Метод экспертных оценок - Скачать рефераты, шпоры, лекции, реферат

загрузка...
Учёба.name - здесь можно скачать бесплатно рефераты, шпоры, шпаргалки, конспекты, лекции


УЧЁБА.name

Поможем эффективно подготовиться к зачётам, экзаменам и тестам!
У нас вы сможете найти, посмотреть и бесплатно скачать рефераты, шпоры,
шпаргалки, конспекты и лекции по различным предметам!
Скачать рефераты, шпоры, лекции » Менеджмент » Метод экспертных оценок







Метод экспертных оценок

Предмет: Менеджмент


загрузка...




2

Федеральное агентство по образованию

Государственное образовательное учреждение

высшего профессионального образования

Контрольно-курсовая работа по дисциплине

«РАЗРАБОТКА УПРАВЛЕНЧЕСКИХ РЕШЕНИЙ"

Содержание


1. Метод экспертных оценок

2. Принятие решения по нескольким критериальным
показателям
3. Определение оптимальной очередности расстановки оборудования на серийном участке производства
4. Оптимизация календарного планирования серийно-поточных линий и предметно-замкнутых участков
5. Оптимизация обработки разномаршрутных партий деталей при последовательном их виде движения

1. Метод экспертных оценок

Задание. На основе двух модификаций метода экспертных оценок (простого ранжирования и попарного сравнения), требуется принять управленческое решение по определению важнейших факторов, влияющих на уровень успеваемости группы.

Решить эту задачу мы можем двумя методами: методом простого ранжирования и методом попарного сравнения.

1.1. Метод простого ранжирования

Этот метод используется в условиях неопределенности принятия решений, базируется на опросе мнений специалистов. Суть метода содержится в том, что группе специалистов предлагается выложить свое мнение по значимости предложенных показателей, свойств, проблем. Высказанные мнения подвергаются соответствующей обработке, в результате чего они ранжируются по степени важности. Полученный результат принимается за основу принятия управленческого решения, либо используется для последующих исследований.

Алгоритм решения задачи включает следующие этапы:

Разработка критерия решения задачи.

Обработка мнений экспертов и определение коэффициента значимости.

Определение коэффициента конкордации W, характеризующего степень согласованности экспертов.

Исходные данные для решения задачи приведены в таблице 1.

Таблица 1

Исходные данные:

№№

№№ экспертов, ранги значимости рассмотренных факторов
факторов

1

7

8

9

10

11

X1

1

3

5

6

7

4

X2

1

5

8

1

2

3

X3

2

3

3

6

5

4

X4

4

1

1

2

2

1

X5

4

4

3

1

6

3

X6

4

4

5

3

4

7

X7

3

5

3

4

7

1

X8

5

6

3

4

8

7

Этап
1.

В качестве критерия управленческого решения выступает успеваемость, которую можно оценить показателем среднего балла за сессию.

Бij - оценка, полученная i-м студентом на i-м экзамене

m - число студентов в группе

n - количество экзаменов за сессию

Для того чтобы улучшить важность рассматриваемого критерия, нужно определить факторы, влияющие на его величину

Бср = f (x1 , x2 , , хn)

Можно выделить следующие факторы (их значения приведены в табл.2):

уровень преподавания;

уровень организации учебного процесса;

дисциплинированность студента;

качество школьной подготовки;

бытовые условия;

семейное положение;

материальное положение;

возраст;

Таблица 2

№№

факторов

№№ экспертов

1

7

8

9

10

11

X1

1

3

5

6

7

4

X2

1

5

8

1

2

3

X3

2

3

3

6

5

4

X4

4

1

1

2

2

1

X5

4

4

3

1

6

3

X6

4

4

5

3

4

7

X7

3

5

3

4

7

1

X8

5

6

3

4

8

7

24

31

31

27

41

30

Метод экспертных оценок позволяет проранжировать факторы по степени важности и остановить свой выбор важнейшие из них.

Каждый эксперт, используя свой опыт, проставляет ранги значимости рассмотренных факторов. Наиболее значимым присваивается ранг 1, менее значимому ранг 2 и т.д. Если же, по мнению эксперта, факторы имеют одинаковую значимость, им присваивается одинаковый ранг, при этом эти ранги называются связанными рангами.

Этап
2.

