Impianti Industriali e Sistemi Produttivi (base) Lez 17-23

17.1 Per quale tipologia si sistema produttivo la previsione della domanda gioca un ruolo particolarmente importante: Make-to-order (produzione su commessa). Make-to-stock (produzione per il magazzino). Engineer-to-order (ingegnerizzazione su ordine). Purchase-to-order (acquisti su ordine).

17.2 Per quanto riguarda la previsione della domanda, occorre: Massimizzare sempre l'accuratezza del modello previsionale. Minimizzare sempre il costo della procedura previsionare. Cercare un trade-off tra costo della procedura e costo dell'errore previsionale. Minimizzare la differenza tra costo della procedura e costo dell'errore previsionale.

17.3 Per domanda primaria indipendente si intende: La domanda di prodotto finito e/o la domanda che perviene direttamente all'azienda dal mercato. La domanda di componenti in base al loro impiego nella distinta base dei prodotti finiti. La somma della domanda che perviene direttamente dal mercato e la domanda di componenti sulla base delle distinte basi dei prodotti finiti. La domanda di prodotto per cui non è possibile impiegare un approccio previsionale stocastico.

17.4 Quale dei seguenti obiettivi è tipico della previsione della domanda di lungo periodo: Individuazione della necessità di nuove assunzioni. Decisioni di outsourcing. Decisioni relative alla necessità di lavoro straordinario. Decisioni relative a investimenti in nuovi stabilimenti.

17.5 Quale dei seguenti obiettivi è tipico della previsione della domanda di medio periodo: Individuazione della necessità di nuove assunzioni. Decisioni relative all'aumento della capacità produttiva. Decisioni relative alla necessità di lavoro straordinario. Decisioni relative a investimenti in nuovi stabilimenti.

17.6 Quale dei seguenti obiettivi è tipico della previsione della domanda di breve periodo: Definizione dei volumi aggregati per famiglie di prodotto. Decisioni relative all'aumento della capacità produttiva. Decisioni relative alla necessità di lavoro straordinario. Decisioni relative a investimenti in nuovi stabilimenti.

17.7 Nella previsione della domanda di lungo periodo il focus è su: Prodotti finiti. Componenti. Famiglie di prodotti. Volumi complessivi.

17.8 Quale delle seguenti è la formula che esprime l'errore media assoluto (MAD), considerando n osservazioni (P=previsione, D=domanda effettiva): 1. 2. 3. 4.

17.9 Quale misura dell'errore è più adatta per effettuare confronti tra diverse serie temporali differenti e/o diversi intervalli di tempo: Errore Medio Percentuale Assoluto (Mean Absolute Percentage Error). Errore Medio (Mean Error). Errore Medio Assoluto (Mean Absolute Error o Deviation). Errore Quadratico Medio (Mean Square Error).

17.10 Quale misura dell'errore fornisce solo un'informazione circa l'esistenza di un eventuale errore sistematico nella previsione: Errore Medio Percentuale Assoluto (Mean Absolute Percentage Error). Errore Medio (Mean Error). Errore Medio Assoluto (Mean Absolute Error o Deviation). Errore Quadratico Medio (Mean Square Error).

18.1 I metodi previsionali basati sul criterio stocastico: Considerano l’incertezza sulla base dei principi fondamentali della statistica e del calcolo delle probabilità. Non considerano l'incertezza. Si basano sull'ipotesi che la natura e l’entità della domanda siano note e invariabili. Sono adatti per calcolo dei fabbisogni produttivi della domanda secondaria di componenti.

18.2 Quale dei seguenti metodi è più adatto per la previsione della domanda di un prodotto maturo di cui sono disponibili solide basi di dati sulla domanda del passato: Indagini di mercato. Panel di esperti. Metodo Delphi. Valutazione della componente di trend.

18.3 Quale dei seguenti è un metodo qualitativo: Tecniche multiperiodiche. Tecniche aperiodiche. Metodo Delphi. Tecniche associative.

