Tytuł:

An artificial neural networks approach to product cost estimation. The case study for electric motor

Tytuł publikacji grupowej:

Informatyka Ekonomiczna = Business Informatics

Tytuł odmienny:

Sztuczne sieci neuronowe w prognozowaniu kosztów produktu. Studium przypadku dla silnika elektrycznego

Autor:

Leszczyński, Zbigniew ; Jasiński, Tomasz

Temat i słowa kluczowe:

cost estimation model ; artifical neural networks ; product cost ; prognozowanie kosztów ; sztuczne sieci neuronowe ; koszt produktu

Opis:

Informatyka Ekonomiczna = Business Informatics, 2018, Nr 1 (47), s. 72-84

Abstrakt:

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

Wydawca:

Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu

Miejsce wydania:

Wrocław

Data wydania:

2018

Typ zasobu:

artykuł

Identyfikator zasobu:

doi:10.15611/ie.2018.1.06

Język:

eng

Powiązania:

Informatyka Ekonomiczna = Business Informatics, 2018, Nr 1 (47)

Prawa:

Pewne prawa zastrzeżone na rzecz Autorów i Wydawcy

Prawa dostępu:

Dla wszystkich zgodnie z licencją

Licencja:

CC BY-NC-ND 3.0 PL

Lokalizacja oryginału:

Uniwersytet Ekonomiczny we Wrocławiu