Производится обработка мнений экспертов. Если были введены связанные ранги, то нужно, для обеспечения условий сопоставимости оценки, произвести их пересчет, который выполняется таким образом, чтобы пересчитанных связанных рангов равнялась натурального ряда числа чисел, равных числу рассмотренных факторов (см. табл. 3).

Таблица 3



Матрица пересчитанных рангов

1

7

8

9

10

11

Б

kt

х1

1,5

2,5

6,5

7,5

6,5

5,5

30

0,138

х2

1,5

6,5

8

1,5

1,5

3,5

22,5

0,104

х3

3

2,5

3,75

7,5

4

5,5

26,25

0,121

х4

6

1

1

3

1,5

1,5

14,2

0,065

х5

6

4,5

3,75

1,5

5

3,5

24,25

0,112

х6

6

4,5

6,5

4

3

7,5

31,5

0,145

х7

4

6,5

3,75

5,5

6,5

1,5

27,75

0,128

х8

8

8

3,75

5,5

8

7,5

40,75

0,188

36

36

36

36

36

36

217,2

-

После пересчета связанных рангов определяется сумма баллов по строкам матрицы и определяется коэффициент значимости.

Исходя из суммы баллов и коэффициента значимости можно проранжировать рассмотренные факторы по степени важности: чем меньше сумма баллов (больше коэффициент значимости), тем важнее фактор. Средний балл за сессию будут выступать как функция: Бср = .

Итак, мы получили следующую последовательность:

х4 х8 х6 х5 х7 х1

Вывод: в данном примере наиболее существенными являются факторы х1, х7, х5.

Полученный результат можно принять за основу и использовать в дальнейших исследованиях, исходя из уровня величины коэффициента конкордации W.

Этап
3.

Величина этого коэффициента изменяется в пределах от 0 до 1, при чем, если коэффициент приобретает важность 0, то мнение всех экспертов совершенно различно, если 1 - то мнения абсолютно одинаковы.

Обычно считается, что если величина коэффициента конкордации превышает 0,5, то полученный результат можно взять за основу и использовать для последующих решений (приемлемая согласованность).

Если его важность менее 0,5, то нужно повторить процесс, улучшить состав экспертов.

Коэффициент конкордации рассчитывается по следующей зависимости:

; При наличии связанных рангов коэффициент W рассчитывается по формуле:

; S - отклонение среднего ранга j-го признака;

n - количество экспертов;

m - число экспертов;

t - число связанных рангов, введенных i-м экспертом;

- сумма рангов значимости, введенных i-м экспертом (из исходных данных);

- общая сумма рангов, введенных экспертами.

Вывод: коэффициент конкордации W<0,5, а следовательно, согласованность в оценках экспертов отсутствует.

Недостаток рассмотренного метода содержится в том, что эксперту при ранжировании факторов довольно сложно ориентироваться в общей их совокупности. Эти недостатки исключает другая модификация метода экспертных оценок - это метод попарного сравнения.

1.2. Метод попарного сравнения



Суть метода состоит в том, что экспертам предлагается сравнить факторы между собой, при этом используется следующая шкала:


1. если фактор xi более значим, чем фактор xj , то это обозначается 1.

xi xj [1]


2. если фактор xi менее значим, чем фактор xj , то это обозначается 0.

xi xj [0]


3. если фактор xi имеет одинаковую значимость с фактором xj , то это обозначается 0,5. xi xj [0,5]

Суть метода состоит в том, что экспертам предлагается произвести попарную оценку факторов в форме матриц (таблица 4).

