Детальная информация

Название: Simulating business processes for descriptive, predictive, and prescriptive analytics
Авторы: Greasley Andrew
Коллекция: Электронные книги зарубежных издательств; Общая коллекция
Тематика: Decision making — Simulation methods.; Management — Statistical methods.; Business intelligence.; EBSCO eBooks
Тип документа: Другой
Тип файла: PDF
Язык: Английский
Права доступа: Доступ по паролю из сети Интернет (чтение, печать, копирование)
Ключ записи: on1143218617

Разрешенные действия:

Действие 'Прочитать' будет доступно, если вы выполните вход в систему или будете работать с сайтом на компьютере в другой сети Действие 'Загрузить' будет доступно, если вы выполните вход в систему или будете работать с сайтом на компьютере в другой сети

Группа: Анонимные пользователи

Сеть: Интернет

Аннотация

This book outlines the benefits and limitations of simulation, what is involved in setting up a simulation capability in an organization, the steps involved in developing a simulation model and how to ensure model results are implemented. In addition, detailed example applications are provided to show where the tool is useful and what it can offer the decision maker. --.

Права на использование объекта хранения

Место доступа Группа пользователей Действие
Локальная сеть ИБК СПбПУ Все Прочитать Печать Загрузить
Интернет Авторизованные пользователи СПбПУ Прочитать Печать Загрузить
-> Интернет Анонимные пользователи

Оглавление

  • Preface
  • Acknowledgments
  • About the Author
  • Contents
  • Part 1: Understanding Simulation and Analytics
  • Chapter 1. Analytics and Simulation Basics
  • Chapter 2. Simulation and Business Processes
  • Chapter 3. Build the Conceptual Model
  • Chapter 4. Build the Simulation
  • Chapter 5. Use Simulation for Descriptive, Predictive and Prescriptive Analytics
  • Part 2: Simulation Case Studies
  • Chapter 6. Case Study: A Simulation of a Police Call Center
  • Chapter 7. Case Study: A Simulation of a “Last Mile” Logistics System
  • Chapter 8. Case Study: A Simulation of an Enterprise Resource Planning System
  • Chapter 9. Case Study: A Simulation of a Snacks Process Production System
  • Chapter 10. Case Study: A Simulation of a Police Arrest Process
  • Chapter 11. Case Study: A Simulation of a Food Retail Distribution Network
  • Chapter 12. Case Study: A Simulation of a Proposed Textile Plant
  • Chapter 13. Case Study: A Simulation of a Road Traffic Accident Process
  • Chapter 14. Case Study: A Simulation of a Rail Carriage Maintenance Depot
  • Chapter 15. Case Study: A Simulation of a Rail Vehicle Bogie Production Facility
  • Chapter 16. Case Study: A Simulation of Advanced Service Provision
  • Chapter 17. Case Study: Generating Simulation Analytics with Process Mining
  • Chapter 18. Case Study: Using Simulation with Data Envelopment Analysis
  • Chapter 19. Case Study: Agent-Based Modeling in Discrete-Event Simulation
  • Appendix A
  • Appendix B
  • Index

Статистика использования

stat Количество обращений: 0
За последние 30 дней: 0
Подробная статистика