8.2.1 Учебно-методическая литература для самостоятельной
реклама
Санкт-Петербургский филиал федерального государственного автономного образовательного учреждения высшего профессионального образования "Национальный исследовательский университет "Высшая школа экономики" Факультет Санкт-Петербургская школа экономики и менеджмента Рабочая программа дисциплины Экономико-математические методы и модели в логистике для направления 38.03.02 «Менеджмент» подготовки бакалавра, образовательная программа «Логистика и управление цепями поставок» Автор программы: Майоров Н.Н., к.т.н., доцент nmajorov@hse.ru Носкова Е.В., к.т.н., evnoskova@hse.ru Согласована начальником ОСУП «_____»_________201 г. К.А. Бойко _____________________ Утверждена академическим руководителем ОП «Логистика и управление цепями поставок» «_____»_________201 г. А.А. Бочкарев _____________________ Санкт-Петербург, 2015 Настоящая программа не может быть использована другими подразделениями университета и другими вузами без разрешения Департамента-разработчика программы. НИУ ВШЭ – Санкт-Петербург Рабочая программа дисциплины «Экономико-математические методы и модели в логистике» для направления 38.03.02 «Менеджмент» подготовки бакалавра, образовательная программа «Логистика и управление цепями поставок» 1 Область применения и нормативные ссылки Настоящая рабочая программа дисциплины устанавливает минимальные требования к знаниям и умениям студента и определяет содержание и виды учебных занятий и отчётности. Программа предназначена для преподавателей, ведущих данную дисциплину, учебных ассистентов и студентов направления подготовки 38.03.02 «Менеджмент», обучающихся по образовательной программе «Логистика и управление цепями поставок», изучающих дисциплину «Экономико-математические методы и модели в логистике». Программа разработана в соответствии с: ОС НИУ ВШЭ по направлению подготовки 38.03.02 «Менеджмент», утверждённый Учёным советом НИУ ВШЭ, протокол от 26.12.2014 № 10 http://spb.hse.ru/data/2015/09/30/1321438093/38.03.02%20%D0%9C%D0%B5%D0%BD%D 0%B5%D0%B4%D0%B6%D0%BC%D0%B5%D0%BD%D1%82.pdf; Образовательной программой направления 38.03.02 «Менеджмент» подготовки бакалавра; Рабочим учебным планом НИУ ВШЭ – Санкт-Петербург по направлению подготовки 38.03.02 «Менеджмент», образовательная программа «Логистика и управление цепями поставок», утвержденным 25.03.2015 г. http://spb.hse.ru/ba/log/learn_plans/; Проектом матрицы компетенций по направлению подготовки 38.03.02 «Менеджмент», образовательная программа «Логистика и управление цепями поставок», утвержденный Академическим советом ОП "Логистика и управления цепями поставок", протокол от 13.05.2015 №2 http://spb.hse.ru/ba/log/documents . 2 Цели освоения дисциплины Целью освоения дисциплины «Экономико-математические методы и модели в логистике» является формирование у бакалавров необходимых знаний, умений и навыков в области практического применения современных экономико-математических методов в управлении базовыми процессами в цепях поставок. В задачи дисциплины входит изучение методов и алгоритмов анализа, расчета, прогнозирования и оценки показателей логистических процессов по экономическим критериям эффективности в связной форме и закрепление знаний путём практических расчётов на ЭВМ. Ознакомление с инструментальными средствами и программным обеспечением математического класса для автоматизации расчетов. 3 Компетенции обучающегося, формируемые в результате освоения дисциплины В результате освоения дисциплины студент должен: Знать основные методы исследования экономических процессов в логистике и управлении цепями поставок средствами прикладной математики; способы построения математических моделей задач управления и принятия решений в логистике; методы прогнозирования, оптимизации бизнес-процессов в логистических компаниях и цепях поставок. Уметь использовать прикладные математические инструментальные средства для решения классических задач анализа, прогнозирования и оптимизации управленческих решений в цепях поставок; 2 НИУ ВШЭ – Санкт-Петербург Рабочая программа дисциплины «Экономико-математические методы и модели в логистике» для направления 38.03.02 «Менеджмент» подготовки бакалавра, образовательная программа «Логистика и управление цепями поставок» выбирать, использовать, устанавливать границы применения и адекватность экономико-математических моделей и методов при анализе логистических систем. Иметь навыки (приобрести опыт) применения используемого в моделировании, оптимизации и управлении логистическими операциями современного программного обеспечения; формулировки и постановки задач экономического анализа цепей поставок на языке математики; самостоятельного изучения научной и учебно-методической литературы по математическому моделированию логистических процессов. В результате освоения дисциплины студент осваивает следующие компетенции: Компетенция Способен работать в команде Способен осуществлять производственную или прикладную деятельность в международной среде Осознает социальную значимость своей будущей профессии, обладает высокой мотивацией к осуществлению профессиональной деятельности Способен предложить организационно - управленческие решения и оценить условия и последствия принимаемых решений Формы и методы обучения, Код по Дескрипторы – основные признаки способствующие формироФГОС/ освоения (показатели достижения ванию и развитию компеНИУ результата) тенции УК-7 Может выполнять практическую Представление на практичеработу в коллективе. ских занятиях и семинарах решений групповых заданий УК-10 Может выполнять расчеты, прово- Подготовка и представление дить заключение на основе прове- презентаций с использоваденных вычислений, представлять нием международной пракрезультаты в виде презентаций. тики применения экономико-математических методов в логистике ПК-1 Понимает основные правила, заВыполнение профильных кономерности и математические практических заданий