Post on 03-Apr-2018
transcript
7/28/2019 Proiect Simulari in Afaceri (Repaired)
http://slidepdf.com/reader/full/proiect-simulari-in-afaceri-repaired 1/16
În fiecare zi, Cofetaria Sweet face tarte. Ea produce tarte numai in loturi de 8 bucăţi. Pentrusimplificare, vom presupune că cererea zilnică este tot multiplu de 8. Datele din trecut arată că cerereavariază de la 40 la 80 tarte pe zi.
Fiecare tarta are costul de producţie de 4 unităţi monetare (u.m.) şi se vinde cu 6 u.m. Produselerămase la sfârşitul zilei sunt vândute unei terţe societăţii la un preţ de recuperare de 2 u.m/buc. Dacăcererea depăşeşte oferta, se presupune că există o pierdere de profit de 1,5 u.m./bucată determinată dediverşi factori (concurenţa etc.).
Din datele înregistrate în evidenţele cofetariei rezultă că cererea zilnică de tarte prin distribuţia discretăde probabilitate prezentată in tabelul 1.
Tabelul 1
Cererea (loturi/zi) Probabilitatea
5 0,10
6 0,15
7 0,25
8 0,30
9 0,15
10 0,05
Proprietarul Cofetariei Sweet a hotărât sa utilizeze simularea Monte Carlo pentru:
A. Obţinerea distribuţiei de probabilitate a profitului total care se poate realiza într-o lunăcalendaristică în cazul în care ar produce in fiecare zi 8 loturi de produse.
B. Analiza rezultatelor care se pot obţine pentru diferite variante decizionale de producţie şi anume:5, 6,7,8,9 sau 10 loturi pe zi.
7/28/2019 Proiect Simulari in Afaceri (Repaired)
http://slidepdf.com/reader/full/proiect-simulari-in-afaceri-repaired 2/16
Rezolvare
1. Sistemul analizat este din categoria sistemelor de producţie cu cerere probabilistiă şi cu stoc pentruo singură perioadă.
Obiectivul sistemului este maximizarea profitului mediu lunar.
Pentru indicarea factorilor care influenţează profitul se poate folosi diagrama de influenţa din Figura 1care arată descompunerea factorilor până la nivelul la care se pot defini valorile variabilelor de intrarenecesare pentru determinarea profitului.
Figura 1
Profit
Venit total Cost total
Venit din Venit din Cost total Cost totalvanzări recuperare producţie penalizare
Pret unitar Preţ unitar Cantitatea Cererea Cost unitar Cost unitar de vânzare de recuperare produsă de producţie penalizare
Pentru simplificare în această diagramă au fost incluşi numai factorii care influenţează profitul înaintede plata taxelor.
La ultimul nivel al diagramei din Figura 1 se pot identifica urmatoarele date de intare:
Variabila decizională: cantitatea de tarte produse în fiecare zi. Valorile variabilei de decizie au foststabilite de decident : 5, 6 7, 8, 9 sau 10 loturi pe zi.
Variabila probabilisă independentă: cererea zilnică de tarte. Din cauza cererii probabiliste, profitulzilnic rezultat va fi asemenea o variabilă probabilistă.
Parametri consideraţi cerţi pentru perioada analizată: costul unitar de producţie, costul unitar de
penalizare, preţul unitar de vânzare şi preţul unitar de recuperare.
