Planning and Control of Operations

Velikost: px
Začni prikazovanje s strani:

Download "Planning and Control of Operations"

Transkripcija

1 Sistem planiranja in kontrole izvajalne poslovne funkcije

2 Sistem planiranja in kontrole izvajalne poslovne funkcije Predvidevanje povpraševanja Dolgoročno planiranje proizvodnje Mesečno planiranje proizvodnje Operativno planiranje proizvodnje Planiranje potreb po materialih Lansiranje nalogov in kontrola proizvodnje

3 Predvidevanje povpraševanja

4 Vrste predvidevanja povpraševanja Dolgoročno => dolgoročno planiranje fiksnih zmogljivosti Srednjeročno => mesečno planiranje proizvodnje Kratkoročno => operativno planiranje Univerzalne metode predvidevanja ni

5 Nekateri zakoni predvidevanja Predvidevanja so praviloma (vedno?) napačna Dobro predvidevanje ne daje zgolj ene številke(mera napake, npr. standardni odklon) Daljši kot je časovni horizont, manj zanesljivo je predvidevanje Agregatno predvidevanje je bolj zanesljivo

6 Kvalitativne metode predvidevanja Zasnovane na presoji vzročnih dejavnikov => subjektivne ocene, izkušnje Ocene vodilnega osebja Delfi metoda Ocene prodajnega osebja Anketiranje kupcev Tržne raziskave Analogije z drugimi državami in podobnimi proizvodi

7 Kvantitativne metode predvidevanja Zasnovane na preteklih podatkih => matematični modeli Analize časovnih vrst: zakonitosti gibanja spremenljivke v preteklosti Vzročne metode: povezava med odvisno (povpraševanje) in neodvisnimi spremenljivkami

8 Komponente časovne vrste Povpraševanje Časovna vrsta Čas Trend Povprečje Cikel Sezona Slučajna nihanja

9 Predvidevanje z analizo časovne vrste Pretekli podatki A(i), i=1,...,t Model časovne vrste Napoved f(t + r), r = 1,2,...

10 Analiza časovnih vrst - oznake Oznake: D(i) = opazovano povpraševanje v obdobju i t = trenutno obdobje A (t) = povprečje izračunano do obdobja t F (t + r) = napoved povpraševanja za obdobje t + r e(t) = D(t) - F(t) = napaka v napovedi v obdobju t

11 Analiza časovnih vrst - postopek Postopek: 1. Izberi model za izračun f (t + r) na podlagi D (i), i = 1,...,t 2. Uporabi izbrani model za izračune napovedi na podlagi preteklih podatkov in oceni zanesljivost napovedi s pomočjo mer zanesljivosti napovedi: KNN = PANN = n t 1 et ( ) / n ; t = 1,..., n et 3. Prenehaj, če zanesljivost sprejemljiva. V nasprotnem primeru spremeni parametre modela in pojdi na (2) ali pa zavrni model in pojdi na (1).

12 Metoda drsečih sredin Predpostavke: Model: Ni trenda, cikla ali sezone => samo povprečje in slučajnostna komponenta Enaka teža zadnjih N opazovanj A t = (D t + D t D t-n+1 ) / N F t+1 = A t Vprašanje: Kolikšen N je ustrezen?

13 Metoda tehtanih drsečih sredin Predpostavke: Ni trenda, cikla ali sezone => samo povprečje in slučajnostna komponenta Zadnjim opazovanim obdobjem damo relativno večjo težo Model: F t+1 = A t = W 1 D t + W 2 D t W N D t-n+1 kjer: W i = 1 ; i = 1,, N

14 Metoda eksponentnega glajenja Predpostavke: Ni trenda, cikla ali sezone => samo povprečje in slučajnostna komponenta Z oddaljenostjo preteklih opazovanih obdobij teža eksponentno pada Model: F t+1 = F t + (D t - F t ) F t+1 = D t + (1 - ) F t Vprašanje: Kolikšen je ustrezen?

15 Analiza časovnih vrst - zaključki Presoja: noben model analize časovnih vrst ne more predvideti strukturnih sprememb, ki niso bile bile ugotovljene s preteklim opazovanjem; to zahteva presojo rezultatov modela s strani uporabnika. Odzivnost napovedi: Manjše vrednosti N ali večje vrednosti a naredijo modela drsečih sredin in eksponentnega glajenja bolj odzivna (in s tem manj stabilna) na spremembe v vrednosti spremenljivke. Konstante glajenja: izbira konstant glajenja je umetnost ; najboljše kar lahko naredimo je, da izberemo tiste konstante, ki dajo najboljšo zanesljivost napovedi na preteklih podatkih.

16 Vzročne metode predvidevanja povpraševanja Regresija: enostavna, multipla linearna, nelinearna Enostavni linearni model: Y = a + bx kjer: Y = ocenjeno povpraševanje X = neodvisna spremenljivka a = presečišče z y osjo b = naklon Učinkovitost modela => determinacijski koeficient

17 Razlogi neučinkovitega predvidevanja povpraševanja nevključevanje različnih profilov zaposlenih v sistem predvidevanja povpraševanja neupoštevanje predvidevanja povpraševanja kot dela celovitega sistema planiranja poslovanja neupoštevanje negotovosti, povezane s predvidevanjem povpraševanja predvidevanje nepotrebnih stvari neustrezna izbira metode predvidevanja nespremljanje zanesljivosti napovedi

18 Predvidevanje povpraševanja - cilji učenja Predvidevanje povpraševanja je nujen vložek v odločitve planiranja proizvodnje Različne odločitve zahtevajo različne metode predvidevanja povpraševanja (kvalitativne ali kvantitativne) Spremljati moramo zanesljivost napovedi

19 Dolgoročno planiranje fiksnih zmogljivosti

20 Opredelitev planiranja fiksnih zmogljivosti Usklajevanje proizvodnih zmogljivosti s predvidenim povpraševanjem na dolgi rok (več letni planski horizont) Določitev razpoložljive fiksne zmogljivosti na dolgi rok (investiranje in dezinvestiranje) Stopnja podrobnosti: leta, skupine proizvodov

21 Strategija prilagajanja fiksnih zmogljivosti Okvir odločitev, povezanih z dolgoročnim prilagajanjem zmogljivosti: 1. Kakšno vrsto zmogljivosti bomo uporabljali v prihodnosti? 2. Kdaj in za koliko bomo povečevati fiksne zmogljivosti? 3. Kje bomo locirali fiksne zmogljivosti?

22 Vrsta zmogljivosti Delovna sredstva morajo biti usklajena z obsegom proizvodnje posameznih proizvodov in s širino proizvodnega programa - povezava z različno stopnjo avtomatizacije: a) Ročni procesi b) Mehanizirani procesi c) Avtomatizirani procesi

23 Strategija termina dodajanja fiksnih zmogljivosti Prehitevanje povpraševanja Sledenje povpraševanju Povpraševanje/Zmogljivost Povpraševanje/Zmogljivost Čas -oportunitetni strošek (presežna zmogljivost) -primerna: hitra rast povpraševanja, strošek nepokrivanja povpraševanja zelo visok, priložnost izrivanja konkurence Čas -oportunitetni strošek: izgubljeni dobiček, možno trajno zmanjšanje tržnega deleža -primerna: strošek presežne zmogljivosti je zelo visok, zmanjšuje riziko v primeru zelo negotovega predvidevanja povpraševanja

24 Velikost proizvodnih enot Povpraševanje/Zmogljivost Čas Velike proizvodne enote: ekonomije in disekonomije obsega Majhne proizvodne enote: manjša kompleksnost, manjša presežna zmogljivost, manjši riziko, ni ekonomij in disekonomij obsega

25 Ekonomije obsega Stroški postavitve in uporabe zmogljivosti ne naraščajo linearno z obsegom Primeri: pravilo šestih desetin, ustanovitveni stroški, bolj sofisticirani merilni instrumenti, kontrolne naprave, režijski stroški

26 Disekonomije obsega Problemi, povezani z velikimi obrati Primeri: distribucija, birokratizacija (povečano število koordinatorjev in kontrolorjev, povečano število ravni v hierarhiji), vloga v okolju, problemi kompleksnosti, občutljivost na rizike, odnos zaposlenih

27 Planiranje zmogljivosti v pogojih negotovosti Drevo odločanja: zaporedno odločanje, ko predvidevamo različne možne razvoje v prihodnosti, za vsakega izmed možnih razvojev pa lahko določimo verjetnost nastopa => grafična predstavitev možnih odločitvenih alternativ v času in njihovih možnih posledic, ki izhajajo iz različnih možnih razvojev Simulacija: ponavljanje izračunov uspešnosti določene investicije => vsak izračun je zasnovan na slučajno izbranih vrednostih vložkov, ki določajo uspešnost investicije