Таблица 4

Матрица попарного сравнения факторов, выполненная каждым экспертом

Эксперт № 1

x1

x2

x3

x4

x5

x6

x7

x8

x1

0,5

0,5

1

1

1

1

1

1

x2

0,5

0,5

1

1

1

1

1

1

x3

0

0

0,5

1

1

1

1

1

x4

0

0

0

0,5

0,5

0,5

0

1

x5

0

0

0

0

0,5

0,5

0

1

x6

0

0

0

0

0,5

0,5

0

1

x7

0

0

0

1

1

1

0,5

1

x8

0

0

0

0

0

0

0

0,5

Эксперт № 2

x1

x2

x3

x4

x5

x6

x7

x8

x1

0,5

1

0,5

0

1

1

1

1

x2

0

0,5

0

0

0

0

0,5

1

x3

0,5

1

0,5

0

1

1

1

1

x4

1

1

1

0,5

1

1

1

1

x5

0

1

0

0

0,5

0,5

1

1

x6

0

1

0

0

0

0,5

1

1

x7

0

0,5

0

0

0

0

0,5

1

x8

0

0

0

0

0

0

0

0,5

Эксперт № 3

x1

x2

x3

x4

x5

x6

x7

x8

x1

0,5

1

1

0

0

0,5

0

0

x2

0

0,5

0

0

0

0

0

0

x3

0

1

0,5

0

0,5

1

0,5

0,5

x4

1

1

1

0,5

1

1

1

1

x5

1

1

0,5

0

0,5

1

0,5

0,5

x6

0,5

1

0

0

0

0,5

0

0

x7

1

1

0,5

0

0,5

1

0,5

0,5

x8

1

1

0,5

0

0,5

1

0,5

0,5

Эксперт № 4

x1

x2

x3

x4

x5

x6

x7

x8

x1

0,5

0

0,5

0

0

0

0

0

x2

1

0,5

1

1

0,5

1

1

1

x3

0,5

0

0,5

0

0

0

0

0

x4

1

0

1

0,5

0

1

1

1

x5

1

0,5

1

1

0,5

1

1

1

x6

1

0

1

0

0

0,5

1

1

x7

1

0

1

0

0

0

0,5

0,5

x8

1

0

1

0

0

0

0,5

0,5

Эксперт № 5

x1

x2

x3

x4

x5

x6

x7

x8

x1

0,5

0

0

0

0

0

0,5

1

x2

1

0,5

1

0,5

1

1

1

1

x3

1

0

0,5

0

1

0

1

1

x4

1

0,5

1

0,5

1

1

1

1

x5

1

0

0

0

0,5

0

1

1

x6

1

0

1

0

1

0,5

1

1

x7

0,5

0

0

0

0

0

0,5

1

x8

0

0

0

0

0

0

0

0,5

Эксперт № 6

x1

x2

x3

x4

x5

x6

x7

x8

x1

0,5

0

0,5

0

0

1

0

1

x2

1

0,5

1

0

0,5

1

0

1

x3

0,5

0

0,5

0

0

1

0

1

x4

1

1

1

0,5

1

1

0,5

1

x5

1

0,5

1

0

0,5

1

0

1

x6

0

0

0

0

0

0,5

0

0,5

x7

1

1

1

0,5

1

1

0,5

1

x8

0

0

0

0

0

0,5

0

0,5

Математическое ожидание оценки попарного сравнения факторов определяется по формуле:

где: mi - число предпочтений отданных i-му фактору в рассматриваемых сочетаниях пар факторов (количество единиц).

mj - число предпочтений отданных j-му фактору в рассматриваемых сочетаниях пар факторов (количество нулей).

m - число опрошенных экспертов.

Отмеченная выше шкала сравнений используется для по парного сравнения факторов и для дальнейшего заполнения матрицы математических ожиданий оценок по парного сравнения факторов, при чем, в каждой клеточке матрицы записывается значимость фактора, отмеченного в столбце матрицы по отношению к фактору строки матрицы шапки.

;

;

;

;

;

;

;

;

;

;

;

;

;

;

;

;

;

;

;

;

;

;

;

После определения математических ожиданий заполняется матрица математических ожиданий оценок попарного сравнения факторов (таблица 5).

Таблица 5

Матрица математических ожиданий оценок попарного сравнения факторов

x1

x2

x3

x4

x5

x6

x7

x8

Бi

x1

0,5

0,17

0,335

0,165

0,335

0,585

0,415

0,665

3,17

x2

0,83

0,5

0,665

0,415

0,5

0,665

0,585

0,835

4,995

x3

0,665

0,335

0,5

0,165

0,585

0,665

0,585

0,75

4,25

x4

0,835

0,595

0,835

0,5

0,75

0,915

0,75

1

6,18

x5

0,665

0,5

0,415

0,25

0,5

0,665

0,585

0,915

4,495

x6

0,415

0,335

0,335

0,085

0,335

0,5

0,5

0,75

3,255

x7

0,585

0,415

0,415

0,25

0,415

0,5

0,5

0,335

3,415

x8

0,335

0,165

0,25

0

0,085

0,25

0,665

0,5

2,25

32

Ранжирование рассмотренных факторов по важности осуществляется по рассчитанных баллов в порядке убывания , либо по коэффициенту значимости kt , который рассчитывается по формуле:

.

Вывод. Рассмотренная модификация метода экспертных оценок дает тождественный результат, что и при использовании метода простого ранжирования. При этом от исходных данных простого ранжирования довольно просто перейти к оценке попарного сравнения и наоборот.

