Przeprowadzone w ramach rozprawy badania pozwoliły na realizację celów i znalezienie odpowiedzi na postawione pytania badawcze. Badania prowadzone w ramach rozprawy, miały na celu znalezienie sposobu wsparcia przedsiębiorstw małych i średnich, które w trudnych warunkach ograniczeń rynkowych próbują budować swoją działalność gospodarczą opierając się na zamówieniach jednostkowych o niewielkiej marży. Dla zleceń takich kluczowe jest bardzo szybkie znalezienie odpowiedzi na pytanie, czy potencjalna okazja i pojawiające się sprzyjające warunki, mogą być przetworzone na atrakcyjne dla przedsiębiorstwa zamówienie.
Angażowanie znacznych środków na szczegółowy projekt czy dokładną kalkulację każdego zapytania, generuje niepotrzebne dla przedsiębiorstwa koszty. Jeśli zapytań jest wiele i czekają na swoją kolej, może okazać się, że ostatecznie zostaną odrzucone, ze względu na przewidywany niewielki zysk, albo z powodu braku umiejętności spojrzenia na korzyści w długim horyzoncie czasowym. Weryfikacja każdego sygnału ograniczona do wstępnej oceny bilansującej ryzyka i korzyści daje szansę na znalezienie nowych źródeł zamówień i utrzymania się przedsiębiorstwa na rynku w czasach turbulencji.
Zaproponowana metoda oceny zapytania ofertowego, obejmująca wieloaspektowość zagadnienia, daje szansę na skuteczne i ekonomicznie uzasadnione obserwowanie rynku pojawiających się możliwości biznesowych. Wskazane elementy metody umożliwiają w bardzo uproszczony sposób i znacznie krótszy od powszechnie stosowanego, zweryfikować zapytanie ofertowe i przyczynia się w konsekwencji w zauważalny sposób do skrócenia fazy przedprodukcyjnej.
Do najistotniejszych elementów wskazanych w pracy wpływających na skrócenie fazy przedprodukcyjnej jest budowanie świadomości wytwórczej, czyli uporządkowanej wiedzy o możliwościach wytwórczych przedsiębiorstwa. Weryfikacja informacji w sposób usystematyzowany w oparciu o Tabelę Oceny Możliwości Implementacyjnych pozwala w prosty sposób ocenić wiarygodność kontrahenta, zbilansować wewnętrzne możliwości i spojrzeć perspektywicznie na korzyści, które mogą być wygenerowane w przyszłości po przyjęciu zamówienia.
Kolejnym elementem wskazanym w pracy jest sposób patrzenia na koszty produkcji, które nie tylko powinny obejmować fazę produkcji, ale cały cykl życia produktu od fazy projektowania marketingowego do fazy utylizacji. Tylko tak postrzegane koszty
171
urealnią wynik ze sprzedaży produktów. Zwrócić należy uwagę na zmianę proporcji kosztów, w której coraz większe znaczenie mają koszty pośrednie. Umiejętność właściwego odnoszenia ich do kosztu wytworzenia umożliwi skuteczne rozliczenie produkcji i właściwe planowanie nakładów. Szczególną rolę w ocenie zapytania pełni więc szacownie kosztów, które dzięki zaproponowanej metodzie jest możliwe w bardzo wczesnej fazie cyklu życia produktu.
Umiejętność podejmowania decyzji o realizacji zamówienia to również umiejętność myślenia w kategorii planowania nadrzędnego. Właściwe bilansowanie możliwości wytwórczej na poziomie wskaźników daje, bez potrzeby ponoszenia dużych nakładów na szczegółowe harmonogramowanie, możliwość planowania realnych terminów realizacji zamówienia. Bardzo przydatnym narzędziem na tym etapie jest szacowanie długości cyklu produkcyjnego w oparciu o dane historyczne. Niewielkie błędy szacowań można łatwo zniwelować, jeśli połączy się szacunki z doświadczeniem pracowników działu handlowego i wiedzą zawartą w systemie informatycznym.
