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Lo stock rende possibile una dinamica, ma il flusso esiste perchè c'è una risorsa e rappresenta la

dinamica.

5.4 TIPOLOGIE LIVELLI E I FLUSSI

Alcuni esempi per il mondo dell’impresa:

Livelli: grandezze costanti

Materiali: materia prima, prodotti finiti, inventario in produzione, ecc

- Attrezzature: macchine, tool, spazi fisici, ecc.

- Ordini: ordini d’acquisto e di vendita, contratti, richieste, ecc.

-

Flussi: grandezze che cadono a zero

Produzione, trasporto, distribuzione;

- Rotture, trasformazione, allocazione, noleggio;

- Vendita, ordinazione, recruiting, formazione.

-

Anche intangibili

Qualità, customer satisfaction, affaticamento personale, magazzini virtuali, ecc.

-

5.5 VARRIABILI AUSILIARIE

Teoricamente, ogni sistema e ogni DLF associato è

completamente rappresentabile attraverso i 3 elementi

identificati, e cioè: livelli, flussi e information link. I livelli e i flussi

rappresentano delle variabili, mentre l’information link trasporta

un’informazione significativa dai livelli ai flussi.

In pratica, tuttavia, condensare nei livelli e nei flussi tutte le

relazioni del sistema potrebbe generare illeggibilità e confusione.

Di conseguenza, così come a suo tempo suggerito per la

costruzione dei DCC, anche per i DLF si preferisce di solito

introdurre un numero di grandezze intermedie o ausiliarie sufficienti a rendere più chiaro il

diagramma .

Nel nostro caso, chiameremo “frazione clienti potenziali” la variabile ausiliaria, collegata con un

information link al flusso “vendite” per indicare che le “vendite”, in un certo istante, dipendono sia dal

valore dei “Clienti Potenziali”, sia dal valore della variabile “frazione clienti potenziali”.

NB. Le variabili ausiliarie possono essere delle costanti numeriche (numeri fissi che non variano nel

tempo) o delle variabili del tempo.

5.6 ESEMPIO: DLF PER LA SUPPLY CHAIN

Come si può vedere direttamente dal diagramma, escludendo le variabili ausiliarie, la struttura del

sistema è sostanzialmente controllata da tre livelli e quattro flussi che determinano i tre feedback loop

già evidenziati nel corrispondente DCC. Nel DLF appare più evidente e leggibile la dinamica del

sistema. 16

5.7 EQUAZIONI di LIVELLI E FLUSSI

I modellatori le implementano automaticamente, ma ... almeno una tantum in vita!

(f ) (f )

e u

derivata positiva derivata negativa

FORMA DIFFERENZIALE:

Dove L è la condizione iniziale che determina l'unico percorso in modo univoco.

CAP 2: IL PROCESSO di MODELLAZIONE

2.2 ATTORI DEL MODELLO

Manager come modellatore di strutture: pilotare e progettare modellatore deve individuare con

- →il

chiarezza il problema reale e il suo "cliente"o il gruppo di clienti, in modo da fornire il supporto

richiesto.

Chiunque, ad ogni livello, abbia responsabilità decisionali

- Modellatore:

- Consulente

 Group model building

Etica del modellatore

-

2.3 IL PROCESSO di MODELLAZIONE

NB. non esiste una ricetta precisa per costruire un modello di successo, è un atto creativo.

Il processo è creativo: esperienza, competenza, capacità di evidenziare problemi e situazioni

Possiamo pero dire che esistono delle specifiche fasi che identificano un modello efficacie, quindi

esistono strutturate come condizione necessaria ma non sufficiente:

Definizione Ipotesi Modello di

problema dinamiche simulazione Progettazione

Verifica/Test policies

RICORDA: il processo di modernizzazione è iterativo!