по модели, которые затем может разделам дисциплины применять на практике. ПК-2 Грамотно обосновывает варианты управленческих решений, аргументировано определяя условия их реализации и последствия. Способен активно участвовать в реализации программы организационных изменений ПК-5 Способен применить основные выводы теории мотивации, лидерства и власти для решения управленческих задач ПК-6 Демонстрирует понимание сущности и особенностей организационных изменений способность активно участвовать в их проведении. Критически оценивает информацию и конструктивно принимает решение на основе анализа информации. Способен участвовать в разработке стратегии управления человеческими ресурсами организаций, планировать и осуществлять мероприятия, направленные на ее реализацию ПК-7 Моделирует и прогнозирует результаты и последствия принимаемых решений в логистике и правлении цепями поставок. На основе выполненных расчетов студент формирует предложения по путям улучшения рассматриваемой в практической задаче ситуации Групповая работа на семинарах и практических занятиях, проектная деятельность, дискуссионные технологии Представление на практических и семинарских занятиях решений кейсов, связанных с различными подходами к оценке эффективности логистической деятельности. Групповая работа на семинарах и практических занятиях, проектная деятельность, дискуссионные технологии 3 НИУ ВШЭ – Санкт-Петербург Рабочая программа дисциплины «Экономико-математические методы и модели в логистике» для направления 38.03.02 «Менеджмент» подготовки бакалавра, образовательная программа «Логистика и управление цепями поставок» Компетенция Способен планировать операционную (производственную) деятельность организаций Способен проводить анализ конкурентной среды Способен проводить анализ рыночных и специфических рисков для принятия управленческих решений Способен оценивать экономические и социальные условия осуществления предпринимательской деятельности Способен обеспечивать реализацию социальной ответственности бизнеса через тесное взаимодействие в процессе предпринимательской деятельности со всеми заинтересованными сторонами, включая местные власти, профсоюзные объединения, местные сообщества и т.д. Формирование организационной и управленческой структуры организаций Формы и методы обучения, Код по Дескрипторы – основные признаки способствующие формироФГОС/ освоения (показатели достижения ванию и развитию компеНИУ результата) тенции ПК-13 Моделирует и прогнозирует реПредставление на практичезультаты и последствия принимаских занятиях и семинарах емых решений в логистике и прав- решения кейсов. Выполнелении цепями поставок. ние контрольных работ. ПК-20 Проводит поиск, сбор и первичПредставление на практиченую обработку данных о факторах ских занятиях и семинарах внешней и внутренней среды оррешения кейсов. Выполнеганизации. Собирает и системати- ние контрольных работ. зирует информацию из первичных и вторичных источников. ПК-25 Проводит анализ логистических и Представление на практиченелогистических рисков при приских занятиях и семинарах нятии управленческих решений. решения кейсов, связанных с Моделирует и прогнозирует реметодом хозяйственного зультаты и последствия принимариска. Выполнение конемых решений в логистике и прав- трольных работ. лении цепями поставок. ПК-29 Ставит и решает задачи экономиПредставление на практичеческой оптимизации с точки зреских занятиях и семинарах ния условия осуществления решения кейсов, связанных с логистической деятельности. задачами оптимизации в логистике. Выполнение контрольных работ. ПК-30 Проводит поиск, сбор и первичПредставление на практиченую обработку данных о факторах ских и семинарских занятиях внешней и внутренней среды оррешений кейсов, связанных ганизации. Собирает и системати- со сбором и первичной обзирует информацию из первичных работкой данных. и вторичных источников. ОУД-2 Применяет структурные и функциональные модели при формировании организационной и управленческой структуры организации. Сбор, обработка и анализ информации о факторах внешней и внутренней среды организации для принятия управленческих решений ИАД-1 Проводит поиск, сбор и первичную обработку данных о факторах внешней и внутренней среды организации. Собирает и систематизирует информацию из первичных и вторичных источников. Оценка эффективности ИАД-5 Проводит оценку экономической Представление на практических и семинарских занятиях решений кейсов, связанных с построением различных типов моделей в логистике и управлении цепями поставок. Представление на практических и семинарских занятиях решений кейсов, связанных со сбором и первичной обработкой данных. Представление на практиче- 4 НИУ ВШЭ – Санкт-Петербург Рабочая программа дисциплины «Экономико-математические методы и модели в логистике» для направления 38.03.02 «Менеджмент» подготовки бакалавра, образовательная программа «Логистика и управление цепями поставок» Компетенция управленческих решений 4 Формы и методы обучения, Код по Дескрипторы – основные признаки способствующие формироФГОС/ освоения (показатели достижения ванию и развитию компеНИУ результата) тенции эффективности предлагаемых ских и семинарских занятиуправленческих решений в логиях решений кейсов, связанстике. ных с различными подходами к оценке эффективности логистической деятельности. Место дисциплины в структуре образовательной программы Настоящая дисциплина относится к циклу обязательных дисциплин базовой профильной части программы, обеспечивающих профессиональную подготовку. Изучение данной дисциплины базируется на освоение циклов общеэкономических дисциплин, курса высшей математики, адаптационных дисциплин программы, в зависимости от раздела дисциплины «Экономико-математические методы и модели в логистике»: Математика (1 раздел) Общий менеджмент (1 раздел) Информационный менеджмент в логистике (1 раздел) Теория вероятностей и математическая статистика (2 и 3 