Menadžment tehnologije i razvoja

Μέγεθος: px
Εμφάνιση ξεκινά από τη σελίδα:

Download "Menadžment tehnologije i razvoja"

Transcript

1 Menadžment tehnologije i razvoja 1. HIJERARHIJSKA STRUKTURA POSLOVNOG SISTEMA -Hijerarhijska struktura poslovnog sistema stvara mogućnost za adekvatnije upravljanje organizacijom koja predstavlja sistem sastavljen od podsistema koji su poređani hijerarhijski. Poslovni sistem je definisan okruženjem. -Zajedničke karakteristike su: vertikalni raspored, podređene i nadređene jedinice, uspeh sistema u celini 2. OPŠTI MODEL TEHNOLOŠKOG SISTEMA -U okviru tehnološkog sistema izdvaja se tehnološki proces u kome se obavlja transformacija ulaza sistema u željeni izlaz. -Tehnološki sistemi predstavljaju izraz tehnologije delovanja radnog procesa. Tehnološki sistem nije jedna mašina ili neki drugi pojedinaĉni elemenat sistema obrade već isključivo njegova integralna sadržina i povezanost svih elemenata u ostvarivanju odgovarajućeg cilja. -Osim mašina, alata i uređaja, elementi tehnološkog sistema su sirovine i drugi ulazni materijali, energija, kadrovi, gotovi proizvodi i tehnološki proces. 3. STRUKTURA TEHNOLOŠKOG SISTEMA - Struktura tehnološkog sistema zavisi pre svega od prirode tehnologije, složenosti proizvoda i delom od sistema upravljanja. Tehnološki sistem je podsistem proizvodnog sistema pa će i njegova struktura biti podsistem strukture proizvodnog sistema. -Strukturu tehnološkog sistema određuju tri osnovna faktora: (1) složenost tehnologije; (2) složenost proizvoda; (3) sistem upravljanja. -Tehnološki sistemi po svojoj prirodi ubrajaju se u veštačke, otvorene, dinamičke i stohastičke sisteme. -Tehnološki sistemi se izučavaju kako u sferi proizvodnje tako i van nje, pa je njihova osnovna podela na: (1) proizvodne tehnološke sisteme, i (2) neproizvodne tehnološke sisteme. 1

2 4. VEZE IZMEĐU TEHNOLOŠKIH SISTEMA -Tehnološki sistemi mogu biti međusobno uslovljeni, povezani ulaznim elementima ili nezavisni. (1) Međusobno uslovljeni tehnološki sistemi izlaz iz jednog predstavlja ulaz u drugi sistem. Npr. tehn.sistem za proizvodnju sirovog gvožđa i teh.sistem za proizvodnju čelika. (2) Povezani tehnološki sistemi povezani jednim ili više zajedničkih ulaznih elemenata (npr. mašina, uređaj, alat...). Povezanost se gleda kroz potrebu usklađivanja tehnoloških operacija tehnoloških procesa, a takođe i zbog mogućnosti kvara, loma i nekih nepredviđenih smetnji. (3) Nezavisni tehnološki sistemi nemaju nijedan zajedniĉki element 5. TEHNOLOŠKI MAKROPROCESI -Makroprocesi se sastoje od jednog ili više tehnoloških procesa koji se mogu i posebno posmatrati, a vezuju se za pojedine faze i operacije koje se obavljaju na predmetu rada, sve do izrade gotovih proizvoda željenih karakteristika. Prema redosledu makroprocesa razlikuju se tehnološki procesi: a) pripreme sirovina, b) hemijske prerade, c) fizičke prerade, d) završne obrade finalizacije. -Ova šema ukazuje na moguće tehnološke procese koji uz različitu kombinaciju operacija stvaraju izlazni proizvod. Svaki od ovih koraka se može dalje razdvojiti na različite tehnološke operacije, koje su veoma blisko vezane za specifične karakteristike materijala jer se u njima neposredno deluje na materijal. 6. UTICAJ IZLAZA TEHNOLOŠKOG SISTEMA NA ULAZ ŠEMA -Kao izlaz iz tehnoloskog sistema javljaju se gotovi proizvodi i/ili usluge. Izlaz iz procesa transformacije ulaznih elemenata kreće se od cistih dobara do čistih usluga. -Čisto dobro je materijalizovani proizvod koji se moze skladištiti, transportovati i kupiti radi kasnije korišćenja. -Čista usluga je neopredmećeni proizvod koji se no moze skladištiti, već se troši čim se proizvede. -Proizvodi kao izlaz iz tehnološkog sistema određeni su količinom, kvalitetom, cenom i vremenskom dimazijom. Ove karakteristike izlaza uslovljene su ulazom i karakteristikama ulaza, tehnološkog procesa i uslovima koji vladaju na tržištu prodaje. 2

3 7. OSNOVNA PODELA OPREME U TEHNOLOŠKIM SISTEMIMA -Oprema se u tehnološkim sistemima može klasifikovati: prema nameni, s obzirom na tehnološke operacije i savremena proizvodna tehnologija. (1) Podela prema nameni: a) specijalna za obavljanje specijalizovanih zadataka i teško se prilagođavaju za neku drugu namenu. b) univerzalna povoljniji za manje obime proizvodnje, mogu da obavljaju više funkcija i širi spektar operacija. (2) Podela prema tehnološkim operacijama za usitnjavanje, grubo drobljenje, mlevenje, klasiranje asortimana, sabijanje i oblikovanje, isparavanje, sušenje, pečenje, kristalizaciju i dr... (3) Savremena proizvodna tehnologija roboti, CAD(computer aided design)/cam(computer aided manufacturing) sistemi, FPS. 8. RAČUNARSKI INTEGRISANA PROIZVODNJA (CIM) - OSNOVNE KARAKTERISTIKE -Nastala je kao posledica napretka u proizvodnoj računarskoj tehnologiji. Osam karakteristika fleksibilnih sistema za mašinsku obradu FMS po kojima se oni razlikuju od istih klasičnih sistema su: (1) Stepen automatizacije mašina i unutrašnjeg transporta mnogo je viši od fleksibilnih (2) Fleksibilni sistem za mašinsku obradu se sastoji od manjeg broja mašina (3) Raspored mašina u FS mašinske obrade odredjen je tipom i vrstom opreme ut. (4) Predvidjeni broj operacija pripreme alata u planu procesa FS značajno je manji od KS. (5) Vreme obrade pri jednom punjenju mašine mnogo je duže u FS (6) Količina i dinamika informacija u FS daleko je veća nego kod klasičnih (7) U FS mašinske obrade veličina serije zavisi od veličine narudžbiina, kapaciteta opreme i ograničenog veka alata. -Primena kompjuterske tehnologije uslovljava i pojavu: CAD (projektovanje), CAM (vođenje procesa), CAPP (planiranje procesa), CAQC (kontrola kvaliteta), ASR (automatizovano skladištenje) 9. GRUPNA TEHNOLOGIJA I FLEKSIBILNI PROIZVODNI SISTEMI OSNOVNE KARAKTERISTIKE -U osnovi fleksibilnih sistema, primenjuje se odgovarajući koncept grupisanja mašina i delova koji nije nov i koji je prisutan u koncepciji grupne tehnologije. Grupna tehnologija je zasnovana na proizvodnji na grupi mašina ili radnih mesta. -Grupe mašina proizvode samo deo nekog proizvoda, radi se o prekidnoj porizvodnji. Za prekidni proces je karakteristično da se obavlja diskretna proizvodnja i radno je intenzivniji od kontinuiranog procesa. -Koncepcija koja se danas usko vezuje za FPS je grupna tehnologija (GT) u čijoj je osnovi zahtev da se tehnološki proces organizuje s obzirom na karakteristike proizvoda. Podrazumeva grupisanje sličnih delova proizvoda u familije delova koje imaju zajednička svojstva. -Praktična primena grupne tehnologije ima dva osnovna koraka: 1) identifikovanje i determinisanje familija delova, 2) organizacija proizvodne opreme u odgovarajuće ćelije -Grupna tehnologija kao tip organizacije može da bude uspešna kod realizovanja FPS samo uz dobro razrađenu konstrukciju proizvoda i uz usku povezanost konstrukcije proizvoda sa projektovanjem samog tehnološkog procesa proizvodnje. -Problem uspostavljanja grupne tehnologije se može rešavati metodom: (1) Metod klasifikacije koristi se da bi se grupisali delovi u familiju delova i to u zavisnosti od njihovih konstrukcionih karakteristika. (2) Metod ukrupnjavanja koristi se da bi se mašine grupisale u mašinske ćelije a delovi u familije delova. 3