La modellazione è un processo iterativo:

è un processo che va ripetuto più volte prima di giungere a un modello “stabile” e, nel limite del

possibile, esaustivo. In altri termini, la modellazione è essa stessa una processo retroattivo ( feedback)

e non una sequenza lineare di passi; terminato un passo è possibile andare al successivo o, stimolati da

qualche riflessione, ritornare a rivedere uno qualunque dei precedenti. 17

La modellazione è contenuta nel sistema: →

2.4 FASI DEL PROCESSO

2.4.1 Definizione del problema

Quali criticità affliggono il cliente? Quale problema sta cercando di indirizzare? Qual è il vero

- problema? Qual è l’obiettivo del modello? quindi prima di tutto è necessario fare chiarezza sul

problema e definire bene quali siano i limiti dello stesso.

Modelliziamo i problemi e non i sistemi.

-

I modelli sono utili quando indirizzano le criticità ben precise anche complesse e amplificano la

comprensione della realtà.

Eisstono molti metodi per identificare le informazioni utili per definire dinamicamente il problema,

pur mantenendo la discussione fermamente focalizzata sui clienti e sui loro problemi.

Due strumenti: andamenti di riferimento e dell’orizzonte temporale.

- 2.4.1.1 Definizione del problema: Andamenti di riferimento

Metodo che consiste nella raccolta di una serie di grafici temporali e dati evoluti che descrivono lo

sviluppo del problema nel tempo. In questo modo è possibile identificare le grandezze significative per

il problema in questione.

Per esempio, se dall’analisi dei dati di

una banca si scopre un andamento del

bilancio nel tempo come quello espresso in figura, la relazione con gli interessi guadagnati potrebbe

essere dinamicamente rappresentabile con una retroazione, o circuito, positiva. 18

2.4.1.2 Definizione del problema: Orizzonte temporale

Molto spesso si tende a analizzare il problema in un arco temporale limitato e a circoscrivere a

quell’arco identificato le relazioni da studiare, generando una delle principali limitazioni del modello

mentale, ossia la tendenza a pensare che le cause e gli effetti siano localizzati e immediati. Nella

maggior parte dei casi non è così!

Nei sistemi dinamicamente complessi cause e effetti sono distanti nello spazio e nel tempo e i

cosiddetti effetti collaterali portano a resistenze di sistema caratterizzate da retroazioni ritardate. In

altri termini, il sistema tende a reagire alle nostre decisioni in un tempo anche molto lungo, generando

a volte nel breve gli effetti voluti ma scatenando, nel lungo periodo,reazioni contrarie alle decisioni

prese, spesso accompagnate da effetti collaterali non previsti.

Possiamo quindi dire che la scelta dell'orizzonte temporale influenza significativamente la percezione

del problema!

E' quindi importante identificare un orizzonte temporale sensato per il problema oggetto di analisi, e

riflettere pensando al ritardo temporale con il quale si manifestano possibili relazioni del sistema alle

politiche adottate.

2.4.2 Formulazione delle ipotesi dinamiche

Una volta che il problema è stato identificato e ambientato in un opportuno orizzonte temporale, è

necessario iniziare a costruire una teoria, che chiameremo ipotesi dinamica. L'ipotesi è "dinamica" in

quanto deve fornire una spiegazione delle dinamiche del problema in termini di struttura a

retroazioni, livelli e flussi del sistema; è "ipotesi" perchè provvisoria e soggetta a cambiamenti nel

corso del processo di modellazione.

Definizione: ipotesi dinamica è una struttura di modello in cui vengono opportunamente evidenziate le

componenti del sistema e la tipologia di relazioni tra esse esistenti. Riflette la natura del problema

identificato e raccoglie i modelli mentali dei partecipanti al processo di modellazione.

Considerazioni circa la limitazione del modello

- Strumenti per identificare i confini del modello e per rappresentare la struttura casuale:

- Diagramma di confine del modello

 Diagrammi di sottosistemi

 Diagrammi circolari causali

 Mappe di livelli e flussi

2.4.2.1 Ipotesi dinamiche: Diagramma di confine

definisce il contesto del modello, elencando le variabili chiave. Tali variabili possono essere di natura

endogena, esogena,

ossia facenti parte della struttura interna del modello, di natura ossia esterne al

modello. A volte, per ragione di chiarezza, vengono indicate anche le variabili escluse.