2. Construirea modelului pentru calcularea profitului zilnic şi profitului total realizat într-o lunăcalendaristică.
Pentru determinarea profitului care se poate obţine într-o zi, pe baza diagramei de influenţă se potdefini următoarele ecuaţii:
Venit din vânzări = ( MIN ( Cantitatea produsă, Cerere)) x Preţ unitar de vânzareVenit din recuperare = (MAX (0, ( Cantitatea produsă – Cerere ))) x Preţ unitar de recuperareCost total de producţie = Cantitatea produsă x Cost unitar de producţieCostul total de penalizare = ( MAX (0, ( Cerere – Cantitatea produsă))) x Costul unitar de penalizare
Cost total = Cost total de producţie + Cost total de penalizareVenit total = Venit din vânzări + Venit din recuperareProfit/zi = Venit total – Cost total
7/28/2019 Proiect Simulari in Afaceri (Repaired)
http://slidepdf.com/reader/full/proiect-simulari-in-afaceri-repaired 3/16
Într-o singură ecuaţie:
Profit/zi =( MIN(Cantitatea produsă, Cerere)) x Preţ unitar de vânzare + ( MAX (0, ( Cantitatea produsă – Cerere ))) x Preţ unitar de recuperare – Cantitatea produsă x Cost unitar de producţie – ( MAX(0, ( Cerere – Cantitatea produsă ))) x Cost unitar de penalizare.
Profitul total realizat într-o lună calendaristică va fi obţinut prin însumarea profitului zilnic realizat în30 de zile:
3. Modelul profitului conţine o singură variabilă probabilistă independentă şi anume cererea zilnică detarte. Această variabilă este descrisă de distribuţia discretă de probabilitate cu şase valori prezentată inTabelul 1.
4. Pentru generarea selecţiilor artificiale se va aplica procedura pentru distribuţii de probabilitatediscrete. Tabelul 2 prezintă funcţia F(x) de distribuţie cumulativă şi intervalele de numere aleatoareasociate fiecarei valori a cererii de brioşe exprimate în număr de loturi de câte 8 bucăţi.
Tabelul 2
Cererea(loturi/zi)
Probabilitatea
P( X = )
Funcţiadistribuţieicumulative
F( )= P(X≤ )
Intervalele
[F( ), F( )]
5 0.10 0.10 [0.00 0.10]
6 0.15 0.25 [0.10 0.25]
7 0.25 0.50 [0.25 0.50]
8 0.30 0.80 [0.50 0.80]
9 0.15 0.95 [0.80 0.95]
10 0.05 1.00 [0.95 1.00]
Pentru rezolvarea cerinţei (A) şi anume obţinerea distribuţiei de probabilitate a profitului total carese poate realiza într-o lună calendaristică în cazul în care cofetaria ar produce în fiecare zi 8 loturi de tarte,se deschide o nouă foaie de calcul în EXCEL şi se introduc datele şi formulele ca şi in Figura 2.
∑=30
1
// zi profit lună profit
7/28/2019 Proiect Simulari in Afaceri (Repaired)
http://slidepdf.com/reader/full/proiect-simulari-in-afaceri-repaired 4/16
7/28/2019 Proiect Simulari in Afaceri (Repaired)
http://slidepdf.com/reader/full/proiect-simulari-in-afaceri-repaired 5/16
Figura 2
Simularea vanzarilor de tarte (A) CELULA FORMULA COPIERE IN
B21 =RAND() B22:B50
C21 =VLOOKUP(B21,$F$9:$G$14,2) C22:C50
parametrii u.m./bucata u.m./ lot D21 =MIN(C21,$B$11)*$C$6 D22:D50
Cost unitar de productie 4 32 E21 =MAX(0;($B$11-C21))*$C$7 E22:E50
Pret unitar de vanzare 6 48 Distributia cererii F21 =$B$11*$C$5 F22:F50
Pret unitar de recuperare 2 16 Limita inf a functiei F(X) Cererea G21 =MAX(0;(C21-$B$11))*$C$8 G22:G50
Cost unitar de penal izare 1,5 12 Probabilitate de distributie cumulativa loturi/zi H21 =D21+E21-F21-G21 H22:H50
0,10 0 5,00 H51 =SUM(H21:H50)
Variabila de decizie 0,15 0,1 6,00
Cantitatea produsa Q: 8 loturi/zi 0,25 0,25 7,00
0,30 0,5 8,00
0,15 0,8 9,00
0,05 0,95 10,00
Functia obiectivProfit/zi =Venit din vanzari +Venit din recuperare - Cost total de productie - Cost de penalizare
