materiału -7 dni -3 dni 3 Dokumentacji - dni -7 dni (zakresy poszczególnych granic specyfikacji są wielkościami, których należy poszukiwać) Dodatkowo w planowaniu podprocesu produkcji rozkroju blach uwzględnia się, iż niezależnie od pracochłonności danego zadania wydziałowego planowany termin wykonania jest zakładany standardowo na 28 dni. Jest to fałszowanie planowania, gdyż technologia produkcji zakłada podział technologiczny rejonami i stopniem skomplikowania (główne wskaźniki to wielkość i ciężar), jak również terminami, co w żaden sposób na etapie rozkroju blach i prefabrykacji wstępnej nie przekłada się na pracochłonność. Jednak zostało to zaczerpnięte z dobrych praktyk produkcyjnych, ale nie uwzględniono komputeryzacji przedsiębiorstw i automatyzacji procesów. W tym momencie można brać pod uwagę jedynie ilość ciętych metrów blachy stalowej i ilość spawanych metrów blachy stalowej (ewentualnie powierzchnie gięte blach), a nie są to te same wielkości. Tych drugich i trzecich nikt nie kontroluje, gdyż jest to zbyt pracochłonne i skomplikowane, przy bazie danych jaką dysponuje, czy też stworzyła firma. Dodatkowo zaobserwowano iż należy wyraźnie oddzielić wszystkie procesy od siebie tak, aby były widoczne i osoba odpowiedzialna za swój podproces poczuła się w miarę komfortowej sytuacji rozpoczynając swój proces i wiedząc, na jakim etapie realizacji jest proces poprzedni. Poszczególne procesy reprezentują tabele 2,3,4. Tabela 2 PRODUKCJA ST przewidywane Mean St.Dev Z.USL Z.LSL Z.Benc h Z.Shift P.USL P.LSL P.Total Yield DPMO Pp Ppk X/7, 2,6,,47, 4,7 X/6, 2,68,,3666,63 366,6 X/, 2,6,, , 9862,2 X/4, 2,2,,223 98,78 22,3 LT osiągalne Mean St.Dev Z.USL Z.LSL Z.Benc h Z.Shift P.USL P.LSL P.Total Yield DPMO Pp Ppk X/7 4,897 9,646 2,49,,,,6439,2687, , ,,6,38 X/6 4,34 9,7 2,6,2,8,,479,3,863 88,4 8629,,63, X/,8,734,8,42,6,,2648,7728,2888 7, 2888,,37,27 X/4 -, ,48 3,38,7,7,,3669,2264, , ,8,69,2 Yeld PRODUKCJA jest to produktywność czy też stopa zwrotu i mówi nam, że losowo wybrane, realizowane zadanie badanego podprocesu ma w LongTerm (to jest w terminie powyżej roku) od 7,[%] do 88,4[%] szansy znajdowania się w przedziale +/- 3 odchylenia standardowe od średniej. Zaś jedno St. Dev. PRODUKCJA (odchylenie standardowe) jest to czas do najpóźniej wykonanego zadania, jeśli więc mamy 9,646 dnia, to zakres +/- 3 odchylenia standardowe to jest okres 6 dni.

10 Jeśli wartość Z. Shift PRODUKCJA jest poniżej jedności wskazuje ukryte rezerwy na produkcji dlatego wprowadza się np. współczynniki korekcyjne na normatywy kalkulacji kosztów. Z. Bench PRODUKCJA jest to aktualna zdolność procesu, przyjmująca wartość od,6 do,8 a zdolność procesu będąca do osiągnięcia to od 2,6 do 2,68, im wyższa tym lepsza. Dla jednostki X/4 Z. Bench PRODUKCJA zakłada, że w krótkim okresie czasu ustabilizuje się on na 2,2 dnia, aby docelowo osiągnąć wartość,7 dnia w LongTerm. Faktem jest że wszystkie Z. Bench PRODUKCJA docelowo zakładają w LongTerm że ustabilizują się na poziomie dwóch dni a w ShortTerm w granicach jednego dnia. A powinno być odwrotnie, Sigma powinna wzrastać w czasie, jednak przewidywany jest spadek wydajności w wypadku braku kontroli koordynacji. Tabela 3 DOKUMENTACJA ST przewidywane Mean St.Dev Z.USL Z.LSL Z.Bench Z.Shift P.USL P.LSL P.Total Yield DPMO Pp Ppk X/7-9,8,,396 86,6 396,3 X/6-9 -,66,,7443 2, , X/ -9 -,2,,8498, , X/4-9,,,2924 7, , LT osiągalne Mean St.Dev Z.USL Z.LSL Z.Bench Z.Shift P.USL P.LSL P.Total Yield DPMO Pp Ppk X/7-94,37 33,4,7,3 -,42,,2843,37739, , ,3,, X/6-29,982 2,7-2, 3,8-2,6,,98443,726,98486, ,,24 -,72 X/ -4, ,988-2, 3,76-2,2,,3982,844,9466,9 66,,2 -,84 X/4-8, 69,287,9,34 -,,,462629,367242, , 82987,3,7,3 Yeld DOKUMENTACJA mówi że losowo wybrana dana w LongTerm ma wartość od,4 [%] do 33,83 [%] szansy znajdowania się w przedziale +/- 3 odchylenia standardowe od średniej Z Shift DOKUMENTACJA wskazuje ukryte rezerwy w biurze konstrukcyjnym, gdyż są niewłaściwe zasady płacenia za wykonywane prace: od ilości rysunków, od ilości uszczegółowień, od ilości pozycji na rysunku itp. Z Bench DOKUMENTACJA jest to aktualna zdolność procesu będąca w granicach od -2,2 do -,42, a zdolność procesu będąca do osiągnięcia to od -,2 do,8 Dla jednostki X/4 dla Z Bench DOKUMENTACJA zakłada się, że w krótkim okresie czasu ustabilizuje się on na, dnia, aby docelowo osiągnąć wartość -, dni w LongTerm a. Faktem jest że wszystkie Z Bench DOKUMENTACJA zakładają w ShortTerm że ustabilizują się na poziomie minus dnia a docelowo w LongTerm w granicach minus dwa dni.

