Název:
Využití Soft Computingu v rámci řízení objednávkového cyklu
Překlad názvu:
The Utilization of Soft Computing in Ordering Cycle Management
Autoři:
Šustrová, Tereza ; Fecenko, Josef (oponent) ; Jurová, Marie (oponent) ; Marček, Dušan (oponent) ; Dostál, Petr (vedoucí práce) Typ dokumentu: Disertační práce
Rok:
2016
Jazyk:
cze
Nakladatel: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta podnikatelská
Abstrakt: [cze][eng]
Dizertační práce se zabývá možnostmi využití pokročilých metod rozhodování Soft Computingu při řízení objednávkového cyklu podniku. Hlavním cílem dizertační práce je navržení modelu umělé neuronové sítě s optimální architekturou pro řízení objednávkového cyklu podniku v rámci řízení dodavatelského řetězce. Vytvořený model bude sloužit v organizaci působící v oblasti obchodního podnikání pro zajištění plynulého materiálového toku. Součástí dizertační práce je rovněž konstrukce a ověření modelu umělé neuronové sítě pro predikci prodeje a srovnání výsledků a vhodnosti použití s běžnými a dosud používanými statistickými metodami. Dále se dizertační práce zabývá nalezením vhodné architektury umělé neuronové sítě pro stanovení velikosti objednávky na základě zadaných vstupů. Ke zpracování modelu bylo využito metod statistického zpracování dat, ekonomického modelování, Soft Computingu a poznatků ohledně stavu vědeckého poznání řešené problematiky z posledních let.
This doctoral thesis deals with possibilities of using advanced methods of decision-making - Soft Computing, in company’s ordering cycle management. The main aim of the thesis is to propose an artificial neural network model with an optimal architecture for ordering cycle management within the supply chain management. The proposed model will be employed in an organization involved in retailing to ensure smooth material flow. A design and verification of artificial neural networks model for sales prediction is also part of this doctoral thesis as well as a comparison of results and usability with standard and commonly used statistical methods. Furthermore, the thesis deals with finding a suitable artificial neural network model with architecture capable of solving the lot-size problem according to specified inputs. Methods of statistical data processing, economical modelling and advanced decision-making (Soft Computing) were utilized during the model designing process.
Klíčová slova:
Objednávkový cyklus podniku; Soft Computing; umělé neuronové sítě; velikost objednávky.; řízení dodavatelského řetězce; řízení zásob; Artificial Neural Network; Company’s Ordering Cycle; Inventory Management; Lot-Sizing Problem.; Soft Computing; Supply Chain Management
Instituce: Vysoké učení technické v Brně
(web)
Informace o dostupnosti dokumentu:
Plný text je dostupný v Digitální knihovně VUT. Původní záznam: http://hdl.handle.net/11012/57894