Impianti industriali - modulo 1

Appelli e domande sull'analisi di mercato

Introduzione agli impianti industriali

NIMIPIANT IINDUSTRIALIIAPPELLi le:LIBRO Aimpianti GeohandaPaneschi Progettoindustriali Ep: -- . :1/2 90ESAME 20 Su EXCEL mindomande Xnumerici: es conSTUDiO Di FATTiBiziTA1° FASE p prodotto= ANALSi DELutilizzato MERCATOdefinireSTUDIO it cheOBETico venaPRODOTTO productsDEL : indilittatoil venaprodottoCi delprevisioni si mercatodi cuiveromercato occupa:FASE20 cicloc = in S(E Essetecnologicociclo delproduttivostudio del cicto produttivo impiantostudio eTECNOLOGICOO dDIMENSIONAMENTOnoi Insieme Dei Sistemi Produttivi: CheRISORSE No-EVED il dicompito Trasformare MateriaLAPriMA (MP PG) FinitoprodottoIn03 FASE S servizi= Ausiviteiimpianti trafamanoservizi la piramateriastudio maDei a non- faliscono delleILLUMINAzie aglirisee tecnologiciimpianti- TRASPORTO ACQUA- fouliper funzioname- ...&FASE quantita10 = FanfarmaREDDITTIVITADiAnalisi tecnologicopunto vistade economicadal quellodirisee a per(VAN PbP)Stabilire Reddittivitapei la eSTUDIO PRODOTTODEL di mercatoprevisioni:DOMANDA MERCATO "D"Di te futurolehow: cononcione pa(plevisione) la il pernatostudian tante Dati storiame :(treud)Tendenzialeeffetto>sistematisi oscillazionePeriodo- STASIONALITA = mesi12OSCLLATORIOEFFETTO- congiuntua oscillationeperiodoCOMPONENTI =: 2 5 auui-Ces-aleatori querreltotalmente :imprevedibiencasuali e: tenemotoD le il dettagliocomponentituttedal lapermatoregistro di: ni varbalua ,prevedentodevo TEMPORALORIZZONTI :-lungo PREVisiONi IMPIANTO>dette auche Diperiodo 10-15 ANNi: DiPrevisioni1-5 >detteAnni Promotioancheperiodo-medio : GESTIONElaperiodo OPERATIVApermesi-1 Annoeeve : <- PrevisiONALiMETODi MercatoDel it delIndagine comportamentoprevedere mercatocampionaria cenco didemetodi :- (INDAGINE)focalizzandomi su un campionemedio/biereilleve- vano periodopenconelazionedimetodi mercatofattai lenoti quali: domande vaseie didi ai- conelata~lugo periodo ildeldatientrappolo i futuraformulareestrapolazionemetcali storici panatodi : per- >medio/beve periodoindagine Io 27Campidan Binowinte compie so noswo lavianova ,,,in Mauge UfliABileUnacquistoprende andamentob) GAussitnoRopeno ,Si ilapplica indaginequando parametro di- (hinammissibilevaria -max)un raugein dalloKgESEMPIO studentealdi consumati unioporta go:3UNILERSO Mmedia· &deviatione Standard· numerosità Nu· STUDIATOMOPPO CAPILLAMENTEESSEREPERCLANDE sottoinsiemi studiatoDivisoQuiNDi uneInCAMPIONE Xmedia· campione EcStandanddev· .numerosità N=ndefinizioni : i-esimaXiti risposta2 =M dell'insielueREDiOVALORE 1 soggetti=- i =N .. . .,,iI e= Es& X5 Frequenta DeltAssolutadispostedienum=2 F J-esimaRisposit-=N1 1 diverse= 91rispostedellecontatore =3 , ...,=Quauti ? Risposteincambismartphoneesempio un: XI FIauo I817 428 320 121 3++ .-.. + . PE/CANo ①+I 17lM 291= = x Ees)Fr Fe FsFz ,68F3 N=+ ++ + = 1 282-(X=E(Xi 3M)2 2 12?M) F--5 I 83=L N N S & 3EXCELL :MATRICE SOMA 68PRODOTTO N↑ =. . f(x)Tod quad.RADR+ -= dIFa inBlocco / iI/ ⑤ FLESSOPUNTO* I⑧IIII- in D-(f(x)dXdiproprietà normalizatione 1=D Hr =I fi 1= Fprobabilità 13eventoaccadimento -esimo ==(X--M)" Fy-&deviazione Standard = N V (2 29)2! 29)2 ! (129)(0 (1 129)za)1 (5 817 12 11- +1 .+ =+-+ -- =, ,, ,,decentproprietar gaussiano epromissione cicom affidabilitàSitEc delleiPro -: q(n)k↑↓ . " "M"% CHEMEDIA casaPe pros=> ⑪0CAMPIONE NELL'INTERVI .