Wyniki wyszukiwania - BazTech

Ograniczanie wyników

1 Fuksa Dariusz

1 2023

Znaleziono wyników: 1

Liczba wyników na stronie

Wyniki wyszukiwania

Wyszukiwano:
w słowach kluczowych: the Monte Carlo method

Sortuj według:

Ogranicz wyniki do:

The Method for Assessing the Impact of Variable Coal Demand on the Efficiency of Mine Operations

Fuksa Dariusz

Inżynieria Mineralna

2023

no. 1

267--273

The method presented in the article is based on Monte Carlo simulation and involves studying the impact of random demand fluctuations on the efficiency of mines and mine groups (companies). For random demand fluctuations, a normal distribution is assumed, and the analysis variants present-ed include: • Adopting the mean and variance values based on retrospective data, • Considering the most probable forecast error resulting from predictive formulas, • Taking into account correlated changes in demand. The results obtained are presented in the form of histograms of the degree of operational lever-age. These histograms allow for predicting how the degree of operational leverage of mines will develop, as well as estimating the direction and probability of these changes. The developed and veri-fied sensitivity analysis using real examples constitutes a useful element in rationalizing decision-making processes.

Zaprezentowana w artykule metoda oparta jest na symulacji Monte Carlo i obejmuje badanie wpływu wahań losowych zapotrzebowania na efektywność kopalń oraz ich grup (spółek). Dla losowych wahań zapotrzebowania przyjęto rozkład normalny, a przedstawione warianty analizy uwzględniają: • przyjęcie wartości oczekiwanej i dyspersji według danych retrospektywnych; • przyjęcie najbardziej prawdopodobnego błędu prognozy wynikającego z formuł predykcyjnych; • uwzględnienie skorelowanych zmian zapotrzebowania. Uzyskane wyniki przedstawiono w postaci histogramów stopnia dźwigni operacyjnej. Pozwalają one przewidywać, jak będzie kształtował się stopień dźwigni operacyjnej kopalń, jak również umożliwia oszacować, w którym kierunku zmiany te będą postępować i z jakim prawdopodobieństwem. Opracowana i zweryfikowana na realnych przykładach analiza wrażliwości stanowi przydatny element racjonalizacji procesów decyzyjnych.