11 MATERIAŁ Tabela 4 ST przewidywane Mean St.Dev Z.USL Z.LSL Z.Bench Z.Shift P.USL P.LSL P.Total Yield DPMO Pp Ppk X/7-2,,4,, , ,9 X/6-2,,94,, , , LT osiągalne Mean St.Dev Z.USL Z.LSL Z.Bench Z.Shift P.USL P.LSL P.Total Yield DPMO Pp Ppk X/7-39,37 32,392,29, -,,,38634,39,293 47,8 293,8,23, X/6-7,62 23,6 -,4 2, -,6,, , , ,3,33 -,8 Yeld MATERIAŁ mówi że losowo wybrana dana ma w LongTerm wartość od 28,82 [%] do 47,8 [%] szansy znajdowania się w przedziale +/- 3 odchylenia standardowe od średniej Z Shift MATERIAŁ wskazuje ukryte rezerwy w zaopatrzeniu na które składa sie wybór dostawców, sposób finansowania i zamawiania potrzebnych materiałów do bieżącego wykorzystana na produkcji Z Bench MATERIAŁ aktualna zdolność procesu ma wartość pomiędzy,94 do,4 a zdolność procesu będąca do osiągnięcia to od -, do -,6 Dla jednostki X/7 dla Z Bench MATERIAŁ zakłada się, że w krótkim okresie czasu ustabilizuje się on na,4 dnia, aby docelowo osiągnąć wartość -, dnia w LongTerm. Wnioski końcowe Najważniejsze w tej analizie jest wskazanie ilości wad (błędów) na milion możliwości czyli DMPO, gdyż analiza Multi Vari jako część metodologii Six Sigma właśnie w ten sposób określa zdolność procesu. Z porównania procesów produkcji [Tabela 2], dostaw materiałowych [Tabela 3] i dokumentacji [Tabela 4] wynika, że dla jednostki X/7 [Tabela 2] DPMO = 4,7 / 3334,; [Tabela 3] DPMO = 6,3 / 66664,3; [Tabela 4] DPMO = 74228,9 / 293,8 gdzie pierwsza wartość to ShortTerm a druga LongTerm najgorzej wypada proces [Tabela 3] niewiele lepiej proces [Tabela 4], najdziwniejsze że przy takich parametrach całkiem nieźle broni się proces [Tabela 2]. Proces produkcji [Tabela 2] ma w LT lepsze parametry niż proces [Tabela 3] w ST. Optymalizacji produkcji wymagają właśnie te etapy nie będące produkcją a mające znaczący wpływ na nią. Dzięki poprawie właśnie tych procesów można uzyskać jeszcze lepszą sprawność procesu produkcji. Zakłada się, że wskaźnik zdolności procesu Cpk < oznacza proces całkowicie niewydolny, gdyby na tej podstawie oceniać przedstawione procesy, to żaden z nich nie kwalifikuje się, aby uznać go za proces wydolny, produkcja pewnie okazała by się procesem wydolnym, jednak z różnych przyczyn niezdolnym. W mojej ocenie mimo wszystko najlepszym, z ukrytymi rezerwami organizacyjno technologicznymi, o czym świadczyć może sprawność realizacji znacznie opóźnionych zadań. Kolejnym interesującym wskaźnikiem jest Yeld to jest wydajność czy też zysk z procesu, rekordowa wydajność,9[%] została zarejestrowana i wykazana dla dokumentacji na jednostce X/ najbardziej opóźniony i nieregularny rzeczywisty proces - równie dobrze można było nic nie robić. Rzeczywista wydajność produkcji w

12 tym samym czasie zawiera się w granicach 7,[%] do 88,4[%], i jest to wynik nadzwyczaj dobry w porównaniu z podprocesami, które wpływają na jego realizację. Aby wyniki z tej analizy miały wpływ na proces muszą być wprowadzane w każdym podprocesie, systematycznie kontrolowane i okresowo korygowane. Tak wygląda jakość zarządzania produkcją.

KARTY KONTROLNE SPC. 1. Wstęp

KARTY KONTROLNE SPC. 1. Wstęp KARTY KONTROLNE SPC Dariusz Lipski TERMINÓW REALIZACJI ZADAŃ PRODUKCYJNYCH 1. Wstęp Od wielu lat mówi się o ryzyku przedsiębiorstw, a nawet o zarządzaniu nim, jednak nie podaje się, jak je obliczyć. Zakładamy,

Bardziej szczegółowo

I jest narzędziem służącym do porównywania rozproszenia dwóch zmiennych. Używamy go tylko, gdy pomiędzy zmiennymi istnieje logiczny związek

I jest narzędziem służącym do porównywania rozproszenia dwóch zmiennych. Używamy go tylko, gdy pomiędzy zmiennymi istnieje logiczny związek ZADANIA statystyka opisowa i CTG 1. Dokonano pomiaru stężenia jonów azotanowych w wodzie μg/ml 1 0.51 0.51 0.51 0.50 0.51 0.49 0.52 0.53 0.50 0.47 0.51 0.52 0.53 0.48 0.59 0.50 0.52 0.49 0.49 0.50 0.49

Bardziej szczegółowo

Katedra Technik Wytwarzania i Automatyzacji STATYSTYCZNA KONTROLA PROCESU

Katedra Technik Wytwarzania i Automatyzacji STATYSTYCZNA KONTROLA PROCESU Katedra Technik Wytwarzania i Automatyzacji METROLOGIA I KONTKOLA JAKOŚCI - LABORATORIUM TEMAT: STATYSTYCZNA KONTROLA PROCESU 1. Cel ćwiczenia Zapoznanie studentów z podstawami wdrażania i stosowania metod

Bardziej szczegółowo

KALKULACJE KOSZTÓW. Dane wyjściowe do sporządzania kalkulacji

KALKULACJE KOSZTÓW. Dane wyjściowe do sporządzania kalkulacji KALKULACJE KOSZTÓW Jednostką kalkulacyjną jest wyrażony za pomocą odpowiedniej miary produkt pracy (wyrób gotowy, wyrób nie zakończony, usługa) stanowiący przedmiot obliczania jednostkowego kosztu wytworzenia

Bardziej szczegółowo

Ocena błędów systematycznych związanych ze strukturą CCD danych astrometrycznych prototypu Pi of the Sky

Ocena błędów systematycznych związanych ze strukturą CCD danych astrometrycznych prototypu Pi of the Sky Ocena błędów systematycznych związanych ze strukturą CCD danych astrometrycznych prototypu Pi of the Sky Maciej Zielenkiewicz 5 marca 2010 1 Wstęp 1.1 Projekt Pi of the Sky Celem projektu jest poszukiwanie

Bardziej szczegółowo

Budżetowanie elastyczne

Budżetowanie elastyczne Kontrola budżetowa prezentacja na podstawie: T. Wnuk-Pel, Rachunek kosztów standardowych [w:] I. Sobańska (red.), Rachunek kosztów. Podejście operacyjne i strategiczne, Warszawa, C.H. Beck 2009, s. 223-279

Bardziej szczegółowo

Ograniczenia projektu. Zakres (co?) Czas (na kiedy?) Budżet (za ile?)

Ograniczenia projektu. Zakres (co?) Czas (na kiedy?) Budżet (za ile?) Koszty projektowe Ograniczenia projektu Zakres (co?) Czas (na kiedy?) Budżet (za ile?) Pojęcia podstawowe Zarządzanie kosztami Szacowanie kosztów Budżetowanie kosztów Kontrola kosztów Zarządzanie kosztami

Bardziej szczegółowo

DARIUSZ LIPSKI - Strategie zarządzania ryzykiem w przedsiębiorstwach.