Profit/ luna =Suma profitului zilnic realizat in 30 de zile
Simulare numar zile Nr aleator Cererea loturi/zi Venit vanzari Venit din recuperare Cost total de productie Cost total de penalizare Profit/zi
1 0,755239292 8 384 0 256 0 128
2 0,773995613 8 384 0 256 0 128
3 0,899629104 9 384 0 256 12 116
4 0,736167029 8 384 0 256 0 128
5 0,146293471 6 288 32 256 0 64
6 0,613549926 8 384 0 256 0 128
28 0,333880215 7 336 16 256 0 96
29 0,558373483 8 384 0 256 0 128
30 0,735460253 8 384 0 256 0 128TOTAL 3252
7/28/2019 Proiect Simulari in Afaceri (Repaired)
http://slidepdf.com/reader/full/proiect-simulari-in-afaceri-repaired 6/16
Determinarea distribuţiei de probabilitate a profitului
Simularea se poate realiza conform următoarei proceduri:
Pasul 1. Partea de sus conţine datele de intrare. În zona B5:B8 sunt introduse costurile şi preţurile pe bucată, iar în zona C5:C8 sunt calculate costurile şi preţurile pe lot de 8 bucaţi. În zona E9:E14 este
introdusă distribuţia de probabilitate a cererii. Acest mod de descriere a distribuţiei discrete de probabilitate este necesar pentru generarea în EXCEL a valorilor cererii zilnice. În celula B11 esteintrodusă valoarea variabilei de decizie referitoare la cantitatea de produse care se va produce într-o zi: 8loturi/zi.
În continuare, se va trece la introducerea funcţiilor pentru generarea cererii şi calcularea profituluizilnic. Fiecare zi va fi o simulare independentă, deoarece se presupune că cererea dintr-o zi nu esteinfluenţată de cererea din alte zile. Pentru a obţine profitul care poate fi realizat într-o lună oarecare se vor simula 30 de zile în care decizia este de a produce pe zi 8 loturi de câte 8 produse.
Pasul 2. În zona A21:A51 se vor introduce zilele de la 1 la 30 pentru care se face simularea. În acestscop se introduce numarul 1 în celula A21 şi se revine în celula A21. Apoi, din meniu de selectează Edit,
Fill, Series şi din casuţa dialog care apare se selectează Columns, Linear, se introduce numărul 30 în
dreptul lui Stop Value şi apoi se selectează OK.
Pasul 3. În celula B21 se introduce =RAND() pentru a genera un număr aleator uniform distribuit între0 şi 1 pentru primul experiment.
Pasul 4. În celula C21 se va genera cererea de tarte pentru ziua 1 pe baza numărului aleator generat încelula B21 şi a funcţiei de distribuţie cumulativă. În EXCEL, realizăm acest lucru cu funcţia VLOOKUP .
=VLOOKUP(B21,$F$9:$G$14,2)
Zona F9:G14 conţine limitele inferioare ale intervalelor [F( -1), F( )) asociate valorilor ale cererii
zilnice. Aceste intervale au fost calculate în Tabelul 2.Valoarea 2 introdusă în funcţia VLOOKUP arată că valorile care se generează (în acest caz cerereazilnică de loturi de produse) se găsesc în coloana a doua a zonei F9:G14.
Pe baza numărului aleator generat în celula B21 se va determina ce valoare a cererii va fi selectată.Deoarece în celula B21 s-a generat numărul aleator 0,968 care este mai mare decât 0,95, dar mai micdecât 1 se obţine cererea de 10 loturi pentru ziua 1. Pentru a vedea cum se modifică cererea pentru altenumere aleatoare se poate folosi tasta de recalculare F9.
Pasul 5. În celula D21 se determină venitul din vânzari cu formula:
=MIN(C21,$B$11)*$C$6
Deoarece cantitatea care poate fi vândută la preţul de 48 u.m./lot este egală cu minimul dintre cerereaşi oferta din ziua respectivă. Se poate verifica faptul că cererea generată în celula C21 este de 10 loturi,deci mai mare oferta de 8 loturi, astfel că venitul care poate fi realizat din vânzarile din ziua 1 este egal cu8*48=384u.m.