разделы) Экономическая статистика (2 и 3 разделы) Логистика (2 и 3 разделы). Для освоения учебной дисциплины, студенты должны владеть следующими знаниями и компетенциями: УК-2 – способен выявлять научную сущность проблем в профессиональной области; УК-3 – способен решать проблемы в профессиональной деятельности на основе анализа и синтеза; УК-4 – способен оценивать потребность в ресурсах и планировать их использование при решении задач в профессиональной деятельности; ПК-19 – способен анализировать поведение потребителей экономических благ и формирование спроса; ПК-21 – способен анализировать и интерпретировать данные отечественной и зарубежной статистики о социально-экономических процессах и явлениях; ПК-22 – способен выбирать математические модели организационных систем, анализировать их адекватность, проводить адаптацию моделей к конкретным задачам управления; ПК-24 – способен анализировать финансовую отчетность и принимать участие в подготовке инвестиционных, кредитных и финансовых решения; ПК-33 – способен анализировать и интерпретировать финансовую, бухгалтерскую и иную информацию, содержащуюся в отчетности предприятий различных форм собственности, организаций, ведомств и т.д. и использовать ее в научной работе; ПК-34 – способен анализировать и интерпретировать данные отечественной и зарубежной статистики о социально-экономических процессах и явлениях, выявлять закономерности изменения социально-экономических показателей; ОУД1 – разработка и реализация корпоративной и конкурентной стратегии организации, а также функциональных стратегий (маркетинговой, финансовой, кадровой и т.д.). 5 НИУ ВШЭ – Санкт-Петербург Рабочая программа дисциплины «Экономико-математические методы и модели в логистике» для направления 38.03.02 «Менеджмент» подготовки бакалавра, образовательная программа «Логистика и управление цепями поставок» Основные положения дисциплины должны быть использованы в дальнейшем при изучении следующих дисциплин, выполнении курсового проектирования и проектных работ, подготовки выпускной квалификационной работы: Стратегический менеджмент; Управление цепями поставок; Управление операциями; Управление запасами; Управление транспортными системами. Тематический план учебной дисциплины 5 ОБЪЕМ ДИСЦИПЛИНЫ – 8 зачётных единиц1. Аудиторные часы № 1 2 3 Всего часов Название раздела Лекции Этап 1 – 4 модуль 1 курс Введение в дисциплину, предмет и задачи, формы контроля, информа6 2 ционные источники, понятийный аппарат Виды моделей и особенности 38 6 моделирования в логистике Модели и методы прогнозирования 70 12 в логистике Итого по 1 этапу 114 20 Семинары Практические занятия Самостоятельная работа 4 0 4 28 16 42 20 74 Этап 2 – 3 модуль 2 курс 4 5 6 8 7 9 Системный анализ Теория графов, практическое применение теории графов для транспортных задач Элементы теории массового обслуживания (СМО) Итого по 2 этапу 18 2 2 14 40 10 10 20 44 10 10 24 102 22 22 Этап 3 – 4 модуль 2 курс Экономико-математические модели и алгоритмы оптимизации в задачах 48 12 функциональной логистики Экспертные методы в логистике Модели и методы поддержки принятия управленческих решений. Иерархии, сравнения и приоритеты Итого по 3 этапу Итого по дисциплине 1 0 58 14 22 14 4 2 8 26 4 4 18 88 20 20 0 48 304 62 42 20 180 Объем дисциплины для набора 2014 года – 9 зачетных единиц. 6 НИУ ВШЭ – Санкт-Петербург Рабочая программа дисциплины «Экономико-математические методы и модели в логистике» для направления 38.03.02 «Менеджмент» подготовки бакалавра, образовательная программа «Логистика и управление цепями поставок» Методическую основу преподавания курса составляют лекции. Проблемная постановка лекционной тематики позволяет применять на лекционных занятиях элементы дискуссии. Семинарские занятия предназначены для преломления теоретических знаний, полученных в результате изучения лекционного материала, специальной литературы и открытых интернет – источников, на примерах из российской и зарубежной практики. Практические занятия ориентированы на освоение современного программного обеспечения математического класса для решения задач анализа, расчета, прогнозирования и оценки показателей логистических процессов по экономическим критериям эффективности, планирования и поддержки принятия управленческих решений в логистике и управлении цепями поставок. Самостоятельная работа студентов включает изучение специальной и периодической литературы, подготовку к семинарам, докладам, практическим занятиям, тестированию, выполнению контрольных работ. 6 Формы контроля знаний студентов Тип контроля Текущий (неделя) Форма контроля 1 год Параметры 4 3 4 Контрольная работа 8 8 8 в электронном виде, размещение в LMS Индивидуальное задание 7 7 7 в электронном виде, размещение в LMS Коллоквиум 6.1 2 год Промежуточный Экзамен Итоговый Экзамен Письменный 60 мин. 8 * * Письменный экзамен 60 мин. Тест и открытый вопрос Письменный экзамен 60 мин. Тест и открытый вопрос Критерии оценки знаний, навыков На контрольной работе студент должен продемонстрировать умение и навыки практического применения экономико-математических методов и моделей: транспортно-закупочные процессы, задачи выбора в логистики, задачи оптимизации на транспортных сетях и т.