Podrobno

Analiza vpeljave proizvodnega informacijskega sistema Kiner v podjetju Domel : zaključna strokovna naloga visoke poslovne šole
ID Jelovčan, Jana (Avtor), ID Trkman, Peter (Mentor) Več o mentorju... Povezava se odpre v novem oknu

URLURL - Predstavitvena datoteka, za dostop obiščite http://www.cek.ef.uni-lj.si/vps_diplome/jelovcan1099.pdf Povezava se odpre v novem oknu

Jezik:Slovenski jezik
Ključne besede:informatika, informacijski sistemi, Kiner, produkcija, kontrola, stroški, produktivnost, primeri
Vrsta gradiva:Zaključna naloga
Tipologija:2.11 - Diplomsko delo
Organizacija:EF - Ekonomska fakulteta
Kraj izida:Ljubljana
Založnik:[J. Jelovčan]
Leto izida:2020
Št. strani:II, 27 str.
PID:20.500.12556/RUL-122789 Povezava se odpre v novem oknu
UDK:659.2
COBISS.SI-ID:25526758 Povezava se odpre v novem oknu
Datum objave v RUL:15.12.2020
Število ogledov:2071
Število prenosov:69
Metapodatki:XML DC-XML DC-RDF
:
JELOVČAN, Jana, 2020, Analiza vpeljave proizvodnega informacijskega sistema Kiner v podjetju Domel : zaključna strokovna naloga visoke poslovne šole [na spletu]. Diplomsko delo. Ljubljana : J. Jelovčan. [Dostopano 25 marec 2025]. Pridobljeno s: http://www.cek.ef.uni-lj.si/vps_diplome/jelovcan1099.pdf
Kopiraj citat
Objavi na:Bookmark and Share

Sekundarni jezik

Jezik:Angleški jezik
Naslov:The analysis of implementation of manufacturing execution system Kiner - case of Domel
Ključne besede:informatics, information systems, production, control, costs, productivity, cases

Podobna dela

Podobna dela v RUL:
  1. DEEP LEARNING METHODS FOR BIOMETRIC RECOGNITION BASED ON EYE INFORMATION
  2. Part of speech tagging of slovene language using deep neural networks
  3. Automatic classification of buildings with deep learning
  4. Object detection and classification in aquatic environment using convolutional neural networks
  5. Superposition and compression of deep neutral networks
Podobna dela v drugih slovenskih zbirkah:
  1. Time series classification based on convolutional neural networks
  2. The preparation of photos' dataset and its classification using deep neural networks
  3. Prediction of geospatial raster data using convolutional neural networks
  4. Development of an advanced system for lane detection on GPU platforms
  5. Comparison of different deep neural network learning algorithms in autonomous driving

Nazaj