28 Koraki uporabe drevesa odločanja 1. Identificiraj odločitve in različne alternative za vsako odločitev 2. Oceni verjetnosti nastopa možnih razvojev v prihodnosti. 3. Identificiraj razpon možnih rezultatov vsake alternativne odločitve glede na možne razvoje v prihodnosti 4. Analiziraj alternative, tako da začneš z časovno najbolj oddaljeno odločitvijo in nadaljuješ proti prvi odločitvi => kriterij odločanja: pričakovana vrednost določene alternativne odločitve glede na verjetnost nastopa posameznih možnih razvojev v prihodnosti

29 Koraki uporabe simulacije 1. Identificiraj možne vrednosti in njihove verjetnosti za vse vložke (slučajne spremenljivke => znane verjetnosti za vse možne vrednosti posameznega vložka, teoretične porazdelitve), ki določajo uspešnost investicije 2. Izvedi slučajnostno izbiro vrednosti vložkov (slučajna števila) 3. Izračunaj uspešnost investicije na podlagi slučajnostno izbranih vrednosti vložkov. 4. Ponavljaj koraka 2. in 3. dokler nimaš dovolj izračunov za dovolj dobro ponazoritev verjetnostne porazdelitve uspešnosti investicije, za izračun povprečja in variance uspešnosti investicije

30 Zamenjava delovnih sredstev Ekonomski kriterij zamenjave delovnih sredstev: Dodatni stroški zaradi nabave novega delovnega sredstva (investicija v novo delovno sredstvo zmanjšana za tržno vrednost starega delovnega sredstva) so nižji od dodatnih stroškov, ki nastajajo ker obdržimo staro delovno sredstvo (s staranjem delovnega sredstva nastajajo višji stroški vzdrževanja, energije, nižja je zmogljivost, kakovost, pojavljajo se oportunitetni stroški v primerjavi s konkurenti) Vprašanje: Po kolikšnem času zamenjati delovno sredstvo => takrat, ko so stroški na enoto časovnega obdobja minimalni

31 Lokacija zmogljivosti Lokacija posamezne (neodvisne) zmogljivosti : => kako čim bolj objektivno upoštevati različne kriterije ugodnosti lokacije Lokacija več medseboj povezanih zmogljivosti: proizvodno distribucijske mreže obratov in skladišč => cilj je minimizirati stroške distribucije v celotnem sistemu

32 Dejavniki izbora posamezne lokacije Nestroškovni dejavniki, povezani s:» proizvodnim procesom, tvorci in proizvodi/storitvami» transportom (transportna sredstva, razdalje)» drugim (infrastruktura, možnost širitve, odnos okolja, ekološke zahteve, pravna ureditev, politično tveganje, konkurenca, ) Stroški (lokacijski-regionalni, proizvodni, transportni)

33 Planiranje fiksnih zmogljivosti- cilji učenja Planiranje fiksnih zmogljivosti je na vrhu hierarhije planiranja proizvodnje Strategija prilagajanja fiksnih zmogljivosti odraža poslovno strategijo Odločitve o tem kdaj, koliko in kje povečevati fiksno zmogljivost pomembno vplivajo na uspešnost poslovanja

34 Mesečno planiranje proizvodnje

35 Opredelitev mesečnega planiranja proizvodnje Uskladitev zmogljivosti in povpraševanja na srednji rok (6-18 mesecev) => določamo obseg proizvodnje po posameznih mesecih za planski horizont Določitev proizvodnega programa Stopnja podrobnosti: mesec, družine proizvodov

36 Potreba po mesečnem planiranju proizvodnje Kadrovanje: zaposlovanje, odpuščanje, usposabljanje Nabava: pogodbe z dobavitelji, kooperanti Trženje: promocijske aktivnosti

37 Cilj mesečnega planiranja proizvodnje Zagotavljanje usklajenosti med potrebno agregatno zmogljivostjo in razpoložljivo agregatno zmogljivostjo v posameznih obdobjih (mesecih) znotraj planskega horizonta Zagotavljanje te usklajenosti s čim nižjimi stroški ob upoštevanju drugih dejavnikov (ustrezna raven storitve, zadovoljstvo delavcev,...)

38 Poti usklajevanja potrebne in razpoložljive zmogljivosti Izravnavanje prodaje tekom leta => zmanjševanje sezonskih nihanj v prodaji Prilagajanje proizvodnje sezonskim nihanjem v prodaji => načini kratkoročnega prilagajanja zmogljivosti proizvodnje

39 Zmanjševanje sezonskih nihanj v prodaji Diferenciacija cen Reklamiranje in promocija Odlogi dobave in rezervacije Uvajanje proizvodov z drugačno sezonsko komponento

40 Načini kratkoročnega prilagajanja zmogljivosti proizvodnje Proizvodnja na zalogo Uporaba nadur in skrajšanega delovnega časa Zaposlovanje in odpuščanje delavcev (honorarni, določen čas, redni) Spreminjanje odločitev o lastni proizvodnji oziroma nakupu: povečanje nakupov pri kooperantih v obdobjih visokega povpraševanja zmanjšanje nakupov pri kooperantih v obdobjih nizkega povpraševanja

41 Dve čisti strategiji kratkoročnega prilagajanja proizvodnje Strategija lovljenja =>» brez uporabe zalog» nihanje v številu zaposlenih» relativno nizka izkoriščenost fiksnih zmogljivosti Strategija enakomerne proizvodnje =>» akumuliranje zaloge izven sezone» enakomerno številno zaposlenih» dobra izkoriščenost fiksnih zmogljivosti

42 Metoda poiskusi in popravi v mesečnem planiranju proizvodnje Primer Normativ izdelave enote proizvoda = 20 ur Povprečno mesečno število delovnih ur na delavca = 168 Povprečen mesečni obseg proizvodnje na delavca = 8.4 enot Varnostna zaloga = začetna zaloga = končna zaloga = 1000 enot Mesečni strošek enote v zalogi = 600 sit Povprečen strošek zaposlitve novega delavca = sit Povprečen strošek odpuščenega delavca = sit Začetno število zaposlenih = 238 delavcev

43 (1) (2) (3) Mesec Predvideno Kumulativno povpraševanje predvideno povpraševanje April Maj Junij Julij Avgust September Oktober November December Januar Februar Marec

44 Tabela 2: Pristop sledenja proizvodnje (1) (2) (3) (4) (5) (6) Mesec Predvideno Potrebno Število Število Stroški povpraševanje število novozapo- odpuščenih spreminjanja zaposlenih slenih na na začetku števila zapopo mesecih začetku meseca slenih ( (4). (zaokroženo) meseca ali (5) (v sit) April Maj Junij Julij Avg Sept Okt Nov Dec Jan Feb Marec Strošek zalog: sit = sit Strošek skupaj = sit

45 Tabela 3: Pristop enakomerne proizvodnje (1) (2) (3) (4) (5) (6) Mesec Kumulativa Kumulativni Kumulativno Končna Strošek mesecev obseg predvideno zaloga zaloge proizvodnje povpraševanje (3)-(4)+1000 ((končna + (2) 2,016 začetna)/2 600) (v sit) April Maj Junij Julij Avg Sept Okt Nov Dec Jan Feb Mar Stroški najemanja : = sit Stroški skupaj = sit

46 Tabela 4: Kombinirani pristop (1) (2) (3) (4) (5) (6) (7) (8) Mesec Število MesečniKumulativni Kumulativno Končna Strošek Stroški zapo- obseg obseg predvideno zaloga zalog spreminjanja slenih proiz- proizv. povpraševanje (4)-(5) ((končna + števila zapovodnje začetna)/2 slenih 600)(v sit) (v sit) April , Maj ,0 Junij ,0 Julij ,0 Avg ,0 Sept , Okt ,4 Nov ,0 Dec ,6 Jan ,2 Feb ,8 Mar , , Stroški skupaj = sit

47 Določanje proizvodnega programa Prodajna cena - čokoladni: Variabilni stroški- čokoladni: 550 sit/ducat 350 sit/ducat Prodajna cena - navadni: Variabilni stroški - navadni: 470 sit/ducat 330 sit/ducat Maksimalno tedensko povpraševanje po čokoladnih: Maksimalno tedensko povpraševanje po navadnih: 55 ducatov 100 ducatov Razpoložljivi delovni čas na teden: Fiksni stroški na teden: 400 minut sit

48 Primer določanja proizvodnega programa PROCES Miksanje in nanšanje ČOKOLADNI 7 min. (6+1/ pladenj) Nastavitev peči Peka Hlajenje Pakiranje / pladenj Plačilo Skupaj 1 19 NAVADNI 3 mins. (2+1/ pladenj) / pladenj 1 17 RESURSI Sostan. Janez.; peč Peč Janez Janez

49 Odločanje o proizvodnem programu Prispevek h kritju za ducat čokoladnih = 200 sit Prispevek h kritju za ducat navadnih = 140 sit Prispevek h kritju na enoto porabljenega časa na ozkem grlu za čokoladne = 200sit / 7min = 28.6 sit/ min Prispevek h kritju na enoto porabljenega časa na ozkem grlu za navadne = 140sit / 3min = 46.6 sit/ min

