proiect crystall ball

7/31/2019 Proiect Crystall Ball

1/17

Proiect SIEOracle Crystal Ball

Cuprins:

Seminar 1 Modele decizionale Scenariul modelului Disponibilizare angajai

Seminar 2 CB Predictor Achiziii metal

Seminar 3 OptQuest n Crystall Ball Optimizare Disponibilizare angajai


2/17

Seminar 1 Modele Decizionale Scenariul modelului Disponibilizare angajai

Enun:n urma scderii cererii de produse fabricate de firma noastr n Romnia, volumul de vnz

de pe pia a sczut considerabil n detrimentul altor concureni.

Dup o analiz n detaliu a acestei situaii, conducerea SC METAL SRL a luat decizia de adisponibiliza un numr ntre 280 i 320 de angajai i a desfiina un sediu din Bucureti-Berceni.nainte de aceasta, firma producea ntre 2000 i 2500 uniti pe lun. Preul unei uniti este de 250


3/17

euro. Salariul mediu al unui angajat este de 500 euro, cu o deviaie de 50 euro. Numrul de angajan firm era de 300 de angajai. Cheltuielile de producie sunt n medie de 2.000 euro, cu o deviaiede 300 euro. n aceast situaie, firma noastr va produce 3/4 din ct producea nainte. La fel vor scdea i cheltuielile de producie.

Deoarece exist incertitudine n aflarea profitului sau a pierderii dup disponibilizareangajailor, pe baza acestor ipoteze, dorim s aflm ct de profitabil va fi aceast aciune.

Analiza celulelor i semnificaia lor

Modelul disponibilizrii de angajai are ase celule de ipoteze i o celul de prognoz. Elesunt definite nainte de execuia simulrii:

Celula C4 definete ipoteza despre numrul de uniti produse nainte de disponibilizare care variaz ntre 2000 i 2500 de uniti pe lun. Celula C5 definete ipoteza despre cheltuielile de producie nainte de disponibilizare, carsunt n medie de 2000 pe lun, cu o deviaie de 300 . Celula C6 definete ipoteza despre salariul mediu al unui angajat pe lun, care este nmedie de 500 , cu o deviaie de 50 . Celula C10 definete ipoteza despre numrul de angajai dup disponibilizare, care variazntre 130 i 170 de angajai. Celula C11 definete ipoteza despre numrul de uniti produse dup disponibilizare icare va varia ntre 1500 i 1875 de uniti pe lun. Celula C12 definete ipoteza despre cheltuielile de producie dup disponibilizare, carevor fi n medie de 1500 pe lun, cu o deviaie de 225 . Celula C16 definete celula de prognoz i conine o formul care refer celulele C14(profitul nainte de disponibilizare) i C15 (profitul dup disponibilizare).

Celule ipoteze: C4, C5, C6, C10, C11, respectiv C12.Celul prognoz: C16.


4/17

Fig1. Foaia de calcul Disponibilizare angajai


5/17

Executarea simulrii

Figura2. Graficul de prognoz

Graficul dezvluie limita total de profit previzionat la scenariul disponibilizrii de angajaFiecare bar de pe grafic reprezint probabilitatea de a ctiga un venit. Grupul de coloane apropiatde centru indic c nivelul cel mai probabil de profit este situat ntre 0 i 40.000 pe lun. Se poate observa c este o mare probabilitate de a pierde aproximativ 40.000 pe lun (partea dinstnga) i o mic ans de a ctiga aproximativ 140.000 .

Probabilitatea sau certitudinea ca o valoarea s tind spre infinit sau spre + infinit este100%. Colul din stnga sus arat 1000 de ncercri, dar colul din dreapta sus arat 999 afiate.

Determinarea probabilitii de a obine profit


6/17

Valoarea din cmpulCertainty se schimb pentru a reflecta probabilitatea de a obine profitegal cu cel dinainte de disponibilizare de angajai obinnd un nivel al venitului de la 0 la +infinit. Aceast informaie ofer posibilitatea lurii unei decizii mai bune legate de disponibilizareade angajai. Figura 3 arat ansa de a realiza un profit egal cu cel dinainte de disponibilizare cu probabilitatea de 59,48%. ansa este destul de mic, de aceea ar trebui s se reflecteze asupra luaredeciziei de a disponibiliza un anumit numr de angajai.

Fig3. ansa de a obine profit

Seminar 2 CB Predictor Achiziii metal


7/17

Enun:n acest studiu de caz suntem directorul de achiziii al companiei productoare de evi din fie

SC METAL SRL. Cunoscndu-se cantitile de metal achiziionate n ultimele 9 luni, conducereacompaniei cere s prognozm achiziiile pe urmtoarele 3 luni i s decidem dac se recomandrealizarea de investiii suplimentare ntr-un nou depozit pentru metal cu o suprafa mai mare.

Paii efectuai pentru prognoz:

n aceast foaie de calcul exist dou coloane: lun i cantitate, semnificnd cantitatea demetal achiziionat n kg n fiecare lun n perioada 1 ianuarie 2011 30 septembrie 2011. Ni se ces prognozm achiziiile pn la sfritul anului, adic 31 decembrie 2011.