4 10. OCENA FLEKSIBILNOSTI TEHNOLOGIJE -Ocena fleksibilnosti postaje složenija s obzirom da fleksibilnost predstavlja meru potencijalnih mogućnosti koje sistem poseduje. -Prvi korak je ocena tipa fleksibilnosti koja je od primarnog značaja kada je u pitanju proizvodni sistem. Razlikujemo fleksibilnost: 1) proizvodnog miksa (broj delova koji se 5) toka materijala, mogu proizvesti u određenom vremenu), 6) ekspanzije, 2) opusa proizvoda, 7) inovacija, 3) mašina (lakoća sa kojom se menja 8) obima, proizvodni proces), 9) materijala. 4) modifikacije, -Ovi tipovi se grupišu u dve osnovne kategorije: procesna fleksibilnost i proizvodna fleksbilnost. -Sledeći korak je sagledavanje sposobnosti sistema da obezbedi upravo takav tip fleksibilnosti, i to se obavlja ispitivanjem inputa i outputa. -Teško je uspostaviti jedinstvenu meru fleksibilnosti FPS, i ona može da se razradi u vezu i sa različitim aspektima: 1) fleksibilnost modula, 4) organizaciona fleksibilnost (u pogledu posla, 2) fleksibilnost sistema unutrašnjeg transporta, rasporeda radnih mesta i mašina, kratkoročna i 3) računarskog sistema, dugoročna fleksibilnost). 11. OSNOVNI ELEMENTI FPS -FPS su automatizovani sistemi sa različitim mogućnostima primene. -Tehnološke promene značajne za nastanak i razvoj FPS (1) razvoj i unapređivanje mašina radilica NC, CNC, DNC (2) razvoj i unapređenje tehnologije unutrašnjeg transporta (3) razvoj i unapređenje kompjuterske tehnologije u celini -FPS ima značajnu ulogu objedinjavanja različitih organizacionih i tehnoloških oblika i jedinstveni automatizovani proizvodni sistem -Osnovni elementi FPS-a su: fleksibilna automatizacija, grupna tehnologija, CNC mašine, automatizovani unutrašnji transport, kompjuterska kontrola mašina i unutrašnjeg transporta. 12. KLASIFIKACIJA FPS PREMA BROJU ODGOVARAJUĆIH KOMPONENTI U FPS -Postoje pet klasa FPS-a: (1) Fleksibilni Proizvodni Modul (FPM) najprostija proizvodna struktura, sastoji se iz numerički kontrolisane mašine. (2) Fleksibilna Proizvodna Ćelija (FPĆ) sadrži više FPM i definiše se u zavisnosti od konstrukcije i zahteva proizvoda. (3) Fleksibilna Proizvodna Grupa (FPG) zbir FPM i FPĆ u istoj oblasti, kojima se pridružuje sistem unutrašnjeg transporta i kompjuterski sistem. (4) Fleksibilni Produkcioni Sistem (FPS) sastoji se od FPG koji se nalaze u različitim proizvodnim oblastima. (5) Fleksibilna Proizvodna Linija (FPL) skup odgovarajućih mašina radilica koje su međusobno povezane. Tipovi: automatski dirigovano vozilo, robot, konvejer, vuča, pokretno vozilo. 4

5 13. TEHNOLOŠKA DOKUMENTACIJA -Kao ulazni element, tehnološka dokumentacija ima osnovni zadatak da definiše redosled i način izvođenja tehnoloških operacija u tehnološkom procesu, vrste alata, sredstva za rad i načina rada sa njima, vrste materijala i ponašanja ljudi kao nosilaca radne aktivnosti, izvršne funkcije.najčešći oblici tehnološke dokumentacije su: (1) Tehnološka karta pregled redosleda toka predmeta koji se obrađuje, sa obeležavanjem pomoću simbola svih promena koje se dešavaju. Sadrži simbole za: operaciju (O), transport (=>), čekanje (D), kontolu ( ), i skladištenje ( ). Može da se sastavi po dva osnova: a) da se pođe od postojećih sredstava za rad i rasporeda mašina i da se zatim za odgovarajuće mašine definiše redosledi vrste operacija koje se izvode na njima; ili b) da se pođe od redosleda tehnoloških operacija uz definisanje broja i vrste sredstava za rad na kojima se izvode. (2) Tehnološki postupak definiše naziv i broj operacija sa opisom radnji u tehnološkoj operaciji uz definisanje i nekih drugih veličina: količina materijala, vreme obrade i sl. Polazi se od izbora tehnološke varijante vodeći računa o godišnjem planu proizvodnje određenog proizvoda. (3) Operacijski list daje detaljan opis tehnološke operacije sa opisom sredstava za rad, alata, sa opisom rada i detaljnim crtežom proizvoda koji se proizvodi odgovarajućom operacijom. Obuhvata: broj, naziv operacije, oznaku mašine ili radnog mesta, broj i, naziv i kvalitet elementa, dimenzije i bruto težinu materijala, složenost posla, elemente rada, opis izvođenja operacija, režime rada. 14. KANBAN SISTEM KARTICA -KANBAN je informacioni sistem koji je skrojen tako da kontroliše proizvodne zalihe u svakom koraku proizvodnog procesa. U Japanu KANBAN znaci kartica. -Ovo je sistem povlačenja koji znači da radni centri kojima su potrebni delovi iz drugih centara izvlače ih prema svojim potrebama. Za neometano delovanje ovog sistema mora se ispuniti odgovarajući plan. -Sistem koristi tromesečni planski horizont i mesečni planski ciklus. -Kartice se koriste sa dva cilja: (1) da se delovi transportuju sa jednog mesta na drugo (transportni KANBAN) (2) da se ovlasti proizvodnja delova (proizvodni KANBAN) 15. IZLAZ TEHNOLOŠKOG SISTEMA -Kao izlaz tehnološkog sistema javljaju se proizvodi i usluge, čista dobra i čiste usluge. -Čisto dobro materijalizovani proizvod koji se moţe skladištiti, transportovati i kupiti radi kasnijeg korišćenja -Čista usluga neopredmećeni proizvod koji se ne može skladištiti, nego se troši čim se proizvede. Upravljanje tehnologijom, kroz upravljanje tehnološkim operacijama se ne razlikuje za proizvode i usluge. -Željene karakteristike izlaza i sam ostvareni izlaz preko svojih karakteristika uslovljavaju ulaz i promene ulaznih elemenata kao što je predstavljeno šematski, informacionim tokom i povratnom spregom. -Elementi upravljačke povratne sprege: praćenje, merenje, planski parametri, upoređivanje stvarnog i željenog stanja, zavisnost ulaza i izlaza i upravljačka akcija. -Proizvodi kao izlazi, određeni su količinom, kvalitetom, cenom i vremenskom dimenzijom -Usluge kao izlazi imaju karakteristična svojstva u odnosu na proizvod. Usluge se mogu i klasifikovati s obzirom na opipljivost ili opredmećenost usluge u zavisnosti od toga u kojoj meri je u pružanju usluge prisutna i prodaja materijalnih dobara. 5

6 Menadžment inovacija i tehnološkog razvoja 1. MATRICA CILJEVA -Matrica ciljeva se koristi za sagledavanje promena u preduzeću pošto je uvedena nova tehnologija. -Osnovna prednost ove matrice sastoji se u tome što se oba aspekta efikasnost i efektivnost u odnosu na produktivnost mogu uključiti u kvantitativno razmatranje na taj način što je izvršena dekompozicija ili dezagregacija sveukupnih faktora produktivnosti. -U matrici mogu biti predstavljeni razni faktori: rokovi isporuke zadovoljeni, fleksibilnost procesa, fleksibilnost proizvoda, globalna produktivnost, jedinična cena, životni ciklus tehnologije, tehnološki nivo opreme, kašnjenje u primeni nove tehnologije, kvalifikaciona struktura radnika, ukupni škart, korišćenje kapaciteta mašina, materijalni troškovi proizvodnje, stepen automatizacije, stepen mehanizacije. -Na dnu matrice, težinski koeficijenti se dodeljuju svakoj od promenjivih navedenih na vrhu i to predstavlja ocenjenu značajnost pojedinih faktora koju daju eksperti. -Na krajnjoj levoj strani nalaze se ocene od 1 do 10, koje se odnose na kvantifikovanje pojedinih stvarnih vrednosti posmatranih faktora u određenom periodu. S obzirom na ove vrednosti određuje se ukupna vrednost za matricu u celini, a prosečna reperna vrednost je Korišćenjem matrice ciljeva za izračunavanje indeksa produktivnosti u jednakim vremenskim razdobljima menadžment preduzeća stiče mogućnost uvida u promene koje su nastupile primenom nove tehnologije. 2. POKAZATELJI TEHNOLOŠKOG NAPRETKA -Tehnološki razvoj je deo privrednog i društvenog razvoja. Pokazatelji tehnološkog napretka grupišu se na isnovu njihove prirode na: ekonomsko-finansijske, tehnološke i organizacione. Mogu se analizirati kvantitativno i kvalitativno. -Komponente tehnoloskog napretka: 1) Oprema Tehnička opremljenost rada (T os ) i Koeficijent povećanja tehnološkog nivoa i napretka opreme F i/o 2) Proizvod Globalna produktivnost (G p ) predstavlja sintetski pokazatelj tehnološkog progresa 3) Materijal 4) Energija Pokazatelj potrošnje električne energije (P e ) 5) Istraživanje i razvoj Odnos prihoda i troškova vezanih za IR delatnost (P i ) 6) Investicije - Pokazatelj inteziteta investicija u preduzeću (L) 7) Kadrovi - Kvalifikaciona struktura radnika 8) Zaštita čovekovog okruženja 9) Organizacija 10) Upravljanje 6

7 3. GLOBALNA I PARTIKULARNA PROIZVODNA FUNKCIJA -Proizvodnom funkcijom se kvantitativno izrazuju relacije proizvodnih faktora i postignutih nivoa proizvodnje sa datom tehnologijom. (1) Globalna proizvodna funkcija jednoznačno ukazuje na kombinaciju proizvodnih faktora da bi se dobio određeni autput, pri čemu to nije bilo kakva kombinacija koja dovodi do proizvodnje nekog autputa, već je to isključivo efikasna kombinacija inputa. To je projektovana proizvodna funkcija za određenu tehnologiju. Tehnologija se posmatra kao makrofenomen. (2) Partikularna proizvodna funkcija u konkretnim situacijama primene tehnologije u preduzeću pokazuje upotrebljene kombinacije inputa u proizvodnji autputa, pri čemu su moguća odstupanja u odnosu na projektovani, efikasni model. Tehnologija se posmatra kao mikrofenomen. Pokazuje upotrebljive inouta u proizvodnji autputa. 4. STOPA TEHNOLOŠKOG PROGRESA -Promene izazvane tehnološkim progresom odražavaju se na sve delove društva, a i sam društveni sistem deluje povratno na tehnološki progres menjajući njegovu stopu rasta. -Neki od pokazatelja i metoda za merenje tehnološkog progresa: razni aspekti produktivnosti, tehnoloski nivo opreme, brzina i stepen širenja novih tehnologija, proizvodnja i trošenje električne energije, unapređenje IR i inovativne aktivnosti itd -Praćenje tehnološkog progresa u konkretnim uslovima preduzeća značajno je sa aspekta unpaređenja proizvodnje i poslovanja u tim konkretnim uslovima. Takođe proučavanje i merenje tehnološkog progresa i poređenje sa stopom progresa u grani, zemlji, inostranstvu daje dragocene informacije. Analiza progresa je značajna i sa strane budućeg napredovanja preduzeća. IZVOĐENJE: Stopa tehnološkog progresa određuje se polazeći od kvantitativnog modela Kob- Daglasove proizvodne funkcije: Q=AL α K β (Q obim proizvodnje; L proizvodni faktor rad; K proizvodni faktor capital; α, β elasticiteti obima proizvodnje u odnosu na proizvodne faktore rad i capital, za industriju iznose α =0.58 i β =0.31). Zamenom A=e mt (e - prirodan broj, m stopa the. progresa, t - vreme) u Q=AL α K β dobijamo: Q= e mt L α K β Logaritmovanjem dobijamo: lnq = mt + α*lnl + β*lnk Diferenciranjem pod t dobijamo: ΔQ/Q = m + α*δl/l + β*δk/k Konačni izraz: m = ΔQ/Q α*δl/l β*δk/k 7

