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 "wspomagania decyzji" wg kryterium: Temat

  Lista filtrów
Wyrównaj
    Wyświetlanie 1-2 z 2
    Tytuł:
    Portfolio selection of new product projects: a product reliability perspective
    Wybór portfela projektów nowych produktów z uwzględnieniem niezawodności produktu
    Autorzy:
    Relich, M.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/1365737.pdf
    Data publikacji:
    2016
    Wydawca:
    Polska Akademia Nauk. Polskie Naukowo-Techniczne Towarzystwo Eksploatacyjne PAN
    Tematy:
    cost estimation
    project alternatives
    constraint satisfaction problem
    constraint logic programming
    decision support system
    estymacja kosztów
    warianty alternatywne projektu
    problem spełniania ograniczeń
    programowanie w logice z ograniczeniami
    system wspomagania decyzji
    Opis:
    Portfolio selection of new product development projects is one of the most important decisions in an enterprise that impact future business profits, competitiveness and survival. Ensuring reliability in a new product is costly but it increases customer satisfaction and reduces the potential warranty cost, contributing to product success. This paper aims to develop an approach for designing decision support system of selecting portfolio of new product development projects, taking into account the aspect of ensuring the desired reliability of products. A portfolio selection problem is formulated in terms of a constraint satisfaction problem that is a pertinent framework for designing a knowledge base. A set of admissible solutions referring to the new product alternatives is obtained with the use of constraint logic programming. The proposed approach is dedicated for enterprises that modernise existing products to develop new products.
    Wybór portfela projektów nowych produktów jest jedną z najistotniejszych decyzji podejmowanych w przedsiębiorstwie, wpływającą na przyszłą wartość zysków oraz konkurencyjność i rozwój przedsiębiorstwa. Zapewnienie niezawodności produktu jest kosztowne, ale zwiększa satysfakcję klienta z używanego produktu i redukuje koszty potencjalnych napraw gwarancyjnych, przyczyniając się do sukcesu rynkowego produktu. Celem artykułu jest opracowanie podejścia umożliwiającego budowę systemu wspomagania decyzji dotyczących wyboru portfela projektów nowych produktów do rozwinięcia, z uwzględnieniem aspektu zapewnienia wymaganej niezawodności produktu. Problem wyboru portfela projektów nowych produktów został wyrażony w postaci problemu spełniania ograniczeń, co umożliwia zaprojektowanie systemu opartego na bazie wiedzy. Zbiór rozwiązań dopuszczalnych dotyczący alternatywnych projektów rozwoju nowych produktów jest otrzymywany z wykorzystaniem technik programowania w logice z ograniczeniami. Opracowane podejście jest dedykowane dla przedsiębiorstw, które realizują strategię modernizacji wytwarzanego produktu.
    Źródło:
    Eksploatacja i Niezawodność; 2016, 18, 4; 613-620
    1507-2711
    Pojawia się w:
    Eksploatacja i Niezawodność
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    A durability analysis of forging tools for different operating conditions with application of a decision support system based on artificial neural networks (ANN)
    Analiza trwałości narzędzi kuźniczych dla różnych warunków eksploatacji z wykorzystaniem systemu wspomagania decyzji opartego o sztuczne sieci neuronowe
    Autorzy:
    Hawryluk, M.