Pasul 6. Dacă oferta este mai mare decât cererea, produsele ramase se vând cu 16 u.m./lot, deciveniturile din recuperare se determină în celula E21 cu formula:
=MAX(0,($B$11-C21))*$C$7 În ziua 1, MAX(0, -2) = 0, deci veniturile din recuperări sunt de 0 u.m.
Pasul 7. În celula F21, cu formula:
7/28/2019 Proiect Simulari in Afaceri (Repaired)
http://slidepdf.com/reader/full/proiect-simulari-in-afaceri-repaired 7/16
=$B$11*$C$5
se determină costul total de producţie a cantităţii stabilite ca valoare a variabilei decizionale pentrufiecare zi. Pentru decizia de a produce 8 loturi/zi, costul total de producţie va fi de 8*32 = 256 u.m. pe zi.
Pasul 8 . În celula G21, cu formula:
=MAX(0,(C21-$B$11))*$C$8
se calculează pierderea posibilă de profit în cazul în care cererea este mai mare decât oferta.În ziua 1, MAX(0, 2) = 2, deci costul total de penalizare este de 2*12 = 24 u.m.
Pasul 9. În celula H21 se calculează profitul pentru ziua 1:
=D21+E21-F21-G21
Pasul 10. Se copiază celulele B21:H21 în zona B22:H50. Prin copiere, numerele aleatoare din celulecoloanei B se modifică, generând variabilitatea cererii din fiecare zi, astfel că se obţin 30 de simulariindependente.
Pasul 11 . Se calculează profitul total care poate fi obţinut într-o lună calendaristică de 30 zile prinintroducerea în celula H51 a formulei:
=SUM(H21:H50)
De fiecare dată, prin recalcularea foii de calcul se generează noi valori ale cererii zilnice şi sedetermină o nouă valoare a profitului total care se poate realiza într-o lună. Prin utilizarea tastei F9 rezultădiferite valori ale profitului total, dar pentru a descrie distribuţia de probabilitate a profitului total va fi
necesar sa se genereze un număr mare de valori (de exemplu 500) şi să se reţină aceste valori.În EXCEL, pentru a realiza automat simularea profitului total şi pentru a capta rezultatele în vedereaanalizei lor se va folosi comanda Data/Table.
Pasul 12. Se alege zona în care vor fi captate rezultatele celor 500 de execuţii ale modelului desimulare a profitului total lunar. În Figura 3 se observă că s-a ales zona A55:B555. Se introduce numărul1 în celula A56 şi se revine în celula A56. Apoi, din meniu de selectează Edit, Fill, Series şi din căsuţadialog care apare se selectează Columns, Linear, se introduce numărul 500 în dreptul lui Stop Value şiapoi se selectează OK.
Pasul 13. În celula B55 se introduce =H51, adică se creează legătura cu celula în care se determină prin simulare profitul total realizat într-o lună.
Pasul 14. Se selectează zona A55:B555 şi apoi din meniul EXCEL se alege Data, iar din submeniuTable. În căsuţa dialog care apare, se lasă necompletat câmpul alăturat lui Row Input Cell , se introduceC55 în câmpul alăturat lui Column Input Cell şi apoi se selectează OK .
Profitul total depinde de cererea zilnică generată de funcţia RAND() de tip „hot”, astfel că celula deintrare C55 trebuie să fie liberă deoarece profitul total se va recalcula automat ori de câte ori are loc omodificare a foii de calcul.
După realizarea Pasului 14, în zona B56:B555 se află 500 de valori posibile ale profitului total lunar.Dar toate aceste valori sunt de tip „hot” şi se vor recalcula după fiecare modificare a foii de calcul. Pentrutransformarea lor în valori fixe se va trece la Pasul 15.
Pasul 15. Se selectează zona B56:B555. Din meniu se selectează Edit şi apoi Copy. Se revine în meniuşi se selectează din nou Edit şi apoi Paste Special . În fereastra dialog care apare se marchează Values şiapoi OK. Acum se pot analiza rezultatele celor 500 de simulări.
