Přejít k obsahu


Use of Monte Carlo Modified Markov Chains in Capacity Planning

Citace:
Use of Monte Carlo Modified Markov Chains in Capacity Planning. In Procedia Engineering. Vienna: Elsevier Ltd, 2015. s. 953-959. ISBN: neuvedeno , ISSN: 1877-7058
Druh: STAŤ VE SBORNÍKU
Jazyk publikace: eng
Anglický název: Use of Monte Carlo Modified Markov Chains in Capacity Planning
Rok vydání: 2015
Místo konání: Vienna
Název zdroje: Elsevier Ltd
Autoři: Ing. Radim Špicar , Ing. Martin Januška Ph.D. ,
Abstrakt CZ: Cílem tohoto článku je demonstrace použití Monte Carlo modifikovaných Markovových řetězců v kapacitním plánování. Po krátkém úvodu týkajícím se dostupné literatury na téma Monte Carlo simulace a Markovovy řetězce, přínosy této metody jsou demonstrovány na praktickém příkladu, kde poptávka stejně jako dostupnost strojů je řízena Markovovými řetězci. Monte Carlo simulace jsou použity k získání dalšího pohledu na problém. Výsledky jsou prezentovány ve formě grafů. Grafy jsou ideální výstupní médium jelikož jasně ukazují ztráty způsebené prostoji v modelu. Analýza citlivosti je provedena aby odhalila které proměnné model nejvíce ovlivňují.
Abstrakt EN: The purpose of the paper is to demonstrate the use of Monte Carlo modified Markov chains in capacity planning. After a brief review of available literature on the subject of Monte Carlo simulations and Markov chains, the benefits of this method are illustrated on a practical example, where demand as well as the machine availability is dictated by Markov chains. Monte Carlo simulations are used to provide an additional view on the problem. Conclusions are presented in a well arranged manner, using graphs as the main output. These graphs provide the perfect wake up call for upper management since they clearly show lost profits due to ineffectiveness within the model. A sensitivity analysis is also performed in order to determine the variables that affect the model the most.
Klíčová slova

Zpět

Patička