Přeskočit na hlavní obsah
Přeskočit hlavičku
Název projektu
Aplikace pokročilých metod manažerského rozhodování v průmyslových podnicích
Kód
SP2012/42
Předmět výzkumu
Předmětem projektu specifického výzkumu je podpora spolupráce studentů doktorského studijního programu Řízení průmyslových systémů a studentů navazujícího studijního programu Ekonomika a řízení průmyslových systémů s akademickými pracovníky garantujících kateder ve třech vzájemně provázaných výzkumných oblastech, které tvoří pilíře daných programů: 1. Management rizika při řízení průmyslových podniků a řetězců (kat. 634): Efektivní uplatnění současných nástrojů a přístupů pro řízení průmyslových podniků a řetězců naráží stále častěji na růst komplexity poptávkových, výrobních a dodavatelských procesů, způsobených rostoucí flexibilitou požadavků zákazníků a rostoucí konkurencí, a nepředvídatelností a častými změnami podnikatelského prostředí. Uvedené tendence vedou k výraznému nárůstu podnikatelských rizik, jejichž zvládání se musí stát nedílnou součástí známých koncepcí rozhodování. Oblast „Management rizika při řízení průmyslových podniků a řetězců“ bude zaměřena na: - aplikaci principů logistických systémů a koncepcí při řízení logistických a dodavatelských řetězců v podmínkách rostoucí složitosti materiálových a informačních toků a zvyšujícího se rizika a nejistoty podnikatelského prostředí, - nástroje managementu rizika při plánování a řízení průmyslové výroby projektového charakteru s dlouhou dobou vývoje, konstrukce a vlastní výroby, - kritické trendy marketingového výzkumu budoucích potřeb na bázi zobrazení silového pole turbulentních tržních procesů, - hodnocení vývoje produktivity práce hutních podniků a podniků navazujících průmyslových odvětví v čase a v místě. 2. Inteligentní nástroje řízení průmyslových systémů (kat. 638): Současný trend v automatizaci průmyslových procesů směřuje ke stále širšímu využívání inteligentních čidel a akčních členů. Tím se zpětnovazební řízení přesouvá na nejnižší úroveň přímého distribuovaného řízení procesů. Klasické řídicí systémy přebírají úlohu nadřazeného řízení technologických skupin a celků. Díky tomu by mělo docházet k širšímu využívání moderních poznatků teorie automatického řízení a k integraci všech řídicích systémů v rámci podniku. To však předpokládá přímou vazbu mezi systémy plánování a řízení podniku a systémy řízení technologických procesů, zajišťovanou využíváním moderních inteligentních nástrojů řízení. Oblast „Inteligentní nástroje řízení průmyslových systémů“ bude zaměřena na: - softwarové technologické nástroje umožňující efektivněji, rychleji a spolehlivěji využívat informační zdroje a znalostní databáze a propojovat tak dílčí úspěšná řešení do rozsáhlejších celků, - metody získávání, uchovávání, údržby a využívání znalostí a na vývoj inteligentních modulů pro rozhodování problémů a řízení procesů v oblasti diagnostiky, řízení a plánování průmyslové výroby, - aplikaci bezdrátových přístrojů spolupracujících v pevných i mobilních rádiových sítích, s jejichž pomocí bude možné lépe než dosud řídit zejména spojité technologické procesy a zařízení. 3. Pokročilé aplikace statistických metod v managementu kvality (kat. 639): Moderní postupy managementu kvality se již prakticky neobejdou bez aplikací vhodných statistických metod. Statistické metody se stávají velice efektivními nástroji při řízení procesů, analýzách jejich způsobilosti, analýzách používaných systémů měření a kontroly a v řadě dalších oblastí. S rostoucí složitostí a různorodostí procesů se zvyšuje potřeba rozvoje využití statistických metod. Oblast „Pokročilé aplikace statistických metod v managementu kvality“ bude zaměřena na: - pokročilé techniky analýz systémů měření s využitím nejistot měření, - rozvoj přístupů k analýzám způsobilosti procesů v nestandardních situacích, - rozvoj problematiky interpretace regulačních diagramů, - využití vícerozměrné ztrátové funkce pro hodnocení kvality řízení technologických procesů.
Rok zahájení
2012
Rok ukončení
2012
Poskytovatel
Ministerstvo školství, mládeže a tělovýchovy
Kategorie
SGS
Typ
Specifický výzkum VŠB-TUO
Řešitel
Zpět na seznam