Podsumowując całość przeprowadzonych badań i zrealizowanych zadań, można stwierdzić, że w świetle istniejącej wiedzy i praktyki, dzięki wskazanym metodom i narzędziom, można skrócić fazę przedprodukcyjną w obszarze obejmującym przygotowanie oferty dla klienta. Wymagane jest jednak zastosowanie wskazanej w rozprawie kompozycji tych metod opisanych, jako Metoda Szybkiej Oceny Zapytania Ofertowego (rozdział 3). Przedstawiona metoda pozwala na:
wstępną weryfikację atrakcyjności zapytania,
odnajdowanie wśród wcześniej wyprodukowanych wyrobów takich, które mogą stać się podstawą do tworzenia nowych rozwiązań,
uproszczenie i skrócenie procesu kalkulacji kosztów wytworzenia uwzględniającego cały cykl życia produktu,
uproszczenie i skrócenie procesu określania terminu realizacji zamówienia.
Opracowana metoda oceny zapytania ofertowego może zostać wykorzystana do budowy systemów informatycznych wspomagających prace działu handlowego, ale również prace działu konstrukcyjnego, przy szukaniu rozwiązań podobnych, stanowiących podstawę do wykorzystania istniejących technologii.
Pomimo wykazania niewątpliwych korzyści z przyjętej metody i potwierdzenia badaniami jej skuteczności konieczne jest prowadzenie dalszych badań związanych z szacowaniem kosztów i długości cyklu produkcyjnego. Wskazana jest rozbudowa
172
narzędzi do analizy danych operacyjnych tak, by możliwe było wykorzystanie ich w bardzo różnych systemach do zarządzania przedsiębiorstwem. Dążenie do poprawy skuteczności wyszukiwania obiektów podobnych wymaga stosowania również innych dostępnych rozwiązań bazujących na heurystycznych modelach z zakresu sztucznej inteligencji takich jak sieci neuronowe czy metody genetyczne.
Konieczne są również dalsze prace nad Tabelą Oceny Możliwości Implementacyjnych zmierzające do systematyzacji miar oceny, obejmowania w jak najszerszym zakresie zagadnień mających wpływ na analizę korzyści z przyjętego zamówienia.
173
Bibliografia
Aamodt A., Plaza E. (1994), Case-Based Reasoning: Foundational Issues, methodological variations and system approaches, The European Journal on Artificial Intelligence, AI Communications, IOS Press, 7(1), s. 39-59.
Alting L. (1993), Life-cycle design of products: a new opportunity for manufacturing enterprises. Concurrent Engineering: Automation, Tools and Techniques, ed. A Kusiak, Nowy Jork, John Wiley and Sons, s.1-17.
Alon I. (2016), New trends of Global Marketing, Global marketing: Contemporary theory practice and cases, Routledge.
Anderson Ch. (2006), The Long Tail: Why the Future of Business is Selling Less of More, Hyperion, Nowy Jork (polskie wydanie: Długi Ogon – Ekonomia przyszłości – każdy konsument ma głos, Media Rodzina, 2008).
Asiedu Y., Gu P. (1998), Product life cycle cost analysis: state of the art review, International Journal of Production Research, 36(4), s. 883-908.
Atanassov A., Antonov L. (2012), Comparative Analysis of Case Based Reasoning SOftware Frameworks jColibri and myCBR, Journal of the University of Chemical Technology and Metallurgy, 47(1), s. 83-90.
Badiru A., Cheung J. (2002), Fuzzy Engineering Experts System with Neural Network Applications, John Wiley and Sons.
Baker K., Trietsch D. (2009), Safe scheduling - setting due dates in single machine problems, European Journal of Operational Research, 196, s. 69-77.
Bałtowski M., Miszewski M. (2006), Transformacja gospodarcza w Polsce, PWN, Warszawa.
