SUPPLY CHAIN RISK MANAGEMENT BY MONTE CARLO METHOD

Tomasz  Rymarczyk; Grzegorz Kłosowski

doi:10.5604/01.3001.0010.7244

Open full text

pdf (English)

Opublikowane: gru 21, 2017

DOI: https://doi.org/10.5604/01.3001.0010.7244

Numer Tom 7 Nr 4 (2017)

Artykuły

WYBRANE PROBLEMY WARTOŚCIOWANIA I KLASYFIKACJI BUDOWLI ZABYTKOWYCH Z WYKORZYSTANIEM ZBIORÓW PRZYBLIŻONYCH
Krzysztof Czajkowski

5-10
STANOWISKO LABORATORYJNE DO SYMULACJI MAŁEJ TURBINY WIATROWEJ
Wojciech Matelski, Eugeniusz Łowiec, Stanisław Abramik

11-14
OPRACOWANIE SYSTEMU AUTOMATYCZNEJ DIAGNOSTYKI I STEROWANIA PROCESEM SPALANIA BIOGAZU
Oxana Zhirnova

15-19
ZARZĄDZANIE RYZYKIEM ŁAŃCUCHA DOSTAW ZA POMOCĄ METODY MONTE CARLO
Tomasz Rymarczyk, Grzegorz Kłosowski

20-23
ZASTOSOWANIE SIECI PETRIEGO W SYSTEMACH WSPOMAGANIA DECYZJI OPARTYCH NA INTELIGENTNEJ WIELOŹRÓDŁOWEJ ANALIZIE DANYCH
Tomasz Rymarczyk, Grzegorz Kłosowski, Tomasz Cieplak

24-27
ANALIZA STOSOWALNOŚCI USŁUG SIECIOWYCH TYPU REST I SOAP
Tomasz Zientarski, Marek Miłosz, Marek Kamiński, Maciej Kołodziej

28-31
PRZEGLĄD METOD STEROWANIA SYSTEMÓW ELEKTROWNI WIATROWYCH Z GENERATOREM SYNCHRONICZNYM O MAGNESACH TRWAŁYCH
Piotr Gajewski

32-37
BEZPOŚREDNIE STEROWANIE MOMENTEM WIELOFAZOWEGO SILNIKA INDUKCYJNEGO Z ROZMYTYM REGULATOREM PRĘDKOŚCI
Jacek Listwan

38-43
REKONSTRUKCJA NIEKOMPLETNYCH OBRAZÓW ZA POMOCĄ METOD APROKSYMACJI MODELAMI NISKIEGO RZĘDU
Tomasz Sadowski, Rafał Zdunek

44-48
APROKSYMACJA WŁAŚCIWOŚCI ELEKTRYCZNYCH PERIODYCZNYCH MATERIAŁÓW ZŁOŻONYCH
Adam Steckiewicz, Bogusław Butryło

49-52
QUASI-REZONANSOWY PRZEKSZTAŁTNIK PODWYŻSZAJĄCY NAPIĘCIE DO ZASTOSOWAŃ W FOTOWOLTAICE
Michał Harasimczuk

53-56
BADANIA OPŁYWU WYBRANYCH PROFILI SOND DLA POTRZEB W METROLOGII STRUMIENI
Piotr Zgolak

57-61
OPTYMALIZACJA PROBLEMU NAJWIĘKSZEJ PODTABLICY DLA SPECYFICZNYCH DANYCH
Tomasz Rojek

62-65
ANALIZA STRAT MOCY W WOLNOOBROTOWYM SILNIKU PNEUMATYCZNYM
Adam Ilnicki, Mariusz Rząsa

66-69
ZASTOSOWANIE ROZMYTEJ MAPY KOGNITYWNEJ W PROGNOZOWANIU EFEKTYWNOŚCI PRACY WYPOŻYCZALNI ROWEROWYCH
Aleksander Jastriebow, Łukasz Kubuś, Katarzyna Poczęta