д. в выбранной программной среде; анализировать полученные результаты на их адекватность реальным данным и процессам в цепях поставок. Контрольная работа представляет собой 3-4 практические задачи экономикоматематического моделирования цепей поставок, выполняется каждым студентом индивидуально на ПК. Допускается выполнение контрольной работы в on-line режиме, дистанционно в системе LMS. Максимальное количество баллов за задачу, в зависимости от ее сложности, времени выполнения, комплексности заданий, оценивается от 2 до 5 баллов. Сумма баллов за все задачи составляет – 10 баллов. Оценивается выполнение всех задач контрольной работы независимо друг от друга. Максимальное количество баллов выставляется при полном, правильном решении задачи, аргументации выбранных методов и моделей и выводов по результатам. В противном случае – при правильном ходе решения, количество баллов уменьшается, пропорци7 НИУ ВШЭ – Санкт-Петербург Рабочая программа дисциплины «Экономико-математические методы и модели в логистике» для направления 38.03.02 «Менеджмент» подготовки бакалавра, образовательная программа «Логистика и управление цепями поставок» онально достигнутому результату. Оценка за контрольную работу – сумма баллов, полученная студентом за решение всех задач. Примерные варианты задач контрольных работ, с указанием максимальных баллов за решение, представлены в п.9.1. На практических и семинарских занятиях каждому студенту выдаются индивидуальные либо групповые задания, содержащие: постановку цели работы, исходную информацию и задание. Результатом выполнения задания служит электронный отчёт, размещенный в системе LMS, с результатом решения поставленной задачи и листинг этапов решения в выбранной информационной среде. Преподаватель оценивает качество выполненной работы, оптимальность предложенных алгоритмов, навыки работы в программном обеспечении для решения задач. На каждом этапе освоения дисциплины выполняется 5 заданий, за каждое можно заработать максимум 2 балла. На коллоквиуме студент должен продемонстрировать знание терминологии, математического аппарата, компьютерных технологий, практического применения экономикоматематического моделирования в управлении целями поставок. На экзамене студент должен успешно (не менее 60% правильных ответов) выполнить тест, при ответе на открытый вопрос продемонстрировать знание терминологии, математического аппарата, компьютерных технологий, практического применения экономикоматематического моделирования в управлении целями поставок. Оценки по всем формам текущего, промежуточного и итогового контролей выставляются по 10-ти балльной шкале. 6.2 Порядок формирования оценок по дисциплине Итоговая накопленная оценка по дисциплине рассчитывается следующим образом: Онакопленная Итоговая= (Опромежуточная 1+ Онакопленная 2+ Онакопленная 3):3, где Опромежуточная 1 – промежуточная оценка 1 этапа Опромежуточная 1 = 0,6·Онакопленная 1 этапа + 0,4·Опромежуточный экзамен 1 этапа, Онакопленная 1 – накопленная оценка 1 этапа, рассчитывается следующим образом: Онакопленная 1 = 0,5· ОИЗ1 + 0,5· ОКР1, где ОИЗ1 – оценка за индивидуальные задания на 1 этапе; ОКР1 – оценка за контрольную работу на 1этапе; Опромежуточный экзамен 1 этапа – оценка промежуточного экзамена на 1 этапе; Онакопленная 2 – накопленная оценка 2 этапа, рассчитывается следующим образом: Онакопленная 2 = 0,3· ОИЗ2 + + 0,3· ОКР2 + 0,4· ОКОЛ, где ОИЗ2 – оценка за индивидуальные задания на 2 этапе; ОКР2 – оценка за контрольную работу на 2 этапе; ОКОЛ – оценка за коллоквиум на 2 этапе; Онакопленная 3 – накопленная оценка 3 этапа, рассчитывается следующим образом: Онакопленная 3 = 0,5· ОИЗ3 + 0,5· ОКР3, где ОИЗ3 – оценка за индивидуальные задания на 3 этапе; 8 НИУ ВШЭ – Санкт-Петербург Рабочая программа дисциплины «Экономико-математические методы и модели в логистике» для направления 38.03.02 «Менеджмент» подготовки бакалавра, образовательная программа «Логистика и управление цепями поставок» ОКР3 – оценка за контрольную работу на 3 этапе; Результирующая оценка по дисциплине (которая идет в диплом) рассчитывается следующим образом: Орезульт = 0,6·Онакопленная Итоговая + 0,4·ОИтоговый экзамен, где О Итоговый экзамен – оценка за итоговый экзамен. Способ округления накопленных, промежуточных, экзаменационных и результирующей оценок: арифметический. Соответствие результирующей оценки по 10-балльной шкале оценке по 5-балльной шкале приведено в таблице ниже. Оценка по 10-балльной шкале 10 9 8 7 6 5 4 3 2 1 0 7 1. Оценка по 5-балльной шкале 5 (отл.) 4 (хор.) 3 (уд.) 2 (неуд.) Содержание дисциплины Тема 1. Введение в дисциплину, предмет и задачи, формы контроля, информационные источники, понятийный аппарат Цель и задачи дисциплины. Предметная область дисциплины, её место в подготовке бакалавров и связь с базовыми курсами. Формы контроля, информационные источники. Экономико-математические задачи и проблемы в логистике и управлении цепями поставок, математический аппарат, экономические параметры, инструментальные средства и оценочные технологии. Тема 2. Виды моделей и особенности моделирования в логистике Виды, классификация и содержание экономико-математических моделей в логистике. Методология моделирования систем логистики. Математический аппарат: линейная алгебра, эконометрика, теория случайных процессов, математическая теория надежности, методы стохастической оптимизации, системный анализ, теория массового обслуживания и управления запасами, методы сетевого планирования и управления, теория графов, экспертные методы и др. Модели и подходы к оценке эффективности логистических операций и систем. 2. 3. Тема 3. Модели и методы прогнозирования в логистике Динамические ряды и способы прогнозирования. Модели экспоненциального роста и Sобразные модели развития. Методы сглаживания экспериментальных данных. Нелинейные модели МНК. Логистическая модель продаж с учетом сезонных колебаний. Регрессия и корреля9 НИУ ВШЭ – Санкт-Петербург Рабочая программа дисциплины «Экономико-математические методы и модели в логистике» для направления 38.03.02 «Менеджмент» подготовки бакалавра, образовательная программа «Логистика и управление цепями поставок» ция. Современные методы и технологии прогнозирования спроса на товары и услуги; управление закупками товаров при коротких периодах планирования. 