Strona główna

Tematy prac dyplomowych — 2010 / 2011


Pobieranie 28.02 Kb.
Data20.06.2016
Rozmiar28.02 Kb.
dr inż. Waldemar Kaczmarczyk

Wydział Zarządzania AGH

Katedra Badań Operacyjnych i Technologii Informacyjnych

waldek@agh.edu.pl

home.agh.edu.pl/waldek


Tematy prac dyplomowych — 2010 / 2011
Tematy prac dyplomowych mogą obejmować zasadniczo dwie dziedziny:

  • badania operacyjne i ich wykorzystanie w zarządzaniu, a także

  • planowanie produkcji i logistyki.

Część z poniższych tematów może wybrać kilka osób i zająć się szczególnymi przypadkami.

Tematy

  1. Centralizacja zapasów w przemysłowych systemach zapasów zarządzanych przez dostawcę

(ang. Inventory pooling in industrial Vendor Managed Inventory systems)

W zarządzaniu łańcuchami dostaw wykorzystywane są nowe systemy zaopatrzenia, w których dostawca zobowiązany jest do utrzymywania określonego poziomu zapasów u odbiorcy (ang. Vendor Managed Inventory, VMI). Odbiorca nie planuje wtedy swojego zaopatrzenia, a jedynie zgłasza dostawcy prognozy swojego zapotrzebowania, a ten sam decyduje kiedy i ile części dostarczyć. Dzięki temu dostawca ma pełną informację i uprawnienia do planowania zarówno swojej produkcji jak i zaopatrzenia odbiorców, co umożliwia ich pełną koordynację.

Dostawca zaopatrujący w ramach kontraktu VMI wielu odbiorców w te same wyroby stoi przed trudnym dylematem. Dopóki zapas leży u niego ma on wybór, komu go wyśle. W przypadku niespodziewanych zmian potrzeb odbiorców, ma on większe możliwości reagowania na zmiany zamówień, jeśli nie spieszy się zbytnio dostawami. To z kolei zwiększa jednak ryzyko wysyłania pilnych, małych dostaw.

Zagadnienie to jest blisko związane z tzw. "centralizacją zapasów" (ang. centralized inventory systems, inventory pooling). Dotychczas rozważano je dla przypadków ze stacjonarnym popytem losowym, tzn. dla przypadków gdy stosowane są klasyczne polityki uzupełniania zapasów, a nie w kontekście zadań ze zmiennym popytem "deterministycznym".

Pytanie brzmi, jak dostawca powinien uwzględniać w swoim planowaniu ryzyko, że odbiorcy zmienią swoje zapotrzebowanie? Czyli najpierw coś zaplanował na podstawie pierwotnych zamówień np. na cztery tygodnie, a po tygodniu pojawiły się nowe zamówienia, i plany na trzy pierwsze tygodnie trzeba zrewidować. Jeśli wysłał za szybko zbyt dużo, to magazyny ma puste i pole manewru jest małe. Jeśli nie to ma większe możliwości działania. Np. jeśli jeden z odbiorców zwiększył, a drugi zmniejszył zamówienia, to można ich zmiany skompensować.

Standardowe metody planując produkcję i dystrybucję ignorują przyszłą konieczność rewizji planów. W najlepszym razie przewidują zapas bezpieczeństwa o stałej wielkości. Trzeba opracować metody planowania gwarantujące większą zdolność do reagowania na zmiany potrzeb i zweryfikować ich skuteczność w ramach planowania rolowanego.

Strategie do zbadania:


  • koszty utrzymywania zapasów niższe u producenta niż u odbiorców,

  • zapas bezpieczeństwa rosnący wraz z oddaleniem w czasie (niepewnością prognozy),

Narzędzia: programowanie matematyczne (GLPK, IBM OPL)

  1. Koordynacja transportu wyrobów przemysłowych

(ang. Shipment coordination of industrial products)

Dostawcy półwyrobów przemysłowych coraz częściej sami planują terminy i wielkości dostaw do swoich odbiorców. Nie zawsze są przy tym w stanie w pełni wykorzystać ładowność środków transportu. Stąd potrzeba łączenia dostaw różnych dostawców wysyłających swoje towary w te same rejony.

Należy opracować zasady współpracy i metody planowania, które pozwoliłyby skoordynować dostawy kilku dostawców. W ramach takiej współpracy poszczególni dostawcy informowaliby siebie nawzajem o planowanych, choć wciąż niepewnych, terminach i wielkościach dostaw. Planując swoją dystrybucje uwzględnialiby niepewne, przybliżone informacje od dostawach innych firm.