8 5. TEHNOLOŠKI PROGRES I PROMENA PROIZVODNE FUNKCIJE -Tehnološki progres se može smatrati pojavom koja izražava svaku promenu u sredstvima za proizvodnju, tehnološkim procesima i organizacionim formama proizvodnje i raspodele. Tehnološki progres se manifestuje kroz povećanja proizvodnje, porast upotrebne vrednosti proizvoda, redukciju utrošaka društvenog rada po jednicini proizvoda, napredak u znanju i uslovima rada proizvodjača. -Rast kapitala sa nivoa na nivo je uslovio povećanje proizvodnje sa tačke A na tacku F koja pripada proizvodnoj funkciji. Ovo je pojednostavljeni prikaz odnosa tehnološkog progresa i proizvodne funkcije.u tacki F tehnološki progres se ostvaruje putem: bolje metode rada, viši nivo organizacije, savremenija oprema. 6. METODE I TEHNIKE KREATIVNOG MIŠLJENJA -Kreativnost je razvoj nove i originalne ideje koja je od vrednosti za pojedinca, preduzeće ili društvo u celini. Kreativno razmišljanje obuhvata dva tipa procesa razmišljanja: (1) Divergentno razmišljanje razvija i širi proces razmišljanja počinje specifiĉnom idejom na koju dalje generiše različite perspektive. Ignorišu se ograničenja i prihvataju se razne mogućnosti. (2) Konvergentno razmišljanje prati divergentno i sužava opcije koje su raspoložive u cilju postizanja određenog broja zadovoljavajućih rešenja problema. -Problemi koji se oslanjaju na kreativno rešavanje su: (1) Inovacije postojećih proizvoda i usluga u skladu sa zahtevima kupaca (2) Snižavanje troškova kroz efikasnije i efektivnije metode proizvodnje, odnosno inovacije procesa (3) Radikalne inovacije proizvoda, usluga i procesa (4) Formulisanje strategije (5) Identifikovanje novih tržisnih mogućnosti -Problemi u kojima kreativno mišljenje ima značajnu ulogu su problemi koji nemaju samo jedno rešenje tzv. open-ended problemi. Korišćenje meoda za kreativno rešavanje problema omogućava da se na kvalitetan način iskoristi kreativni potencijal pojedinaca ili timova. -Metode i tehnike kreativnog mišljenja mogu se grupisati po tipu: (1) Za generisanje ideja Brainstorming, Brainwriting, simulacije itd. (2) Za evaluaciju ideja komparacija prednosti i nedostataka, Scoring Screens, Obrnuti Brainstorming, multifaktorska matrica itd. (3) Za implementaciju ideja RPD i PERT metoda 7. BRAINWRITING METODA -Brainwriting metoda se primenjuje u fazi prikupljanja što većeg broja ideja i omogućava nalaženje još više predloga nego metoda Brainstorming. Pogodna je za ljude koji ne vole javno da iznose predloge. Svi učesnici su podjednako aktivni, odnosno izbegava se dominacija pojedinaca. -Primenjuje se u manjim grupama od 4 do 7 osoba i zahteva heterogenost gurpe radi kreativnije atmosfere. -Izgled radnog lista u brainwriting metodi: 8

9 8. FAZE IZVOĐENJA METODE BRAINWRITING Ime Brainwriting potiče iz procesa koji podrazumeva 6 ljudi koji zapisuju 3 ideje za 5 minuta. -Faze Brainwriting-a su: 1. faza: Problem se pažljivo analizira od grupe (6 učesnika). Problem je potrebno što je moguće tačnije formulisati u pisanoj formi. Za kompleksnije probleme preporučuje se pridruživanje kompetentnih eksperata za analiziranje problema. Svaki od učesnika zapisuje 3 ideje u roku od 3 do 5 minuta. 2. faza: Po isteku 5 minuta ili kada svi završe pisanje, radni list se prosleđuje osobi sa desne strane. Zatim se u radni list dodaju tri nove ideje koje se mogu oslanjati na prethodne ili mogu biti potpuno razlčite. 3, 4, 5 i 6 faza: Analogno drugoj fazi - nakon 3-5 minuta ponovo se međusobno razmenjuju listovi sa predlozima rešenja, sve dok formular ne dođe do osobe od koje je krenuo, tj sve dok se radni listovi ne ispune. Sastanak traje minuta. Na kraju se iz 6 radnih listova dobija ukupno 108 ideja koje se dalje mogu procenjivati. 9. METODE EVALUACIJE IDEJA -Metode za evaluaciju ideja: (1) Komparacija prednosti i nedostataka ideja najjednostavniji metod evaluacije ideja se može prikazati u obliku tabele koja omogućava poredjenje prednosti i nedostataka različitih ideja. Ova tehnika se može koristiti za grubu evaluaciju, prilikom preliminarnog vrednovanja ideja. Njena osnovna slabost je u tome što pretpostavlja da svi kriterijumi imaju istu težinu. (2) Scoring Screens metoda koja kriterijume formira tako da se za svaki od njim može odrediti rejting kao slab, osrednji ili dobar. Za svaki kriterijum odredjuje se odgovarajući težinski koeficijent. Svaka pojedinačna ideja se posmatra u odnosu na pojedinačne kriterijume i njima dodeljene težine. Zatim se sumiraju izračunate vrednosti u konačan rezultat za posmatranu ideju. Za svaki skup kriterijuma odredjuje se minimalan rezultat. (3) Obrnuti Brainstorming - Metod je veoma sličan klasičnom Brainstorming-u izuzev činjenice da se umesto ideja generišu kritike. Zbog toga je ovo metod za evaluaciju ideja. Obrnuti Brainstorming se preporučuje za evaluaciju manjeg broja ideja (max 8 do 10) koje su prošle kroz prvi proces selekcije. (4) Multifaktorska matrica metoda kojom se odbacuju loše ideje i identifikuju dobre, korišćenjem sistema dodeljivanja težina idejama. U matrici je na horizontalnoj osi prikazana atraktivnost ideje, a na vertikalnoj kompatibilnost sa zahtevima organizacije, i one dopuštaju razmatranje dodatnih faktora prilikom pozicioniranja ideja u matrici. 10. METODE EVALUACIJE, RANGIRANJA I SELEKCIJE TEHNOLOGIJE (1) Metoda poređenja trškova je jedan od nčcina rangiranja tehnologija. Za uporešivanje se koristi bruto profit i odnos bruto profita i fiksnih investicija. U zemljama u razvoju se ipak moraju razmotriti i neki drugi faktori jer često troškovi nisu presudni za rangiranje već to može biti npr. minimalno korišćenje oskudnih resursa. (2) Metode rangiranja se koriste za ocenu efikasnosti tegnologije uzimajući u obzir ograničenja u zemlji domaćinu vezane za investicije, energiju uvozne sirovine radnu snagu i druge 9

10 (a) Metoda rangiranja bez dodeljivanja težinskih faktora - na osnovu efikasnosti se dodeljuju ocene. Na kraju tehnologija sa najvise uštede odnosi prevagu. Ovakav način rangiranja ne odgovara realnom stanju jer se ne uzimaju u obzir težinski faktori koji daju realniji pogled na težinu određenog ograničavajućeg faktora. (b) Metoda rangiranja sa dodeljivanjem težinskih faktora - metoda u kojoj se svakom ograničavajucem faktoru dodeljuje težinski faktor, a računica za određeni parametar se izvodi na sledeći način: -Težina = rang parametra za određenu tehnologiju/najviši rang parametra među kompariranim tehnologijama X težinski faktor parametra. -Tehnologija sa najvećim težinskim faktorom troškova tj. tehnologija koja najefikasnije koristi oskudne resurse je naravno ona koju treba preferirati. Naravno i među otpalim tehnologijama ima onih koje po nekom parametru su neuporedivo bolji izbor, ali ovde se radi o celini i kompromisu koji planer mora postići. (3) AHP metod (4) NEWTECH expert choice 11. OSNOVNI KORACI AHP METODE -AHP metoda obuhvata sledeće korake: (1) Definisanje centralnog problema odlučivanja (2) Definisanje alternativa (3) Definisanje kriterijuma, njihova dekompozicija na podkriterijume i definisanje relativnih težina kriterijuma (4) Evaluacija alternativa (5) Izbor najbolje alternative 12. STRUKTURA NEWTECH MODELA -NEWTECH Expert Choice je ekspertski sistem za podršku odlučivanju o novim tehnologijama. Ovaj model je primenjen uz pomoc Expert Choice softverskog paketa. -Pitanje koje se postavlja preduzećima, da li usvojiti novu tehnologiju ili ne, podrazumeva da se odluka mora doneti uvažavajuci mnoštvo faktora. Donosilac odluke treba da rangira relativni značaj svake od promenjivih prema konkretnim uslovima u njegovom preduzeću. -Kriterijumi za utvrđivanje faktora koji su relevantni za donosenje konačne odluke su: KFU, oprema, proizvod, finansije, kadrovi, okruženje, organizaciona struktura. -Na kraju se kao rezultat dobija skala na kojoj se rangiraju dve alternative: (1) Usvojiti novu tehnologiju (nova tehnologija DA), ili (2) Održati postojeće stanje ( nova tehnologija NE) -Kao metod zaključivanja NEWTECH koristi AHP metod Analitičkog Hijerarhijskog Procesa, a to znači da se u ovom modelu svaki element (faktor) vrednuje u odnosu na druge na istom nivou, i u vezi sa elementom na višem nivou hijerarhije, i to prema značaju, preferenciji i verovatnoći. -Expert Choice i AHP metod su ugrađeni u softverski paket NEWTECH koji je prilagodjen za donosenje kompleksne odluke o tome da li usvojiti novu tehnologiju u preduzeću. 10

