4EK311 Operační výzkum. 6. Řízení projektů

Podobné dokumenty
4EK212 Kvantitativní management. 7.Řízení projektů

Řízení projektů. Konstrukce síťového grafu pro řízení projektů Metoda CPM Metoda PERT

Václav Jirchář, ZTGB

Teorie síťových modelů a síťové plánování

SÍŤOVÁ ANALÝZA. Kristýna Slabá, 1. července 2010

Modely teorie grafů, min.kostra, max.tok, CPM, MPM, PERT

Časové rezervy. Celková rezerva činnosti

Západočeská univerzita v Plzni Fakulta aplikovaných věd. SÍŤOVÁ ANALÝZA Semestrální práce z předmětu KMA/MAB

Projektový management

Projektový management

CW52 Modelování výrobních procesů PPT #01 Metody plánování a řízení stavebních procesů Ing. Václav Venkrbec

Operační výzkum. Síťová analýza. Metoda CPM.

4EK311 Operační výzkum. 5. Teorie grafů

Metody analýzy kritické cesty

Metody síťové analýzy

Management projektu III. Fakulta sportovních studií přednáška do předmětu Projektový management ve sportu

Časové plánování v projektu

4EK311 Operační výzkum. 7. Modely řízení zásob

NÁSTROJE A TECHNIKY PROJEKTOVÉHO MANAGEMENTU. Projektová dekompozice

Řízení projektů. Ing. Michal Dorda, Ph.D.

A3RIP Řízení projektů. 6. seminář

Možnosti využití metody kritické cesty

P R O J E K T O V É Ř Í Z E N Í A M A R K E T I N G 1. Akad. rok 2015/2016, LS Projektové řízení a marketing - VŽ 1

NÁSTROJE A TECHNIKY PROJEKTOVÉHO MANAGEMENTU

5.2.6 Tabulkové řešení metod CPM a PERT

FAKULTA EKONOMICKÁ. Using Algorithms of Graphs Theory for Project Management in Company ŠKODA POWER

Seminární práce. Téma: Síťové diagramy, Ganttovy diagramy

Délka (dny) terénní úpravy (prvotní) příprava staveniště (výstavba přístřešku pro materiál)

M A N A G E M E N T P O D N I K U 2 Tržní postavení produktu, management a síťová analýza. LS, akad.rok 2014/2015 Management podniku - VŽ 1

Katedra softwarového inženýrství Fakulta informačních technologií České vysoké učení technické v Praze Ing. Martin Půlpitel, 2011

Plánovací a odhadovací nástroje. J. Sochor, J. Ráček 1

5 Metody a nástroje řízení projektů

Plánování projektu z hlediska času, zdrojů a nákladů

Přednáška. Další rozdělení SNP. Limitní věty. Speciální typy rozdělení. Další rozdělení SNP Limitní věty Speciální typy rozdělení

APLIKACE METODY MONTE CARLO K SIMULACI KRITICKÉ CESTY (APPLICATION OF THE MONTE CARLO METHOD FOR THE SIMULATION OF A CRITICAL PATH)

Náhodná veličina a její charakteristiky. Před provedením pokusu jeho výsledek a tedy ani sledovanou hodnotu neznáte. Proto je proměnná, která

Zadání a řešení testu z matematiky a zpráva o výsledcích přijímacího řízení do magisterského navazujícího studia od podzimu 2016

Střední průmyslová škola strojnická Olomouc, tř. 17. listopadu 49. Výukový materiál zpracovaný v rámci projektu Výuka moderně

X = x, y = h(x) Y = y. hodnotám x a jedné hodnotě y. Dostaneme tabulku hodnot pravděpodobnostní

Aproximace binomického rozdělení normálním

P13: Statistické postupy vyhodnocování únavových zkoušek, aplikace normálního, Weibullova rozdělení, apod.