4. Тема 4. Системный анализ Основные положения системного анализа. Составные части системного анализа в логистике. Понятие системности. Понятие логистической системы. Целевая функция системы. Становление системного анализа. Структуры логистических систем. Особенности задач системного анализа в логистике. Типовые постановки задач системного анализа. Модель системы в форме «Черного ящика». Построение и проверка адекватности модели системы. Принцип диалектики систем. Классификация методов системного анализа. Методы формального представления. Жизненный цикл продукции в логистике. Математические модели экономических задач. Материальный поток в логистике, его измерители. Логистическая функция. Примеры детерминированных моделей в логистике. 5. Тема 5. Теория графов, практическое применение теории графов для транспортных задач Основные понятия и определения теории графов. История возникновения. Основные понятия и их пояснение на примере. Первый способ аналитического задания графа в виде перечня подмножеств вершин. Второй способ аналитического задания графа с помощью матрицы инцидентности. Понятия смежности и инцидентности. Принцип изоморфизма. Матрица смежности. Элементы графов и орграфов: путь, длина, источники, стоки, степени вершин. Деревья. Эйлеров цикл. Поиск кратчайшего пути между вершинами. Алгоритм Дейкстра. Проблема коммивояжёра. Минимальный цикл Гамильтона. Программные системы для построения графов. Представление логистических систем с помощью теории графов. Исследование структур систем с помощью теории графов. 6. Тема 6. Элементы теории массового обслуживания (СМО) Компоненты и классификация моделей массового обслуживания. Приложения теории систем массового обслуживания. Элементы теории случайных процессов. Определение характеристик систем массового обслуживания. Одноканальная СМО с ожиданием. Дисциплина обслуживания. Многоканальная СМО. Моделирование систем массового обслуживания. Марковский случайный процесс. 7. Тема 7. Экономико-математические модели и алгоритмы оптимизации в задачах функциональной логистики Постановка задачи математического программирования в логистике. Практические задачи применения моделей и алгоритмов оптимизации в логистике и управлении цепями поставок: оптимизация запасов при случайном спросе; модель оптимизации периодичности мероприятий по профилактике оборудования и техники; оптимальное время доставки в задачах транспортировки по технологии «точно во время». Задачи позиционирования промежуточных складов на плоскости методом перебора. Задачи дислокации складов в сетях поставок товаров. Оптимизация структуры сети поставок с промежуточными складами путём закрепления потребителей и поставщиков. 8. Тема 8. Экспертные методы в логистике Классификация экспертных методов принятия решений. Специфика применения экспертных методов в логистике и управлении цепями поставок. Экспертные методы и технологии прогнозирования и поддержки принятия решений. Техника и технология проведения экспертиз и обработки результатов. 9. Тема 9. Модели и методы поддержки принятия управленческих решений. Иерархии, сравнения и приоритеты 10 НИУ ВШЭ – Санкт-Петербург Рабочая программа дисциплины «Экономико-математические методы и модели в логистике» для направления 38.03.02 «Менеджмент» подготовки бакалавра, образовательная программа «Логистика и управление цепями поставок» Метод анализа иерархий (МАИ) и метод относительных предпочтений (МОП) в логистических задачах выбора. Особенности построения иерархии в логистики. Этапы и алгоритм реализации МОП. Согласованность в рамках анализа систем логистики и ее оценка. Индекс согласованности суждений, коэффициент конкордации. Практические задачи применения МАИ и МОП в логистике: выбор площадки для строительства нового терминала. 8 Образовательные технологии Используемая в педагогическом процессе образовательная технология системно ориентирована на сформулированные цели освоения дисциплины «Экономико-математические методы и модели в логистике» и интегрирует методы традиционного обучения и инновационные методы активной совместной работы преподавателя и студентов – проблемные лекции, игровые педагогические упражнения, дискуссии, презентации, анализ ситуаций профессионального содержания, индивидуальные занятия на ПК. Мониторинг качества усвоения учебного материала осуществляется в процессе каждого учебного занятия и каждого этапа обучения. Значительное внимание уделяется методам самостоятельной внеаудиторной работы студентов, результаты которой оцениваются в процессе их выступлений на семинарских занятиях, выполнению домашних контрольных работ, подготовке к тестированию и коллоквиуму, а также по содержанию и глубине задаваемых студентами вопросов по самостоятельно изученному материалу. Практические и семинарские занятия проводятся в компьютерных классах с обеспечением индивидуального доступа каждого обучаемого к специализированному программному обеспечению для выполнения работы. Решение индивидуальных заданий, тестов, контрольных работ выполняется студентами в электронном виде с использованием средств Microsoft Excel, MathCad с дальнейшим размещением в системе LMS. Методические указания студентам по освоению дисциплины Самостоятельная работа студентов является важнейшей составляющей подготовки бакалавров. Условиями успешной профессиональной деятельности будущих выпускников являются их профессиональные навыки, умение работать над собой, самостоятельно обновлять свои знания, повышать квалификацию. Учебные планы, разработанные на основе федеральных государственных стандартов, отводят на самостоятельную работу бакалавров более 50 % объёма учебного времени. Тем самым студенту даётся возможность под руководством квалифицированных преподавателей приобрести навыки обучения, которые ему будут необходимы в будущей профессиональной деятельности. Самостоятельный практикум призван укрепить теоретические знания и способствовать приобретению навыков выработки управленческих решений в логистике на основе конкретных, экономически обоснованных расчётных моделей и алгоритмов. Самостоятельная работа предполагает подготовку к практическим и семинарским занятиям, контрольной работе, выполнение домашних контрольных работ, а также более детальное освоение тем предмета и знакомство с современными программными