18.4 L'impiego congiunto di tecniche qualitative e tecniche quantitative è: Sempre consigliabile. Non è mai consigliabile (si impiegano tecniche quantitative oppure tecniche qualitative). Consigliabile solo per componenti che rientrano nelle distinte basi di prodotti finiti. Consigliabile solo per "item critici" (ad esempio prodotti ad elevato valore).

18.5 Quale dei seguenti metodi previsionali qualitativi si basa sull'ipotesi che coloro che sono più vicini al cliente lo conoscono meglio: Indagini di mercato. Panel di esperti. Valutazioni del reparto vendite. Metodo Delphi.

18.6 Quale dei seguenti metodi previsionali qualitativi presenta un forte rischio di distorsioni legato alla difficoltà degli attori aziendali di esprimere le loro opinioni: Indagini di mercato. Panel di esperti. Valutazioni del reparto vendite. Metodo Delphi.

18.7 Quale dei seguenti è un tipico svantaggio del metodo Delphi: I partecipanti devono necessariamente incontrarsi personalmente. Non consente l'anonimato. Vi è un forte rischio di distorsioni legato alla difficoltà di esprimere le proprie opinioni. L'efficacia del metodo dipende dalle competenze dei partecipanti selezionati.

18.8 Quale dei seguenti metodi previsionali non è adatto per previsioni di lungo periodo: Tecniche multiperiodiche. Tecniche aperiodiche. Metodo Delphi. Tecniche associative.

18.9 Quale dei seguenti metodi previsionali si basa sull'analisi di serie storiche della domanda: Indagini di mercato. Tecniche aperiodiche. Metodo Delphi. Tecniche associative.

18.10 Nel modello di domanda "stazionario": La componente di trend è costante, la componente stagionale è assente. La componente di trend è crescente, la componente stagionale è assente. La componente di trend è costante ed è presente una componente stagionale. La componente di trend è crescente ed è presente una componente stagionale.

19.1 Il modello più semplice e comunemente impiegato per valutare la componente di trend è: Modello quadratico. Modello lineare. Modello parabolico. Modello esponenziale.

19.2 Il metodo dei minimi quadrati per la valutazione della componente di trend della domanda prevede di: Minimizzare il quadrato della somma tra i valori ipotizzati di domanda e i valori effettivi su un certo numero di osservazioni. Minimizzare il quadrato della differenza (errore) tra i valori ipotizzati di domanda e i valori effettivi su un certo numero di osservazioni. Minimizzare la differenza tra i valori ipotizzati di domanda al quadrato e i valori effettivi su un certo numero di osservazioni. Minimizzare la differenza tra i valori ipotizzati di domanda e i valori effettivi al quadrato su un certo numero di osservazioni.

19.3 La soluzione del metodo dei minimi quadrati per la valutazione della componente di trend della domanda può essere semplificata: Traslando l’asse delle ascisse parallelamente a sé stesso, fino a renderlo baricentrico rispetto all’asse dei tempi. Traslando l’asse delle ascisse parallelamente a sé stesso, fino a renderlo baricentrico rispetto all'errore di previsione. Traslando l’asse delle ordinate parallelamente a sé stesso, fino a renderlo baricentrico rispetto all'errore di previsione. Traslando l’asse delle ordinate parallelamente a sé stesso, fino a renderlo baricentrico rispetto all’asse dei tempi.

19.4 In generale, la componente di trend: Può essere solo costante. Può essere solo crescente. Può essere solo decrescente. Può essere costante, crescente o decrescente.

19.5 Per valutare la stagionalità: Si impiega un modello additivo se il trend è costante, un modello moltiplicativo se il trend è crescente/decrescente. Si impiega un modello additivo se il trend è crescente/decrescente, un modello moltiplicativo se il trend è costante. Si può solo applicare un modello moltiplicativo, indipendentemente dal trend. Si può solo applicare un modello additivo, indipendentemente dal trend.

