پاورپوینت در مورد برنامه ریزی و کنترل موجودی

لینک دانلود و خرید پایین توضیحات

دسته بندی : پاورپوینت

نوع فایل :  .ppt ( قابل ویرایش و آماده پرینت )

تعداد اسلاید : 160 اسلاید

 قسمتی از متن .ppt : 

برنامه ریزی و کنترل موجودی (1)

Inventory Planning and Control

فهرست مطالب :

بخش اول : مبانی کنترل موجودی ها

بخش دوم : مدلهای معین موجودی

فصل اول: مدلهای اندازه ثابت سفارش

فصل دوم : مدلهای فاصله ثابت سفارش

فصل سوم : نقش محدودیتها در مقدار سفارش

بخش سوم : مدلهای احتمالی

فصل اول : مدلهای احتمالی اندازه ثابت سفارش

مدلهای احتمالی فاصله ثابت سفارش

بخش چهارم : پیش بینی

بخش پنجم : تخفیف

تعریف موجودی

موجودی به همه کالاها و موادی اطلاق می شود که در فرآیند تولید و

توزیع استفاده شده و یا مورد مصرف قرار می گیرند.اقلامی نظیر مواد

اولیه ، قطعات خریداری شده ، کالاهای در جریان ساخت و محصولات

نهایی جزو مهم ترین موجودی هایی هستند که در فرآیندهای تولید و

توزیع استفاده می شوند.

تعریف موجودی

یک تعریف کاملتر از موجودی ، به اقلامی اشاره دارد که در یک

شرایط بیکار یا تکمیل نشده نگهداری شوند و منتظر فروش ،

مصرف یا تبدیل در عملیات بعدی باشند.

پاورپوینت در مورد برنامه ریزی استراتژیک دانش

لینک دانلود و خرید پایین توضیحات

دسته بندی : پاورپوینت

نوع فایل :  .ppt ( قابل ویرایش و آماده پرینت )

تعداد اسلاید : 10 اسلاید

 قسمتی از متن .ppt : 

مدیریت استراتژیک صنعتی

موضوع ارائه : برنامه ریزی استراتژیک دانش

Young-Gul Kim,Sung-Ho Yu,Jang-Hwan

Michael.H.Zack

فایل طرح ریزی واحد های صنعتی، شرکت لامپ افروغ.

طرح ریزی واحد های صنعتی

شرکت لامپ افروغ

فرمت فایل: ورد

تعداد صفحات:43

فهرست

1-معرفی شرکت

2-معرفی محصول

3-فرایند تولید

4-اطلاعات برنامه ریزی

5-تحلیل جریان مواد

6-رابطه ی فعالیت ها

7-برآورد فضا

8-الگوریتم های های کامپیوتری

9-بهبود طرح ها

10-ارزیابی طرح ها

11-زمان بندی پروژه

تحقیق در مورد نر ریزی

لینک دانلود و خرید پایین توضیحات

دسته بندی : وورد

نوع فایل :  .doc ( قابل ویرایش و آماده پرینت )

تعداد صفحه : 13 صفحه

 قسمتی از متن .doc : 

نر ریزی

هنگامی که به هر دلیلی ملکه در کندو بمیردیا کشته شود که ممکن است در فصل جفتگیری با شکار شدن ملکه حین پرواز جفتگیری توسط پرندگان شکاری و یا له شدن ملکه حین بازدید،حمل و نقل کندوها یا حین برداشت عسل زیر یا بین کادرها اتفاق بیفتد.

در این هنگام در صورتی که در کندو شاخون یا تخم روز برای درست کردن شاخون وجود نداشته باشد پس از اینکه بوی ملکه در کندو از بین رفت تخمدان برخی از زنبورهای کارگر فعال شده و شروع به تخم ریزی می نمایند و از آنجایی که تخمدان زنبورهای کارگر ناقص بوده و قادر به جفتگیری نمی باشند و همچنین تخمهایی که با اسپرم لقاح پیدا نکرده اند تولید زنبور نر می نمایند تمام تخمهای گذاشته شده توسط کارگران تبدیل به زنبور نر میگردد و پس از مدت کوتاهی بدلیل عدم تولید زنبور کارگر کندو رفته رفته ضعیف می شود و پس از مدتی در صورت عدم رسیدگی از بین خواهد رفت.

  روش تشخیص

در هنگامی که کارگران تخم گذار می شوند بدلیل کوچک بودن شکمشان قادر به گذاشتن تخم در ته حجره ها نیستند بنابراین تخم ها را روی دیواره های حجره می گذارند و به همین دلیل هنگام مشاهده حجره ها توسط بازدید کننده چندین تخم در هر حجره دیده می شود.

روش از بین بردن کارگران تخم گذار

بدین منظور بایستی کندو را در فاصله یک کیلومتری از زنبورستان برده و تمام جمعیت کندو را درگودالی تکانده و کندو را همراه با کادرها به محل اولیه کندو در زنبورستان برمیگردانیم.