    Mrzygłód, B.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/1365633.pdf
    Data publikacji:
    2017
    Wydawca:
    Polska Akademia Nauk. Polskie Naukowo-Techniczne Towarzystwo Eksploatacyjne PAN
    Tematy:
    sztuczna sieć neuronowa
    system wspomagania decyzji
    kucie matrycowe
    trwałość narzędzi kuźniczych
    zużycie i mechanizmy niszczące
    artificial neural network
    decision support system
    die forging
    durability of forging tools
    wear and destructive mechanisms
    Opis:
    W pracy przedstawiono wyniki badań, dotyczące, procentowego udziału mechanizmów niszczących dla dwóch typowych wariantów eksploatacji narzędzi kuźniczych: smarowanych i chłodzonych oraz bez smarowania. Prezentowane wyniki pochodzą z opracowanego przez autorów systemu wspomagania decyzji (SEPEK-2) działającego w oparciu o sztuczną sieć neuronową. Wiedza o analizowanym zagadnieniu trwałości narzędzi kuźniczych, potrzebna do procesu uczenia sztucznej sieci neuronowej zawarta była w zestawie danych uczących, pochodzących z kompleksowych badań, zrealizowanych w warunkach przemysłowych. Zestaw danych uczących obejmował zbiór 450 rekordów wiedzy. W pracy przestawiono proces pozyskiwania wiedzy, przyjętą architekturę sieci neuronowej oraz parametry opracowanej sieci. Przeprowadzona globalna analiza wyników generowanych przez opracowany system, dla trwałości traktowanej jako zwiększająca się liczba odkuwek (od 0 do 25000 sztuk), wykazała że dla narzędzi smarowanych i chłodzonych dominującym mechanizmem jest zmęczenie cieplno-mechaniczne, a nie zużycie ścierne, które rzeczywiście dominuje w procesach kucia dla narzędzi niechłodzonych i niesmarowanych. Należy podkreślić, że zdecydowana większość opracowań z tego obszaru przypisuje, że to zużycie ścierne jest dominujące, a jak wykazały wyniki badań i analiz dla wybranych reprezentatywnych procesów kucia, przy wykorzystaniu systemu wspomagania decyzji opartego o SNN, to zmęczenie cieplno-mechaniczne jest dominujące w tych procesach. Jednakże ze względu na łatwą mierzalność oraz popularnie stosowane modele zużycia ściernego, bazujące na modelu Archarda, to właśnie zużyciu ściernemu przypisuję się największy udział, choć w rzeczywistości dla narzędzi smarowanych i chłodzonych zmęczenie cieplno-mechaniczne wzmaga ów efekt przypisywany zużyciu ściernemu. Natomiast ogólnie przyjęty pogląd jest słuszny, w przypadku narzędzi niesmarowanych. co potwierdziły także analizy przy wykorzystaniu SNN.
    The paper presents the results of research concerning the percentage participation of destructive mechanisms for two typical variants of exploitation of forging tools: lubricated and cooled, and without lubrication. Discussed results come from the developed by the authors the decision support system (SEPEK-2) based on artificial neural network. The knowledge about the durability of forging tools needed for learning artificial neural network was included in the training data set, from comprehensive studies, carried out in industrial conditions. Set of training data set included 450 records of knowledge. The paper presents the process of acquiring knowledge, adopted neural network architecture and parameters developed network. Carried out a global analysis of the results generated by the developed system for the durability of forging tools treated as the maximum number of produced forgings to their destruction (from 0 to 25,000 items), showed that for the lubricated and cooling tools the dominant mechanism is thermo-mechanical fatigue, and do not abrasive wear, which actually dominates in the process of forging tools for uncooled and unlubricated tools. It should be emphasized that the overwhelming majority of studies in this area is attributed that to abrasive wear is dominant, and as shown by the results of research and analysis for the selected representative forging processes, with the use of decision support system based on ANN, the fatigue a thermo-mechanical is dominant in these processes. However, due to the easy measurability and commonly used models wear, based on the model of Archard, it is abrasive wear assigned the largest participation. In fact, for the tool lubricated and cooled tools a thermo-mechanical fatigue intensifies this effect attributed to abrasive wear. While the generally accepted view is correct, in the case of tools unlubricated, as confirmed by the analysis using ANN.
    Źródło:
    Eksploatacja i Niezawodność; 2017, 19, 3; 338-348
    1507-2711
    Pojawia się w:
    Eksploatacja i Niezawodność
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
      Wyświetlanie 1-2 z 2

      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