1. Comparative analysis of human and artificial intelligence planning in production processesMatjaž Roblek, Tomaž Kern, Eva Krhač Andrašec, Alenka Brezavšček, 2024, original scientific article Abstract: Artificial intelligence (AI) has found applications in enterprises′ production planning
processes. However, a critical question remains: could AI replace human planners? We conducted a
comparative analysis to evaluate the main task of planners in an intermittent process: planning the
duration of production orders. Specifically, we analysed the results of a human planner using master
data and those of an AI algorithm compared to the actual realisation. The case study was conducted
in a large production company using a sample of production products and machines. We were able
to confirm two of the three research questions (RQ1 and RQ3), while the results of the third question
(RQ2) did not meet our expectations. The AI algorithms demonstrated significant improvement with
each iteration. Despite this progress, it is still difficult to determine the exact threshold at which AI
outperforms human planners due to the unpredictability of unexpected events. Even though AI
significantly improves prediction accuracy, the inherent variability and incomplete input data pose a
major challenge. As progress is made, robust data collection and management strategies need to be
integrated to bridge the gap between the potential of AI and its practical application, fostering the
symbiosis between human expertise and AI capabilities in production planning.
Keywords: artificial intelligence, machine learning, production processes, production planning, production scheduling
Published in DKUM: 04.12.2024; Views: 0; Downloads: 0
 Full text (3,27 MB)
This document has many files! More... |
2. Vključenost tehnologij umetne inteligence v procese planiranja proizvodnjeJelisaveta Kerović, 2024, undergraduate thesis Abstract: Umetna inteligenca je postala del sodobnega poslovanja (Zeba, G. et al., 2021). Kot del pobude industrije 4.0 je vgrajena v proizvodne sisteme, da podpira procese planiranja, upravljanja in izvajanja ter prevzema pobudo in odgovornost za sprejemanje odločitev v realnem času (Terziyan, V. et al., 2018). Namen raziskave je bil odkriti prisotnost uporabe umetne inteligence v procesih planiranja proizvodnje v slovenskih in srbskih podjetjih. Opravljen je bil pregled literature, da bi pridobili ustrezna znanja in opredelitve s področja umetne inteligence in proizvodnje. Z vprašalnikom smo anketirali 21 slovenskih podjetij in 25 srbskih podjetij, da bi dobili boljši vpogled v stanje v letu 2024. Rezultati raziskave kažejo, da umetno inteligenco uporablja 24 % podjetij v Sloveniji in 20 % v Srbiji. Iz razlogov preostalih podjetij za neuporabo umetne inteligence pri planiranju proizvodnje lahko sklepamo, da podjetja umetne inteligence niso uvedla zaradi pomanjkanja strokovnjakov in ne vidijo jasne koristi za uvedbo.
Keywords: umetna inteligenca, planiranje, proizvodnja, proces
Published in DKUM: 05.07.2024; Views: 217; Downloads: 69
Full text (2,47 MB) |
3. Učinkovitost algoritmov umetne inteligence pri mikroplaniranju proizvodnjeVukašin Radisavljević, 2024, undergraduate thesis Abstract: 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.
Keywords: umetna inteligenca, strojno učenje, mikroplaniranje proizvodnje, sistem za napredno planiranje in razporejanje proizvodnje, merjenje učinka
Published in DKUM: 13.06.2024; Views: 189; Downloads: 28
Full text (4,53 MB) |
4. Učinki uporabe umetne inteligence pri planiranju proizvodnje stiskanja in brizganjaJernej Gabrijel, 2024, undergraduate thesis Abstract: Iz preteklih raziskovanj in dela na področju integracije umetne inteligence v proizvodno industrijo je jasno, da ima implementacija UI metodologij strojnega učenja jasne prednosti. Hkrati pa ugotavljamo, da obstajajo na tem področju tudi mnoge priložnosti za izboljšave in nadgradnjo. V zaključnem delu smo ugotavljali, ali lahko uporaba UI prispeva pozitivne učinke na delo planerjev v proizvodnji. To ugotavljanje temelji na primerjavi razlik med predvidevanji na podlagi ročnega planiranja in dejansko realizacijo ter s planiranjem s pomočjo UI in realizacijo planiranega. Namen zaključnega dela je ugotavljanje praktičnosti in zanesljivosti umetne inteligence na področju planiranja in razporejanja.