کارگران سالم به محل اولیه کندو برگشته و به کندو می روند اما زنبوران تخمگذار بدلیل سنگین بودن شکمشان قادر نیستند که این مسافت را طی کرده و به کندو باز گردند در نتیجه از بین می روند.

لازم به یاداوری است که پس از برگشت زنبورها به کندو بایستی نسبت به معرفی ملکه جدید،شاخون یا کادر تخم روز به کندو اقدام کرد.

ضمنا بایستی کادر هایی که در آنها کارگران تخم ریزی کرده اند را از کندو خارج کرد تا کارگران وقت خود را صرف پرستاری از آنها بنمایند.

مقدمه :عسل ترکیبی طبیعی مملو از قندها است . تمامی این قندها ساده اند و در عسل فیبری وجود ندارد. دوترکیب مهم و فراوان عسل فروکتوز و گلوکز اند و آب سومین ترکیب فراوان عسل است. در جدول زیر مقدار قندهای مختلف عسل را ببینید :

نام قند

متوسط مقدار عسل%

دامنه مقدار قند از حداقل تا حداکثر%

فروکتوز

38.38

44.26 تا 30.91

گلوکز

30.31

40.75 تا 22.89

سوکروز

1.31

7.57 تا 0.25

نسبت فروکتوز به گلوکز

1.23

1.86 تا 0.76

قند های احیا کننده

76.65

83.72 تا 61.39

غیر از قندها مواد دیگری چون اسیدها ، موادمعدنی و پروتئین نیز در عسل یافت میشود. چون فروکتوز در عسل فراوان است شیرینی آن از شکر بیشتراست که تا 1.5 برابر شیرین تر هم میشود.اهمیت قندها در عسل :قند در عسل بر ویژگی طبیعی عسل اثرمیگذارد پس :رطوبت عسل ، طول عمر عسل،انرژیزایی عسل ،مزه ،بلوری شدن عسل،رنگ و واکنش رنگ گیری عسل در اثر حرارت تحت تاثیر قندهای عسلند.اگر مقدار فروکتوز عسل را بر مقدار گلوکز موجود در عسل تقسیم کنیم عددی به دست می آید که از آن میتوان به عنوان شاخصی برای تمایل عسل به بلور زدن استفاده کرد.همچنین نسبت مقدار گلوکز به مقدار آب در عسل هم برای این منظور به کار میرود. مقدار این شاخص آخری باید از 1.7 کمتر باشد و اگر از 2.1 بیشتر شد عسل سریعا بلور میزند. هر گرم عسل 3.68 کالری انرژی دارد.

رنگ عسل :رنگ عسل را در 7 طبقه تقسیم بندی میکنند :1-روشن همانند آب2- بیش از حد روشن3- روشن4-کهربایی بسیار روشن5- کهربایی روشن 6- کهربایی7-کهربایی تیره برای اندازه گیری رنگ عسل روشهای اختصاصی وجود دارد.رنگ عسل ملاکی از کیفیت عسل نیست ولی برای سلیقه مصرف کننده عامل مهمی است.اگر حرارت وگذشت زمان رنگ عسل را عوض نکرده باشد میتوان از روی رنگ عسل منبع گل تغذیه زنبور را شناسایی کرد. بعد از کریستاله شدن رنگ عسل روشنتر میشود.عسل به عنوان یک عامل رنگ در صنایع غذایی به کار برده میشود واکنش قهوه ای شدن(Mailard reactin) عسل بسیار قوی است.

حل مسائل برنامه ریزی خطی

لینک دانلود و خرید پایین توضیحات

فرمت فایل word  و قابل ویرایش و پرینت

تعداد صفحات: 98

فصل اول

مقدمه ای بر شبکه های عصبی

1-1 مقدمه

در سالیان اخیر شاهد حرکتی مستمر، از تحقیقات صرفاً تئوری به تحقیقات کاربردی بخصوص در زمینه پردازش اطلاعات، برای مسائلی که برای آن ها راه حلی موجودنیست ویا براحتی قابل حل نیستند بوده ایم. با عنایت به این امر، علاقه فزاینده ای در توسعه تئوریک سیستمهای دنیا میکی هوشمند مدل آزاد ـ که مبتنی بر داده های تجربی هستند ـ ایجاد شده است. شبکه های عصبی مصنوعی جزء این دسته از سیستمهای دینامیکی قراردارند، که با پردازش روی داده های تجربی دانش یا قانون نهفته در ورای داده ها را به ساختار شبکه منتقل می کنند. به همین خاطر به این سیستمها هوشمند گویند. چرا که براساس محاسبات روی داده های عددی یا مثال ها ، قوانین کلی را فرامی گیرند. این سیستم ها در مدلسازی ساختار نرو سیناپتیکی مغز بشر می کوشند. پیاده سازی ویژگیهای شگفت انگیز مغز در یک سیستم مصنوعی (سیستم دینامیکی ساخته دست بشر) همیشه وسوسه انگیز و مطلوب بوده است. محققینی که طی سالها در این زمینه فعالیت کرده اند بسیارند، لیکن نتیجه این تلاشها صرف نظر ازیافته های ارزشمند باور هر چه بیشتر این اصل بوده است که مغز بشر دست یافتنی است.