DARIUSZ LIPSKI - Strategie zarządzania ryzykiem w przedsiębiorstwach. DARIUSZ LIPSKI - Strategie zarządzania ryzykiem w przedsiębiorstwach. W każdym przedsiębiorstwie codziennie napotykamy na ryzyko niedotrzymania warunków kontraktowych w umowach z Klientem - szczególnie

Bardziej szczegółowo

Budżetowanie elastyczne

Budżetowanie elastyczne Kontrola budżetowa prezentacja na podstawie: T. Wnuk-Pel, Rachunek kosztów standardowych [w:] I. Sobańska (red.), Rachunek kosztów. Podejście operacyjne i strategiczne, Warszawa, C.H. Beck 2009, s. 223-279

Bardziej szczegółowo

Statystyki opisowe i szeregi rozdzielcze

Statystyki opisowe i szeregi rozdzielcze Statystyki opisowe i szeregi rozdzielcze - ćwiczenia ĆWICZENIA Piotr Ciskowski ramka-wąsy przykład 1. krwinki czerwone Stanisz W eksperymencie farmakologicznym analizowano oddziaływanie pewnego preparatu

Bardziej szczegółowo

Wstęp do teorii niepewności pomiaru. Danuta J. Michczyńska Adam Michczyński

Wstęp do teorii niepewności pomiaru. Danuta J. Michczyńska Adam Michczyński Wstęp do teorii niepewności pomiaru Danuta J. Michczyńska Adam Michczyński Podstawowe informacje: Strona Politechniki Śląskiej: www.polsl.pl Instytut Fizyki / strona własna Instytutu / Dydaktyka / I Pracownia

Bardziej szczegółowo

Zakupy i kooperacje. Rys.1. Okno pracy technologów opisujące szczegółowo proces produkcji Wałka fi 14 w serii 200 sztuk.

Zakupy i kooperacje. Rys.1. Okno pracy technologów opisujące szczegółowo proces produkcji Wałka fi 14 w serii 200 sztuk. Zakupy i kooperacje Wstęp Niewątpliwie, planowanie i kontrola procesów logistycznych, to nie lada wyzwanie dla przedsiębiorstw produkcyjnych. Podejmowanie trafnych decyzji zależy od bardzo wielu czynników.

Bardziej szczegółowo

PODSTAWY LOGISTYKI ZARZĄDZANIE ZAPASAMI PODSTAWY LOGISTYKI ZARZĄDZANIE ZAPASAMI MARCIN FOLTYŃSKI

PODSTAWY LOGISTYKI ZARZĄDZANIE ZAPASAMI PODSTAWY LOGISTYKI ZARZĄDZANIE ZAPASAMI MARCIN FOLTYŃSKI PODSTAWY LOGISTYKI ZARZĄDZANIE ZAPASAMI WŁAŚCIWIE PO CO ZAPASY?! Zasadniczą przyczyną utrzymywania zapasów jest występowanie nieciągłości w przepływach materiałów i towarów. MIEJSCA UTRZYMYWANIA ZAPASÓW

Bardziej szczegółowo

Sterowanie procesem i jego zdolność. Zbigniew Wiśniewski

Sterowanie procesem i jego zdolność. Zbigniew Wiśniewski Sterowanie procesem i jego zdolność Zbigniew Wiśniewski Wybór cech do kart kontrolnych Zaleca się aby w pierwszej kolejności były brane pod uwagę cechy dotyczące funkcjonowania wyrobu lub świadczenia usługi

Bardziej szczegółowo

Inżynieria oprogramowania. Część 8: Metoda szacowania ryzyka - PERT

Inżynieria 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 szczegółowo

STATYSTYKA OPISOWA Przykłady problemów statystycznych: - badanie opinii publicznej na temat preferencji wyborczych;

STATYSTYKA OPISOWA Przykłady problemów statystycznych: - badanie opinii publicznej na temat preferencji wyborczych; STATYSTYKA OPISOWA Przykłady problemów statystycznych: - badanie opinii publicznej na temat preferencji wyborczych; - badanie skuteczności nowego leku; - badanie stopnia zanieczyszczenia gleb metalami

Bardziej szczegółowo

Wprowadzenie do analizy korelacji i regresji

Wprowadzenie do analizy korelacji i regresji Statystyka dla jakości produktów i usług Six sigma i inne strategie Wprowadzenie do analizy korelacji i regresji StatSoft Polska Wybrane zagadnienia analizy korelacji Przy analizie zjawisk i procesów stanowiących

Bardziej szczegółowo

OPTYMALIZACJA PROCESÓW TECHNOLOGICZNYCH W ZAKŁADZIE FARMACEUTYCZNYM

OPTYMALIZACJA PROCESÓW TECHNOLOGICZNYCH W ZAKŁADZIE FARMACEUTYCZNYM OPTYMALIZACJA PROCESÓW TECHNOLOGICZNYCH W ZAKŁADZIE FARMACEUTYCZNYM POZNAŃ / kwiecień 2013 Wasilewski Cezary 1 Cel: Obniżenie kosztów wytwarzania Kontrolowanie jakości wyrobu Zasady postępowania Odpowiednio

Bardziej szczegółowo

Stochastyczne Metody Analizy Danych. PROJEKT: Analiza kluczowych parametrów turbin wiatrowych

Stochastyczne Metody Analizy Danych. PROJEKT: Analiza kluczowych parametrów turbin wiatrowych PROJEKT: Analiza kluczowych parametrów turbin wiatrowych Projekt jest wykonywany z wykorzystaniem pakietu statystycznego STATISTICA. Praca odbywa się w grupach 2-3 osobowych. Aby zaliczyć projekt, należy

Bardziej szczegółowo

Analiza zależności liniowych

Analiza zależności liniowych Narzędzie do ustalenia, które zmienne są ważne dla Inwestora Analiza zależności liniowych Identyfikuje siłę i kierunek powiązania pomiędzy zmiennymi Umożliwia wybór zmiennych wpływających na giełdę Ustala

Bardziej szczegółowo

Zachowania odbiorców. Grupa taryfowa G

Zachowania odbiorców. Grupa taryfowa G Zachowania odbiorców. Grupa taryfowa G Autor: Jarosław Tomczykowski Biuro PTPiREE ( Energia elektryczna luty 2013) Jednym z założeń wprowadzania smart meteringu jest optymalizacja zużycia energii elektrycznej,

Bardziej szczegółowo

ŚLĄSKIE TECHNICZNE ZAKŁADY NAUKOWE EDUKACYJNA WARTOŚĆ DODANA

ŚLĄSKIE TECHNICZNE ZAKŁADY NAUKOWE EDUKACYJNA WARTOŚĆ DODANA ŚLĄSKIE TECHNICZNE ZAKŁADY NAUKOWE EDUKACYJNA WARTOŚĆ DODANA ANALIZA 2014_2016 INTERPRETACJA WYNIKÓW W ŚLĄSKICH TECHNICZNYCH ZAKŁADACH NAUKOWYCH Metoda EWD to zestaw technik statystycznych pozwalających

Bardziej szczegółowo

Prognoza terminu sadzenia rozsady sałaty w uprawach szklarniowych. Janusz Górczyński, Jolanta Kobryń, Wojciech Zieliński

Prognoza terminu sadzenia rozsady sałaty w uprawach szklarniowych. Janusz Górczyński, Jolanta Kobryń, Wojciech Zieliński Prognoza terminu sadzenia rozsady sałaty w uprawach szklarniowych Janusz Górczyński, Jolanta Kobryń, Wojciech Zieliński Streszczenie. W uprawach szklarniowych sałaty pojawia się następujący problem: kiedy

