AN ONLINE INVENTORY SYSTEM FOR IT FACILITATING COMPANIES

The purpose of developing an Online Inventory system for IT Facilitating Companies is to accommodate the facilitating companies with their inventory and to allow the staff members of the company or other growing companies which are in need of basic tools to built up a successful business; to easily take certain inventory items on loan with a simple interface provided for user with the notified (email) system; which can enable both administrator and user to handle requests. The problems that were analyzed are such that manual records keeping leads to misplacing the important documentation, slow processing of request for the items to be on loan, the user is not able have details of their own booking request neither the history of request submitted etc., However, the objective of this project to provide an interface for users to process their requesting of items to be on loan for certain events and manage the request etc., and for administrator to manage and handle the inventory items, accounts, notify users, requests and their status. The methodology used for this project is Incremental, which has the frame work of both combinations linear and iterative; therefore, it is ideal for the project. To conclude, the system is implemented successfully

AN ONLINE INVENTORY SYSTEM FOR IT FACILITATING COMPANIES

The purpose of developing an Online Inventory system for IT Facilitating Companies is to accommodate the facilitating companies with their inventory and to allow the staff members of the company or other growing companies which are in need of basic tools to built up a successful business; to easily take certain inventory items on loan with a simple interface provided for user with the notified (email) system; which can enable both administrator and user to handle requests. The problems that were analyzed are such that manual records keeping leads to misplacing the important documentation, slow processing of request for the items to be on loan, the user is not able have details of their own booking request neither the history of request submitted etc., However, the objective of this project to provide an interface for users to process their requesting of items to be on loan for certain events and manage the request etc., and for administrator to manage and handle the inventory items, accounts, notify users, requests and their status. The methodology used for this project is Incremental, which has the frame work of both combinations linear and iterative; therefore, it is ideal for the project. To conclude, the system is implemented successfully

Forecasting and inventory control for hospital management

This thesis was submitted for the degree of Doctor of Philosophy and was awarded by Brunel University.Economic stringencies have compelled Canadian hospitals to examine their administrative effectiveness critically. Improved supplies and inventory procedures adopted by leading industrial corporations, suggest that hospitals might benefit from such systems. Lack of the profit incentive, and the high ratio of wages to total expenses in hospitals, have delayed adoption of modern inventory management techniques. This study examined the economic status of Canadian hospitals, and endeavoured to discover whether a computer-based inventory management system, incorporating short-term statistical demand forecasting, would be feasible and advantageous. Scientific forecasting for inventory management is not used by hospitals. The writer considered which technique would be most suited to their needs, taking account of benefits claimed by industrial users. Samples of demand data were subjected to a variety of simple forecasting methods, including moving averages, exponentially smoothed averages and the Box-Jenkins method. Comparisons were made in terms of relative size of forecast errors; ease of data maintenance, and demands upon hospital clerical staffs. The computer system: BRUFICH facilitated scrutiny of the effect of each technique upon major components of the system. It is concluded that either of two methods would be appropriate: moving averages and double exponential smoothing. The latter, when combined with adaptive control through tracking signals, is easily incorporated within the total inventory system. It requires only a short run of data, tracks trend satisfactorily, and demands little operator intervention. The original system designed by this writer was adopted by the Hospital for Sick Children, Toronto, and has significantly improved their inventory management.Lakehead University and the Ministry of Health, Government of Ontario

Volume 64 - Issue 2 - November, 1952

https://scholar.rose-hulman.edu/technic/1112/thumbnail.jp

Desarrollo de un sistema de apoyo a la toma de decisiones para el control y gestión de inventarios

