Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

English (EN)·Polski (PL)·Yкраїнський (UK)
Przejdź do strony domowej biblioteki Centralna Biblioteka Wojskowa Link otwiera się w nowym oknie Logo biblioteki Prolib Integro - strona głównaCentralna Biblioteka Wojskowa

Wyszukujesz frazę "wybór" wg kryterium: Temat

  Lista filtrów
Wyrównaj
    Wyświetlanie 1-6 z 6
    Tytuł:
    Generalised Choquet Integral Algorithm for Subcontractor Selection in the Textile Industry – A Case Study for Turkey
    Ogólny algorytm całkowy Choqueta dla selekcji poddostawców w przemyśle tekstylnym Turcji
    Autorzy:
    Yayla, A. Y.
    Yildiz, A.
    Yildiz, K.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/233057.pdf
    Data publikacji:
    2013
    Wydawca:
    Sieć Badawcza Łukasiewicz - Instytut Biopolimerów i Włókien Chemicznych
    Tematy:
    subcontractor selection
    Turkish textile industry
    generalised Choquet integral methodology
    wybór podwykonawcy
    turecki przemysł tekstylny
    algorytm całkowy Choqueta
    Opis:
    Turkish textile firms work under a heavily competitive atmosphere in terms of prices due to globalisation. Firms have to take into consideration several criteria in order to survive the global market conditions and to maintain profitability. Contractor companies have to select the optimal subcontractor in order to meet these criteria and in business. Therefore the decision to choose subcontractors is of great importance for the success of enterprises. In solving the problem of subcontractor selection, multiple criteria should be considered, for which multi-criteria decision-making methods are used. This paper presents a case study which regards the selection of the optimal subcontractor for a Turkish textile firm. In order to solve the selection problem generalized Choquet integral methodology was used based on a hierarchical decision model. In the conclusion section of the study, optimal subcontractor selection results are presented.
    W wyniku globalizacji przedsiębiorstwa tureckie pracują w warunkach zintensyfikowanej konkurencji, w związku z tym muszą brać pod uwagę zróżnicowane kryteria dla utrzymania się na rynku. Dla spełnienia tych kryteriów dostawcy muszą wyselekcjonować odpowiednich poddostawców. Artykuł przedstawia metody odpowiedniego doboru poddostawców w tureckim przemyśle tekstylnym. W tym celu stosuje się ogólny całkowy model Choqueta. W podsumowaniu pracy przedstawiono optymalne metody selekcji poddostawców.
    Źródło:
    Fibres & Textiles in Eastern Europe; 2013, 6 (102); 16-21
    1230-3666
    2300-7354
    Pojawia się w:
    Fibres & Textiles in Eastern Europe
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    New Grey Integrated Model to Solve a Machine Selection Problem for a Textile Company
    Nowy zintegrowany model rozwiązujący problem wyboru maszyny dla firmy tekstylnej
    Autorzy:
    Ulutaş, Alptekin
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/231577.pdf
    Data publikacji:
    2020
    Wydawca:
    Sieć Badawcza Łukasiewicz - Instytut Biopolimerów i Włókien Chemicznych
    Tematy:
    AHP
    ROV-G
    sewing machine selection
    machine selection problem
    wybór maszyny do szycia
    problem z wyborem maszyny
    Opis:
    The textile sector has become an indispensable part of the Turkish economy. The sewing machine is a long-lasting and easy-to-use tool widely used in the garment industry, which is a branch of the textile industry. The sewing machine is an indispensable production tool for the textile industry and sewing machine selection is a significant decision for the production performance of textile companies. Selecting an appropriate sewing machine increases production performance, while selecting an improper one reduces production performance. The sewing machine selection problem is a typical machine selection issue. Many criteria, such as cost, productivity, safety etc. are considered in the machine selection. Therefore, MCDM methods are applicable to solve the machine selection problem. This study develops an integrated grey MCDM model including Grey AHP and ROV-G to select the most appropriate sewing machine for an apparel textile company.