12. cvičení z PST. 20. prosince 2017

Téma 22. Ondřej Nývlt

Vybraná rozdělení náhodné veličiny

Obecné metody systémové analýzy

Zadání a řešení testu z matematiky a zpráva o výsledcích přijímacího řízení do magisterského navazujícího studia od jara 2014

D8 Plánování projektu

VYUŽITÍ METOD PROJEKTOVÉHO ŘÍZENÍ The use of project management methods Bakalářská práce

Aplikovaná informatika

Zadání a řešení testu z matematiky a zpráva o výsledcích přijímacího řízení do magisterského navazujícího studia od podzimu 2014

Normální (Gaussovo) rozdělení

Zadání a řešení testu z matematiky a zpráva o výsledcích přijímacího řízení do magisterského navazujícího studia od podzimu 2015

Diskrétní náhodná veličina. November 12, 2008

Zadání a řešení testu z matematiky a zpráva o výsledcích přijímacího řízení do magisterského navazujícího studia od jara 2016

4EK311 Operační výzkum. 1. Úvod do operačního výzkumu

7. Rozdělení pravděpodobnosti ve statistice

Zápočtová práce STATISTIKA I

Normální (Gaussovo) rozdělení

Náhodná veličina Číselné charakteristiky diskrétních náhodných veličin Spojitá náhodná veličina. Pravděpodobnost

Jiří Neubauer. Katedra ekonometrie, FVL, UO Brno kancelář 69a, tel

Někdy lze výsledek pokusu popsat jediným číslem, které označíme X (nebo jiným velkým písmenem). Hodíme dvěma kostkami jaký padl součet?

Kvantitativní metody v rozhodování. Marta Doubková

Tématické okruhy pro státní závěrečné zkoušky. bakalářské studium. studijní obor "Management jakosti"

Tématické okruhy pro státní závěrečné zkoušky. bakalářské studium. studijní obor "Management jakosti"

I. D i s k r é t n í r o z d ě l e n í

8 Střední hodnota a rozptyl

Diskrétní náhodná veličina

Normální rozložení a odvozená rozložení

p(x) = P (X = x), x R,

Matematika III. 4. října Vysoká škola báňská - Technická univerzita Ostrava. Matematika III

Projektové řízení (Projektový cyklus)

Charakteristika datového souboru

NÁHODNÁ VELIČINA. 3. cvičení

Náhodná veličina a rozdělení pravděpodobnosti

VYSOKÁ ŠKOLA POLYTECHNICKÁ JIHLAVA Katedra ekonomických studií. Metody projektového plánování a jejich porovnání Bakalářská práce

Tématické okruhy pro státní závěrečné zkoušky. bakalářské studium. studijní obor "Management jakosti"

4EK213 LINEÁRNÍ MODELY

Regulační diagramy (RD)

TGH05 - aplikace DFS, průchod do šířky

Téma 2: Pravděpodobnostní vyjádření náhodných veličin

1. Přednáška. Ing. Miroslav Šulai, MBA

Určete zákon rozložení náhodné veličiny, která značí součet ok při hodu a) jednou kostkou, b) dvěma kostkami, c) třemi kostkami.

Výpočet pravděpodobností

JAK MODELOVAT VÝSLEDKY NÁH. POKUSŮ? Martina Litschmannová

Praktická statistika. Petr Ponížil Eva Kutálková

E(X) = np D(X) = np(1 p) 1 2p np(1 p) (n + 1)p 1 ˆx (n + 1)p. A 3 (X) =

Pravděpodobnost a matematická statistika

PRAVDĚPODOBNOST A STATISTIKA

ISKŘ MS Project případová studie, řešení kritická cesta (CPM) PLUSKAL Dalibor

Fyzikální korespondenční seminář MFF UK

Zadání a řešení testu z matematiky a zpráva o výsledcích přijímacího řízení do magisterského navazujícího studia od jara 2017

Základní pojmy teorie grafů [Graph theory]

, 1. skupina (16:15-17:45) Jméno: se. Postup je třeba odůvodnit (okomentovat) nebo uvést výpočet. Výsledek bez uvedení jakéhokoliv

4. Na obrázku je rozdělovací funkce (hustota pravděpodobnosti) náhodné veličiny X. Jakou hodnotu musí mít parametr k?

9. T r a n s f o r m a c e n á h o d n é v e l i č i n y

Definice spojité náhodné veličiny zjednodušená verze

Náhodné chyby přímých měření

STANOVENÍ SPOLEHLIVOSTI GEOTECHNICKÝCH KONSTRUKCÍ. J. Pruška, T. Parák

TECHNIKY PRO ODHAD ČASOVÉ A NÁKLADOVÉ NÁROČNOSTI PROJEKTU POUŽÍVANÉ V PRAXI

Transkript:

