A fuzzy-based decision-making procedure for data warehouse system selection

Lin, Hua-Yang; Hsu, Ping-Yu; Sheen, Gwo-Ji

doi:10.1016/j.eswa.2006.01.031

Cited by 152 publications

(98 citation statements)

References 61 publications

Supporting

Mentioning

Contrasting

Unclassified

Order By: Relevance

“…Even though WMS can alter from one software vendor to another in an important way, the rudimental logic to prefer a coalescence of modules that item, location, quantity, unit of measure, and authoritatively mandate information to determine where to stock, where to cull, and in what sequence to perform these operations, the advanced management and processing within a system is also consequential [16]. In addition we can also include to warehouse operations the tracking systems and communication systems between work stations.…”

Section: Literature Reviewmentioning

confidence: 99%

A new systematic approach for warehouse management system evaluation

2016

View full text Add to dashboard Cite

Original scientific paper Warehouse management is one of the most important legs in supply chain operations and production management. To support that warehouse execution, a warehouse management system is required. Many warehouses have used various methods to handle this difficult and time consuming evaluation process. The purpose of this paper is to provide a decision support model to make a careful evaluation of warehouse management system. Purchasing an appropriate warehouse management system in a supply value chain is not an easy decision making and is related to fuzziness and uncertainty, which should be considered as a large number of complex factors in multiple evaluation criteria. A Fuzzy Multi Criteria Decision Making approach is adopted to effectively evaluate warehouse management systems. To provide a practical guidance for other companies a real life framework is presented with an application. Keywords: ELECTRE; Fuzzy AHP; Fuzzy ANP; Fuzzy Multi Criteria Decision Making; TOPSIS; warehouse management system Novi sustavni pristup ocjenjivanju sustava upravljanja skladištemIzvorni znanstveni članak Upravljanje skladištem je jedan od najvažnijih čimbenika u operacijama lanca opskrbe i upravljanja proizvodnjom. Kao podrška vođenju skladišta, potreban je sustav upravljanja skladištem. Mnoga su skladišta koristila različite metode za provođenje tog teškog i dugotrajnog procesa evaluacije. Cilj ovoga rada je stvoriti model za podršku donesenim odlukama o ocjeni sustava upravljanja skladištem. Kupnja odgovarajućeg sustava za upravljanje skladištem u lancu opskrbe nije laka odluka i povezana je s nejasnoćama i nesigurnošću, odnosno velikim brojem složenih čimbenika u višestrukim kriterijima ocjenjivanja. Za učinkovitu ocjenu sustava upravljanja skladištem usvojen je pristup zasnovan na brojnim nejasnim kriterijima (Fuzzy Multi Criteria Decision Making). Kao praktičan vodič za druge kompanije dat je prikaz realnog stanja s primjenom.

show abstract

Section: Literature Reviewmentioning

confidence: 99%

A new systematic approach for warehouse management system evaluation

2016

View full text Add to dashboard Cite

show abstract

“…In general, fuzzy sets used to show uncertain information or the structure of a preference were developed by Zadeh [17]. Fuzzy data enable more flexible presentation; with the use of fuzzy data, more sensitive results can be obtained [18]. For each criterion and alternative, the decision maker can use linguistic describers such as good, better or small, very small, etc.…”

Section: Fuzzy Logic and Fuzzy Expert Systemmentioning

confidence: 99%

Failure Prediction of Cross-Ply Laminated Double-Serial Mechanically Fastened Composites using Fuzzy Expert System

Ballı¹,

Şen²

2015

SV-JME

View full text Add to dashboard Cite

Highlights• Predicting failure loads for mechanically fastened composite plates using fuzzy expert system and regression analysis.• Using composite material manufactured in both a fibre reinforced manner and with glass fibres.• Creating a expert system model for prediction by applying fuzzy rules and fuzzy membership functions.• Determination of more appropriate method for modelling and predicting of failure loads.

show abstract

“…Klasik kümeler sadece tam üyeliği veya üye olmamayı gösterirken, bulanık kümeler aynı zamanda kısmi üyelik de sunarlar. Bulanık veriler daha esnektir ve bulanık veri kullanılması ile daha hassas sonuçlar elde edilir [11]. Bellman ve Zadeh, [12] bulanık karar verme teorisi olarak bilinen yeni bir yöntem ortaya koymuşlardır.…”