Bardziej szczegółowo

Sterowanie wewnątrzkomórkowe i zewnątrzkomórkowe, zarządzanie zdolnością produkcyjną prof. PŁ dr hab. inż. A. Szymonik

Sterowanie wewnątrzkomórkowe i zewnątrzkomórkowe, zarządzanie zdolnością produkcyjną prof. PŁ dr hab. inż. A. Szymonik Sterowanie wewnątrzkomórkowe i zewnątrzkomórkowe, zarządzanie zdolnością produkcyjną prof. PŁ dr hab. inż. A. Szymonik www.gen-prof.pl Łódź 2017/2018 Sterowanie 2 def. Sterowanie to: 1. Proces polegający

Bardziej szczegółowo

Odchudzanie magazynu dzięki kontroli przepływów materiałów w systemie Plan de CAMpagne

Odchudzanie magazynu dzięki kontroli przepływów materiałów w systemie Plan de CAMpagne Odchudzanie magazynu dzięki kontroli przepływów materiałów w systemie Plan de CAMpagne Wstęp Jednym z powodów utraty płynności finansowej przedsiębiorstwa jest utrzymywanie zbyt wysokich poziomów zapasów,

Bardziej szczegółowo

Projekt zarządzania jakością wykorzystujący STATISTICA Data Miner przynosi w voestalpine roczne oszczędności w wysokości 800 000 EUR

Projekt zarządzania jakością wykorzystujący STATISTICA Data Miner przynosi w voestalpine roczne oszczędności w wysokości 800 000 EUR Projekt zarządzania jakością wykorzystujący STATISTICA Data Miner przynosi w voestalpine roczne oszczędności w wysokości 800 000 EUR Przemysł samochodowy stawia najwyższe wymagania jakościowe w stosunku

Bardziej szczegółowo

Podstawy opracowania wyników pomiarów z elementami analizy niepewności pomiarowych

Podstawy opracowania wyników pomiarów z elementami analizy niepewności pomiarowych Podstawy opracowania wyników pomiarów z elementami analizy niepewności pomiarowych dla studentów Chemii 2007 Paweł Korecki 2013 Andrzej Kapanowski Po co jest Pracownia Fizyczna? 1. Obserwacja zjawisk i

Bardziej szczegółowo

Projektowanie bazy danych przykład

Projektowanie bazy danych przykład Projektowanie bazy danych przykład Pierwszą fazą tworzenia projektu bazy danych jest postawienie definicji celu, założeń wstępnych i określenie podstawowych funkcji aplikacji. Każda baza danych jest projektowana

Bardziej szczegółowo

6 kroków do skutecznego planowania na postawie wskaźników KPI

6 kroków do skutecznego planowania na postawie wskaźników KPI 6 kroków do skutecznego planowania na postawie wskaźników KPI Urzeczywistnianie celów biznesowych w praktyce Planowanie i optymalizacja łańcucha dostaw Odkryj brakujące połączenie pomiędzy celami biznesowymi

Bardziej szczegółowo

Inteligentny system do zarządzania realizacją inwestycji

Inteligentny system do zarządzania realizacją inwestycji Inteligentny system do zarządzania realizacją inwestycji Efektywne planowanie i monitorowanie inwestycji przez zarząd z każdego miejsca na świecie Eliminacja opóźnień i pominięć dostaw przez zdalne tworzenie

Bardziej szczegółowo

OBLICZENIE PRZEPŁYWÓW MAKSYMALNYCH ROCZNYCH O OKREŚLONYM PRAWDOPODOBIEŃSTWIE PRZEWYŻSZENIA. z wykorzystaniem programu obliczeniowego Q maxp

OBLICZENIE PRZEPŁYWÓW MAKSYMALNYCH ROCZNYCH O OKREŚLONYM PRAWDOPODOBIEŃSTWIE PRZEWYŻSZENIA. z wykorzystaniem programu obliczeniowego Q maxp tel.: +48 662 635 712 Liczba stron: 15 Data: 20.07.2010r OBLICZENIE PRZEPŁYWÓW MAKSYMALNYCH ROCZNYCH O OKREŚLONYM PRAWDOPODOBIEŃSTWIE PRZEWYŻSZENIA z wykorzystaniem programu obliczeniowego Q maxp DŁUGIE

Bardziej szczegółowo

SIEĆ NEURONOWA DO OCENY KOŃCOWEJ PRZEDSIĘWZIĘCIA (PROJEKTU)

SIEĆ NEURONOWA DO OCENY KOŃCOWEJ PRZEDSIĘWZIĘCIA (PROJEKTU) SIEĆ NEURONOWA DO OCENY KOŃCOWEJ PRZEDSIĘWZIĘCIA (PROJEKTU) 1. Opis problemu - ocena końcowa projektu Projekt jako nowe, nietypowe przedsięwzięcie wymaga właściwego zarządzania. Podjęcie się realizacji

Bardziej szczegółowo

Wprowadzenie w tematykę zarządzania projektami/przedsięwzięciami

Wprowadzenie 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 szczegółowo

Sposoby prezentacji problemów w statystyce

Sposoby prezentacji problemów w statystyce S t r o n a 1 Dr Anna Rybak Instytut Informatyki Uniwersytet w Białymstoku Sposoby prezentacji problemów w statystyce Wprowadzenie W artykule zostaną zaprezentowane podstawowe zagadnienia z zakresu statystyki

Bardziej szczegółowo

RAPORT WSKAŹNIK EDUKACYJNEJ WARTOŚCI DODANEJ PO EGZAMINIE GIMNAZJALNYM W ROKU SZKOLNYM 2012/2013

RAPORT WSKAŹNIK EDUKACYJNEJ WARTOŚCI DODANEJ PO EGZAMINIE GIMNAZJALNYM W ROKU SZKOLNYM 2012/2013 RAPORT WSKAŹNIK EDUKACYJNEJ WARTOŚCI DODANEJ PO EGZAMINIE GIMNAZJALNYM W ROKU SZKOLNYM 2012/2013 ZESPÓŁ SZKÓŁ NR 14 W BYDGOSZCZY GIMNAZJUM NR 37 INTEGRACYJNE Opracowanie A. Tarczyńska- Pajor na podstawie

Bardziej szczegółowo

Analiza zdolności procesu

Analiza zdolności procesu Analiza zdolności - przegląd Analiza zdolności procesu Zdolność procesu dla danych alternatywnych Obliczanie DPU, DPM i DPMO. Obliczanie poziomu sigma procesu. Zdolność procesu dla danych liczbowych Obliczanie

Bardziej szczegółowo

Wynagrodzenia w sektorze publicznym w 2011 roku

Wynagrodzenia w sektorze publicznym w 2011 roku Wynagrodzenia w sektorze publicznym w 2011 roku Już po raz dziewiąty mamy przyjemność przedstawić Państwu podsumowanie Ogólnopolskiego Badania Wynagrodzeń (OBW). W 2011 roku uczestniczyło w nim ponad sto

Bardziej szczegółowo

OPTYMALIZACJA PRZEPŁYWU MATERIAŁU W PRODUKCJI TURBIN W ROLLS-ROYCE DEUTSCHLAND LTD & CO KG

OPTYMALIZACJA PRZEPŁYWU MATERIAŁU W PRODUKCJI TURBIN W ROLLS-ROYCE DEUTSCHLAND LTD & CO KG Andrew Page Rolls-Royce Deutschland Ltd & Co KG Bernd Hentschel Technische Fachhochschule Wildau Gudrun Lindstedt Projektlogistik GmbH OPTYMALIZACJA PRZEPŁYWU MATERIAŁU W PRODUKCJI TURBIN W ROLLS-ROYCE

Bardziej szczegółowo

Projekt: Część I Część II

Projekt: Część I Część II Projekt: Część I Wykonanie harmonogramu realizacji budynku gospodarczego w oparciu o dane wyjściowe, oraz z uwzględnieniem następujących wytycznych: - rozpoczęcie robót powinno nastąpić 05.09.2011 - prace

Bardziej szczegółowo

5 pytań kontrolnych w logistyce: czy prowadzone działania logistyczne są rentowne?

