PREDVIĐANJE – postupak određivanja pojava za koje mislimo da će se dogoditi u budućnosti.

1. Modul 1. PREDVIĐANJA PREDVIĐANJE – postupak određivanja pojava za koje mislimoda će se dogoditi u budućnosti. PREDVIĐANJE u industrijskim sistemima je usmereno na: PREDVIĐANJE POTRAŽNJE ZA PROIZVODIMA ( kako će se kretati potražnja za proizvodima u budućnosti) PLANIRANJE – postupak koji je usmeren na ono što mislimo da bi trebalo da se dogodi u budućnosti. Planiranjem težimo da promenimo buduće događaje. Predviđanja predstavlja ulazne podatke u postupke planiranja.

2. POSTUPCI PREDVIĐANJA : • ODREĐUJU PODLOGE ZA DONOŠENJE ODLUKA • SMANJUJU NEIZVESNOST • UTVRĐUJU STEPEN RIZIKA AKCIJA U BUDUĆNOSTI • OBEZBEĐUJU IZBOR NAJPOVOLJNIJE ALTERNATIVE • PREDVIĐANJA SU OSNOVNI ZADATAK MENADŽMENTA PREDUZEĆA • POSTUPCI PREDVIĐANJA ZAHTEVAJU : • SAZNANJA IZ RAZLIČITIH ISTRAŽIVAČKIH ZAHVATA • ISKUSTVO U RADU • SMISAO ZA PROCENU UTICAJA ČESTO SUPROTNOG DEJSTVA ULOGA POSTUPAKA PREDVIĐANJA : OSTVARIVANJE POVIŠENOG STEPENA IZVESNOSTI U REALIZACIJI PROJEKTOVANIH VELIČINA

3. EKONOMSKE POSLEDICE NETAČNIH PREDVIĐANJA • SLUČAJ PREDVIĐANJA POVIŠENIH KOLIČINA PROIZVODA U ODNOSU NA STVARNE POTREBE : • Povišen ugrađeni potencijal • Povećane utrošene investicije • Povećane zalihe • Sniženje ukupnih efekata procesa rada • SLUČAJ PREDVIĐANJA SNIŽENIH KOLIČINA PROIZVODA U ODNOSU NA STVARNE POTREBNE VELIČINE : • Nemogućnost zadovoljenja potreba okoline • Mogućnost pojave drugog proizvođača / konkurenta • Sniženje ukupnih efekata sistema

4. UPRAVLJAČKOM SISTEMU PREDUZEĆA SU POTREBNI KVALITETNI PODACI O ODNOSU SISTEM-OKOLINA U CILJU : • POSTAVLJANJA OSNOVNIH PODLOGA ZA ORIJENTACIJU U RAZVOJU PROCESA RADA • OBLIKOVANJA OPERATIVNIH PLANOVA ZA ODREĐENI VREMENSKI PERIOD • USKLAĐIVANJA POTREBA OKOLINE I POTENCIJALA SISTEMA

5. Postupci PREDVIĐANJA imaju za cilj određivanje parametara odnosa SISTEM-OKOLINA. • PARAMETRI ODNOSA SISTEM-OKOLINA MOGU BITI : • Odnos strukture-količina u programu proizvodnje • Stepen tehnološke složenosti proizvoda • Potencijal-kapacitet sistema • Kvalitet integralne sistemske podrške

6. POSTUPCI PREDVIĐANJA ODNOSA SISTEM-OKOLINA DUGOROČNA – strateški prilazi vezani za nacionalnu i svetsku privredu i potrebe društva SREDNJEROČNA I KRATKOROČNA – mogućnost razmene sa okolinom određenog proizvodnog programa • METODE PREDVIĐANJA : • 1. KVALITATIVNE METODE • OSLANJAJU SE NA MENADŽERSKE SPOSOBNOSTI PREDVIĐANJA. • KORISTE SE KADA POSTOJI NEDOSTATAK INFORMACIJA ILI SU PODACI IZ PRETHODNIH PERIODA NEPOUZDANI. • 2. KVANTITATIVNE METODE • KORISTE ODREĐENU VRSTU MODELA ZA PROCES PREDVIĐANJA • PODACI IZ PRETHODNIH PERIODA ILI PODACI IZ UZORKA KOJI SU POUZDANI ZA PREDVIĐANJE BUDUĆIH DOGAĐAJA.