Section: Bulanık Karar Vermeunclassified

Parallel Computing in Fuzzy Decision Making Systems

Ballı¹,

Karasulu²

2013

Pamukkale J Eng Sci

View full text Add to dashboard Cite

GirişParalel hesaplama; uzun ve karmaşık bir hesaplama işleminin sonuçlarını, seri hesaba göre daha hızlı elde etmek için işlemin parçalara ayrılıp uyarlanması yolu ile çok sayıda işlemcide eş zamanlı olarak işletilmesidir. Paralel bilgisayarlar için popüler bir taksonomi ilk kez Michael Flynn, [1] tarafından tanımlanmıştır. Bu taksonominin temel hedefi, bir problemi çözülmesi için problemi, daha küçük alt görev parçalarına bölmektir. Böylece bu parçalar eş zamanlı çalışacak şekilde düzenlenebilmektedir [2]. Çok çeşitli paralel bilgisayar (işlemci) yapıları vardır. Bu yapılar, işlemciler (işleme elemanları) arasındaki veya işlemci ve bellek arasındaki bağlantıya göre belirlenirler. Genellikle, paralel bilgisayarlar komutların işlenme biçimine göre sınıflandırılırlar. Buna göre paralel bilgisayarlar; işlemcilerin aynı zamanda aynı komutları işlemelerine yani tek komut/çoklu veri (SIMD) akışına göre veya her bir işlemcinin farklı komutları işlemesi yani çoklu komut/çoklu veri (MIMD) akışına göre adlandırılırlar. Bunun yanında paralel işlemci makineleri simetrik (tüm işlemcilerin aynı seviyede olması) ve asimetrik (işlemcilerin bazı görevler için ayrılması ve önceliklerinin olması) çoklu işlemciler olmak üzere iki ana gruba ayrılırlar. Simetrik Çoklu İşlemciler (SÇİ), iki veya daha fazla özdeş işlemciye sahip olabilen bir bilgisayar mimarisini temsil ederler. Bu işlemciler tek bir paylaşımlı ana belleğe erişmektedirler. Günümüzde birçok güncel sistem SÇİ mimarisini kullanmaktadır. Çok-çekirdekli işlemcilerde, SÇİ mimarisi çoklu çekirdeklerin her birine ayrı birer işlemciymiş gibi uygulanır. Uygun işletim sistemi desteği ile verinin bellekte nerede olduğunun pek önemli olmadığı bir biçimde herhangi bir iş yükü için herhangi bir işlemcinin çalıştırılabilmesine olanak sağlar. Ayrıca SÇİ sistemler işlemciler arası yük dengesine de olanak tanır. Asimetrik Çoklu İşlemciler (ASÇİ) ise, özel bir iş için özelleştirilmiş ayrı işlemcileri kullanırlar, bu durum doğal olarak karmaşıklığı da artırmaktadır. Bilgisayar kümelerinden oluşan çoklu-işlemcili sistemler (NASA'nın bir projesi olarak başlayan Beowulf projesinde olduğu gibi), tüm işlemciler için tüm bellek kapasitesi erişilebilir değildir. Bu çalışmada; bulanık karar verme sistemleri için kullanılan sistem, simetrik çoklu işlemciler sınıfına girmektedir. Karar problemleri genel olarak birden fazla kriter içerir ve klasik çok kriterli karar verme (ÇKKV) algoritmaları kullanılarak çözülebilmektedir. Bu problemler çoğu zaman belirsiz ve doğrusal olmayan özellikler içermektedir. Bu tür belirsizlik içeren durumlarda doğrusal olmayan özelliklerin modellenmesi için klasik karar verme yöntemleri yetersiz kalmakta ve bulanık mantık, bulanık çıkarım ve yapay sinir ağları gibi yapay zeka (YZ) tekniklerine ihtiyaç duyulmaktadır. Paralel hesaplama yüksek hesaplama gücü gerektiren problemler için çok farklı alanlarda uygulanmaktadır. Bu çalışmada ele alınan karar verme konusundaki paralel hesaplama ile ilgili araştırmalara bakılacak olursa; Gergel ve Strongin, [3] global olarak optimal ...

show abstract

A fuzzy-based decision-making procedure for data warehouse system selection

Cited by 152 publications

References 61 publications

A new systematic approach for warehouse management system evaluation

A new systematic approach for warehouse management system evaluation

Failure Prediction of Cross-Ply Laminated Double-Serial Mechanically Fastened Composites using Fuzzy Expert System

Parallel Computing in Fuzzy Decision Making Systems

Contact Info

Product

Resources

About