|
|
| (One intermediate revision by the same user not shown) |
| Line 1: |
Line 1: |
| | | | |
| − | __TOC__
| |
| − |
| |
| − | == Zadání ==
| |
| − |
| |
| − | '''Název simulace:''' Optimalizace počtu provozoven rychleho občerstveni nového podniku v městech ČR
| |
| − |
| |
| − | '''Autor:''' Nguyen Van Thanh
| |
| − |
| |
| − | '''Typ modelu:''' Monte Carlo
| |
| − |
| |
| − | '''Modelovací nástroj:''' MS Excel 2013
| |
| − |
| |
| − | == Definice problému ==
| |
| − |
| |
| − | Jsme nový podnik rychlého občerstvení a chceme se prosadit v největších městech České republiky, konkr. Praha, Brno, Plzeň a Ostrava. Sledujeme jaký je stav a vývoj průmyslu rychlého občerstvení v ČR poslední rok, tj. 2017.
| |
| − |
| |
| − |
| |
| − |
| |
| − | == Cíl simulace ==
| |
| − |
| |
| − | Pomocí simulace Monte Carlo zkoumáme, jaký je počet optimálního rozpoložení provozen v těchto městech ideální, tak abychom docílili kontinuálního nejvyššího zisku. Dále máme k dispozici předem nastavený formulář, který může sloužit k manuálnímu zadávání počtu provozoven ve vybraných městech.
| |
| − |
| |
| − | == Metoda ==
| |
| − |
| |
| − | Nejprve byla potřeba zjistit demografické údaje ve vybraných městech, dále z veřejných průzkůmu ohledně průmyslu rychlého občerstvení ve formě dotazníků, veřejných státních průzkumech a akademických prací.
| |
| − | K tomu všemu se dále zjišťovaly dynamické složky, které byly zkoumány náklady na provoz rychlého občerstvení v náhodném rozdělení, rozsah jednotlivých složek byly analyzovány na veřejných portálech poskytující nabídky prací a nájmů nebytových prostor.
| |
| − |
| |
| − |
| |
| − | === Statistické údaje ===
| |
| − |
| |
| − | ==== Obyvatelstvo ====
| |
| − |
| |
| − | 1. '''Praha - 1 294 513''' || 2. '''Brno - 379 527''' || 3. '''Plzeň - 170 936''' || 4. '''Ostrava - 290 450'''
| |
| − |
| |
| − | ====Návštěvnost ====
| |
| − |
| |
| − | 1. Alespoň jednou měsíčně navštíví fast food - '''37%'''
| |
| − | 2. Alespoň jednou týdně navštíví fast food - '''8%'''
| |
| − | 3. Průměrná útrata strávníka je - '''188 Kč'''
| |
| − | 4. Jídlo je snězeno na místě - '''40% lidí'''
| |
| − | 5. Časové rozdělení návštěvnosti
| |
| − | - ráno - '''5%''' | - odpoledne - '''22%''' | - odpoledne - '''41%''' | - večer/v noci - '''32%'''
| |
| − |
| |
| − | ==== Provozovna ====
| |
| − |
| |
| − | 1. Průměrné místo na sezení - '''39 míst'''
| |
| − | 2. Průměrné náklady na energie - '''25%'''
| |
| − | 3. Počet zaměstnanců na jedné provozovně - '''11'''
| |
| − | - 2x obsluha, 2x uklízečka, 1x vedoucí, 2x zástupce vedoucího, 4x kuchař
| |
| − | - Na částečný úvazek pracuje - '''1/6~1/4 zaměstnanců''' v provozovně (Náhodná složka - Randombetween)
| |
| − | 4. Průměrná marže z tržeb - '''19%'''
| |
| − | - tzn. vypočítává se tržby očištěny od náklady na suroviny
| |
| − |
| |
| − | === Dynamické údaje ===
| |
| − |
| |
| − | ==== Praha ====
| |
| − |
| |
| − | 1. Průměrná mzda zaměstnanců v řetězcích rychlého občerstvení - 95~120 Kč/h (log-normálním rozdělení)
| |
| − | 1. Plný úvazek - 80*hodinová sazba
| |
| − | 2. Částečný úvazek - 160*hodinová sazba
| |
| − |
| |
| − | 2. Nájem nebytových prostor (restaurace) - 7k~350k kč/měsíc
| |
| − | 1. Nízký extrém - 7k~30k kč/měsíc (náhodná složka - random)
| |
| − | 2. Vysoký extrém - 150k~350k kč/měsíc (náhodná složka - random)
| |
| − | 3. Standarní interval - 31k~149 kč/měsíc (normálové rozložení)
| |
| − |
| |
| − | 3. Variabilní složka návštěvnosti (Exponenciální rozdělení)
| |
| − | - tzn. je měsíci existuje kladná či záporná odchylka)
| |
| − | - Výpočet je sestaven na základě matematcikého poměru mezi zvoleným městem a městem s nejnižší počtem obyvatel (Plzeň), protože odchylka s rostoucí velikostí města roste
| |
| − |
| |
| − |
| |
| − |
| |
| − | == Výpočet ==
| |
| − |
| |
| − |
| |
| − |
| |
| − | == Závěr ==
| |
| − |
| |
| − | == Ke stažení ==
| |
| − |
| |
| − |
| |
| − | == Zdroje ==
| |
