1.
Učinkovitost algoritmov umetne inteligence pri mikroplaniranju proizvodnjeVukašin Radisavljević, 2024, diplomsko delo
Opis: Diplomsko delo se osredotoča na analizo podatkov v kontekstu uporabe umetne inteligence pri mikroplaniranju proizvodnje. Na podlagi analize pridobljenih podatkov smo identificirali zakonitosti in trende, ki se nanašajo na učinkovitost sistema za napredno planiranje in razporejanje proizvodnje z umetno inteligenco Qlector LEAP. Opažamo korelacije med relativno napako planiranja s Qlector LEAP-om in številom poskusov planiranja, pri čemer opažamo določene trende za določene izdelke. Primerjamo učinek planiranja Qlector LEAP-a tudi z učinkom planiranja po normativih. Razprava se osredotoča tudi na tehnološke, kadrovske in organizacijske dejavnike ter priporoča organizacijske ukrepe za izboljšanje učinkovitosti planiranja z LEAP-om. Kljub izzivom pri dokazovanju hipotez je razprava pokazala možnosti za nadaljnje raziskave, ki vključujejo kvantifikacijo zanesljivosti planiranja z LEAP-om in preučevanje drugih modulov Qlector LEAP-a. Skupaj s postavljenimi organizacijskimi ukrepi diplomsko delo zagotavlja osnovo za nadaljnje raziskave na tem področju.
Ključne besede: umetna inteligenca, strojno učenje, mikroplaniranje proizvodnje, sistem za napredno planiranje in razporejanje proizvodnje, merjenje učinka
Objavljeno v DKUM: 13.06.2024; Ogledov: 179; Prenosov: 21
Celotno besedilo (4,53 MB)