Fig4. Foaia de calcul Achiziii metal

Am selectat toate celulele adiacente care sunt completate:


8/17

Fig5. Fereasta de dialog Predictor, tab-ul Input Data

Facilitatea Intelligent Input a realizat urmtoarele presupuneri referitoare la datele din foaia decalcul, presupuneri ce pot fi modificate de utilizator, dac este necesar:

- seriile de date ( Location of data series ) - n acest caz celulele din domeniul A3:B12- dac datele sunt dispuse pe coloane sau pe linii (Orientation )- capul de tabel (Top row has headers )- prima coloan conine perioade de timp ( Left column has dates )

Va fi afiat tab-ul Data Attributes, ca n Figura 6.


9/17

Fig6. Fereasta de dialog Predictor, tab-ul Data Attributes

Am selectat opiunea months (luni) din lista Data is in. Am specificat c datele nu au sezonalitate.Deoarece datele de care dispunem cuprind mai puin de dou cicluri (sezoane) complete, nu

se poate folosi sezonalitatea.


10/17

Fig7. Fereasta de dialog Predictor, tab-ul Methods

Regresia nu se aplic deoarece avem numai o singur serie de date, deci nu exist dependenntre serii de date, astfel nct s necesite o analiz de regresie.

Am selectat toate metodele de extrapolare bazate pe serii de timp, cu precizarea c nu vor fi

folosite i metode care folosesc sezonalitatea, din moment ce am indicat c nu exist sezonalitate.Va fi afiat tab-ul Results, ca n figura 8. Implicit este selectat numai opiunea Paste

forecast at cell, prin care valorile extrapolate sunt adugate la sfritul datelor istorice.


11/17

Fig8. Fereasta de dialog CB Predictor, tab-ul Results

Am specificat c dorim s prognozm achiziiile pentru urmtoarele 3 luni, prin introducerevalorii 3 n cmpul respectiv ( Periods to forecast ).

Este prezentat un grafic coninnd datele istorice (reale), datele ajustate (teoretice), valorileextrapolate i intervalele de ncredere (Figura 8).

Valorile prognozate vor fi inserate la sfritul seriei de date istorice (Figura 9).


12/17

Fig9. Inserarea valorilor prognozate

Pe baza valorilor prognozate i innd cont de faptul c spaiul de depozitare al metalului nua fost modificat niciodat de la deschiderea companiei, n ciuda faptului c volumul achiziionat demetal a fost cu mult mai mare fa de cel din 2010, conducerea companiei consider momentulacesta ca fiind oportun unei investiii n acest proiect.

Mai mult, avnd n vedere faptul c filiala din Romnia a devenit un punct foarte importantal regiunii din care face parte, proiectul va fi dezvoltat astfel inct s se poat depozita toate tipurilde materiale de producie n acelai loc, iar capacitatea maxim de metal s ating 1 000 tone.

Seminar 3 OptQuest n Crystall Ball Optimizare Disponibilizare angajai


13/17

Enun:

n continuarea seminarului 1, vrem s analizm mai detaliat soluia de maximizare a profitului n urma disponibilizrii de angajai. Una din deciziile critice este stabilirea preului pe ounitate care trebuie perceput. Din punct de vedere a analizei structurii preului i ratelor decumprare, se poate estima c cererea pentru ele este o funcie liniar a preului i se poate exprima

astfel:- numrul de uniti produse = -0.1 (preul pe o unitate) + 1725 pentru preul ntre 150 i 350 .

- n plus se pot estima costurile operaionale la aproximativ 76 500 pe lun.

n model, chiria este stabilit la 250 unde:

- numrul de uniti produse este = -0.1*(250) + 1725 = 1700

- profitul total va fi 348 500 .

Dac toate datele ar fi fost sigure, valoarea optim pentru chirie putea fi gsit folosind osimpl tabel de date. ntr-o situaie realist, costurile de operare lunare i parametrii funciei cerer pre (-0.1 i 1725) nu sunt siguri. Prin urmare, determinarea celui mai bun pre pe unitate nu esteun exerciiu uor.


14/17

Fig10. Exemplu Disponibilizare angajai


15/17

Execuia OptQuest

Fig11. Fereastra de obiective

Obiectivul nostru este maximizarea profitului, aa c am ales maximizarea mediei profituluisau previzionarea pierderii.

Apare fereastra cu variabilele de decizie.

Fig12. Fereastra cu variabile de obiective


16/17

Fereastra cu variabilele de decizie arat o singur variabil de decizie, preul pe unitate.Limita inferioar a variabilei este 150, limita superioar este 350, iar n cazul cel mai bun este 250(valoarea curent din model). Tipul variabilei este setat ca discret. Deoarece nu este setat Freeze,variabila de decizie va fi inclus n simularea OptQuest.

Fig13. Rezultatele modelului


17/17

Graficul de performan arat soluiile calculate de OptQuest. Rezultatele numerice apar ntabelul de sub grafic. Pentru aceast optimizare, soluia cea mai bun a fost gsit la simularea 3.Preul optim este 350 pe unitate, care produce maximul mediei de profit ateptat de 514,999.75.

Se poate vedea c celula E5, variabila de decizie, este setat la valoarea preului calculat cuOptQuest, 350. Deoarece celulele E4 i E8 conin formule care includ E5, valorile acestor celule seschimb automat. n acest moment, trebuie vndute 1690 de uniti la 350 fiecare pentru a obinemaximul de profit 515 000 .

Fig14. Disponibilizare angajai optimizat pentru profitul maxim

proiect crystall ball

Documents