Actualmente, la administración del inventario constituye una actividad clave en los procesos logísticos de las compañías, especialmente de países en vía de desarrollo en los que las empresas deben buscar que la inversión en activos corrientes, específicamente en inventarios, no sea tan alta que comprometa el capital de trabajo ni tan baja que afecte los ingresos por no tener disponibles productos -- Existen diversos sistemas propuestos como solución para el problema del control de inventarios, diferenciándose entre sí en alcance, costos y métodos empleados -- Sin embargo, de acuerdo a algunos estudios, una gran proporción de micro, pequeñas y medianas empresas todavía emplean sistemas muy básicos para gestionar sus niveles de inventario, lo cual les representa una desventaja competitiva -- Este trabajo de grado presenta un sistema propuesto para apoyar la toma de decisiones en la gestión de inventarios enfocado principalmente a Mipymes, que garantice un control del inventario de materias primas y producto terminado en tiempo real, soportando para ello la ejecución de tareas operacionales en las bodegas y que adicionalmente permita la definición de los niveles de inventario, las frecuencias de pedido y las cantidades a reabastecer de acuerdo a información histórica y a los resultados arrojados por modelos matemáticos y simulación -- El sistema desarrollado fue implementado en una empresa mediana del Valle de Aburrá en la que se logró un incremento en el control que se tenía sobre el flujo de mercancí

Exploiting Robust Multivariate Statistics and Data Driven Techniques for Prognosis and Health Management

This thesis explores state of the art robust multivariate statistical methods and data driven techniques to holistically perform prognostics and health management (PHM). This provides a means to enable the early detection, diagnosis and prognosis of future asset failures. In this thesis, the developed PHM methodology is applied to wind turbine drive train components, specifically focussed on planetary gearbox bearings and gears. A novel methodology for the identification of relevant time-domain statistical features based upon robust statistical process control charts is presented for high frequency bearing accelerometer data. In total, 28 time-domain statistical features were evaluated for their capabilities as leading indicators of degradation. The results of this analysis describe the extensible multivariate “Moments’ model” for the encapsulation of bearing operational behaviour. This is presented, enabling the early degradation of detection, predictive diagnostics and estimation of remaining useful life (RUL). Following this, an extended physics of failure model based upon low frequency SCADA data for the quantification of wind turbine gearbox condition is described. This extends the state of the art, whilst defining robust performance charts for quantifying component condition. Normalisation against loading of the turbine and transient states based upon empirical data is performed in the bivariate domain, with extensibility into the multivariate domain if necessary. Prognosis of asset condition is found to be possible with the assistance of artificial neural networks in order to provide business intelligence to the planning and scheduling of effective maintenance actions. These multivariate condition models are explored with multivariate distance and similarity metrics for to exploit traditional data mining techniques for tacit knowledge extraction, ensemble diagnosis and prognosis. Estimation of bearing remaining useful life is found to be possible, with the derived technique correlating strongly to bearing life (r = .96

Dynamic segmentation techniques applied to load profiles of electric energy consumption from domestic users