50 Uporaba linearnega programiranja v mesečnem planiranju Linearno programiranje => matematično orodje za reševanje problemov optimizacije z omejitvami Trije koraki za formuliranje praktičnega problema v matematičnem modelu linearnega programiranja: 1. Določi odločitvene spremenljivke => spremenljivke, katerih velikost je pod našim nadzorom 2. Določi ciljno (kriterijsko) funkcijo, izraženo z odločitvenimi spremenljivkami => vsebuje tisto kar maksimiziramo (prispevek h kritju) ali minimiziramo (stroški) 3. Določi omejitve => omejitve, ki jih moramo upoštevati pri določanju velikosti odločitvenih spremenljivk

51 Model linearnega programiranja za določanje proizvodnega programa Problem: določi optimalen proizvodni program za določeno obdobje Predpostavke: več proizvodov več resursov eno obdobje

52 Model linearnega programiranja za določanje proizvodnega programa Razlog proučevanja: Vložki: povezava trženja z proizvodnjo ugotavljanje ozkih grl predvideno povpraševanje za proizvode - lahko kot razpon normativi izdelave za proizvode razpoložljive zmogljivosti prispevek h kritju po enoti proizvoda

53 Linearni program za optimalno rešitev proizvodnega programa Xč: Xn: Proizvedena količina čokoladnih v ducatih. Proizvedena količina navadnih v ducatih. Max 200 Xč + 14o Xn pri omejitvah 7 Xč + 3 Xn <= 400 Sostanovalec 3 Xč + 5 Xn <= 400 Peč 4 Xč + 4 Xn <= 400 Janez Xč <= 55 Xn <= 100 Xč, Xn => 0

54 Mesečno planiranje proizvodnje - cilji učenja Noben model linearnega planiranja ni pravi za vsako situacijo => veliko odločitvenih opcij Enstavnost vspodbuja razumevanje => zaradi relativno dolgega planskega horizonta sta vprašljiva natančnost podatkov in natančno, podrobno modeliranje Linearno programiranje je koristno orodje za mesečno planiranje proizvodnje => relativno dolg planski horizont omogoča zanemarjanje številnih podrobnosti proizvodnje Robustnost modela je pomebnejša od njegove natančnosti => noben model ne more vključevati popolnoma zanesljivega predvidevanja Formuliranje in rešitev sta medsebojno povezani => iterativno razvijanje modela

55 Operativno planiranje proizvodnje

56 Opredelitev operativnega planiranja proizvodnje Operativni plan proizvodnje določa, kaj bo podjetje proizvedlo izraženo v specifičnih modelih, količinah in terminih. Operativni plan je osnova za:» zagotavljanje ustrezne ravni storitve kupcem in ustreznih obljub dobavnih rokov» zagotavljane ustrezne izkoriščenosti zmogljivosti (grobo planiranje zmogljivosti)» izvedbo planiranja materialnih potreb Stopnja podrobnosti: dan-teden, modeli proizvodov

57 Tabelarična oblika operativnega plana. Tedni Predvideno povpraševanje Sprejeta naročila Končna zaloga Razpoložljivo za dobavo Operativni plan

58 Opredelitve kategorij operativnega plana Predvideno povpraševanje: predvideni obseg prodaje v določenem obdobju Sprejeta naročila: planirani obsegi odprem v določenem obdobju za že sprejeta naročila Končna zaloga: planirani obseg zaloge na koncu določenega obdobja (opozarja na potrebo po planiranju dodatne proizvodnje) => Začetna zaloga določenega obdobja + operativni plan tega obdobja - predvideno povpraševanje/naročilo (kar je večje) za to obdobje

59 Opredelitve kategorij operativnega plana Razpoložljivo za dobavo: obseg proizvodnje določen z operativnim planom, ki še ni bil dodeljen za pokrivanje že sprejetih naročil in je zato na voljo za pokrivanje novih naročil - omogoča postavljanje realističnih obljub dobavnih rokov => zasnovan na trenutni zalogi, operativnem planu in že sprejetih naročilih Operativni plan proizvodnje: zaveza proizvodnje, da bo v določenem obdobju dokončana določena količina proizvodov

60 Grobo planiranje zmogljivosti Predstavlja hiter preizkus izvedljivosti operativnega plana glede na razpoložljivo zmogljivost kritičnih resursov => uporablja normative izdelave na kritičnih resursih za vse enote operativnega planiranja Na podlagi operativnega plana in normativov izdelave generiramo plan obremenitve zmogljivosti kritičnih resursov Na neskladnost potrebne in razpoložljive zmogljivosti lahko odgovorimo s spremembo operativnega plana ali spremembo zmogljivosti (npr. nadure)

61 Grobo planiranje zmogljivosti - primer Teden: Proizvod A Proizvod B Normativi izdelave za oddelek 21: Proizvod A Proizvod B Oddelek Grobo planiranje zmogljivosti: Teden Proizvod A Proizvod B Skupaj ur potrebno Ur na razpolago /

62 Operativno planiranje proizvodnje - cilji učenja Operativni plan odraža pričakovana in že potrjena naročila Operativni plan je ključen za učinkovito povezavo med proizvodnjo in trženjem/prodajo Operativni plan je ključen za učinkovito obremenitev razpoložljivih proizvodnih zmogljivosti

Navodilo Struktura cene izdelka Št. dokumenta : Izdaja: 01 Datum spremembe: Stran: 1/5 NAVODILO STRUKTURA CENE IZDELKA 1. POVZETEK

Navodilo Struktura cene izdelka Št. dokumenta : Izdaja: 01 Datum spremembe: Stran: 1/5 NAVODILO STRUKTURA CENE IZDELKA 1. POVZETEK Stran: 1/5 NAVODILO STRUKTURA CENE IZDELKA 1. POVZETEK Splošne informacije Naročnik E-mail Telefonska številka Datum Dobavitelj Dobaviteljeva št. Projekt Referenca Naziv Indeks Verzija Varianta Odgovorna

Prikaži več

2. Model multiple regresije

2. Model multiple regresije 2. Model multiple regresije doc. dr. Miroslav Verbič miroslav.verbic@ef.uni-lj.si www.miroslav-verbic.si Ljubljana, februar 2014 2.1 Populacijski regresijski model in regresijski model vzorčnih podatkov

Prikaži več

Microsoft PowerPoint - cigre_c2_15.ppt [Compatibility Mode]

Microsoft PowerPoint - cigre_c2_15.ppt [Compatibility Mode] Univerza v Mariboru Fakulteta za elektrotehniko, računalništvo in informatiko Boštjan Polajžer, Drago Dolinar, Jožef Ritonja (FERI) bostjan.polajzer@um.si Andrej Semprimožnik (ELES) KAZALNIKI KAKOVOSTI

Prikaži več

5

5 5 OBČINA KANAL OB SOČI OBČINSKI SVET PREDLOG Na podlagi 1 člena Statuta Občine Kanal ob Soči (Uradno objave Primorskih novic, št. 41/03, 17/06 in Uradni list RS, št. 70/07 in 51/08) in 20. člena Poslovnika

Prikaži več

2019 QA_Final SL

2019 QA_Final SL Predhodni prispevki v enotni sklad za reševanje za leto 2019 Vprašanja in odgovori Splošne informacije o metodologiji izračuna 1. Zakaj se je metoda izračuna, ki je za mojo institucijo veljala v prispevnem

Prikaži več

Microsoft PowerPoint - MSPO_4_DiagramiVpliva.pptx

Microsoft PowerPoint - MSPO_4_DiagramiVpliva.pptx 8. Diagrami vpliva Odločitveno drevo alternative status quo razširitev gradnja povezovanje izidi 28 30 24 42 16 44 30 34, Univerza v Novi Gorici, Poslovno-tehniška fakulteta 1 Slabosti odločitvenih dreves

Prikaži več

UNIVERZA V LJUBLJANI FAKULTETA ZA MATEMATIKO IN FIZIKO Katja Ciglar Analiza občutljivosti v Excel-u Seminarska naloga pri predmetu Optimizacija v fina

UNIVERZA V LJUBLJANI FAKULTETA ZA MATEMATIKO IN FIZIKO Katja Ciglar Analiza občutljivosti v Excel-u Seminarska naloga pri predmetu Optimizacija v fina UNIVERZA V LJUBLJANI FAKULTETA ZA MATEMATIKO IN FIZIKO Katja Ciglar Analiza občutljivosti v Excel-u Seminarska naloga pri predmetu Optimizacija v financah Ljubljana, 2010 1. Klasični pristop k analizi

Prikaži več

Brexit_Delakorda_UMAR

Brexit_Delakorda_UMAR MAKROEKONOMSKI IZGLEDI ZA EU IN SLOVENIJO KAKŠNA JE / BO VLOGA BREXITA? Aleš Delakorda, UMAR C F A S l o v e n i j a, 1 7. 1 0. 2 0 1 6 M A K R O E K O N O M S K I P O L O Ž A J I N I Z G L E D I Z A E

Prikaži več

Verjetnost in vzorčenje: teoretske porazdelitve standardne napake ocenjevanje parametrov as. dr. Nino RODE prof. dr. Blaž MESEC