70-73
ROZMYTA MAPA KOGNITYWNA JAKO INTELIGENTNY SYSTEM REKOMENDACYJNY ZASOBÓW STRONY INTERNETOWEJ
Aleksander Jastriebow, Łukasz Kubuś, Katarzyna Poczęta

74-78
KSZTAŁTOWANIE SZTUCZNEJ KOMORY ORAZ NAPĘDU MIKROPOMPY PULSACYJNEJ DO PRZETACZANIA KRWI
Sebastian Bartel

79-81
UKŁAD STEROWANIA MAŁĄ ELEKTROWNIĄ WIATROWĄ Z GENERATOREM ASYNCHRONICZNYM
Kamil Możdżyński, Tomasz Gajowik, Krzysztof Rafał, Mariusz Malinowski

82-87
WŁAŚCIWOŚCI MECHANICZNE WYBRANYCH KLEJÓW EPOKSYDOWYCH
Izabela Miturska, Anna Rudawska

88-91
ZASTOSOWANIE APROKSYMACJI WIELOMIANOWEJ DO WYZNACZANIA ZAŁOMKÓW EKG
Marcin Maciejewski

92-95
WPŁYW FUNKCJI OKNA NA SKUTECZNOŚĆ IDENTYFIKACJI STANU EMOCJONALNEGO MÓWCY
Paweł Powroźnik, Dariusz Czerwiński

96-100
OPTYMALIZACJA WIELOKRYTERIALNA W PROCESIE PRODUKCJI MEBLI
Grzegorz Kłosowski, Edward Kozłowski

101-106
MODEL DYNAMICZNEGO STEROWANIA WINDĄ Z WYKORZYSTANIEM SERWERA CENTRALNEGO
Łukasz Furgała, Krzysztof Kolano, Włodzimierz Mosorow

107-112

Archiwum

2019

Tom 9 Nr 4
2019-12-16 20
Tom 9 Nr 3
2019-09-26 20
Tom 9 Nr 2
2019-06-21 16
Tom 9 Nr 1
2019-03-03 13

2018

Tom 8 Nr 4
2018-12-16 16
Tom 8 Nr 3
2018-09-25 16
Tom 8 Nr 2
2018-05-30 18
Tom 8 Nr 1
2018-02-28 18

2017

Tom 7 Nr 4
2017-12-21 23
Tom 7 Nr 3
2017-09-30 24
Tom 7 Nr 2
2017-06-30 27
Tom 7 Nr 1
2017-03-03 33

2016

Tom 6 Nr 4
2016-12-22 16
Tom 6 Nr 3
2016-08-08 18
Tom 6 Nr 2
2016-05-10 16
Tom 6 Nr 1
2016-02-04 16

2015

Tom 5 Nr 4
2015-10-28 19
Tom 5 Nr 3
2015-09-02 17
Tom 5 Nr 2
2015-06-30 15
Tom 5 Nr 1
2015-03-31 18

DOI

https://doi.org/10.5604/01.3001.0010.7244

Authors

Tomasz Rymarczyk

tomasz@rymarczyk.com

Research and Development Center, Netrix S.A., Lublin; University of Economics and Innovation in Lublin,, Polska

Grzegorz Kłosowski

g.klosowski@pollub.pl

Lublin University of Technology, Faculty of Management, Department of Organization of Enterprise, Polska

Abstrakt

W artykule zaprezentowano przykład zastosowania hybrydowego systemu wspomagania decyzji w kontekście zarządzania ryzykiem w łańcuchu dostaw. Główny moduł sterownika bazuje na koncepcji symulacji Monte Carlo. Wektor danych wejściowych zawiera istotne informacje, których wyrażenie w postaci zmiennych ilościowych stanowi wyzwanie, w związku z czym zaproponowano użycie sztucznej inteligencji. W zależności od dostępności do danych historycznych, sterownik decyzyjny zastosuje sieci neuronowe lub logikę rozmytą. Zaprezentowane rozwiązanie może stanowić wsparcie dla menedżerów podczas podejmowania decyzji będących odpowiedzią na różnorodne ryzyka w obszarze zarządzania łańcuchem dostaw.