    Sektor tekstylny stał się nieodłączną częścią tureckiej gospodarki. Maszyna do szycia jest trwałym i łatwym w użyciu narzędziem szeroko stosowanym w przemyśle odzieżowym, który jest gałęzią przemysłu tekstylnego. Maszyna do szycia jest niezbędnym narzędziem produkcyjnym dla przemysłu tekstylnego, a wybór maszyny do szycia jest znaczącą decyzją w zakresie wydajności produkcyjnej firm tekstylnych. Wybór odpowiedniej maszyny do szycia zwiększa wydajność produkcji, a wybór niewłaściwej zmniejsza wydajność produkcji. Problem wyboru maszyny do szycia jest typowym problemem przy wyborze maszyny. Przy wyborze maszyny branych jest pod uwagę wiele kryteriów, takich jak: koszt, wydajność, bezpieczeństwo itp. Dlatego metody MCDM mają zastosowanie do rozwiązania problemu wyboru maszyny. W badaniu, w celu wybrania najbardziej odpowiedniej maszyny do szycia dla firmy produkującej odzież, opracowano zintegrowany model MCDM, w tym AHP i ROV-G.
    Źródło:
    Fibres & Textiles in Eastern Europe; 2020, 1 (139); 20-25
    1230-3666
    2300-7354
    Pojawia się w:
    Fibres & Textiles in Eastern Europe
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Comparision of Logistics and Clothing Sectors for a Logistics Center Site Selection Using AHP
    Wybór usytuowania centrum logistycznego dla tureckiego przemysłu odzieżowego
    Autorzy:
    Eryuruk, S. H.
    Kalaoğlu, F.
    Baskak, M.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/949431.pdf
    Data publikacji:
    2013
    Wydawca:
    Sieć Badawcza Łukasiewicz - Instytut Biopolimerów i Włókien Chemicznych
    Tematy:
    logistics center
    analytic hierarchy process (AHP)
    clothing industry
    site selection
    centrum logistyczne
    metoda hierarchicznej analizy AHP
    przemysł odzieżowy
    wybór miejsca
    Opis:
    The textile and clothing sectors can be seen as a supply chain consisting of a number of discrete activities. The supply chain from sourcing raw materials to distribution and marketing must be well organized as an integrated production network.. Logistics is a very important strategy to gain competitive advantages like time, cost and customer satisfaction. In this study, the establishment of a clothing logistics center for the Turkish Clothing Industry in the Marmara Region of Turkey was evaluated by clothing and logistics sector experts. A numerical study with a questionnaire survey database aimed at the clothing industry of Turkey was conducted and the Analytic Hierarchy Process (AHP) was used to evaluate the questionaire results.
    Sektor tekstylno-odzieżowy może być postrzegany jako łańcuch dostaw, który składa się z kilku różnych procesów. Łańcuch dostaw jako zintegrowana sieć produkcyjna musi być bardzo dobrze zorganizowany od momentu pozyskiwania surowców do dystrybucji i marketingu. Logistyka jest bardzo ważną strategią mającą na celu uzyskanie przewagi konkurencyjnej, jak czas, koszty i zadowolenie klientów. W badaniu tym, oceniano z udziałem ekspertów sektorów odzieżowego i logistycznego utworzenie centrum logistycznego dla tureckiego przemysłu odzieżowego w regionie Marmara w Turcji. Przeprowadzono badanie numeryczne wraz z badaniami ankietowymi, dla oceny uzyskanych wyników zastosowano metodę hierarchicznej analizy AHP.
