Inżynieria mechaniczna

Dyscyplina naukowa: Inżynieria mechaniczna

Temat: Inteligentny system ofertowania zleceń produkcyjnych z wykorzystaniem sztucznych sieci neuronowych

Topic: Intelligent system of production orders bidding using the artificial neural networks

Promotor: Dr hab. inż. Arkadiusz Gola, prof. uczelni

Email: a.gola@pollub.pl

Opis

W dzisiejszych warunkach rynkowych, zdolność do szybkiej wyceny zapytań ofertowych dotyczących realizacji zleceń produkcyjnych jest jednym z kluczowych czynników decydujących o konkurencyjności przedsiębiorstw. Niestety precyzyjne przygotowanie wyceny metodami konwencjonalnymi jest procesem czasochłonnym, co w konsekwencji skutkuje albo mało precyzyjną jakością wyceny (stanowiącą wysokie ryzyko nie dotrzymania terminu realizacji zamówienia i/lub straty finansowej) lub długim czasem oczekiwania na wycenę zlecenia – co w wielu przypadkach jest nieakceptowalne dla klientów.

W świetle powyższego istnieje konieczność poszukiwania metod wspomagania decyzji umożliwiających szybką i dokładną wycenę zleceń produkcyjnych (w aspekcie czasowym i kosztowym).

Problematyka badawcza objęta realizowaną pracą doktorską obejmuje opracowanie nowatorskiej metody, wykorzystującej rozwiązania z zakresu sztucznej inteligencji, umożliwiającej wycenę zleceń produkcyjnych w oparciu o dane historyczne przedsiębiorstw, dotyczące zarówno kosztów, jak i czasów wytwarzania podobnych konstrukcyjnie elementów oraz możliwych zmian w wyniku zmian cen surowców oraz kosztów pracy. Zakłada się, iż rezultatem opracowanej pracy będzie inteligentny system ofertowania zleceń produkcyjnych, gotowy do implementacji w warunkach produkcyjnych. Zrealizowane prace badawcze zostaną wykonane z wykorzystaniem systemu MATLAB lub innego oprogramowania umożliwiającego modelowanie sztucznych sieci neuronowych.

Słowa kluczowe: zlecenie produkcyjne, ofertowanie, sztucznie sieci neuronowe

Description:

In today's market conditions, the ability to quickly evaluate inquiries regarding the execution of production orders is one of the key factors determining the competitiveness of enterprises. Unfortunately, the precise preparation of the valuation using conventional methods is a time-consuming process, which results in either a imprecise quality of the valuation (representing a high risk of failure to meet the deadline for order fulfillment and / or financial loss) or a long waiting time for the valuation of the order - which in many cases is unacceptable to customers .

In the light of the above, there is a need to search for decision support methods that would enable quick and accurate valuation of production orders (in terms of time and cost).

The research issues covered by the doctoral thesis being carried out include the development of an innovative method, using solutions in the field of artificial intelligence, enabling the valuation of production orders based on historical data of enterprises, regarding both the costs and times of manufacturing structurally similar elements and possible changes as a result of changes in the prices of raw materials and costs work. It is assumed that the result of the work prepared will be an intelligent system for offering production orders, ready to be implemented in production conditions. The completed research works will be performed with the use of the MATLAB system or other software enabling modeling of artificial neural networks.

Keywords: production order, bidding, artificial neural networks