19.6 Il coefficiente stagionale è: Il rapporto tra la domanda del periodo nell'ultimo ciclo e la domanda totale. Il rapporto tra il valor medio della domanda nel periodo del ciclo e il valor medio della domanda totale. Il rapporto tra il valor medio al quadrato della domanda nel periodo del ciclo e il valor medio della domanda totale. Il rapporto tra il valor medio al quadrato della domanda nel periodo del ciclo e il valor medio al quadrato della domanda totale.

19.7 Il modello additivo per la valutazione della stagionalità della domanda consente di: Mantenere costante l'incidenza percentuale della componente stagionale sulla domanda stessa. Ridurre l'incidenza percentuale della componente stagionale sulla domanda stessa. Incrementare l'incidenza percentuale della componente stagionale sulla domanda stessa. Annullare l'incidenza percentuale della componente stagionale sulla domanda stessa.

19.8 La componente aleatoria della domanda indica: Fluttuazioni che si ripetono in maniera periodica. La tendenza della domanda ad aumentare per cause di natura sistematica. La tendenza della domanda a diminuire per cause di natura sistematica. Scostamenti dalla tendenza di base con ricorrenza occasionale e casuale.

19.9 Il coefficiente di variazione CV è dato da: Rapporto tra valor medio stimato e deviazione standard stimata. Rapporto tra deviazione standard stimata e valor medio stimato. Rapporto tra valor medio stimato e varianza stimata. Rapporto tra varianza stimata e valor medio stimato.

19.10 L'incidenza della componente aleatoria è tanto maggiore: Quanto maggiore è il coefficiente di variazione. Quanto minore è il coefficiente di variazione. Al tendere del coefficiente di variazione a zero. Se il coefficiente di variazione è negativo.

20.1 Si vuole determinare la previsione di domanda per il periodo 5 con il metodo della media mobile con n=3. Allora si prenderanno in considerazione: I valori effettivi di domanda dei periodi 4,3,2. I valori effettivi di domanda dei periodi 4,3,2,1. I valori teorici previsti di domanda dei periodi 4,3,2. I valori teorici previsti di domanda dei periodi 4,3,2,1.

20.2 Quale dei seguenti metodi costituisce un caso limite del metodo della media mobile: Media Mobile Pesata. Smorzamento Esponenziale. Smorzamento Esponenziale con α=0,3. Domanda dell'ultimo periodo.

20.3 Per decidere il numero di periodi n a cui applicare il metodo della media mobile, si calcolano i valori per n diversi e si sceglie: Il valore di n a cui corrisponde la minor differenza tra la domanda effettiva dell'ultimo periodo e la previsione. Il valore di n a cui corrisponde un minore errore medio (ME) sull'orizzonte di analisi. Il valore di n a cui corrisponde un minore errore medio assoluto (MAD) sull'orizzonte di analisi. Il valore di n a cui corrisponde un minore errore medio percentuale sull'orizzonte di analisi.

20.4 Uno dei principali vantaggi della media mobile pesata è: Assicura che il peso delle osservazioni decresce esponenzialmente con il tempo. Assicura che tutti i valori di domanda considerati abbiano lo stesso peso. Consente all'analista di esprimere un giudizio di importanza tra i valori di domanda da considerare. Assicura che i valori di domanda considerati abbiano peso crescente (i valori più recenti hanno sempre peso maggiore).

20.5 Sono noti i valori effettivi di domanda di tre periodi: D(1)=10, D(2)=15, D(3)=20. Il peso di ogni periodo è: W(1)=1, W(2)=2, W(3)=3. La previsione al periodo 4 (con arrotondamento) applicando il metodo della media mobile pesata è: P(4)=20. P(4)=100. P(4)=25. P(4)=17.

20.6 Il coefficiente di smorzamento α nel metodo previsionale dello smorzamento esponenziale: E' compreso tra 0 e 1. E' minore di 0. E' minore di -1. E' maggiore di 1.

20.7 La previsione al periodo t (Pt) con il metodo dello smorzamento esponenziale è data da (dove P indica la previsione e D la domanda effettiva): 1. 2. 3. 4.