инструментами математического типа. Изучение дисциплины требует, помимо прослушивания лекций преподавателя, выполнения аудиторных практических заданий, самостоятельной работы студента по выполнению домашних контрольных работ. Важной составляющей самостоятельной работы является подбор и изучение литературы. Время, отведённое в рабочем учебном плане на самостоятельную работу, предназначено для особого вида занятий, которые каждый студент организует и планирует сам. Прежде всего, следует обратить внимание на список рекомендуемой литературы. Однако для получения более глубоких знаний по изучаемой дисциплине нельзя ограничиваться только рекомендуемыми преподавателем информационными источниками, необходимо также анализировать и подбирать информацию на тематических форумах, вебинаторах и интернет8.1 11 НИУ ВШЭ – Санкт-Петербург Рабочая программа дисциплины «Экономико-математические методы и модели в логистике» для направления 38.03.02 «Менеджмент» подготовки бакалавра, образовательная программа «Логистика и управление цепями поставок» порталах, сайтах компаний-разработчиков и аккредитованных учебных центрах программного обеспечения математического класса, в экономических и логистических периодических и электронных изданиях. Работа с информационными источниками (книги, статьи, рефераты, Интернет) не должна ограничиваться только чтением. Лучшему запоминанию и усвоению материала способствует ведение конспектов и картотек, решение задач. В конспект выписываются наиболее важные понятия, определения, статистика, собственные замечания по поводу прочитанного. Материалы, изученные самостоятельно, могут существенно облегчить усвоение курса и выполнение индивидуальных заданий и контрольных домашних работ. В системе LMS для самостоятельного изучения дисциплины размещаются презентационные материалы лекционных занятий, индивидуальные задания и кейсы, решения типовых задач, результаты текущего контроля, актуальные ссылки на информационные источники, фонд оценочных знаний по дисциплине (вопросы к экзамену, примеры тестовых заданий, контрольной работы, контрольные вопросы по освоению дисциплины). Студенты всегда могут получить консультации по трудным и проблемным вопросам у преподавателя данной дисциплины в отведённые для этого дни и часы, а также в системе LMS, по электронной почте. 8.2.1 Учебно-методическая литература для самостоятельной работы студентов Рабочая программа дисциплины «Экономико-математические методы и модели в логистике» направления 38.03.02 «Менеджмент» подготовки бакалавра, образовательная программа «Логистика и управление цепями поставок», НИУ ВШЭ – СПб, 2015. http://spb.hse.ru/ba/log/courses. 9 9.1 Оценочные средства для текущего контроля и аттестации студента Тематика заданий текущего контроля Примеры задач контрольных работ: Задача 1. (3 балла) Рассчитать оптимальный заказ при случайном спросе, подчиняющемся нормальному закону распределения с параметрами N Q , Q при следующих исходных данных: банковская процентная ставка – γ = 20%; удельные затраты на единицу хранения товара – CХ = 0,35 руб.; суммарная удельная издержка на закупку единицы товара – CЗ = 9,5 руб.; продажная цена единицы товара – CП = 16 руб.; математическое ожидание случайного спроса – Q =223 шт.; среднеквадратичное отклонение (СКО) случайного спроса – Q =7,3 шт. Задача 2. (4 балла) В таблице 9.1 представлены объёмы продаж (тыс.руб.) за последние 12 кварталов. Необходимо рассчитать аддитивную и мультипликативную модели на основании данных и прогноз объёмов продаж на следующий год. Результаты расчётов представить в виде графика S (x ) , включая прогнозные значения. Таблица 9.1 Квартал 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 Объем продаж 4 7 4 6 10 12 11 9 12 15 14 11 12 НИУ ВШЭ – Санкт-Петербург Рабочая программа дисциплины «Экономико-математические методы и модели в логистике» для направления 38.03.02 «Менеджмент» подготовки бакалавра, образовательная программа «Логистика и управление цепями поставок» Задача 3. (3 балла) На базу в течение 12 часов приходят под погрузку товаров 24 автомашины. Обслуживание автомашин осуществляется с 4 погрузочных площадок, время погрузки – 30 мин. Содержание одной погрузочной площадки – 25 тыс. руб./год, убытки от отказов в обслуживании автомашины – 5 тыс.руб. в сутки. Определить: вероятности занятости 0, 1, 2, 3 и 4 погрузочных площадок; количество погрузочных площадок при детерминированном потоке автомашин; оптимальное количество погрузочных площадок при стохастическом потоке. Задача 4. (4 балла) Определить полезную площадь склада при следующих исходных данных: грузооборот склада – Q = 150 тыс. тн; период поступления продукции – Т = 365 суток; средний вес одной партии – d = 455 тн; средний срок хранения – tхр = 10 суток; нагрузка на 1 м2 склада – q = 1 тн/м2; стоимость содержания 1 м2 – S1 = 10 руб./м2 потери от отказа в приеме груза на склад – S2 = 500 руб./сутки Задача 5. (4 балла) Запишите матрицу смежности вершин и матрицу инцидентности для каждого графа. Задача 6. (4 балла) Пусть задана городская транспортная сеть с пропускными способностями магистралей. Необходимо построить соответствующую матрицу пропускных способностей D. 13 НИУ ВШЭ – Санкт-Петербург Рабочая программа дисциплины «Экономико-математические методы и модели в логистике» для направления 38.03.02 «Менеджмент» подготовки бакалавра, образовательная программа «Логистика и управление цепями поставок» 9.2 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 15. 16. 17. 18. 19. 20. 21. 22. 23. 24. 25. 26. 27. 28. 29. 30. 31. 32. 33. 34. 35. 36. 37. 38. 39. 40. 41. 42. 