Difference between revisions of "Simulace činnosti kavárny (Vensim)"

From Simulace.info
Jump to: navigation, search
 
(One intermediate revision by the same user not shown)
Line 12: Line 12:
 
Nejdůležitejší vecí je najit ten balance mezi příjmami a náklady. Tento model by měl být pomocnikem při kontrole uspěchu kavárny.
 
Nejdůležitejší vecí je najit ten balance mezi příjmami a náklady. Tento model by měl být pomocnikem při kontrole uspěchu kavárny.
  
Poznamka: pro určení vztahů mezi entitami použivala jsem realní data. Popsana kavárna má aplikace pokladny, které na konci pracovního dnu může ukazat kolik bylo klientů, co ty lidi kupovali apod. Odtud jsem se divala, jaka kava je nejpopelarnější a jaka je pravděpodobnost kupovat různé napoji, jak počasi snižuje počet klientů a jak svátky ten počet naopak zvyšuje. Nemám tu informace oficialně, proto mi ptali abych nenahravala ji na Internetu. Jestli je v ni potřeba, můžu to vyučujicímu ukazat.
+
Poznamka: pro určení vztahů mezi entitami použivala jsem realní data. Popsana kavárna má aplikace pokladny, které na konci pracovního dnu může ukazat kolik bylo klientů, co ty lidi kupovali apod. Odtud jsem se divala, jaka kava je nejpopelarnější a jaka je pravděpodobnost kupovat různé napoji, jak počasi snižuje počet klientů a jak svátky ten počet naopak zvyšuje. Nemám tu informace oficialně, proto mi ptali abych nenahravala ji na Internetu. Jestli je v ni potřeba můžu to vyučujicímu ukazat --[[User:Mashal|Mashal]] ([[User talk:Mashal|talk]]) 23:23, 14 June 2018 (CEST)
----
 
  
  
Line 41: Line 40:
 
*''amerikano'' - 20%
 
*''amerikano'' - 20%
  
<tt>Počet klientů*(Cena za kapučino*0.35+Cena za amerikano*0.1+Cena za espresso*0.2+Cena za latte*0.2)*30</tt>
+
<tt>Počet klientů*(Cena za kapučino*0.35+Cena za amerikano*0.1+Cena za espresso*0.2+Cena za latte*0.2)</tt>
 
   
 
   
* '''Příjmy z ostatních napojů''' - celkevé příjmy z ostatních napojů, které kupují miň, než kávu, pravděpodobnost je 1,5%: <tt>Počet klientů*0.05*(Cena za čaj+Cena za džus+Cena za vodu)*30</tt>
+
* '''Příjmy z ostatních napojů''' - celkevé příjmy z ostatních napojů, které kupují miň, než kávu, pravděpodobnost je 1,5% (je spočitana stejně jako pravděpodobnost kupování kávy): <tt>Počet klientů*0.05*(Cena za čaj+Cena za džus+Cena za vodu)</tt>
 
* '''Kvalita kávy''' - spokojenost zaměstnanců a kvalita kávových zrn májí vlív na to, jaka bude káva. 1 - káva není dobrá, 2 - káva je dobrá: <tt>IF THEN ELSE(Spokojenost zaměstnanců=2:AND:Náklady na kavu>30000, 2 , 1 )</tt>
 
* '''Kvalita kávy''' - spokojenost zaměstnanců a kvalita kávových zrn májí vlív na to, jaka bude káva. 1 - káva není dobrá, 2 - káva je dobrá: <tt>IF THEN ELSE(Spokojenost zaměstnanců=2:AND:Náklady na kavu>30000, 2 , 1 )</tt>
 
* '''Kvalita kavárny''' - máme zajem o tom, bude-li naši kavárna popularní. To ovlivňují místo, kde ta kavárna je, a kvalita kávy. Můžeme soudit o tom, jestli kavárna je v centru, na zakladě toho, kolik utratíme na pronajem místnosti. 1 - kavárna není dobrá, 2 - kavárna je dobrá: <tt>IF THEN ELSE(Kvalita kávy=1:AND:Pronajem mistnosti<10000, 1 , 2 ) </tt>
 