В результате проведенных расчетов было выявлено, что наиболее значимыми факторами являются факторы 4, 3, 2, 8, проранжированные в порядке убывания суммы баллов, т. е.: х4 х8 х6 х5 х7 х1 .

Следует также отметить, что согласованности у экспертов нет (о чем свидетельствует коэффициент конкордации меньше 0,05), поэтому надо улучшить их состав, т.к. они не в состоянии вручить адекватную оценку и средний балл не будет вычислен правильно.

2. Принятие решения по нескольким критериальным показателям

На практике обычно приходится принимать решения не по одному критерию, а по нескольким, поэтому их значения при сравнительной оценке имеют разнонаправленный характер. В этих условиях нужно рассматриваемую систему оценок показателей свести к одному комплексному, на основе которого и будет приниматься решение.

Для построения комплексной оценки нужно решить 2 проблемы:


1. рассматриваемые критериальные показатели имеют неодинаковую значимость;


2. показатели оцениваются в различных единицах измерения; для построения комплексной оценки нужно перейти к единому измерению.

Первая проблема чаще всего решается за счет применения метода попарного сравнения.

Для решения второй проблемы используется цельный измеритель для частных показателей. Чаще всего в качестве такого измерителя применяется балльная оценка. При этом оценка выполняется с использованием 2-х подходов:

· I-й подход используется при отсутствии статистических данных в значениях рассматриваемых показателей (пределов изменения);

· II-й подход используется при наличии статистических данных (пределов изменения) о значениях рассматриваемых показателей.

При использовании I-го подхода для перевода в баллы поступают следующим образом: лучшее важность рассматриваемого показателя приравнивается к 1 баллу, а остальные значения определяются в долях от этого балла. Данный подход прост, дает объективную оценку, но не учитывает лучшие достижения, которые лежат за пределами рассматриваемых вариантов.

Для исключения этого недостатка необходима информация о пределах изменения рассматриваемого показателя. При его наличии используется II-й подход. В этом случае для перевода значений в баллы строится шкала перевода. При этом система балльной оценки выбирается с использованием теории статистики.

n = 1 + 3,332 lg N

N - число статистических наблюдений;

n - принятая система балльной оценки, полученная с использованием правильного округления.

Перевод в баллы осуществляется на основе шкалы перевода с применением процедуры интерполяции табличных данных.

Задание. Из 6-ти вариантов альтернативных решений, каждое из которых оценивается 5-ю критериальными показателями, остановить свой выбор лучший вариант. Оценку реализовать, используя 2 подхода:


1. при отсутствии статистических данных о пределах изменения рассматриваемых показателей;


2. при их наличии.

Пределы изменения устанавливаются по следующим количествам измерений: N = 8.

Оценку значимости реализовать на основе попарной оценки по мнению исполнителя.

Таблица 6

Исходные данные

№№

показателя

Альтернативы



А1

А2

А3

А4

А5

А6

x1

5

7

14

18

20

19

x2

10

4

9

5

8

7

x3

4

11

7

7

9

8

x4

1

2

1

1

3

4

x5

10

21

23

17

18

19



Таблица 7

Пределы изменения и значимость рассматриваемых показателей



п/п

Наименование показателя

Единицы измерения

Пределы

изменений

Значимость

i

1

Прирост объема производства

%

5 - 25

0,25

2

Рентабельность продукции

%

2 - 10

0,1

3

Срок освоения проекта

Мес.

3 - 15

0,15

4

Срок возврата капвложений

Мес.

1 - 4

0,3

5

Снижение себестоимости

%

5 - 30

0,2

I подход. Итак, имеются 6-ть вариантов альтернативных решений и отсутствуют статистические данные о значении рассматриваемых показателей. Значимость каждого варианта известна и приведена в таблице 7.

Приравняем к 1 лучшее важность показателя среди всех рассматриваемых, а остальные значения определим в долях от этого балла. Результаты сведем в таблицу
8. Далее путем перемножения и суммирования всех альтернатив xiAi на Kзi получим комплексную оценку показателей.