Verjetnost in vzorčenje: teoretske porazdelitve standardne napake ocenjevanje parametrov as. dr. Nino RODE prof. dr. Blaž MESEC Verjetnost in vzorčenje: teoretske porazdelitve standardne napake ocenjevanje parametrov as. dr. Nino RODE prof. dr. Blaž MESEC VERJETNOST osnovni pojmi Poskus: dejanje pri katerem je izid negotov met

Prikaži več

IND-L Zakon o državni statistiki (Uradni list RS, št. 45/95 in št. 9/01) Letni program statističnih raziskovanj za leto 2011 (Uradni list RS, št. 92/1

IND-L Zakon o državni statistiki (Uradni list RS, št. 45/95 in št. 9/01) Letni program statističnih raziskovanj za leto 2011 (Uradni list RS, št. 92/1 IND-L Zakon o državni statistiki (Uradni list RS, št. 45/95 in št. 9/0) Letni program statističnih raziskovanj za leto 0 (Uradni list RS, št. 9/) Sporočanje podatkov je obvezno. Vprašalnik za statistično

Prikaži več

Predstavitev projekta

Predstavitev projekta Delavnica Projekcije cen energije Primerjava mednarodnih projekcij cen energije mag. Andreja Urbančič, IJS Ljubljana, 21. 6. 2018 2 Cene na mednarodnih trgih svetovne cene nafte na mednarodnih trgih zemeljskega

Prikaži več

IND/L Zakon o državni statistiki (Uradni list RS, št. 45/1995 in št. 9/2001) Letni program statističnih raziskovanj (Uradni list RS, št. 97/2013) Spor

IND/L Zakon o državni statistiki (Uradni list RS, št. 45/1995 in št. 9/2001) Letni program statističnih raziskovanj (Uradni list RS, št. 97/2013) Spor IND/L Zakon o državni statistiki (Uradni list RS, št. 45/1995 in št. 9/2001) Letni program statističnih raziskovanj (Uradni list RS, št. 97/2013) Sporočanje podatkov je obvezno. Vprašalnik za statistično

Prikaži več

v sodelovanju z S.BON-1 [-] S.BON AJPES za podjetje: Podjetje d.o.o. Ulica 1, 1000 Ljubljana Matična številka: ID za DDV / davčna številka:

v sodelovanju z S.BON-1 [-] S.BON AJPES za podjetje: Podjetje d.o.o. Ulica 1, 1000 Ljubljana Matična številka: ID za DDV / davčna številka: v sodelovanju z S.BON AJPES za podjetje: Ulica 1, 1000 Ljubljana Matična številka: 1234567000 ID za DDV / davčna številka: SI12345678 BONITETNA OCENA PO PRAVILIH BASEL II BONITETNA OCENA PODJETJA NA DAN

Prikaži več

ZELENA DOLINA

ZELENA DOLINA REPUBLIKA SLOVENIJA MINISTRSTVO ZA DELO, DRUŽINO IN SOCIALNE ZADEVE ZELENA DOLINA Evalvacija programa dr. Janez Drobnič Projekt se izvaja v okviru Operativnega programa razvoja človeških virov za obdobje

Prikaži več

PowerPointova predstavitev

PowerPointova predstavitev Načrtujemo, razvijamo in izdelamo elektroniko po meri naročnika Svetujemo pri izbiri komponent, optimiziramo stroškovnike in proizvodni proces. Ključne kompetence Razvoj elektronike (hardware) Vgrajeni

Prikaži več

Spremljanje in obvladovanje stroškov

Spremljanje in obvladovanje stroškov Spremljanje in obvladovanje stroškov v podjetjih mag. Jana Trbižan Dnevni red Razvrščanje in razmejevanje stroškov Ugotavljanje stroškov po dejavnostih Obvladovanje stroškov 1 Pomembno je poznati stroškovna

Prikaži več

PowerPoint Presentation

PowerPoint Presentation Predstavitev učinkovitega upravljanja z energijo in primeri dobrih praks v javnih stavbah Nova Gorica, 23.1.2019 Projekt CitiEnGov Tomaž Lozej, GOLEA Nova Gorica Energetski manager Agencija GOLEA opravlja

Prikaži več

DELEGIRANA UREDBA KOMISIJE (EU) 2016/ z dne 2. junija o dopolnitvi Uredbe (EU) št. 600/ Evropskega parlamenta i

DELEGIRANA  UREDBA  KOMISIJE  (EU)  2016/ z dne  2.  junija o dopolnitvi  Uredbe  (EU)  št.  600/ Evropskega  parlamenta  i L 313/6 DELEGIRANA UREDBA KOMISIJE (EU) 2016/2021 z dne 2. junija 2016 o dopolnitvi Uredbe (EU) št. 600/2014 Evropskega parlamenta in Sveta o trgih finančnih instrumentov v zvezi z regulativnimi tehničnimi

Prikaži več

INDUSTRIJA 4.0: PRILOŽNOSTI DIGITALNE PREOBRAZBE PROCESA RAZVOJA BARV IN PREMAZOV TOMAŽ KERN, BENJAMIN URH, MARJAN SENEGAČNIK, EVA KRHAČ

INDUSTRIJA 4.0:  PRILOŽNOSTI DIGITALNE PREOBRAZBE PROCESA RAZVOJA BARV IN PREMAZOV TOMAŽ KERN, BENJAMIN URH, MARJAN SENEGAČNIK, EVA KRHAČ INDUSTRIJA 4.0: PRILOŽNOSTI DIGITALNE PREOBRAZBE PROCESA RAZVOJA BARV IN PREMAZOV TOMAŽ KERN, BENJAMIN URH, MARJAN SENEGAČNIK, EVA KRHAČ AGENDA IZZIV OZADJE RAZISKAVE POSNETEK STANJA ANALIZA STANJA in

Prikaži več

ŠTUDENTSKE ANKETE UNIVERZE V LJUBLJANI Fakulteta za družbene vede Študentska anketa o študiju na III. stopnji Študijsko leto 2017/18 Pripombe, komenta

ŠTUDENTSKE ANKETE UNIVERZE V LJUBLJANI Fakulteta za družbene vede Študentska anketa o študiju na III. stopnji Študijsko leto 2017/18 Pripombe, komenta ŠTUDENTSKE ANKETE UNIVERZE V LJUBLJANI Študentska anketa o študiju na III. stopnji Študijsko leto 2017/18 Pripombe, komentarje, vprašanja sporočite na http://1ka.si/set Ljubljana, 7. januar 2019 1. Povzetek

Prikaži več

(Microsoft Word - 3. Pogre\232ki in negotovost-c.doc)

(Microsoft Word - 3. Pogre\232ki in negotovost-c.doc) 3.4 Merilna negotovost Merilna negotovost je parameter, ki pripada merilnem rezltat. Označje razpršenost vrednosti, ki jih je mogoče z določeno verjetnostjo pripisati merjeni veličini. Navaja kakovost

Prikaži več

3. Preizkušanje domnev

3. Preizkušanje domnev 3. Preizkušanje domnev doc. dr. Miroslav Verbič miroslav.verbic@ef.uni-lj.si www.miroslav-verbic.si Ljubljana, februar 2014 3.1 Izračunavanje intervala zaupanja za vrednosti regresijskih koeficientov Motivacija

Prikaži več

Ime in priimek: Vpisna št: FAKULTETA ZA MATEMATIKO IN FIZIKO Oddelek za matematiko Statistika Pisni izpit 6. julij 2018 Navodila Pazljivo preberite be

Ime in priimek: Vpisna št: FAKULTETA ZA MATEMATIKO IN FIZIKO Oddelek za matematiko Statistika Pisni izpit 6. julij 2018 Navodila Pazljivo preberite be Ime in priimek: Vpisna št: FAKULEA ZA MAEMAIKO IN FIZIKO Oddelek za matematiko Statistika Pisni izpit 6 julij 2018 Navodila Pazljivo preberite besedilo naloge, preden se lotite reševanja Za pozitiven rezultat

Prikaži več

ANALIZA PROCESA VODENJA PROIZVODNJE V ORODJARNA & INŽENIRING ALBA d. o. o. Diplomsko delo Študent: David PIRNAT Študijski program: Univerzitetni študi

ANALIZA PROCESA VODENJA PROIZVODNJE V ORODJARNA & INŽENIRING ALBA d. o. o. Diplomsko delo Študent: David PIRNAT Študijski program: Univerzitetni študi ANALIZA PROCESA VODENJA PROIZVODNJE V ORODJARNA & INŽENIRING ALBA d. o. o. Diplomsko delo Študent: David PIRNAT Študijski program: Univerzitetni študijski program 1. stopnje Strojništvo Smer: Proizvodne

Prikaži več

PowerPoint Template

PowerPoint Template IV. Strateško planiranje v splošnem Strateško planiranje ni izolirano področje od managementa Dve vrsti managementa: Strateški management Operativni management Strateški managemenet šele v zadnjem obdobju

