Cilji in kompetence
Cilji predmeta so:
• osvojiti in razumeti pojme in znanja s področja matematičnih modelov in metod v poslovnih logističnih sistemih (PLS),
• pravilno identificirati probleme s tega področja in pridobiti znanja za konstrukcijo modelov in uporabo metod v PLS,
• razumeti mehanizme delovanja metod in modelov PLS, ter jih znati pravilno uporabiti za reševanje problemov,
• pridobiti znanja pravilne klasifikacije različnih problemov in zmožnosti uporabe pravilnih in ustreznih metod in modelov PLS za dani problem,
• pridobiti razumevanje teoretičnih ozadij, nujno potrebnih za pravilno interpretacijo dobljenih rezultatov metod in modelov PLS in ocenitev njihove kakovosti,
• pridobiti razumevanje fizikalnih in matematičnih mehanizmov v ozadju obravnavanih problemov in procesov v okviru PLS,
• se naučiti pravilno ovrednotiti ustreznost in kvaliteto uporabljenih metod in modelov PLS, ter znati pravilno uporabiti ustrezne metrike za testiranje njihove veljavnosti,
• se naučiti pravilno interpretirati rezultate uporabljenih metod in modelov PLS ter pravilno podati sklepe na njihovi osnovi.
Kompetence, ki jih pridobijo študenti:
• osvojijo teoretično znanje na področju matematičnih modelov in metod v PLS,
• poglobljeno razumejo matematične modele in metode v PLS,
• spoznajo in razumejo metrike na področju matematičnih modelov in metod v PLS,
• razumejo fizikalne in matematične mehanizme v ozadju matematičnih modelov in metod v PLS,
• rešujejo kompleksne probleme v logističnih sistemih s pomočjo matematičnih modelov in metod v PLS,
• razumejo delovanje matematičnih modelov in metod v PLS, koristno tako v okviru tega, kot tudi drugih sorodnih predmetov.
Vsebina
1. Osnove teorije verjetnosti in verjetnostne porazdelitve.
2. Regresija in napovedovanje v operacijskih raziskavah:
Predstavitev modeliranja z enostavno linearno regresijo in regresijsko premico, Predstavitev modeliranja z multiplo linearno regresijo, Primeri iz operacijskih raziskav.
Napovedovanje časovno odvisnega povpraševanja: Določanje komponent časovnih vrst in dekompozicija, Model regresijske premice, Brownova metoda pri konstantnem trendu, Holtova metoda pri dodatnem linearnem trendu, Wintersova metoda pri dodatnem sezonskem trendu.
3. Upravljanje zalog in stroški (deterministični in stohastični modeli za upravljanje zalog, povezava z napovedovanjem povpraševanja).
Optimalno upravljanje zalog pri konstantnem determinističnem povpraševanju: Določitev optimalne naročilne količine, optimalnega časa naročila in optimalnega maksimalnega dovoljenega primanjkljaja (hipno ali postopno polnjenje, primanjkljaj je ali pa ni dovoljen).
Pregled optimalnih strategij za upravljanje zalog pri stohastičnem povpraševanju.
(Enoperiodični modeli in Newsboy problem, Stohastični modeli pri zveznem pregledovanju stanja zalog, Stohastični modeli pri periodičnem pregledovanju stanja zalog).
Metode poučevanja in učenja
Predmet vključuje različne metode poučevanja in učenja, kot so: predavanja v klasični obliki, predavanja preko video predstavitev, filmov in webinarjev, predstavitve študentov in samostojni študij študentov.
Predavanja: pri predavanjih študent spozna teoretične vsebine predmeta. Del predavanj se izvaja na klasični način v predavalnici, del pa v obliki e-predavanj (e-predavanja se lahko izvajajo na videokonferenčni način ali s pomočjo posebej v ta namen didaktično pripravljenih e-gradiv v virtualnem elektronskem učnem okolju).
Vaje: pri vajah študent utrdi teoretično znanje in spozna aplikativne možnosti. Del vaj se izvaja na klasični način v predavalnici, del pa v obliki e-vaj (e-vaje se lahko izvajajo na videokonferenčni način ali s pomočjo posebej v ta namen didaktično pripravljenih e-gradiv v virtualnem elektronskem učnem okolju).
Predvideni študijski rezultati - znanje in razumevanje
Znanje in razumevanje:
Študent/študentka bo ob zaključku predmeta zmožen:
• obvladati raziskovalne metode, postopke in procese na področju metod in modelov PLS,
• samostojno znanstveno raziskovati na področju metod in modelov PLS (tematika raziskovalne naloge se lahko glede na specifične zahteve razlikuje, v osnovi pa je predstavljen problem napovedovanja povpraševanja),
• uporabljati kvantitativne metode in modele PLS,
• poglobljeno analizirati probleme in uporabljati pri tem sistemsko razmišljanje na tem področju,
• reševati probleme v poslovnih logističnih okoljih,
• pridobiti splošna in specifična znanja na področju metod in modelov PLS,
• integrirati različne koncepte kvantitativnih metod in modelov PLS, ki vodijo k inovativnim rešitvam obravnavanih problemov,
• kritično analizirati kompleksna znanja, koncepte, pristope in strategije k uporabi metod in načrtovanju modelov,
• sintetizirati informacije s področja metod in modelov PLS, ter prepoznati vrednosti znanja ali procesov z vidika predmeta in prakse.
Študijski rezultati se bodo preverjali (in merili) na različne načine, kot je to definirano v deležih (v %) pri načinih ocenjevanja.
Temeljni literatura in viri
Dragan, D. (2009). Upravljanje logističnih sistemov: visokošolski učbenik. Fakulteta za logistiko.
Dragan, D. (2009). Predstavitev optimalnih strategij za upravljanje zalog pri stohastičnem povpraševanju: interno dodatno gradivo za predmet Upravljanje logističnih sistemov (str. 48 f.). Fakulteta za logistiko.
Box, G. E. P., Jenkins, G. M., & Reinsel, G. C. (2008). Time series analysis: forecasting and control (4th ed.). Wiley.
Dragan, D. (2013). Stohastični procesi v logistiki: visokošolski učbenik. Univerza v Mariboru, Fakulteta za logistiko. https://fl.um.si/knjiznica/digitalna-knjiznica/e-knjige/
Pogoji za vključitev v delo oz. za opravljanje študijskih obveznosti
Ni pogojev.
Podrobnosti o izvedbi in ocenjevanju Zagovor raziskovalne naloge je pogoj za pristop k izpitu
• Računski del izpita 50%
• Teoretični del izpita 20%
• Raziskovalna naloga in zagovor (e-predavanja in e-vaje) 30%
