Riassunto Impianti Industriali

Impianti industriali

Classifica delle base aziende in a cosa fatti parti produce materiali.

• Manuali >, riferimento dimensioni parametri dell' piccola industria grande di media usando impresa dei Ninoa, ,,,-je.

EE il - valuto devono altrimenti essere totale bilancio del (costruzione misto) natura meccanico di processo chimico.

• ., .. ., "quanta è produttivo stata" fatta, integrazione del verticale di ciclo, grado integrazione → del ✓ bibita migliore valore aggiunto strategia; aumento progamma, intermediazione di risparmi del BEP appesantimento incremento del ✗ processo, base in al tecnologico.

Diagramma e simbologia

• Diagramma, simbologia ASME ← lineare in al / mondine base di produzione a flusso → | > esplosivo / analitico / divergente implosivo convergente / in rallentamento base la produzione subisce continuo al di flusso produzione dove non ☐ tra attese flusso fasi delle le subisce discontinuo il dove varie D )"( buffet " dette produzione magazzino per tra " " fece confronto time lead tempo il Wortmann Deliver ovvero yun → tra ordine consegna e " prodotti dei base distinzione in tempistica alla consegna.

Di tenente {azienda cambiamenti volumi, flessibilità Aiai - statica - dinamica - mix - ) individuali personale (forma patrimonio rischio giuridica sull'impresa.

• - )(società finalizzata produttivo ad scopo uno - collettive - ) lucro ) tra (utili (persone fare di DS dividere dii S.ss scopo socia da - . Azioni DS di.

Indica è dove stare conveniente perdite monarca per conviene stare diagonale sulla perdite ☐.

Rappresentazione strutturale del sistema produttivo

Rappresentazione sistema fisico:

• 1 le singole unità il che compongono produttivo sistema elementi gestionali tecnologici mancano o " " - layout } È produttivo tecnologico le del evidenzia capisco come lavorazione processo.

Fasi di:

• (Prodotto fatto il in diagramma usare genere posso un tecnologico) il layout non capisco - ASHE → procedurale → DEFO / → A il ciò -0 processo sicui di: occupa vincoli ' divido l' attività in macrofasi - V V OUT IN specifico > particolare attività - l' di un blocco T T strumenti )Stream( value di processo mappa → Map )( Model Natation BPMN Prom Business and → analogia wu piscina ma associata → è / ad step risorsa vasca ogni na -.

Evoluzione dei sistemi produttivi

Evoluzione produttivi sistemi dei )Adam ( la produttivi Smith studia in 1750 cicli scomponendo i lavoro.

Divisione del: elementari passaggi (produttività aumento della) (Taylor 1900 i. la "" introduce la } prochaine Way Best per Owe organizzato tempi studiato tramite lavoro metodi ed fabbrica e moderna.

• Produttivo ideale ritmo.
• )@ )908 Deming Ford applica Taylor f-principi Plan Act check PDCA dii do:: , ,, azienda dell' la del standardizzazione al qualità riduzione di centro → nuovo il cliente sono e.
• Componenti qualità il massima.
• "Costi minimo dei " " catene Production montaggio di Lean.
• Toyota 0hr0 "" elabora aumento il paghe Production delle System: diversificazione produttivi volumi bassi prevede che e ampia le poche usare risorse TPS più fare di produttivo di nel più meno con i > modo - possibile) (eliminare sprechi Muda - ) ) eliminare (( inconsistenze sovraccarichi muri mura e - ↳ "ottenere " diversi operando senza Muda su processo un basato fronti sul miglioramento con approccio un ) continuo passi piccoli (Kaizen e a " solo time " cliente Just il che dopo produce si in :- ordine fatto l'ha ).

Tecniche operative di previsione

(Breve periodo operative tecniche - di previsione (medio " taniche" - lungo )[ (↳ strategiche il ✗ - imprenditore intuito dell' [ aziendale direzione [ )(qualitative Delphi metodo si regressive quantitative fenomeno fenomeno base sulla prevede uuaetroai = in > Auloregressine fenomeno del stesso " " """ > =.

(Errori previsionali )) ha Dio (storico hoogni dato incertezza Dt previsione una una e = m )(Previsione Ft Dt Di errore Ft - = FIT capacità accuratezza di essere di previsione mediamente corretta una = )(realtà mediamente ' discosto dalla se non bias accurata distorsione previsione mi - puntuale della quindi ed ho errore in previsione errore deviazione quadratico media assoluta errore quadratico medio radice medio.