Prikaži več

Microsoft Word - PR18-HoceZrak-letno2018.docx

Microsoft Word - PR18-HoceZrak-letno2018.docx DAT: DANTE/NL/COZ/MB/212A/PR18-HoceZrak-letno2018.docx POROČILO O MERITVAH DELCEV PM10 V OBČINI HOČE-SLIVNICA V LETU 2018 Maribor, marec 2019 Naslov: Izvajalec: Nacionalni laboratorij za zdravje, okolje

Prikaži več

ŠTEVCI PROMETA IN NJIHOVA UPORABA ZA NAMENE STATISTIK ČRT GRAHONJA

ŠTEVCI PROMETA IN NJIHOVA UPORABA ZA NAMENE STATISTIK ČRT GRAHONJA ŠTEVCI PROMETA IN NJIHOVA UPORABA ZA NAMENE STATISTIK ČRT GRAHONJA Navdih Poizvedovanje po BD podatkovnih virih, ki imajo časovno dimenzijo in so dostopni. Večji promet pomeni večje število dobrin in močnejšo

Prikaži več

Diapozitiv 1

Diapozitiv 1 CILJI IN USMERITVE NA PODROČJU SOCIALNEGA VKLJUČEVANJA IN BOJA PROTI REVŠČINI V KONTEKSTU PAKETA SOCIALNIH NALOŽB Davor Dominkuš, generalni direktor MDDSZ Socialna situacija Socialne posledice krize: povečevanje

Prikaži več

Trg proizvodnih dejavnikov

Trg proizvodnih dejavnikov Trg proizvodnih dejavnikov Pregled predavanja Trg proizvodov KONKURENCA Popolna Nepopolna Trg proizvodnih dejavnikov Popolna Individualna k. Panožna k. Povpraševanja Individualna k. Panožna k. Povpraševanja

Prikaži več

Microsoft Word - CNC obdelava kazalo vsebine.doc

Microsoft Word - CNC obdelava kazalo vsebine.doc ŠOLSKI CENTER NOVO MESTO VIŠJA STROKOVNA ŠOLA STROJNIŠTVO DIPLOMSKA NALOGA Novo mesto, april 2008 Ime in priimek študenta ŠOLSKI CENTER NOVO MESTO VIŠJA STROKOVNA ŠOLA STROJNIŠTVO DIPLOMSKA NALOGA Novo

Prikaži več

PowerPointova predstavitev

PowerPointova predstavitev SKLOP 1: EKONOMIKA KMETIJSKEGA GOSPODARSTVA Upravljanje kmetijskih gospodarstev Tomaž Cör, KGZS Zavod KR Vsem značilnostim kmetijstva mora biti prilagojeno tudi upravljanje kmetij. Ker gre pri tem za gospodarsko

Prikaži več

AAA

AAA BONITETNO POROČILO ODLIČNOSTI Izdajatelj: BISNODE, družba za medije ter poslovne in bonitetne informacije d.o.o. Član skupine BISNODE, Stockholm, Švedska RCM špedicija, gostinstvo, trgovina in proizvodnja

Prikaži več

MESEČNI PREGLED GIBANJ NA TRGU FINANČNIH INSTRUMENTOV April 2019

MESEČNI PREGLED GIBANJ NA TRGU FINANČNIH INSTRUMENTOV April 2019 MESEČNI PREGLED GIBANJ NA TRGU FINANČNIH INSTRUMENTOV April 1 TRG FINANČNIH INSTRUMENTOV Tabela 1: Splošni kazalci Splošni kazalci 30. 9. 2018/ sep. 2018 31. 10. 2018/ okt. 2018 30. 11. 2018/ nov. 2018

Prikaži več

AAA

AAA BONITETNO POROČILO ODLIČNOSTI Izdajatelj: BISNODE, družba za medije ter poslovne in bonitetne informacije d.o.o. Član skupine BISNODE, Stockholm, Švedska JELE KITT proizvodno podjetje d.o.o. Izdano dne

Prikaži več

Vodja delovne skupine v proizvodnji usposabljanje BREZPLAČNO za starejše od 45 LET z največ SREDNJO STROKOVNO IZOBRAZBO. Menimo, da je dobro usposoblj

Vodja delovne skupine v proizvodnji usposabljanje BREZPLAČNO za starejše od 45 LET z največ SREDNJO STROKOVNO IZOBRAZBO. Menimo, da je dobro usposoblj Vodja delovne skupine v proizvodnji usposabljanje BREZPLAČNO za starejše od 45 LET z največ SREDNJO STROKOVNO IZOBRAZBO. Menimo, da je dobro usposobljen vodja proizvodnje ključnega pomena za vsako proizvodnjo,

Prikaži več

Microsoft PowerPoint - 14 IntrerspecifiOna razmerja .ppt

Microsoft PowerPoint - 14 IntrerspecifiOna razmerja .ppt IV. POPULACIJSKA EKOLOGIJA 14. Interspecifična razmerja Št.l.: 2006/2007 1 1. INTERSPECIFIČNA RAZMERJA Osebki ene vrste so v odnosih z osebki drugih vrst, pri čemer so lahko ti odnosi: nevtralni (0), pozitivni

Prikaži več

LaTeX slides

LaTeX slides Linearni in nelinearni modeli Milena Kovač 22. december 2006 Biometrija 2006/2007 1 Linearni, pogojno linearni in nelinearni modeli Kriteriji za razdelitev: prvi parcialni odvodi po parametrih Linearni

Prikaži več

PowerPointova predstavitev

PowerPointova predstavitev Predlogi načrtovalskih rešitev PUN2000 za gozdove Dragan Matijašić, ZGS Ljubljana, 6.5.2015 Maribor, 7.5.2015 Namen predstavitve Dopolnitve Priročnika o izdelavi GGN GGE Ekocelice Pregled stanja Izločanje

Prikaži več

Osnove statistike v fizični geografiji 2

Osnove statistike v fizični geografiji 2 Osnove statistike v geografiji - Metodologija geografskega raziskovanja - dr. Gregor Kovačič, doc. Bivariantna analiza Lastnosti so med sabo odvisne (vzročnoposledično povezane), kadar ena lastnost (spremenljivka

Prikaži več

PPT

PPT Koliko vas stane popust v maloprodaji? Kako privabiti kupce v trgovino in kako si zagotoviti, da se vrnejo? Kakšni so učinki popustov na nakupe? V raziskavah so ugotovili, da se ljudje zaradi popustov

Prikaži več

Mesečno POROČILO O OBRATOVANJU EES 1/5 1. februar februar II F E B R U A R I. ELEKTROENERGETSKA SITUACIJA ZA MESEC FEBRUAR 2009 Realizacija pora

Mesečno POROČILO O OBRATOVANJU EES 1/5 1. februar februar II F E B R U A R I. ELEKTROENERGETSKA SITUACIJA ZA MESEC FEBRUAR 2009 Realizacija pora 15 1. februar - 28. februar F E B R U A R I. ELEKTROENERGETSKA SITUACIJA ZA MESEC FEBRUAR 2009 Realizacija porabe, proizvodnje in izmenjave električne energije v mesecu februarju 2009 je razvidna iz priložene

Prikaži več

Avtomatizirano modeliranje pri celostnem upravljanju z vodnimi viri

Avtomatizirano modeliranje pri celostnem upravljanju z vodnimi viri Univerza v Ljubljani Fakulteta za gradbeništvo in geodezijo 36. Goljevščkov spominski dan Modeliranje kroženja vode in spiranja hranil v porečju reke Pesnice Mateja Škerjanec 1 Tjaša Kanduč 2 David Kocman

Prikaži več

KONTINGENČNI PRISTOP K OBLIKOVANJU SISTEMA STRATEŠKEGA POSLOVODNEGA RAČUNOVODSTVA: EMPIRIČNA PREVERBA V SLOVENSKIH PODJETJIH

KONTINGENČNI PRISTOP K OBLIKOVANJU SISTEMA STRATEŠKEGA POSLOVODNEGA RAČUNOVODSTVA:  EMPIRIČNA PREVERBA V SLOVENSKIH PODJETJIH Temelji poslovodnega računovodstva(1) Uvod v poslovodno računovodstvo (kontroling) Prof. dr. Simon Čadež simon.cadez@ef.uni-lj.si 2 CILJI PREDMETA Opredeliti vlogo managerjev in poslovodnega računovodstva

Prikaži več

OPOMNIK

OPOMNIK OPOMNIK Za izvedbo postopkov pregleda poročil o oceni vrednosti za potrebe postopka revidiranja OCENA VREDNOSTI NEPREMIČN ZA POTREBE RAČUNOVODSKEGA POROČANJA OPOZORILO Pregled poročila o oceni vrednosti

Prikaži več

AAA

AAA BONITETNO POROČILO ODLIČNOSTI Izdajatelj: BISNODE, družba za medije ter poslovne in bonitetne informacije d.o.o. Član skupine BISNODE, Stockholm, Švedska MULTILINGUAL PRO prevajalska agencija d.o.o. Izdano