4EK311 Operační výzkum 6. Řízení projektů

6. Řízení projektů Typická aplikace teorie grafů Projekt = soubor činností Příklady: Vývoj a uvedení nového výrobku Výstavba či rekonstrukce objektu Plán výrobního procesu (pečení vánočního cukroví) Plán jakéhokoliv procesu (příprava na zkoušku) Mgr. Sekničková Jana, Ph.D. 2

Činnost 6. Řízení projektů Každá z činností musí být dokončena dříve, než skončí projekt Může být charakterizována mnoha údaji Předpokládaná doba trvání (min., max., střední, apod.) Předpokládané náklady na realizaci Požadavky na realizaci (technické, materiálové, apod.) Činnosti, které musí dané činnosti předcházet Mgr. Sekničková Jana, Ph.D. 3

6.1 Konstrukce síťového grafu Grafické zobrazení projektu = síťový graf Hrany = činnosti Uzly = začátek nebo konec činnosti Ohodnocení = doba trvání činnosti Síť = souvislý, orientovaný a nezáporně (hranově či uzlově) ohodnocený graf, který obsahuje dva speciální uzly (vstup a výstup) Hranově ohodnocený síťový graf Začátek činnosti Doba trvání Konec činnosti Mgr. Sekničková Jana, Ph.D. 4

6.1 Konstrukce síťového grafu Kroky Rozčlenění projektu na jednotlivé činnosti Odhad doby trvání jednotlivých činností (náklady) Definice časových návazností Konstrukce síťového grafu Volba metody síťové analýzy Mgr. Sekničková Jana, Ph.D. 5

6.1 Příklad Projekt přípravy na zkoušku z OV kolik zabere času? A půjčím si skripta a slíbím vrácení před zkouškou B přečtu si skripta C projdu si poznámky z přednášek D zkusím vyřešit příklad ze skript E vyrobím si tahák (pro jistotu) F naučím se látku G vrátím skripta H přihlásím se za zkoušku v systému Mgr. Sekničková Jana, Ph.D. 6

6.1 Příklad - činnosti Činnost Předchůdci Doba trvání A Půjčení skript - 3 B Přečtení skript A 11 C Poznámky - 13 D Příklad ze skript A 5 E Výroba taháku B,C 4 F Naučení látky B,C 6 G Vrácení skript F 2 H Přihlášení D,E,F 1 Mgr. Sekničková Jana, Ph.D. 7

6.1 Příklad konstrukce sítě Činnost Předchůdci A - B A C - D A E B,C F B,C G F H D,E,F Začátek projektu Začátek činnosti A Konec činnosti A Označení činnosti Doba trvání Konec činnosti Mgr. Sekničková Jana, Ph.D. 8

6.1 Příklad konstrukce sítě Činnost Předchůdci A - B A C - Začátek projektu Konec činnosti A D A A B E B,C F B,C G F H D,E,F Mgr. Sekničková Jana, Ph.D. 9

6.1 Příklad konstrukce sítě Činnost Předchůdci A - B A C - Začátek projektu Konec činnosti A D A A B E F B,C B,C C G F H D,E,F Mgr. Sekničková Jana, Ph.D. 10

6.1 Příklad konstrukce sítě Činnost Předchůdci A - B A C - Začátek projektu Konec činnosti A D D A A B E F B,C B,C C G F H D,E,F Mgr. Sekničková Jana, Ph.D. 11

6.1 Příklad konstrukce sítě Činnost Předchůdci A - B A C - Začátek projektu Konec činnosti A D D A A E F B,C B,C C B G F E H D,E,F Mgr. Sekničková Jana, Ph.D. 12

6.1 Příklad konstrukce sítě Činnost Předchůdci A - B A C - Začátek projektu Konec činnosti A D D A A E F B,C B,C C B F G F E H D,E,F Mgr. Sekničková Jana, Ph.D. 13