5 pytań kontrolnych w logistyce: czy prowadzone działania logistyczne są rentowne? Informator dla kierownictwa 5 pytań kontrolnych w logistyce: czy prowadzone działania logistyczne są rentowne? Odkryj sposoby na zrealizowanie w pełni możliwości systemu zarządzania transportem planowanie

Bardziej szczegółowo

Sterowanie wielkością zamówienia w Excelu - cz. 3

Sterowanie 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 szczegółowo

Rozkłady zmiennych losowych

Rozkłady zmiennych losowych Rozkłady zmiennych losowych Wprowadzenie Badamy pewną zbiorowość czyli populację pod względem występowania jakiejś cechy. Pobieramy próbę i na podstawie tej próby wyznaczamy pewne charakterystyki. Jeśli

Bardziej szczegółowo

POLITECHNIKA OPOLSKA

POLITECHNIKA OPOLSKA POLITECHNIKA OPOLSKA WYDZIAŁ MECHANICZNY Katedra Technologii Maszyn i Automatyzacji Produkcji Laboratorium Podstaw Inżynierii Jakości Ćwiczenie nr 9 Temat: Karty kontrolne przy alternatywnej ocenie właściwości.

Bardziej szczegółowo

INFORMATYKA W SELEKCJI

INFORMATYKA W SELEKCJI INFORMATYKA W SELEKCJI INFORMATYKA W SELEKCJI - zagadnienia 1. Dane w pracy hodowlanej praca z dużym zbiorem danych (Excel) 2. Podstawy pracy z relacyjną bazą danych w programie MS Access 3. Systemy statystyczne

Bardziej szczegółowo

Realizacja procesów logistycznych w przedsiębiorstwie - uwarunkowania, wyodrębnienie, organizacja i ich optymalizacja

Realizacja procesów logistycznych w przedsiębiorstwie - uwarunkowania, wyodrębnienie, organizacja i ich optymalizacja Realizacja procesów logistycznych w przedsiębiorstwie - uwarunkowania, wyodrębnienie, organizacja i ich optymalizacja Cele szkolenia Założeniem treningu menedżerskiego jest: - zapoznanie uczestników z

Bardziej szczegółowo

Umowa na usługę doradczą w zakresie optymalizacji kosztów zakupu energii elektrycznej

Umowa na usługę doradczą w zakresie optymalizacji kosztów zakupu energii elektrycznej Umowa na usługę doradczą w zakresie optymalizacji kosztów zakupu energii elektrycznej 1 POSTANOWIENIA OGÓLNE i DEFINICJE 1) Niniejszy dokument określa zasady świadczenia usługi optymalizacji zakupu energii

Bardziej szczegółowo

POLITECHNIKA OPOLSKA

POLITECHNIKA OPOLSKA POLITECHNIKA OPOLSKA WYDZIAŁ MECHANICZNY Katedra Technologii Maszyn i Automatyzacji Produkcji Laboratorium Podstaw Inżynierii Jakości Ćwiczenie nr Temat: Karty kontrolne przy alternatywnej ocenie właściwości.

Bardziej szczegółowo

Zarządzanie logistyką w przedsiębiorstwie

Zarządzanie logistyką w przedsiębiorstwie Zarządzanie logistyką w przedsiębiorstwie Cele szkolenia Zasadniczym celem szkolenia jest rozpracowanie struktury organizacyjnej odpowiedzialnej za organizację procesów zaopatrzeniowo - dystrybucyjnych,

Bardziej szczegółowo

STATYSTYCZNE STEROWANIE PROCESAMI

STATYSTYCZNE STEROWANIE PROCESAMI STATYSTYCZNE STEROWANIE PROCESAMI ARTUR MACIASZCZYK COPYRIGHTS 2002 Artur Maciaszczyk, tel. 0602 375 325 amacia@zie.pg.gda.pl 1! STATYSTYCZNE MONITOROWANIE JAKOŚCI Bogu ufamy. Wszyscy pozostali niech przedstawią

Bardziej szczegółowo

Potencjał rozwoju nowych małych elektrowni wodnych do roku 2020

Potencjał rozwoju nowych małych elektrowni wodnych do roku 2020 Potencjał rozwoju nowych małych elektrowni wodnych do roku 2020 Przedmiot i cel analizy Niniejsza analiza przedstawia możliwości uruchamiania nowych mocy wytwórczych w małych elektrowniach wodnych (MEW)

Bardziej szczegółowo

Sterowanie wewnątrzkomórkowe i zewnątrzkomórkowe, zarządzanie zdolnością produkcyjną prof. PŁ dr hab. inż. A. Szymonik

Sterowanie wewnątrzkomórkowe i zewnątrzkomórkowe, zarządzanie zdolnością produkcyjną prof. PŁ dr hab. inż. A. Szymonik Sterowanie wewnątrzkomórkowe i zewnątrzkomórkowe, zarządzanie zdolnością produkcyjną prof. PŁ dr hab. inż. A. Szymonik www.gen-prof.pl Łódź 2016/2017 def. Sterowanie to: 1. Proces polegający na wykorzystywaniu

Bardziej szczegółowo

5 Błąd średniokwadratowy i obciążenie

5 Błąd średniokwadratowy i obciążenie 5 Błąd średniokwadratowy i obciążenie Przeprowadziliśmy 200 powtórzeń przebiegu próbnika dla tego samego zestawu parametrów modelowych co w Rozdziale 1, to znaczy µ = 0, s = 10, v = 10, n i = 10 (i = 1,...,

Bardziej szczegółowo

LABORATORIUM PODSTAW TELEKOMUNIKACJI

LABORATORIUM PODSTAW TELEKOMUNIKACJI WOJSKOWA AKADEMIA TECHNICZNA im. Jarosława Dąbrowskiego w Warszawie Wydział Elektroniki LABORATORIUM PODSTAW TELEKOMUNIKACJI Grupa Podgrupa Data wykonania ćwiczenia Ćwiczenie prowadził... Skład podgrupy:

Bardziej szczegółowo

Zarządzanie produkcją dr Mariusz Maciejczak. PROGRAMy. Istota sterowania

Zarządzanie produkcją dr Mariusz Maciejczak. PROGRAMy. Istota sterowania Zarządzanie produkcją dr Mariusz Maciejczak PROGRAMy www.maciejczak.pl Istota sterowania W celu umożliwienia sobie realizacji złożonych celów, każda organizacja tworzy hierarchię planów. Plany różnią się