-- ! 68 %I ~.*Num 7I =1-99 %95↑ ~ErM 3 %Ken dell'amelisteenure Sceltenumer ,/ notivolai g(n)-> sawoesecupio :↑ Snatphoned' 6500solo thestimanepuo Nacquirentistudsupponiamosi univers =: .studCampion 68U fotti= =* 0989291= ,8 1= , delSupponiamo Loben 95 %di stimare affidabilità circaM con ud 2k =. I- 81 k 2 26850=== ,2 e interatesA 2 di Confidenta= .ampietta dellointervalloFrescomesse dae erfreni: se:A Persi ieI I0215 ,1 53861, ⑧0 ba(50=2/pPersone Pietto wiesoN smartphone5500 det singoloconosco pse a= ==,il volumestimone d'affari potentiate6500 1615000250N P ·= =. (N )P 1a 1625000 /aus16593370215 y MATO. -= =. . , Potenziale(N /au) 5586b P =25327251 -=. (Pos.. ,. .95 )%ES xicauliciCASA utensileX intensiti all'acquisto: propensionemancato nuovo: - .X artigianofetti Ogniacquistati demismo 1 amoii PPetto /Pz399artigiani ipotizzatoNUnivERSO 15000 => === miaffidabilitàEC]l/ [Pz]it %stimone 99X5 5mercatoCAMPIONE -5 canein ,E5 &S 13 (Si/ro)MIALEBINDDiSTRiBrzioneb) inverifichi l'evento positivovolte Quiche si aOsservazionisunPr(d) Pot := . TOTALIho oss.m =- .ho oss POSITIVOEVENTO-O = .qupo -0(2)Pn(0) positivoeventopotrP. . == negativoper. eventoq p1 == - !h(2) = !(n-0)!.&esempio : sue"2" (EENTO PositivoDodo numeriS puntiamocon ,Qual'è "2"(=n)la ↑(=d)prob Lanci ilche VelteSu 10 esce, ,5=p i sI( ) 20== = =6 :(5)%.(5)Po(t) 210 %=05426 5 130= =. , ,PROPRIETA Standandder.Un medio e: .4(n) P I= positiviela degli eventi%affermation i ↳P totateSue(2)o = r()M()quindi possibile gaussianacostruire una ecan 8550(0distanti 20(Peq) estremidaglisidimostra che 1 hetta praticasonoSe pe 15 peqa ,,, ,"praticamente"linomialefunzione sovrapponibileallora t gassae una ,a(E)]N[M(E) o:9)UBinomiAle(P ,pelop limoniale delW campione9.<10 :D ladagese loutor dellaentzemi puòallohe gaussianepropep sonope .~N utilittate descrivere in tralegame dell'universoenere p caq= ,! delp campioneqSp = xy circag(k) uguale=↳ epros +. QUA DetGAVSSIANA2x diintervalloA == confidenzacinomataESEnciziO :si/toacquisto ispationestrumento elettricistadi diwho x .soggettiN 8500Univers = .=> ncalapione CP3=p 2271 =/Pz0 pietz 1250p == , inpotenzialedelvoglio affidabilità quanto mercatoammonta95una if%,se ain ET][PE] e FUNZIONE IntEGRAEq(k) GAUSSIANAa ~ f(k) namate- -=- - M↑Ik .-EXCELL : positione acella Oconq(x)k -N vendDisiniD + STNorm -f.. .. : M *kas *nio↑A voglio vende -anea ,giudi lasottraggo parteVerde N(K (R))N(-kEnd- (DistriDistri STNon MD STNor+ :.. . ... : lasepleudo allaK inINTERVALL eCONFIDENA doliliteafDi f: -q(n)kkes ⑪3 0(Gauss] &b 2 INCOGNITO := . .delnumerosità I 68 %~?campione:Pa I "sa(Binom)A 2 K= :. . U -1 :W L'par CAMPIONE Midate dimensionistimone n Preliminare disi usa un :(X(c) (p19')Con (es 20)n'stimiamo n= 10: = ...isolandnoti defloro la Ausando Rdi e :, (2)2(2y0)2 !. qpn 1= -n 1 ++= CAMPIONENUMEROSITA DELesempio : al da Unicostudentemeseconeumatiug di pasta noL' Studenti18Campione Preliminal : = IbyE pasta/mesepreliminaredol 1Icampione = 15 Studente, mivai.&c 590= ,%g(k) 97sceego 2 5x 25= =-, ,02* 0=obiivo , 59)2(2) (2 252 0.- 17 625-1 , , 1n = =+ += 0 02 d. esagerato Significa chequindi dinu A04amulitioso D 0troppo0 è02 =, ,, 59)2(2) (2 252 0.- Studenti40061 , , 1n =+ += =020.conelationsdimetodo·Dati Storici R: Pi(x*, )*ydi Mercatodomanda y- ⑧↑P-indicatore economico X I....... ~ f(x)-y =~* -.