BUS230 Operasjonsanalyse

Etter endt emne skal studenten ha følgende læringsutbytte:

Kunnskap

Studenten

• har bred kunnskap om grunnleggende prinsipper innen operasjonsanalyse og business analytics, inkludert beslutningsstøtteverktøy og kvantitative metoder.

• kjenner til hvordan operasjonsanalytiske modeller (f.eks.optimaliseringsmodeller, prognosemodeller, simulering- og kø-modeller) anvendes for å løse beslutningsproblemer i næringslivet.

• kan oppdatere sin kunnskap om anvendelse av analytiske metoder gjennom studier av relevante akademiske kilder og praktiske case-studier.

• har kunnskap om bruk av digitale verktøy, spesielt Excel og Excel Solver, for modellering og problemløsning innen operasjonsanalyse.

Ferdigheter

Studenten

• kan anvende kvantitative metoder for å analysere og løse komplekse beslutningsproblemer innenfor økonomi og administrasjon.

• kan reflektere over styrker og begrensninger ved ulike modeller og metoder i operasjonsanalyse.

• kan finne, vurdere og henvise til relevante kilder for å støtte analyser og beslutninger i operasjonsanalyse og business analytics.

• kan beherske relevante teknikker for å formulere og løse optimaliseringsproblemer, prognosemodeller og kø-modeller ved bruk av Excel Solver og andre verktøy.

Generell kompetanse

Studenten

• har innsikt i hvordan analytiske metoder kan benyttes til å forbedre beslutningsprosesser i organisasjoner.

• kan planlegge og gjennomføre analyser ved hjelp av kvantitative metoder for å forbedre effektiviteten i bedrifter og offentlige virksomheter.

• kan formidle analyser og anbefalinger på en presis og strukturert måte, både skriftlig og muntlig.

• kjenner til nytenking og innovasjonsprosesser innenfor dataanalyse og beslutningsstøtte, og hvordan disse kan brukes til å skape verdi i organisasjoner.

Eksamen: K1 - Ikke tillatt med bruk av KI. Se retningslinjene for bruk av kunstig intelligens (KI) ved NMBU.

Obligatoriske innleveringer: K3 - Full bruk av KI. Bruk av KI er tillatt, men må være i tråd med retningslinjene for bruk av kunstig intelligens (KI) ved NMBU.

Forelesninger (2 timer/uke) med integrert bruk av IKT, spesielt bruk av regneark, for å gjennomgå ulike modeller interaktivt i klassen.

PC-lab undervisning (2 timer/uke) hvor studentene deles inn i grupper.