1. Planiranje kapacitet in razmeščanje delovnih mest s pomočjo računalniške podporeSimon Lažeta, 2017, master's thesis Abstract: Magistrska naloga se osredotoča na planiranje kapacitet in razmeščanje delovnih mest teoretičnega primera. Temeljni problem magistrske naloge je bil isti teoretični primer rešiti analitično (s pomočjo izračunov planiranja kapacitet in matriko OD-KAM ter trikotno metodo za razmeščanje delovnih mest) in nato aplikativno s pomočjo računalniškega programa Autodesk Factory Design Suite. Ugotovili smo, da se analitični izračun in pridobljeni aplikativni podatki s pomočjo računalniških simulacij razlikujejo. Navedli smo ključne razloge za razliko in podali predloge za odpravo omenjene razlike.
Keywords: planiranje kapacitet, razmeščanje delovnih mest, Autodesk Factory Design Suite
Published in DKUM: 06.11.2017; Views: 1523; Downloads: 205
 Full text (3,86 MB) |
2. Kriteriji za določitev optimalne razporeditve delovnih sredstev na primeru proizvodnega obrata Mizarstvo Jezeršek d.o.o.Marjeta Jezeršek, 2016, bachelor thesis/paper Abstract: V diplomskem delu smo obravnavali kriterije za določitev optimalne razporeditve delovnih sredstev na primeru proizvodnega obrata Mizarstvo Jezeršek d.o.o., ki je proizvajalec lesenih stopnic. Pri analizi obstoječega stanja smo ugotovili, da so delovna sredstva v proizvodnih prostorih razporejena neoptimalno. Ugotovili smo tudi, da ima podjetje že pri obstoječem obsegu bistveno premajhne prostore, da bi delovna sredstva sploh lahko ustrezno razporedili. Delovnih sredstev v obstoječih prostorih ne moremo razporediti tako, da bi imela dovolj vzdrževalne ter strežne površine in bi bile transportne poti ustrezne. Prav tako vlada pomanjkanje odlagalnih mest, kamor bi se odlagali obdelovanci med posameznimi fazami obdelave. Zaradi tega prihaja v postopku izdelave do velikih časovnih izgub in zmede zaradi gneče v proizvodnji.
Rešitev problema vidimo v novogradnji proizvodne hale, katero sicer podjetje že načrtuje. Gre za zelo veliko investicijo, a glede na pozitivne napovedi pričakovanega povpraševanja druge možnosti podjetje nima. Z novo halo smo uredili problem prenatrpanosti, delovna sredstva smo razvrstili tako, da imajo vsa dovolj vzdrževalne ter strežne površine, uredili smo tudi primerne transportne poti. Sredstva smo razporejali s pomočjo trikotne metode, ki nam je služila kot izhodišče za razporejanje realnih delovnih mest ter s pomočjo računalniškega programa VIP-PLANOPT.
Keywords: planiranje povpraševanja, planiranje kapacitet, razporeditev delovnih sredstev − layout, ergonomski dejavniki pri oblikovanju delovnih mest, trikotna metoda
Published in DKUM: 01.07.2016; Views: 1506; Downloads: 209
Full text (7,83 MB) |
3. Upravljanje kapacitet v podjetju Metal RavneBogdan Plazovnik, 2014, master's thesis Abstract: Magistrska naloga se osredotoča na upravljanje kapacitet in s tem tudi proizvodnega sistema v podjetju Metal Ravne.
V današnjem času učinkovit proizvodni sistem za podjetje ne pomeni več samo prednost pred konkurenti na trgu, temveč je to že nuja za sam nastop in obstoj na njem. Spremljanje, beleženje ter ne nazadnje analiziranje določenih parametrov nam omogoča, da lahko vsak še tako dober sistem izpopolnimo.
V magistrskem delu se bom dotaknil problematike, povezane s kapacitetami v podjetju Metal Ravne, za samo razumevanje celotnega področja, pa bom predstavil tudi celoten potek aktivnosti, ki si sledijo od trenutka, ko v podjetje pride povpraševanje do trenutka, ko se izdelek izdela ter odpremi. S pomočjo analize podatkov, pridobljenih v podjetju, bom predstavil tudi težave, ki so pestile ali pa še pestijo podjetje na tem področju, predlagane bodo tudi nekatere rešitve.