Narzędzia: programowanie matematyczne (GLPK, IBM OPL)



  1. Dodatkowe ograniczenia w modelach zintegrowanego planowania produkcji i dystrybucji

(ang. Valid inequalities in models of integrated production and distribution planning)

Rozwiązywanie modelu programowania liniowego całkowitoliczbowego (PLC) standardowymi metodami można ułatwić dodając do modelu dodatkowe ograniczenia (ang. valid inequalities). Dzięki nim model jest „ciaśniejszy”, tzn. rozwiązanie jego relaksacji liniowej w większym stopniu składa się z liczb całkowitych. Ograniczenia te w istotny sposób przyczyniają się do przyspieszenia rozwiązywania zadań planowania wielkości i szeregowania partii.

Należy opracować dodatkowe ograniczenia dla szczególnych przypadków:


  • model całkowitoliczbowy dla identycznych maszyn równoległych,

  • planowanie dystrybucji w ramach VMI,

  • zintegrowane planowanie produkcji i dystrybucji w ramach VMI,

Narzędzia: programowanie matematyczne (GLPK, IBM OPL)

  1. Ograniczanie a priori liczby dodatkowych ograniczeń w modelach planowania wielkości i szeregowania partii

(ang. Limiting a priori the number of valid inequalities in lot-sizing and scheduling models)

Liczba dodatkowych ograniczeń może być bardzo duża, a znaczna ich cześć może być dla danego zestawu danych zbędna. Z jednej strony poprawiają one jakość liniowej relaksacji zadania, a z drugiej strony zwiększają złożoność modelu. Trudno więc przewidzieć, czy przyspieszą czy może spowolnią obliczenia.

Aby tych problemów uniknąć można zbudować specjalny algorytm dodający wybrane dodatkowe ograniczenia do modelu w trakcie obliczeń w miarę jak będą potrzebne (ang. branch and cut). Wymaga to jednak sporej znajomości algorytmów i biegłości programistycznej.

Można też spróbować z góry ograniczyć liczbę dodatkowych ograniczeń, wykorzystując do tego rożne informacje, np.:



  • optymalny okresu wyczerpania zapasu,

  • rozwiązania zadań pojedynczymi wyrobami,

Narzędzia: programowanie matematyczne (GLPK, IBM OPL)


  1. Porównanie złożoności modeli planowania wielkości i szeregowania partii z długimi okresami

Jest kilka różnych modeli pozwalających na zaplanowanie w jednym okresie wykonywania kilku wyrobów. Należy porównać ich złożoność obliczeniowa przy pomocy standardowych metod PLC.

Narzędzia: programowanie matematyczne (GLPK, IBM OPL)



  1. Porównanie efektywności procedury MRP z modelem monolitycznym

Procedura MRP rozwiązuje dekomponuje zadanie planowania na wiele mniejszych zadań rozwiązywanych niezależnie, a następnie buduje z nich rozwiązanie całkowite. Należy porównać uzyskane w ten sposób rozwiązania z rozwiązaniami uzyskanymi przy pomocy modelu monolitycznego.

Narzędzia: programowanie matematyczne (GLPK, IBM OPL)



  1. Uwzględnianie zmienności przy projektowaniu systemu produkcyjnego

Standardowe podejście do projektowania systemów produkcyjnych polega na równoważeniu obciążeń wszystkich stadiów produkcyjnych. Tymczasem w oparciu o własności stochastycznych procesów wielostadialnych sugeruje się takie projektowanie systemów by miały one jedno wyraźne wąskie gardło. Należy opracować ogólne zalecania i metodologię projektowania systemów produkcyjnych uwzględniające zmienność procesu.

Przypadki:



Narzędzia: programowanie matematyczne (GLPK), symulacja dyskretna (Simul8)

  1. Wyznaczanie normatywnych cykli produkcyjnych w zależności od stopnia wykorzystania maszyn

Długości cykli produkcyjnych jest silnie uzależniona od obciążenia systemu produkcyjnego, tzn. od stopnia wykorzystania maszyn. Tymczasem długości cykli normatywnych wykorzystywanych w systemach zarządzania produkcji są na ogół stałe. Należy opracować i zweryfikować przy pomocy modeli symulacyjnych nowe metody doboru cykli normatywnych uwzględniające wpływ obciążenia.