Menadžment inovacija i tehnološkog razvoja

Menadžment inovacija i tehnološkog razvoja MTR - skripta za II deo - MI (by Stepke, školska 2011-12) - Menadžment inovacija i tehnološkog razvoja 19. Tehnološki napredak i pokazatelji Pokazatelji tehnološkog napretka se odnose na osnovne komponente

Διαβάστε περισσότερα

2. TEHNOLOŠKI SISTEM, OPŠTI MODEL TEHNOLOŠKOG SISTEMA (247 MT)

2. TEHNOLOŠKI SISTEM, OPŠTI MODEL TEHNOLOŠKOG SISTEMA (247 MT) 1. HIJERARHIJSKA STRUKTURA POSLOVNOG SISTEMA (251 MT) -Hijerarhijska struktura poslovnog sistema stvara mogućnost za adekvatnije upravljanje organizacijom koja predstavlja sistem sastavljen od podsistema

Διαβάστε περισσότερα

IZRAČUNAVANJE POKAZATELJA NAČINA RADA NAČINA RADA (ISKORIŠĆENOSTI KAPACITETA, STEPENA OTVORENOSTI RADNIH MESTA I NIVOA ORGANIZOVANOSTI)

IZRAČUNAVANJE POKAZATELJA NAČINA RADA NAČINA RADA (ISKORIŠĆENOSTI KAPACITETA, STEPENA OTVORENOSTI RADNIH MESTA I NIVOA ORGANIZOVANOSTI) IZRAČUNAVANJE POKAZATELJA NAČINA RADA NAČINA RADA (ISKORIŠĆENOSTI KAPACITETA, STEPENA OTVORENOSTI RADNIH MESTA I NIVOA ORGANIZOVANOSTI) Izračunavanje pokazatelja načina rada OTVORENOG RM RASPOLOŽIVO RADNO

Διαβάστε περισσότερα

UNIVERZITET U NIŠU ELEKTRONSKI FAKULTET SIGNALI I SISTEMI. Zbirka zadataka

UNIVERZITET U NIŠU ELEKTRONSKI FAKULTET SIGNALI I SISTEMI. Zbirka zadataka UNIVERZITET U NIŠU ELEKTRONSKI FAKULTET Goran Stančić SIGNALI I SISTEMI Zbirka zadataka NIŠ, 014. Sadržaj 1 Konvolucija Literatura 11 Indeks pojmova 11 3 4 Sadržaj 1 Konvolucija Zadatak 1. Odrediti konvoluciju

Διαβάστε περισσότερα

3.1 Granična vrednost funkcije u tački

3.1 Granična vrednost funkcije u tački 3 Granična vrednost i neprekidnost funkcija 2 3 Granična vrednost i neprekidnost funkcija 3. Granična vrednost funkcije u tački Neka je funkcija f(x) definisana u tačkama x za koje je 0 < x x 0 < r, ili

Διαβάστε περισσότερα

MTR - II KOLOKVIJUM

MTR - II KOLOKVIJUM MTR - II KOLOKVIJUM Menadžment tehnologije i razvoja 1. Hijerarhijska struktura poslovnog sistema 2. Opšti model tehnološkog sistema 3. Struktura tehnološkog sistema 4. Veze između tehnoloških sistema

Διαβάστε περισσότερα

SISTEMI NELINEARNIH JEDNAČINA

SISTEMI NELINEARNIH JEDNAČINA SISTEMI NELINEARNIH JEDNAČINA April, 2013 Razni zapisi sistema Skalarni oblik: Vektorski oblik: F = f 1 f n f 1 (x 1,, x n ) = 0 f n (x 1,, x n ) = 0, x = (1) F(x) = 0, (2) x 1 0, 0 = x n 0 Definicije

Διαβάστε περισσότερα

PROIZVODNI KAPACITET

PROIZVODNI KAPACITET PROIZVODNI KAPACITET PROGRAMSKA ORIJENTACIJA PREDUZEĆA Proizvodno preduzeće mora donei odluku o: 1. programu proizvodnje, 2. godišnjem obimu proizvodnje, 3. godišnjem koninuieu proizvodnje, 4. razvoju

Διαβάστε περισσότερα

PROIZVODNI KAPACITET

PROIZVODNI KAPACITET PROIZVODNI KAPACITET PROGRAMSKA ORIJENTACIJA PREDUZEĆA Proizvodno preduzeće mora doneti odluku o: 1. programu proizvodnje, 2. godišnjem obimu proizvodnje, 3. godišnjem kontinuitetu proizvodnje, 4. razvoju

Διαβάστε περισσότερα

Osnovni primer. (Z, +,,, 0, 1) je komutativan prsten sa jedinicom: množenje je distributivno prema sabiranju

Osnovni primer. (Z, +,,, 0, 1) je komutativan prsten sa jedinicom: množenje je distributivno prema sabiranju RAČUN OSTATAKA 1 1 Prsten celih brojeva Z := N + {} N + = {, 3, 2, 1,, 1, 2, 3,...} Osnovni primer. (Z, +,,,, 1) je komutativan prsten sa jedinicom: sabiranje (S1) asocijativnost x + (y + z) = (x + y)

Διαβάστε περισσότερα

numeričkih deskriptivnih mera.

numeričkih deskriptivnih mera. DESKRIPTIVNA STATISTIKA Numeričku seriju podataka opisujemo pomoću Numeričku seriju podataka opisujemo pomoću numeričkih deskriptivnih mera. Pokazatelji centralne tendencije Aritmetička sredina, Medijana,

Διαβάστε περισσότερα

Elementi spektralne teorije matrica

Elementi spektralne teorije matrica Elementi spektralne teorije matrica Neka je X konačno dimenzionalan vektorski prostor nad poljem K i neka je A : X X linearni operator. Definicija. Skalar λ K i nenula vektor u X se nazivaju sopstvena

Διαβάστε περισσότερα

Računarska grafika. Rasterizacija linije

Računarska grafika. Rasterizacija linije Računarska grafika Osnovni inkrementalni algoritam Drugi naziv u literaturi digitalni diferencijalni analizator (DDA) Pretpostavke (privremena ograničenja koja se mogu otkloniti jednostavnim uopštavanjem

Διαβάστε περισσότερα

INTELIGENTNO UPRAVLJANJE

INTELIGENTNO UPRAVLJANJE INTELIGENTNO UPRAVLJANJE Fuzzy sistemi zaključivanja Vanr.prof. Dr. Lejla Banjanović-Mehmedović Mehmedović 1 Osnovni elementi fuzzy sistema zaključivanja Fazifikacija Baza znanja Baze podataka Baze pravila

Διαβάστε περισσότερα

PRAVA. Prava je u prostoru određena jednom svojom tačkom i vektorom paralelnim sa tom pravom ( vektor paralelnosti).

PRAVA. Prava je u prostoru određena jednom svojom tačkom i vektorom paralelnim sa tom pravom ( vektor paralelnosti). PRAVA Prava je kao i ravan osnovni geometrijski ojam i ne definiše se. Prava je u rostoru određena jednom svojom tačkom i vektorom aralelnim sa tom ravom ( vektor aralelnosti). M ( x, y, z ) 3 Posmatrajmo

Διαβάστε περισσότερα

DISKRETNA MATEMATIKA - PREDAVANJE 7 - Jovanka Pantović

DISKRETNA MATEMATIKA - PREDAVANJE 7 - Jovanka Pantović DISKRETNA MATEMATIKA - PREDAVANJE 7 - Jovanka Pantović Novi Sad April 17, 2018 1 / 22 Teorija grafova April 17, 2018 2 / 22 Definicija Graf je ure dena trojka G = (V, G, ψ), gde je (i) V konačan skup čvorova,

Διαβάστε περισσότερα

Ispitivanje toka i skiciranje grafika funkcija

Ispitivanje toka i skiciranje grafika funkcija Ispitivanje toka i skiciranje grafika funkcija Za skiciranje grafika funkcije potrebno je ispitati svako od sledećih svojstava: Oblast definisanosti: D f = { R f R}. Parnost, neparnost, periodičnost. 3

Διαβάστε περισσότερα

OSNOVI ELEKTRONIKE VEŽBA BROJ 1 OSNOVNA KOLA SA DIODAMA

OSNOVI ELEKTRONIKE VEŽBA BROJ 1 OSNOVNA KOLA SA DIODAMA ELEKTROTEHNIČKI FAKULTET U BEOGRADU KATEDRA ZA ELEKTRONIKU OSNOVI ELEKTRONIKE SVI ODSECI OSIM ODSEKA ZA ELEKTRONIKU LABORATORIJSKE VEŽBE VEŽBA BROJ 1 OSNOVNA KOLA SA DIODAMA Autori: Goran Savić i Milan

Διαβάστε περισσότερα

Kaskadna kompenzacija SAU

Kaskadna kompenzacija SAU Kaskadna kompenzacija SAU U inženjerskoj praksi, naročito u sistemima regulacije elektromotornih pogona i tehnoloških procesa, veoma često se primenjuje metoda kaskadne kompenzacije, u čijoj osnovi su

Διαβάστε περισσότερα

Računarska grafika. Rasterizacija linije

Računarska grafika. Rasterizacija linije Računarska grafika Osnovni inkrementalni algoritam Drugi naziv u literaturi digitalni diferencijalni analizator (DDA) Pretpostavke (privremena ograničenja koja se mogu otkloniti jednostavnim uopštavanjem

Διαβάστε περισσότερα

Teorijske osnove informatike 1

Teorijske osnove informatike 1 Teorijske osnove informatike 1 9. oktobar 2014. () Teorijske osnove informatike 1 9. oktobar 2014. 1 / 17 Funkcije Veze me du skupovima uspostavljamo skupovima koje nazivamo funkcijama. Neformalno, funkcija

Διαβάστε περισσότερα

Pravilo 1. Svaki tip entiteta ER modela postaje relaciona šema sa istim imenom.