Keywords: upravljanje kapacitet, proizvodni sistem, planiranje proizvodnje, zmogljivosti kapacitet
Published in DKUM: 06.03.2014; Views: 2135; Downloads: 239
Full text (4,64 MB) |
4. Metoda planiranja in optimiranja kapacitet dinamičnih strežnih sistemovSaša Klampfer, 2012, dissertation Abstract: V doktorski disertaciji predstavljamo reševanje problema načrtovanja in planiranja strežnih kapacitet dinamičnih strežnih sistemov s stohastičnimi izbruhi. Skladno z reševanjem omenjenega problema rešujemo tudi problem dinamične rezervacije in redukcije telekomunikacijskih linij. Primarni cilj raziskovalnega dela se navezuje na iskanje optimalnega števila vhodnih telekomunikacijskih linij v Margento strežni sistem mobilnega plačevanja ob minimizaciji števila zavrnjenih transakcijskih zahtev v obdobjih koničnega stohastičnega obremenjevanja. Z iskanjem optimalne rešitve za specifičen scenarij rešujemo še problematiko točne napovedi nabave strojne opreme ter problematiko ekonomsko učinkovitega planiranja. Izhodišče za izpeljavo podmodelov in glavnega modela Margento strežnega sistema nam predstavljajo realni rezultati, ki opisujejo obnašanje v pravem sistemu. Razvita metoda temelji na teoriji funkcij porazdelitev, ki jih kot temeljni matematični element uporabljamo v simulacijskem modelu. V navezi z vključeno optimizacijsko funkcijo, ki deluje v režimu spreminjanja parametra strežnih kapacitet in z ozirom na postavljen prag nam razviti model in optimizacija tvorita predlagano metodo planiranja strežnih kapacitet, katere osnova sta simulacija/emulacija ter matematične funkcije porazdelitev. Z optimizacijo hkrati minimiziramo stroške načrtovanja in dimenzioniranja procesnega centra, strežnega sistema, saj najem vsake vhodne povezave predstavlja dodaten strošek, kot predstavlja dodaten strošek tudi vsaka neizkoriščena telekomunikacijska povezava do strežnega sistema. Razlog za razvoj lastne metode načrtovanja strežnih kapacitet gre iskati v specifičnosti obstoječih rešitev (analitično reševanje, linearne napovedi ipd.), kjer slednje postanejo prekompleksne v primeru stohastičnih obremenitev, velike dinamike pri spremembah obremenitev strežnega sistema, ki jih v regulacijski tehniki pojmujemo kot nihanja v sistemu itd. S predlagano in kasneje predstavljeno metodo smo pokazali še njeno univerzalno uporabnost na področjih procesov in sistemov katerih dogajanje lahko opišemo z uporabo enakih funkcij porazdelitev, kot jih uporabljamo v primeru Margento strežnega sistema. Validacijo metode smo izvedli skladno z realnimi podatki iz realnega sistema, kjer smo število potrebnih telekomunikacijskih povezav dobljenih na osnovi metode primerjali s številom maksimalno hkrati izrabljenih povezav v realnem sistemu (logi). V praksi se lahko pojavita tudi oba robna scenarija, in sicer premalo, oziroma preveč povezav, ki sta nezaželena tako za uporabnike kot tudi za ponudnika določene storitve. S predlagano metodo in lastnim razvitim orodjem (simulatorjem), ki nam predstavlja zgolj pripomoček za analizo različnih scenarijev, želimo dvigniti nivo in kvaliteto storitev ter hkrati iz ekonomskega stališča reducirati in optimirati stroške investicij v nadgradnjo strojne opreme kot tudi najema vhodnih telekomunikacijskih povezav. Optimalno rešitev lahko najdemo z ročnim spreminjanjem parametra strežnih kapacitet (zamudno), oziroma avtomatično, s pomočjo metode avtomatizacije simulacijskih tekov ter avtomatičnega spreminjanja količine strežnih kapacitet. V primeru avtomatičnega iskanja optimuma, razviti simulator, kot orodje in pripomoček, sam generira število simulacijskih tekov in v vsakem izmed njih prilagaja strežno kapaciteto, dokler ne najde ponovljive rešitve v skladu s postavljenim pragom (še sprejemljiv nivo zavrnjenih klicev, transakcij oz. z obzirom na maksimalno še dovoljeno čakalno dobo v čakalni vrsti). V disertaciji podrobno predstavljamo tudi ključne segmente, ki sestavljajo strežni sistem (normalni oz. lažni klic, statistična Gaussova krivulja porazdelitve klicev, mehanizmi sprejemanja in zavračanja klicev, transakcij, upravljanje s kapaciteto vhodnih povezav, naključno proženje klicev itd.) in so hkrati podmodeli predlagane metode. Neposredno primerjavo, s katero pokažemo veljavnost teze na področju planiranja in reševanja že omenjene problema
Keywords: planiranje kapacitet, stohastika, naključnost, simulacija, emulacija, metoda, modeliranje, statistični model, klicalec, transakcija, porazdelitev klicev, strežni sistem, obremenjevanje, normalna porazdelitev, optimizacija, redukcija.
Published in DKUM: 23.05.2012; Views: 2693; Downloads: 174
Full text (5,41 MB) |
5. |
6. |
7. |
8. |
9. |
