1.

Odkrivanje znanja iz podatkov o proizvodnem procesu

V prispevku obravnavamo metode odkrivanja znanja iz podatkov o stohastičnem proizvodnem procesu, z namenom, da določimo utrezen algoritem naročanja na izbranem časovnem intervalu glede na podano kriterijsko funkcijo in omejitve. V preliminarni raziskavi so bile uporabljene metode strojnega učenja, kot npr. odločitvena drevesa in Bayesov klasifikator. Metode so se učile na značilkah proizvodnega plana, kot npr. povprečje in varianca porabe ter periode, določene s Fourierjevo analizo. Predstavljeni so rezultati točnosti klasifikacije posameznih metod strojnega učenja.

B.03 Referat na mednarodni znanstveni konferenci

COBISS.SI-ID: 6066451

2.

Razvoj informacijskega sistema za podporo odločanju v nabavni logistiki

Razvit je bil spletni informacijski sistem za podporo odločanju v nabavni logistiki z namenom optimizacije kontrole zalog in zmanjšanja stroškov poslovanja. Uporabniški vmesnik je implementiran na spletnem strežniku Apache s pomočjo spletnih programskih jezikov PHP in Java Script. Sistem je podprt s podatkovno bazo MS SQL Server 2008. Računsko jedro za kontrolo zalog je bilo implementirano v jeziku C# in temelji na simulacijskem modelu in algoritmih kontrole zalog.

F.15 Razvoj novega informacijskega sistema/podatkovnih baz

COBISS.SI-ID: 6626323

3.

Uporabniški priročnik za delo s simulacijskim sistemom za podporo odločanju v nabavni logistiki

Izdelan je bil uporabniški priročnik z namenom usposobiti kader v nabavni logistiki, da bi uporabljal simulacijski sistem za podporo odločanju pri svojem vsakdanjem delu. Priročnik vsebuje podroben opis vseh funkcionalnosti sistema in je za lažje razumevanje podprt s slikovnim gradivom ter podrobnim opisom izvajanja posameznih postopkov.

F.17 Prenos obstoječih tehnologij, znanj, metod in postopkov v prakso

COBISS.SI-ID: 6626579

4.

Trimova raziskovalna nagrada

Vodja projekta je prejel Trimovo raziskovalno nagrado za doktorsko disertacijo, katera je osnova podoktorskega raziskovalnega projekta.

E.01 Domače nagrade

COBISS.SI-ID: 5472019

5.

Rezultati šibke anticipacije uporabljene v simulacijskih sistemih za podporo odločanju v podjetjih

Simulacijski modeli se uporabljajo za podporo odločanju in pri procesu učenja v podjetjih in šolah. Predstavljeni so uspešni primeri uporabe šibke anticipativne informacije: a) optimizacija razporeda proizvodnje z genetskimi algoritmi; b) kontrola zalog s stohastičnimi dobavnimi roki in povpraševanjem z uporabo dinamičnega programiranja ter algoritmov z mehko logiko. Izvedena je diskusija o vrednosti informacije pridobljene s pomočjo simulacijskih modelov za podporo odločanju.