Таблица 8

Комплексная оценка показателей по первому подходу



Оценка в баллах

i

Оценка в баллах с учетом Kзi

А1

А2

А3

А4

А5

А6



А1

А2

А3

А4

А5

А6

x1

0,25

0,35

0,7

0,9

1

0,95

0,0667

0,017

0,023

0,047

0,063

1,067

0,064

x2

1

0,4

0,9

0,5

0,8

0,7

0,267

0,267

0,107

0,204

0,134

0,214

0,187

x3

0,36

1

0,64

0,64

0,82

0,73

0,133

0,133

0,133

0,085

0,081

0,109

0,097

x4

1

0,5

1

1

0,33

0,25

0,333

0,333

0,167

0,333

0,333

0,11

0,083

x5

1

0,48

0,43

0,588

0,78

0,83

0,2

0,2

0,096

0,118

0,118

0,156

0,166

Комплексная оценка

0,95

0,526

0,787

0,729

0,656

0,597

№ 1

№ 3

№ 4

№ 5

№ 6

№ 2

Вывод: используя первый подход, определили, что лучшим вариантом из альтернативных будет вариант А2 , т.к. он имеет наибольшую комплексную оценку. Далее идут варианты: А2 > А4 > А3 > А1 > А6 > А5 .

II подход.

N = 8; n = 1 + 3,332 lg 8 = 4,009 = 4

Исходя из расчетов, оценка показателей будет производиться по 4-х балльной шкале. Далее определяется размах варьирования и шаг изменения значения показателя в расчете на баллы по каждому критериальному показателю. R = R max - R min

где Ri - размах варьирования показателя xi .

Шаг изменения значения показателя рассчитывается по формуле:

h = h - шаг изменения значения показателя.

Определим пределы изменения для каждого показателя:

x1 :

R1 = 25 - 5 = 20,

h1 = 4

x2 :

R2 = 10 - 2 = 8,

h2 = 1,6

x3 :

R3 = 15 - 3 = 12,

h3 = 2,4

x4 :

R4 = 4 - 1 = 3,

h4 = 0,6

x5 :

R5 = 30 - 5 = 25,

h5 = 5

Далее нужно определить оценку xiAi по каждому показателю. Для этого воспользуемся шкалой перевода в баллы (табл. 9)

Таблица 9

Шкала перевода в баллы

№ показателя

Оценка в баллах

0 ? 1

1?2

2?3

3?4

4?5

x1

5 ? 9

9 ? 13

13 ? 17

17 ? 21

21?25

x2

2 ? 3,6

3,6 ? 5,2

5,2 ? 6,8

6,8 ? 8,4

8,4?10

x3

3 ? 5,4

5,4 ? 7,8

7,8 ? 10,2

10,2 ? 12,6

12,6?15

x4

4 ? 3,4

3,4? 2,8

2,8? 2,2

2,2 ? 1,6

1,6?1

x5

30 ? 25

25 ? 20

20 ? 15

15 ?10

10?5

Для того, чтобы определить оценку xiAi , нужно из численного значения показателя вычесть нижний интервал, разделить на шаг и прибавить предыдущий интервал. Результаты оценки сведем в таблицу 10.

Таблица 10

Комплексная оценка показателей по второму подходу



Оценка в баллах

i

Оценка в баллах с учетом Kзi

А1

А2

А3

А4

А5

А6



А1

А2

А3

А4

А5

А6

x1

0

0,5

2,25

3

3,5

3,25

0,0667

0

0,0335

0,15

0,201

0,235

0,218

x2

5

1,25

4,375

1,875

3,75

3,125

0,267

1,335

0,334

0,168

0,5

0,1

0,83

x3

0,42

3,33

1,667

1,667

2,58

2,083

0,133

0,055

0,443

0,22

0,22

0,34

0,287

x4

5

3,33

5

5

1,67

2,4

0,333

1,605

1,105

1,665

1,605

0,55

0,799

x5

4

3,8

1,4

1,6

2,4

2,2

0,2

0,8

0,76

0,28

0,32

0,48

0,44

Комплексная оценка

3,79

2,54

2,148

2,85

2,6

2,565

№ 1

№ 3

№ 4

№ 5

№ 6

№ 2

Вывод: используя второй подход, определили, что лучшим вариантом из альтернативных будет вариант А2 , т.к. он имеет наибольшую комплексную оценку. Далее идут варианты: А2 > А4 > А3 > А1 > А6 > А5 . Результаты по второму подходу, полученные в ходе вычислений, совпадают с результатами, полученными при применении первого подхода.

3. Определение оптимальной очередности расстановки оборудования на серийном участке производства

В серийном производстве в условиях петляющих технологических маршрутов обработки деталей стоит проблема оптимизации размещения оборудования, позволяющая повысить уровень прямоточности производственного процесса.