    Źródło:
    Fibres & Textiles in Eastern Europe; 2013, 2 (98); 13-18
    1230-3666
    2300-7354
    Pojawia się w:
    Fibres & Textiles in Eastern Europe
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Using TOPSIS and AHP Methods in Job Distribution to Subcontractors in Apparel Companies and Comparing the Results
    Zastosowanie metod TOPSIS i AHP w dystrybucji pracy wśród podwykonawców w firmach odzieżowych – porównywanie wyników
    Autorzy:
    Bulur, Öykü Ceren
    Kayar, Mahmut
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/1857703.pdf
    Data publikacji:
    2021
    Wydawca:
    Sieć Badawcza Łukasiewicz - Instytut Biopolimerów i Włókien Chemicznych
    Tematy:
    multi criteria decision making
    MCDM
    job distribution
    supplier selection
    TOPSIS
    AHP
    apparel
    wielokryterialne podejmowanie decyzji
    dystrybucja pracy
    wybór dostawców
    odzież
    Opis:
    The ready-to-wear sector is one of the areas where outsourcing is used extensively due to reasons such as being a labour-intensive sector, having a wide range of products, and the time pressure caused by the very short shelf life of the product. Therefore, garment companies work with a large number of subcontractors, which raises the problem as to which subcontractor/subcontractors work will be distributed to as well as how much to each subcontractor. Using multi-criteria decision-making methods in solving this complex problem helps decision-makers make the right decisions. From this point of view, multi-criteria decision-making methods are very important decision-making tools in terms of the optimal distribution of work to subcontractors. Within the scope of the study, the TOPSIS and AHP methods were used to distribute orders to subcontractors and compared.
    Sektor odzieżowy jest jednym z obszarów, w których szeroko stosowany jest outsourcing, głównie z takich powodów, jak: pracochłonność sektora, szeroka gama produktów oraz presja czasowa spowodowana bardzo krótkim okresem trwałości produktu. Dlatego firmy odzieżowe współpracują z dużą liczbą podwykonawców, co rodzi problem, do jakiego podwykonawcy/podwykonawców zostanie przydzielona praca, a także do jakiej kwoty zostanie przydzielona każdemu z podwykonawców. W podejmowaniu właściwych decyzji w kwestii tego złożonego problemu pomaga decydentom możliwość korzystania z wielokryterialnych metod podejmowania decyzji. Z tego punktu widzenia wielokryterialne metody podejmowania decyzji są bardzo ważnymi narzędziami decyzyjnymi z punktu widzenia optymalnego podziału pracy na podwykonawców. W ramach badania wykorzystano metody TOPSIS i AHP do dystrybucji zamówień do podwykonawców i porównano je.
    Źródło:
    Fibres & Textiles in Eastern Europe; 2021, 4 (148); 24-31
    1230-3666
    2300-7354
    Pojawia się w:
    Fibres & Textiles in Eastern Europe
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Application of Genetic Algorithm for Feature Selection in Optimisation of SVMR Model for Prediction of Yarn Tenacity
    Zastosowanie algorytmów genetycznych do selekcji cech w optymalizacji modelu maszyn wektorów nośnych dla regresji w aspekcie prognozowania właściwości wytrzymałościowych przędzy
    Autorzy:
    Abakar, K. A. A.
    Yu, C.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/231903.pdf
    Data publikacji:
    2013
    Wydawca:
    Sieć Badawcza Łukasiewicz - Instytut Biopolimerów i Włókien Chemicznych
    Tematy:
    genetic algorithm
    feature selection
    support vector machines for regression
    yarn properties
    algorytm genetyczny
    wybór funkcji
    maszyny wektorów nośnych dla regresji
    właściwości przędzy
    Opis:
    A proposed hybrid genetic algorithm (GA) approach for feature selection combined with support vector machines for regression (SVMR) was applied in this paper to optimise a data set of fibre properties and predict the yarn tenacity property. This hybrid approach was compared with a noisy model of SVMR that used all the data set of fibre properties as input in the prediction. The GA for feature selection was used as the preprocessing stage that aimed to find and select the best attributes or variables that most effect or are related to the prediction of yarn tenacity. The hybrid approach showed better predictive performance than the noisy model. However, the results indicated the suitability of GA for feature selection in the choice of the best fibre property attributes that give the preferred performance and high accuracy in the prediction of yarn tenacity.
