UNIVERSITATEA POLITEHNICA DIN TIMIOARA FACULTATEA DE MANAGEMENT N

UNIVERSITATEA , , POLITEHNICA" DIN TIMIŞOARA FACULTATEA DE MANAGEMENT ÎN PRODUCŢIE ŞI TRANSPORTURI CURS TEORIA ŞI INGINERIA SISTEMELOR Ş. l. dr. ing. ILIE TĂUCEAN Departamentul de Management S. P. M. 209 0256. 404041 ilie. taucean@mpt. upt. com

UNIVERSITATEA , , POLITEHNICA" DIN TIMIŞOARA FACULTATEA DE MANAGEMENT ÎN PRODUCŢIE ŞI TRANSPORTURI CURS 5 Metode şi tehnici în sistemologie

Metoda – un mod sistematic de funcţionare a unui sistem copncret (de lucru, de gândire, de transformare etc. ) orientat pentru a obţine un rezultat. Procedeul - un mod sistematic de funcţionare a unui sistem copncret (de lucru, de gândire, de transformare etc. ) orientat pentru a obţine un rezultat, determinat de mijloace tehnice de realizare. Metode esenţiale în sistemologie: - experimentul, care verifică şi confirmă ipoteze, teorii, modele, - modelarea, care mijloceşte prin modele cunoaşterea realităţii prezente şi proiectarea (conceperea, imaginarea) sistemelor viitoare, - simularea, care realizează experimentarea pe modele, - optimizarea, care constă în general în extremizarea (maximizarea/ minimizarea) raportului dintre performanţele sistemului şi consumul de resurse, - proiectarea, care realizează concepţia unor sisteme viitoare, utilizând modele de concepere, simulare, optimizare.

Modelarea Modelul MSC al unui sistem concret SC este un sistem teoretic (logicomatematic) sau fizic cu ajutorul căruia pot fi studiate şi previzionate indirect proprietăţile şi functionarea sistemului SC original, cu care modelul prezintă o anumită analogie. Modelarea este cunoaşterea realităţii mijlocită de unul sau mai multe modele ale sistemului original. Simularea este experimentarea realizată pe unul sau mai multe modele adecvate sistemului original.

Clasificare modelelor Criterii Tipologie După natura fizică a elementelor modelului - fizice - abstracte (conţin variabile şi relaţiile între ele) - calitative - cantitative: deterministe, stochastice, vagi, hibride, statistice După natura matematică a relaţiilor ce descriu legăturile sistemului echivalent - liniare (restricţiile şi funcţia obiectiv sunt de gradul I) - neliniare (gradul superior lui I) După factorul timp - statice - dinamice (stabile sau nestabile) După obiectivul cercetării - microeconomice - macroeconomice După natura variabilelor - discrete - continue După modul de construire - cu increment fix - cu increment variabil După modul de tratare a realităţii - descriptive - normative După gradul de structurare - modele de optimizare - submodele de optimizare

Nivelurile modelării Nivel Model verbal Modele ştiinţifice convenţionale Descriptive Descrierea a ceea ce Modele iconografice - scala observatorul percepe - supuse realităţii se modifică şi de obicei excluziunii şi agregării unele proprietăţi sunt ignorate Analogice Comparaţia observate cu analoagă situaţiilor Modele analogice - un set de o situaţie proprietăţi este reprezentat de un altul Relaţionale Relaţiile influenţate sunt Modele simbolice - simbolurile implicate între elementele sunt folosite pentru descrie situaţiei decizionale - aceste relaţiile dintre elemente în decizii relaţii pot fi cuantificate

Experimantarea modelului pentru validarea generaţiilor sale se poate face în 2 moduri: 1. Pe sistemul SR original, “in vivo”, prin aplicarea pe eşantioane. 2. Pe modelul sistemului SR original, cu simulare, “in vitro”, prin generarea unor situaţii posibile ale sistemului (variante) şi analiza rezultatelor.