Ad esempio, nel tab riportata qui sotto vediamo che il modello ha un confine abbastanza ampio e la

maggior parte delle variabili sono trattate come endogene; questa partecipano al processo dinamico

del modello e variano i loro valori nel tempo in funzione della struttura del modello stesso. Le variabili

esogene, invece, sono assunte come input del modello (= costanti) e rappresentano l'evoluzione degli

eventi esterni. Le variabili escluse, infine, rafforzano il fatto che il modello progettano non le considera

appositamente.

Una chiara definizione dei confini fa si che il modello rappresenti correttamente l'ambito per cui è

stato considerato, evitando la riproduzione

di risultati incoerenti. 19

2.4.2.2 Ipotesi dinamiche: Diagramma di sottosistemi

Un diagramma di sottoinsiemi illustra l'architettura completa

del modello. Un diagramma di sottosistema illustra

l’architettura completa di un modello. Ogni sottosistema

principale viene illustrato attraverso flussi di materiale, merce,

informazioni, grandezze economiche, e così via. Ogni

sottosistema viene opportunamente accoppiato ad altri. I

sottosistemi possono essere organizzazioni come aziende e i

clienti, oppure unità organizzative come le operazioni, il

marketing e lo sviluppo prodotti. I diagrammi di sottosistemi

danno informazioni sul confine e sul livello di aggregazione del

modello, illustrando il numero e il tipo di organizzazioni.

Inoltre, forniscono informazioni sulle variabili endogene ed

esogene.

Diagramma del modello di un’azienda di semiconduttori

contenente il programma di miglioramento della qualità

2.4.2.3 Ipotesi dinamiche: Diagramma circolari causali

I diagrammi di confine e i diagrammi di

sottosistemi mostrano rispettivamente il

confine e l’architettura del modello, ma non

mostrano come le variabili sono fra

loro correlate, anche se nei diagrammi di

sottosistemi vengono rappresentati dei

generici collegamenti. Per ovviare a questa

limitazione, la Dinamica dei sistemi fa

uso, quale strumento di supporto in tal senso,

dei cosiddetti diagrammi circolari

causali, DCC. Questi sono utili a rappresentare

la struttura retroattiva (feedback loop) dei

sistemi, inoltre mostrano il collegamento

causale tra le variabili in gioco (vedi frecce di

direzione)

2.4.2.4 Ipotesi dinamiche: Mappe dei Livelli e Flussi

I diagrammi o mappe di livelli e flussi rappresentano la struttura fisica del sistema.

Utilizzando la metafora del modelli

idraulico, possiamo rappresentare i livelli

sono i serbatoi, ossia quelle grandezze

che contengono delle quantità e che si

riempiono e/o svuotano del tempo;

mentre i flussi come le valvole che

incrementano/drenano a una certa

velocità.

Esempi di livelli sono: i magazzini di

prodotti e di materie prime, la

popolazione, la cassa etc.

Esempi di flussi sono:

l'approvvigionamento, la produzione, la

distribuzione, le spese, gli investimenti

etc. 20

2.4.3 Formulazione del modello di simulazione

Si passa al computer! dopo aver definito il problema e il suo confine. Si utilizzano i sistemi virtuali

- perchè verificare le ipotesi direttamente nella realtà risulterebbe troppo complesso.

Passare dalla rappresentazione concettuale del modello, fatto di diagrammi e grafici di varia natura,

- a un modello formale, fatto di equazioni, parametri e condizioni iniziali

Spinge chi modella a chiarire ulteriormente alcune ambiguità o incompletezze ancora presenti nei

- diagrammi e, quindi, a strutturare in modo corretto il modello finale

La necessità di riconsiderare le ipotesi dinamiche “scritte sulla carta” diviene un costante stimolo a

- migliorare la compiutezza del modello da “inserire nel computer”

2.4.4 Esecuzione del test

In realtà, il test del modello inizia dal momento in cui si scrive la prima equazione; anche se,

- naturalmente, il test complessivo consiste nel verificare che il comportamento dinamico simulato

del modello approssima al meglio quello del sistema rappresentato.

