Не имеет, как правило, специфического характера относительно отдельно взятой организации, создает общие условия функционирования и развития организации.
«рабочая» среда организацииЈ
среда прямого воздействияЈ
К среде косвенного воздействия организации НЕ относится.
К среде прямого воздействия организации НЕ относится.
рынок рабочей силыЈ
органы государственнойЈ власти и органы местного самоуправления
11. Матрица. может быть применена для определения мощности предприятия:
C.H.Ј Hofer / D.E. Schendel
12. Матрица. может быть применена для определения производственной программы организации:
Ј C.H. Hofer / D.E. Schendel
13. Выберите название стратегии, наиболее эффективной для приведенных условий развития организации:
существующие рынки не· насыщены продукцией компании;
норма потребления продукции· компании у традиционных потребителей может вскоре существенно возрасти;
доля на рынке главных· конкурентов компании снижалась в то время как общая промышленная реализация аналогичной продукции возрастала;
Хочешь ВЫЙТИ ИЗ СИСТЕМЫ ? 12 простых ШАГОВ чтобы выйти из МАТРИЦЫ изменить МИР и улучшить СВОЮ ЖИЗНЬ
увеличение масштабов· производства обеспечивает основные стратегические преимущества.
14. Выберете название стратегии, наиболее эффективной для приведенных условий развития организации:
компания выпускает· достаточно успешные продукты, находящиеся в стадии зрелости жизненного цикла продукта; идея заключается в том, чтобы привлечь внимание вполне удовлетворенных потребителей попробовать новый (улучшенный) продукт компании;
компания конкурирует в· отрасли промышленности, характеризующейся быстрыми технологическими изменениями;
основные конкуренты компании· предлагают продукцию лучшего качества по сравнимой цене;
компания конкурирует в· отрасли, развивающейся высокими темпами;
компания отличается своими· научно-исследовательскими и проектными возможностями.
5. Напишите название стратегии, наиболее эффективной для приведенных условий развития организации:
· национальная компания объединяется с иностранной;
две или более компании,· специализирующиеся в разных областях, объединяются, чтобы дополнять друг друга;
какой-либо проект является· потенциально очень выгодным, но в данное время требует избыточных ресурсов и риска;
несколько малых компаний· имеют много неприятностей от конкуренции с большой компанией;
существует потребность· быстрого ввода новой технологии.
Переменными величинами в матрице C.H. Hofer / D.E. Schendel являются.
темп роста рынкаЈ
относительная доля фирмы наЈ рынке
стадии эволюции рынкаЈ
Переменными величинами в матрице BCG являются.
темп роста рынкаЈ
относительная доля фирмы наЈ рынке
Переменными величинами в матрице GE / McKinsey являются.
темп роста рынкаЈ
относительное преимуществоЈ на рынке (конкурентная позиция)
Переменными величинами в матрице Shell / DPM являются.
относительная доля фирмы наЈ рынке
Производственная мощность предприятия
перспективы отрасли бизнесаЈ
Модель (матрица). не предусматривает комплексной оценки состояния и влияния на развитие организации, и ее бизнесов (продуктов) многочисленных факторов внешней и внутренней среды организации.
C.H.Ј Hofer / D.E. Schendel
относительная конкурентнаяЈ позиция вида бизнеса в рамках отрасли
Переменными величинами в матрице ADL / LC являются.
относительная доля фирмы наЈ рынке
относительное положение видаЈ бизнеса на рынке
стадия жизненного циклаЈ продукта
Понравилась статья? Добавь ее в закладку (CTRL+D) и не забудь поделиться с друзьями:
Источник: studopedia.ru
Матричная модель производственной программы предприятия.
Предприятие состоит из n цехов. Каждый цех выпускает только один вид продукции. Пусть j-й цех выпускает xj единиц продукции, из которых yj единиц отправляет за пределы предприятия как товарную продукцию, а остающаяся часть используется другими цехами предприятия.
Пусть ajk – кол-во продукции j-го цеха, расходуемое на производство единицы продукции k-го цеха. Числа aij образуют матрицу А коэффициентов прямых затрат, называемую структурной. Производственная программа предприятия представляется вектором X(x1, …, xn), а выпуск товарной продукции – вектором У(у1, …, уn). Очевидно, (Е — А)Х = У или Х = (Е — А) -1 У.