7/28/2019 Proiect Simulari in Afaceri (Repaired)
http://slidepdf.com/reader/full/proiect-simulari-in-afaceri-repaired 8/16
Pasul 16. Analiza rezultatelor simulării cu EXCEL. Din meniu se selectează Tools şi apoi Data Analysis. Dacă nu apare aceasta opţiune se selectează Add-ins, iar din dialogul care apare se alege Analysis ToolPak . Din fereastra generată de Data Analysis se selectează Descriptive Statistics. În câmpulalăturat lui Input Range se va introduce $B$56:$B$555. În câmpul alăturat lui Output Range se vaintroduce adresa unei celule de unde începe o zonă liberă, de exemplu $E$56, iar dintre opţiuni se vaalege Summary statistics. După OK va apare un tabel de forma celui din Figura 3 care coţine media,eroarea standard, mediana, valoarea modală, deviaţia standard, dispersia, coeficientul de aplatizare adistribuţiei, coeficientul de asimetrie a distribuţiei, domeniul de variaţie, valoarea minimă, valoareamaximă, suma tuturor valorilor, numărul de valori analizate.
Figura 33016
1 3240 Profit/luna
2 2896
3 2692 Mean 2943,48
4 3028 Standard Error 7,503753182
5 3092 Median 2964
6 3184 Mode 29807 2864 Standard Deviation 167,789022
8 2880 Sample Variance 28153,15591
9 3028 Kurtosis -0,168397266
10 3060 Skewness -0,193639136
11 2860 Range 944
12 3124 Minimum 2460
13 2800 Maximum 3404
14 3004 Sum 1471740
15 2844 Count 500
16 2840
17 2884
18 2980
497 2700498 2908
499 3104
500 3032
Dacă oferta este de 8*8=64 produse pe zi, profitul mediu care poate fi realizat într-o lună este de2943,48 u.m., valoarea minimă a profitului este de 2460 u.m. iar valoarea maximă este de 3404 u.m.
Pasul 17. Reprezentarea grafică a distribuţiei profitului care poate fi realizat într-o lună. Din meniu seselecteaza Tools, Data Analysis şi apoi Histogram. În câmpul alăturat lui Input Range se va introduce$B$56:$B$555. În câmpul alăturat lui Output Range se va introduce adresa unei celule de unde începe o
zonă liberă, de exemplu $E$75, iar dintre opţiuni se vor alege Cumulative Percentage şi Chart Option.Se obţine un tabel de forma Tabelului 3 şi un grafic de forma celui din Figura 4.În coloana Bin a Tabelului 3 se află limitele superioare ale intervalelor egale în care a fost împarţit
domeniul de variatie al profitului.
7/28/2019 Proiect Simulari in Afaceri (Repaired)
http://slidepdf.com/reader/full/proiect-simulari-in-afaceri-repaired 9/16
Tabelul 3
Bin Frequency Cumulative %
2460 2 0,40%
2502,909091 2 0,80%
2545,818182 3 1,40%2588,727273 2 1,80%
2631,636364 5 2,80%
2674,545455 13 5,40%
2717,454545 24 10,20%
2760,363636 29 16,00%
2803,272727 27 21,40%
2846,181818 28 27,00%
2889,090909 47 36,40%
2932 38 44,00%
2974,909091 42 52,40%
3017,818182 66 65,60%
3060,727273 51 75,80%
3103,636364 35 82,80%
3146,545455 35 89,80%
3189,454545 20 93,80%
3232,363636 15 96,80%
3275,272727 7 98,20%
3318,181818 4 99,00%
3361,090909 2 99,40%
More 3 100,00%
Figura 4
Curba funcţiei distributiei cumulative descrie profilul de risc al profitului. Se observă că probabilitatea
ca profitul realizat într-o lună să fie mai mare de 2974 u.m. este P(profit > 2974) = 1 – P(profit ≤2974) =1-0,59= 0,41.