20.8 Il metodo dello smorzamento esponenziale per la previsione di domanda si concretizza in: Correggere la previsione del periodo precedente con una frazione α della domanda effettiva. Correggere la previsione del periodo precedente con una frazione α dell'errore di previsione. Correggere la domanda effettiva del periodo precedente con una frazione α della previsione. Correggere la domanda effettiva del periodo precedente con una frazione α dell'errore di previsione.

20.9 Per decidere il coefficiente di smorzamento α da impiegare nel metodo dello smorzamento esponenziale, si calcolano i valori previsionali per α diversi e si sceglie: Il valore di α a cui corrisponde la minor differenza tra la domanda effettiva dell'ultimo periodo e la previsione. Il valore di α a cui corrisponde un minore errore medio (ME) sull'orizzonte di analisi. Il valore di α a cui corrisponde un minore errore medio assoluto (MAD) sull'orizzonte di analisi. Il valore di α a cui corrisponde un minore errore medio percentuale sull'orizzonte di analisi.

20.10 In genere, in caso di domanda instabile conviene applicare il metodo dello smorzamento esponenziale con: Un valore di α=0,5. Un valore di α=0. Un valore di α elevato (prossimo a 1). Un valore di α basso (prossimo a 0).

21.1 Il diagramma di correlazione viene sviluppato su un piano tale per cui: Sull'asse delle ascisse si riporta la domanda (effetto) e sull'asse delle ordinate si riporta la variabile nota (causa). Sull'asse delle ordinate si riporta la domanda (effetto) e sull'asse delle ascisse si riporta la variabile nota (causa). Sull'asse delle ordinate si riposta il tempo e sull'asse delle ascisse si risporta la domanda. Sull'asse delle ordinate si riposta il tempo e sull'asse delle ascisse si risporta la variabile nota (causa).

21.2 Se in corrispondenza dell'aumento di x la domanda decresce: La correlazione è positiva. La correlazione è negativa. La correlazione è nulla. Non è possibile trarre conclusioni sul tipo di correlazione tra x e la domanda.

21.3 Se in corrispondenza dell'aumento di x la domanda aumenta: La correlazione è positiva. La correlazione è negativa. La correlazione è nulla. Non è possibile trarre conclusioni sul tipo di correlazione tra x e la domanda.

21.4 Se in corrispondenza dell'aumento di x la domanda in certi casi cresce, in altri decresce, in altri ancora rimane costante: Non è possibile trarre conclusioni sul tipo di correlazione tra x e la domanda. La correlazione è negativa. La correlazione è positiva. La correlazione è nulla.

21.5 Il coefficiente di correlazione determina: Il coefficiente angolare della retta di regressione. La forza e il tipo del legame tra le due variabili considerate. L'intercetta della retta di regressione con l'asse delle ordinate. L'intercetta della retta di regressione con l'asse delle ascisse.

21.6 Il coefficiente di correlazione è dato da: Rapporto tra la covarianza delle due variabili e la radice quadrata del prodotto delle varianze. Rapporto tra la radice quadrata del prodotto delle varianze e la covarianza delle due variabili. Rapporto tra varianza e covarianza ci ciascuna variabile. Rapporto tra covarianza e varianza ci ciascuna variabile.

21.7 Se due variabili hanno un coefficiente di correlazione pari a 0,3, significa: Forte correlazione positiva. Forte correlazione negativa. Debole correlazione positiva. Debole correlazione negativa.

21.8 Se due variabili hanno un coefficiente di correlazione pari a (-0,9), significa: Forte correlazione positiva. Forte correlazione negativa. Debole correlazione positiva. Debole correlazione negativa.

21.9 La regressione semplice ipotizza: Una dipendenza lineare tra la variabile dipendente e una variabile indipendente. Una dipendenza lineare tra la variabile dipendente e più variabili indipendenti. Una dipendenza quadratica tra la variabile dipendente e una variabile indipendente. Una dipendenza quadratica tra la variabile dipendente e più variabili indipendenti.