Słowa kluczowe:

zarządzanie projektami, systemy wspomagania decyzji, sieci neuronowe, logika rozmyta

Bibliografia

Ameyaw E.E., Chan A.PC: Evaluation and ranking of risk factors in public–private partnership water supply projects in developing countries using fuzzy synthetic evaluation approach. Expert Systems with Applications 42(12), 2015, 5102–5116 [doi: 10.1016/j.eswa.2015.02.041].

Elfaki A., Alatawi O., Abushandi E.: Using intelligent techniques in construction project cost estimation: 10-Year Survey. Advances in Civil Engineering 2014, Article ID 107926 [doi: 10.1155/2014/107926].

Fragiadakis N.G., Tsoukalas V.D., Papazoglou V.J.: An adaptive neuro-fuzzy inference system (ANFIS) model for assessing occupational risk in the shipbuilding industry. Safety Science 63/2014, 226–235.

Hu J., Shen E., Gu Y.: Evaluation of Lighting Performance Risk Using Surrogate Model and EnergyPlus. Procedia Engineering 2015, 522–529.

Idrus A., Nuruddin M.F., Rohman M.A.: Development of project cost contingency estimation model using risk analysis and fuzzy expert system. Expert Systems with Applications 2011, 1501–1508.

Kłosowski G., Gola, A.: Risk-based estimation of manufacturing order costs with artificial intelligence. Computer Science and Information Systems (FedCSIS), Federated Conference on. IEEE, 2016, 729–732.

Paul S.K., Sarker R., Essam D.: Managing risk and disruption in production-inventory and supply chain systems: A review. Journal of Industrial and Management Optimization 12.3/2016, 1009–1029.

Radke A.M., et al.: A risk management-based evaluation of inventory allocations for make-to-order production. CIRP Annals-Manufacturing Technology 2013, 459–462.

Rudnik K., Deptuła A.M.: System with probabilistic fuzzy knowledge base and parametric inference operators in risk assessment of innovative projects. Expert Systems with Applications 2015, 6365–6379.

Rush C., Roy R.: Analysis of cost estimating processes used within a concurrent engineering environment throughout a product life cycle. 7th ISPE International Conference on Concurrent Engineering, Lyon, France, July 17th-20th, Technomic Inc., Pennsylvania USA, 2000 58–67.

Schwarz I.J., Sandoval-Wong J.A., Sánchez P.M.: Implementation of artificial intelligence into risk management decision-making processes in construction projects, 2015, 361–362.

Sentia P. D., Mukhtar M., Shukor S. A.: Supply chain information risk management model in Make-to-Order (MTO). Procedia Technology 2013, 403–410.

Taroun A., Yang J. B., Lowe D.: Construction risk modelling and assessment: Insights from a literature review. The Built and Human Environment Review 2011, 93.

Taylan O. et al.: Construction projects selection and risk assessment by fuzzy AHP and fuzzy TOPSIS methodologies. Applied Soft Computing 2014, 105–116.

Rymarczyk, T. ., & Kłosowski, G. (2017). ZARZĄDZANIE RYZYKIEM ŁAŃCUCHA DOSTAW ZA POMOCĄ METODY MONTE CARLO. Informatyka, Automatyka, Pomiary W Gospodarce I Ochronie Środowiska, 7(4), 20–23. https://doi.org/10.5604/01.3001.0010.7244

##plugins.themes.bootstrap3.article.sidebar##

Numer Tom 7 Nr 4 (2017)

Archiwum

##plugins.themes.bootstrap3.article.main##

DOI

Authors

Abstrakt

Słowa kluczowe:

Bibliografia

##plugins.themes.bootstrap3.article.details##

Licencja