7/28/2019 Proiect Simulari in Afaceri (Repaired)
http://slidepdf.com/reader/full/proiect-simulari-in-afaceri-repaired 10/16
Analiza rezultatelor diferitelor variante decizionale de producţie
Pentru rezolvarea cerinţei (B) de analiză a rezultatelor care se pot obţine pentru diferite variantedecizionale de producţie se va realiza o altă foaie de calcul de tipul celei prezentate în Figura 5.
Proprietarul Cofetariei Sweet doreşte să utilizeze simularea pentru a analiza rezultatele care se pot
obţine pentru diferite variante decizionale de producţie şi anume: 5, 6, 7, 8, 9 sau 10 loturi pe zi.Pentru a se compara rezultatele diferitelor variante, va fi necesar să se genereze aceeaşi cerere de tarte
pe zi, deci să se utilizeze acelaşi şir de numere aleatoare uniform distribuite în [0, 1].În acest scop, mai întâi se va obţine profitul total care poate fi obţinut într-o lună pentru fiecare
variantă şi apoi se va utiliza comanda Data/Table pentru a realiza un număr mare de experimente desimulare pentru obţinerea profitului mediu lunar corespunzător fiecărei variante de producţie.
Figura 5
Simularea vanzarilor de tarte (B)
parametrii u.m./bucatau.m./lot
Cost unitar de productie 4 32
Pret unitar de vanzare 6 48 Distributia cererii
Pret unitar de recuperare 2 16 Limita inf a functiei F(X) Cererea
Cost unitar de penalizare 1,5 12 Probabilitate de distributie cumulativa loturi/zi
0,10 0 5,00
Variabila de decizie 0,15 0,1 6,00
Cantitatea produsa Q: 5 loturi/zi 0,25 0,25 7,00
6 loturi/zi 0,30 0,5 8,00
7 loturi/zi 0,15 0,8 9,00
8 loturi/zi 0,05 0,95 10,00
9 loturi/zi
10 loturi/zi
Functia obiectivProfit/zi =Venit din vanzari +Venit din recuperare - Cost total de productie - Cost de penalizare
Profit/luna =Suma profitului zilnic realizat in 30 de zile
Simulare numar zile Nr aleator Cererea loturi/zi Profitul Net
Q=5 Q=6 Q=7 Q=8 Q=9 Q=10
0,388013901 5 80 64 48 32 16 0
0,17499487 7 56 84 112 96 80 64
0,681023526 6 68 96 80 64 48 32
0,974291981 8 44 72 100 128 112 96
0,088575309 10 20 48 76 104 132 160
0,371619191 5 80 64 48 32 16 0
0,673677147 7 56 84 112 96 80 64
0,690206809 8 44 72 100 128 112 96
0,212626078 7 56 84 112 96 80 64
0,678961727 6 68 96 80 64 48 320,237407505 8 44 72 100 128 112 96
0,523827986 6 68 96 80 64 48 32
1596 2304 2792 2928 2580 2144
7/28/2019 Proiect Simulari in Afaceri (Repaired)
http://slidepdf.com/reader/full/proiect-simulari-in-afaceri-repaired 11/16
Pe baza rezultatelor, decidentul va alege varianta care ar putea conduce la cel mai bun profit mediulunar.
În Tabelul 4 sunt prezentate formulele utilizate pentru simularea cu EXCEL.
