Show simple item record

dc.contributor.authorZawadzka, Ludmiła
dc.contributor.authorBadurek, Jarosław
dc.contributor.authorŁopatowska, Jolanta
dc.date.accessioned2016-06-30T07:19:51Z
dc.date.available2016-06-30T07:19:51Z
dc.date.issued2012
dc.identifier.isbn978-83-7348-445-0
dc.identifier.urihttps://depot.ceon.pl/handle/123456789/9871
dc.description.abstractW tym celu w rozdziale 1 zdefiniowano szereg pojęć podstawowych, w szczególności: generacyjności w kontekście modelowania rozwoju technologicznego oraz istotnej dla procesów produkcyjnych cechy interdyscyplinaryzmu modelu. Postawiono tezę, że ISP powinien być sieciowo-wirtualną, samouczącą się bioorganizacją o charakterze holoniczno-fraktalnym i w związku z tym zaproponowano stosowanie paradygmatu obiektowego dla potrzeb organizacji systemów wytwórczych. W rozdziale 2 analizie poddano istotne cechy systemów produkcyjnych nowej generacji, klasyfikując typy ISP ze względu na ich cechy główne i pochodne oraz genezę dyscyplinarną: socjologię dla systemów holonicznych, biologię dla bionicz6 nych i matematykę dla fraktalnych. Na tej podstawie zaproponowano interdyscyplinarny model NGMS, a następnie dokonano jego odniesienia do trzech poziomów organizacji systemów produkcyjnych: metamodelowego, modelowego oraz metodycznego (narzędziowego). Wreszcie uszczegółowiono, istotny dla przemysłowych aplikacji IT, model przepływu informacji. Pokazano różnice między funkcjonalnością ISP/NGMS a rozwiązaniami mniej innowacyjnymi, nawiązując do technologii chmurowych (cloud) oraz narzędzi inteligencji biznesowej BI (Business- Intelligence). W rozdziale 3 zaprezentowano modele oceny badanych systemów w aspektach: funkcjonalnym i ekonomicznym w odniesieniu do uwarunkowań praktyki przemysłowej. W tym celu pogrupowano przesłanki stosowania elastycznych rozwiązań produkcyjnych, uwzględniając dwa rodzaje elastyczności, informacyjną i wytwórczą. Zaproponowano szereg miar oceny systemów, m.in. integracji funkcjonalnej i technicznej oraz odnoszących się do różnych typów elastyczności. Modelowo połączono szereg problemów i kryteriów oceny systemu, w szczególności odnosząc się do planowania, projektowania, eksploatacji i harmonogramowania produkcji. Dokonano typizacji ocen, m.in. ze względu na ich cel, zakres czy formę. Podano kryteria klasyfikacyjne dla różnych rodzajów inwestycji przemysłowych, np.: odtworzeniowe, modernizacyjne czy rozwojowe. Rozdział 4 został poświęcony otoczeniu ISP oraz społecznym aspektom zarządzania wiedzą. Zbadano tu szereg czynników o charakterze psychologicznospołecznym, zarówno w wymiarze klient–organizacja, jak i pracownik–organizacja. Pokazano w tym kontekście wielowektorowy model przestrzeni definiującej elementy otoczenia. W ten sposób uzyskujemy podstawy dla definiowania funkcji decyzyjnych niezbędnych dla kształtowania strategii nowoczesnego systemu produkcyjnego. Z kolei zaproponowano klasyfikację czynników społeczno-psychologicznych ograniczających i stymulujących rozwój NMGS. Ostatnią część rozdziału poświęcono powiązaniom polityki personalnej z zarządzaniem wiedzą, odnosząc się do szeregu możliwych rozwiązań w tym obszarze, np. wyszukiwarki federacyjne czy repozytoria eksperckie. W ten sposób uzyskano uniwersalny punkt odniesienia dla skonstruowania kolejnego interdyscyplinarnego modelu ISP – architektury technologiczno-organizacyjnej, której poświęcony jest rozdział 5. Założono przy tym, że przedsięwzięcia projektowo-eksploatacyjne w rozważanej sferze wymagają identyfikacji stanu systemu oraz prognozy jego zmian. Na podstawie analizy tendencji rozwojowych IT zaproponowano ich syntetyczny model składający się z czterech megatrendów: miniaturyzacji, mobilności, sieciowości (networking) i wirtualizacji. Z kolei odniesiono je do wymagań w sferze wytwórczej – digitalizacji materii, ergonomizacji, automatyzacji oraz integracji, tworząc paradygmatyczny model ISP/NGMS uwzględniający m.in. bioorganizacyjność i konfigurowalność. Dla referencyjnej implementacji zmian w inteligentnym systemie produkcyjnym zaproponowano model dla jego holistycznego wartościowania VE (Value Engineering). 7 Całość pracy zamyka jej podsumowanie, w którym zwrócono uwagę na ograniczenia modelowania rozważanych systemów oraz możliwości ich przezwyciężania przy pomocy innowacyjnych form organizacyjnych. Jednocześnie sformułowano szereg wniosków i nakreślono kierunki dalszych badań oraz tendencji rozwojowych w praktyce przemysłowej.pl_PL
dc.language.isoplpl_PL
dc.publisherWydawnictwo Politechniki Gdańskiejpl_PL
dc.rightsCreative Commons Uznanie autorstwa na tych samych warunkach 3.0 Polska
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-sa/3.0/pl/legalcode
dc.subjectsystemy produkcyjne nowej generacjipl_PL
dc.subjectsystemy produkcyjnepl_PL
dc.subjectprodukcjapl_PL
dc.titleSystemy produkcyjne nowej generacji. Modele interdyscyplinarnepl_PL
dc.contributor.organizationPolitechnika Gdańskapl_PL
dc.description.epersonJolanta Łopatowska
dc.rights.DELETETHISFIELDinfo:eu-repo/semantics/openAccess


Files in this item

Thumbnail

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record

Creative Commons Uznanie autorstwa na tych samych warunkach 3.0 Polska
Except where otherwise noted, this item's license is described as Creative Commons Uznanie autorstwa na tych samych warunkach 3.0 Polska