Cilji in kompetence
Študenti pridobijo in nadgradijo znanje sodobnih kvantitativnih metod v managementu dobavnih verig. Z uporabo odprtokodnega programskega orodja R znajo analizirati primere iz prakse, izberejo ustrezni metodološki pristop, kritično ocenijo ter ustrezno interpretirajo rezultate.
Vsebina
1. Pregled optimizacijskih modelov v managementu nabavnih verig
(linearni optimizacijski modeli, simpleksni algoritem, celoštevilski modeli ter mešani celoštevilski modeli, na primerih iz managementa dobavnih verig)
2. Optimizacija transporta
(formulacija modela, primerjava metod za reševanje)
3. Napovedovanje z regresijskimi modeli
(regresijski modeli, modeli časovnih vrst, napovedovanje povpraševanja in drugih količin z regresijskimi modeli)
4. Globoko učenje
(osnove globokega učenja, primeri uporabe globokih nevronskih mrež za napovedovanje v managementu dobavnih verig)
V vseh poglavjih bo za reševanje empiričnih primerov uporabljeno odprtokodno programsko orodje R.
Metode poučevanja in učenja
- predavanja
- aktivno individualno in skupinsko delo
- študijski primeri
Predvideni študijski rezultati - znanje in razumevanje
Pri predmetu Kvantitativne metode v managementu dobavnih verig študenti:
1. Sistematično pridobijo in nadgradijo znanje sodobnih kvantitativnih metod v managementu dobavnih verig.
2. Razvijejo sposobnost uporabe teoretičnega znanja s področja managementa dobavnih verig v kvantitativnih modelih. (PILO 2a)
3. Znajo primerjati ter kritično oceniti različne metodološke pristope.
4. Formulirajo oziroma razvijejo ustrezen model ter ga ocenijo v odprotokodnem programskem orodju R. (PILO 3a)
5. Se usposobijo za uporabo programskega orodja R na primerih iz prakse. (PILO 1a, PILO 3a)
6. Ustrezno predstavijo in interpretirajo rezultate, ki jih dobijo s pomočjo kvantitativnih metod. (PILO 3b)
7. Razvijejo veščine za samostojno in skupinsko empirično delo ter nadgradijo sposobnost sodelovanja in komunikacije. (PILO 3 c)
Oznaka PILO (i.e. predvideni študijski rezultati programa) opredeljuje prispevek posameznega naštetega predvidenega študijskega rezultata učne enote k doseganju splošnih in/ali predmetno-specifičnih kompetenc oziroma učnih izidov, ki se s programom pridobijo).
Predvideni študijski rezultati - Prenosljive/ključne spretnosti in drugi atributi
Pri predmetu Kvantitativne metode v managementu dobavnih verig študenti:
1. Sistematično pridobijo in nadgradijo znanje sodobnih kvantitativnih metod v managementu dobavnih verig.
2. Razvijejo sposobnost uporabe teoretičnega znanja s področja managementa dobavnih verig v kvantitativnih modelih. (PILO 2a)
3. Znajo primerjati ter kritično oceniti različne metodološke pristope.
4. Formulirajo oziroma razvijejo ustrezen model ter ga ocenijo v odprotokodnem programskem orodju R. (PILO 3a)
5. Se usposobijo za uporabo programskega orodja R na primerih iz prakse. (PILO 1a, PILO 3a)
6. Ustrezno predstavijo in interpretirajo rezultate, ki jih dobijo s pomočjo kvantitativnih metod. (PILO 3b)
7. Razvijejo veščine za samostojno in skupinsko empirično delo ter nadgradijo sposobnost sodelovanja in komunikacije. (PILO 3 c)
Oznaka PILO (i.e. predvideni študijski rezultati programa) opredeljuje prispevek posameznega naštetega predvidenega študijskega rezultata učne enote k doseganju splošnih in/ali predmetno-specifičnih kompetenc oziroma učnih izidov, ki se s programom pridobijo).
Temeljni literatura in viri
Osnovna študijska literatura (Compulsory textbooks):
- Anderson, T.R. (2022) Optimization modelling using R. Boca Raton: Chapman & Hall/CRC. (izbrana poglavja/selected chapters)
- Christou, I.T. (2013) Quantitative methods in Supply Chain Management: Models and algorithms. London: Springer. CRC. (izbrana poglavja/selected chapters)
Dodatna študijska literatura (Additonal textbooks):
- KAVKLER, Alenka. Smooth transition regression approach to the analysis of sustainability of fiscal policy in the United States of America. V: VAZOV, Grigorii˘ (ur.). Actual issues of modern development of socioeconomic systems in terms of the COVID-19 pandemic : scientific monograph. Sofia: VUZF Publishing House "St. Grigorii Bogoslov", 2021. Str. 402-418, ilustr. ISBN 978-619-7622-16-4. [COBISS.SI-ID 100873219]
- Izbrani članki za prikaz uporabe globokega učenja v managementu dobavnih verig. (Selected papers on the application of deep learning in supply chain management.)
Podrobnosti o izvedbi in ocenjevanju Pisni izpit (70%)
Sodelovanje pri pedagoškem procesu (30%)