Tabelul 4
CELULA FORMULA COPIERE IN
B22 =RAND() B23:B51
C22 =VLOOKUP(B21,$F$9:$G$14,2) C23:C51
D22 =MIN(C22,$B$11)*$C$6+MAX(0;D23:D51
E22 =MIN(C22,$B$12)*$C$6+MAX(0;E23:E51
F22 =MIN(C22,$B$13)*$C$6+MAX(0;F23:F51
G22 =MIN(C22;$B$14)*$C$6+MAX(0;G23:G51
H22 =MIN(C22;$B$15)*$C$6+MAX(0;H23:H51
I22 =MIN(C22;$B$16)*$C$6+MAX(0;I23:I51
D52 =SUM(D22:D51)
E52 =SUM(E22:E51)
F22 =SUM(F22:F51)
G22 =SUM(G22:G51)
H22 =SUM(H22:H51)
I22 =SUM(I22:I51)
Pentru simularea automată cu Data/Table se va proceda astfel:
1. Se alege zona pentru realizarea a 500 de execuţii ale modelului de simulare a profitului total lunar pentru cele şase variante. În Figura 6 se observă că s-a ales zona C58:I558. Se introduce numărul 1 încelula C59 şi se revine în celula C59. Apoi, din meniu de selectează Edit, Fill, Series şi din casuţa dialogcare apare se selectează Columns, Linear, se introduce numărul 500 în dreptul lui Stop Value şi apoi seselectează OK .
2. În celulele D58, E58, F58, G58, H58, I58 se introduce =D52, =E52, =F52, =G52, =H52 şirespectiv =I52, adică se creează legatura cu celulele în care se determină prin simulare profitul totalrealizat într-o lună pentru cele şase variante de producţie.
3. Se selectează zona C58:I558 şi apoi din meniul EXCEL se alege Data, iar din submeniu Table. Încasuţa dialog care apare, se lasă necompletat câmpul alăturat lui Row Input Cell , se introduce B54 încâmpul alăturat lui Column Input Cell şi apoi se selectează OK .
Profitul total depinde de cererea zilnică generată de funcţia RAND()de tip „hot”, astfel că celula deintrare B54 trebuie să fie liberă deoarece profitul total se va recalcula automat ori de câte ori are loc omodificare a foii de calcul.
Figura 6
7/28/2019 Proiect Simulari in Afaceri (Repaired)
http://slidepdf.com/reader/full/proiect-simulari-in-afaceri-repaired 12/16
Nr simulari Q=5 Q=6 Q=7 Q=8 Q=9 Q=10
1596 2304 2792 2928 2580 2144
1 1452 2204 2736 3004 2832 2528
2 1656 2364 2808 2856 2464 1984
3 1572 2192 2636 2684 2556 2208
4 1692 2268 2492 2496 2280 18885 1488 2196 2816 2996 2780 2432
6 1632 2340 2828 2832 2528 2048
7 1440 2104 2724 3036 2864 2560
8 1596 2216 2704 2752 2536 2144
9 1536 2156 2600 2780 2696 2304
10 1428 2136 2756 3112 2940 2592
11 1680 2300 2656 2660 2356 1920
12 1512 2220 2708 3020 2804 2368
13 1548 2300 2832 2880 2664 2272
14 1596 2304 2792 2928 2580 2144
15 1464 2128 2704 2972 2888 249616 1596 2216 2616 2840 2580 2144
17 1428 2224 2888 3068 2940 2592
18 1524 2276 2852 2988 2684 2336
19 1596 2216 2660 2752 2580 2144
20 1548 2212 2744 3056 2708 2272
21 1488 2196 2772 2996 2868 2432
22 1632 2252 2520 2656 2440 2048
23 1488 2196 2684 2996 2824 2432
24 1572 2192 2724 2816 2600 2208
25 1512 2264 2752 2976 2760 2368
493 1644 2220 2664 2756 2408 2016494 1464 2260 2880 3060 2976 2496
495 1740 2228 2540 2456 2152 1760
496 1524 2276 2808 2988 2772 2336
497 1536 2244 2688 2780 2740 2304
498 1524 2232 2764 2900 2772 2336
499 1608 2316 2760 2808 2548 2112
500 1488 2108 2596 2864 2780 2432
7/28/2019 Proiect Simulari in Afaceri (Repaired)
http://slidepdf.com/reader/full/proiect-simulari-in-afaceri-repaired 13/16
4. În celulele D559, E559, F559, G559, H559, I559 se calculează media profitului lunar pentru fiecarevariantă. Se observă că cel mai mare profit mediu lunar se realizează în cazul variantei de producţie Q=9loturi pe zi, urmată de varianta de producţie Q=8 loturi pe zi (Figura 7).
