PL EN


Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników
2018 | nr 1 (47) | 72--84
Tytuł artykułu

An Artificial Neural Networks Approach to Product Cost Estimation. The Case Study for Electric Motor

Warianty tytułu
Sztuczne sieci neuronowe w prognozowaniu kosztów produktu. Studium przypadku dla silnika elektrycznego
Języki publikacji
EN
Abstrakty
EN
The aim of this paper is to present, in theoretical and application terms, artificial neural networks (ANNs) as a method of estimating the product cost. The first part of the article reviews the methods used to estimate the product cost. The basic approaches to the problem of product cost estimation, presented by various authors, were described. In the second part an empirical study using artificial neural networks was conducted. Two research methods were used in this paper: literature analysis and empirical research carried out in the form of an extensive case study. The test object is a new generation induction motor. The main research problem of the article is the modelling of artificial neural networks for the estimation process of product costs with advanced production technology. The test procedures focus on the application aspects. The conclusions discuss the usefulness and advantages of using ANN models in estimating the costs of products.(original abstract)
Celem artykułu jest zaprezentowanie, w aspekcie teoretycznym i aplikacyjnym, sztucznych sieci neuronowych (ANN) jako metody prognozowania kosztu produktu. W pierwszej części artykułu dokonano przeglądu metod prognozowania kosztu produktu. Przedstawiono podstawowe podejścia do problemu prognozowania kosztu produktu prezentowane przez różnych autorów. W drugiej części artykułu przeprowadzono badanie empiryczne z wykorzystaniem sztucznych sieci neuronowych. W artykule zastosowano dwie metod badawcze: analizę literatury oraz badania empiryczne zrealizowane w formie rozbudowanego studium przypadku. Obiektem badań jest silnik indukcyjny nowej generacji. Zasadniczy problem badawczy artykułu to modelowanie sztucznych sieci neuronowych dla procesu prognozowania kosztu produktów o zaawansowanej technologii produkcji. Punkt ciężkości procedur badawczych koncentruje się na aspektach aplikacyjnych. We wnioskach omówiono użyteczność i zalety stosowania modeli ANN w prognozowaniu kosztów produktów.(abstrakt oryginalny)
Rocznik
Numer
Strony
72--84
Opis fizyczny
Twórcy
  • Lodz University of Technology, Poland
  • Lodz University of Technology, Poland
Bibliografia
  • Aamodt A., Plaza E., 1994, Case based reasoning: foundational issues, methodological variations, and system approaches, Artificial Intelligence Communications, vol. 7: 1, pp. 39-59.
  • Asiedu Y., Gu P., 1998, Product life cycle cost analysis: state of the art review, International Journal of Production Research, vol. 36: 4, pp. 883-908.
  • Ben-Arieh D., Qian L., 2003, Activity-based cost management for design and development stage, International Journal of Production Economics, vol. 83, pp. 169-183.
  • Bode J., 2000, Neural networks for cost estimation: simulations and pilot application, International Journal of Production Research, vol. 38: 6, pp. 1231-1254.
  • Duverlie P., Castelain J.M., 1999, Cost estimation during design step: parametric method versus case based reasoning method, International Journal of Advanced Manufacturing Technology, vol. 15: 12, pp. 895-906.
  • Heping L., 2010, Cost estimation and sensitivity analysis on cost factors: a case study on Taylor Kriging, Regression and Artificial Neural Networks, vol. 55: 3, pp. 201-224.
  • Houseman O., Coley F., Roy R., 2008, Comparing the cognitive actions of design engineers and cost estimators, Journal of Engineering Design, vol. 19: 2, pp. 145-158.
  • Huang X.X., Newnes L.B., Parryg G.C., 2012, The adaptation of product cost estimation techniques to estimate the cost of service, International Journal of Computer Integrated Manufacturing, vol. 25: 4-5, pp. 417-431.
  • Ikeda M., Hiyama T., 2005, ANN based designing and cost determination system for induction motor, IEEE Proceedings - Electric Power Applications, vol. 152: 6, pp. 1595-1602.
  • Ji S.-H., Park M., Lee H.-S., 2010, Data preprocessing - based parametric cost model for building projects: case studies of Korean construction projects, Journal of Construction Engineering and Management, vol. 136: 8, pp. 844-852.
  • Kim G.-H., An S.-H., Kang K.-I., 2004, Comparison of construction cost estimating models based on regression analysis, neural networks, and case-based reasoning, Building and Environment, vol. 39: 10, pp. 1235-1242.
  • Leszczyński Z., Jasiński T., 2017, Modern methods of the production cost estimation in cost engineering, [in:] Leszczyński Z. (ed.), Contemporary issues of accounting and management in Poland and in Bulgaria, Technical Lodz University of Technology, Lodz, pp. 66-86..
  • Lewis J., 2000, Metrics mapping cuts estimating time, Design News, 55 :18, pp. 107-110.
  • Mauchand M., Siadat A., Bernard A., Perry N., 2008, Proposal for tool-based method of product cost estimation during conceptual design, Journal of Engineering Design, vol. 19: 2, pp. 159-172.
  • McCulloch S., Pitts W., 1943, A logical calculus of the ideas immanent in nervous activity. Bulletin of Mathematical Biophysics, vol. 5: 4, pp. 115-133.
  • NASA, 2002, NASA Cost Estimating Handbook, http://www.jsc.nasa.gov/bu2/NCEH/index.html (03.12.2002).
  • Niazi A., Dai J.S., Balabani S., Seneviratne L., 2006, Product cost estimation: technique classification and methodology review, Journal of Manufacturing Science and Engineering, vol. 128: 2, pp. 563-575.
  • Osowski S., 2000, Sieci neuronowe do przetwarzania informacji, Publishing House of the Warsaw University of Technology, Warsaw.
  • Roy R., 2003, Cost Engineering: Why, What and How? [in:] Roy R., Kerr C. (eds.), Decision Engineering Report Series, Cranfield University, United Kingdom, pp. 1-30.
  • Roy R., Kelvesjo S., Forsberg S., Rush C., 2001, Quantitative and qualitative cost estimating for engineering design, Journal of Engineering Design, vol. 12: 2, pp. 147-162.
  • Ruiza N., Gireta A., Botti V., Feria V., 2011, Agent-supported simulation environment for intelligent manufacturing and warehouse management systems, International Journal of Production Research, vol. 49: 5, pp. 1469-1482.
  • Rush C., Roy R., 2001, Expert judgement in cost estimating: Modelling the reasoning process, Concurrent Engineering: Research and Applications (CERA) Journal, vol. 9: 4, pp. 271-284.
  • Shehab E., Abdalla H., 2001, Manufacturing cost modelling for concurrent product development, Robotics and Computer-Integrated Manufacturing, vol. 17: 4, pp. 341-353.
  • Wang Q., Stockton D.J., Baguley P., 2000, Process cost modelling using neural networks, International Journal of Production Research, vol. 38: 16, pp. 3811-3821.
  • Wu Y., Wang H., Zhang B., Du K.-L., 2012, Using Radial Basis Function Networks for Function Approximation and Classification, ISRN Applied Mathematics, vol. 2012, 324194.
Typ dokumentu
Bibliografia
Identyfikatory
Identyfikator YADDA
bwmeta1.element.ekon-element-000171532898

Zgłoszenie zostało wysłane

Zgłoszenie zostało wysłane

Musisz być zalogowany aby pisać komentarze.
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.