Pravilo 1. Svaki tip entiteta ER modela postaje relaciona šema sa istim imenom. 1 Pravilo 1. Svaki tip entiteta ER modela postaje relaciona šema sa istim imenom. Pravilo 2. Svaki atribut entiteta postaje atribut relacione šeme pod istim imenom. Pravilo 3. Primarni ključ entiteta postaje

Διαβάστε περισσότερα

41. Jednačine koje se svode na kvadratne

41. Jednačine koje se svode na kvadratne . Jednačine koje se svode na kvadrane Simerične recipročne) jednačine Jednačine oblika a n b n c n... c b a nazivamo simerične jednačine, zbog simeričnosi koeficijenaa koeficijeni uz jednaki). k i n k

Διαβάστε περισσότερα

Iskazna logika 3. Matematička logika u računarstvu. novembar 2012

Iskazna logika 3. Matematička logika u računarstvu. novembar 2012 Iskazna logika 3 Matematička logika u računarstvu Department of Mathematics and Informatics, Faculty of Science,, Serbia novembar 2012 Deduktivni sistemi 1 Definicija Deduktivni sistem (ili formalna teorija)

Διαβάστε περισσότερα

IZVODI ZADACI (I deo)

IZVODI ZADACI (I deo) IZVODI ZADACI (I deo) Najpre da se podsetimo tablice i osnovnih pravila:. C`=0. `=. ( )`= 4. ( n )`=n n-. (a )`=a lna 6. (e )`=e 7. (log a )`= 8. (ln)`= ` ln a (>0) 9. = ( 0) 0. `= (>0) (ovde je >0 i a

Διαβάστε περισσότερα

1. TEHNOLOŠKI SISTEM, OPŠTI MODEL TEHNOLOŠKOG SISTEMA

1. TEHNOLOŠKI SISTEM, OPŠTI MODEL TEHNOLOŠKOG SISTEMA II DEO 1. TEHNOLOŠKI SISTEM, OPŠTI MODEL TEHNOLOŠKOG SISTEMA Tehnološki sistem je deo šireg sistema i rezultat je integralnog delovanja ljudi u raznim vrstama radnih procesa. Tehnološki sistemi se po svojoj

Διαβάστε περισσότερα

ELEKTROTEHNIČKI ODJEL

ELEKTROTEHNIČKI ODJEL MATEMATIKA. Neka je S skup svih živućih državljana Republike Hrvatske..04., a f preslikavanje koje svakom elementu skupa S pridružuje njegov horoskopski znak (bez podznaka). a) Pokažite da je f funkcija,

Διαβάστε περισσότερα

Pismeni ispit iz matematike Riješiti sistem jednačina i diskutovati rješenja sistema u zavisnosti od parametra: ( ) + 1.

Pismeni ispit iz matematike Riješiti sistem jednačina i diskutovati rješenja sistema u zavisnosti od parametra: ( ) + 1. Pismeni ispit iz matematike 0 008 GRUPA A Riješiti sistem jednačina i diskutovati rješenja sistema u zavisnosti od parametra: λ + z = Ispitati funkciju i nacrtati njen grafik: + ( λ ) + z = e Izračunati

Διαβάστε περισσότερα

IZVODI ZADACI ( IV deo) Rešenje: Najpre ćemo logaritmovati ovu jednakost sa ln ( to beše prirodni logaritam za osnovu e) a zatim ćemo

IZVODI ZADACI ( IV deo) Rešenje: Najpre ćemo logaritmovati ovu jednakost sa ln ( to beše prirodni logaritam za osnovu e) a zatim ćemo IZVODI ZADACI ( IV deo) LOGARITAMSKI IZVOD Logariamskim izvodom funkcije f(), gde je >0 i, nazivamo izvod logarima e funkcije, o jes: (ln ) f ( ) f ( ) Primer. Nadji izvod funkcije Najpre ćemo logarimovai

Διαβάστε περισσότερα

MATRICE I DETERMINANTE - formule i zadaci - (Matrice i determinante) 1 / 15

MATRICE I DETERMINANTE - formule i zadaci - (Matrice i determinante) 1 / 15 MATRICE I DETERMINANTE - formule i zadaci - (Matrice i determinante) 1 / 15 Matrice - osnovni pojmovi (Matrice i determinante) 2 / 15 (Matrice i determinante) 2 / 15 Matrice - osnovni pojmovi Matrica reda

Διαβάστε περισσότερα

Elektrotehnički fakultet univerziteta u Beogradu 17.maj Odsek za Softversko inžinjerstvo

Elektrotehnički fakultet univerziteta u Beogradu 17.maj Odsek za Softversko inžinjerstvo Elektrotehnički fakultet univerziteta u Beogradu 7.maj 009. Odsek za Softversko inžinjerstvo Performanse računarskih sistema Drugi kolokvijum Predmetni nastavnik: dr Jelica Protić (35) a) (0) Posmatra

Διαβάστε περισσότερα

Korektivno održavanje

Korektivno održavanje Održavanje mreže Korektivno održavanje Uzroci otkaza mogu biti: loši radni uslovi (temperatura, loše održavanje čistoće...), operativne promene (promene konfiguracije, neadekvatno manipulisanje...) i nedostaci

Διαβάστε περισσότερα

III VEŽBA: FURIJEOVI REDOVI

III VEŽBA: FURIJEOVI REDOVI III VEŽBA: URIJEOVI REDOVI 3.1. eorijska osnova Posmatrajmo neki vremenski kontinualan signal x(t) na intervalu definisati: t + t t. ada se može X [ k ] = 1 t + t x ( t ) e j 2 π kf t dt, gde je f = 1/.

Διαβάστε περισσότερα

Betonske konstrukcije 1 - vežbe 3 - Veliki ekscentricitet -Dodatni primeri

Betonske konstrukcije 1 - vežbe 3 - Veliki ekscentricitet -Dodatni primeri Betonske konstrukcije 1 - vežbe 3 - Veliki ekscentricitet -Dodatni primeri 1 1 Zadatak 1b Čisto savijanje - vezano dimenzionisanje Odrediti potrebnu površinu armature za presek poznatih dimenzija, pravougaonog

Διαβάστε περισσότερα

Uvod Teorija odlučivanja je analitički i sistematski pristup proučavanju procesa donošenja odluka Bez obzira o čemu donosimo odluku imamo 6 koraka za

Uvod Teorija odlučivanja je analitički i sistematski pristup proučavanju procesa donošenja odluka Bez obzira o čemu donosimo odluku imamo 6 koraka za Osnovne teorije odlučivanja Uvod Teorija odlučivanja je analitički i sistematski pristup proučavanju procesa donošenja odluka Bez obzira o čemu donosimo odluku imamo 6 koraka za donošenje dobre odluke:

Διαβάστε περισσότερα

Konstruisanje. Dobro došli na... SREDNJA MAŠINSKA ŠKOLA NOVI SAD DEPARTMAN ZA PROJEKTOVANJE I KONSTRUISANJE

Konstruisanje. Dobro došli na... SREDNJA MAŠINSKA ŠKOLA NOVI SAD DEPARTMAN ZA PROJEKTOVANJE I KONSTRUISANJE Dobro došli na... Konstruisanje GRANIČNI I KRITIČNI NAPON slajd 2 Kritični naponi Izazivaju kritične promene oblika Delovi ne mogu ispravno da vrše funkciju Izazivaju plastične deformacije Može doći i

Διαβάστε περισσότερα

UPRAVLJANJE TROŠKOVIMA

UPRAVLJANJE TROŠKOVIMA UPRAVLJANJE TROŠKOVIMA Troškovi Predstavljaju novčano izražena trošenja sredstava i rada. Postoji više različitih klasifikacija troškova, u zavisnosti od aspekta posmatranja. Vrste troškova U zavisnosti

Διαβάστε περισσότερα

Strukture podataka i algoritmi 1. kolokvij 16. studenog Zadatak 1

Strukture podataka i algoritmi 1. kolokvij 16. studenog Zadatak 1 Strukture podataka i algoritmi 1. kolokvij Na kolokviju je dozvoljeno koristiti samo pribor za pisanje i službeni šalabahter. Predajete samo papire koje ste dobili. Rezultati i uvid u kolokvije: ponedjeljak,

Διαβάστε περισσότερα

Operacije s matricama

Operacije s matricama Linearna algebra I Operacije s matricama Korolar 3.1.5. Množenje matrica u vektorskom prostoru M n (F) ima sljedeća svojstva: (1) A(B + C) = AB + AC, A, B, C M n (F); (2) (A + B)C = AC + BC, A, B, C M

Διαβάστε περισσότερα

Algoritmi zadaci za kontrolni

Algoritmi zadaci za kontrolni Algoritmi zadaci za kontrolni 1. Nacrtati algoritam za sabiranje ulaznih brojeva a i b Strana 1 . Nacrtati algoritam za izračunavanje sledeće funkcije: x y x 1 1 x x ako ako je : je : x x 1 x x 1 Strana

Διαβάστε περισσότερα

Osnovne teoreme diferencijalnog računa

Osnovne teoreme diferencijalnog računa Osnovne teoreme diferencijalnog računa Teorema Rolova) Neka je funkcija f definisana na [a, b], pri čemu važi f je neprekidna na [a, b], f je diferencijabilna na a, b) i fa) fb). Tada postoji ξ a, b) tako

Διαβάστε περισσότερα

Pismeni ispit iz matematike GRUPA A 1. Napisati u trigonometrijskom i eksponencijalnom obliku kompleksni broj, zatim naći 4 z.