1. 3. Modelare-simulare Etape de construire a modelelor A. Stabilirea obiectivelor modelului (didactice sau analitice) B. Analiza problemei de rezolvat (de modelat): - identificarea problemei; - delimitarea spaţială, temporală şi funcţională; - alegerea variabilelor relevante, a mărimilor de intrare, de stare şi de ieşire. C. Sinteza procesului modelat - se alege prin analogie un model calitativ şi se construieşte unul specific (calitativ) prin stabilirea legăturilor funcţionale între mărimile evidenţiate anterior - modelul cantitativ se stabileşte prin algoritmi, prin cuantificarea relaţiilor, parametrilor şi prin raţionalizarea modelului calitativ; D. Verificarea modelului - teste pe un set de date de intrare pentru care rezultatele sunt cunoscute, şi verificarea logicii structurale E. Validarea modelului - teste pe mai multe variante corespunzătoare situaţiilor posibile - definitivarea structurii modelului F. Implementarea modelului - utilizarea modelului în conformitate cu destinaţia prevăzută în prima etapă.

1. 3. Modelare-simulare Simularea oferă o serie de avantaje: - prin formularea şi experimentarea unor modele se pot aduna în mod sistematic date concludente şi adeseori sugestive; - în general prin simulare se pun in evidentă acele variabile care au o semnificaţie mai deosebită pentru studiul fenomenului real, punându-se în lumină şi legăturile dintre variabilele respective; - o simulare poate fi efectuată oricând în scopul de a verifica o soluţie nesigură obţinută pe cale analitică; - ea permite intuirea fenomenelor reale şi prin urmare şi un caracter instructiv; - permite controlul asupra timpului, prin care fenomene care pot dura foarte mult pot fi studiate în câteva minute; - se poate interveni în model ori de câte ori este necesar fără a produce perturbări asupra desfăşurării fenomenelor din mediul real.

1. 3. Modelare-simulare Simularea cu ajutorul computerului mai are unele avantaje suplimentare: - posibilităţi de cuantificare a tuturor variabilelor; - mare precizie a calculelor; - scara mare de variaţie a valorilor variabilelor; - mare viteză de efectuare a calculelor; - corectarea uşoară a simulării; - stocare simplă a datelor. Simularea are şi limite. Dacă un sistem este foarte complicat, mult prea complicat pentru a putea fi stăpânit cu mijloace matematice adecvate, atunci şi analiza oricăror date obţinute prin simulare va fi foarte dificilă. Simularea oferă o cale de evaluare a unei soluţii, dar nu generează soluţii tehnice. Una din piedicile majore ce stau în calea unei perfecte simulări este aceea că modele care se construiesc au o comportare la fel de greu de stăpânit ca şi fenomenele reale pe care le simulează.

1. 3. Modelare-simulare (Studiu de caz) Siemens Compania germană insistă foarte mult pe testele de laborator care demonstrează fiabilitatea telefoanelor mobile. Componentelefoanelor sunt supuse la variaţii de temperatură de la - 25 de grade până la plus 85 de grade Celsius. Apoi urmează testul blugilor, care presupune introducerea şi extragerea aparatului dintr-un buzunar din material de blugi, împreună cu alte elemente precum tutun, şerveţele, praf etc. Testul de vibraţii verifică rezistenţa în timp a aparatului atunci când utilizatorul foloseşte des alerta cu virabţie. Telefoanele au căzut cu succes de la peste 1, 5 metri înălţime, fără ca vreo piesă să se spargă. Există de asemenea un test de stres pentru tastatură, care presupune simularea trimiterii a 400. 000 de mesaje SMS de către o mână robotizată. Există teste pentru lucru în mediu poluat, intrarea aparatului în contact cu diverse substanţe toxice, în fine, în total peste 20 de teste separate. Se simulează de fapt 4 ani din viaţa aparatului, într-un decurs de 2 -3 săptămâni.

1. 3. Modelare-simulare Obiectivele simulării 1. Descrierea (definirea) unui sistem existent. Acesta este un caz curent întâlnit în practică, prin care se caută modelarea fenomenelor care se produc în prezent, cu scopul de a vedea cam care ar fi comportarea lor în anumite condiţii date. 2. Explorarea unui sistem imaginar. În acest caz se caută să se vadă cam ce efecte ar avea în viitor una sau mai multe măsuri sau acţiuni ce ar avea loc în prezent. 3. Proiectarea unui sistem mai bun. Aceasta se bazează pe combinarea primelor două obiective şi formularea unor concluzii, respectiv măsuri, care să conducă la o mai bună comportare în viitor a unor sisteme, sub anumite solicitări faţă de care reacţia prezentă este considerată nesatisfăcătoare.

