Prognozowanie produktywności dla przedsiębiorstwa produkcyjnego

• Autorzy: Rostek M. , Knosala R.

Warianty tytułu

EN

Productivity forecasting for a manufacturing company

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

Celem publikacji jest wyznaczenie wartości wskaźnika produktywności całkowitej na kolejny okres w przedsiębiorstwie produkcyjnym. W artykule zastosowano klasyczne metody prognozowania, które mogą mieć zastosowanie do przewidywania wskaźnika produktywności. Dokonana została ocena wyznaczonych prognoz oraz wybór najlepiej dopasowanego sposobu prognozowania. Celem analizy jest szacowanie przyszłych wartości produktywności, aby z wyprzedzeniem można było reagować na przewidywane spadki. W wyniku przeprowadzonych badań najmniejszym średnim względnym błędem prognozy obarczony był model wyznaczony za pomocą wygładzania wykładniczego metodą Holta.

EN

The aim of the publication is to determine the value of the total productivity index for the next period in the manufacturing company. In the article uses classical forecasting methods that can be used to forecast the productivity index. An assessment of the forecasts and the selection of the best fit for forecasting has been done. The aim of the analysis is to estimate the future value of productivity so that anticipation can be anticipated in advance. As a result of the research, the smallest mean percentage error was burdened by a model determined by Holt exponential smoothing.

Słowa kluczowe

PL

produktywność; prognozowanie; wygładzanie szeregu czasowego

EN

forecasting; productivity; smoothing time series

• Wydawca: STE GROUP
• Czasopismo: Systemy Wspomagania w Inżynierii Produkcji
• Rocznik: 2017
• Tom: Vol. 6, iss. 9
• Strony: 83--93
• Opis fizyczny: Bibliogr. 11 poz.

Twórcy

autor

Rostek M.

• Politechnika Opolska Wydział Inżynierii Produkcji i Logistyki Instytut Innowacyjności Procesów i Produktów Katedra Zarządzania i Inżynierii Produkcji, ul. Prószkowska 76, 45-758 Opole, Polska

autor

Knosala R.

• Politechnika Opolska Wydział Inżynierii Produkcji i Logistyki Instytut Innowacyjności Procesów i Produktów Katedra Zarządzania i Inżynierii Produkcji, ul. Prószkowska 76, 45-758 Opole, Polska

Bibliografia

• [1] A. Bovas, J. Ledolter, Statistical methods for forecasting. New Jersey: John Wiley & Sons, 2005.
• [2] W. F. Christopher, Productivity measurement handbook. Cambridge: Productivity Press, 1985.
• [3] L. Kowalski, Modelowanie i prognozowanie. Materiały dydaktyczne. Warszawa: 2010 http://pis.rezolwenta.eu.org/Materialy/modelowanie.pdf,data dostępu: 15.04.2017 r.
• [4] A. Maciąg, R. Pietroń, S. Kukla, Prognozowanie i symulacja w przedsiębiorstwie, Warszawa: PWE, 2013.
• [5] A. Maniakowski, Z. Tarapata, Prognozowanie i symulacja rozwoju przedsiębiorstw. Warszawa: DrukTur sp. z o.o., 2011.
• [6] S. Ostasiewicz, Z. Rusnak, U. Siedlecka, Statystyka. Elementy teorii i zadania. Wrocław: Wyd. Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu, Wrocław 2011.
• [7] J. Podgórski, Statystyka dla studiów licencjackich. Warszawa: PWE, 2005.
• [8] M. Rabiej, Statystyka z programem Statistica. Gliwice: Helion, 2012.
• [9] W. Starzyńska, Statystyka praktyczna. Warszawa: PWN, 2005.
• [10] A. Wojciechowski, N. Wojciechowska, Zastosowanie klasycznych metod prognozowania popytu w logistyce dużych sieci handlowych. Zeszyty Naukowe Uniwersytetu Szczecińskiego „Problemy zarządzania, finansów i marketingu”, nr 41, t. 2, s. 545-555, 2015. DOI: 10.18276/pzfm.2015.41/2-44.
• [11] A. Zeliaś, B. Pawełek, S. Wanat, Prognozowanie ekonomiczne. Teoria, przykłady, zadania. Warszawa: PWN, 2004, s. 140-151.

Uwagi

Opracowanie rekordu w ramach umowy 509/P-DUN/2018 ze środków MNiSW przeznaczonych na działalność upowszechniającą naukę (2018).