[EN] The electricity sector is currently undergoing a process of liberalization and separation of roles, which is being implemented under the regulatory auspices of each Member State of the European Union and, therefore, with different speeds, perspectives and objectives that must converge on a common horizon, where Europe will benefit from an interconnected energy market in which producers and consumers can participate in free competition. This process of liberalization and separation of roles involves two consequences or, viewed another way, entails a major consequence from which other immediate consequence, as a necessity, is derived. The main consequence is the increased complexity in the management and supervision of a system, the electrical, increasingly interconnected and participatory, with connection of distributed energy sources, much of them from renewable sources, at different voltage levels and with different generation capacity at any point in the network. From this situation the other consequence is derived, which is the need to communicate information between agents, reliably, safely and quickly, and that this information is analyzed in the most effective way possible, to form part of the processes of decision taking that improve the observability and controllability of a system which is increasing in complexity and number of agents involved. With the evolution of Information and Communication Technologies (ICT), and the investments both in improving existing measurement and communications infrastructure, and taking the measurement and actuation capacity to a greater number of points in medium and low voltage networks, the availability of data that informs of the state of the network is increasingly higher and more complete. All these systems are part of the so-called Smart Grids, or intelligent networks of the future, a future which is not so far. One such source of information comes from the energy consumption of customers, measured on a regular basis (every hour, half hour or quarter-hour) and sent to the Distribution System Operators from the Smart Meters making use of Advanced Metering Infrastructure (AMI). This way, there is an increasingly amount of information on the energy consumption of customers, being stored in Big Data systems. This growing source of information demands specialized techniques which can take benefit from it, extracting a useful and summarized knowledge from it. This thesis deals with the use of this information of energy consumption from Smart Meters, in particular on the application of data mining techniques to obtain temporal patterns that characterize the users of electrical energy, grouping them according to these patterns in a small number of groups or clusters, that allow evaluating how users consume energy, both during the day and during a sequence of days, allowing to assess trends and predict future scenarios. For this, the current techniques are studied and, proving that the current works do not cover this objective, clustering or dynamic segmentation techniques applied to load profiles of electric energy consumption from domestic users are developed. These techniques are tested and validated on a database of hourly energy consumption values for a sample of residential customers in Spain during years 2008 and 2009. The results allow to observe both the characterization in consumption patterns of the different types of residential energy consumers, and their evolution over time, and to assess, for example, how the regulatory changes that occurred in Spain in the electricity sector during those years influenced in the temporal patterns of energy consumption.[ES] El sector eléctrico se halla actualmente sometido a un proceso de liberalización y separación de roles, que está siendo aplicado bajo los auspicios regulatorios de cada Estado Miembro de la Unión Europea y, por tanto, con distintas velocidades, perspectivas y objetivos que deben confluir en un horizonte común, en donde Europa se beneficiará de un mercado energético interconectado, en el cual productores y consumidores podrán participar en libre competencia. Este proceso de liberalización y separación de roles conlleva dos consecuencias o, visto de otra manera, conlleva una consecuencia principal de la cual se deriva, como necesidad, otra consecuencia inmediata. La consecuencia principal es el aumento de la complejidad en la gestión y supervisión de un sistema, el eléctrico, cada vez más interconectado y participativo, con conexión de fuentes distribuidas de energía, muchas de ellas de origen renovable, a distintos niveles de tensión y con distinta capacidad de generación, en cualquier punto de la red. De esta situación se deriva la otra consecuencia, que es la necesidad de comunicar información entre los distintos agentes, de forma fiable, segura y rápida, y que esta información sea analizada de la forma más eficaz posible, para que forme parte de los procesos de toma de decisiones que mejoran la observabilidad y controlabilidad de un sistema cada vez más complejo y con más agentes involucrados. Con el avance de las Tecnologías de Información y Comunicaciones (TIC), y las inversiones tanto en mejora de la infraestructura existente de medida y comunicaciones, como en llevar la obtención de medidas y la capacidad de actuación a un mayor número de puntos en redes de media y baja tensión, la disponibilidad de datos sobre el estado de la red es cada vez mayor y más completa. Todos estos sistemas forman parte de las llamadas Smart Grids, o redes inteligentes del futuro, un futuro ya no tan lejano. Una de estas fuentes de información proviene