ERP SYSTÉM JAKO ZDROJ DAT PRO PREDIKCE PROVOZNÍCH UKAZATELŮ ZA
VYUŽITÍ METOD UMĚLÉ INTELIGENCE

D 2023

ERP SYSTÉM JAKO ZDROJ DAT PRO PREDIKCE PROVOZNÍCH UKAZATELŮ ZA VYUŽITÍ METOD UMĚLÉ INTELIGENCE

BARČÁK, Tomáš, Zdeněk FRANĚK, Jan FAMFULÍK a Michal RICHTÁŘ

Základní údaje

Originální název

ERP SYSTÉM JAKO ZDROJ DAT PRO PREDIKCE PROVOZNÍCH UKAZATELŮ ZA VYUŽITÍ METOD UMĚLÉ INTELIGENCE

Autoři

BARČÁK, Tomáš (203 Česká republika, garant, domácí), Zdeněk FRANĚK (203 Česká republika, domácí), Jan FAMFULÍK (203 Česká republika) a Michal RICHTÁŘ (203 Česká republika)

Vydání

Karviná, 4th International conference on Decision making for Small and Medium-Sized Enterprises. Conference proceedings. od s. 11-17, 264 s. 2023

Nakladatel

Silesian University in Opava, School of Business Administration in Karviná

Další údaje

Jazyk

angličtina

Typ výsledku

Stať ve sborníku

Obor

10200 1.2 Computer and information sciences

Stát vydavatele

Česká republika

Utajení

není předmětem státního či obchodního tajemství

Forma vydání

elektronická verze "online"

Odkazy

URL

Kód RIV

RIV/47813059:19520/23:A0000418

Organizační jednotka

Obchodně podnikatelská fakulta v Karviné

ISBN

978-80-7510-554-7

Klíčová slova anglicky

Clouds; Enterprise Resource Planning; Neural Networks; Operational Indicator; Weibull Distribution;

Změněno: 1. 4. 2024 21:29, Miroslava Snopková

Anotace

V originále

The article shows an overview of the standard functions of the ERP (Enterprise Resource Planning) information system in manufacturing companies and deals with the ERP system data for the optimization of reliability, management and product quality process. A comprehensive approach to data collection, processing and their storage in the ERP system (cloud storage, data warehouses) is necessary for successful management of the production process. By using advanced statistical and artificial intelligence methods (neural networks, trees, logistic regression), it is possible to analyze the data and obtain additional knowledge and dependencies in the data. The application part of the article presents the prediction of reliability indicators. From the ERP system database, the data set of a time to failure has been obtained. This data for the creation of a parametric model, based on Weibull distribution, has been used. The article demonstrates the application of artificial neural networks for the prediction of reliability indicators, and a parametric model based on the Weibull distribution has been created from the input data.

Citovat

BARČÁK, Tomáš, Zdeněk FRANĚK, Jan FAMFULÍK a Michal RICHTÁŘ. ERP SYSTÉM JAKO ZDROJ DAT PRO PREDIKCE PROVOZNÍCH UKAZATELŮ ZA VYUŽITÍ METOD UMĚLÉ INTELIGENCE. Online. In Roman Šperka, Petr Suchánek, Jarmila Duháček Šebestová, Radim Dolák, Tomáš Barčák, Radka Bauerová, Šárka Čemerková, Michal Halaška, Radmila Krkošková, Kateřina Matušínská, Jiří Mazurek, Žaneta Rylková, Šárka Zapletalová. 4th International conference on Decision making for Small and Medium-Sized Enterprises. Conference proceedings. Karviná: Silesian University in Opava, School of Business Administration in Karviná, 2023, s. 11-17, 264 s. ISBN 978-80-7510-554-7.

@inproceedings{74581,
   author = {Barčák, Tomáš and Franěk, Zdeněk and Famfulík, Jan and Richtář, Michal},
   address = {Karviná},
   booktitle = {4th International conference on Decision making for Small and Medium-Sized Enterprises. Conference proceedings.},
   editor = {Roman Šperka, Petr Suchánek, Jarmila Duháček Šebestová, Radim Dolák, Tomáš Barčák, Radka Bauerová, Šárka Čemerková, Michal Halaška, Radmila Krkošková, Kateřina Matušínská, Jiří Mazurek, Žaneta Rylková, Šárka Zapletalová},
   keywords = {Clouds; Enterprise Resource Planning; Neural Networks; Operational Indicator; Weibull Distribution;},
   howpublished = {elektronická verze "online"},
   language = {eng},
   location = {Karviná},
   isbn = {978-80-7510-554-7},
   pages = {11-17},
   publisher = {Silesian University in Opava, School of Business Administration in Karviná},
   title = {ERP SYSTÉM JAKO ZDROJ DAT PRO PREDIKCE PROVOZNÍCH UKAZATELŮ ZA VYUŽITÍ METOD UMĚLÉ INTELIGENCE},
   url = {https://demsme.opf.slu.cz/},
   year = {2023}
}

TY  - JOUR
ID  - 74581
AU  - Barčák, Tomáš - Franěk, Zdeněk - Famfulík, Jan - Richtář, Michal
PY  - 2023
TI  - ERP SYSTÉM JAKO ZDROJ DAT PRO PREDIKCE PROVOZNÍCH UKAZATELŮ ZA VYUŽITÍ METOD UMĚLÉ INTELIGENCE
PB  - Silesian University in Opava, School of Business Administration in Karviná
CY  - Karviná
SN  - 9788075105547
KW  - Clouds
KW  - Enterprise Resource Planning
KW  - Neural Networks
KW  - Operational Indicator
KW  - Weibull Distribution;
UR  - https://demsme.opf.slu.cz/
N2  - The article shows an overview of the standard functions of the ERP (Enterprise Resource Planning) information system in manufacturing companies and deals with the ERP system data for the optimization of reliability, management and product quality process. A comprehensive approach to data collection, processing and their storage in the ERP system (cloud storage, data warehouses) is necessary for successful management of the production process. By using advanced statistical and artificial intelligence methods (neural networks, trees, logistic regression), it is possible to analyze the data and obtain additional knowledge and dependencies in the data. The application part of the article presents the prediction of reliability indicators. From the ERP system database, the data set of a time to failure has been obtained. This data for the creation of a parametric model, based on Weibull distribution, has been used. The article demonstrates the application of artificial neural networks for the prediction of reliability indicators, and a parametric model based on the Weibull distribution has been created from the input data.
ER  -

BARČÁK, Tomáš, Zdeněk FRANĚK, Jan FAMFULÍK a Michal RICHTÁŘ. ERP SYSTÉM JAKO ZDROJ DAT PRO PREDIKCE PROVOZNÍCH UKAZATELŮ ZA VYUŽITÍ METOD UMĚLÉ INTELIGENCE. Online. In Roman Šperka, Petr Suchánek, Jarmila Duháček Šebestová, Radim Dolák, Tomáš Barčák, Radka Bauerová, Šárka Čemerková, Michal Halaška, Radmila Krkošková, Kateřina Matušínská, Jiří Mazurek, Žaneta Rylková, Šárka Zapletalová. \textit{4th International conference on Decision making for Small and Medium-Sized Enterprises. Conference proceedings.}. Karviná: Silesian University in Opava, School of Business Administration in Karviná, 2023, s.~11-17, 264 s. ISBN~978-80-7510-554-7.

Podrobný výpis o publikaci