Barnuś B., Knosala R. (2010), Zastosowanie metod szacowania kosztów w fazie projektowania, XIII Konferencja „Innowacje w Zarządzaniu i Inżynierii Produkcji”, Zakopane.
Barrios L., Kenntoft J. (2008), The Business Analysis Process of New Product Development – a study of small and medium size enterprises, Master Thesis, Umeå, Spring semester 2008.
Bekefi T., Epstein M., Yuthas K. (2008), Managing Opportunities and Risks, The Society of Management Accountants of Canada, the American Institute of Certified Public Accountants and The Chartered Institute of Management Accountants.
Belay A.M. (2009), Design for Manufacturability and Concurrent Engineering for Product Development, International Journal of Industrial and Manufacturing Engineering, 3(1)
Belay A. M. (2013), Modeling Concurrent Engineering to Improve Product Development Performance, Acta Wasaensia 289, Industraial Management 31, Vaasa.
Bell B., Feiner., Hӧllerer. (2001), View manegement for virtual and augmented reality, Proceedings of the 14th annual ACM symposium on user interface software and technology, s. 101-110.
Białek E. (2008), Długi ogon wyszukiwania i jego wpływ na oglądalność witryny WWW”, Materiały Konferencji PK, Koszalin.
174
Biecek P. (2008), Przewodnik po pakiecie R, Oficyna wydawnicza GIS.
Bielecka A. (2005), Statystyka w biznesie i ekonomii. Teoria i praktyka, Wydawnictwo Wyższej Szkoły Przedsiębiorczości i Zarządzania, Warszawa.
Bisio R., Malabocchia F. (1995), Cost estimation of software projects through case base reasoning, Case-Based Reasoning Research and Development s. 11-22.
Blanchard B.S. (1979), Life Cycle Costing – review, Terotechnika, 1, s. 9-15.
Butler B., Surace K. (2015), Call for organisational agility in the emergent sector of the service industry, Journal of Business Management.
Bryła A. (2014), Zarządczy wymiar rachunku kosztów postulowanych, Zeszyty Naukowe Uniwersytetu Szczecińskiego nr 830, Finanse, Rynki Finansowe, Ubezpieczenia nr 70, s. 19-26, Szczecin.
Byrd R.J. (1986) , Computer methods for morphological analysis, Proceedings of the 24th annual meeting on Association for Computational Linguistics, Association for Computational Linguistics.
Chaghooshi A.J., Khorasani A., Mesbah M. (2015), Determine the Correlation between Supplier’s Evaluation Criteria and Customer’s Wants in Automotive Supply Chain: by the Approach of Fuzzy-QFD and House of Quality, Global Journal of Management determination decisions, European Journal of Operational Research 38, s. 156-166.
Chwastyk P. (2015), Zastosowanie metod kosztów docelowych oraz kosztów cyklu życia produktu do szacowania kosztów procesów innowacyjnych. XVIII Konferencja
„Innowacje w Zarządzaniu i Inżynierii Produkcji”, tom 1, s. 403-412.
Raport roczny Coface: Upadłości i restrukturyzacje w Polsce w 2016r., Informacja prasowa, Warszawa, 2 stycznia 2017.
Cravens D., Piercy N. (2005), Strategic Marketing, McGraw-Hill Education.
Czubakowska K., Gabrusewicz W., Nowak E. (2006), Podstawy rachunkowości zarządczej. Polskie Wydawnictwo Ekonomiczne, Warszawa.
Da Silveira G., Borenstein D., Fogliatto S. (2001), Mass customization: Literature review and reserch directions, International Journal Production Economics, 72, s. 1-13.
Daschbach J.M., Apgar H. (1988), Design analysis through techniques of parametric cost estimation. Engineering Cost and Production Economic, 14(2), s. 87-93.
Dean E.B. (1989), Parametric cost analysis: a design function, Transactions of the American Association of Cost Engineers 33rd Annual Meeting, June, San Diego, CA.
Dean E.B. (1995), Parametric cost deployment, Proceedings of the Seventh Symposium on Quality Function Deployment, June, Nov, MI, USA, s. 27-34.