Элементы любого столбца матрицы (Е — А) -1 , называемой матрицей коэффициентов полных затрат, показывают затраты всех цехов, необходимые для обеспечения выпуска единицы товарного продукта того цеха, номер которого совпадает с номером данного столбца.
При заданном векторе У выпуска товарной продукции легко определить производственную программу Х и наоборот.
Дополним структурную матрицу А матрицей В коэффициентов прямых затрат, получаемых со стороны сырья, полуфабрикатов и т.п. Очевидно, затраты получаемых со стороны материалов определяются элементами матрицы S, где H *У = S, а H=В* (Е — А) -1 – матрица коэффициентов полных затрат сторонних материалов.
Зная закупочные цены сырья и рыночные цены готовой продукции, можно подсчитать прибыль.
| Q= | 0 0,1 0,2 0,1 0 0,3 0,2 0,1 0,1 | Y= | B= | 7 6 8 4 3 0 32 24 28 0 0,2 0,3 |
Найдем Q -1 методом Крамера:
| Q* Q -1 = | 0 0,1 0,2 0,1 0 0,3 * 0,2 0,1 0,1 | -30/7 10/7 30/7 50/7 -40/7 20/7 = 10/7 20/7 -10/7 | 1 0 0 0 1 0 0 0 1 |
Найдем вектор-столбец производственной программы:
| Q -1 *Y= | -30/7 10/7 30/7 50/7 -40/7 20/7 10/7 20/7 -10/7 | = | -30/7*50+10/7*40+30/7*50 50/7*50-40/7*40+20/7*50 10/7*50+20/7*40-10/7*50 | = | 57 1/7 271 3/7 114 2/7 | = X |
Найдем матрицу коэффициентов полных затрат сторонних материалов – H.
Элементы матрицы H находят по следующим формулам:
h11= -30/7*7+10/7*6+30/7*8=12 6/7
h21= 50/7*4-40/7*3+20/7*0=-12 6/7
Полные затраты всех ресурсов S= H *У:
| H *У= | 12 6/7 38 4/7 15 5/7 -12 6/7 11 3/7 14 2/7 17 1/7 171 3/7 74 2/7 1 4/7 -2/7 1/7 | * 40 | = | 2971 3/7 528 4/7 11428 4/7 74 2/7 |
Таким образом получили:
Вектор производственной программы
| X= | 57 1/7 271 3/7 114 2/7 |
Полные затраты всех ресурсов
| S= | 2971 3/7 528 4/7 11428 4/7 74 2/7 |
Кратчайший путь на графе.
Пусть дан граф G=(X,U). Каждой дуге графа поставим в соответствие положительное число l(u). Это число можно назвать длиной дуги. Тогда за длину пути μ принимается сумма длин дуг, входящих в μ:
Выделяются две вершины графа – a и b. Требуется на графе G найти путь кратчайшей длины из вершины a в вершину b.
Алгоритм решения задачи:
1. Перенумеровать вершины графа G так, чтобы вершина a получила обозначение x0, а вершина b – xn (последняя по обозначению вершина).
2. Присвоить каждой вершине xi начальную метку λi: λ0=0, λi =+∞ (i>0).
3. Найти дугу u=uij=(xi,xj), для которой выполняется неравенство λi – λj >l(uij) (полагая, что ∞ – ∞=0). Для вершины xj заменить метку на новую, меньшую, метку λj = λj+l(uij).
4. Процедуру, описанную в п.3, осуществлять до тех пор, пока для каждой дуги uij не станет справедливым неравенство λj – λi ≤l(uij)
5. Найти вершину xk ÎF -1 *xn, для которой λn = λk+l(ukn), затем вершину xm ÎF -1 *xk, для которой λk = λm+l(umk) и т.д. После некоторого числа шагов вершина xp совпадет с вершиной x0=a. Путь μ=(a= xp,…, xm, xk, xn =b) будет кратчайшим, и его длина равна λn.
| x4 | x5 | |
| x0 | x6 | x8 |
| x7 | ||
| x1 | x2 | x3 |
| λ0=0 | λ 1=+∞ | λ 2=+∞ | λ 3=+∞ | λ 4=+∞ | λ 5=+∞ | λ 6=+∞ | λ 7=+∞ | λ 8=+∞ |
Ответ: кратчайший путь из пункта 0 в пункт 8 составляет 10 через точки (x0, x1, x2, x7, x8).