* '''Kvalita kavárny''' - máme zajem o tom, bude-li naši kavárna popularní. To ovlivňují místo, kde ta kavárna je, a kvalita kávy. Můžeme soudit o tom, jestli kavárna je v centru, na zakladě toho, kolik utratíme na pronajem místnosti. 1 - kavárna není dobrá, 2 - kavárna je dobrá: <tt>IF THEN ELSE(Kvalita kávy=1:AND:Pronajem mistnosti<10000, 1 , 2 ) </tt>
* '''Počet klientů''' - kolik klientu jsme měli během dne. Dobré počasí a svatkové období hodně zvyšujou tuto entitu: <tt>IF THEN ELSE(((Období=2):AND:(Kvalita kavárny=2):AND:(Počasi=2)):OR:((Období=2):AND:(Kvalita kavárny=1):AND:(Počasi=1)), RANDOM UNIFORM(70, 100 , 0 ) , RANDOM UNIFORM(30, 60 , 0 ) )</tt>
+
* '''Počet klientů''' - kolik klientu jsme měli během dne. Dobré počasí a svatkové období hodně zvyšujou tuto entitu, je to různé číslo každý den, proto použiváme pravděpodobnostní distribuce. V "dobrý den" máme od 70 do 100 klientů, v "špatný den" máme od 30 do 60 klientů : <tt>IF THEN ELSE(((Období=2):AND:(Kvalita kavárny=2):AND:(Počasi=2)):OR:((Období=2):AND:(Kvalita kavárny=1):AND:(Počasi=1)), RANDOM UNIFORM(70, 100 , 0 ) , RANDOM UNIFORM(30, 60 , 0 ) )</tt>
 
* '''Spokojenost zaměstnanců''' - tato entita ukazuje nám, jestli štastným nebo ne. 1 - zaměstnanec je spokojným, 2 - zaměstnanec je spokojným: <tt>IF THEN ELSE(Průměrní denní mzda>150, 2 , 1 )</tt>
 
* '''Spokojenost zaměstnanců''' - tato entita ukazuje nám, jestli štastným nebo ne. 1 - zaměstnanec je spokojným, 2 - zaměstnanec je spokojným: <tt>IF THEN ELSE(Průměrní denní mzda>150, 2 , 1 )</tt>
 
* '''Náklady na zaměstnanci''' - kolik peněz utratíme na zaméstnanci: <tt>Průměrní denní mzda*Počet zaměstnanců</tt>
 
* '''Náklady na zaměstnanci''' - kolik peněz utratíme na zaméstnanci: <tt>Průměrní denní mzda*Počet zaměstnanců</tt>

Latest revision as of 22:33, 15 June 2018

Tato stránka slouží jako výzkumná zpráva k simulaci představující semestrálním projekt pro předmět 4IT495 Simulace systémů (LS 2017/2018, Vysoká škola ekonomická v Praze).

  • Název simulace: Simulace činnosti kavárny
  • Předmět: 4IT495 Simulace systémů (LS 2017/2018)
  • Autor: Bc. Mariia Alekseeva
  • Typ modelu: Systémová dynamika
  • Modelovací nástroj: Vensim

Definice problému

Několik měsiců jsem pracovala v nové kavárně v centru Prahy. V podstatě byla jsem jednou z prvních pracovníků, proto jsem mohla sledovat, jak moji zaměstnovatele se učí s takovým podnikem pracovat, rozhodují kolik můžou a kolik by měli utratit peněz na provoz, co je optimalně prodavat a co máme z ménu vymazat. Na zakladě této zkušenosti byl tento program udělan. Nejdůležitejší vecí je najit ten balance mezi příjmami a náklady. Tento model by měl být pomocnikem při kontrole uspěchu kavárny.

Poznamka: pro určení vztahů mezi entitami použivala jsem realní data. Popsana kavárna má aplikace pokladny, které na konci pracovního dnu může ukazat kolik bylo klientů, co ty lidi kupovali apod. Odtud jsem se divala, jaka kava je nejpopelarnější a jaka je pravděpodobnost kupovat různé napoji, jak počasi snižuje počet klientů a jak svátky ten počet naopak zvyšuje. Nemám tu informace oficialně, proto mi ptali abych nenahravala ji na Internetu. Jestli je v ni potřeba můžu to vyučujicímu ukazat --Mashal (talk) 23:23, 14 June 2018 (CEST)


Metoda

Jako modelovací nástroj je použit program Vensim, který umožňuje zobrazit a nasimulovat dynamiku celého systému. Na základě různých hodnot proměnných lze nalézt hraniční a optimální hodnoty a sledovat chování ekonomického modelu. Pro tuto problematiku je také důležitým aspektem nalezení všech podstatných vztahů, které jsou pro vznik a fungování kavárny klíčové.

Model

Hlavně simulace sleduje entitu Výnos, podle něj můžeme rohrodovát, zda je kavárna zisková. Model simuluje malý podnik (např. kiosk), ve kterem se prodává jenom káva s sebou (několik drůhů: capuccino, latte, espresso a amerikano) anebo jiné napoji (čaj, džus a voda). Taky je možnost sledovat Kvalitu kavárny. Model má časové hranice v podobě kroků = dnů v rozmezí 0 – 31.