Ogni variabile deve corrispondere a una precisa concettualizzazione del mondo reale e ogni

- equazione deve essere verificata dal punto di vista della correttezza dimensionale (per non

mescolare mele con pere!)

2.4.5 Progettazione e valutazione delle politiche

Una volta acquisita sufficiente dimestichezza con il modello e con i suoi comportamenti, il micro

- mondo può essere utilizzato per progettare e valutare politiche di miglioramento.

Progettare delle politiche non significa cambiare i valori di qualche parametro del modello e

- verificare la nuova situazione generata; significa, piuttosto, creare nuove strategie, strutture e

regole decisionali.

Ripensare nuove politiche significa progettare di nuovo le retroazioni, ridisegnare le strutture

- livelli e flussi, eliminare i ritardi temporali, cambiare il flusso e la qualità di informazioni disponibili

per le decisioni chiave o, più in generale, re-inventare i processi decisionali presenti nel sistema.

In sostanza, una volta costruito il primo micro mondo, il processo di modellazione continua fino a

- quando non si giunge a un modello soddisfacente,in grado di sostenere delle nuove politiche e

pronto per essere verificato nella realtà. A sua volta il feedback della realtà, spesso in continuo

cambiamento, spinge nuovamente a rivedere alcuni modelli mentali e, quindi, a riguardare il

modello creato e ad apportare quelle correzioni indotte da nuovi cambiamenti. E così ricomincia il

processo di modellazione: virtualmente, un processo continuo, senza fine!

2.5 OSSERVAZIONE

Passo dopo passo, siamo giunti a alla creazione di un micromondo utilizzabile come strumento di

- supporto alle decisioni (Decision Support System, DSS), ovvero come Flight Simulator.

Le applicazioni della Dinamica dei Sistemi, e i relativi modelli che ne discendono, riguardano anche

- il campo della formazione, particolarmente di quella manageriale, dove i micromondi creati

rappresentano efficaci strumenti di apprendimento a supporto dei cosiddetti learning labs.

2.6 CONCLUSIONI

In questo capitolo abbiamo affrontato il problema della modellazione dinamica e abbiamo illustrato il

processo di creazione di un modello, evidenziandone le fasi e gli strumenti di supporto. Il processo di

modellazione è un processo iterativo dove, indipendentemente dalla fase in cui ci si trova, è possibile,

anzi suggerito, ritornare a chiarire argomenti affrontati nelle fasi precedenti o a anticipare,

considerazioni utili per le fasi successive.

Al di là del processo indicato, abbiamo inoltre evidenziato che la costruzione di un modello è

sostanzialmente un atto creativo, dove le regole sono utili per disciplinare l’approccio di sviluppo ma

non rappresentano affatto condizione sufficiente per creare un modello coerente.

Abbiamo inoltre visto che, una volta creato e verificato il modello, è necessario cogliere dai

comportamenti evidenziati dalla simulazione elementi di ripensamento delle strategie, delle strutture

e delle regole decisionali per ricostruire un modello più coerente ai nostri bisogni. Non dimentichiamo,

per concludere, che il mondo reale, in continuo cambiamento, ci forza a cambiare continuamente i 21

nostri modelli mentali e a mantenere i mondi virtuali (micromondi) di sperimentazione sempre

aggiornati.

CAP 8: LA SUPPLY CHAIN

Tema: equilibrio dinamico, fenomeno tipico di oscillazione.

Applichiamo il system dinamic a quello che si chiama stock management.

8.1 OSCILLAZIONE, AMPLIFICAZIONE, RITARDO

Produzione industriale americano da anni 50 a 2000. Trend

crescente con crescita anche superiore ad una crescita lineare.

Stessa curda, ma andiamo a vedere le fluttuazione intorno al trend medio che era di 3,4. Gli impulsi di

crescita e decrescita hanno andamento oscillatorio con una certa regolarità., anche se generalmente

crescente.