1. 3. Modelare-simulare Etapele simulării: 1. definirea problemei, care trebuie să fie făcută clar, precis, concret, în cuvinte şi termeni cunoscuţi, cu precizarea oricărui fel de limitări ce se cer a fi luate în considerare; 2. formularea modelului, incluzând precizarea ipotezelor, alegerea criteriului (sau criteriilor) de optimizare şi alegerea procedeelor practice de lucru; 3. construirea schemei logice care să stabilească legăturile (relaţiile) funcţionale dintre elementele componente ale sistemului ce urmează a fi simulat; 4. determinarea elementelor de intrare pentru programul sau modelul de simulare; 5. testarea modelului, respectiv compararea comportamentului său actual cu cel al modelului; 6. realizarea simulării, în mai multe etape, în diferite condiţii, analizarea rezultatelor simulării şi eventual, modificarea soluţiei supusă evaluării; 7. reluarea simulării în scopul testării noilor soluţii; 8. validarea simulării, stabilirea nivelului pentru care evaluarea simulării este considerată corectă.

Simulare: a. Analogică, atunci când modelul sistemului real este un model fizic, iar experimentarea asupra modelului utilizează un echipament specific b. Numerică, atunci când modelul sistemului real este un model logico-matematic, iar experimentarea asupra modelului utilizează în general un computer a. de tip joc, când se acordă valori arbitrare variabilelor din model, se realizează eperimente pe model urmărindu-se efectul asupra unei sau mai multor performanțe, respectiv funcții obiectiv; b. Monte Carlo, când se asociază unei probleme deterministe un model aleatoriu și, prin generarea unor variabile aleatoare/pseudoaleatoare legate funcțional de soluție, se realizează experimente pe model și se furnizează informații despre soluția problemei deterministe; c. de tip scenariu reprezintă o situație trecută sau viitoare pe care participanții la joc, care preiau un rol, trebuie să o dezvolte în diferite alternative posibile pornind de la situația inițială; d. de tio joc de întreprindere este un caz particular al simulării de tip scenariu care permite simularea dinamică a unor decizii secvențiale, în scopul instruirii/autoinstruirii, fundamentării deciziilor la nivel de firmă/funcții ale întreprinderii, în condiții concurențiale de confruntare sau cooperare; e. de tip animație care este realizată cu modele tot mai complexe și performante de grafică 2 D/3 D, fiind desfășurată interactiv cu operatorul care studiază, învață etc.

Aplicaţii specifice simulării sunt: - simularea procesului de producţie, - simularea distribuţiei, - simularea transportului, - simularea dinamicii stocurilor, - simularea dinamicii unei firme etc.

Optimizarea constă în general în extremizarea (maximizarea/ minimizarea) raportului dintre performanţele sistemului şi consumul de resurse, după criterii specifice diferitelor categorii de sisteme. Căi de optimizare a sistemelor concrete artificiale Sca: a. Optimizarea structural-funcțională, care constă în determinarea corelației optime între funcția globală Fg și structura sistemului , având drept citeriu minimizarea consumului de resurse pentru realizarea Sca la un nivel de calitate impus consumatori/utilizatori din piața țintă. b. Optimizarea funcționării, constă în determinarea proceselor de transformare Pt optime, a programelor de funcționare Pf și deciziilor optime ale sistemului pentru a realiza anmite obiective prestabilite și anumite conexiuni externe/interne Re/Ri , la componente C date ale sistemului, având drept criteriu maximizarea competitivității. c.

