Informacja

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

Wyszukujesz frazę "Besta, P." wg kryterium: Autor


Wyświetlanie 1-2 z 2
Tytuł:
Hierarchical Sales Forecasting System for Apparel Companies and Supply Chains
Hierarchiczny system prognozowania sprzedaży dla firm odzieżowych i łańcuchów dostaw
Autorzy:
Lenort, R.
Besta, P.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/232705.pdf
Data publikacji:
2013
Wydawca:
Sieć Badawcza Łukasiewicz - Instytut Biopolimerów i Włókien Chemicznych
Tematy:
apparel company
hierarchical forecasting
sales forecasting
top-down approach
forecasting system
firma odzieżowa
hierarchiczna prognozowanie
prognozowanie sprzedaży
podejście odgórne
system prognozowania
Opis:
The typical problems facing with apparel companies and supply chains are forecasting errors, because fashion markets are volatile and difficult to predict. For that reason, the ability to develop accurate sales forecasts is critical in the industry. There are several research studies related to forecasting apparel goods, but very often only for one level. However, apparel companies and supply chains deal with a number of levels at which the forecasts could exist and require consistent forecasts at all of them. The paper presents a hierarchical middle-term forecasting system designed for this purpose on the basis of a literature review. The system is built by the top-down forecasting approach and verified by means of a case study in a particular apparel company. The weaknesses of the system are identified during discussion of the results acquired. A generalised concept of the ANN forecasting model is designed for elimination these weaknesses.
Rynki mody są niestabilne i trudne do przewidzenia, dlatego typowym problemem, z którym muszą się uporać firmy odzieżowe dla konstrukcji odpowiednich łańcuchów dostaw to przewidywanie błędów. Z tego powodu, możliwość opracowania dokładnej prognozy sprzedaży jest bardzo istotna w przemyśle. Istnieje wiele badań naukowych dotyczących prognozowania dla towarów odzieżowych, ale bardzo często dotyczą tylko jednego poziomu. Jednak firmy odzieżowe i łańcuchy dostaw mają do czynienia z dużą liczbą poziomów i wymagają spójnych prognoz na wszystkie z nich. Przedstawiono hierarchiczny system średnioterminowego prognozowania przeznaczony do tego celu. System zbudowano przez odgórne podejście prognozowania i zweryfikowano poprzez studium przypadku w danej firmie odzieżowej. Słabości systemu zostały określone podczas dyskusji uzyskanych wyników. Uogólnione pojęcie modelu prognozowania przeznaczone jest do eliminacji słabości.
Źródło:
Fibres & Textiles in Eastern Europe; 2013, 6 (102); 7-11
1230-3666
2300-7354
Pojawia się w:
Fibres & Textiles in Eastern Europe
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Application of the Mathematical Statistics for the Evaluation of the Waste Incineration Process
Zastosowanie statystyk matematycznych do oceny procesu spalania odpadów
Autorzy:
Straka, M.
Malindzakova, M.
Khouri, S.
Rosova, A.
Lenort, R.
Besta, P.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/1813677.pdf
Data publikacji:
2018
Wydawca:
Politechnika Koszalińska. Wydawnictwo Uczelniane
Tematy:
waste incineration
environmental impact evaluation
mathematical statistics
analysis
data
spalanie odpadów
ocena wpływu na środowisko
statystyki matematyczne
analiza
dane
Opis:
The article deals with the research on the impacts of waste incineration processes on the environment within a particular region by the means of mathematical statistics. The area of interest for this case study considers the aspects of practical application of using the above methods and principles in order to reduce the environmental impacts of waste incineration process in the concrete region. The Pearson correlation coefficient rxy = 0.54 indicates that there is a moderate linear relationship, presented by a direct proportion between the values of incinerated waste quantity and the quantity values of produced heat. The statistics results show that the incineration during a one-year period produces about 15,266 tons of plastic and electrical components, and will release about 590,000 GJ of energy and about 199,000 tons of steam and 287 tons of other emissions with only 3 milligrams of dioxins. The mathematical statistics is used to analyse, and subsequently adjust and improve the waste incineration process in order to achieve the desired parameter values, specifically the calorific values, the amount of heat produced, and the amount of generated steam and air pollutants. The results of mathematical statistics show that there is a direct relationship between the amount of incinerated waste (negative aspect) and the production of electricity (positive), but also the amount of heat produced (positive) and the amount of produced flue gas and ash (negative aspect). The environmental assessments are an important step in building and implementing Environmental Management System (EMS), which consists of the development and evaluation of the analysis followed by the adoption of measures to remedy the deficiencies. The aim of the analysis of the environmental situation within the region of the case study company is a fact-finding in the field of protection of environment that affects the production and non-production operations, and should be monitored the manufacturing practice compliance of the company with the current legislation, the status of operational documentation, the status of internal and external communications in the area of the environmental protection, the responsibilities and liabilities between departments and employees.
W artykule omówiono wpływ procesów spalania odpadów na środowisko w danym regionie za pomocą statystyk matematycznych. Obszar zainteresowania niniejszego studium przypadku uwzględnia aspekty praktycznego zastosowania powyższych metod i zasad w celu zmniejszenia wpływu na środowisko procesu spalania odpadów w konkretnym regionie. Współczynnik korelacji Pearsona rxy = 0,54 wskazuje, że istnieje umiarkowana liniowa zależność, wprost proporcjonalna, między ilością spalonych odpadów a ilością wytworzonego ciepła. Wyniki analizy statystycznej pokazują, że spalarnia w ciągu jednego roku generuje około 15 266 ton odzyskanych elementów plastikowych i elektrycznych, około 590 000 GJ energii, około 199 000 ton pary, 287 ton innych emisji przy zaledwie 3 miligramach dioksyn. Statystyka matematyczna służy do analizy, a następnie dostosowania i udoskonalenia procesu spalania odpadów w celu osiągnięcia pożądanych wartości parametrów, w szczególności wartości opałowej, ilości wytwarzanego ciepła i pary oraz zanieczyszczeń powietrza. Wyniki statystyki matematycznej pokazują, że istnieje bezpośredni związek między ilością spalanych odpadów (aspekt negatywny) a produkcją energii elektrycznej (aspekt pozytywny), ale także ilością wytworzonego ciepła (aspekt pozytywny) i ilością wytworzonych gazów spalinowych i popiołów (aspekt negatywny). Oceny środowiskowe są ważnym krokiem w budowaniu i wdrażaniu Systemu Zarządzania Środowiskiem, który polega na opracowaniu i ocenie analizy, a następnie przyjęciu środków mających zaradzić niedociągnięciom. Celem analizy sytuacji środowiskowej w regionie firmy ze studium przypadku jest ustalenie stanu faktycznego w zakresie ochrony środowiska, które ma wpływ na działalność produkcyjną i nieprodukcyjną. To powinno być monitorowane zgodnie z praktyką produkcyjną firmy oraz obowiązującym ustawodawstwem, stanem dokumentacji operacyjnej, stanem komunikacji wewnętrznej i zewnętrznej w zakresie ochrony środowiska, odpowiedzialności między działami i pracownikami.
Źródło:
Rocznik Ochrona Środowiska; 2018, Tom 20, cz. 1; 32-53
1506-218X
Pojawia się w:
Rocznik Ochrona Środowiska
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