In questo vediamo una certa regolarità nella caratteristica di autopresentazione del rumore; in

particolare vediamo che se mettiamo a confronto questa oscillazione con i beni di consumo, anche

questi ultimi hanno una loro caratteristica oscillatoria ben definita. È interessante andare a vedere

come evolvono i consumer goods versus i meni di consumo. Corrodendo le due curve, anche qui il

rumore ha una correlazione particolare.

Esiste correlazione tra le curve che rappresentano l'interazione tra sistemi integrati?

Si riesce a simulare e a rappresentare queste relazioni?

Obiettivo: capire se si può interpretare il fenomeno e se si può trovare un modello sistemico per

interpretare la fenomenologia.

Questo esempio correla il GDP con le vendite di automobili, e

correlati ancora con i macchinari necessari per la produzione

del bene interessato.

Si evidenzia che gli ordini di macchinari sono decisamente

più flussi anti rispetto alla produzione: c'è amplificazione

della fluttuazione a mano a mano che anche andiamo a monte

della supply chain. 22

Un'altra area è quella dei semiconduttori che fluttua molto più

velocemente rispetto alla produzione industriale.

8.2 STOCK MANAGEMENT PROBLEM (1°parte)

Per esemplificare un modello di questo tipo prossimo si divide una supply chain complessa in diversi

segmenti e cercare di rappresentare e capire il fenomeno per un segmento, fatto questo si cercherà di

generalizzarlo.

Cercando di generalizzare il più possibile, possiamo dire che l'area di

un segmento è rappresentata da domanda e offerta.

Queste due sono in qualche modo disaccoppiabili attraverso un

concetto di stock. Come tutti gli stock questi hanno una valvola di

uscita è una di entrata, che chiameremo rispettivamente loss rate (LR)

e acquisition rate (AR).

LR misura il mondo in cui la domanda viene servita. Dipende quindi

da alcune variabili interne di settore (cd variabili endogene) ed

esterne (variabili esogene). Sicuramente il loss rate dipende dallo

stock perché non si può lavorare a capacità infinita e quindi in qualche

modo la mia domo manda dipenderà dalla stock che metto a

disposizione per servire la domanda stessa.

AR misura il mondo in cui, per servire la domanda, il produttore deve

servirsi di row material per poter servire la domanda.

NB: la domanda cambierà nel tempo e sarà condizionata da un desired

stock S', anche se non sempre questo rappresenta la domanda vera è

propria perché rappresenta la domanda a cui si può far fronte. Questa

domanda che é funzione del tempo, cambierà anche il contenuto dello

stock - adjustment for stock AS- che è una grandezza che dipende sia

da S' che da S vero e proprio.

La combinazione di queste due variabili consente di rappresentare il desired acquisition rate DAR,

questo è ciò che mi servirà per rappresentare l'aggiustamento.

In sintesi:

- Sapere quanto varia la domanda

- Sapere quanto ho

- Avere il valore istantaneo dello stock della domanda desiderata

- Calcolare la differenza ovvero, AS

- E di conseguenza compensare il gap

Implementando un meccanismo con questa logica e riusciamo ad ottenere un feedback bilanciante

abbiamo raggiunto l'obiettivo.

AS = S - S' e DAR = AS

Quindi la differenza che ho rispetto al livello desiderato, diventa la compensazione dell'acquisition

rate.

Questo però ha delle falle.

1 critica: AS scritto come la differenza tra S e S' è concettualmente sbagliato perché questi sono valori

istantanei e quindi afferiscono grandezze istantanee è che prescindono dal tempo. Infatti, se dobbiamo

usare AS per calcolare l'acquisition rate ci manca una dimensione temporale al denominatore.

Aggiungiamo quindi un'altra variabile che entra in AS che è il tempo, proprio perché nel nostro

ragionamento iniziale mancava proprio la dimensione del tempo nel quale si verifica l'aggiustamento -

stock adjustment time SAT -. Ora è dimensionalmente perfetta.

