Przetwarzanie może potrwać kilka sekund...

Rozprawa doktorska

Tytuł

Metodyka wykorzystania narzędzi sztucznej inteligencji i technologii grupowej w zarządzaniu projektowaniem systemów montażu niezautomatyzowanego

Autorzy

[ 1 ] Katedra Zarządzania Produkcją i Logistyki, Wydział Inżynierii Zarządzania, Politechnika Poznańska | [ P ] pracownik

Promotor

[ 1 ] Katedra Zarządzania Produkcją i Logistyki, Wydział Inżynierii Zarządzania, Politechnika Poznańska | [ P ] pracownik

Recenzenci

Wariant tytułu

EN Methodology of artifical inteligence and group technology usage in management of designing non-automated assembly systems

Język

polski

Słowa kluczowe
PL
  • sieci samoorganizujące się
  • sieci neuronowe
  • SOM
  • technologia grupowa
  • produkcja montażowa
EN
  • self-organisig networks
  • neural networks
  • SOM
  • Group Technology
  • assembly production
Streszczenie

PL Praca doktorska porusza tematykę optymalizacji projektowania systemów montażowych niezautomatyzowanych przy wykorzystaniu sieci neuronowych oraz technologii grupowej. Meritum pracy jest utworzony wielopoziomowy algorytmu postępowania w przypadku zarządzania projektowaniem systemów montażowych niezautomatyzowanych przy wykorzystaniu map samoorganizujących się Kohonena, dla których dane wejściowe definiuje technologia grupowa oraz badania środowiskowe. Przeprowadzenie badań środowiska komercyjnego (specjalistów i menadżerów przedsiębiorstw montażowych) pozwoliło na identyfikację kryteriów grupowania jako wejścia dla sieci neuronowych. Określono listę cech procesów montażowych oraz system ich wartościowania na przestrzeni trzech poziomów zarządzania: strategicznym, taktycznym oraz operacyjnym. Algorytm metodyki dotyczy wszystkich poziomów, jednak najbardziej uszczegółowiony jest dla poziomu taktycznego i jednostek produkcyjnych pierwszego stopnia. Końcowy wynik prac wieńczy weryfikacja opracowanego modelu ze zdefiniowanym wcześniej modelem tradycyjnym za pomocą wielokryterialnej analiza AHP.

EN The PhD thesis concerns the optimization of non-automated assembly systems design using neural networks and group technology. The work merit is to create a multi-level algorithm for the design of non-automated assembly systems using Kohonen self-organizing maps, for which input data is defined by group technology and environmental research. Conducting research on the commercial environment (specialists and managers of assembly companies) allowed to identify grouping criteria as an input for neural networks. The list of assembly process features and the system of their valuation were determined over three levels of management: strategic, tactical and operational. The methodology algorithm applies to all levels, however, it is most detailed for the tactical level as production cells organisation. The final result of the work is completed with the verification of the developed model with the previously defined traditional model using multicriteria AHP analysis.

Liczba stron

180

Dziedzina wg OECD

ekonomia i biznes

Dyscyplina wg KBN

organizacja i zarządzanie

Sygnatura rozprawy w wersji drukowanej

DrOIN 1961

Katalog on-line

to2018998322

Pełny tekst rozprawy doktorskiej

Pobierz plik

Poziom dostępu do pełnego tekstu

publiczny

Pierwsza recenzja

Edward Michlowicz

Miejsce

Kraków, Polska

Data

29.08.2018

Język

polski

Tekst recenzji

Pobierz plik

Poziom dostępu do recenzji

publiczny

Druga recenzja

Maciej Urbaniak

Miejsce

Łódź, Polska

Data

25.08.2018

Język

polski

Tekst recenzji

Pobierz plik

Poziom dostępu do recenzji

publiczny

Status rozprawy

rozprawa doktorska

Miejsce obrony

Poznań, Polska

Data obrony

25.02.2019

Jednostka nadająca tytuł

Rada Wydziału Inżynierii Zarządzania Politechniki Poznańskiej

Uzyskany tytuł

doktor nauk ekonomicznych w dyscyplinie: nauki o zarządzaniu