Bardziej szczegółowo

Informacje o wybranych funkcjach systemu klasy ERP Zarządzanie produkcją

Informacje o wybranych funkcjach systemu klasy ERP Zarządzanie produkcją iscala Informacje o wybranych funkcjach systemu klasy ERP Zarządzanie produkcją Opracował: Grzegorz Kawaler SCALA Certified Consultant III. Zarządzanie produkcją 1. Umieszczanie w bazie informacji o dostawcach

Bardziej szczegółowo

PODSTAWY FUNKCJONOWANIA PRZEDSIĘBIORSTW

PODSTAWY FUNKCJONOWANIA PRZEDSIĘBIORSTW PODSTAWY FUNKCJONOWANIA PRZEDSIĘBIORSTW Część 5. Mgr Michał AMBROZIAK Wydział Zarządzania Uniwersytet Warszawski Warszawa, 2007 Prawa autorskie zastrzeżone. Niniejszego opracowania nie wolno kopiować ani

Bardziej szczegółowo

Przykładowe sprawozdanie. Jan Pustelnik

Przykładowe sprawozdanie. Jan Pustelnik Przykładowe sprawozdanie Jan Pustelnik 30 marca 2007 Rozdział 1 Sformułowanie problemu Tematem pracy jest porównanie wydajności trzech tradycyjnych metod sortowania: InsertionSort, SelectionSort i BubbleSort.

Bardziej szczegółowo

Organizacja systemów produkcyjnych / Jerzy Lewandowski, Bożena Skołud, Dariusz Plinta. Warszawa, Spis treści

Organizacja systemów produkcyjnych / Jerzy Lewandowski, Bożena Skołud, Dariusz Plinta. Warszawa, Spis treści Organizacja systemów produkcyjnych / Jerzy Lewandowski, Bożena Skołud, Dariusz Plinta. Warszawa, 2014 Spis treści Wstęp 11 Rozdział 1. Podstawowe pojęcia 15 1.1. Rodzaje produkcji 15 1.2. Formy organizacji

Bardziej szczegółowo

System rejestracji i raportowania czasu standardowego w AgustaWestland. Informacja dla Związków Zawodowych PZL-Świdnik

System rejestracji i raportowania czasu standardowego w AgustaWestland. Informacja dla Związków Zawodowych PZL-Świdnik System rejestracji i raportowania czasu standardowego w AgustaWestland Informacja dla Związków Zawodowych PZL-Świdnik Opracowano: Technologiczne Wsparcie Produkcji < Document title > Agenda Wprowadzenie

Bardziej szczegółowo

Zarządzanie procesami

Zarządzanie procesami Metody pomiaru stosowane w organizacjach Zarządzanie procesami Zakres Rodzaje pomiaru metod pomiaru Klasyczne metody pomiaru organizacji Pomiar całej organizacji Tradycyjny rachunek kosztów (np. ROI) Rachunek

Bardziej szczegółowo

Generacja źródeł wiatrowych cz.2

Generacja źródeł wiatrowych cz.2 Generacja źródeł wiatrowych cz.2 Autor: Adam Klepacki, ENERGOPROJEKT -KATOWICE S.A. Średnioroczne prawdopodobieństwa wystąpienia poszczególnych obciążeń źródeł wiatrowych w Niemczech dla siedmiu lat kształtują

Bardziej szczegółowo

Zarządzanie ryzykiem w projektach inwestycyjnych Sposoby ograniczania

Zarządzanie ryzykiem w projektach inwestycyjnych Sposoby ograniczania Zarządzanie ryzykiem w projektach Sposoby ograniczania DR WALDEMAR ROGOWSKI WROGOW@SGH.WAW.PL WALDEMARROGOWSKI@WP.PL KATEDRA ANALIZY DZIAŁALNOŚCI PRZEDSIĘBIORSTWA SGH 1 Ograniczanie w projektach Matryca

Bardziej szczegółowo

Ruch jednostajnie przyspieszony wyznaczenie przyspieszenia

Ruch jednostajnie przyspieszony wyznaczenie przyspieszenia Doświadczenie: Ruch jednostajnie przyspieszony wyznaczenie przyspieszenia Cele doświadczenia Celem doświadczenia jest zbadanie zależności drogi przebytej w ruchu przyspieszonym od czasu dla kuli bilardowej

Bardziej szczegółowo

na zakup 2 szt. jednostek granulujących do wosków

na zakup 2 szt. jednostek granulujących do wosków ZAPYTANIE OFERTOWE NR 12.2/POIR/1.1.1/2018 Kędzierzyn - Koźle, 08.06.2018r. na zakup 2 szt. jednostek granulujących do wosków w związku z ubieganiem się o dofinansowanie w ramach Programu Operacyjnego

Bardziej szczegółowo

EDUKACYJNA WARTOŚĆ DODANA

EDUKACYJNA WARTOŚĆ DODANA ŚLĄSKIE TECHNICZNE ZAKŁADY NAUKOWE EDUKACYJNA WARTOŚĆ DODANA ANALIZA 1. INFORMACJE OGÓLNE. Wskaźnik EWD i wyniki egzaminacyjne rozpatrywane są wspólnie. W ten sposób dają nam one pełniejszy obraz pracy

Bardziej szczegółowo

Modele rynku, kontrakty terminowe, spekulacje

Modele rynku, kontrakty terminowe, spekulacje Modele rynku, kontrakty terminowe, spekulacje Marcin Abram WFAIS UJ w Krakowie 9 marca 2009 Założenia modelu Cena rozpatrywanego obiektu zmienia się skokowo co czas δt. Bezwzględna wartość zmiany ceny

Bardziej szczegółowo

Statystyczne sterowanie procesem

Statystyczne sterowanie procesem Statystyczne sterowanie procesem SPC (ang. Statistical Process Control) Trzy filary SPC: 1. sporządzenie dokładnego diagramu procesu produkcji; 2. pobieranie losowych próbek (w regularnych odstępach czasu

Bardziej szczegółowo

Inwestor musi wybrać następujące parametry: instrument bazowy, rodzaj opcji (kupna lub sprzedaży, kurs wykonania i termin wygaśnięcia.