2 critica: una legge di questo tipo è statistica e non dinamica. Si dovrà aggiungere una variabile di

uscite, all'acquisition rate ( aggiungiamo LR per con pesare l'uscita delle componenti. Nei sistemi

23

reali non è detto che si riesca a compensare

esattamente la stessa grandezza, quindi è

necessaria introdurre 2 grandezze: devo

distinguere tra expected loss rate e DAR.

EL valore di loss rate vero e proprio

DAR ciò che si può realmente fare

Questo comporta che l'aggiustamento non

sempre può essere immediato ma sono

necessarie delle variabili intermedie come

compensazione.

8.3 STOCK MANAGEMENT PROBLEM (2°parte)

L'acquisition rate sopisce questa fusta, più si sale a monte della supply chain è più aumenta questa

frusta. Come si può mostrar questa caratteristica della supply chain?

Introduciamo un indicatore che può aiutarci in questo, perché introdurrà il valore distorsivo per una

determinata supply chain che diventerà una sorta di costante strutturale della stessa.

Cosa ci conviene misurare? Misura la variazione dell'acquisition sulla variazione della domanda

(ovvero il desired).

Si prende L variazione percentuale massima dell'AR e la stessa del S'.

Il riporto amplificatore (rapporto tra variazione massima in input e variazione massima in output)

vale 53% / 20% = 2.65.

Questo numero ci dice che per un aumento, visto che a numeratore abbiamo la variazione del S', del S'

(capacità desiderata) dell'1% compieta un aumento del 2.65% delle macchine da acquistare. Se questo

modello funzione si riuscirebbe ad anticipare nel tempo, a fronte di segnali proveniente ad esempio

dal mercato, le necessità.

------------------------------ ULTIMA LEZIONE -------------------------------

Struttura tema d'esame:

3 parti ognuna con x crediti

1 parte: teoria domanda a crocette (contano poco circa 4 crediti)

2 parte: applicazione della system dynamics

- tema di SD

3 parte: applicazione SD (tecniche di simulazione) alla suppy chain

Tema 7 settembre 2012

1. La Policy resistance è il principio che sta alla base della SD

NOTA: nella Policy resistance i sistemi reagiscono alle azioni esercitate su di essi

2. il diagramma circolare causale risp 1

3. flusso risp 1

NOTA: un flusso per definizione cambia nel tempo, quindi non può essere lo strumento per

rappresentare le costanti di un sistema. 24

4. crescita forma-s con collasso risp 3

Parte 2:

prima cosa guarda il grafico la possibile dinamica e il possibile andamento delle variabili in gioco.

Personale in aziende (stock) drenato da un flusso che rappresenta il personale che abbandona

l'azienda condizionato da un ritmo di abbandono

l'information link rosso mi dice che il personale che abbandona l'azienda è una funzione di personale

in azienda e ritmo di abbandono.

Il personale in azienda diminuisce, quindi il feedback è un feedback Bilanciante (B)

6.1. indicare i segni dei link in figura →

negativo, perchè all'aumentare del flusso diminuisce lo stock . Se aumenta il personale che abbandona

l'azienda, diminuisce il personale complessivo in azienda.

Per l'altro link, il segno è positivo, più aumenta il ritmo di abbandono più persone lasciano l'azienda

6.2. identificare la natura delle variabili →

il personale è stock,

-

- quelli che abbandonano è flusso,

- il ritmo di abbandono è una variabile ausiliare.

6.3. indicare se esistono feedback loop esiste ed è quello che collega il personale in azienda con

quello che abbandona l'azienda. per capire il segno del feedback guardo i segni, quindi in questo caso -

e +, quindi meno. Perchè? Per la regola dei segni, compare un numero dispari (1) di segni

6.4. disegnare qualitativamente la curva nel tempo della variabile

Personale_in_Azienda:

andamento decrescente, ma decresce in modo non lineare.

Al tempo 0 vale 15.000.