Figura 7
Nr simulari Q=5 Q=6 Q=7 Q=8 Q=9 Q=10
1596 2304 2792 2928 2580 2144
1 1452 2204 2736 3004 2832 2528
2 1656 2364 2808 2856 2464 1984
3 1572 2192 2636 2684 2556 2208
4 1692 2268 2492 2496 2280 1888
5 1488 2196 2816 2996 2780 2432
6 1632 2340 2828 2832 2528 2048
7 1440 2104 2724 3036 2864 2560
8 1596 2216 2704 2752 2536 2144
9 1536 2156 2600 2780 2696 2304
10 1428 2136 2756 3112 2940 259211 1680 2300 2656 2660 2356 1920
12 1512 2220 2708 3020 2804 2368
13 1548 2300 2832 2880 2664 2272
14 1596 2304 2792 2928 2580 2144
15 1464 2128 2704 2972 2888 2496
16 1596 2216 2616 2840 2580 2144
17 1428 2224 2888 3068 2940 2592
18 1524 2276 2852 2988 2684 2336
19 1596 2216 2660 2752 2580 2144
20 1548 2212 2744 3056 2708 2272
21 1488 2196 2772 2996 2868 243222 1632 2252 2520 2656 2440 2048
23 1488 2196 2684 2996 2824 2432
24 1572 2192 2724 2816 2600 2208
25 1512 2264 2752 2976 2760 2368
493 1644 2220 2664 2756 2408 2016
494 1464 2260 2880 3060 2976 2496
495 1740 2228 2540 2456 2152 1760
496 1524 2276 2808 2988 2772 2336
497 1536 2244 2688 2780 2740 2304
498 1524 2232 2764 2900 2772 2336
499 1608 2316 2760 2808 2548 2112500 1488 2108 2596 2864 2780 2432
1563,432 2231,304 2713,32 2871,32 2647,928 2230,848
7/28/2019 Proiect Simulari in Afaceri (Repaired)
http://slidepdf.com/reader/full/proiect-simulari-in-afaceri-repaired 14/16
Pentru Q=7 avem:
Tabelul 5
Bin Frequency Cumulative %
2408 0 0,00%
2431,454545 4 0,80%2454,909091 0 0,80%
2478,363636 3 1,40%
2501,818182 8 3,00%
2525,272727 9 4,80%
2548,727273 12 7,20%
2572,181818 16 10,40%
2595,636364 20 14,40%
2619,090909 23 19,00%
2642,545455 27 24,40%
2666 48 34,00%2689,454545 50 44,00%
2712,909091 40 52,00%
2736,363636 48 61,60%
2759,818182 44 70,40%
2783,272727 38 78,00%
2806,727273 35 85,00%
2830,181818 22 89,40%
2853,636364 19 93,20%
2877,090909 15 96,20%
2900,545455 11 98,40%More 8 100,00%
Figura 8
7/28/2019 Proiect Simulari in Afaceri (Repaired)
http://slidepdf.com/reader/full/proiect-simulari-in-afaceri-repaired 15/16
Pentru Q=8 avem:
Tabelul 6
Bin requency Cumulative %
2192 0 0,00%
2242,909091 0 0,00%2293,818182 0 0,00%
2344,727273 2 0,40%
2395,636364 2 0,80%
2446,545455 1 1,00%
2497,454545 3 1,60%
2548,363636 12 4,00%
2599,272727 12 6,40%
2650,181818 19 10,20%
2701,090909 30 16,20%
2752 33 22,80%2802,909091 63 35,40%
2853,818182 48 45,00%
2904,727273 65 58,00%
2955,636364 50 68,00%
3006,545455 61 80,20%
3057,454545 40 88,20%
3108,363636 23 92,80%
3159,272727 16 96,00%
3210,181818 13 98,60%
3261,090909 6 99,80%More 1 100,00%
Figura 9
In profilurile de risc asociate variantelor de producţie Q=7 şi Q=8 se observă că varianta Q=8 dominăvarianta Q=7.