Przypadki:



  • linia produkcyjna,

  • złożone wyroby,

  • system wielostadialny,

Narzędzia: symulacja dyskretna, Simul8

Zakresy tematyczne

Jeżeli ktoś ma swój własny temat z wymienionych poniżej dziedzin, którym chciałby się zająć w swojej pracy dyplomowej, to po uzgodnieniu też będzie to możliwe. Jeżeli ktoś ma kontakt, pracuje lub ma praktykę w pewnej firmie, i może obserwować jakiś proces produkcyjny lub logistyczny, to prawie na pewno uda się znaleźć temat pracy, którą na tej podstawie można by napisać.



  1. Harmonogramowanie produkcji

Trzeba przeanalizować proces produkcyjny, dobrać metodę harmonogramowania, napisać program obliczający plany według wybranego algorytmu. Symulacja też może być przydatna.

Narzędzia: własne programy, ew. symulacja dyskretna,



  1. Planowanie dystrybucji i/lub transportu

Dysponując planem produkcyjnym i zapotrzebowanie klientów trzeba zaplanować terminy realizacji dostaw. Zadanie to połączone jest często z planowaniem tras transportowych. Czasem sprowadza się wyłącznie do planowania tras transportowych.

Narzędzia: programowanie matematyczne, własne programy.



  1. Planowanie wielkości produkcji

Modele i metody planowania wielkości produkcji: bilansowanie popytu, produkcji i zapasów, wraz z planowaniem zdolności produkcyjnej. Ang. Sales and Operations Planning (SO&P), Aggregate Production Planning (APP), Master Production Scheduling (MPS).
Management’s handle on the business – główny plan najważniejszych działań firmy.

Narzędzia: Excel (nawet dla złożonych przypadków), programowanie matematyczne.



  1. Zarządzanie zapasami, planowanie partii produkcyjnych i/lub zaopatrzeniowych

  • praktycznie w każdej firmie produkcyjnej i handlowej jest coś do zaplanowania,

  • formułowanie i rozwiązywanie zadań dla rzeczywistych przypadków.

Narzędzia: arkusz kalkulacyjny, programowanie matematyczne i ew. własne programy.

  1. Wykorzystanie metod planowania projektów do planowania produkcji jednostkowej

Analiza przydatności, formułowanie i rozwiązywanie zadań dla rzeczywistych przypadków.

Narzędzia: MS Project, programowanie matematyczne, ew. własne programy.



  1. Koordynacja planów operacyjnych w łańcuchach dostaw

Opis i ocena form współpracy dostawców z klientami na poziomie operacyjnym uwzględniająca rodzaje stosowanych kontraktów.

  • Praca ma polegać na sformułowaniu zadania i wyborze metod dla rzeczywistego problemu

  • lub na teoretycznej analizie wybranych przypadków.

Uwaga! To są złożone zagadnienia, potrzeba dużo danych.

Narzędzia: programowanie matematyczne, Excel, własne programy.



  1. Wielokryterialne zagadnienia decyzyjne

np. metodą AHP (Analytic Hierarchy Process). Wielokryterialne zagadnienia selekcji, sporządzania rankingów, oceniania czy też wyboru jednej spośród kilkunastu, kilkudziesięciu alternatyw. To są najczęściej występujące zagadnienia decyzyjne w życiu każdego człowieka oraz we wszystkich dziedzinach zarządzania.0

  • Praca ma polegać na sformułowaniu zadania i wyborze metod dla rzeczywistego problemu

  • lub na teoretycznej analizie wybranych przypadków:

  • wyboru ofert w przetargu,

  • wyboru projektów, np. badawczych, do realizacji,

  • oceny wartości nieruchomości,

  • oceny zdolności kredytowej przedsiębiorstw,

  • wyboru dostawców itd.

Narzędzia: arkusz kalkulacyjny Excel, własne programy, specjalistyczne programy.

Wszystkie prace powinny zawierać trzy elementy:

  1. opis zagadnienia decyzyjnego, głównie z zakresu zarządzania produkcją,

  2. teoretyczny model zagadnienia,

  3. praktyczną weryfikację tez przy pomocy narzędzi obliczeniowych np.:

    1. arkusza kalkulacyjnego Excel,

    2. programu symulacyjnego, np. Simul8, GPSS,

    3. języków programowania matematycznego, np. Lingo, AMPL,

    4. własnych programów napisanych w języku Pascal, VB, C, C++ czy w Pythonie.


©snauka.pl 2016
wyślij wiadomość