Results found: 2

Search results

Search:
in the keywords: kontrola produkcji

Sort By:

Limit search:

The importance of the production control method for mature model parameters of production control effects based on the conducted survey questionnaire

100%

Dratwińska-Kania B.

Prace Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu

2019

issue vol. 63, nr 5

19-28

The paper presents a model approach to production control. A maturity model was developed for production control effects, which is a tool to improve the current state in the desired direction. A survey questionnaire was also carried out to determine which type of control should be chosen to reinforce the model parameters (achieve a higher level of maturity). The research revealed that the model parameters indicate differentiation due to the choice of the control method. The respondents chose different methods of production control for individual parameters of the model. Based on the conducted research, the goal of the paper is to develop a maturity model of production control effects and assess the production control types in terms of adjusting to the maturity model parameters of the production control effects. The study adopted the literature review and a survey questionnaire as research methods. The considerations focus on the possibility of improving the maturity model parameters of production control effects by selecting an appropriate type of production control.

W artykule przedstawiono podejście modelowe do kontroli produkcji. Opracowano model dojrzałości dla efektów kontroli produkcji, który stanowi narzędzie doskonalenia stanu aktualnego w kierunku pożądanego. Przeprowadzono także badania ankietowe, które miały na celu stwierdzenie, jaki rodzaj kontroli należy wybrać, aby wzmocnić parametry modelu (zrealizować wyższy poziom dojrzałości). Badania wykazały, że parametry modelu są zróżnicowane ze względu na wybór metody kontroli, dla poszczególnych parametrów modelu osoby ankietowane wybierały różne metody kontroli produkcji. Celem artykułu jest opracowanie modelu dojrzałości efektów kontroli produkcji oraz ocena rodzajów kontroli produkcji pod względem dopasowania do parametrów modelu dojrzałości efektów kontroli produkcji, dokonana na podstawie przeprowadzonych badań. W opracowaniu zastosowano takie metody badawcze, jak studia literaturowe i badania ankietowe. Za przedmiot rozważań uważa się możliwość doskonalenia parametrów modelu dojrzałości efektów kontroli produkcji przez dobór właściwego rodzaju kontroli produkcji.

Artificial neural pseudo-network for production control purposes

84%

Fertsch M.

LogForum

2020

vol. 16

issue 1

7-13

Background: Experience from the implementation of the industry 4.0 concept has proved that the key success factor is the use of techniques and methods of artificial intelligence. One of these techniques is artificial neural networks. The development of artificial neural networks has been taking placefor a long time and has led to a number of important applications of this technique in industrial practice. Along with the development of practical applications, a wide theoretical base has also been created regarding the concepts, tools and principles of using this technique. Methods: This paper contains an attempt to use the theoretical basis of artificial neural networks to build a specialized tool. This tool is called a pseudo-network. It is based not on the whole of the theory of artificial neural networks but only on the targeted elements selected for it. The selection criterion is the use of an artificial neural pseudo-network to control production. Results: The paper presents the assumptions of an artificial neural pseudo - network, the architecture of the developed solution and initial experience of using it. Conclusions: These initial results proved the assumptions made by an author. The architecture of the pseudo-network has been developed. Work to build a system demonstrator representing the artificial neural pseudo - network have been initiated and is still in progress.

Wstęp: Doświadczenia z wdrażania koncepcji Industrie 4.0 wskazują, że kluczowym czynniku sukcesu jest stosowanie metod i technik z zakresu sztucznej inteligencji. Jedną z tych technik są sztuczne sieci neuronowe. Rozwój sztucznych sieci neuronowych trwa od długiego czasu i doprowadził do wielu istotnych zastosowań tej techniki w praktyce przemysłowej. Równolegle z rozwojem zastosowań praktycznych stworzona została baza teoretyczna koncepcji, narzędzi i zasad stosowania tej techniki. Metody: Artykuł ten zawiera próbę wykorzystania teoretycznej bazy sztucznych sieci neuronowych do stworzenia specjalnego narzędzia. Nosi ono nazwę sztucznej pseudo - sieci neuronowej. Opiera się ona nie na całości dorobku teorii sztucznych sieci neuronowych ale na celowo wybranych jego elementach. Kryterium doboru było zastosowanie sztucznej pseudo-sieci neuronowej do sterowania produkcji. Wyniki: Artykuł przedstawia założenia do opracowania sztucznej pseudo-sieci neuronowej, architekturę opracowanego rozwiązania i wstępne doświadczenia z prób jego zastosowania. Wnioski: Wstępne wyniki potwierdziły założenia przyjęte przez autora artykułu. Opracowana została architektura sztucznej pseudo - sieci neuronowej. Zapoczątkowane zostały pracy nad budową demonstratora sztucznej pseudo-sieci neuronowej. Prace trwają nadal.

Refine search results

1 LogForum

1 Prace Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu

1 Dratwińska-Kania B.

1 Fertsch M.

1 2020

1 2019

Search results

The importance of the production control method for mature model parameters of production control effects based on the conducted survey questionnaire

Artificial neural pseudo-network for production control purposes