Pismeni ispit iz matematike GRUPA A 1. Napisati u trigonometrijskom i eksponencijalnom obliku kompleksni broj, zatim naći 4 z. Pismeni ispit iz matematike 06 007 Napisati u trigonometrijskom i eksponencijalnom obliku kompleksni broj z = + i, zatim naći z Ispitati funkciju i nacrtati grafik : = ( ) y e + 6 Izračunati integral:

Διαβάστε περισσότερα

FTN Novi Sad Katedra za motore i vozila. Teorija kretanja drumskih vozila Vučno-dinamičke performanse vozila: MAKSIMALNA BRZINA

FTN Novi Sad Katedra za motore i vozila. Teorija kretanja drumskih vozila Vučno-dinamičke performanse vozila: MAKSIMALNA BRZINA : MAKSIMALNA BRZINA Maksimalna brzina kretanja F O (N) F OI i m =i I i m =i II F Oid Princip određivanja v MAX : Drugi Njutnov zakon Dokle god je: F O > ΣF otp vozilo ubrzava Kada postane: F O = ΣF otp

Διαβάστε περισσότερα

Zavrxni ispit iz Matematiqke analize 1

Zavrxni ispit iz Matematiqke analize 1 Građevinski fakultet Univerziteta u Beogradu 3.2.2016. Zavrxni ispit iz Matematiqke analize 1 Prezime i ime: Broj indeksa: 1. Definisati Koxijev niz. Dati primer niza koji nije Koxijev. 2. Dat je red n=1

Διαβάστε περισσότερα

2log. se zove numerus (logaritmand), je osnova (baza) log. log. log =

2log. se zove numerus (logaritmand), je osnova (baza) log. log. log = ( > 0, 0)!" # > 0 je najčešći uslov koji postavljamo a još je,, > 0 se zove numerus (aritmand), je osnova (baza). 0.. ( ) +... 7.. 8. Za prelazak na neku novu bazu c: 9. Ako je baza (osnova) 0 takvi se

Διαβάστε περισσότερα

5 Ispitivanje funkcija

5 Ispitivanje funkcija 5 Ispitivanje funkcija 3 5 Ispitivanje funkcija Ispitivanje funkcije pretodi crtanju grafika funkcije. Opšti postupak ispitivanja funkcija koje su definisane eksplicitno y = f() sadrži sledeće elemente:

Διαβάστε περισσότερα

EuroCons Group. Karika koja povezuje Konsalting, Projektovanje, Inženjering, Zastupanje

EuroCons Group. Karika koja povezuje Konsalting, Projektovanje, Inženjering, Zastupanje EuroCons Group Karika koja povezuje Filtracija vazduha Obrok vazduha 24kg DNEVNO Većina ljudi ima razvijenu svest šta jede i pije, ali jesmo li svesni šta udišemo? Obrok hrane 1kg DNEVNO Obrok tečnosti

Διαβάστε περισσότερα

Numerička matematika 2. kolokvij (1. srpnja 2009.)

Numerička matematika 2. kolokvij (1. srpnja 2009.) Numerička matematika 2. kolokvij (1. srpnja 29.) Zadatak 1 (1 bodova.) Teorijsko pitanje. (A) Neka je G R m n, uz m n, pravokutna matrica koja ima puni rang po stupcima, tj. rang(g) = n. (a) Napišite puni

Διαβάστε περισσότερα

Sistemi veštačke inteligencije primer 1

Sistemi veštačke inteligencije primer 1 Sistemi veštačke inteligencije primer 1 1. Na jeziku predikatskog računa formalizovati rečenice: a) Miloš je slikar. b) Sava nije slikar. c) Svi slikari su umetnici. Uz pomoć metode rezolucije dokazati

Διαβάστε περισσότερα

5. Karakteristične funkcije

5. Karakteristične funkcije 5. Karakteristične funkcije Profesor Milan Merkle emerkle@etf.rs milanmerkle.etf.rs Verovatnoća i Statistika-proleće 2018 Milan Merkle Karakteristične funkcije ETF Beograd 1 / 10 Definicija Karakteristična

Διαβάστε περισσότερα

Apsolutno neprekidne raspodele Raspodele apsolutno neprekidnih sluqajnih promenljivih nazivaju se apsolutno neprekidnim raspodelama.

Apsolutno neprekidne raspodele Raspodele apsolutno neprekidnih sluqajnih promenljivih nazivaju se apsolutno neprekidnim raspodelama. Apsolutno neprekidne raspodele Raspodele apsolutno neprekidnih sluqajnih promenljivih nazivaju se apsolutno neprekidnim raspodelama. a b Verovatno a da sluqajna promenljiva X uzima vrednost iz intervala

Διαβάστε περισσότερα

100g maslaca: 751kcal = 20g : E maslac E maslac = (751 x 20)/100 E maslac = 150,2kcal 100g med: 320kcal = 30g : E med E med = (320 x 30)/100 E med =

100g maslaca: 751kcal = 20g : E maslac E maslac = (751 x 20)/100 E maslac = 150,2kcal 100g med: 320kcal = 30g : E med E med = (320 x 30)/100 E med = 100g maslaca: 751kcal = 20g : E maslac E maslac = (751 x 20)/100 E maslac = 150,2kcal 100g med: 320kcal = 30g : E med E med = (320 x 30)/100 E med = 96kcal 100g mleko: 49kcal = 250g : E mleko E mleko =

Διαβάστε περισσότερα

Verovatnoća i Statistika I deo Teorija verovatnoće (zadaci) Beleške dr Bobana Marinkovića

Verovatnoća i Statistika I deo Teorija verovatnoće (zadaci) Beleške dr Bobana Marinkovića Verovatnoća i Statistika I deo Teorija verovatnoće zadaci Beleške dr Bobana Marinkovića Iz skupa, 2,, 00} bira se na slučajan način 5 brojeva Odrediti skup elementarnih dogadjaja ako se brojevi biraju

Διαβάστε περισσότερα

Kontrolni zadatak (Tačka, prava, ravan, diedar, poliedar, ortogonalna projekcija), grupa A

Kontrolni zadatak (Tačka, prava, ravan, diedar, poliedar, ortogonalna projekcija), grupa A Kontrolni zadatak (Tačka, prava, ravan, diedar, poliedar, ortogonalna projekcija), grupa A Ime i prezime: 1. Prikazane su tačke A, B i C i prave a,b i c. Upiši simbole Î, Ï, Ì ili Ë tako da dobijeni iskazi

Διαβάστε περισσότερα

4.7. Zadaci Formalizam diferenciranja (teorija na stranama ) 343. Znajući izvod funkcije x arctg x, odrediti izvod funkcije x arcctg x.

4.7. Zadaci Formalizam diferenciranja (teorija na stranama ) 343. Znajući izvod funkcije x arctg x, odrediti izvod funkcije x arcctg x. 4.7. ZADACI 87 4.7. Zadaci 4.7.. Formalizam diferenciranja teorija na stranama 4-46) 340. Znajući izvod funkcije arcsin, odrediti izvod funkcije arccos. Rešenje. Polazeći od jednakosti arcsin + arccos

Διαβάστε περισσότερα

Zadaci sa prethodnih prijemnih ispita iz matematike na Beogradskom univerzitetu

Zadaci sa prethodnih prijemnih ispita iz matematike na Beogradskom univerzitetu Zadaci sa prethodnih prijemnih ispita iz matematike na Beogradskom univerzitetu Trigonometrijske jednačine i nejednačine. Zadaci koji se rade bez upotrebe trigonometrijskih formula. 00. FF cos x sin x

Διαβάστε περισσότερα

7 Algebarske jednadžbe

7 Algebarske jednadžbe 7 Algebarske jednadžbe 7.1 Nultočke polinoma Skup svih polinoma nad skupom kompleksnih brojeva označavamo sa C[x]. Definicija. Nultočka polinoma f C[x] je svaki kompleksni broj α takav da je f(α) = 0.

Διαβάστε περισσότερα

XI dvoqas veжbi dr Vladimir Balti. 4. Stabla

XI dvoqas veжbi dr Vladimir Balti. 4. Stabla XI dvoqas veжbi dr Vladimir Balti 4. Stabla Teorijski uvod Teorijski uvod Definicija 5.7.1. Stablo je povezan graf bez kontura. Definicija 5.7.1. Stablo je povezan graf bez kontura. Primer 5.7.1. Sva stabla

Διαβάστε περισσότερα

1. a) Dijagram tokova materijala i informacija za program proizvodnje

1. a) Dijagram tokova materijala i informacija za program proizvodnje . a) Dijagram tokova materijala i informacija za program proizvodnje SKLADIŠTENJE MATERIJALA PRIJEMNA KONTROLA ULAZ P I P II N V N VI 0 0 0 0 70 70 70 70 590 59 59 59 59 59 5970 MONTAŽA PROIZVODA UPRAVLJANJE

Διαβάστε περισσότερα

2 tg x ctg x 1 = =, cos 2x Zbog četvrtog kvadranta rješenje je: 2 ctg x

2 tg x ctg x 1 = =, cos 2x Zbog četvrtog kvadranta rješenje je: 2 ctg x Zadatak (Darjan, medicinska škola) Izračunaj vrijednosti trigonometrijskih funkcija broja ako je 6 sin =,,. 6 Rješenje Ponovimo trigonometrijske funkcije dvostrukog kuta! Za argument vrijede sljedeće formule:

Διαβάστε περισσότερα

(P.I.) PRETPOSTAVKA INDUKCIJE - pretpostavimo da tvrdnja vrijedi za n = k.

(P.I.) PRETPOSTAVKA INDUKCIJE - pretpostavimo da tvrdnja vrijedi za n = k. 1 3 Skupovi brojeva 3.1 Skup prirodnih brojeva - N N = {1, 2, 3,...} Aksiom matematičke indukcije Neka je N skup prirodnih brojeva i M podskup od N. Ako za M vrijede svojstva: 1) 1 M 2) n M (n + 1) M,

Διαβάστε περισσότερα

TROŠAK KAPITALA Predmet: Upravljanje finansijskim odlukama i rizicima Profesor: Dr sci Sead Mušinbegovid Fakultet za menadžment i poslovnu ekonomiju

TROŠAK KAPITALA Predmet: Upravljanje finansijskim odlukama i rizicima Profesor: Dr sci Sead Mušinbegovid Fakultet za menadžment i poslovnu ekonomiju TROŠAK KAPITALA Predmet: Upravljanje finansijskim odlukama i rizicima Profesor: Dr sci Sead Mušinbegovid Fakultet za menadžment i poslovnu ekonomiju Sadržaj predavnaja: Trošak kapitala I. Trošak duga II.

Διαβάστε περισσότερα

LANCI & ELEMENTI ZA KAČENJE

LANCI & ELEMENTI ZA KAČENJE LANCI & ELEMENTI ZA KAČENJE 0 4 0 1 Lanci za vešanje tereta prema standardu MSZ EN 818-2 Lanci su izuzetno pogodni za obavljanje zahtevnih operacija prenošenja tereta. Opseg radne temperature se kreće

Διαβάστε περισσότερα

PARNA POSTROJENJA ZA KOMBINIRANU PROIZVODNJU ELEKTRIČNE I TOPLINSKE ENERGIJE (ENERGANE)

PARNA POSTROJENJA ZA KOMBINIRANU PROIZVODNJU ELEKTRIČNE I TOPLINSKE ENERGIJE (ENERGANE) (Enegane) List: PARNA POSTROJENJA ZA KOMBINIRANU PROIZVODNJU ELEKTRIČNE I TOPLINSKE ENERGIJE (ENERGANE) Na mjestima gdje se istovremeno troši električna i toplinska energija, ekonomičan način opskrbe energijom

Διαβάστε περισσότερα

10. STABILNOST KOSINA

10. STABILNOST KOSINA MEHANIKA TLA: Stabilnot koina 101 10. STABILNOST KOSINA 10.1 Metode proračuna koina Problem analize tabilnoti zemljanih maa vodi e na određivanje odnoa između rapoložive mičuće čvrtoće i proečnog mičućeg

Διαβάστε περισσότερα

PARCIJALNI IZVODI I DIFERENCIJALI. Sama definicija parcijalnog izvoda i diferencijala je malo teža, mi se njome ovde nećemo baviti a vi ćete je,

PARCIJALNI IZVODI I DIFERENCIJALI. Sama definicija parcijalnog izvoda i diferencijala je malo teža, mi se njome ovde nećemo baviti a vi ćete je, PARCIJALNI IZVODI I DIFERENCIJALI Sama definicija parcijalnog ivoda i diferencijala je malo teža, mi se njome ovde nećemo baviti a vi ćete je, naravno, naučiti onako kako vaš profesor ahteva. Mi ćemo probati

Διαβάστε περισσότερα

M086 LA 1 M106 GRP. Tema: Baza vektorskog prostora. Koordinatni sustav. Norma. CSB nejednakost

M086 LA 1 M106 GRP. Tema: Baza vektorskog prostora. Koordinatni sustav. Norma. CSB nejednakost M086 LA 1 M106 GRP Tema: CSB nejednakost. 19. 10. 2017. predavač: Rudolf Scitovski, Darija Marković asistent: Darija Brajković, Katarina Vincetić P 1 www.fizika.unios.hr/grpua/ 1 Baza vektorskog prostora.

Διαβάστε περισσότερα

Eliminacijski zadatak iz Matematike 1 za kemičare

Eliminacijski zadatak iz Matematike 1 za kemičare Za mnoge reakcije vrijedi Arrheniusova jednadžba, koja opisuje vezu koeficijenta brzine reakcije i temperature: K = Ae Ea/(RT ). - T termodinamička temperatura (u K), - R = 8, 3145 J K 1 mol 1 opća plinska

Διαβάστε περισσότερα

KVADRATNA FUNKCIJA. Kvadratna funkcija je oblika: Kriva u ravni koja predstavlja grafik funkcije y = ax + bx + c. je parabola.

KVADRATNA FUNKCIJA. Kvadratna funkcija je oblika: Kriva u ravni koja predstavlja grafik funkcije y = ax + bx + c. je parabola. KVADRATNA FUNKCIJA Kvadratna funkcija je oblika: = a + b + c Gde je R, a 0 i a, b i c su realni brojevi. Kriva u ravni koja predstavlja grafik funkcije = a + b + c je parabola. Najpre ćemo naučiti kako

Διαβάστε περισσότερα

APROKSIMACIJA FUNKCIJA

APROKSIMACIJA FUNKCIJA APROKSIMACIJA FUNKCIJA Osnovni koncepti Gradimir V. Milovanović MF, Beograd, 14. mart 2011. APROKSIMACIJA FUNKCIJA p.1/46 Osnovni problem u TA Kako za datu funkciju f iz velikog prostora X naći jednostavnu

Διαβάστε περισσότερα

Uvod u neparametarske testove

Uvod u neparametarske testove Str. 148 Uvod u neparametarske testove Predavač: Dr Mirko Savić savicmirko@ef.uns.ac.rs www.ef.uns.ac.rs Hi-kvadrat testovi c Str. 149 Koristi se za upoređivanje dve serije frekvencija. Vrste c testa:

Διαβάστε περισσότερα

Trigonometrija 2. Adicijske formule. Formule dvostrukog kuta Formule polovičnog kuta Pretvaranje sume(razlike u produkt i obrnuto

Trigonometrija 2. Adicijske formule. Formule dvostrukog kuta Formule polovičnog kuta Pretvaranje sume(razlike u produkt i obrnuto Trigonometrija Adicijske formule Formule dvostrukog kuta Formule polovičnog kuta Pretvaranje sume(razlike u produkt i obrnuto Razumijevanje postupka izrade složenijeg matematičkog problema iz osnova trigonometrije

Διαβάστε περισσότερα

Ravnotežni model koji je u osnovi savremene finansijske teorije Izveden primenom principa diversifikacije pod pojednostavljenim pretpostavkama

Ravnotežni model koji je u osnovi savremene finansijske teorije Izveden primenom principa diversifikacije pod pojednostavljenim pretpostavkama CAPM Model vrednovanja kapitala (CAPM) Ravnotežni model koji je u osnovi savremene finansijske teorije Izveden primenom principa diversifikacije pod pojednostavljenim pretpostavkama Markowitz, Sharpe,

Διαβάστε περισσότερα

ZBIRKA POTPUNO RIJEŠENIH ZADATAKA

ZBIRKA POTPUNO RIJEŠENIH ZADATAKA **** IVANA SRAGA **** 1992.-2011. ZBIRKA POTPUNO RIJEŠENIH ZADATAKA PRIRUČNIK ZA SAMOSTALNO UČENJE POTPUNO RIJEŠENI ZADACI PO ŽUTOJ ZBIRCI INTERNA SKRIPTA CENTRA ZA PODUKU α M.I.M.-Sraga - 1992.-2011.

Διαβάστε περισσότερα

Poglavlje 7. Blok dijagrami diskretnih sistema

Poglavlje 7. Blok dijagrami diskretnih sistema Poglavlje 7 Blok dijagrami diskretnih sistema 95 96 Poglavlje 7. Blok dijagrami diskretnih sistema Stav 7.1 Strukturni dijagram diskretnog sistema u kome su sve veliqine prikazane svojim Laplasovim transformacijama

Διαβάστε περισσότερα

radni nerecenzirani materijal za predavanja R(f) = {f(x) x D}

radni nerecenzirani materijal za predavanja R(f) = {f(x) x D} Matematika 1 Funkcije radni nerecenzirani materijal za predavanja Definicija 1. Neka su D i K bilo koja dva neprazna skupa. Postupak f koji svakom elementu x D pridružuje točno jedan element y K zovemo funkcija

Διαβάστε περισσότερα

PID: Domen P je glavnoidealski [PID] akko svaki ideal u P je glavni (generisan jednim elementom; oblika ap := {ab b P }, za neko a P ).

PID: Domen P je glavnoidealski [PID] akko svaki ideal u P je glavni (generisan jednim elementom; oblika ap := {ab b P }, za neko a P ). 0.1 Faktorizacija: ID, ED, PID, ND, FD, UFD Definicija. Najava pojmova: [ID], [ED], [PID], [ND], [FD] i [UFD]. ID: Komutativan prsten P, sa jedinicom 1 0, je integralni domen [ID] oblast celih), ili samo

Διαβάστε περισσότερα

MATEMATIKA 2. Grupa 1 Rexea zadataka. Prvi pismeni kolokvijum, Dragan ori

MATEMATIKA 2. Grupa 1 Rexea zadataka. Prvi pismeni kolokvijum, Dragan ori MATEMATIKA 2 Prvi pismeni kolokvijum, 14.4.2016 Grupa 1 Rexea zadataka Dragan ori Zadaci i rexea 1. unkcija f : R 2 R definisana je sa xy 2 f(x, y) = x2 + y sin 3 2 x 2, (x, y) (0, 0) + y2 0, (x, y) =

Διαβάστε περισσότερα

1 UPUTSTVO ZA IZRADU GRAFIČKOG RADA IZ MEHANIKE II

1 UPUTSTVO ZA IZRADU GRAFIČKOG RADA IZ MEHANIKE II 1 UPUTSTVO ZA IZRADU GRAFIČKOG RADA IZ MEHANIKE II Zadatak: Klipni mehanizam se sastoji iz krivaje (ekscentarske poluge) OA dužine R, klipne poluge AB dužine =3R i klipa kompresora B (ukrsne glave). Krivaja

Διαβάστε περισσότερα

18. listopada listopada / 13

18. listopada listopada / 13 18. listopada 2016. 18. listopada 2016. 1 / 13 Neprekidne funkcije Važnu klasu funkcija tvore neprekidne funkcije. To su funkcije f kod kojih mala promjena u nezavisnoj varijabli x uzrokuje malu promjenu

Διαβάστε περισσότερα

Obrada signala

Obrada signala Obrada signala 1 18.1.17. Greška kvantizacije Pretpostavka je da greška kvantizacije ima uniformnu raspodelu 7 6 5 4 -X m p x 1,, za x druge vrednosti x 3 x X m 1 X m = 3 x Greška kvantizacije x x x p

Διαβάστε περισσότερα

STATIČKE KARAKTERISTIKE DIODA I TRANZISTORA

STATIČKE KARAKTERISTIKE DIODA I TRANZISTORA Katedra za elektroniku Elementi elektronike Laboratorijske vežbe Vežba br. 2 STATIČKE KARAKTERISTIKE DIODA I TRANZISTORA Datum: Vreme: Studenti: 1. grupa 2. grupa Dežurni: Ocena: Elementi elektronike -

Διαβάστε περισσότερα

I.13. Koliki je napon između neke tačke A čiji je potencijal 5 V i referentne tačke u odnosu na koju se taj potencijal računa?