    Zaproponowany system hybrydowy łączący algorytmy genetyczne z klasyfikatorem w postaci maszyny wektorów nośnych dla regresji (SVMR) został zastosowany dla zoptymalizowania zestawu danych obejmującego właściwości fizyczne włókien dla prognozowania właściwości wytrzymałościowych przędzy. W tym hybrydowym rozwiązaniu porównano zaproponowany model SVMR z modelem „zaszumionym”, w którym użyto pełny zestaw danych właściwości fizycznych włókien jako danych wejściowych w prognozowaniu. Algorytmy genetyczne w selekcji cech zostały użyte na etapie wstępnego przetwarzania, którego celem było znalezienie i wybranie najlepszych zmiennych, które najefektywniej są powiązane z przewidywaniem wytrzymałości przędzy. Hybrydowe rozwiązanie wykazało lepsze efekty przewidywania wytrzymałości przędzy w porównaniu z modelem „zaszumionym”. Jednakże wyniki badań wykazały, że do realizacji zadania polegającego na wyborze cech z selekcji najkorzystniejszych właściwości włókien bardzo przydatne są również algorytmy genetyczne, które umożliwiają uzyskanie wysokiej dokładności prognozowania wytrzymałości przędzy.
    Źródło:
    Fibres & Textiles in Eastern Europe; 2013, 6 (102); 95-99
    1230-3666
    2300-7354
    Pojawia się w:
    Fibres & Textiles in Eastern Europe
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    GIS and f-AHP Integration for Locating a New Textile Manufacturing Facility
    Multi-kryterialna analiza lokalizacji nowego przedsiębiorstwa tekstylnego wykorzystująca system informacji geograficznej i analityczny proces hierarchiczny oparty o funkcje zbiorów rozmytych
    Autorzy:
    Onden, I.
    Eldemir, F.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/234198.pdf
    Data publikacji:
    2015
    Wydawca:
    Sieć Badawcza Łukasiewicz - Instytut Biopolimerów i Włókien Chemicznych
    Tematy:
    textile facility selection
    location analysis
    geographic information systems (GIS)
    fuzzy analytic hierarchy process (f-AHP)
    wybór zakładu włókienniczego
    analiza lokalizacji
    Systemy Informacji Geograficznej (GIS)
    rozmyty analityczny proces hierarchiczny (f-AHP)
    Opis:
    Location analysis for a textile manufacturing facility is a strategic decision due to its longterm effects on profitability, accessibility, and sustainability. Thus an analysis should be made using a comprehensive approach. The facility location selection problem can be represented with a multi-criteria structure. This study considered locating a new manufacturing facility and accepted seven decision criteria as decision parameters. Istanbul was the study area, and seven candidate locations were considered to start a new manufacturing facility. During the evaluation process, Geographic Information Systems and the fuzzy analytic hierarchy process were combined to order the preference levels of candidate areas. A novel methodology for the textile industry is proposed to integrate experts’ thoughts and geographic information.
    Analiza lokalizacji nowego przedsiębiorstwa produkującego tekstylia jest decyzją strategiczną ze względu na długotrwałe efekty tej decyzji, związane z opłacalnością produkcji, dostosowaniem i zrównoważonym rozwojem. Dlatego analiza powinna być przeprowadzona z zastosowaniem wielu czynników. Problem wyboru lokalizacji może być realizowany przy zastosowaniu struktury multi-kryterialnej. Przeprowadzona analiza uwzględniła zastosowanie siedmiu kryteriów decyzji, przy przeprowadzeniu wykorzystano system informacji geograficznej i analityczny proces hierarchiczny oparty o funkcje zbiorów rozmytych. Wybrano rejon Stambułu do przeprowadzenia rozpatrywanej analizy.
    Źródło:
    Fibres & Textiles in Eastern Europe; 2015, 5 (113); 18-22
    1230-3666
    2300-7354
    Pojawia się w:
    Fibres & Textiles in Eastern Europe
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
      Wyświetlanie 1-6 z 6

      Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies