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.
COBISS.SI-ID: 6066451
Na sodobno poslovno okolje vpliva mnogo faktorjev, ki so bolj ali manj zanesljivi. Eden izmed njih je nezanesljiv dobavitelj v oskrbovalni verigi. V prispevku je predstavljen pristop kontrole zalog za optimizacijo procesa naročanje glede na skupni strošek s pomočjo sistemske dinamike. Pravtako sta predstavljena dva algoritma za dobavo: a) naročila se dobavijo v eni pošiljki in b) naročila se dobavijo v več pošiljkah. S pomočjo rezultatov je predstavljen je vpliv nezanesljive dobave na strategijo naročanja in skupne stroške.
COBISS.SI-ID: 6376467