BUS432 Operasjonell planlegging (N)

• Innhold

  Emnet tar utgangspunkt i hvordan operasjonelle prosesser kan analyseres, styres og forbedres. Sentrale temaer er prosessflyt, Little's lov, kapasitet, flaskehalser, variabilitet, lager og kø. Disse kombineres med datadrevne metoder og verktøy for analyse av operasjonelle prosesser.

  Prosessdata og process mining brukes til å analysere hvordan prosesser faktisk gjennomføres og til å identifisere variasjon, flaskehalser og forbedringsmuligheter.

  Emnet behandler videre operasjonelle beslutninger under variabilitet, herunder sammenhengen mellom etterspørsel, kapasitet, lager, servicegrad og prosessytelse. Analytiske modeller og dataanalyse brukes til å vurdere handlingsalternativer og konsekvensene av alternative beslutninger.

  Hovedtemaene i emnet er:

  • Operasjonelle prosesser, ytelse og verdiskaping
  • Prosessflyt, Little's lov og flaskehalser
  • Process mining og analyse av prosessdata
  • Variabilitet og prosessytelse
  • Kapasitets- og køanalyse
  • Etterspørsel, lager og servicegrad
  • Statistisk prosesskontroll (SPC)
  • Lean og prosessforbedring

• Læringsutbytte

  Etter gjennomført emne kan studentene:

  Kunnskap

  • forstå sentrale sammenhenger mellom prosessflyt, kapasitet, variabilitet, lager og operasjonell ytelse
  • forstå prinsippene bak process mining og hvordan hendelse-data kan brukes til å avdekke faktisk prosessatferd
  • forstå hvordan variabilitet påvirker operasjonelle beslutninger og systemytelse
  • forstå prinsipper for process control og datadrevet prosessforbedring

  Ferdigheter

  Studentene kan:

  • strukturere operasjonelle beslutningsproblemer og identifisere relevante data og ytelsesmål
  • analysere prosessdata og identifisere flaskehalser, variasjon, ventetid og andre årsaker til svak prosessytelse
  • anvende sentrale sammenhenger som Little's lov og kapasitets- og kølogikk på virkelighetsnære problemstillinger
  • analysere beslutninger knyttet til kapasitet, etterspørsel, lager og service under variabilitet
  • bruke process mining og andre egnede analyseverktøy på operasjonelle data
  • utvikle og vurdere tiltak for å forbedre operasjonelle prosesser basert på data og analyse

  Generell kompetanse

  Studentene kan:

  • kritisk vurdere modellforutsetninger, datakvalitet og analytiske resultater
  • kommunisere operasjonelle analyser og forbedringsforslag til beslutningstakere

• Undervisningsopplegg

  Emnet er organisert som et aktivt og delvis casebasert læringsopplegg.

  Undervisningen består av en kombinasjon av korte faglige introduksjoner, digitale læringsressurser, analyseoppgaver, case og veiledede arbeidsøkter. En vesentlig del av læringen skjer gjennom studentenes arbeid med konkrete operasjonelle problemstillinger.

• Overlapping med andre emner

  Identisk emne til BUS432E (engelsk versjon). Studenter vil ikke få uttelling for begge emnene.

  Følgende begrensning gjelder utelukkende for studenter som tar BUS hovedprofil og begynte på denne før høsten 2020: BUS432/BUS432E kan ikke kombineres med BUS403 som "minst to av" emner i BUS hovedprofil.

• Obligatorisk aktivitet (arbeidskrav)

  To skriftlige innleveringsoppgaver. Oppgavene kan leveres individuelt eller i grupper på to studenter. Hver innleveringsoppgave følges av en faglig diskusjon med faglærer.

  Tidligere godkjente arbeidskrav er ikke gyldige.

• Vurderingsordning

  4 timers digital skoleeksamen.

• Vurderingsuttrykk

  A - F

• Litteratur

  Anupindi, et al., Managing Business Process Flows: Principles of Operations Management, Pearson Prentice Hall, 3. utgave, utvalgte kapitler.

  Wil van der Aalst, Process Mining: Data Science in Action, 2 utgave Springer, utvalgte kapitler.

  Supplerende faglige ressurser og dokumentasjon for analyseverktøy gjøres tilgjengelig på Canvas.

• Hjelpemidler til eksamen

  Kalkulator

   Én tospråklig ordbok (kategori 1)

  Alt i henhold til Utfyllende bestemmelser til Forskrift om fulltidsstudiene ved Norges Handelshøyskole Kap 4 og Tillatte hjelpemidler ved eksamen.