21.10 I parametri della retta di regressione vengono determinati: Minimizzando gli errori tra valori teorici ipotizzati e quelli effettivi. Minimizzando il quadrato degli errori tra valori teorici ipotizzati e quelli effettivi. Minimizzando il valore assoluto degli errori tra valori teorici ipotizzati e quelli effettivi. Minimizzando l'inverso degli errori tra valori teorici ipotizzati e quelli effettivi.

22.1 Quale tra le seguenti è una tecnica impiegabile quando non si hanno a disposizione serie storiche, ma si ricerca la dipendenza della domanda da altre variabili note: Media Mobile. Media Mobile Pesata. Smorzamento Esponenziale. Correlazione.

22.2 In quale delle seguenti tecniche si calcolano le varianze e la covarianza della domanda e della variabile indipendente: Media Mobile. Media Mobile Pesata. Smorzamento Esponenziale. Correlazione.

22.3 Se si applica il metodo della Media Mobile Pesata assumendo gli stessi pesi per tutti i periodi: Si ricade nel metodo dello Smorzamento Esponenziale. Si ricade nel metodo dello Media Mobile. Non è possibile calcolare una previsione. La previsione sarà quella con MAD minore.

22.4 Lo smorzamento esponenziale consiste in: Correggere la previsione del periodo precedente considerando la domanda effettiva, in base al coefficiente di smorzamento. Correggere la media aritmetica delle previsioni precedenti, in base al coefficiente di smorzamento. Correggere la previsione del periodo precedente considerando la domanda effettiva, in base al MAD. Correggere la media aritmetica delle previsioni precedenti, in base al MAD.

22.5 In quale delle seguenti tecniche si “livellano” i valori della seria storica della domanda assegnando un peso decrescente in modo esponenziale: Media Mobile. Media Mobile Pesata. Smorzamento Esponenziale. Correlazione.

22.6 La scelta tra diversi metodi di previsione ricade su: Il metodo con MAD minore. Il metodo con MAD maggiore. Il metodo con MAD uguale a 0. Il metodo con MAD uguale a 1.

22.7 Il MAD è: La media degli errori tra valore effettivo e valore previsto. La media del valore assoluto degli errori tra valore effettivo e valore previsto. La media degli errori tra valore effettivo e valore previsto elevati al quadrato. L'inverso della media degli errori tra valore effettivo e valore previsto.

22.8 Un coefficiente di correlazione prossimo a -1 indica: Una forte correlazione positiva. Una debole correlazione positiva. Una forte correlazione negativa. Una debole correlazione negativa.

22.9 La retta di regressione consente: Di prevedere la domanda futura in base agli ultimi n dati storici. Di prevedere la domanda futura in base agli ultimi n dati storici pesati. Di prevedere la domanda futura in base agli ultimi n dati storici "livellati" mediante un coefficiente di smorzamento. Di prevedere la domanda futura correlata al valore di una variabile indipendente.

22.10 In caso di correlazione negativa la retta di regressione ha: Coefficiente angolare positivo. Coefficiente angolare negativo. Coefficiente angolare nullo. Coefficiente angolare tendente a -∞.

23.1 Quale tra i seguenti sono costi di distribuzione: Costi per l’acquisto del terreno. Costi di mantenimento a scorta delle materie prime. Costi di addestramento della manodopera di produzione. Costi per la spedizione dei prodotti ai clienti.

23.2 Tra i costi di approvvigionamento occorre anche valutare: Costi per l’acquisto del terreno. Costi di mantenimento a scorta delle materie prime. Costi di addestramento della manodopera di produzione. Costi per la spedizione dei prodotti ai clienti.

23.3 Tra i costi di costruzione occorre considerare anche le condizioni climatiche perché: Influenzano la capacità di attirare manodopera. Influenzano i fabbisogni energetici. Influenzano i costi di distribuzione. Influenzano i costi di approvvigionamento.

23.4 In genere, in caso di mercato distribuito conviene: Posizionarsi presso il centro di consumo più grande. Posizionarsi lungo la congiungente i due principali centri di consumo. Posizionarsi nel baricentro volumetrico del mercato. Posizionarsi presso il centro di consumo più piccolo.