6.5. supponendo che

- ritmo di abbandono = 0 nell'intervallo [0, T1]

- ritmo di abbandono = 0.02 nell'intervallo [T1, T2],

mantenendo cmq il personale in azienda maggiore di 0

- ritmo di abbandono = - 0.02 nell'intervallo [T2,infinto]

ridisegnare l'andamento della curva:

vuol dire che nel intervallo [0, T1] non c'è variazione di

personale = costante a 15.000

nel intervallo [T1, T2] riprende un comportamento che già

conosciamo con feedback bilanciante.

nel terzo intervallo, la curva crescere esponenzialmente perchè

si inverte il segno del feedback (da drenate diventa auto-

rinforzante) 25

Parte 3:

Es. 1

al tempo 0

Stock_S=100

SAT = 3

Average life = 6

Desired stock= 100 per 0<t<1 e poi 115 per t ≥1

S DS AS AR LR

0 100 100 [100-100/3] = 0 16.67 100/6 =16.67

1 100 115 115-100/3 = 5 21.67 16.67

2 105 115 115-105/3 = 3.333 20.83 105/6 = 17.5

3 105+3.33 = 108.33 115 115-108.33/3 = 2.22 20.28 108.33/6= 18.6

4 108.33 +2.22 = 110.56 115 115-110.56 /3 = 1.48 19.91 110.56/6 = 18.43

5 110.56 + 1.48 = 112.04 115 115-112.04 /3 = 0.99 19.66 112.04 /6 = 18.67

NOTA: calcolare prima il loss rate, perchè AR = AS + LR

Al T1 LR resta 16.67 perchè lo stock è rimasto pari a 100 dato che non ha subito variazioni dallo stock

adjustement

Es. 2

calcolare il rapporto di amplificazione mostrando i passaggi.

R = variazione% input (massima)/ variazione% output (dell'intervallo considerato)

Variazione output = variazione del desired stock (115 - 100) /100 = 15%

ovvero T5-T0/ T0

Variazione input = variazioni dell'acquisition rate (21.67 - 16.67)/16.67 = 30%

ovvero (max - min)/min

quindi R = 0.30 / 0.15 = 2

Es. 3

Tracciare l'andamento qualitativo nel tempo delle funzioni che descrivono l'andamento di "stock S" e

"Desired Stock", nelle ipotesi dell'esercizio 1.

Tema 21 Settembre 2012

Parte 1:

1. DCC →

- risp 3

- risp 1

- risp 2

- risp 3

Parte 2:

6.1 indicare segni del causal link 1 è un feedback bilanciante (B) quindi c'è un solo meno.

L'aggiustamento porta a una qualità superiore: + 26

l'aumento della qualità porta ad una diminuzione della differenza: -

6.2 Indicare la tipologia elle variabili presenti:

- qualità stock

- qualità desiderata stock

- differenza variabile ausiliaria

- frazione di aggiustamento variabile ausiliaria

- aggiustamento flusso

6.3 la variabile "qualità desiderata" poteva essere rappresentata anche con un variabile ausiliari?

Perchè? SI, perchè in questo caso non ci sono argomenti dinamici che fanno cambiare la qualità

desiderata (non cambia nel tempo), viene usato come S solo per predisporre una futura analisi e per

ragioni di controllo in questo modello però non c'è, quindi essendo una costante è concettualmente

sostituibile da una variabile ausiliaria perchè concettualmente è più

corretto.

6.4. rappresentare l'andamento nel tempo della variabile qualità.

al T0 = 80, quindi crescerà secondo le logiche sei feedback bilancianti dal

basso verso l'alto, fino ad 85 fino ad un certo t e diventerà costante

6.5. disegnare qualitativamente la curva variabile "differenza(t)"

Sarà al valore massimo all'inizio (85-80=5) per poi ridursi nel corso

tempo, fino ad annullarla completamente

Parte 3:

Initial Stock_S = 100

Average life= 12

SAT = 2 S DS AS AR LR

0 100 100

1

2

3

4

5 27


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DETTAGLI
Corso di laurea: Corso di laurea magistrale in mercati e strategie d'impresa (MILANO)
SSD:

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