Sono capacità stesso ripetute precisione dello fornire stime ' lo valore previsione di di con una = parametro stesso.

Analisi della domanda

Analisi della domanda f- rappresentazione descrittivi dati statistica grafica dei e le grafico " forme che il " dette assume sono domande:

• Stazionarie.
• Tendenziale.
• Stagionale.
• Ciclica.

Posso dati fare dati univariate studio solo lo delle dei prendo sintesi D descrittive di ese tun - dati le tra relazioni studio bivariate di insieme due = ☐ })( probabilità frequente moda più osservazione Max = dati posizione di misure ordine mediana in centrale di di messi insieme 0$ un = storico dato → media = ) oscillazione banda ( di della ampiezza range ridotta formula varianza D@ campionaria ↳ media standard (deviazione o più grosso valore ottengo in valori dispersione dei miei media alla deviazione intorno standard intorno la alla media indica di variazione coeff.

Aggiustamenti

Aggiustamenti ) raccolto dati temporale base quando ho diversa (dei diversi → periodi con in mia " tenendo" aggiustarli devo conto di presi li ho quando aggiustamento della domanda lavorativi aggiustamento giorni dei lav medio n° dei gg. → nell' anno lavorativi n° giorni dei - mese nel.

Autocorrelazione strumento velocemente matematico quanto che. vanta variano = ma valori tall' di serie prendo istante valori i e ↳ confronto stessi dati si presi correlano valori i loro i con con e: 2 dopo ne alta < correlazione 1 lentamente la OK r 1 domanda ✓ > → varia - :] Addo correlazione rapidamente nessuna la domanda > r o → varia: - domanda la domanda prendo guardo se riesco e a " info fuori tirar delle" ) casuale aleatoria f- At = )(tendenziale Tt trend = St } stagionale (oscilla ) -2 12 periodo di 6 - oscillatorio mesi = . ciclica G- -ti.

Posso legarle Dt G-Se St loro tra Tt At indipendenti forma additiva di sono + + +=:

• Legame Dt Tt Se St moltiplicativa tra At ho Tt ste forma: +=.

Stima del trend

.t t stagionalità trend stima del trend. dati le ho breve orizzonte storico stima di lineare del trend un:

• - Tzetzes btt Tt a += coeff determinare da e b .a: trend atbtt E- Tt = = previsione che valuto gli errori impongo e possibile il minimo sia ✓ )DTT( quadratico l' (minimizza [Ft min orrore del - stima c-trend) ottengo complessi (' sono po' un ma ✓ ) nel (semplificazione punto ordinate medio traslazione delle y: ✓ orizzonte storico dell' lì t' l' ordinata Dt di è tutta t.t' origine a = la - ☐ domanda media 2 µ l' inclinazione) Est t' (Dt' b tgpb + stessa la = rimane == e Ian t'+2.
• ^Così b calcolata 0 ' sono mi ae: vtritate' ba a = - rtgpb -- prendo faccio dati avanti stima del parte trend media dei media mobile con di che vado dopo ma una nee: e.

)(Mk il valore prendo altri secondo i medio muove si o analizzo dati che )(molti valori se prendo } smorzamento dell' MA a ordine seconda ampiezza elevato di elevato si ☐ - )Se ( fenomeni diversi più sensibilità individuano prendo ordine pochi valori basso > i - trenini stagionalità quando ordine = media centrata mobile.

• } K dispari con 1 12 Mt mi K con → K == -2 nobili delle la faccio media due medie } pari K° con di K ampiezza 1 <= 2 mi.

Media centrata pesata mobile punti centro al più importanza voglio vicini ai dire:

• ↳ La 1)(pesi pesi ' dei somma e.
• T più dare peso a questo stima stagionalità )(12 mesi periodo - *# ) St Dt Tt aleatoria (componente additivo la ometto modello +=: o F) la ¥ divisione prendo uguali storico Sj dell' orizzonte periodo periodi ] in o -=- , stagione stagione considerando sto che ' quando bene quantità questo quindi trend il solita modello la e - costante domanda se cosa aggiungo sempre va una → sì Tt moltiplicativo Dt modello =.
• 1 percentuale stagionale Sj D componente la è pari si stagione a i: - -= D media stagione - stima componente casuale trend / stato " )(della test / destagionalizzazione domanda Dtat etoudizzazoue e -= ↳ domanda analisi formule le viste le fare posso con prima SCV =.