Рассмотрим алгоритм решения задачи по методу, основанному на элементах теории упорядочения множеств без доказательства основных положений, заложенных в этом методе.

Задание. На серийном участке производства обрабатываются петлеобразномаршрутные детали. Деталеоперации закреплены за станками в соответствии с их допустимой объемной годовой загрузкой (таблица ). Необходимо найти такое размещение станков по площадкам, которое соответствует наименьшему грузопотоку деталей:

,

где Ni - годовая программа выпуска детали i-го наименования;

li - путь, проходимый i-ой деталью по всем действиям технологического процесса;

qi - средняя масса детали;

di - число наименований обрабатываемых на участке деталей.

Постановка и решение задачи предполагает наличие поперечного и продольного грузооборота деталей на участке. Поперечный грузооборот - это движение деталей от станков, размещенных в один или несколько рядов, к оси главного прохода участка и обратно. Продольный грузооборот - это движение деталей вдоль этой оси. При изменении очередности расстановки станков меняется только продольный грузооборот, поперечный остается постоянным. Поэтому при решении задачи учитывается только продольный грузооборот.

Обычно на участке используется оборудование одного типоразмера. В этих условиях расстояния между станками, как правило, имеет одну и ту же величину. Это обстоятельство позволяет принять ещё одно допущение, не оказывающее влияние на результат решения задачи - принять расстояние между станками равное единице длины.

Алгоритм решения задачи включает следующие этапы:

- расчет исходного суммарного грузооборота;

- построение матрицы грузооборота и ее уравновешивание;

- расчет оптимальной очередности расстановки оборудования;

оценка полученного результата: расчет процента снижения суммарного грузооборота.

Таблица 11

Исходные данные:

№№

станков

1

7

8

9

10

11

1

3;10

1;13

7

8

8;13

3;10

2

6

6;11

3;12

7;12

7

9

3

9;13

1;5

8

1

1;9

1;4

4

1;5

3

4;9

6;11

6;14

8;12

5

2

2;1

6

2;5

3;11

11

6

9

10

10

4

2;10

2;6

7

4;8

8;12

1;5

3;10

5

5

8

7;12

9

2;11

9

4;12

7

Qi(T)

20

16

17

19

20

21

Qi(T) - масса годовой производственной программы в тоннах.

Итак, за серийным участком производства, состоящим из 8 станков, закреплена обработка 6-ти деталей, имеющих сложные петляющие технологические маршруты. Закрепление деталеопераций за станками и масса годовой производственной программы по деталям приведены в табл.12.

Таблица 12

Закрепление деталей за станками

Номер

детали

Номер станка

Масса годовой

производственной программы, т

1

2

3

4

5

6

7

8

1

3;10

6

9;13

1;5

2

4;8

7;12

11

20

7

1;13

6;11

1;5

3

2;1

10

8;12

9

16

8

7

3;12

8

4;9

6

10

1;5

2;11

17

9

8

7; 12

1

6; 11

2; 5

4

3; 10

9

19

10

8;13

7

1;9

6;14

3;11

2;10

5

4;12

20

11

3;10

9

1;4

8;12

11

2;6

5

7

21

Этап

1.

Расчет исходного суммарного грузооборота.

Обозначим место складирования заготовок буквой А, расположим его слева на участке, место складирования готовых деталей - буквой В - и разместим его справа. Тогда при расположении станков в один ряд в порядке их нумерации суммарный грузооборот определяется с помощью табл.13.

Таблица 13

Исходный грузооборот

№ дет.

А

Номер операций, закрепленных

за станками

В

Масса

годовой программы

Путь, проход. деталью,

Li

Грузооборот по детали,

Гi

1

2

3

4

5

6

7

8

1

3;10

6

9;13

1;5

2

4;8

7;12

3;10

20

47

загрузка...


Эта работа была просмотрена: 31 раз.


Посмотрите другие рефераты, лекции, шпоры и другие работы по этой теме:

Методика оценки эффективности инновационных проектов, их сроки окупа

Определение трудоемкости выполнения этапов НИОКР

Понятие мотивации, значение и роль в деятельности современного предп

Общая характеристика деятельности предприятия ООО "Системная ин

Обоснование и расчёты огранизационно-производственных параметров, пр

Измерение и оценивание качества технической продукции (башенные кран