7. 1. KVALITATIVNE METODE PREDVIĐANJA • Delphi – metoda suprotstavljanja mišljenja eksperata iz oblasti. • Istraživanje tržišta – ankete, upitnici i istraživanja • Analogija sa životnim ciklusom – zasnovano na fazama životnog ciklusa proizvoda. • Iskustvene procene – iskustvo, predosećaj ili činjenice u određenoj situaciji

9. Научна и технолошка предвиђања у различитим подручјима технолошких примена указују на следећа остварења у времену: ×2003: Микроорганизми ће чистити површине од штетних материја, ×2003: У борби против канцерозних обољења први резултати ће се остварити помоћу Генске терапије, ×2003: Масовна примена сунчаних елемената на крововима и фасадама кућа, ×2004: У примену ће ући поступци аутоматског селектирања и прераде отпада, ×2005: Различите машине ће, по угледу на људе моћи "видети" идентификовати и препознати једноставније препреке самостално, ×2005: Микросонде ће одстрањивати крвне чепове из крвних токова у најкраћем времену, ×2006: Возила ће се кретати аутоматски помоћу рачунарског система, ×2007: Рачунар ће преводити текстове на највећи број значајних језика,

10. ×2008: Рачунар ће на основу убачених података по жељи вршити обраду и прорачун молекуларне структуре нове супстанце, ×2008: Истраживачи ће имати јасну слику о поремећајима које изазива рак, ×2009: Вештачке мишиће и чланке ће управљати сопствени нервни систем, ×2010: Електронски ауто ће се снабдевати на соларним станицама ×2010: Вештачки уређаји прикачени на нервни систем слепог човека ће му омогућити да види, ×2012: Са супрапроводницима ће бити могуће преносити електричну енергију на даљину без губитака, ×2013: Транзистори величине атома ће ући у општу употребу, ×2013: Примена поступка вакцинисања против рака, ×2014: Магнетно крећуће железнице ће достићи брзину од 1000 km/h, ×2014: Штетни угљен диоксид ће се исисавати из ваздуха, ×2016: Век трајања конзумне робе ће се повећати више од 5 пута без штете по здравље, ×2019: Струја из пустиње ће бити доступна помоћу супра проводника.

11. 1.Postupak utvrđivanja odnosa sistem-okolina na osnovu iskustvenih procena

12. 2. KVANTITATIVNE METODE PREDVIĐANJA 2.1. Predviđanja na osnovu ponašanja parametara pojava u prošlosti 1.1 Metoda pokretnih srednjih vrednosti

16. KVANTITATIVNE METODE PREDVIĐANJA 2.2. Predviđanja na osnovu aproksimativnih funkcija-Modela 1.2 Informacije iz prethodnih perioda – Model predviđanja vremenska serija podataka

17. Trend predstavlja srednju vrednost promenljivih koje karakterišu proces i uslovljava MODEL PREDVIĐANJA. Postupak određivanja trenda se naziva regresiona analiza, a zasniva se na metodi najmanjih kvadrata, jer minimizira kvadrate rastojanja između posmatrane tačke i krive regresije – trenda pojave. Za slučaj linearnog odnosa trend se iskazuje jednačinom: y(t) = a + b t y(t)– srednja vrednost parametra koji određuje odnos sistem-okolina t – vremanski period a – konstanta koja određuje početnu veličinu b – konstanta koja određuje prirast pojave u vremenskom periodu t

18. Za slučaj eksponencijalnog toka posmatranog parametra (potražnja – qj), vremenska serija se može predstaviti modelom čija je jednačina: y(t) = a b t Za ocenu pogodnosti izabrane jednačine (modela) se koristi srednje kvadratno odstupanje (standardna devijacija) u obliku: Σ (y – yi)2 σ = n ako je max |y – yi)| < 3 σ, prihvata se pretpostavljeni model ako je max |y – yi)| > 3 σ, odbija se pretpostavljni model i vrši se izbor novog modela posmatrane vremenske serije