23.5 Si consideri il caso di un unico fornitore di materia prima e un unico mercato. Se il processo di trasformazione prevede una perdita di peso converrà: Posizionarsi lungo la congiungente fornitore-mercato, più vicini al fornitore. Posizionarsi lungo la congiungente fornitore-mercato, più vicini al mercato. Posizionarsi a metà strada lungo la congiungente fornitore-mercato. Posizionarsi in un qualsiasi punto lungo la congiungente fornitore-mercato.

23.6 In genere, in caso di distanze molto brevi la tipologia di trasporto più conveniente è: Aria. Strada. Ferrovia. Mare.

23.7 La scelta del terreno può essere fatta solo a seguito di: Studio del layout generale di stabilimento. Studio del layout di dettaglio dei reparti produzione. Studio del progetto del prodotto. Studio del progetto degli impianti di servizio.

23.8 In genere si consiglia un terreno di forma: Quadrata. Rettangolare con rapporto dei lati 5 a 1. Rettangolare con rapporto dei lati 2 a 1. La forma del terreno non è rilevante.

23.9 Un vantaggio dell'accentramento è: Disponibilità di terreni con ampia superficie. Disponibilità di terreni a basso costo. Riduzione di traffico. Disponibilità di manodopera qualificata.

23.10 Un vantaggio del decentramento è: Disponibilità di manodopera qualificata. Disponibilità di terreni con ampia superficie. Basso costo dei trasporto. Disponibilità di materiali e parti di ricambio.

24.1 Applicando il metodo del punteggio si sceglie l'ubicazione alternativa migliore considerando: I soli costi di trasporto. I costi di installazione. I costi d'esercizio. I fattori ubicazioni rilevanti.

24.2 Nel metodo del punteggio il decisore sceglie arbitrariamente: Fattori ubicazionali rilevanti, pesi e voti. Solo i pesi e i voti. Solo i pesi (i voti vengono determinati oggettivamente). Solo i voti (i pesi vengono determinati oggettivamente).

24.3 Nel metodo del punteggio la somma dei pesi deve essere: Pari alla metà dei voti. Pari al doppio dei voti. Pari a 100 (%). Pari a zero.

24.4 Nel metodo del punteggio, il punteggio è dato da: Prodotto di pesi e voti per ciascun fattore e ciascuna alternativa. Somma di pesi e voti per ciascun fattore e ciascuna alternativa. Prodotto di pesi e voti per ciascun costo d'esercizio e ciascuna alternativa. Somma di pesi e voti per ciascun costo d'esercizio e ciascuna alternativa.

24.5 Il metodo del punteggio prevede di scegliere: L'alternativa con il punteggio negativo. L'alternativa con il punteggio nullo. L'alternativa con il punteggio massimo. L'alternativa con il punteggio minimo.

24.6 Il principale vantaggio del metodo del punteggio è: Oggettività. Semplicità. Complessità. Soggettività.

24.7 Secondo il metodo dei costi deve essere selezionata: L'alternativa con minori costi di investimento e minori costi d'esercizio. L'alternativa con minori costi di investimento. L'alternativa con minori costi d'esercizio. L'alternativa con minori costi di trasporto.

24.8 Applicando il metodo dei costi risulta che l'alternativa A ha maggiori costi di esercizio ma minori costi di investimento di B. Allora: Si sceglie A. Si sceglie B. Per scegliere occorre considerare anche gli ammortamenti e sommarli ai costi d'esercizio. Per scegliere occorre considerare anche gli ammortamenti e sommarli ai costi di investimento.

24.9 Il costo per eventuali opere stradali e raccordi al fine di avviare l'iniziativa rientra in: Costi di investimento. Costi di esercizio. Costi di trasporto. Costi variabili.

24.10 Il costo dell'energia impiegata in produzione rientra in: Costi di investimento. Costi di esercizio. Costi di trasporto. Costi variabili.