Fundamentarea și optimizarea deciziilor Tip sistem Complicate Caracteristici Complexe Fundamentarea deciziei optimală Satisfăcătoare/bună/f bună Metode de optimizare clasice Flexibile Număr de obiective unice Multiple Precizia datelor ridicată Scăzută Completitudinea datelor ridicată medie sau scăzută Raționament decizional cantitativ Calitativ Soluții admisibile da Nu Dependența de context/mediu Medie sau unică Puternică și esențială Intervenția umană Comandă automată Management Ameliorarea intervenției umane Perfecționarea echipamentelor Noi algoritmi decizionali Euristică, dezvoltarea experienței, intuiției Ameliorarea calității/deciziei ntervenției umane Standardizare/normalizare, generalizare Învățare, euristic, adaptare secvențială la context

Aplicarea tipică a modelelor matematice de optimizare a deciziilor manageriale

Aplicarea tipică a modelelor matematice de optimizare a deciziilor manageriale Studiu de caz: Premiul Nobel pentru economie 2010 Premiul Nobel pentru Economie pe 2010 a fost acordat americanilor Peter A. Diamond, de la M. I. T. şi Dale T. Mortensen, de la Northwestern University, Evanston şi britanicului de origine cipriotă Christopher A. Pissarides de la London School of Economics and Political Science. După cum ştim, procesul de "întâlnire" a cererii cu oferta, de pildă a celor dispuşi să cumpere o casă cu vânzătorii de pe piaţa imobiliară, ori a celor aflaţi în căutarea unei slujbe cu angajatorii, poate fi unul anevoios şi ineficient. Conform nobelprize. org, laureaţii Premiului Nobel pentru economie au creat modele matematice care oferă un cadru riguros pentru studierea acestor procese şi a modului în care ele apar şi evoluează în lumea reală.

Aplicarea tipică a modelelor matematice de optimizare a deciziilor manageriale Studiu de caz (continuare): Premiul Nobel pentru economie 2012 O teorie care analizeaza modalitatile de alocare eficienta a ofertei disponibile catre cererea diferitilor actori le-a adus Premiul Nobel pentru Economie profesorilor americani Lloyd Shapley si Alvin Roth. Inrudita cu teoria jocurilor, teoria celor doi este aplicabila unor probleme precum distributia noilor medici catre spitale, studentilor catre universitati sau a transplanturilor catre pacienti. Teoria lui Shapley si Roth studiaza situatiile neacoperite de economia traditionala, in care echilibrul dintre cerere si oferta este atins prin intermediul mecanismului pretului. In aceste situatii, pretul nu poate fi luat in considerare ca mecanism de reglare fie din cauza motivelor etice, precum in cazul alocarii organelor pentru transplant, fie din cauza ca nu reflecta in mod satisfacator motivele alegerii agentilor, precum este cazul alegerii unei universitati pentru studenti sau a unui spital pentru medici. Lloyd Shapley are 89 de ani si este profesor la Universitatea din California. El a fost in anii 1950 si 1960 unul din fondatorii ramurii teoriei jocurilor care studiaza cooperarea indivizilor rationali in problema alocarii resurselor. Ulterior, in anii 1980, Alvin Roth, acum in varsta de 61 de ani si profesor la Universitatea Harvard, a demarat o serie de cercetari empirice in acest domeniu.

11 October 2010 The Royal Swedish Academy of Sciences has decided to award The Sveriges Riksbank Prize in Economic Sciences in Memory of Alfred Nobel for 2010 to: Peter A. Diamond Massachusetts Institute of Technology, Cambridge, MA, USA, Dale T. Mortensen Northwestern University, Evanston, IL, USA and Christopher A. Pissarides London School of Economics and Political Science, UK "for their analysis of markets with search frictions" Markets with search costs Why are so many people unemployed at the same time that there a large number of job openings? How can economic policy affect unemployment? This year's Laureates have developed a theory which can be used to answer these questions. This theory is also applicable to markets other than the labor market.

Sarcinile managerilor, inginerilor, economiștilor din întreprinderi: - Cunoaștere, însușirea temeinică și aplicarea treptată a managementului integrativ (competitivității, valorii) a ingineriei integrate ca bază a dezvoltării competitivității. - Cunoașterea varietății modelelor și metodelor de optimizare și a software-lui destinat optimizării deciziilor. - Însușirea metodicii de lucru pentru optimizare.

Proiectarea constă în conceperea sistemelor utilizând modele, limbaje, metode și procedee specifice de către operatori umani competenți, calificați în domenii specifice ale realități. Proiectarea se concretizează în: - Studiul de marketing - Studii de fezabilitate - Plan de afaceri - Proiecte tehnice, proiecte de întreprindere - Proiecte de tehnologii, programe de producție - Proiecte de evaluare a întreprinderii/funcții ale întreprinderii

Întrebări ?