Inwestor musi wybrać następujące parametry: instrument bazowy, rodzaj opcji (kupna lub sprzedaży, kurs wykonania i termin wygaśnięcia. Opcje na GPW (II) Wbrew ogólnej opinii, inwestowanie w opcje nie musi być trudne. Na rynku tym można tworzyć strategie dla doświadczonych inwestorów, ale również dla początkujących. Najprostszym sposobem

Bardziej szczegółowo

Pomiar wpływu I: Jak mierzyć wpływ? Wstęp do projektowania ewaluacji

Pomiar wpływu I: Jak mierzyć wpływ? Wstęp do projektowania ewaluacji Warsztaty szkoleniowe z zakresu oceny oddziaływania instrumentów aktywnej polityki rynku pracy Pomiar wpływu I: Jak mierzyć wpływ? Wstęp do projektowania ewaluacji Maciej Jakubowski, Gdańsk, 21 lutego

Bardziej szczegółowo

Sposoby opisu i modelowania zakłóceń kanałowych

Sposoby opisu i modelowania zakłóceń kanałowych INSTYTUT TELEKOMUNIKACJI ZAKŁAD RADIOKOMUNIKACJI Instrukcja laboratoryjna z przedmiotu Podstawy Telekomunikacji Sposoby opisu i modelowania zakłóceń kanałowych Warszawa 2010r. 1. Cel ćwiczeń: Celem ćwiczeń

Bardziej szczegółowo

WYMAGANIA JAKOŚCIOWE DLA DOSTAWCÓW

WYMAGANIA JAKOŚCIOWE DLA DOSTAWCÓW WYMAGANIA JAKOŚCIOWE DLA DOSTAWCÓW 1. WSTĘP Niniejszy dokument jest własnością z siedzibą w Skoczowie. Dotyczy on dostawców podstawowych materiałów / usług do produkcji wyrobów kutych, obróbki wiórowej,

Bardziej szczegółowo

Technologia Informacyjna

Technologia Informacyjna Technologia Informacyjna dr inż. Paweł Myszkowski arkusz kalkulacyjny Microsoft Excel Arkusz kalkulacyjny Microsoft Excel Przechowywanie danych: Komórka autonomiczna jednostka organizacyjna, służąca do

Bardziej szczegółowo

5.1 Stopa Inflacji - Dyskonto odpowiadające sile nabywczej

5.1 Stopa Inflacji - Dyskonto odpowiadające sile nabywczej 5.1 Stopa Inflacji - Dyskonto odpowiadające sile nabywczej Stopa inflacji, i, mierzy jak szybko ceny się zmieniają jako zmianę procentową w skali rocznej. Oblicza się ją za pomocą średniej ważonej cząstkowych

Bardziej szczegółowo

LINIOWOŚĆ METODY OZNACZANIA ZAWARTOŚCI SUBSTANCJI NA PRZYKŁADZIE CHROMATOGRAFU

LINIOWOŚĆ METODY OZNACZANIA ZAWARTOŚCI SUBSTANCJI NA PRZYKŁADZIE CHROMATOGRAFU LINIOWOŚĆ METODY OZNACZANIA ZAWARTOŚCI SUBSTANCJI NA PRZYKŁADZIE CHROMATOGRAFU Tomasz Demski, StatSoft Polska Sp. z o.o. Wprowadzenie Jednym z elementów walidacji metod pomiarowych jest sprawdzenie liniowości

Bardziej szczegółowo

Statystyka. Wykład 4. Magdalena Alama-Bućko. 13 marca Magdalena Alama-Bućko Statystyka 13 marca / 41

Statystyka. Wykład 4. Magdalena Alama-Bućko. 13 marca Magdalena Alama-Bućko Statystyka 13 marca / 41 Statystyka Wykład 4 Magdalena Alama-Bućko 13 marca 2017 Magdalena Alama-Bućko Statystyka 13 marca 2017 1 / 41 Na poprzednim wykładzie omówiliśmy następujace miary rozproszenia: Wariancja - to średnia arytmetyczna

Bardziej szczegółowo

Wizualizacja spożycia produktów żywnościowych w Europie przy użyciu programu GradeStat

Wizualizacja spożycia produktów żywnościowych w Europie przy użyciu programu GradeStat Wizualizacja spożycia produktów żywnościowych w Europie przy użyciu programu GradeStat 1. Wprowadzenie Poniżej przedstawiamy tablicę zaczerpniętą z danych FAO dla roku 2001, zawierającą spożycie grup produktów

Bardziej szczegółowo

NAZWA ZMIENNEJ LOSOWEJ PODAJ WARTOŚĆ PARAMETRÓW ROZKŁADU PRAWDOPODOBIEŃSTWA DLA TEJ ZMIENNEJ

NAZWA ZMIENNEJ LOSOWEJ PODAJ WARTOŚĆ PARAMETRÓW ROZKŁADU PRAWDOPODOBIEŃSTWA DLA TEJ ZMIENNEJ WAŻNE INFORMACJE: 1. Sprawdzane będą wyłącznie wyniki w oznaczonych polach, nie czytam tego co na marginesie, nie sprawdzam pokreślonych i niedbałych pól. 2. Wyniki proszę podawać z dokładnością do dwóch

Bardziej szczegółowo

METODY ROZWIĄZYWANIA RÓWNAŃ NIELINIOWYCH

METODY ROZWIĄZYWANIA RÓWNAŃ NIELINIOWYCH METODY ROZWIĄZYWANIA RÓWNAŃ NIELINIOWYCH Jednym z zastosowań metod numerycznych jest wyznaczenie pierwiastka lub pierwiastków równania nieliniowego. W tym celu stosuje się szereg metod obliczeniowych np:

Bardziej szczegółowo

% sumy wiersza nadrzędnego. % sumy kolumny nadrzędnej. % sumy elementu nadrzędnego. Porządkuj od najmniejszych do największych.

% sumy wiersza nadrzędnego. % sumy kolumny nadrzędnej. % sumy elementu nadrzędnego. Porządkuj od najmniejszych do największych. bieżąca w wyświetla wartości w kolejnych wierszach lub kolejnych kolumnach jako wartości skumulowane (w drugim wierszu wyświetla sumę wartości odpowiadających wierszom od do ; w wierszy od wiersza do,

Bardziej szczegółowo

Zmiany koniunktury w Polsce. Budownictwo na tle innych sektorów.

Zmiany koniunktury w Polsce. Budownictwo na tle innych sektorów. Elżbieta Adamowicz Instytut Rozwoju Gospodarczego Szkoła Główna Handlowa w Warszawie Zmiany koniunktury w Polsce. Budownictwo na tle innych sektorów. W badaniach koniunktury przedmiotem analizy są zmiany

Bardziej szczegółowo

AMBITNYCH RZECZOZNAWCÓW

AMBITNYCH RZECZOZNAWCÓW ADRESACI APLIKACJI. TO NIE JEST APLIKACJA DLA WSZYSTKICH. TA APLIKACJA JEST KIEROWANA DO AMBITNYCH RZECZOZNAWCÓW, KTÓRZY MAJĄC RZETELNĄ INFORMACJĘ PROWADZĄ PROCES WYCENY NIERUCHOMOŚCI W OPARCIU O PRZESŁANKI

Bardziej szczegółowo

Identyfikacja towarów i wyrobów

Identyfikacja towarów i wyrobów Identyfikacja towarów i wyrobów Identyfikacja towarów i wyrobów w firmie produkcyjnej jest kluczowa pod kątem profesjonalnej obsługi Klienta. Firma chcąc zapewnić wysoką jakość swoich wyrobów musi być

Bardziej szczegółowo

Dlaczego należy uwzględniać zarówno wynik maturalny jak i wskaźnik EWD?

