The intelligent logistical system in the car and spare parts' production

Mariusz Topolski, Katarzyna Topolska

Abstract


The logistics of the car and spare parts' production is an essential problem of contemporary economy. The widely understood methods of data optimalization, production management, transport and data bases - are the basis of attaining company profits. The adequate systems managing production, i.e. MRP, MRPII, enriched by artificial intelligence methods, do assist production processes very well. The classic optimalization methods do not, however, allow the full analysis of imprecise and insufficient data. Unfortunately, the above methods signalling the future of production management systems are not widely used and their application requires the use of high class specialists, having the knowledge and being able to implement the intelligent modules, and the cells in which they can be applied so they can fully optimalize, integrating all fragments of logistical chain.

Keywords


intelligent logistics systems; cars; spare parts' production

Full Text:

PDF

References


Ciskowski P., Learning context-dependebt neural nets, Raport PRE /2002, praca doktorska, Politechnika Wrocławska, Wrocław 2002.

Hayes-Roth F., Waqterman D. A., Lenat D. B., Building Expert Systems, Addison-Wesley Publishing Company, Massachusetts 1983.

Kacprzyk J., Wieloetapowe sterowanie rozmyte, Wydawnictwa Naukowo Techniczne, Warszawa 2001

Kulikowski J., Cybernetyczne układy rozpoznające, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa 1972.

Kurzyński M., Złożone metody rozpoznawania, [in:] Nałęcz M. [red.], Problemy Biocybernetyki i Inżynierii Biomedycznej, t. V: Informatyka Medyczna, Wydawnictwa Komunikacji i Łączności, Warszawa 1990.

Mulawka J. J., Systemy ekspertowe, Wydawnictwa Naukowo-Techniczne, Warszawa 1996.

Pearl J., Probabilistic Reasoniing in Intelligent Systems: Network of Plausible Inference, Morgan Kaufmann Publishing Inc., San Francisco 1991.

Piegat A., Modelowanie i sterowanie rozmyte, Akademicka Oficyna Wydawnicza EXIT, Warszawa 1999.

Tadeusiewicz R., Flasiński M., Rozpoznawanie obrazów, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa 1991.

Topolski M., Komputerowe algorytmy rozpoznawania sekwencyjnego łączące teorię ewidencji matematycznej z teorią zbiorów rozmytych, Raport PRE 1/2008, praca doktorska, Politechnika Wrocławska, Wrocław 2008.

Wierzchoń S. T., Metody reprezentacji i przetwarzania informacji niepewnej w ramach teorii Dempstera-Shafera, Instytut Podstaw Informatyki Polskiej Akademii Nauk, Warszawa 1996.

Zadeh L. A., On fuzzy algorythms. Memo ERL-M325, University of California, Berkeley 1972.

Zhu H., Basir O., Feature Region-Merging Based Fuzzy Rules Extraction for Pattern Classification, [in:] The 12th IEEE International Conference on Fuzzy Systems, 25-28 May 2003, Missouri, USA, St. Louis 2003, pp. 696-701.

Zhu H, Basir O., Adaptive Fuzzy Evidential Reasoning with Information Theoretic Discounting for Robust Brain Tissue Classification, [in:] 5th International Symposium on Soft Computing for Industry (WAC-ISSCI), Seville, Spain, June 28-July 1, 2004, Springer Verlag, Berlin–Heidelberg 2004.


Refbacks

  • There are currently no refbacks.