I.13. Koliki je napon između neke tačke A čiji je potencijal 5 V i referentne tačke u odnosu na koju se taj potencijal računa? TET I.1. Šta je Kulonova sila? elektrostatička sila magnetna sila c) gravitaciona sila I.. Šta je elektrostatička sila? sila kojom međusobno eluju naelektrisanja u mirovanju sila kojom eluju naelektrisanja

Διαβάστε περισσότερα

S t r a n a 1. 1.Povezati jonsku jačinu rastvora: a) MgCl 2 b) Al 2 (SO 4 ) 3 sa njihovim molalitetima, m. za so tipa: M p X q. pa je jonska jačina:

S t r a n a 1. 1.Povezati jonsku jačinu rastvora: a) MgCl 2 b) Al 2 (SO 4 ) 3 sa njihovim molalitetima, m. za so tipa: M p X q. pa je jonska jačina: S t r a n a 1 1.Povezati jonsku jačinu rastvora: a MgCl b Al (SO 4 3 sa njihovim molalitetima, m za so tipa: M p X q pa je jonska jačina:. Izračunati mase; akno 3 bba(no 3 koje bi trebalo dodati, 0,110

Διαβάστε περισσότερα

RIJEŠENI ZADACI I TEORIJA IZ

RIJEŠENI ZADACI I TEORIJA IZ RIJEŠENI ZADACI I TEORIJA IZ LOGARITAMSKA FUNKCIJA SVOJSTVA LOGARITAMSKE FUNKCIJE OSNOVE TRIGONOMETRIJE PRAVOKUTNOG TROKUTA - DEFINICIJA TRIGONOMETRIJSKIH FUNKCIJA - VRIJEDNOSTI TRIGONOMETRIJSKIH FUNKCIJA

Διαβάστε περισσότερα

DUALNOST. Primjer. 4x 1 + x 2 + 3x 3. max x 1 + 4x 2 1 3x 1 x 2 + x 3 3 x 1 0, x 2 0, x 3 0 (P ) 1/9. Back FullScr

DUALNOST. Primjer. 4x 1 + x 2 + 3x 3. max x 1 + 4x 2 1 3x 1 x 2 + x 3 3 x 1 0, x 2 0, x 3 0 (P ) 1/9. Back FullScr DUALNOST Primjer. (P ) 4x 1 + x 2 + 3x 3 max x 1 + 4x 2 1 3x 1 x 2 + x 3 3 x 1 0, x 2 0, x 3 0 1/9 DUALNOST Primjer. (P ) 4x 1 + x 2 + 3x 3 max x 1 + 4x 2 1 3x 1 x 2 + x 3 3 x 1 0, x 2 0, x 3 0 1/9 (D)

Διαβάστε περισσότερα

PRIMJER 3. MATLAB filtdemo

PRIMJER 3. MATLAB filtdemo PRIMJER 3. MATLAB filtdemo Prijenosna funkcija (IIR) Hz () =, 6 +, 3 z +, 78 z +, 3 z +, 53 z +, 3 z +, 78 z +, 3 z +, 6 z, 95 z +, 74 z +, z +, 9 z +, 4 z +, 5 z +, 3 z +, 4 z 3 4 5 6 7 8 3 4 5 6 7 8

Διαβάστε περισσότερα

Inženjerska grafika geometrijskih oblika (5. predavanje, tema1)

Inženjerska grafika geometrijskih oblika (5. predavanje, tema1) Inženjerska grafika geometrijskih oblika (5. predavanje, tema1) Prva godina studija Mašinskog fakulteta u Nišu Predavač: Dr Predrag Rajković Mart 19, 2013 5. predavanje, tema 1 Simetrija (Symmetry) Simetrija

Διαβάστε περισσότερα

Program testirati pomoću podataka iz sledeće tabele:

Program testirati pomoću podataka iz sledeće tabele: Deo 2: Rešeni zadaci 135 Vrednost integrala je I = 2.40407 42. Napisati program za izračunavanje koeficijenta proste linearne korelacije (Pearsonovog koeficijenta) slučajnih veličina X = (x 1,..., x n

Διαβάστε περισσότερα

II. ODREĐIVANJE POLOŽAJA TEŽIŠTA

II. ODREĐIVANJE POLOŽAJA TEŽIŠTA II. ODREĐIVANJE POLOŽAJA TEŽIŠTA Poožaj težišta vozia predstavja jednu od bitnih konstruktivnih karakteristika vozia s obzirom da ova konstruktivna karakteristika ima veiki uticaj na vučne karakteristike

Διαβάστε περισσότερα

KOMUTATIVNI I ASOCIJATIVNI GRUPOIDI. NEUTRALNI ELEMENT GRUPOIDA.

KOMUTATIVNI I ASOCIJATIVNI GRUPOIDI. NEUTRALNI ELEMENT GRUPOIDA. KOMUTATIVNI I ASOCIJATIVNI GRUPOIDI NEUTRALNI ELEMENT GRUPOIDA 1 Grupoid (G, ) je asocijativa akko važi ( x, y, z G) x (y z) = (x y) z Grupoid (G, ) je komutativa akko važi ( x, y G) x y = y x Asocijativa

Διαβάστε περισσότερα

TESTIRANJE ZAPTIVENOSTI KANALSKIH MREŽA

TESTIRANJE ZAPTIVENOSTI KANALSKIH MREŽA 2. MEĐUNARODNI STRUČNI SKUP IZ OBLASTI KLIMATIZACIJE, GRIJANJA I HLAĐENJA ENERGIJA+ TESTIRANJE ZAPTIVENOSTI KANALSKIH MREŽA Dr Milovan Živković,dipl.inž.maš. Vuk Živković,dipl.inž.maš. Budva, 22-23.9.

Διαβάστε περισσότερα

Konstruisati efikasan algoritam znači dati skup preciznih uputstava kako doći do rešenja zadatog problema Algoritmi se mogu opisivati:

Konstruisati efikasan algoritam znači dati skup preciznih uputstava kako doći do rešenja zadatog problema Algoritmi se mogu opisivati: Staša Vujičić Konstruisati efikasan algoritam znači dati skup preciznih uputstava kako doći do rešenja zadatog problema Algoritmi se mogu opisivati: pseudo jezikom prirodnim jezikom dijagramom toka. 2

Διαβάστε περισσότερα

RAČUNSKE VEŽBE IZ PREDMETA POLUPROVODNIČKE KOMPONENTE (IV semestar modul EKM) IV deo. Miloš Marjanović

RAČUNSKE VEŽBE IZ PREDMETA POLUPROVODNIČKE KOMPONENTE (IV semestar modul EKM) IV deo. Miloš Marjanović Univerzitet u Nišu Elektronski fakultet RAČUNSKE VEŽBE IZ PREDMETA (IV semestar modul EKM) IV deo Miloš Marjanović MOSFET TRANZISTORI ZADATAK 35. NMOS tranzistor ima napon praga V T =2V i kroz njega protiče

Διαβάστε περισσότερα

Riješeni zadaci: Nizovi realnih brojeva

Riješeni zadaci: Nizovi realnih brojeva Riješei zadaci: Nizovi realih brojeva Nizovi, aritmetički iz, geometrijski iz Fukciju a : N R azivamo beskoači) iz realih brojeva i ozačavamo s a 1, a,..., a,... ili a ), pri čemu je a = a). Aritmetički

Διαβάστε περισσότερα

ASIMPTOTE FUNKCIJA. Dakle: Asimptota je prava kojoj se funkcija približava u beskonačno dalekoj tački. Postoje tri vrste asimptota:

ASIMPTOTE FUNKCIJA. Dakle: Asimptota je prava kojoj se funkcija približava u beskonačno dalekoj tački. Postoje tri vrste asimptota: ASIMPTOTE FUNKCIJA Naš savet je da najpre dobro proučite granične vrednosti funkcija Neki profesori vole da asimptote funkcija ispituju kao ponašanje funkcije na krajevima oblasti definisanosti, pa kako

Διαβάστε περισσότερα

TEORIJA BETONSKIH KONSTRUKCIJA 79

TEORIJA BETONSKIH KONSTRUKCIJA 79 TEORIJA BETOSKIH KOSTRUKCIJA 79 Primer 1. Odrediti potrebn površin armatre za stb poznatih dimenzija, pravogaonog poprečnog preseka, opterećen momentima savijanja sled stalnog ( g ) i povremenog ( w )

Διαβάστε περισσότερα

Mašinsko učenje. Regresija.

Mašinsko učenje. Regresija. Mašinsko učenje. Regresija. Danijela Petrović May 17, 2016 Uvod Problem predviđanja vrednosti neprekidnog atributa neke instance na osnovu vrednosti njenih drugih atributa. Uvod Problem predviđanja vrednosti

Διαβάστε περισσότερα

Linearna algebra 2 prvi kolokvij,

Linearna algebra 2 prvi kolokvij, 1 2 3 4 5 Σ jmbag smjer studija Linearna algebra 2 prvi kolokvij, 7. 11. 2012. 1. (10 bodova) Neka je dano preslikavanje s : R 2 R 2 R, s (x, y) = (Ax y), pri čemu je A: R 2 R 2 linearan operator oblika

Διαβάστε περισσότερα

TROŠKOVI PROIZVODNJE. Copyright 2004 South-Western/

TROŠKOVI PROIZVODNJE. Copyright 2004 South-Western/ TROŠKOVI PROIZVODNJE Šta su troškovi? Mikroekonomija se bavi ponudom, tražnjom i tržišnom ravnotežom. Prema zakonu ponude preduzeća su spremna da proizvedu i prodaju veću količinu nekog dobra kada je cena

Διαβάστε περισσότερα