Dlaczego należy uwzględniać zarówno wynik maturalny jak i wskaźnik EWD? EWD co to jest? Metoda EWD to zestaw technik statystycznych pozwalających oszacować wkład szkoły w końcowe wyniki egzaminacyjne. Wkład ten nazywamy właśnie edukacyjną wartością dodaną. EWD jest egzaminacyjnym

Bardziej szczegółowo

PROGRAM WSPÓŁPRACY TRANSGRANICZNEJ POLSKA BIAŁORUŚ UKRAINA

PROGRAM 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 szczegółowo

EWD EDUKACYJNA WARTOŚĆ DODANA

EWD EDUKACYJNA WARTOŚĆ DODANA EWD EWD EDUKACYJNA WARTOŚĆ DODANA Jest narzędziem statystycznym, używanym do analizy wyników sprawdzianu w ewaluacji pracy szkół, Pozwala na wyciągnięcie wniosków dotyczących efektywności nauczania oraz

Bardziej szczegółowo

3. Wojewódzkie zróżnicowanie zatrudnienia w ochronie zdrowia w latach Opis danych statystycznych

3. Wojewódzkie zróżnicowanie zatrudnienia w ochronie zdrowia w latach Opis danych statystycznych 3. Wojewódzkie zróżnicowanie zatrudnienia w ochronie zdrowia w latach 1995-2005 3.1. Opis danych statystycznych Badanie zmian w potencjale opieki zdrowotnej można przeprowadzić w oparciu o dane dotyczące

Bardziej szczegółowo

Słowem wstępu. Giełdy amerykańskie czemu taki wybór. Daytrading czemu taki interwał. Remote Trading Proprietary Trading. www.day-trader.

Słowem wstępu. Giełdy amerykańskie czemu taki wybór. Daytrading czemu taki interwał. Remote Trading Proprietary Trading. www.day-trader. Słowem wstępu Giełdy amerykańskie czemu taki wybór Daytrading czemu taki interwał Remote Trading Proprietary Trading TAPE READING Co to jest Tape Readng? Gdzie i jak można wykorzystać Tape Reading? Jak

Bardziej szczegółowo

Praktyczne aspekty stosowania metody punktów funkcyjnych COSMIC. Jarosław Świerczek

Praktyczne aspekty stosowania metody punktów funkcyjnych COSMIC. Jarosław Świerczek Praktyczne aspekty stosowania metody punktów funkcyjnych COSMIC Jarosław Świerczek Punkty funkcyjne Punkt funkcyjny to metryka złożoności oprogramowania wyznaczana w oparciu o określające to oprogramowanie

Bardziej szczegółowo

PROCEDURA DOBORU POMP DLA PRZEMYSŁU CUKROWNICZEGO

PROCEDURA DOBORU POMP DLA PRZEMYSŁU CUKROWNICZEGO PROCEDURA DOBORU POMP DLA PRZEMYSŁU CUKROWNICZEGO Wskazujemy podstawowe wymagania jakie muszą być spełnione dla prawidłowego doboru pompy, w tym: dobór układu konstrukcyjnego pompy, parametry pompowanego

Bardziej szczegółowo

Analiza wskaźnika poziomu wad

Analiza wskaźnika poziomu wad 1 Jacek Mazurkiewicz Opracowanie to z drobnymi zmianami zostało wydane w Joanna Breguła Steel Times International 24r V. 28 N. 4 p.42 Analiza wskaźnika poziomu wad Streszczenie Standardową ocenę wskaźnika

Bardziej szczegółowo

Porównanie narzędzi do analizy terminów realizacji zadań produkcyjnych

Porównanie narzędzi do analizy terminów realizacji zadań produkcyjnych Dariusz Lipski Porównanie narzędzi do analizy terminów realizacji zadań produkcyjnych U schyłku XIX w. Henry Gantt wynalazł system, który nazwał systemem zadań i premii i wdrożył go w Betlehem Steel, gdzie

Bardziej szczegółowo

Zarządzanie przedsięwzięciem informatycznym. Śledzenie projektu

Zarządzanie przedsięwzięciem informatycznym. Śledzenie projektu Zarządzanie przedsięwzięciem informatycznym Śledzenie projektu Plan bazowy Plan bazowy jest zapisanym planem oryginalnym projektu, jest trwałym zapisem harmonogramu i kosztów. Plan bazowy zawiera główny

Bardziej szczegółowo

Paulina Drozda WARTOŚĆ PIENIĄDZA W CZASIE

Paulina Drozda WARTOŚĆ PIENIĄDZA W CZASIE Paulina Drozda WARTOŚĆ PIENIĄDZA W CZASIE Zmianą wartości pieniądza w czasie zajmują się FINANSE. Finanse to nie to samo co rachunkowość. Rachunkowość to opowiadanie JAK BYŁO i JAK JEST Finanse zajmują

Bardziej szczegółowo

Dlaczego należy oceniać efektywność systemów wynagradzania? Kraków, 18.05.2015 r. Renata Kucharska-Kawalec, Kazimierz Sedlak

Dlaczego należy oceniać efektywność systemów wynagradzania? Kraków, 18.05.2015 r. Renata Kucharska-Kawalec, Kazimierz Sedlak Dlaczego należy oceniać efektywność systemów wynagradzania? Kraków, 18.05.2015 r. Renata Kucharska-Kawalec, Kazimierz Sedlak Dlaczego należy oceniać efektywność systemów wynagradzania? Bo nakłady na wynagrodzenia

Bardziej szczegółowo

Przygotowanie prezentacji

Przygotowanie prezentacji TECHNIKI PREZENTACJI Bo kto wiele słów wylewa, niewiele mądrości miewa. Biernat z Lublina Przygotowanie prezentacji Przygotowanie i prowadzenie prezentacji TKOMD PW Wojciech Murzyn TECHNIKI PREZENTACJI

Bardziej szczegółowo

Ilość sprawdzianów w poszczególnych miesiącach. luty marzec kwiecień maj czerwiec

Ilość sprawdzianów w poszczególnych miesiącach. luty marzec kwiecień maj czerwiec Podsumowanie organizacji i wyników sprawdzianów przedmiotowych przeprowadzonych w II półroczu roku szkolnego 24/25 oraz analiza wyników sprawdzianu przeprowadzonego na zakończenie klasy szóstej w dniu

Bardziej szczegółowo

MONITOROWANIE, KONTROLA I ZAMKNIĘCIA PROJEKTU. Dr Jerzy Choroszczak

MONITOROWANIE, KONTROLA I ZAMKNIĘCIA PROJEKTU. Dr Jerzy Choroszczak MONITOROWANIE, KONTROLA I ZAMKNIĘCIA PROJEKTU Dr Jerzy Choroszczak Kontrola w zarządzaniu projektami Kontrola terminów przygotowania i wykonawstwa projektu Kontrola zużycia zasobów Kontrola kosztów przygotowania

Bardziej szczegółowo

KONSTRUKCJA STALOWA SKROJONA NA MIARĘ

KONSTRUKCJA STALOWA SKROJONA NA MIARĘ STALOWE HALE NA ZAMÓWIENIE KONSTRUKCJA STALOWA SKROJONA NA MIARĘ Dynamiczny rozwój rynku konstrukcji hal stalowych w Polsce sprawia, że przedsiębiorstwa oferujące tego typu produkt muszą nieustannie szukać

Bardziej szczegółowo