19. linearni trend nelinearni trend

20. 1.3 Predviđanje kretanja pojave

21. Greška predviđanja

22. 1.4 Prilagođavanje modela predviđanja 1.4.1 metoda proseka iz k-vremenskih perioda Prilagođavanje modela na osnovu proseka iz k-prethodnih vremenskih perioda. Za vremensku seriju postavljenu modelom: Y(t) = a + b(t) t u trenutku t=T predviđanja za period T+q se određuju: ili

23. M(T) – pokretna sredina prvog reda M(T) = 1/k (Y(T-k+1) + Y(T-k+2) + ...+ Y(T) ) M(T)(2) - pokretna sredina drugog reda M(T)(2) = 1/k (M(T-k+1) + M(T-k+2) + ...+ M(T) )

25. 1.3.2 metoda eksponencijalnog prilagođavanja Predviđanje se vrši za bilo koji period korišćenjem težinskog proseka svih prethodnih perioda, a prema obrascu: Ft = Ft-1 + α ( At-1 – Ft-1 ) Ft – prilagođena predviđena veličina za period t Ft-1- prethodno predviđena veličina za period (t-1) At-1 – stvarne potrebe u periodu (t-1) α – konstanta prilagođavanja ( u granicama od 0-1). Veće vrednosti utiču na manji efekat prilagođavanja, odnosno veći uticaj stvarnih potreba.

26. During the past 8 quarters, the Port of Baltimore has unloaded large quantities of grain. ( = .10). The first quarter forecast was 175..Quarter Actual 1 180 2 168 3 159 4 175 5 190 6 205 7 180 8 182 9 ?

27. 175.00 + Ft = Ft-1 + 0.1(At-1 - Ft-1) Forecast, F t Quarter Actual α ( = .10) 1 180 175.00 (Given) 2 168 3 159 4 175 5 190 205 6

28. Ft = Ft-1 + 0.1(At-1 - Ft-1) Forecast, F t Quarter Actual α ( = .10) 1 180 175.00 (Given) 2 168 175.00 + .10( 3 159 4 175 5 190 6 205

29. Ft = Ft-1 + 0.1(At-1 - Ft-1) Forecast, F t Quarter Actual α ( = .10) 1 180 175.00 (Given) 2 168 175.00 + .10(180 - 3 159 4 175 5 190 6 205

30. Ft = Ft-1 + 0.1(At-1 - Ft-1) Forecast, F t Quarter Actual α ( = .10) 1 180 175.00 (Given) 2 168 175.00 + .10(180 - 175.00) 3 159 4 175 5 190 6 205

31. Ft = Ft-1 + 0.1(At-1 - Ft-1) Forecast, F t Quarter Actual α ( = .10) 1 180 175.00 (Given) 2 168 175.00 +.10(180 - 175.00) = 175.50 3 159 4 175 5 190 6 205

32. Ft = Ft-1 + 0.1(At-1 - Ft-1) Forecast, F t Quarter Actual α ( = .10) 1 180 175.00 (Given) 2 168 175.00 + .10(180 - 175.00) = 175.50 3 159 175.50+.10(168 -175.50)= 174.75 4 175 5 190 6 205

33. Ft = Ft-1 + 0.1(At-1 - Ft-1) Forecast, F t Time Actual α ( = .10) 4 175 174.75 + .10(159 - 174.75) = 173.18 5 190 173.18 + .10(175 - 173.18) = 173.36 6 205 173.36+ .10(190 - 173.36) = 175.02 7 180 175.02 + .10(205 - 175.02) = 178.02 178.02 + .10(180 - 178.02) = 178.22 8 182 ? 178.22 + .10(182 - 178.22) = 178.58 9

34. 1.3.2 metoda eksponencijalnog prilagođavanja Ft = Ft-1 + α ( At-1 – Ft-1 )