Keywords: Umetna inteligenca, stiskanje in brizganje, planiranje in razporejanje proizvodnje, delo planerjev, optimizacija
Published in DKUM: 08.04.2024; Views: 239; Downloads: 25
Full text (1,47 MB) |
5. Uporaba umetne inteligence pri planiranju proizvodnje v SlovenijiAna Georgievski, 2023, master's thesis Abstract: Industrija se konstantno spreminja, napreduje, izboljšuje, k čemur pripomore tudi umetna inteligenca oz. njena uporaba. Ta je prisotna tudi pri planiranju proizvodnje. Dobro planiranje proizvodnje je eno izmed ključnih parametrov, ki omogoča prednost pred konkurenčnimi podjetji.
Naše zaključno delo se tako osredotoča na uporabo umetne inteligence pri planiranju proizvodnje v slovenskih proizvodnih podjetjih.
Sprva smo naredili splošen pregled literature, katerega cilj je bil najprej povezati pojma umetna inteligenca in planiranje proizvodnje, in sicer tako, da dobro spoznamo vsakega posebej ter ju povežemo. Temu je sledil sistematični pregled literature, ki je bil omejen na uporabo umetne inteligence v operativnem planiranju proizvodnje ter z drugimi parametri iskanja literature. Na podlagi pridobljenega znanja in zastavljenih hipotez/raziskovalnega vprašanja smo sestavili anketo. Ta je zajemala 14 glavnih vprašanj, ki smo jih statistično obdelali in tako ovrgli ali potrdili naše hipoteze. Kljub temu, da smo večino hipotez potrdili, se moramo zavedati omejitev naše raziskave.
Z raziskovalno nalogo smo prišli do glavnega zaključka, da ima umetna inteligenca pozitiven doprinos k planiranju proizvodnje in da je ta prisotna v proizvodnih podjetjih v Sloveniji. Tam, kjer ni, pa je v veliki večini v planu za naslednja leta.
Keywords: Umetna inteligenca, planiranje proizvodnje, vpliv umetne inteligence na planiranje proizvodnje.
Published in DKUM: 15.09.2023; Views: 432; Downloads: 91
Full text (3,11 MB) |
6. Vpliv uporabe metod in tehnik izboljševanja poslovnih procesov na učinkovitost organizacijskih sistemovEva Krhač Andrašec, 2022, doctoral dissertation Abstract: Prilagajanje organizacijskih sistemov spremembam v okolju je nujna stalnica. Organizacijske spremembe zahtevajo določen čas in resurse, ki bi jih bilo sicer mogoče uporabiti za izvajanje temeljne dejavnosti. Krepijo se vprašanja, povezana z dejanskim vplivom učinkov organizacijskih sprememb na konkurenčnost organizacijskih sistemov. Odgovor lahko poiščemo v različnih pristopih uvajanja sprememb. V disertaciji smo se omejili na procesne pristope, kjer analiziramo in izboljšujemo poslovne procese, čemur sledi implementacija sprememb v organizacijski sistem in prilagajanje ostalih vidikov organizacije.
V spirali spreminjajočih se poslovnih zahtev in ponavljajočih vprašanj je potrebno razumeti cilje sprememb in dejanske spremembe v poslovnih procesih, ki jih dosežemo z metodami in tehnikami, znotraj različnih pristopov izboljševanja poslovnih procesov. Namen pričujoče raziskave je ugotoviti uporabnost in koristi metod in tehnik izboljševanja poslovnih procesov ter potrditi, da je od njihove uporabe pomembno odvisno izboljšanje učinkovitosti organizacijskih sistemov.
V prvem delu raziskave je opravljen poglobljen pregled dostopne literature s področja obvladovanja poslovnih procesov. Pri tem so podrobno pregledani pojmi analize in izboljševanja poslovnih procesov ter na podlagi tega izbrani relevantni pristopi, metode in tehnike. Na tej osnovi je bil za izvedbo mednarodne raziskave oblikovan spletni anketni vprašalnik. Za relevantnost raziskave je bil oblikovan in verificiran vzorec respondentov. V raziskavi je sodelovalo 213 organizacijskih sistemov iz Slovenije, Hrvaške, Nemčije in Švedske.
Na podlagi opravljene analize rezultatov anketnega vprašalnika je potrjena osnovna teza raziskave vzročno-posledične povezave pozitivnega vpliva metod in tehnik izboljševanja poslovnih procesov na učinkovitost organizacijskih sistemov. Ugotovljeno je, da na izboljšanje učinkovitosti organizacijskih sistemov najbolj vplivajo naslednje metode in tehnike (navedene so po pozitivnem vplivu padajoče): Process Mapping/Process Modelling, Benchmarking, 5S, Failure Mode and Effect Analysis in Brainstorming. Zaključek raziskave predstavlja referenčni model uporabnosti in koristi metod in tehnik izboljševanja poslovnih procesov.
