Komputerowe algorytmy wspomagające planowanie sprzedaży w przedsiębiorstwach produkcyjnych

• Autorzy: Topolski M. , Topolska K.

Warianty tytułu

EN

Computer algorithms to support sales planning in manufacturing companies

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

Celem badań jest stworzenie modelu matematycznego, którego celem jest optymalizacja łańcucha dostaw wewnątrz przedsiębiorstwa. Owa optymalizacja dotyczy prognozowania sprzedaży, która wpływa na zapotrzebowanie materiałowe, produkcję etc. Opracowany model bazują na fuzji klasyfikatorów rozmytych z teorią probabilistyki i teorii ewidencji matematycznej.Ideą modelu jest analiza stanów sprzedaży w łańcuchu dostaw w czasie rzeczywistym, analiza potrzeb materiałowych poszczególnych partnerów handlowych w celu wygenerowania raportu dotyczącego prognozy sprzedaży czy zarządzania gospodarką magazynową w całym łańcuchu dostaw. Dane wpływające na sprzedaż to min.: czasy dostaw, historia sprzedaży, zadowolenie klienta, wskaźnik zgodności dostaw, wskaźnik szybkości dostaw, wskaźnik doskonałości dostaw, czas od zamówienia do dostawy, czas odpowiedzi – dni, elastyczność produkcji – dni, bezpośrednie koszty produkcji, całkowite koszty łańcucha, koszty zwrotów, czas konwersji gotówki – dni, czas składowania – dni, wskaźnik rotacji kapitału etc.W badaniach udowodniono, że miękkie metody obliczeniowe bazujące min. na zbiorach rozmytych i sztucznych sieciach neuronowych są odpowiednie dla zadania sterowania łańcuchem logistycznym. Ze względu na dużą niepewność i niepełność danych podejście rozmyte staje się konkurencyjne do tzn. twardych metod bazujących na probabilistyce, czy statystyce.

EN

The aim of the research is to develop a mathematical model, whose goal is to optimize the supply chain within the company. That optimization applies to sales forecasting, which affects the demand material, production, etc. The model is based on fuzzy classifier fusion with the theory of probability and mathematical theory of records. The idea behind the model is to analyze the sales conditions in the supply chain in real-time analysis of the material needs of individual partners in order to generate a report on sales forecasts and warehouse management throughout the supply chain. The data affecting the sale is very: delivery times, sales history, customer satisfaction, the compliance rate of supply, the rate of speed of delivery, the rate of delivery excellence, the time from order to delivery, response time - days, production flexibility - days, direct production costs, total chain costs, the cost of returns, cash conversion time – days storage time - days, turnover of capital, etc. The studies have shown that soft computing methods based min. on fuzzy and artificial neural networks are suitable for control tasks logistics chain. Due to the high uncertainty and incompleteness of the data becomes fuzzy approach to that is competitive. Hard probabilisty ce-based methods, and statistics.

Słowa kluczowe

PL

algorytm komputerowy; planowanie sprzedaży; przedsiębiorstwo produkcyjne

EN

computer algorithm; sales planning; manufacturing company

• Wydawca: Sieć Badawcza Łukasiewicz - Poznański Instytut Technologiczny
• Czasopismo: Logistyka
• Rocznik: 2014
• Tom: nr 6
• Strony: 10694--10701
• Opis fizyczny: Bibliogr. 5 poz., rys., pełny tekst na Cd 3

Twórcy

autor

Topolski M.

• Wyższa Szkoła Bankowa we Wrocławiu, Instytut Logistyki

autor

Topolska K.

• Wyższa Szkoła Bankowa we Wrocławiu, Instytut Logistyki

Bibliografia

• 1. KurzyńskiM.,Woźniak M., · Żołnierek A., Analiza przydatności wybranych metod rozpoznawania sekwencyjnego dla problemu z zakresu diagnostyki medycznej, Inteligentne Wydobywanie Informacji, Technologie Informacyjne: Diagnostyka. PWNT Gdańsk 2007
• 2. Topolski Mariusz, Komputerowe algorytmy rozpoznawania sekwencyjnego łączące teorię zbiorów rozmytych z teorią ewidencji matematycznej, Raport PRE 1/08, Politechnika Wrocławska (praca doktorska)
• 3. Michał Trocki, Zarządzanie Projektami , Polskie Wydawnictwo Ekonomiczne, Warszawa 2003 (cytat, str. 160)
• 4. Witkowski J., „Zarządzanie łańcuchem dostaw. Koncepcje, procedury, doświadczenia”, PWE, Warszawa 2003.
• 5. Woźniak M., Podstawy komputerowego rozpoznawania sterowanych łańcuchów Markowa z regułami eksperta i ciągiem uczącym - algorytmy i ich zastosowanie wdiagnostyce medycznej, Raport PRE 2/96, Politechnika Wrocławska (praca doktorska)