Zastosowanie modelu ARIMA do prognozowania wielkości produkcji w przedsiębiorstwie

• Autorzy: Grzelak Małgorzata

Identyfikatory

DOI

10.37055/slw/129234

Warianty tytułu

EN

Application of ARIMA Model for Forecasting Production Quantity in Enterprise

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

Celem przedsiębiorstw produkcyjnych jest zaspokajanie potrzeb klientów, poprzez terminowe wytwarzanie wyrobów zgodnie z popytem występującym na rynku. Powyższe działania umożliwiane są przez prawidłowe sporządzanie prognoz potencjalnych zamówień. W poniższym artykule przedstawiono model ARIMA jako narzędzie wspierające planowanie wielkości produkcji w przedsiębiorstwie. Dokonano również oceny wiarygodności opracowanego modelu poprzez analizę reszt oraz ich autokorelacji i autokorelacji cząstkowych.

EN

The purpose of production companies is to meet the needs of customers by timely production of products in accordance with the demand on the market. The above activities are enabled by proper preparation of forecasts of potential orders. The following article presents a tool supporting production volume planning in an enterprise based on the ARIMA autoregressive model. The likelihood of the developed model was also evaluated by analyzing the residuals and their autocorrelations and partial autocorrelations.

Słowa kluczowe

PL

model ARIMA; harmonogramowanie produkcji; gotowość; prognozowanie

EN

ARIMA model; production scheduling; readiness; swimming baths; forecasting

• Wydawca: Wojskowa Akademia Techniczna im. Jarosława Dąbrowskiego
• Czasopismo: Systemy Logistyczne Wojsk
• Rocznik: 2019
• Tom: Vol. 50, no. 1
• Strony: 93--106
• Opis fizyczny: Bibliogr. 25 poz., tab., wykr., wz.

Twórcy

autor

Grzelak Małgorzata

• Wojskowa Akademia Techniczna, Wydział Bezpieczeństwa, Logistyki i Zarządzania, Instytut Logistyki

Bibliografia

• 1. Borucka, A. (2013). Analiza polskiego transportu samochodowego. Systemy logistyczne wojsk, (39), 13-23.
• 2. Borucka, A. (2013). Funkcjonowanie wojskowych oddziałów gospodarczych w nowym systemie logistycznym sił zbrojnych. Logistyka, 6, 39-48.
• 3. Borucka, A. (2014). Przewóz osób w Polsce w świetle zmian legislacyjnych. Logistyka, 6, 468-475.
• 4. Borucka, A. (2018). Analysis of the effectiveness of selected demand forecasting models. Współczesna Gospodarka, 9(2), 41-55.
• 5. Borucka, A. (2018). Application of ARIMA Models for the Analysis of Utilization Process of Military Technical Objects. Logistics and Transport, 37, 13-22.
• 6. Borucka, A. (2018). Forecasting of fire risk with regard to readiness of rescue and fire-fighting vehicles. Interdisciplinary Management Research XIV’, Croatia, 397-395.
• 7. Borucka, A. (2018). Markov models in the analysis of the operation process of transport means. In Proceedings of the ICTTE International Journal For Traffic And Transport Engineering Conference, Belgrad (pp. 1073-1082).
• 8. Borucka, A. (2018). Model of the operation process of aircraft in the transport system. In Proceedings of the ICTTE International Journal For Traffic And Transport Engineering Conference, Serbia (pp. 22- 30).
• 9. Borucka, A. (2018). Risk Analysis of Accidents in Poland Based on ARIMA Model. Transport Means, 162-166.
• 10. Borucka, A. (2018). Three-state Markov model of using transport means. Business Logistics In Modern Management, 3-19.
• 11. Borucka, A., & Mikosz, B. (2008). Organizacja gospodarki odpadami w siłach zbrojnych na tle zmian militarnych i nowych wyzwań stawianych polskiej armii. Archiwum Gospodarki Odpadami i Ochrony Środowiska, 8, 1-12.
• 12. Borucka, A., & Mitkow, S. (2018). Mathematical model of travel times related to a transport congestion: an example of the capital city of Poland–Warsaw. Business Logistics In Modern Management, 501-526.
• 13. Cieslak, M. (2001). Prognozowanie gospodarcze. Metody i zastosowania. Warszawa: PWN.
• 14. Czyżycki, R., & Klóska, R. (Eds.). (2011). Ekonometria i prognozowanie zjawisk ekonomicznych w przykładach i zadaniach. Economicus.
• 15. Dittmann, I., Dittmann, P., Szabela-Pasierbińska, E., & Szpulak, A. (2011). Prognozowanie w zarządzaniu sprzedażą i finansami przedsiębiorstwa. Wolters Kluwer.
• 16. Klóska, R., Hundert, M., & Czyżycki, R. (2007). Wybrane zagadnienia z prognozowania. Economicus.
• 17. Świderski, A., & Borucka, A. (2018). Mathematical Analysis of Factors Affecting the Road Safety in Selected Polish Region, Transport Means. In Proceedings of the 22nd International Scientific Conference part II, Lithuania (pp. 651-654).
• 18. Świderski, A., Borucka, A., & Skoczyński, P. (2018, October). Characteristics and assessment of the road safety level in Poland with multiple regression model. In Transport Means’, Proceedings of the 22nd Interna tional Scientific Conference, Part I, Lithuania (pp. 92-97).
• 19. Świderski, A., Borucka, A., Jacyna-Gołda, I., & Szczepański, E. (2019). Wear of brake system components in various operating conditions of vehicle in the transport company. Eksploatacja i Niezawodność, 1(21), 1-9. dx.doi.org/10.17531/ein.2019.1.1
• 20. Waśniewski, T., & Borucka, A. (2011). Sieciowe rozwiązania w łańcuchu dostaw w oparciu o technologię radiowej identyfikacji towarów. Systemy Logistyczne Wojsk, (37), 235-245.
• 21. Wielgosik, M., Borucka, A. (2016). Istota i znaczenie służby przygotowawczej i szkolenia rezerw, Systemy Logistyczne Wojsk, 45, 51-66.
• 22. Witkowska, D. (2005). Podstawy ekonometrii i teorii prognozowania. Oficyna ekonomiczna.
• 23. Żurek, J., Ziółkowski, J., & Borucka, A. (2017). A method for determination of combat vehicles availability by means of statistic and econometric analysis, Safety and Reliability. Theory and Applications, ESREL, 2925-2934.
• 24. Żurek, J., Ziółkowski, J., & Borucka, A. (2017). Application of Markov processes to the method for analysis of combat vehicle operation in the aspect of their availability and readiness. Safety and Reliability. Theory and Applications, ESREL, 2343-2352.
• 25. Żurek, J., Ziółkowski, J., & Borucka, A. (2017). Research of automotive vehicles operation process using the Markov model, Safety and Reliability. Theory and Applications, ESREL, 2353-2362.

Uwagi

Opracowanie rekordu ze środków MNiSW, umowa Nr 461252 w ramach programu "Społeczna odpowiedzialność nauki" - moduł: Popularyzacja nauki i promocja sportu (2020).