Dey P. K., Bhattacharya A., Ho W. (2015), Strategic supplier performance evaluation a UK manufacturing organization, International Journal of Production Economics 166, s.
192-214.
175
Deza M., Deza E. (2009), Encyclopedia of Distances, Springer.
Dietrych J. (1974), Projektowanie i konstruowanie, Wydawnictwo Naukowo Techniczne, Warszawa.
Dúbravčík M., Babjak Š., Kender Š. (2012), Product design techniques in automotive production, Applied Computer Science, 8(1), s. 77-91.
Duda J., Stadnicki A. (2011), Modelowanie procesów rozwoju wyrobów, Oficyna Wydawnicza Polskiego Towarzystwa Zarządzania Produkcją.
Dudziak A., Zając G., Słowik T., Szyszlak-Bargłowicz J. (2014), Masowa kastomizacja – odpowiedź na potrzeby rynku, Logistyka, 6
Dysert L.R. (2008), An Introduction to Parametric Estimating, Association for the Advancement of Cost Engineering International Transactions of the Annual Meeting, s.
1–7.
Elbeltagi E., Hosny O., Abdel-Razek R., El-Fitory A. (2014), Conceptual Cost Estimate of Libyan Highway Projects Using Artificial Neural Network, International Journal of Engineering Research and Application, 4, s. 56-66.
Fabrycky W.J., Lee R. (1991), The Life-cycle economic evaluation of interdependent project, Life Cycle Cost and Economic Analysis, Englewood Clifts, NJ, Prentice Hall.
Fasulo D. (1999), An Analysis of Recent Work on Clustering Algorithms, Technical Moulds Using Artificial Neural Networks-based Model, Polimeri: časopis za plastiku i gumu, 33(1), s. 12-21.
Forza C., Fabrizio S. (2006), Product Information Management for Mass Customization, Palgrave Macmillan.
Frontczak T. (2006), Marketing internetowy w wyszukiwarkach, Helion.
Fuksa D., Kęsek M., Ciszyńska E. (2012), Ocena dokładności i przydatności metod szacowania kosztów stałych i zmiennych w podejmowaniu decyzji ekonomicznych, XV Konferencja „Innowacje w Zarządzaniu i Inżynierii Produkcji”, Zakopane.
Gabrusewicz W., Kamela-Sowińska A., Poetsche H. (2002), Rachunkowość zarządcza, Polskie Wydawnictwo Ekonomiczne, Warszawa.
Praca zbiorowa pod redakcją Wiktora Gabrusewicza i Zdzisława Kołaczyka (2006), Rachunkowość Finansowa, Stowarzyszenie Księgowych w Polsce, Warszawa.
Gałązka M. (2008), Rachunek kosztów docelowych jako narzędzie współczesnej rachunkowości zarządczej, Roczniki Ekonomiczne Kujawsko-Pomorskiej Szkoły Wyższej w Bydgoszczy, 1, s.211-231.
Garza J.M., Rouhana K.G. (1995), Neural network versus parameter-based application, Cost Engineering, 37(2), s. 14-8.
176
Germani M., Mandolini M., Cicconi P. (2011), Manufacturing cost estimation during early phases of machine design, International Conference on Engineering Design, ICED11, 15-18 August 2011, Technical Uniersity of Denmark.
Gershenson J., Ishii, K. (1993), Life-cycle design for serviceability, Concurrent Engineering: Automation, Tools, and Techniques, A. Kusiak (ed.), s. 363-384, John Wiley and Sons, New York.
Gharehchopogh F. S., Pourali A. (2015), A new approach based on continuous genetic algorithm in software cost estimation, Journal of Scientific Research and Development, 2(4), s. 87-94.
Goodall P., Graham I., Harding J., Conway P., Schleyer S., West A. (2015), Cost estimation for remanufacture with limited and uncertain information using case based reasoning, Journal of Remanufacturing, 5(7).
