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 "Brzozowska, Jolanta" wg kryterium: Autor

  Lista filtrów
Wyrównaj
    Wyświetlanie 1-4 z 4
    Tytuł:
    Charakterystyka akt operacyjnych o sygnaturze archiwalnej „II” wytworzonych przez Wydział III KW MO/WUSW w Suwałkach w latach 1975–1989
    Autorzy:
    Brzozowska, Jolanta
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/545742.pdf
    Data publikacji:
    2014
    Wydawca:
    Instytut Pamięci Narodowej, Komisja Ścigania Zbrodni przeciwko Narodowi Polskiemu
    Źródło:
    Przegląd Archiwalny Instytutu Pamięci Narodowej; 2014, 7; 133-158
    1899-1254
    Pojawia się w:
    Przegląd Archiwalny Instytutu Pamięci Narodowej
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Computer aided assembly planning using MS Excel software – a case study
    Autorzy:
    Brzozowska, Jolanta
    Gola, Arkadiusz
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/1837783.pdf
    Data publikacji:
    2021
    Wydawca:
    Polskie Towarzystwo Promocji Wiedzy
    Tematy:
    assembly
    production planning
    support
    spreadsheet
    MS Excel
    montaż
    planowanie produkcji
    wsparcie
    arkusz kalkulacyjny
    Opis:
    The issue of planning assembly operations remains crucial decision-making area for many of manufacturing companies. It becomes particularly significant in case of small and medium enterprises that perform unit or small-scale production, where the option of applying specialized software is often very limited – both due to high purchase price, but also due to its applicability to single unit manufacturing, that is executed based on individual customer orders. The present article describes the possibility of applying the MS Excel spreadsheet in the planning of machine assembly processes. It emphasises, in particular, the method for using the spreadsheet in subsequent stages of the process, and the identification of possible causes that have impact on problems with the planning process. We performed our analysis on the basis of actual data from one of the machine industry enterprises that manufactures in central Poland.
    Źródło:
    Applied Computer Science; 2021, 17, 2; 70-89
    1895-3735
    Pojawia się w:
    Applied Computer Science
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Problems of forecasting the length of the assembly cycle of complex products realized in the MTO (make-to-order) model
    Problematyka prognozowania długości cyklu montażu wyrobów złożonych realizowanych w modelu MTO (make-to-order)
    Autorzy:
    Brzozowska, Jolanta
    Gola, Arkadiusz
    Kulisz, Monika
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/31232972.pdf
    Data publikacji:
    2023
    Wydawca:
    Politechnika Rzeszowska im. Ignacego Łukasiewicza. Oficyna Wydawnicza
    Tematy:
    assembly cycle
    machine assembly
    forecasting
    Make-to-Order
    artificial neural networks
    input signal
    output signals
    MatLab
    cykl montażu
    montaż maszyn
    prognozowanie
    produkcja na zamówienie
    sztuczne sieci neuronowe
    sygnały wejściowe
    sygnał wyjściowy
    Opis:
    This article presents the problem of forecasting the length of machine assembly cycles in make-to-order production (Make-to-Order). The model of Make-to-Order production and the technological process of manufacturing the finished product are presented. The possibility of developing a novel method, using artificial intelligence solutions, to estimate machine assembly times based on historical company data on manufacturing times for structurally similar components, is described. It is assumed that the result of the developed method will be an intelligent system supporting efficient and accurate estimation of machine assembly time, ready for implementation in production conditions. Such data as part availability, human resource availability and novelty factor will be used as input data for learning the neural network, while the output variable during learning the neural network will be the actual machine assembly time.
    W niniejszym artykule przedstawiono problem prognozowania długości cyklu montażu maszyn w produkcji na zamówienie (Make-to-Order). Przedstawiony został model produkcji na zamówienie oraz proces technologiczny wytwarzania wyrobu gotowego. Opisana została możliwość opracowania nowatorskiej metody, wykorzystującej rozwiązania z zakresu sztucznej inteligencji, umożliwiającej szacowanie czasu montażu maszyn w oparciu o dane historyczne przedsiębiorstw, dotyczące czasów wytwarzania podobnych konstrukcyjnie elementów. Zakłada się, iż rezultatem opracowanej metody będzie inteligentny system wspomagający skuteczne i dokładne szacowanie czasu montażu maszyn, gotowy do implementacji w warunkach produkcyjnych. Jako dane wejściowe do uczenia sieci neuronowej wykorzystane zostaną takie dane jak: dostępność części, dostępność zasobów ludzkich oraz czynnik nowości, zaś zmienną wyjściową podczas uczenia sieci neuronowej będzie rzeczywisty czas montażu maszyny.
    Źródło:
    Technologia i Automatyzacja Montażu; 2023, 3; 13-20
    2450-8217
    Pojawia się w:
    Technologia i Automatyzacja Montażu
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
      Wyświetlanie 1-4 z 4

      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