6.1 Příklad konstrukce sítě Činnost Předchůdci A - B A C - Začátek projektu Konec činnosti A D D A A E F B,C B,C C B F G G F E H D,E,F Mgr. Sekničková Jana, Ph.D. 14

6.1 Příklad konstrukce sítě Činnost Předchůdci A - B A C - D A E B,C F B,C G F H D,E,F Fiktivní činnost Začátek projektu A C Konec činnosti A B D E F X H G Mgr. Sekničková Jana, Ph.D. 15

6.1 Příklad konstrukce sítě Činnost Předchůdci A - B A C - D A E B,C F B,C Začátek projektu A C Konec činnosti A B D E F X G H G F H D,E,F Mgr. Sekničková Jana, Ph.D. 16

6.1 Příklad konstrukce sítě Činnost Předch. Doba A - 3 B A 11 C - 13 D A 5 E B,C 4 F B,C 6 G F 2 H D,E,F 1 1 A 3 C 13 2 B 11 E 4 D 5 F 6 5 3 4 X 0 H 1 G 2 6 Mgr. Sekničková Jana, Ph.D. 17

6.1 Topologické uspořádání grafu Očíslování uzlů grafu tak, aby každá činnost začínající v uzlu s daným indexem končila v uzlu s indexem vyšším Pokud uzly topologicky uspořádáme (zleva): Každá hrana povede zleva doprava. Daná činnost bude vždy vykonána až po všech činnostech, na kterých závisí. A 3 2 D 5 5 H 1 1 B 11 E 4 X 0 6 C 13 3 F 6 4 G 2 Mgr. Sekničková Jana, Ph.D. 18

6.1 Konstrukce síťového grafu - shrnutí Při konstrukci síťového grafu projektu: Jeden vstupní uzel (počátek projektu) Správná návaznost činností (fiktivní činnosti) Pokud možno bez křížení hran Jeden výstupní uzel (konec projektu) Ohodnocení činností Topologické uspořádání (očíslování) Mgr. Sekničková Jana, Ph.D. 19

6. Řízení projektů síťový graf Činnost Předchůdci A - B - C A D A E B, C F B, C G D, E Činnost Předchůdci A - B A C A D B E B, C F D, E Zkuste sami Mgr. Sekničková Jana, Ph.D. 20

6.2 CPM CPM = Critical Path Method Metoda kritické cesty 1957 Kelly a Walker výstavba petrochemického komplexu společnosti dupont Časová analýza projektu Deterministická metoda Doby trvání činností jsou pevně dané a neměnné Mgr. Sekničková Jana, Ph.D. 21

6.2 CPM Pravidlo: Činnost (h ij ) může začít nejdříve tehdy, až skončí všechny předcházející činnosti Nejdříve možný začátek činnosti z i = t i 0 z i i Stejná hodnota pro všechny činnosti začínající v u i Nejdříve možný konec činnosti z i + y ij = t i 0 + y ij h ij y ij j y ij je doba trvání činnosti reprezentované h ij Mgr. Sekničková Jana, Ph.D. 22

6.2 CPM Nejpozději přípustný konec činnosti k j = t j 1 Kdy nejpozději musí skončit, aby nedošlo ke zpoždění navazujících činností z i i Stejná hodnota pro všechny činnosti končící v u j Nejpozději přípustný začátek činnosti k j y ij = t j 1 y ij h ij y ij j y ij je doba trvání činnosti reprezentované h ij k j Mgr. Sekničková Jana, Ph.D. 23

6.2 Příklad metoda CPM i Činnost Předch. Doba A - 3 B A 11 C - 13 D A 5 E B,C 4 F B,C 6 G F 2 H D,E,F 1 1 A 3 C 13 2 B 11 E 4 D 5 F 6 5 3 4 X 0 H 1 G 2 z i 6 k i Mgr. Sekničková Jana, Ph.D. 24