Prikaži več

AAA

AAA BONITETNO POROČILO ODLIČNOSTI Izdajatelj: BISNODE, družba za medije ter poslovne in bonitetne informacije d.o.o. Član skupine BISNODE, Stockholm, Švedska LIBELA ORODJA, Izdelovanje orodij in perforiranje

Prikaži več

Program dela NO za leto 2009

Program dela NO za leto 2009 Na podlagi 41. člena statuta občine Mirna Peč ter 12. in 13. člena Poslovnika nadzornega odbora občine Mirna Peč, je Nadzorni odbor občine Mirna Peč na svoji 9. seji, dne 15.12.2008 in 3. korespondenčni

Prikaži več

OBRAZLOŽITEV PREDLOGA ODLOKA O DOLOČITVI STROŠKOV LOKACIJSKE PREVERITVE IN DOLOČITVI TAKSE ZA OBRAVNAVANJE ZASEBNIH POBUD ZA SPREMEMBO NAMENSKE RABE P

OBRAZLOŽITEV PREDLOGA ODLOKA O DOLOČITVI STROŠKOV LOKACIJSKE PREVERITVE IN DOLOČITVI TAKSE ZA OBRAVNAVANJE ZASEBNIH POBUD ZA SPREMEMBO NAMENSKE RABE P OBRAZLOŽITEV PREDLOGA ODLOKA O DOLOČITVI STROŠKOV LOKACIJSKE PREVERITVE IN DOLOČITVI TAKSE ZA OBRAVNAVANJE ZASEBNIH POBUD ZA SPREMEMBO NAMENSKE RABE PROSTORA V OBČINI RADLJE OB DRAVI: 1. RAZLOGI ZA SPREJEM,

Prikaži več

Microsoft Word - nagrajenci Excellent SME 2017_tisk

Microsoft Word - nagrajenci Excellent SME 2017_tisk Podelitev nagrad imetnikom certifikata Excellent SME za leto 2017 19. junij 2018, kongresni center Brdo pri Kranju Predstavljamo družbe in podjetnike, ki so v letu 2017 dosegle najvišjo bonitetno oceno

Prikaži več

Maribor, 17

Maribor, 17 FINANČNI NAČRT ŠTAJERSKE GOSPODARSKE ZBORNICE ZA LETO 2019 Pripravila: mag. Aleksandra Podgornik, direktorica Maribor, december 2018 1 FINANČNI NAČRT PRIHODKOV IN ODHODKOV ŠGZ PO STRUKTURI ZA LETO 2019

Prikaži več

Predloga za pisna dela

Predloga za pisna dela UNIVERZA V MARIBORU EKONOMSKO-POSLOVNA FAKULTETA Diplomski projekt ANALIZA IN VREDNOTENJE ZALOG Analysis and valuation of stocks Kandidat: Zdenka Kandal Študijski program: Redni BVS Študijska usmeritev:

Prikaži več

ILEGALNE MIGRACIJE NA OBMOČJU REPUBLIKE SLOVENIJE V obdobju od 1. januarja do 28. februarja 2019 so policisti na območju Republike Slovenije obravnava

ILEGALNE MIGRACIJE NA OBMOČJU REPUBLIKE SLOVENIJE V obdobju od 1. januarja do 28. februarja 2019 so policisti na območju Republike Slovenije obravnava ILEGALNE MIGRACIJE NA OBMOČJU REPUBLIKE SLOVENIJE V obdobju od 1. januarja do 28. februarja 19 so policisti na območju Republike Slovenije obravnavali 611 (453) ilegalnih prehodov državne meje. Število

Prikaži več

LETNO POROČILO ZA LETO 2013 Javni zavod ŠPORT LJUBLJANA 1

LETNO POROČILO ZA LETO 2013 Javni zavod ŠPORT LJUBLJANA 1 LETNO POROČILO ZA LETO 2013 Javni zavod ŠPORT LJUBLJANA 1 ... 3... 4... 9... 35 2 ... 48 3 4 5 6 7 ZŠ KAZALEC OZ. KAZALNIK LETO 2013 LETO 2012 I 13/12 1 ŠTEVILO ZAPOSLENIH KONEC LETA 115 110 104,5 PO OBRAČUNSKEM

Prikaži več

Microsoft PowerPoint - UN_OM_G03_Marketinsko_raziskovanje

Microsoft PowerPoint - UN_OM_G03_Marketinsko_raziskovanje .: 1 od 10 :. Vaja 3: MARKETINŠKO KO RAZISKOVANJE Marketinško ko raziskovanje Kritičen del marketinškega informacijskega sistema. Proces zagotavljanja informacij potrebnih za poslovno odločanje. Relevantne,

Prikaži več

PowerPoint Presentation

PowerPoint Presentation Upravljanje tveganj nabave VSEBINA predavanj Opredelitev TVEGANJ, njihovih OBLIK in VZROKOV Upravljanje tveganja PRISTOPI in STRATEGIJE upravljanja tveganj METODE ublažitve tveganj Primer analize tveganja.

Prikaži več

Microsoft Word - IRDO doc

Microsoft Word - IRDO doc ANALIZA MEDIJSKEGA POJAVLJANJA IRDO Inštitut za razvoj družbene odgovornosti 1. 3. 21 28. 2. 211 Press CLIPPING d.o.o., Kraljeviča Marka ulica 5, 2 Maribor, Slovenija, tel.: +386 ()2 / 25-4-1, fax: +386

Prikaži več

Priloga_AJPES.xls

Priloga_AJPES.xls 1. IZKAZ PRIHODKOV IN ODHODKOV - DOLOČENIH UPORABNIKOV PODSKUPIN KONTOV NAZIV PODSKUPINE KONTOV Plan Ocena realizacije Plan 2014 2014 2015 Plan 2015 / Plan 2014 Plan 2015 / Ocena realizacije 2014 Razlika

Prikaži več

PowerPointova predstavitev

PowerPointova predstavitev »ŠTUDIJA O IZVEDLJIVOSTI PROJEKTA PRIDELAVE IN PREDELAVE SLADKORNE PESE«Državni svet. 14.11. 2013 Prof. dr. Črtomir Rozman Svetovna proizvodnja sladkorja 123 držav: 80% sladk. Trs, 20 % sladk. Pesa 43

Prikaži več

Univerza v Mariboru Fakulteta za naravoslovje in matematiko Oddelek za matematiko in računalništvo Enopredmetna matematika IZPIT IZ VERJETNOSTI IN STA

Univerza v Mariboru Fakulteta za naravoslovje in matematiko Oddelek za matematiko in računalništvo Enopredmetna matematika IZPIT IZ VERJETNOSTI IN STA Enopredmetna matematika IN STATISTIKE Maribor, 31. 01. 2012 1. Na voljo imamo kovanca tipa K 1 in K 2, katerih verjetnost, da pade grb, je p 1 in p 2. (a) Istočasno vržemo oba kovanca. Verjetnost, da je

Prikaži več

Diapozitiv 1

Diapozitiv 1 VSEŽIVLJENJSKO UČENJE ZAPOSLENIH, KOMPETENČNI CENTRI N KAKO DO NOVIH DELOVNIH MEST DAMJANA KOŠIR Generalna direktorica direktorata za trg dela in zaposlovanje MINISTRSTVO ZA DELO, DRUŽINO IN SOCIALNE ZADEVE

Prikaži več

Optimizacija z roji delcev - Seminarska naloga pri predmetu Izbrana poglavja iz optimizacije

Optimizacija z roji delcev - Seminarska naloga pri predmetu Izbrana poglavja iz optimizacije Univerza v Ljubljani Fakulteta za matematiko in fiziko Seminarska naloga pri predmetu Izbrana poglavja iz optimizacije 2. junij 2011 Koncept PSO Motivacija: vedenje organizmov v naravi Ideja: koordinirano

Prikaži več

LaTeX slides

LaTeX slides Statistični modeli - interakcija - Milena Kovač 23. november 2007 Biometrija 2007/08 1 Število živorojenih pujskov Biometrija 2007/08 2 Sestavimo model! Vplivi: leto, farma Odvisna spremenljivka: število

Prikaži več

RAZVOJNI CENTER ZA ZAPOSLITVENO REHABILITACIJO NORMATIVI NA PODROČJU ZAPOSLITVENE REHABILITACIJE mag. Aleksandra Tabaj Predstojnica Razvojnega centra

RAZVOJNI CENTER ZA ZAPOSLITVENO REHABILITACIJO NORMATIVI NA PODROČJU ZAPOSLITVENE REHABILITACIJE mag. Aleksandra Tabaj Predstojnica Razvojnega centra RAZVOJNI CENTER ZA ZAPOSLITVENO REHABILITACIJO NORMATIVI NA PODROČJU ZAPOSLITVENE REHABILITACIJE mag. Aleksandra Tabaj Predstojnica Razvojnega centra za zaposlitveno rehabilitacijo mag. Robert Cugelj Generalni

Prikaži več

2

2 REPUBLIKA SLOVENIJA LETNO POROČILO O KAKOVOSTI ZA RAZISKOVANJE ANKETA O MNENJU POTROŠNIKOV ZA LETO 2010 Poročilo pripravil: Martin Bajželj, Marta Arnež Datum: avgust 2011 1/12 Kazalo 0 Osnovni podatki...