Goulding I. (1983), New product development: a literaturę review, European Journal of Marketing, 17, s. 3-30.
Praca zbiorowa pod redakcją Waldemara Gosa (2008), Vademecum samodzielnego księgowego, Polska Akademia Rachunkowości, Warszawa.
Grabmeier J., Rudolph A. (2002), Techniques of Cluster Algorithms in Data Mining, Data Mining and Knowlledge Discovery, s. 303-360, 2002.
Greves D., Schreiber B. (1993), Engineering Costing Techniques in ESA.
http://www.esa.int/esapub/bulletin/bullet81/greve81.htm.
Grewal A., Gupta V. (2013), Cost Estimation with Neural Networks and Affect of Different Input parameters on Cost Estimation, International Journal of Emerging Technologies in Computational and Applied Sciences.
Grochalski S.M. (2003), Problemy globalne współczesnego świata, Wydawnictwo Uniwersytetu Opolskiego.
Grudzewski W., Heiduk I., Przedsiębiorstwo wirtualne, Wydawnictwo Difin S.A., Warszawa.
Grycuk A. (2016), Bariery w stosowaniu koncepcji lean management, Kwartalnik Nauk o Przedsiebiorstwie, 40(3), s. 72-79.
Guha S., Rastogi R., Shim K. (1998), CURE: An efficient clustering algorithm for large databases, ACM Sigmod Record, 27(2).
GS1 (2007), Symbolika kodu kreskowego GS1-128, Instytut Logistyki i Magazynowania.
Gwang-Hee K., Jie-Eon Y., Sung-Hoon A., Hun-Hee Ch., Kyung-In K. (2004), Neural network model incorporating a genetic algorithm in estimating construction costs, Building and Environment, 39(11), s. 1333-1340.
Gygi C., DeCarlo N., Milliams B. (2005), Six Sigma for dummies, Wiley Publishing Inc.
Hakimpoor H., Arshad K.A.B., Huam H.T., Khani N., Rahmandoust M. (2011), Artificial Neural Networks’ Applications in Management, World Applied Sciences Journal, 14(7), s. 1008-1019.
177
Hallgren M., Olhager J. (2009), Lean and agile manufacturing: external and internal drivers and performance outcomes, International Journal of Operations & Production Management, 29(10), s. 976-999.
Hamrol Adam, Mantura Władysław, Zarządzanie jakością. Teoria i praktyka, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa.
Hauser J., Dahan E. (2007), New Product Development, rozdział w publikacji Marketing Management: Essential Marketing Knowledge and Practice, Ohio.
Heracleous L. (1998), Strategic thinking or strategic planning?, Long range planning, 31(3) , s. 481-487.
Holmberg A., Zhu A. (2012), Implementation of SolidWorks Costing, The Implementation Process and Cost Estimation in Sheet Metal Industry, Stockholm.
Hormozi A. (2001), Agile manufacturing: The next logical step, Benchmarking: An International Journal, 8(2), s. 132-143.
Hubbard D. (2010), How to measure anything, Wiley.
Hsiao F.Y., Wang S.H., Wang W.C., Wen C.P. (2012), Neuro-Fuzzy Cost Estimation Model Enhanced by Fast Messy Genetic Algorithms for Semiconductor Hookup Construction, Computer-Aided Civil and Infrastructure Engineering, 27, s. 764–781.
Ignatiuk S. (2011), Wpływ przedsiębiorstw z sektora MSP na rozwój gospodarczy północno-wschodniego regionu kraju, Ekonomia i Zarządzanie 3, s. 7-20.
Ishii K. (1995), Life-cycle engineering design, Journal of Mechanical Design, 117, s.
42-47.
Jain A., Murty M., Flynn P. (1999), Data Clustering: A Review, ACM Computing Surveys, 31(3).
Jain A., Dubes R. (1988), Algorithms for Clustering Data, Prentice Hall.
Jajuga K. (2007), Zarządzanie ryzykiem, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa.