6.2 Příklad CPM graf 1 A 3 2 5 D 5 B 11 E 4 X 0 H 1 6 C 13 3 4 F 6 G 2 Mgr. Sekničková Jana, Ph.D. 25

0 1 6.2 Příklad CPM výpočet vpřed A 3 C 13 3 13 3 2 D 5 20 B 11 E 4 X 0 14 14 3 8 18 5 H 1 4 F 6 20 G 2 20 21 20 22 22 6 Mgr. Sekničková Jana, Ph.D. 26

1. fáze výpočtu 6.2 CPM výpočet vpřed Nejdříve možný začátek činností vycházejících z vstupního uzlu u 1 je nastaven na počátek (běžně 0) z 1 = 0, tj. t 1 0 = 0 Nejdříve možný začátek ostatních činností (z uzlu u j ) se spočte z j = max i z i + y ij, tj. t 1 0 = max i t i 0 + y ij Mgr. Sekničková Jana, Ph.D. 27 0 1 C 13 3 A 3 13 3 14 14 2 B 11 3

6.2 CPM nejkratší doba projektu Nejkratší doba realizace projektu (T) odpovídá nejdříve možnému konci poslední provedené činnosti Pro topologicky uspořádaný graf s n uzly tedy T = z n = t0 n H 1 6 22 G 2 Mgr. Sekničková Jana, Ph.D. 28

6.2 Příklad CPM výpočet vzad 0 1 0 0 A 3 1 C 13 3 13 B 11 2 3 3 3 14 3 17 14 14 16 14 D 5 8 18 E 4 X 0 5 20 21 H 1 4 F 6 20 20 G 2 20 20 21 20 21 22 21 22 6 22 Mgr. Sekničková Jana, Ph.D. 29

2. fáze výpočtu 6.2 CPM výpočet vzad Nejpozději přípustný konec činností končících ve výstupním uzlu u n je v okamžiku ukončení projektu (T) k n = T, tj. t n 1 = T Pokud je plánovaný čas ukončení projektu (T pl ) vyšší než nejkratší doba realizace projektu (T), pak k n = T pl, tj. t n 1 = T pl 20 20 Mgr. Sekničková Jana, Ph.D. 30 X 0 21 4 5 21 21 20 20 H 1 22 6 G 2 22

2. fáze výpočtu 6.2 CPM výpočet vzad Nejpozději přípustný konec ostatních činností (vedoucích do uzlu u i ) odpovídá nejpozději přípustnému začátku činností, které v tomto uzlu začínají. Spočte se tedy k i = min j k j y ij, tj. t i 1 = min j t j 1 y ij F 6 20 20 Mgr. Sekničková Jana, Ph.D. 31 X 0 21 4 5 21 21 20 20 H 1 22 6 G 2 22

6.2 Příklad CPM celkové rezervy 0 1 0 A 3 (0) C 13 (1) 3 B 11 (0) 14 2 3 3 14 D 5 (13) 20 5 21 H 1 (1) E 4 X 0 (3) (1) 4 F 6 G 2 (0) 20 20 (0) 22 6 22 Mgr. Sekničková Jana, Ph.D. 32

3. fáze výpočtu 6.2 CPM celkové rezervy Celková časová rezerva CR ij činnosti reprezentované hranou h ij se spočte CR ij = k j z i y ij, tj. CR ij = t j 1 t i 0 y ij 3 E 4 14 14 (3) 20 5 21 Mgr. Sekničková Jana, Ph.D. 33

6.2 CPM kritické činnosti Kritické činnosti Činnosti s minimální hodnotou celkové časové rezervy Pokud T = T pl, je minimální celková časová rezerva nulová Mgr. Sekničková Jana, Ph.D. 34

Nejkratší doba realizace projektu (T) odpovídá ohodnocení 6.2 Příklad nejdelší CPM kritická cesty v cesta síti mezi u 1 a u n 0 1 0 A 3 (0) C 13 (1) 2 3 3 B 11 (0) 3 14 14 D 5 (13) 5 20 21 H 1 (1) E 4 X 0 (3) (1) 4 F 6 G 2 (0) 20 20 (0) 22 6 22 Mgr. Sekničková Jana, Ph.D. 35

6.2 CPM rozbor výsledků Rozbor výsledků Poslední fáze Rozvržení realizace v čase Ganttův diagram Henry Laurence Gantt (1910) Mgr. Sekničková Jana, Ph.D. 36