43. Вопросы для оценки качества освоения дисциплины Системный анализ, свойства системности, анализ, синтез. Определение и понятие системного анализа Роль системного подхода в логистике. Основные определения теории систем и системного подхода (элемент системы, связь, система). Понятие системного подхода. Классификация систем. Структуры логистических систем. Примеры. Модель системы в форме черного ящика. Свойства. Понятие «математическая модель» системы. Математические модели экономических задач. Моделирования в решении задач управления цепями поставок. Метод наименьших квадратов (МНК) в задачах прогнозирования. Модель регрессии и оценка статистической связи факторов. Логистическая модель тренда спроса на товары. Назначение и методы сглаживания опытных данных. Интервальный прогноз: линейная модель тренда. Адаптивные модели прогнозирования. Множественная регрессия: оценка параметров и адекватность модели. Математическое программирование в логистике: классификация задач и общее математическое представление задачи оптимизации. Несбалансированная транспортная задача: постановка и алгоритм. Модель хозяйственного риска в задаче об оптимальном запасе товаров. Модель хозяйственного риска в задаче оптимизации времени доставки товара. Задача о загрузке транспортного средства неделимыми грузами. Модели и схемы транспортно-распределительных цепей и сетей. Модель и алгоритм решения задачи о дислокации 1-го склада на плоскости. Задача о дислокации нескольких складов на плоскости. Гарантированное время исполнения заказа. Информационные технологии и инструменты автоматизации расчётов. Функциональные возможности MS Excel для решения конкретных задач моделирования в логистике. Метод множителей Лагранжа. Материальный поток в логистике, его измерители. Основные понятия теории графов: области применения теории графов. Основные понятия теории графов: описание графа; пути, маршруты, циклы. Основные понятия теории графов: типы графов; подграфы. Основные понятия теории графов: матричные представления графов. Оптимизационные задачи на графах. Алгоритм Дейкстры. Оптимизационные задачи на графах. Алгоритм Флойда. Оптимизационные задачи на графах. Волновой алгоритм. Оптимизационные задачи на графах. Алгоритм Уоршелла. Оптимизационные задачи на графах. Алгоритм Форда. Сетевые модели и представление информации. Применение графов и сетей. Транспортные графы. Матрицы пропускных способностей транспортных сетей. Деревья. Понятие дерева, характеризация деревьев. Потоки в сетях. Оптимизационные задачи на графах, возникающие в транспортной логистике. 14 НИУ ВШЭ – Санкт-Петербург Рабочая программа дисциплины «Экономико-математические методы и модели в логистике» для направления 38.03.02 «Менеджмент» подготовки бакалавра, образовательная программа «Логистика и управление цепями поставок» Поясните сущность входного потока заявок на обслуживание и его основные параметры и характеристики. Поясните сущность выходного потока обслуженных заявок и его основные параметры и характеристики. От каких факторов зависит размер потока необслуженных заявок, приведите примеры? В каких случаях целесообразно организовывать очередь заявок на обслуживание в СМО. Что понимается под термином «дисциплина» обслуживания заявок. Какие виды приоритетов заявок вы знаете и в чем их суть. Какой поток заявок называется ординарным? Каковы свойства простейшего потока заявок? Что такое «интенсивность» потока, как она определяется? Что такое «параметр» потока, как он определяется? Законы распределения случайных величин. Марковские цепи. Случайные процессы. Потоки событий. Понятие СМО. Классификация СМО Характеристики СМО. Уравнения Колмогорова. Предельные вероятности событий. Одноканальные СМО с отказами. Многоканальные СМО с отказами. Одноканальные СМО с неограниченной очередью. Многоканальные СМО с неограниченной очередью. Программные среды для моделирования СМО. 44. 45. 46. 47. 48. 49. 50. 51. 52. 53. 54. 55. 56. 57. 58. 59. 60. 61. 62. 63. 64. 65. 9.3 Примеры заданий промежуточного /итогового контроля 1. Какой тип моделей обладает наивысшим уровнем обобщения: а. Физический б. Аналоговый в. Абстрактные г. Программный 2. Графическая функциональная модель, связывающая ресурсы, управляющие воздействия, входные и выходные параметры: а. Исикава б. Парето в. Balanced ScoreCard (BSC) г. SADT 3. Деление на номенклатурные группы X, Y и Z производится с помощью коэффициента … а. Корреляции; б. Конкордации; в. Вариации; г. Детерминации 4. Аналитический метод (технология) распознавания важной для управления компанией информации в хранилище данных: а. Knowledge Base (KB) б. Knowledge Management (KM) в. Data Mining г. On Line Analytical Processing - OLAP 15 НИУ ВШЭ – Санкт-Петербург Рабочая программа дисциплины «Экономико-математические методы и модели в логистике» для направления 38.03.02 «Менеджмент» подготовки бакалавра, образовательная программа «Логистика и управление цепями поставок» 5. Модель организационной структуры предприятия с каналами деловой связи, административного и оперативного подчинения является: а. Аналоговой б. Программной в. Вербальной г. Математической 6. В модели АВС-анализа запасов товаров на складе их упорядочение производится в порядке: а. Возрастания стоимости (ценности) б. Убывания стоимости (ценности) в. Поступления на склад г. Планируемого использования 7. Модель, построенная на иных, чем реальный объект, физических принципах: а. Аналоговая б. Когнитивная в. Физическая г. Описательная 8. В электрической модели цепи поставок аналогом участка трассы маршрута является: а. Индуктивность б. Сопротивление в. Аккумулятор г. Ёмкость 9. В соответствии с эмпирическим подходом к определению номенклатурных групп А, В и С границы групп выбираются … а. По результатом экспертного опроса; б. В зависимости от характера интегральной кривой; в. С учётом среднего значения показателя, по которому производится деление на группы; г. По результатам ранее проведённых исследований. 10. Интерактивная технология углублённого аналитического анализа данных о деятельности компании … а. CASE; б. Gensym; в. OLAP; г. SAP. 10 Учебно-методическое и информационное обеспечение дисциплины 10.1 Основная литература 1. 2. Фомин Г.П. Экономико-математические методы и модели в коммерческой деятельности: учебник для бакалавров/Г.