35. Prilagođavanje model predviđanja

36. 2. Postupak utvrđivanja odnosa sistem-okolina na osnovu međuzavisnosti programa rada potrebe u alatima program proizvodnje blokova motora • potrebno • normativ učešća posmatranog parametra u jedinici izlazne veličine datog programa • nivo izlaznih veličina predmetnog programa proizvodnje

37. IZBOR METODE PREDVIĐANJA • Veština i obučenost menadžera. • Raspoloživost vremena i resursa. Vreme prikupljanja podataka i troškovi. • Karakteristike korišćenja. Za koje svrhe se koriste i za koji horizont predviđanja. • Raspoloživost podataka. • Zakonitost podataka. Ravnomernost vremenske serije, sezonske varijacije

40. PRIMER 1. Pretpostavljeni model : Y=a+bt

41. Proračun koeficijenata jednačine

42. Σ

43. a) Predviđanje potražnje na osnovu ekstrapolacije trenda Y14=3637 komada.

44. b) Metoda proseka iz K-vremenskih perioda, K=5

46. modul 2. PROGRAMIRANJE • ZASNIVA SE NA : • ULAZNIM INFORMACIJAMA POSTUPKA PREDVIĐANJA • TEKUĆIM PORUDŽBINAMA OKOLINE • ANALIZI POTENCIJALA SISTEMA • ANALIZI MOGUĆNOSTI INTEGRALNE SISTEMSKE PODRŠKE • ANALIZI OGRANIČENJA • CILJEVI: • ODREĐIVANJE STRUKTURE PROIZVODA KOJI SE ISPORUČUJU • UTVRĐIVANJE KOLIČINA PROIZVODA • ODREĐIVANJE ROKOVA ISPORUKA • UTVRĐIVANJE EFEKATA PROCESA RADA

47. POSTUPAK UTVRĐIVANJA MEĐUZAVISNOSTI SISTEM-OKOLINA USLOVLJEN JE: • POTREBAMA OKOLINE • POTENCIJALIMA SISTEMA I OKOLINE • KVALITETOM ORGANIZOVANJA PROIZVODNIH STRUKTURA • SPOSOBNOŠĆU IZNALAŽENJA POSTUPAKA ZA OTKLANJANJE UZROKA IZAZVANIH OGRANIČENJIMA REALNIH SISTEMA REZULTAT : OPERATIVNI PLANOVI

48. 1. IZBOR VREMENSKOG PERIODA OPERATIVNOG PLANA • USLOVLJEN JE VELIČINAMA KOJE ODREĐUJU TOKOVE U SISTEMU: • STEPENOM TEHNOLOŠKE SLOŽENOSTI PROIZVODA • VARIJANTOM PROIZVODNE STRUKTURE • POSTUPKOM ULAZA RADNIH NALOGA U PROCES RADA • -ULAZ RADNIH NALOGA ZA DELOVE • -ULAZ RADNIH NALOGA ZA PROIZVOD • POSTUPKOM IZVOĐENJA PLANA (JEDAN ILI VIŠE ULAZA) • ODNOSOM STRUKTURA/KOLIČINE U OPERATIVNOM PLANU

49. Izbor vremenskog perioda operativnog plana za: Grupni tokovi i Predmetni prilaz ( Radne jedinice) • Omogućava podelu operativnog plana na radne jedinici - N radnih naloga na r radnih jedinice. Opterećenje radne jedinice N/r. • Podela na : proizvodnju delova, međuskladišta i montažu. • Podela vremenskog intervala operativnog plana na kraće vremenske jedinice (fleksibilnost, niži nivo nedovršene proizvodnje i jednostavnije utvrđivanje redosleda ulaza radnih naloga u proces rada). • Moguće usvojiti nedelju kao vremenski period operativnog plana.

50. 2. POSTUPCI UTVRĐIVANJA MEĐUZAVISNOSTI SISTEM-OKOLINA • ANALIZA ULAZNIH VELIČINA • ANALIZA POTENCIJALA SISTEMA • USVAJANJE OPERATIVNOG PLANA • PODEŠAVANJE OPERATIVNIH PLANOVA