6.2 Příklad CPM Ganttův diagram Mgr. Sekničková Jana, Ph.D. 37

6.3 PERT PERT = Program Evaluation and Review Technique Metoda PERT pravděpodobnostní rozšíření CPM 1958 Booz, Allen a Hamilton řízení projektu Polaris amerického námořnictva (vývoj řízených střel pro atomové ponorky Polaris) Zkrácení doby realizace o 18 měsíců Mgr. Sekničková Jana, Ph.D. 38

6.3 PERT CPM doby trvání jsou pevně dané a neměnné PERT doba trvání je náhodná veličina, pro kterou je známá Nejkratší předpokládaná doba trvání (optimistický odhad) a ij Nejdelší předpokládaná doba trvání (pesimistický odhad) b ij Nejpravděpodobnější doba trvání (modální odhad) m ij Mgr. Sekničková Jana, Ph.D. 39

6.3 PERT Doba trvání je náhodná veličina, jejíž pravděpodobnostní rozdělení není předem známé Lze ho však aproximovat β-rozdělením Na konečném intervalu a, b Obecně nesymetrické f(x) x Mgr. Sekničková Jana, Ph.D. a 40 ij m ij b ij

6.3 PERT β-rozdělení Střední hodnota EV: μ ij = a ij + 4m ij + b ij 6 Směrodatná odchylka σ: σ ij = b ij a ij 6 f(x) Mgr. Sekničková Jana, Ph.D. 41 a ij m ij b ij x

6.3 PERT Postup celé analýzy je shodný s postupem uvedeným v metodě CPM Místo pevně daných dob trvání y ij pracujeme se střední (očekávanou) dobou trvání činnosti μ ij Místo pevně dané doby dokončení projektu T určíme střední (očekávanou) dobou trvání projektu M Mgr. Sekničková Jana, Ph.D. 42

6.3 Příklad PERT zadání Činnost Předchůdci Optimistický odhad a ij m ij b ij Modální odhad Pesimistický odhad A - 1 1,5 2 B - 2 4 7 C A 1 1,5 3 D A 2 3,5 5 E B, C 0,5 1 2,5 F B, C 1 1,5 4 G D, E 1 1,5 2 H D, E 2 4 9 I F, G 1 1 2 μ ij = a ij + 4m ij + b ij 6 σ ij = b ij a ij 6 Mgr. Sekničková Jana, Ph.D. 43

6.3 Příklad PERT odhady Činnost Předchůdci Optimistický odhad Modální odhad Pesimistický odhad Střední doba trvání A - 1 1,5 2 9 / 6 B - 2 4 7 25 / 6 C A 1 1,5 3 10 / 6 D A 2 3,5 5 21 / 6 E B, C 0,5 1 2,5 7 / 6 F B, C 1 1,5 4 11 / 6 G D, E 1 1,5 2 9 / 6 H D, E 2 4 9 27 / 6 I F, G 1 1 2 7 / 6 Mgr. Sekničková Jana, Ph.D. 44

1 6.3 Příklad PERT doby trvání 2 4 D 21 H 27 A 9 C 10 E 7 G 9 6 B 25 3 5 F 11 I 7 Mgr. Sekničková Jana, Ph.D. 45

0 1 6.3 Příklad PERT výpočet vpřed A 9 B 25 9 25 9 2 D 21 C 10 E 7 G 9 25 3 19 F 11 30 36 32 32 41 41 4 H 27 5 59 48 I 7 59 6 Mgr. Sekničková Jana, Ph.D. 46

6.3 Příklad PERT výpočet vzad 0 1 0 A 9 2 0 B 25 9 25 C 10 2 9 11 3 15 19 25 25 25 11 41 D 21 E 7 F 11 30 36 4 32 32 32 43 41 5 G 9 41 52 32 52 H 27 59 48 I 7 59 6 59 Mgr. Sekničková Jana, Ph.D. 47

0 6.3 Příklad PERT celkové rezervy A 9 1 (2) 0 B 25 (0) 2 9 11 C 10 (6) 3 25 25 D 21 (2) E 7 (0) F 11 (16) 4 32 32 G 9 (11) 5 41 52 H 27 (0) 6 I 7 (11) 59 59 Mgr. Sekničková Jana, Ph.D. 48