Keywords: Obvladovanje poslovnih procesov, izboljšava poslovnih procesov, strukturni kazalniki učinkovitosti, operativni kazalniki učinkovitosti, učinkovitost organizacijskih sistemov
Published in DKUM: 01.03.2023; Views: 808; Downloads: 153
Full text (4,76 MB) |
7. Učinki uporabe orodij upravljanja blagovnih skupin na nabavne kazalnikeRok Paurević, 2021, master's thesis Abstract: V zahodni Evropi in v ZDA je zelo znan pristop upravljanja nabave imenovan CM oziroma Upravljanja nabavnih skupin. V simuliranem okolju nabave artiklov je bila opravljena primerjava dveh pristopov upravljanja nabave artiklov. Prvi vzorec dobav je bil opravljen po standardnem procesu dobav, in sicer s splošnim povpraševanjem, po potrditvi pa naročanje. Drugi vzorec so bili artikli naročani pod upravljanjem z orodji upravljanja blagovnih skupin. Po opravljeni raziskavi smo uporabili primerjalno analizo, analizo cen, analizo dobav, kazalec točnosti dobav ter različne nabavne scenarije. S pomočjo analize smo odgovorili na postavljena raziskovalna vprašanja, in sicer: ali so artikli, kateri so upravljani z orodjem CM-a cenejši kot pa artikli, kateri so upravljani po načelu standardnega povpraševanja. Odgovor je sledeč, iz simuliranega procesa naročanja ter njene analize (prihranek) lahko podamo, da so artikli upravljani z orodji CM-a cenejši, in sicer za 5% na vsak posamezni artikel zaradi pristopa poslovnega dogovora pri artiklih upravljanimi s CM-a. Drugo raziskovalno vprašanje je bilo, ali imajo artikli, kateri so upravljani z orodjem CM-a točnejše dobavne roke kot pa artikli, kateri so upravljani po načelu standardnega povpraševanja. Dokaz iz simuliranega procesa naročanja ter KPI-ja imenovanega OTIF (On time delivery in full) lahko podamo, da so artikli upravljani z orodji CM-a točni. Pri tretjem vprašanju, ali s pomočjo orodij CM-a zmanjšamo tveganje za povišanje cen kot pa z upravljanjem po načelu standardne nabave za posamezni artikel. Pri artiklih upravljanimi z načeli standardne nabave smo ugotovili, da je cena nihala. Dobave artiklov upravljanih z orodji CM-a so bile optimalne.
Keywords: CM (Category Management), standardna nabava, prihranki, gibanje nabavne cene, točnost dobav
Published in DKUM: 29.11.2021; Views: 804; Downloads: 59
Full text (3,24 MB) |
8. Vpliv SAP IBP na organizacijo dela v okolju serijske proizvodnjeIgor Stojić, 2021, master's thesis Abstract: Skozi teoretična izhodišča smo spoznali usmeritve in izzive s področja managementa oskrbovalnih verig, skupine in konkretne kazalnike preko katerih lahko organizacije merijo svojo uspešnost in učinkovitost na tem področju, ter ključne faktorje tveganj, ki lahko organizacijam povzročajo negativne posledice prav tako v oskrbovalnih verigah katerih del so. V teoretičnem delu smo se pri pregledu literature in virov usmerili v načine obvladovanja teh tveganj in splošno boljšega upravljanja oskrbovalnih verig, ki predvidevajo implementacijo in uporabo informacijskih rešitev, saj je bil naš namen s to raziskovalno nalogo managementu opazovane organizacije, ki se za tak način izboljšanja tudi trenutno odloča, ponuditi dodatno uporabno vrednost v podporo tej odločitvi. Za oskrbovalno verigo v katero je opazovana organizacija vpletena, smo na primeru konkretnega prodajnega progama ugotavljali ključne izzive s katerimi se pri današnjem načinu poslovanja sooča, nato pa za le-te iskali učinkovite načine obvladovanja, z uporabo informacijske rešitve SAP IBP. Ključni rezultati te raziskovalne naloge so podani konkretni predlogi reorganizacije procesa realizacije proizvoda, ki jih prepoznavamo kot potrebne za doseganje predvidenih učinkov z izpostavljenimi funkcionalnostmi SAP IBP. Definirali smo tudi kazalnike, s katerimi lahko organizacija meri učinkovitost in uspešnost izvajanja procesov, zanje pa smo v raziskovalni nalogi izračunavali vrednosti na podlagi dejanske pretekle realizacije in jih primerjali z izračunanimi vrednostmi simuliranega poslovanju z uporabo SAP IBP ter tako te učinke oz. potencialne koristi tudi ovrednotili.