Metodi di previsione

Metodi di previsione prendo lo passato futuro il il predirne e uso per → )t } istante dati l' (storici nella attuale ultimo dei: di serie errore E De = - previsione F fit futuro / / previsione L: valore reale.

Previsione 1 multi tipo auto regressiva stesso base periodica a di su uno → dato dati prendo tutti clima i peso uguale per in serie.

Auto base regressiva aperiocica hanno 2 a tutti dati i stesso non uno si peso → e )(tecnica auto adattiva importanza maggior agli ultimi da dati - Do dati naive ultimi agli importanza maggiore: o [1 orizzonte vasto previsionale ho non un domanda ai previsione 099 i domani di _ Si della fa media valore semplice medio domanda da ati nun: m ↳ centrale crescenti quindi dati se valore i sono oitemgom, lole tutte hanno accurato stesso osservatori peso non molto.

• Considero mobile finestra dati media A di ampiezza di: mia → più K da previsione modo in avere una sensibile più grande K ho valori prendo } e → uno smorzamento maggiore piccolo dati tra più generalmente sensibilità K 53' → K meno ee, quello che determina MAD prendendo K minimizza la ottimale si metodo 1 K → naive = la -1 dei pesi esa una ✓.

Media mobile pesata A → 1/ domanda per previsione ci tempo al oggi elementi prendo storica della ed K serie peso diverso ad uno assegno ogn’un - ↳ ultimi più agli importanza lineare div Brown.

Smorzamento esponenziale

Smorzamento esponenziale → smorto linearmente dati ) più (vecchi il les dei peso ultima disponibile osservazione / { ultimo percentuale una dell' errore ultimo ai / errore digit usato correggere fit per viene / ↳ è effettuata t per previsione peso d)(E Dt Dt Ft 1- Ftts Ft ✗✗ ✗ ++ = - - d)Ft Ft (adf.at 1 -= -1 ↳ (1-4)+1=1' d)(a) Dt.at E- (Dta) E ✗ 1-Ft Dt Dt (✗ Di 1- ✗ ✗ a 1- ✗ + a + ++++1 -1 -= - ,-1 ... .q ricorsivamente iniziate tempo.

È quindi inizializzazione ☐ µ_ggggggg - Di Fa =:

• Di Fa =.

Determinare ' da 0 e aniiauità aee: . ' ""] indietro )(il delle nel tempo Dt 1- decresce a peso:

• Agli dati grande ultimi usarlo ✗ più } diminuisce peso poco accurato → mia conviene con insetto e e ☐, l' influenza variabile più dati dei domanda vecchi molto continuando domanda la sbagliare a molle a media o → _ Nave ipersensibile = la → modello previsione, , reattiva ) stabile basso (più a variabile domanda con stazionaria → mia ma, ↳ lftjytt l'ottimale che quello ✗ minimizza Da MAe = } costante la prevede il solo domanda noto limite rimane primo periodo poi per non.

Smorzamento esponenziale adattivo automatico (adattivo in a → maniera varia gwzie) base all' di 1133 in previsione errore a E- a)+1--4-17 E(1-+ fit di errore stima precedente errore relativo [dell' At errore) At(1 pppp = relativo - -tu At al mai tempo clone ✗ t = [precedente stima Mt )& Mt Et Mt ppP errore + -= - assoluto, dell' errore assoluto terrore fit assoluto di limiti algoritmo inizializzazione arbitrarietà Ma scelta in 1-1=0 nella di p -0p 0,2 → genere e. =:

• Di Fa =.

Precedenti nitrendo smorzamento scostamento correzione exp quando ho con lin → .. Holt di trend ritardo in sempre rimuovevano: più si può elemento di aggiungere in un più che riproduca trend il livello trend stima di del ultime due previsioni / IENE livello base di: Brown arrivata previsione e - di cui } al' ultima domanda inizializzazione DIF1 ↳ = -:

• 131 Di Da =.

Si Holt Winters dati inizializzazione adatta: → a - con media della del domanda.