6.3 Příklad PERT kritická cesta 0 1 0 A 9 (2) B 25 (0) 2 9 11 C 10 (6) 3 25 25 D 21 (2) E 7 (0) F 11 (16) 4 32 32 G 9 (11) 5 41 52 H 27 (0) 6 I 7 (11) 59 59 Mgr. Sekničková Jana, Ph.D. 49

6.3 PERT Doba dokončení projektu (skutečná) T S je také náhodná veličina se střední hodnotou M rozptylem σ 2 KC, kde σ 2 KC je součet rozptylů všech kritických činností a normálním rozdělením: T S ~ N(M, σ 2 KC ) (za dost obecných podmínek CLV) Platí, že náhodná veličina Z = T S M σ KC ~ N(0,1) a hodnoty tohoto rozdělení jsou tabelovány Mgr. Sekničková Jana, Ph.D. 50

6.3 PERT pravděpodobnostní analýza Metoda PERT zodpoví i následující otázky: Jaká je pravděpodobnost, že projekt skončí nejpozději v zadaném čase T S? V jakém čase bude projekt ukončen se stanovenou pravděpodobností p? Mgr. Sekničková Jana, Ph.D. 51

6.3 PERT pravděpodobnostní analýza Jaká je pravděpodobnost, že projekt skončí nejpozději v zadaném čase T S? z = T S M σ KC ~ N(0,1) M a σ KC spočítáme na základě výsledků metody PERT T S je zadané Dosadíme a spočítáme z V tabulkách standardního normálního rozdělení najdeme odpovídající pravděpodobnost p Mgr. Sekničková Jana, Ph.D. 52

6.3 PERT pravděpodobnostní analýza V jakém čase bude projekt ukončen se stanovenou pravděpodobností p? Postup výpočtu je opačný. Známe pravděpodobnost p a v tabulkách standardního normálního rozdělení najdeme odpovídající hodnotu z p M a σ KC spočítáme na základě výsledků metody PERT Dosadíme do z = T S M σ KC 2 a určíme T S = M + z p σ KC Mgr. Sekničková Jana, Ph.D. 53

6.3 Příklad PERT kritická cesta 0 1 0 A 9 (2) B 25 (0) 2 9 11 C 10 (6) 3 25 25 D 21 (2) E 7 (0) F 11 (16) 4 32 32 G 9 (11) 5 41 52 H 27 (0) 6 I 7 (11) 59 59 Mgr. Sekničková Jana, Ph.D. 54

6.3 Příklad PERT odhady M = 25 6 + 7 6 + 27 6 = 59 6 = 9,8ത3 Činnost Předchůdci a ij m ij b ij μ ij σ ij A - 1 1,5 2 9 / 6 1 / 6 B - 2 4 7 25 / 6 5 / 6 C A 1 1,5 3 10 / 6 2 / 6 D A 2 3,5 5 21 / 6 3 / 6 E B, C 0,5 1 2,5 7 / 6 2 / 6 F B, C 1 1,5 4 11 / 6 3 / 6 G D, E 1 1,5 2 9 / 6 1 / 6 H D, E 2 4 9 27 / 6 7 / 6 I F, G 1 1 2 7 / 6 1 / 6 σ 2 KC = σ KC = Mgr. Sekničková Jana, Ph.D. 55 2 = 5 + 2 + 7 6 6 6 25 + 4 + 49 = = 78 36 36 = 78 6 2 σ 2 KC = 78 36 = = ሶ 1,4720 2 =

6.3 Příklad PERT pravděpodobnost M = 9,8ത3 σ KC z = T S M σ KC = ሶ 1,4720 Jaká je pravděpodobnost, že na zkoušku budete připraveni přesně za 9, 8ഥ3 hodiny? Mgr. Sekničková Jana, Ph.D. 56

