Metodyka wykorzystania narzędzi sztucznej inteligencji i technologii grupowej w zarządzaniu projektowaniem systemów montażu niezautomatyzowanego
[ 1 ] Katedra Zarządzania Produkcją i Logistyki, Wydział Inżynierii Zarządzania, Politechnika Poznańska | [ P ] pracownik
[ 1 ] Katedra Zarządzania Produkcją i Logistyki, Wydział Inżynierii Zarządzania, Politechnika Poznańska | [ P ] pracownik
EN Methodology of artifical inteligence and group technology usage in management of designing non-automated assembly systems
polski
- sieci samoorganizujące się
- sieci neuronowe
- SOM
- technologia grupowa
- produkcja montażowa
- self-organisig networks
- neural networks
- SOM
- Group Technology
- assembly production
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.
180
ekonomia i biznes
organizacja i zarządzanie
DrOIN 1961
publiczny
Edward Michlowicz
Kraków, Polska
29.08.2018
polski
publiczny
Maciej Urbaniak
Łódź, Polska
25.08.2018
polski
publiczny
rozprawa doktorska
Poznań, Polska
25.02.2019
Rada Wydziału Inżynierii Zarządzania Politechniki Poznańskiej
doktor nauk ekonomicznych w dyscyplinie: nauki o zarządzaniu