James G., Witten D., Hastie T., Tibshirani R. (2013), An Introduction to Statistical Learning with Applications in R, Springer.
Janasz W., Kozioł K. (2007), Determinanty działalności innowacyjnej przedsiębiorstw, Polskie Wydawnictwo Ekonomiczne.
Jarugowa A., Malc W., Sawicki K. (1990), Rachunek kosztów, Państwowe Wydawnictwo Ekonomiczne, Warszawa.
Jelonek D. (2014), Zarządzanie relacjami z klientami w wirtualnym otoczeniu organizacji, Studia i Prace Kolegium Zarządzania i Finansów, Szkoła Główna Handlowa w Warszawie.
JKKT (1997) Praca zbiorowa, Jednolity klasyfikator konstrukcyjno-technologiczny przedmiotów produkcji, Centralny Ośrodek Badawczy, Zakład Klasyfikacji i Informatyki, Wydawnictwa Normalizacyjne, Warszawa.
Joachimiak-Lechman K. (2014). Środowiskowa ocena cyklu życia i rachunek kosztów cyklu życia. Aspekt porównawczy. Ekonomia i środowisko, 1(48), s. 80-96.
Kabacoff R. (2015), R in action – Data analysis and graphics with R, Manning Publications Co.
178
Kalchschmidt M., Verganti R., Zotteri G. (2006), Forecasting Demand From Heterogeneous Customers, International Journal of Operations & Production Management, 26(6), s. 619-638.
Kaplan R.S., Cooper R. (2000), Zarządzanie kosztami i efektywnością, Dom Wydawniczy ABC, Kraków.
Karpiuk M. (2016), Analiza technologiczności metodą DFM części wytwarzanych z blachy, Mechanik, nr 12.
Kaushick A. (2008), Godzina dziennie z Web Analytics. Stwórz strategię e-marketingową, Helion, Gliwice.
Karmarkar U. (1993), Chapter 6. Matufacturing lead Times, order release and capacity loading, Handbooks in Operations Research and Management Science, 4, s. 287-329.
Kempa A. (2005), Modelowanie procesów biznesowych z wykorzystaniem metody Case-Based Reasoning, Studia i Materiały Polskiego Stowarzyszenia Zarządzania Wiedzą, 1732(50), 2005.
Kim S., Shim J.H. (2013), Combining case-based reasoning with genetic algorithm optimization for preliminary cost estimation in construction industry, Canadian Journal of Civil Engineering, 41(1), s. 65-73.
Kim K. (2014), Material Resource Planning (MRP): Will You Need MRP without the Customer, Open Journal of Social Sciences, 2, s. 256-261.
Kingsman B.G., Hendry L., Mercer A., Souza A. (1996), Responding to customer inquiries in make-to-order companies: Problems and solutions, International Journal of Production Economics, 46–47, s. 219–231.
Kiziukiewicz T. (2004), Mierniki oceny działalności jednostki gospodarczej, Rachunkowość Zarządcza, praca zbiorowa pod redakcją T.Kiziukiewicz, Ekspert, Wrocław, s. 39-40.
Knosala R. i Zespół (2002), Zastosowania metod sztucznej inteligencji w inżynierii produkcji, Wydawnictwo Naukowo-Techniczne, Warszawa.
Kobyłko G., Morawski M. (2006), Przedsiebiorstwo zorientowane na wiedzę, Wydawnictwo Difin S.A., Warszawa.
Kotler P., Armstrong G., Saunders J., Wong V. (2002), Marketing. Podręcznik europejski, Polskie Wydawnictwo Ekonomiczne, Warszawa.
Kotler P., Caslione J.A. (2009), Chaos. Zarządzanie i marketing w erze turbulencji, MT Biznes Sp. z o.o.
Kouskoulas V., Koehn E. (1974), Predesign cost estimation function for building, Journal of the Construction Division, s. 589–604.