П.Фомин 4-е изд., пер. и доп.– М.: Издательство Юрайт, 2014. – 462 с. http://www.biblio-online.ru/thematic/?37&id=urait.content.52B2F917-E0BE-44F195EB-11967135485E&type=c_pub Экономико-математическое моделирование: Практическое пособие по решению задач / И.В. Орлова. – 2-e изд., испр. и доп. – М.: Вузовский учебник: НИЦ ИНФРА-М, 2014. – 140 с. http://znanium.com/catalog.php?bookinfo=441616 16 НИУ ВШЭ – Санкт-Петербург Рабочая программа дисциплины «Экономико-математические методы и модели в логистике» для направления 38.03.02 «Менеджмент» подготовки бакалавра, образовательная программа «Логистика и управление цепями поставок» 3. 4. Основы теории массового обслуживания для экономистов: Учебник/Г.А.Соколов – М.: НИЦ ИНФРА-М, 2015. – 128 с. http://znanium.com/catalog.php?bookinfo=468554 Лекции по дискретной математике: Учебное пособие / В.Б. Алексеев. – М.: НИЦ ИНФРА-М, 2013. – 90 с. http://znanium.com/catalog.php?bookinfo=371452 10.2 Дополнительная литература 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. Judea Pearl Causality: Models, Reasoning and Inference. – Cambridge University Press, 2000. – 384 p. Models and methods of logistic theory = Модели и методы теории логистики: Textbook/ Отв. ред. В.С. Лукинский и др; пер.с рус. В. А. Маевской и др.; СПбГИЭУ. – 2-е изд. – СПб.: СПбГИЭУ, 2012. – 404 с. Winston W. Excel 2010 Data Analysis and Business Modeling, 2011, Microsoft Press, 678 p. Березинец, И. В. Основы эконометрики : Учеб. пособие / И. В. Березинец; Высшая школа менеджмента СПбГУ. — 4-е изд., испр. и доп. — СПб.: Изд-во «Высшая школа менеджмента», 2014. — 192 с. http://znanium.com/catalog.php?bookinfo=492715 Бочкарев А.А. Планирование и моделирование цепи поставок – М.: Альфа-Пресс, 2008. – 192 с. Бродецкий Г. Л., Гусев Д. А. Экономико-математические методы и модели в логистике. Процедуры оптимизации. Учеб. пособие. – М.: Издательский центр «Академия», 2012. – 288 с. Бродецкий Г.Л. Моделирование логистических систем. Оптимальные решения в условиях риска – М.: Вершина, 2006. – 376 с. Бродецкий Г.Л. Системный анализ в логистике. Выбор в условиях неопределенности. Учеб. пособие – М.: Издательский центр «Академия», 2010. – 336 с. Лапыгин Ю. Н.. Экономическое прогнозирование : учеб. пособие / Ю. Н. Лапыгин, В. Е. Крылов, А. П. Чернявский. – М. : Эксмо. 2009 – 256 с. Моделирование систем: учебник для академического бакалавриата / Б.Я. Советов, С.А. Яковлев. — 7-е изд., — М.: Издательство Юрайт, 2015. — 343 с. http://www.biblioonline.ru/thematic/?11&id=urait.content.857DEC50-C3E1-4E36-9EB390E3C971FA83&type=c_pub Моделирование систем. Практикум: учебное пособие для бакалавров/ Б.Я. Советов, С.А. Яковлев. — 4-е изд., перераб. и доп. — М.: Издательство Юрайт, 2016. — 295 с. http://www.biblio-online.ru/thematic/?11&id=urait.content.857DEC50-C3E1-4E36-9EB390E3C971FA83&type=c_pub Моделирование систем и процессов: учебник для академического бакалавриата / В. Н. Волкова, Г. В. Горелова, В. Н. Козлов [и др.]; под ред. В. Н. Волковой, В. Н. Козлова. – М.: Издательство Юрайт, 2015. – 450 с. http://www.biblio-online.ru/thematic/?8&id=urait.content.2FF9E770-8BCA-4AAA-B0D92F342D74176F&type=c_pub Мур Дж., Уэдерфорд Л. Экономическое моделирование в Microsoft Excel –Изд. Дом Вильямс, 2004. –1024 с. Прикладные задачи исследования операций: Учеб. пособие / М.Ю. Афанасьев, К.А. Багриновский, В.М. Матюшок; Российский университет дружбы народов. – М.: ИНФРА-М, 2006. – 352 с. 17 НИУ ВШЭ – Санкт-Петербург Рабочая программа дисциплины «Экономико-математические методы и модели в логистике» для направления 38.03.02 «Менеджмент» подготовки бакалавра, образовательная программа «Логистика и управление цепями поставок» 15. 16. 17. 18. 19. 20. http://znanium.com/catalog.php?item=goextsearch&authors=%D0%90%D1%84%D0%B0%D 0%BD%D0%B0%D1%81%D1%8C%D0%B5%D0%B2%20%D0%9C.%D0%AE. Саати Т. Принятие решений. Метод анализа иерархий. – М.: Радио и связь, 1993. – 278 с. Савиных В.Н. Математическое моделирование производственного и финансового менеджмента: Учебное пособие. – М.: Кнорус, 2009. – 192 с. Шапиро Дж. Моделирование цепи поставок – СПб: Питер, 2006. – 720 с. Шикин Е.В., Чхартишвили А.Г. Математические методы и модели в управлении. – М.: Дело, 2004. – 440 с. Эддоус М., Стэнсфилд Р. Методы принятия решений/ Пер. с англ. Под ред. Член-корр. РАН И.И.Елисеевой. – М.: Аудит, ЮНИТИ, 1997. – 590 с. Экономико-математические методы в примерах и задачах: Учеб. пос. / А.Н.Гармаш, И.В.Орлова, Н.В.Концевая и др.; Под ред. А.Н.Гармаша - М.: Вуз. уч.: НИЦ ИНФРА-М, 2014 – 416 с. http://znanium.com/catalog.php?item=goextsearch&title=EXCEL&title=EXCEL&page=5#non e 10.3 Справочники, словари, энциклопедии 1. Управление цепями поставок: Справочник издательства Gower / Под ред. Дж. Гаторны (ред. Р. Огулин, М. Рейнольдс); пер. с 5-го англ. изд. – М.: ИНФРА-М, 2008. – 670 с. 10.4 Программные средства Для успешного освоения дисциплины, студент использует следующие программные средства: Microsoft Excel; Microsoft Word; MathCad; Microsoft Office PowerPoint. 10.5 Дистанционная поддержка дисциплины Для обеспечения интерактивного и непрерывного учебного процесса в качестве образовательных технологий используются коммуникационные средства, информационный обмен посредством электронной почты, система LMS http://lms.hse.ru/ . Обеспечивается доступ к электронным библиотечным системам – ЭБС ZNANIUM.COM http://znanium.com; ЭБС ЮРАЙТ http://www.biblio-online.ru. 11 Материально-техническое обеспечение дисциплины Проведение лекций и семинарских занятий в аудитории, оснащённой мультимедийными средствами проведения презентаций, показа видеофильмов, с доступом к интернету. Для проведения практических занятий и итоговой контрольной работы необходим специализированный компьютерный класс с установленными пакетами не ниже Microsoft Excel 2010; MathCad 15.0; доступом в интернет. Занятия проводятся индивидуально на ПК. 18