Vztahy mezi entitami znázorňuje diagram kauzálních smyček (anglicky "casual loop diagram"): 1.2.jpg

Diagram stavů a toků (anglicky "stock and flow diagram") znázorňuje model simulace se všemi níže popsanými prvky a jejich vazbami: 2safdd.jpg

Entity modelu (uživatel nemůže měnit)

Tady je soubor entit, které uživatel nemůze měnit, protože pro nich potřebujeme výpočet:

  • Přijmy z kávy - celkevé přijmy z kávy za měsic, spočitáme to na zakladě počtu klientů, které navštivily kavárnu. Na zakladě dokumentaci z minulosti můžeme spočitat průměrní pravděpodobnost toho, jaka káva je nejpopularnejší:
  • capuccino - 35%
  • latte - 20%
  • espresso - 10%
  • amerikano - 20%

Počet klientů*(Cena za kapučino*0.35+Cena za amerikano*0.1+Cena za espresso*0.2+Cena za latte*0.2)

  • Příjmy z ostatních napojů - celkevé příjmy z ostatních napojů, které kupují miň, než kávu, pravděpodobnost je 1,5% (je spočitana stejně jako pravděpodobnost kupování kávy): Počet klientů*0.05*(Cena za čaj+Cena za džus+Cena za vodu)
  • Kvalita kávy - spokojenost zaměstnanců a kvalita kávových zrn májí vlív na to, jaka bude káva. 1 - káva není dobrá, 2 - káva je dobrá: IF THEN ELSE(Spokojenost zaměstnanců=2:AND:Náklady na kavu>30000, 2 , 1 )
  • Kvalita kavárny - máme zajem o tom, bude-li naši kavárna popularní. To ovlivňují místo, kde ta kavárna je, a kvalita kávy. Můžeme soudit o tom, jestli kavárna je v centru, na zakladě toho, kolik utratíme na pronajem místnosti. 1 - kavárna není dobrá, 2 - kavárna je dobrá: IF THEN ELSE(Kvalita kávy=1:AND:Pronajem mistnosti<10000, 1 , 2 )
  • Počet klientů - kolik klientu jsme měli během dne. Dobré počasí a svatkové období hodně zvyšujou tuto entitu, je to různé číslo každý den, proto použiváme pravděpodobnostní distribuce. V "dobrý den" máme od 70 do 100 klientů, v "špatný den" máme od 30 do 60 klientů : IF THEN ELSE(((Období=2):AND:(Kvalita kavárny=2):AND:(Počasi=2)):OR:((Období=2):AND:(Kvalita kavárny=1):AND:(Počasi=1)), RANDOM UNIFORM(70, 100 , 0 ) , RANDOM UNIFORM(30, 60 , 0 ) )
  • Spokojenost zaměstnanců - tato entita ukazuje nám, jestli štastným nebo ne. 1 - zaměstnanec je spokojným, 2 - zaměstnanec je spokojným: IF THEN ELSE(Průměrní denní mzda>150, 2 , 1 )
  • Náklady na zaměstnanci - kolik peněz utratíme na zaméstnanci: Průměrní denní mzda*Počet zaměstnanců
  • Příjmy - celkové příjmy z produkci: Přijmy z kávy+Přijmy z ostatních nápojů
  • Náklady - celkové náklady: Náklady na kavu+Náklady na nádobi+Náklady na ostatní nápoje+Provozní náklady+Zaměstnanci
  • Výnos - hlavní sledovaná entita v modelu: Příjmy − Náklady

Entity modelu (uživatel může měnit)

  • Provozní náklady – součet průměrných denních nákladů za jednotlivá lůžka a provoz hotelu (např. elektřina, voda, nájem, pojištění atd.): výchozí hodnota = 200
  • Průměrní denní mzda - průměrná denní mzda zaměstnanců v CZK: výchozí hodnota = 700
  • Počet zaměstnanců - počet pracovníků v kavárně: výchozí hodnota=7
  • Náklady na kávu - počet peněz, které utratíme na kavové zrna za měsic: výchozí hodnota = 1000
  • Náklady na ostatní napoje - počet peněz, které utratíme na ostatní napoje za měsic: výchozí hodnota = 500
  • Pronajem místa: výchozí hodnota = 533
  • Сena za capuccino: výchozí hodnota = 55
  • Cena za latte: výchozí hodnota = 50
  • Cena za espresso: výchozí hodnota = 34
  • Cena za amerikano: výchozí hodnota = 40
  • Období - svátky zvyšujou počet klientů, 1 - není svátek, 2 - svátek
  • Počasí - počasí ovlivňujé počet klientů, 1 - špatné počasí, 2 - dobré počasí

Výsledky

Model nastavíme sledoucím způsobem: máme dobré počasí, ale není to svátek a máme pronajem mistnosti v centru města. Zaměstnává 7 zaměstnance za průměrnou denní mzdu 700,-Kč, což je střední plát v této oblasi. Ceny za kavu taky jsou střední.

Jak můžeme vidět na graphu, kavárna (alespoň na začatku, když ještě nemáme hodně klintů) nepřinaší získ. Díky změně parametru můžeme tuto situace změnit.

3res.jpg

Závěr

Model je možné využívat jako doplňkový nástroj pro malý kávový kiosk. Taky je možné ho rozšiřit a doplnit.

Kód