Kowalska S. (2013), Kalkulacja kosztu jednostkowego elementem zarządzania spółką X, Zeszyty Naukowe Wyższej Szkoły Humanitas, Zarządzanie, nr 1, s. 159-168.
Kukuła K. (2012), Propozycja budowy rankingu obiektów z wykorzystaniem cech ilościowych oraz jakościowych, Metody ilościowe w badaniach ekonomicznych, Tom XIII/1, Warszawa.
Kurbel K. (2013), Enterprise resource planning and supply chain management, Functions, Business Processes and Software for Manufacturing Companies, Springer.
179
Krasiński M. (2014), Kulturowe uwarunkowania wykorzystania japońskich koncepcji, metod i technik zarządzania, Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu.
Larose D. (2006), Odkrywanie wiedzy z danych, Wprowadzenie do eksploracji danych, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa.
Larry Mr., Dysert R. (2008), An Intoroduction to Parametric Estimating, AACE International Transaction.
Lasek M., Pęczkowski M. (2010), Grupowanie zmiennych w procesach eksploracji danych, Ekonomia i Zarządzanie, 2(1), s. 83-94.
Lee C.H., Gutierez F. (2011), Calculating Feature Weights in Naive Bayes with Kullback-Leibler Measure, 11 th IEEE International Conference on Data Mining.
Lei N. (2015), The Research on Demand Forecasting of Supply Chain Based on ICELLMAN, Chemical Engineering Transactions, 46.
Leszczyński Z., Jasiński T. (2017), Użyteczność modeli parametrycznych i sztucznych sieci neuronowych w prognozowaniu kosztów produkcji, Zeszyty Teoretyczne Rachunkowości, tom 91 (147), s. 87-112.
Lindholm A., Johnsson Ch., Wikner J. i inni (2013), Hierarchical Scheduling and Utility Disturbance Management in the Process Industry, 7th IFAC Conference on Manufacturing Modelling, Management, and Control International Federation of Automatic Control, June 19-21, s. 140-145, Saint Petersburg.
Lisowski Z. (2010), Wskaźniki PAB, ATP i CTP w nadrzędnym harmonogramowaniu produkcji, XIII Konferencja Komputerowo Zintegrowane Zarządzanie.
Loch Ch., Kavadias S. (2008), Handbook of New Product Development Management, Elsevier.
Łapacz D. (2015), Udział małych i średnich przedsiębiorstw w wytwarzaniu PKB – Polska na tle Uni Europejskiej, Współczesna Gospodarka, 6(1), s. 43-51.
Łuczka-Bakuła W. (2000), Adaptacja przedsiębiorstw do współczesnych procesów integracji i globalizacji, Stara i Nowa Europa. Własność – Rynek – Osobowość, Wydawnictwo „Prodruk”, Poznań.
Ma Y., Sajadfar N., Campos T. (2014), A Feature-Based Semantic Model for Automatic Product Cost Estimation, International Journal of Engineering and Technology, 6(2).
Maison D., Noga-Bogomilski A. (2007), Badania marketingowe: od teorii do praktyki, Gdańskie Wydawnictwo Psychologiczne.
Mahmoudi A., Shavandi H., Nouhi K. (2012), Analysing Price, Quality and Lead Time Decisions with the Hybrid Solution Method of Fuzzy Logic and Genetic Algorithm, Journal of Optimization in Industrial Engineering, 10, s. 1-9.
Mahindru D., Mahendru P. (2013), Review of Rapid Prototyping Technology for the Future, Global Journal of Computer Science and Technology Graphics and Vision, 13(4).
Maleki I., Ebrahimi I., Soleimanian G.F. (2014), A Hybrid Approach of Firefly and Genetic Algorithms in Software Cost Estimation, MAGNT Research Report, 2(6), s.
372-388.
180
Mantaras L., McSherry R., Bridge D. i inni (2005), Retrieval, reuse, revision and retention in case-based reasoning. The Knowledge Engineering Review, 20(3), s. 215-240.