با تاکید بر این نکته که گذشته از متافیزیک، دور از دسترس بودن ایده آل «هوش طبیعی» را می توان با عدم کفایت دانش موجود بشر از فیزیولوژی عصبی پذیرفت، باید اذعان داشت که عالی بودن هدف و کافی نبودن دانش موجود خود سبب انگیزش پژوهشهای بیشتر و بیشتر در این زمینه بوده و خواهند بود، همچنان که امروزه شاهد بروز چنین فعالیتهایی در قالب شبکه های عصبی مصنوعی هستیم، اغلب آن هایی که با چنین سیستم هایی آشنایی دارند، به اغراق آمیز بودن نام آنها معترفند، اگرچه این اغراق بیانگر مطلوبیت و نیز بعضی شباهتهای این گونه سیستم ها با سیستم های طبیعی است ولی می تواند تا حدی بین آن چه که سیستم های عصبی مصنوعی در اختیار قرار می دهد و آن چه که از نامشان بر می آید تناقض ایجاد نماید.

1-2 تاریخچه شبکه های عصبی

بعضی از پیش زمینه های شبکه های عصبی را می توان به اوایل قرن بیستم و اواخر قرن نوزدهم برگرداند. در این دوره کارهای اساسی در فیزیک ، روانشناسی و نروفیزیولوژی توسط علمایی چون هرمان فون هلمهلتز، ارنست ماخو ایوان پاولف صورت پذیرفت. این کارهای اولیه عموماً بر تئوریهای کلی یادگیری ، بینایی و شرطی تاکید داشته اند و اصلاً به مدلهای مشخص ریاضی عملکرد نرونها اشاره ای نداشته اند.

دیدگاه جدید شبکه های عصبی در دهه 40 قرن بیستم آغاز شد زمانی که وارن مک کلوث و والترپیتز نشان دادند که شبکه های عصبی می توانند هر تابع حسابی و منطقی را محاسبه نمایند. کار این افراد را می توان نقطه شروع حوزه علمی شبکه های عصبی مصنوعی نامید و این موضوع با دونالدهب ادامه یافت، شخصی که عمل شرط گذاری کلاسیک را که توسط پاولف مطرح شده بود به عنوان خواص نرونها معرفی نمود و سپس مکانیسمی را جهت یادگیری نرونها بیولوژیکی ارائه داد. نخستین کاربرد شبکه های عصبی در اواخر دهه50 قرن بیستم مطرح شد زمانی که فرانک روز نبلات در سال 1958 شبکه پرسپترون را معرفی نمود. روز نبلات و همکارانش شبکه ای ساختند که قادر بود الگوها را از هم شناسایی نماید. در همین زمان بود که برنارد ویدرو در سال 1960 شبکه عصبی تطبیقی خطی آدلاین را با قانون یادگیری جدید مطرح نمود که از لحاظ ساختار، شبیه شبکه پرسپترون بود. پیشرفت شبکه های عصبی تا دهه 70 قرن بیستم ادامه یافت. در سال 1972 تئوکوهونن، جیمز اندرسون، بطور مستقل و بدون اطلاع از هم، شبکه های عصبی جدیدی را معرفی نمودند که قادر بودند به عنوان عناصر ذخیره ساز عمل نمایند. استفان گروسبرگ در این دهه روی شبکه های خود سازمانده فعالیت می کرد. فعالیت در زمینه شبکه های عصبی در دهه 60 قرن بیستم در قیاس با دهه 80 به علت عدم بروز ایده های جدید و نبود کامپیوترهای سریع ـ جهت پیاده سازی ـ کمرنگ می نمود. لکن در خلال دهه 80، رشد تکنولوژی میکروپروسسورها روند صعودی داشت و تحقیقات روی شبکه های عصبی فزونی یافت و ایده های بسیار جدیدی مطرح شدند. ایده های نووتکنولوژی بالا برای رونسانس دوباره در شبکه های عصبی کافی به نظر می رسید. در این زایش دوباره شبکه های عصبی و جدید قابل تامل می باشد. استفاده از مکانیسم تصادفی جهت توضیح عملکرد یک طبقه وسیع از شبکه های برگشتی است که می توان آن ها را جهت ذخیره سازی اطلاعات استفاده نمود. این ایده توسط جان هاپفلید، فیزیکدان آمریکایی در سال 1982 مطرح شد. دومین ایده مهم که کلید توسعه شبکه