Prikaži več

Uredba Komisije (EU) št. 1179/2012 z dne 10. decembra 2012 o merilih za določitev, kdaj odpadno steklo preneha biti odpadek na podlagi Direktive 2008/

Uredba Komisije (EU) št. 1179/2012 z dne 10. decembra 2012 o merilih za določitev, kdaj odpadno steklo preneha biti odpadek na podlagi Direktive 2008/ 11.12.2012 Uradni list Evropske unije L 337/31 UREDBA KOMISIJE (EU) št. 1179/2012 z dne 10. decembra 2012 o merilih za določitev, kdaj odpadno steklo preneha biti odpadek na podlagi Direktive 2008/98/ES

Prikaži več

Microsoft Word - Analiza evalvacije.doc

Microsoft Word - Analiza evalvacije.doc Analiza evalvacije Konference Ogljični odtis kot merilo uspešnosti Z analizo evalvacijskih vprašalnikov smo ugotavljali zadovoljnost udeležencev z izvedeno konferenco glede na različne vidike in kateri

Prikaži več

2

2 REPUBLIKA SLOVENIJA LETNO POROČILO O KAKOVOSTI ZA RAZISKOVANJE ANKETA O MNENJU POTROŠNIKOV ZA LETO 2011 Poročilo pripravil: Martin Bajželj, Marta Arnež Datum: september 2012 1/12 Kazalo 0 Osnovni podatki...

Prikaži več

Microsoft PowerPoint - p_TK_inzeniring_1_dan_v5_shortTS.ppt [Compatibility Mode]

Microsoft PowerPoint - p_TK_inzeniring_1_dan_v5_shortTS.ppt [Compatibility Mode] Telekomunikacijski inženiring dr. Iztok Humar Vsebina Značilnosti TK prometa, preprosti modeli, uporaba Uvod Značilnosti telekomunikacijskega prometa Modeliranje vodovno komutiranih zvez Erlang B Erlang

Prikaži več

AAA

AAA BONITETNO POROČILO ODLIČNOSTI Izdajatelj: BISNODE, družba za medije ter poslovne in bonitetne informacije d.o.o. Član skupine BISNODE, Stockholm, Švedska HLADILNA TEHNIKA MILAN KUMER s.p. Izdano dne 18.6.2018

Prikaži več

HOKEJSKA ZVEZA SLOVENIJE Celovška LJUBLJANA Slovenija DRŽAVNO PRVENSTVO MLADINCEV U-18 v sezoni 2016/17 V tekmovanju za DP mladincev nastopajo

HOKEJSKA ZVEZA SLOVENIJE Celovška LJUBLJANA Slovenija DRŽAVNO PRVENSTVO MLADINCEV U-18 v sezoni 2016/17 V tekmovanju za DP mladincev nastopajo HOKEJSKA ZVEZA SLOVENIJE Celovška 25 1000 LJUBLJANA Slovenija DRŽAVNO PRVENSTVO MLADINCEV U-18 v sezoni 2016/17 V tekmovanju za DP mladincev nastopajo naslednja moštva: 1. Hk Triglav Kranj 2. Hk Olimpija

Prikaži več

AAA

AAA BONITETNO POROČILO ODLIČNOSTI Izdajatelj: BISNODE, družba za medije ter poslovne in bonitetne informacije d.o.o. Član skupine BISNODE, Stockholm, Švedska Javno podjetje Ljubljanska parkirišča in tržnice,

Prikaži več

Bilanca stanja

Bilanca stanja Krka, d. d., Novo mesto, Šmarješka cesta 6, 8501 Novo mesto, skladno s Pravili Ljubljanske borze, d. d., Ljubljana in Zakonom o trgu vrednostnih papirjev (ZTVP-1, Ur. l. RS št. 56/99) objavlja REVIDIRANE

Prikaži več

2. LINEARNA ALGEBRA

2. LINEARNA ALGEBRA UPORABNA MATEMATIKA V LOGISTIKI za višješolsko strokovno izobraževanje (OPISNA ) 1 Cilj tega sklopa predavanja je predstaviti obvladovanje računskih spretnosti pri reševanju logističnih problemov in pri

Prikaži več

PowerPoint Presentation

PowerPoint Presentation LOGISTIKA LOGISTIČNI PODSISTEMI DISTRIBUCIJSKA LOGISTIKA VSEBINA predavanj Definiranje termina logistika, logistična veriga, oskrbovalna veriga Definiranje distribucijske logistike (obseg, vloga in pomen)

Prikaži več

TRG Trg je prostor, kjer se srečujejo ponudniki in povpraševalci, da po določeni ceni izmenjajo določeno količino blaga ali storitev. Vrste trga kraje

TRG Trg je prostor, kjer se srečujejo ponudniki in povpraševalci, da po določeni ceni izmenjajo določeno količino blaga ali storitev. Vrste trga kraje TRG Trg je prostor, kjer se srečujejo ponudniki in povpraševalci, da po določeni ceni izmenjajo določeno količino blaga ali storitev. Vrste trga krajevno lokalni ali krajevni trg osebki so neposredni tekmeci

Prikaži več

Priprava podatkov za sestavljanje poročil in analiz

Priprava podatkov za sestavljanje poročil in analiz Smiselno urejeni šifranti in podatki za sestavljanje poročil in analiz Predavateljica: mag. Jana Trbižan XXL Konferenca, Ptuj, november 2013 Vsakodnevna zgodba Jaz: Gospa, zakaj tako delate? Toliko drobite

Prikaži več

Microsoft Word - PR17-PtujZrak-letno_vmesno.docx

Microsoft Word - PR17-PtujZrak-letno_vmesno.docx DAT: DANTE/NL/COZ/MB/212A/PR17-PtujZrak-letno_vmesno.docx POROČILO O MERITVAH DELCEV PM10 TER BENZO(A)PIRENA V DELCIH PM10 V OBČINI PTUJ V LETU 2017 Maribor, februar 2018 Naslov: Poročilo o meritvah delcev

Prikaži več

Statistika, Prakticna matematika, , izrocki

Statistika, Prakticna matematika, , izrocki Srednje vrednosti Srednja vrednost...... številske spremenljivke X je tako število, s katerim skušamo kar najbolje naenkrat povzeti vrednosti na posameznih enotah: Polovica zaposlenih oseb ima bruto osebni

Prikaži več

Anatomija hitrega trgovalnega modula Hitro trgovanje vam zagotavlja večji nadzor in preglednost nad načinom trgovanja z vašim naročilom. FOREX CFD-JI

Anatomija hitrega trgovalnega modula Hitro trgovanje vam zagotavlja večji nadzor in preglednost nad načinom trgovanja z vašim naročilom. FOREX CFD-JI Anatomija hitrega trgovalnega modula Hitro trgovanje vam zagotavlja večji nadzor in preglednost nad načinom trgovanja z vašim naročilom. FOREX CFD-JI FOREX Anatomija hitrega trgovalnega modula FX IKONA

Prikaži več

Microsoft Word - bohinc

Microsoft Word - bohinc UČINKOVITOST POVEZANOSTI NABAVNE IN LOGISTIČNE FUNKCIJE V TRGOVSKEM PODJETJU Boštjan Bohinc bostjan.bohinc1@gmail.com Povzetek V prispevku želimo analizirati učinkovitost povezanosti nabavne in logistične

Prikaži več

Microsoft Word - FREM-2010-prispevek-obratna-sredstva-oktober-2008

Microsoft Word - FREM-2010-prispevek-obratna-sredstva-oktober-2008 NAČRTOVANJE UREJENOSTI ORGANIZACIJE Mirko Jenko mirko.jenko@t-2.net 1. Povzetek Prispevek je poslovni projekt iz prakse, s katerim želimo prenoviti organizacijski ustroj organizacije in spremljanje stroškov.