(12-2022)y /es catalitiche: monmitte= dicembre Sautomobili readute a > SInet 2022*(12-2016) immatricolatex automotici=dicembre 2016dela ** *yde ilcoordinate pianomio~ coppiea~ generanocontesiana Tra lowY Sonox CORRELATEeCi correlazioniloniesono : Sf(x)LINEALE Y- =QUANTICA-E(a x)b(xLINEAre yregressione) aCORELAZIONE = + -↓ ra aM ..... costante---........I I parametri-incogliti-·-PC --Yi)X --i ...i , .& 3Yi &e E -/ 2-- - Xi-1--(xi)Y -- - mesi/gg/- ...---- / I- -.. I i due facciocoincidonpuntii:.. non ,stimaver>Xi x)b(xiy(xi) a= + -EMore AssourtoEre=1Yi -4(Xi)) i= ESiMO-Govone tali emaigliObiettivo chedella Mettaba: possibileE minaisiamo:minimi auslatiMetodo seiSte <- faccio desuepolgoe> f)⑫[4 x))(a zyib(xi an0& 0=-a -=: =---ri i. [7 ( -b(Xi-x)) (X -X)e -a e: :- .. i (y x)4)(X :EY" -: -bYquindi =a: == . x)2(X : -esempi Tipi di nuvole AA aR 1-· -...... R↑ ..- -~....- -=I... / ...... · I I.................· S ....- = . .-IR... - -... ↳.. S 77> mi liteda Yougrofici Metta eutileprini ladue unanei nuvola heneunaS conecazionex)2E(X (Xi(4-X) z&-5) -Di :CDEFF =x: =R.Ma decoration n= = Ex Byn . y)2(y2 :8y -= = n(R1 1= R 11- =- =&~Quando Si ho10-1avicine a wa,emoun conelationeMERCATOEXCELL GELATO: voglio modellocostruire previsionate capireunO perde Produluequanto citta(kg T domanie in2) tuttiMi legi Risolveredaticalcolo per :(a bx) (xEcxeLbxy bx)= a- y+ = +disegno "grafico dispersione"2) aMetodo estrapolazionedi ia(staticoda domandaDOMANDA Vert= di mercatoDe PRESTONE ......... "= ...- ~t PERIODO TEMPORALE= " >OGGi Tempo> >DiANDAMENTO PREVEDO DOMANDANelMERCATO FUTURO DALPASSATOstalifeDEL'ULTIMOa) METODO mercatoPERIODOsi ApplicadtD estatimercati+ =1+b) METODO Mobile mecatoMEDIA Perioal voniabileMSuDEMA dtR 2 D dtes = - +: 1dt = -dk dr- 1= ++ -n++ 1+, ...Dt 2=+ 1 bt bxn n Dt dt3= 21 +- + 1 - -+= 3↳ liberoparametro ANARSTADASCELTO↓Se " PERIODO"Ultimon Metodoprendo 1 ->* =: feromeni stagionalitàin nascondo-- (-12) peniobiMOBILEMEDIA2) METODO DE PESATA Sa2 2dt-n+ Pudt-n+ Pri adiveDt pesi in. vanuo+...1 =+ decrescente quindPu P1Pr <i 1=esempio Pesi 3n 12periodi: 3= = , ,d 2dz dz13 2.+At +1. --+1 = 3 2 1+ + confrontaneiper prendo loDiINDICi ERRORE Steno raugePrevisioneIPO VERAM(dt ↓ 2+ -D . I- -d DPiu' ETANTO Grande Quanto- sonomedio anolutoke errore= Se PREVISIONEKe piccolo BLONA>n =Se k grande PRESIONEBRUTTA=2 medioDi quadiaticoende(dt - --k = EXCELLES 1h -(dt Dt)E fonta del Metodo poicheMon do info sullaci-k3 erale ci ilmedio potrebbe piccoloe= seguite risultanesono -n, SONOSTIMAit SOVRASTIMAprevisionaleapplicandolo risulta metodoSe altonek30 O=> dilo domanda mercato CAPinEPE SOVRA/SOTTO StiMAInDopoUse SEho K2e6) Di ESPONENtiAleMETODO SMORZAMENTOAt 0(dt D t) &D 17To dall'analistacoeff the scelto= compreso= +1 -+ + , ,(10dt d)Dt· I=t + -1+-(1D &dt 0)D ugual sostituisc neelegt Sop++ - 1= -1--(1&dt-Dt d)4 = 22 -1 + -- = - PuPrPo Pz "&dr+(1 - 0)Dt d) dd) de(r (1Ode d+= - .+ +. - n1 ....-.+ -=> =Pesi della molicemedia pesatad) dxAt (1· =1 -+ n-Pk TIERE TUTAPRECISIONE DOMANDADi LA ERA>LA CONTOA calmeDisposition pesi rano ai= -d "nessPr2)oss : 0)(1Pr 22) ! perdet= . - in in k(1-0)" potentateSe diminuisce conK aumenta , dil terwineda SMOREAMENTOqui ESPORENZIALEEXCELLES 2per torne la futuredi quelleprevisione cella miUna sele conoscererece cella viacosìsubito prinne eSo metodoicella avendo INESCOpriveplima dinessunaha use :,, D3D1 Dz11 ++= 3Da D2 in EXP