Mantura W. (2004), Elementy rachunkowości dla menedżerów, Wydawnictwo Politechniki Poznańskiej, Poznań.
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, 19(2), s. 159–172.
Marzouk, M. M., & Ahmed, R. M. (2011), A case-based reasoning approach for estimating the costs of pump station projects, Journal of Advanced Research, 2(4), 289-295.
Mazur Z., Sala D. (2000), Koncepcja systemu ekspertowego szacowania kosztów wytwarzania, Zeszyty Naukowe Małopolskiej Wyższej Szkoły Ekonomicznej w Tarnowie 3, s. 193-201, Tarnów.
Mazur D. (2005), Metody grupowania i ich implementacja do eksploracji danych postaci symbolicznej, rozprawa doktorska, Zabrze.
Merritt D. (2001), Building Expert Systems in Prolog, Amazi. inc. 5861.
McCulloch W.S., Pitts W. (1943), A locical calculus of the ideas immanent in nervous activity, Bulletin of Mathematical Biophysics, 5, s. 115-133.
McGarrity R.J. (1988), Parametric Estimating: An equation for estimating buldings, Georgia Institute of Technology, Atlanta.
Mianaei H.S., Seyed H.I. (2013), Case-Based Reasoning Method in Cost Estimation of Drilling Wells, Research Journal of Applied Sciences, Engineering and Technology, 5(4), s. 1086-1112.
Michalkiewicz J. (2009), Zmodyfikowane twierdzenie Kołmogorowa, Matematyka stosowana, 10.
Mikuła B., Pietruszka-Ortyl A., Potocki A., Zarządzanie przedsiębiorstwem XXI wieku, Wydawnictwo Difin S.A., Warszawa.
Mohomed A.A.M. (2015), Lead-Time Estimation Approach using the Process Capability Index, International Journal of Supply Chain Management, 4(3).
Monk E., Wagner B. (2009), Concepts in Enterprise Resource Planning, Course Technology Cengage Learning.
Montazemi A.R., Gupta K.M. (1997), A framework for retrieval in case-based reasoning systems, Annals of operations research 72, s. 51-73.
Mourtzis D., Doukas M., Fragou K. i inni (2014), Knowledge-based estimation of manufacturing lead time for complex engineered-to-order products, Procedia CIRP, 17, s. 499-504.
Wu M.C., Lo Y.F., Hsu S.H. (2008), A fuzzy CBR technique for generating product ideas, Expert Systems with Applications, 34, s. 530–540.
Najda-Janoszka M. (2010), Organizacja wirtualna. Teoria i praktyka, Difin, Warszawa.
Najy R.J. (2014), Rough Cut Capacity Planning, Advances in Theoretical and Applied Mechanics, 7(2), s. 53–66.
181
Nagel R. (1992), 21st Century Manufacturing Enterprise Strategy, Iacoca Institute Lehigh University.
Newton P. (2006), Top 5 Brainstorming Techniques, http://www.free-management-ebooks.com.
Niewiadomski P. (2016), Determinanty elastyczności funkcjonowania przedsiębiorstwa produkcyjnego sektora maszyn rolniczych, Wydawnictwo Politechniki Poznańskiej, Rozprawy, Nr 532, Poznań.
Noble J., Tanchoco J.M.A. (1990), Concurrent design and economic justification in developing a product. International Journal of Production Reseach, 28(7), s. 1225-1238.
Nogalski B., Niewiadomski P. (2014), Technologia jako zasób implikujący granice elastyczności produktowej zakładu wytwórczego, Studia i Prace Kolegium Zarządzania i Finansów, Szkoła Główna Handlowa w Warszawie.
Nogalski B., Niewiadomski P. (2017), Próba oceny czynników determinujących elastyczność jednostki wytwórczej – ujęcie praktyczne, Studia Oeconomica
Nogalski B., Niewiadomski P. (2017), Próba oceny czynników determinujących elastyczność jednostki wytwórczej – ujęcie praktyczne, Studia Oeconomica