Keywords: SAP IBP, oskrbovalne verige, integracija procesov
Published in DKUM: 12.11.2021; Views: 1154; Downloads: 45
Full text (2,48 MB) |
9. Primerjalna analiza ddom in hierarhičnega koncepta planiranja proizvodnjeInka Rupnik, 2021, undergraduate thesis Abstract: Problem:
Klasičen sistem planiranja proizvodnje, v literaturi prepoznan tudi kot model hierahičnega planiranja proizvodnje ali MRP II (Manufacturing resource planning) ali koncept MRP/CRP (Material / Capacity requirements planning) ali klasični MRP, nam ne omogoča optimalnega planiranja in natančnega pregleda zalog, ker modul MRP ne upošteva operacij, ki so v teku. Pri klasičnem planiranju MRP naročila niso zaključena ob pravem času, kajti pretok informacij in podatkov je prepočasen.
Namen:
Namen diplomske naloge je narediti primerjalno analizo klasičnega hierarhičnega planiranja MRP proizvodnje in sodobnega planiranja DDOM (Demand driven operating model).
Metode in orodja:
Raziskovali smo literaturo s področja hierarhičnega planiranja MRP proizvodnje in planiranja DDOM. Analizirali smo gradiva o izobraževanju planiranja proizvodnje GlobalBikelnc v SAP/R3 in SAP4HANA. Primerjali smo orodji SAP/R3 in SAP4HANA ter naredili primerjalno analizo aktivnosti in ukazov za izvedbo izobraževanja med SAP/R3 in SAP4HANA. Naredili smo tudi primerjalno analizo klasičnega planiranja in planiranja DDOM.
Rezultat diplomskega dela:
Klasičen sistem planiranja proizvodnje, v literaturi prepoznan tudi kot model hierahičnega planiranja proizvodnje ali MRP II (Manufacturing resource planning) ali koncept MRP/CRP (Material / Capacity requirements planning) ali klasični MRP, nam ne omogoča optimalnega planiranja in natančnega pregleda zalog, ker modul MRP ne upošteva operacij, ki so v teku. Pri klasičnem planiranju MRP naročila niso zaključena ob pravem času, kajti pretok informacij in podatkov je prepočasen.
Keywords: primerjalna analiza, oskrbovalna veriga, informacijska tehnologija, programska oprema, DDOM.
Published in DKUM: 21.09.2021; Views: 1864; Downloads: 47
Full text (2,16 MB) |
10. Planiranje kapacitet v orodjarstvu s pomočjo orodij microsoft project in microsoft excelMiha Krajcer, 2021, undergraduate thesis Abstract: Orodjarstvo je panoga, vključena v skoraj vsak proizvodni proces v industriji, in sicer od zamisli prek planiranja do izdelave izdelka. V času, ko sta hitrost in kakovost nadvse pomembni, se tudi orodjarne, slovenske, evropske in ostale, srečujejo s problematiko, kako svoj izdelek narediti čim hitreje in čimbolj kakovostno ter kako hitro je le-ta lahko pri svojem kupcu. V diplomski nalogi predstavljamo, kako v orodjarstvu s pomočjo računalniških (programskih orodij) Microsoft Project in Microsoft Excel planirati kapacitete tako, da je najboljše izdelan izdelek čim hitreje pri svojem kupcu. Obe programski opremi bodisi Microsoft Project bodisi Microsoft Excel sta odlični za planiranje, a sta le delček orodij, ki jih uporablja konkurenca. Seveda pa zgolj računalniški programi niso dovolj za učinkovito planiranje. Vsi procesi skupaj morajo delovati kot celota. Zato je bistvenega pomena, da se optimizacija prične že pri sami pripravi projekta, na samem začetku, kjer se lahko reši že ogromno težav, za katere bi v prihodnje porabili ogromno sredstev in pa časa. Predvsem smo opazili, da je še ogromno stvari, na katerih lahko gradimo našo prihodnost, ne samo pri planiranju, uporabi novejših računalniško podprtih sistemov in pa navsezadnje tudi nekaj samoiniciative, s katero lahko že vsak zaposlen v podjetju pripomore, da bo delo potekalo po predvidenem planu oziroma še boljše. Izpeljava projekta do končnega cilja – predati orodje naročniku oziroma kupcu.
Keywords: orodjarstvo, orodja, Microsoft Project in Microsoft Excel, planiranje
Published in DKUM: 10.08.2021; Views: 1196; Downloads: 98
Full text (1,34 MB) |