Prikaži več

RAZLIKE MED MSRP 16 IN MRS 17 Izobraževalna hiša Cilj

RAZLIKE MED MSRP 16 IN MRS 17 Izobraževalna hiša Cilj 15. 10. 2018 RAZLIKE MED MSRP 16 IN MRS 17 Izobraževalna hiša Cilj MSRP 16 MRS 17 OPREDELITEV POJMA 'NAJEM' V skladu z MSRP 16 je najem pogodba ali del pogodbe, ki prenaša pravico do uporabe identificiranega

Prikaži več

Uvodno predavanje

Uvodno predavanje RAČUNALNIŠKA ORODJA Simulacije elektronskih vezij M. Jankovec 2.TRAN analiza (Analiza v časovnem prostoru) Iskanje odziva nelinearnega dinamičnega vezja v časovnem prostoru Prehodni pojavi Stacionarno

Prikaži več

30 Vpihovalne šobe Vpihovalna šoba VŠ-4 Uporaba Vpihovalne šobe VŠ-4 se uporabljajo za oskrbovanje prostorov s hladnim ali toplim zrakom povsod tam, k

30 Vpihovalne šobe Vpihovalna šoba VŠ-4 Uporaba Vpihovalne šobe VŠ-4 se uporabljajo za oskrbovanje prostorov s hladnim ali toplim zrakom povsod tam, k 30 Vpihovalna šoba VŠ-4 Uporaba VŠ-4 se uporabljajo za oskrbovanje prostorov s hladnim ali toplim zrakom povsod tam, kjer se zahtevajo velike dometne razdalje in nizka stopnja šumnosti. S postavitvijo

Prikaži več

BONITETNO POROČILO ECUM RRF d.o.o. Izdano dne Izdano za: Darja Erhatič Bisnode d.o.o. Član skupine BISNODE, Stockholm, Švedska BONITETNO POR

BONITETNO POROČILO ECUM RRF d.o.o. Izdano dne Izdano za: Darja Erhatič Bisnode d.o.o. Član skupine BISNODE, Stockholm, Švedska BONITETNO POR BONITETNO POROČILO Izdano za: Darja Erhatič Bisnode d.o.o. Član skupine BISNODE, Stockholm, Švedska www.bisnode.si, tel: +386 (0)1 620 2 866, fax: +386 (0)1 620 2 708 Bonitetno poročilo PROFIL PODJETJA

Prikaži več

Strateško upravljanje 1. IZPIT 1. MORFOLOSKO SPECIFICNI POJMI: - morfoloski proctor - razdalja - sosescina - stanje - nova tehnološka iznajdba - anall

Strateško upravljanje 1. IZPIT 1. MORFOLOSKO SPECIFICNI POJMI: - morfoloski proctor - razdalja - sosescina - stanje - nova tehnološka iznajdba - anall 1. IZPIT 1. MORFOLOSKO SPECIFICNI POJMI: - morfoloski proctor - razdalja - sosescina - stanje - nova tehnološka iznajdba - analliza tehnologije 2. LISTA MOŽNIH KAZALCEV ZA STRATEŠKE CILJE SPLOŠNE CILJE:

Prikaži več

Microsoft Word - PR18-PtujZrak-letno2018.docx

Microsoft Word - PR18-PtujZrak-letno2018.docx DAT: DANTE/NL/COZ/MB/212A/PR18-PtujZrak-letno2018.docx POROČILO O MERITVAH DELCEV PM10 TER BENZO(A)PIRENA V DELCIH PM10 V MESTNI OBČINI PTUJ V LETU 2018 Maribor, marec 2019 Naslov: Poročilo o meritvah

Prikaži več

Zakon o državni statistiki (Uradni list RS, št. 45/1995 in št. 9/2001) Letni program statističnih raziskovanj (Uradni list RS, št. 89/2015) Sporočanje

Zakon o državni statistiki (Uradni list RS, št. 45/1995 in št. 9/2001) Letni program statističnih raziskovanj (Uradni list RS, št. 89/2015) Sporočanje Zakon o državni statistiki (Uradni list RS, št. 45/1995 in št. 9/2001) Letni program statističnih raziskovanj (Uradni list RS, št. 89/2015) Sporočanje podatkov je obvezno. Vprašalnik za statistično raziskovanje

Prikaži več

Finančni načrt 2011 Ljubljana, september, 2010

Finančni načrt 2011 Ljubljana, september, 2010 Finančni načrt 2011 Ljubljana, september, 2010 Vsebina 1 UVOD 3 2 ANALIZA KONCESIJSKIH DAJATEV 4 2.1 IGRE NA SREČO, OD KATERIH DOBIVA SREDSTVA FUNDACIJA 5 2.2 KONCESIJSKI VIRI 6 2.3 KONCESIJSKE DAJATVE

Prikaži več

Microsoft Word - SI_vaja1.doc

Microsoft Word - SI_vaja1.doc Univerza v Ljubljani, Zdravstvena fakulteta Sanitarno inženirstvo Statistika Inštitut za biostatistiko in medicinsko informatiko Š.l. 2011/2012, 3. letnik (1. stopnja), Vaja 1 Naloge 1. del: Opisna statistika

Prikaži več

AAA

AAA BONITETNO POROČILO ODLIČNOSTI Izdajatelj: BISNODE, družba za medije ter poslovne in bonitetne informacije d.o.o. Član skupine BISNODE, Stockholm, Švedska SPLETNE REŠITVE, MIHA LAVTAR S.P. Izdano dne 26.6.2013

Prikaži več

Načela družbene odgovornosti skupine ALDI SÜD

Načela družbene odgovornosti skupine ALDI SÜD Načela družbene odgovornosti skupine ALDI SÜD Uvod Poslovna skupina ALDI SÜD, katere del je (skupina) Hofer, posluje po načelih odgovornega upravljanja podjetja. V tem dokumentu predstavljamo, kaj to pomeni

Prikaži več

PRILOGA 2 Minimalni standardi kakovosti oskrbe za izbrane dimenzije kakovosti oskrbe in raven opazovanja posameznih parametrov kakovosti oskrbe 1. NEP

PRILOGA 2 Minimalni standardi kakovosti oskrbe za izbrane dimenzije kakovosti oskrbe in raven opazovanja posameznih parametrov kakovosti oskrbe 1. NEP PRILOGA 2 Minimalni standardi kakovosti oskrbe za izbrane dimenzije kakovosti oskrbe in raven opazovanja posameznih parametrov kakovosti oskrbe 1. NEPREKINJENOST NAPAJANJA 1.1. Ciljna raven neprekinjenosti

Prikaži več

PRIPRAVILA: Nevenka Šalamon

PRIPRAVILA: Nevenka Šalamon PRIPRAVILA: JANUAR PON 7.jan 14.jan Nastop Velenje 21.jan 28.jan TOR 1.jan 8.jan Skupna tombola 15.jan 22.jan 29.jan SRE 2.jan 9.jan 16.jan 23.jan 30.jan Sv. maša ČET 3.jan Nastop RD Polzela 10.jan 17.jan

Prikaži več

PRILOGA II Obrazec II-A Vloga za pridobitev statusa kvalificiranega proizvajalca elektri ne energije iz obnovljivih virov energije 1.0 Splošni podatki

PRILOGA II Obrazec II-A Vloga za pridobitev statusa kvalificiranega proizvajalca elektri ne energije iz obnovljivih virov energije 1.0 Splošni podatki PRILOGA II Obrazec II-A Vloga za pridobitev statusa kvalificiranega proizvajalca elektri ne energije iz obnovljivih virov energije 1.0 Splošni podatki o prosilcu 1.1 Identifikacijska številka v registru

Prikaži več

Poročilo o zaključnem računu Evropske agencije za varnost hrane za proračunsko leto 2015 z odgovorom Agencije

Poročilo o zaključnem računu Evropske agencije za varnost hrane za proračunsko leto 2015 z odgovorom Agencije 1.12.2016 SL Uradni list Evropske unije C 449/97 POROČILO o zaključnem računu Evropske agencije za varnost hrane za proračunsko leto 2015 z odgovorom Agencije (2016/C 449/18) UVOD 1. Evropska agencija

Prikaži več

8_ICPx

8_ICPx INŠTITUT ZA CELULOZO IN PAPIR PULP AND PAPER INSTITUTE Vpliv dizajna na reciklabilnost papirne embalaže Matej Šuštaršič, Janja Zule GZS, 12.12.2014 Vsebina - Kaj je (eko)dizajn? - Pomen recikliranja papirja

Prikaži več

Model IEUBK za napoved vsebnosti svinca v krvi otrok in njegova uporaba na primeru Zgornje Mežiške doline

Model IEUBK za napoved vsebnosti svinca v krvi otrok in njegova uporaba na primeru Zgornje Mežiške doline MODEL IEUBK ZA NAPOVED VSEBNOSTI SVINCA V KRVI OTROK IN NJEGOVA UPORABA NA PRIMERU ZGORNJE MEŢIŠKE DOLINE ZZV Ravne na Koroškem mag. Matej Ivartnik Portorož 25.11.2011 IEUBK model Računalniško orodje,

Prikaži več

CA IZRAČUN KAPITALA IN KAPITALSKE ZAHTEVE Oznaka vrstice Postavka 1 SKUPAJ KAPITAL (za namen kapitalske ustreznosti) = =

CA IZRAČUN KAPITALA IN KAPITALSKE ZAHTEVE Oznaka vrstice Postavka 1 SKUPAJ KAPITAL (za namen kapitalske ustreznosti) = = CA IZRAČUN KAPITALA IN KAPITALSKE ZAHTEVE Oznaka vrstice Postavka 1 SKUPAJ KAPITAL (za namen kapitalske ustreznosti) =1.1+1.2+1.3+1.6 =1.4+1.5+1.6 1.1 TEMELJNI KAPITAL =1.1.1+ 1.1.2+1.1.4+1.1.5 Znesek

Prikaži več