6.3 Příklad PERT pravděpodobnost M = 9,8ത3 σ KC z = T S M σ KC = ሶ 1,4720 z = 9,8 ഥ3 9,8ഥ3 1,4720 = 0 Jaká je pravděpodobnost, že se na zkoušku stihnete připravit do 9, 8ഥ3 hodiny? p = 0, 5 = 50 % Tabulka hodnot distribuční funkce standardizovaného normálního rozdělení N(0,1) (pro hodnoty z 0) z 0.00 0.01 0.02 0.03 0.04 0.05 0.06 0.07 0.08 0.09 0.0 0.50000 0.49601 0.49202 0.48803 0.48405 0.48006 0.47608 0.47210 0.46812 0.46414 0.1 0.46017 0.45621 0.45224 0.44828 0.44433 0.44038 0.43644 0.43251 0.42858 0.42466 0.2 0.42074 0.41683 0.41294 0.40905 0.40517 0.40129 0.39743 0.39358 0.38974 0.38591 Mgr. Sekničková Jana, Ph.D. 57

6.3 Příklad PERT pravděpodobnost M = 9,8ത3 σ KC z = T S M σ KC = ሶ 1,4720 z = 9 9,8 ഥ3 1,4720 = 0,8 ഥ3 1,4720 ሶ Jaká je pravděpodobnost, že se na zkoušku stihnete = 0,5661 připravit do 9 hodin? Mgr. Sekničková Jana, Ph.D. 58 p = ሶ 0, 28567 = ሶ 28, 6 % Tabulka hodnot distribuční funkce standardizovaného normálního rozdělení N(0,1) (pro hodnoty z 0) z 0.00 0.01 0.02 0.03 0.04 0.05 0.06 0.07 0.08 0.09 0.4 0.34458 0.34090 0.33724 0.33360 0.32997 0.32636 0.32276 0.31918 0.31561 0.31207 0.5 0.30854 0.30503 0.30153 0.29806 0.29460 0.29116 0.28774 0.28434 0.28096 0.27760 0.6 0.27425 0.27093 0.26763 0.26435 0.26109 0.25785 0.25463 0.25143 0.24825 0.24510

6.3 Příklad PERT pravděpodobnost M = 9,8ത3 σ KC z = T S M σ KC = ሶ 1,4720 z = 10 9,8 ഥ3 = 0,1 ഥ6 = ሶ 0,1132 1,4720 1,4720 Jaká je pravděpodobnost, že se na zkoušku stihnete připravit do 10 hodin? Mgr. Sekničková Jana, Ph.D. 59 p = ሶ 0, 54506 = ሶ 54, 5 % Tabulka hodnot distribuční funkce standardizovaného normálního rozdělení N(0,1) (pro hodnoty z 0) z 0.00 0.01 0.02 0.03 0.04 0.05 0.06 0.07 0.08 0.09 0.0 0.50000 0.50399 0.50798 0.51197 0.51595 0.51994 0.52392 0.52790 0.53188 0.53586 0.1 0.53983 0.54380 0.54776 0.55172 0.55567 0.55962 0.56356 0.56749 0.57142 0.57535 0.2 0.57926 0.58317 0.58706 0.59095 0.59483 0.59871 0.60257 0.60642 0.61026 0.61409

6.3 Příklad PERT pravděpodobnost M = 9,8ത3 σ KC z = T S M σ KC = ሶ 1,4720 1,28155 = T S 9,8ഥ3 1,4720 T S = 9,8ത3 + 1,28155 1,4720 Chci mít jistotu 90 %, že se na zkoušku stihnu připravit. Kolik času si musím rezervovat? = ሶ 11,71977 = ሶ 12 T S = ሶ 12 z 0.00 0.01 0.02 0.03 0.04 0.05 0.06 0.07 0.08 0.09 1.1 0.86433 0.86650 0.86864 0.87076 0.87286 0.87493 0.87698 0.87900 0.88100 0.88298 1.2 0.88493 0.88686 0.88877 0.89065 0.89251 0.89435 0.89617 0.897960 0.89973 0.90147 1.3 0.90320 0.90490 0.90658 0.90824 0.90988 0.91149 0.91308 0.91466 0.91621 0.91774 Mgr. Sekničková Jana, Ph.D.

Detaily k přednášce: skripta, kapitola 6 KONEC Mgr. Sekničková Jana, Ph.D. 61