Источник: poisk-ru.ru
Матричная модель производственной программы предприятия
Предприятие состоит из n цехов. Каждый цех выпускает только один вид продукции. Пусть j-й цех выпускает xj единиц продукции, из которых yj единиц отправляет за пределы предприятия как товарную продукцию, а остающаяся часть используется другими цехами предприятия.
Пусть ajk – кол-во продукции j-го цеха, расходуемое на производство единицы продукции k-го цеха. Числа aij образуют матрицу А коэффициентов прямых затрат, называемую структурной. Производственная программа предприятия представляется вектором X(x1, …, xn), а выпуск товарной продукции – вектором У(у1, …, уn). (Е — А)Х = У или Х = (Е — А) -1 У.
Элементы любого столбца матрицы (Е — А) -1 , называемой матрицей коэффициентов полных затрат, показывают затраты всех цехов, необходимые для обеспечения выпуска единицы товарного продукта того цеха, номер которого совпадает с номером данного столбца.
При заданном векторе У выпуска товарной продукции легко определить производственную программу Х и наоборот.
Дополним структурную матрицу А матрицей В коэффициентов прямых затрат, получаемых со стороны сырья, полуфабрикатов и т.п. Очевидно, затраты получаемых со стороны материалов определяются элементами матрицы S, где В = (Е — А) -1 У = S.
| 0,2 | 0,2 | |
| 0,3 | ||
| 0,1 | 0,3 | |
| 0,3 | 0,2 | 0,1 |
H*Y = (Полные затраты всех ресурсов)
Вектор производственной программы X =
Необходимые на весь объем товарной продукции значения (вектор У) =
Принятие решений в условиях неопределенности
Предположим, что рассматривается несколько возможных решений . Ситуация неопределена, наличествует какой-то из вариантов . Если будет принято -e решение, а ситуация есть -я, то фирма получит доход . Матрица называется матрицей последствий (возможных решений).
Допустим, мы хотим оценить риск, который несет -e решение. Нам неизвестна реальная ситуация. Но если бы ее знали, то выбрали бы наилучшее решение, т.е. приносящее наибольший доход. Т.е. если ситуация есть -я, то было бы принято решение, дающее доход .
Значит, принимая -e решение мы рискуем получить не , а только , значит принятие -го решения несет риск недобрать . Матрица называется матрицей рисков.
Матрица последствий есть
Составим матрицу рисков.
Имеем q1=0;q2=16;q3=32;q4=40. Следовательно, матрица рисков есть
Принятие решений в условиях полной неопределенности.
Не все случайное можно «измерить» вероятностью. Неопределенность – более широкое понятие. Уникальные единичные случайные явления связаны с неопределенностью, массовые случайные явления обязательно допускают некоторые закономерности вероятностного характера. Ситуация полной неопределенности характеризуется отсутствием какой бы то ни было дополнительной информации.
Правило Вальда (правило крайнего пессимизма). Рассматривая -e решение будем полагать, что на самом деле ситуация складывается самая плохая, т.е. приносящая самый малый доход . Выберем решение с наибольшим . Итак, правило Вальда рекомендует принять решение , такое что
Так, в вышеуказанном примере, имеем a1=0; a2= -6; a3=0; a4= -6. Теперь из этих чисел находим максимальное. Правило Вальда рекомендует принять 1-е или 3-е решение.
Правило Сэвиджа (правило минимального риска). При применении этого правила анализируется матрица рисков . Рассматривая -e решение будем полагать, что на самом деле складывается ситуация максимального риска
Выберем решение с наименьшим . Итак, правило Сэвиджа рекомендует принять решение , такое что
Так, имеем b1=22; b2=33; b3=0; b4=26 Теперь из этих чисел находим минимальное. Это – 0. Значит правило Сэвиджа рекомендует принять 3-е решение.
Правило Гурвица (взвешивающее пессимистический и оптимистический подходы к ситуации). Принимается решение , на котором достигается максимум
где . Значение выбирается из субъективных соображений. Если приближается к 1, то правило Гурвица приближается к правилу Вальда, при приближении к 0, правило Гурвица приближается к правилу «розового оптимизма». При правило Гурвица рекомендует:
½(-6)+1/2*26=10 2-е решение.
Источник: cyberpedia.su