Przydatność sztucznych sieci neuronowych dla szacowania czasu trwania zadań wdrożeniowych systemów informatycznych w organizacjach gospodarczych

• Autorzy: Jarosław Stasiłowicz
• Języki publikacji: PL

Abstrakty

Zadania wdrożeniowe systemów informatycznych realizowane w organizacjach gospodarczych charakteryzują się dużą powtarzalnością, która sprawia, że czynniki związane z dostawcą systemów są dobrze znane i nie stanowią większego problemu w przeciwieństwie do mniej znanych czynników związanych z poszczególnymi firmami organizacji, tj. odbiorcami (użytkownikami) systemów. Proces szacowania dokładnych czasów realizacji zadań wdrożeniowych nabiera szczególnego znaczenia w dużych organizacjach, ponieważ niedokładna estymacja czasu ich trwania w jednej firmie może opóźnić, a nawet uniemożliwić wykonanie zaplanowanych prac wdrożeniowych w pozostałych firmach organizacji, co z kolei może mieć znaczący wpływ na efektywność przedsięwzięcia wdrożeniowego, może nawet decydować o jego powodzeniu lub fiasku. Celem opracowania jest przedstawienie metody pozwalającej na obiektywne i suboptymalne szacowanie czasu trwania zadań w procesie wdrażania systemów informatycznych w dużych organizacjach gospodarczych. (fragment tekstu)

Słowa kluczowe

PL

Systemy informatyczne; Sztuczne sieci neuronowe (SSN); Organizacje gospodarcze; Wdrożenie systemów informatycznych

EN

Computer system; Artificial neural networks (ANN); Economic organizations; Implementation of information systems

• Czasopismo: Prace Naukowe / Akademia Ekonomiczna w Katowicach
• Rocznik: 2008
• Tom: Systemy wspomagania organizacji SWO 2008: informatyka ekonomiczna jako dziedzina nauki i dydaktyki
• Strony: 513-520

Twórcy

autor

Jarosław Stasiłowicz

• Akademia Ekonomiczna w Poznaniu

Bibliografia

• DeMarco T., Lister T.: Czynnik ludzki - skuteczne przedsięwzięcia i wydajne zespoły. Peoplewere productive Project and teams. WNT, Warszawa 2002.
• Dittmann P.: Prognozowanie w przedsiębiorstwie. Metody i ich zastosowanie. Oficyna Ekonomiczna, Kraków 2004.
• Duch W., Korbicz J., Rutkowski L. Tadeusiewicz R.: Sieci neuronowe. Akademicka Oficyna Wydawnicza EXIT, Warszawa 2000.
• Frame D.J.: Zarządzanie projektami w organizacjach. WIG-PRESS, Warszawa 2001.
• Gładysz B., Kuchta D., Mechliński T.: Estimation of project task duration time by means of fuzzy numbers. TNOiK, Bydgoszcz 2005.
• Kosiński R.A.: Sztuczne sieci neuronowe, dynamika nieliniowa i chaos. WNT, Warszawa 2004.
• Lula P., Tadeusiewicz R.: Wprowadzenie do sieci neuronowych. StatSoft Polska, Kraków 2001.
• Potok T.E., Voulc M.A.: A Model of Correlated Team Behavior in a Software Development Environment. Proceedings of the Application-Specific Systems and Software Engineering Technology Symposium, 3/99.
• Pritchard C.L.: Zarządzanie ryzykiem w projektach. Teoria i praktyka. WIG-PRESS, Warszawa 2001.
• Tadeusiewicz R.: Elementarne wprowadzenie do techniki sieci neuronowych z przykładowymi programami. Akademicka Oficyna Wydawnicza, Warszawa 1998.
• Witkowska D.: Sztuczne sieci neuronowe i metody statystyczne. C.H. Beck, Warszawa 2002.