de los consumos energéticos de los clientes, medidos de forma periódica (cada hora, media hora o cuarto de hora) y enviados hacia las Distribuidoras desde los contadores inteligentes o Smart Meters, mediante infraestructura avanzada de medida o Advanced Metering Infrastructure (AMI). De esta forma, cada vez se tiene una mayor cantidad de información sobre los consumos energéticos de los clientes, almacenada en sistemas de Big Data. Esta cada vez mayor fuente de información demanda técnicas especializadas que sepan aprovecharla, extrayendo un conocimiento útil y resumido de la misma. La presente Tesis doctoral versa sobre el uso de esta información de consumos energéticos de los contadores inteligentes, en concreto sobre la aplicación de técnicas de minería de datos (data mining) para obtener patrones temporales que caractericen a los usuarios de energía eléctrica, agrupándolos según estos mismos patrones en un número reducido de grupos o clusters, que permiten evaluar la forma en que los usuarios consumen la energía, tanto a lo largo del día como durante una secuencia de días, permitiendo evaluar tendencias y predecir escenarios futuros. Para ello se estudian las técnicas actuales y, comprobando que los trabajos actuales no cubren este objetivo, se desarrollan técnicas de clustering o segmentación dinámica aplicadas a curvas de carga de consumo eléctrico diario de clientes domésticos. Estas técnicas se prueban y validan sobre una base de datos de consumos energéticos horarios de una muestra de clientes residenciales en España durante los años 2008 y 2009. Los resultados permiten observar tanto la caracterización en consumos de los distintos tipos de consumidores energéticos residenciales, como su evolución en el tiempo, y permiten evaluar, por ejemplo, cómo influenciaron en los patrones temporales de consumos los cambios regulatorios que se produjeron en España en el sector eléctrico durante esos años.[CA] El sector elèctric es troba actualment sotmès a un procés de liberalització i separació de rols, que s'està aplicant davall els auspicis reguladors de cada estat membre de la Unió Europea i, per tant, amb distintes velocitats, perspectives i objectius que han de confluir en un horitzó comú, on Europa es beneficiarà d'un mercat energètic interconnectat, en el qual productors i consumidors podran participar en lliure competència. Aquest procés de liberalització i separació de rols comporta dues conseqüències o, vist d'una altra manera, comporta una conseqüència principal de la qual es deriva, com a necessitat, una altra conseqüència immediata. La conseqüència principal és l'augment de la complexitat en la gestió i supervisió d'un sistema, l'elèctric, cada vegada més interconnectat i participatiu, amb connexió de fonts distribuïdes d'energia, moltes d'aquestes d'origen renovable, a distints nivells de tensió i amb distinta capacitat de generació, en qualsevol punt de la xarxa. D'aquesta situació es deriva l'altra conseqüència, que és la necessitat de comunicar informació entre els distints agents, de forma fiable, segura i ràpida, i que aquesta informació siga analitzada de la manera més eficaç possible, perquè forme part dels processos de presa de decisions que milloren l'observabilitat i controlabilitat d'un sistema cada vegada més complex i amb més agents involucrats. Amb l'avanç de les tecnologies de la informació i les comunicacions (TIC), i les inversions, tant en la millora de la infraestructura existent de mesura i comunicacions, com en el trasllat de l'obtenció de mesures i capacitat d'actuació a un nombre més gran de punts en xarxes de mitjana i baixa tensió, la disponibilitat de dades sobre l'estat de la xarxa és cada vegada major i més completa. Tots aquests sistemes formen part de les denominades Smart Grids o xarxes intel·ligents del futur, un futur ja no tan llunyà. Una d'aquestes fonts d'informació prové dels consums energètics dels clients, mesurats de forma periòdica (cada hora, mitja hora o quart d'hora) i enviats cap a les distribuïdores des dels comptadors intel·ligents o Smart Meters, per mitjà d'infraestructura avançada de mesura o Advanced Metering Infrastructure (AMI). D'aquesta manera, cada vegada es té una major quantitat d'informació sobre els consums energètics dels clients, emmagatzemada en sistemes de Big Data. Aquesta cada vegada major font d'informació demanda tècniques especialitzades que sàpiguen aprofitar-la, extraient-ne un coneixement útil i resumit. La present tesi doctoral versa sobre l'ús d'aquesta informació de consums energètics dels comptadors intel·ligents, en concret sobre l'aplicació de tècniques de mineria de dades (data mining) per a obtenir patrons temporals que caracteritzen els usuaris d'energia elèctrica, agrupant-los segons aquests mateixos patrons en una quantitat reduïda de grups o clusters, que permeten avaluar la forma en què els usuaris consumeixen l'energia, tant al llarg del dia com durant una seqüència de dies, i que permetent avaluar tendències i predir escenaris futurs. Amb aquesta finalitat, s'estudien les tècniques actuals i, en comprovar que els treballs actuals no cobreixen aquest objectiu, es desenvolupen tècniques de clustering o segmentació dinàmica aplicades a corbes de càrrega de consum elèctric diari de clients domèstics. Aquestes tècniques es proven i validen sobre una base de dades de consums energètics horaris d'una mostra de clients residencials a Espanya durant els anys 2008 i 2009. Els resultats permeten observar tant la caracterització en consums dels distints tipus de consumidors energètics residencials, com la seua evolució en el temps, i permeten avaluar, per exemple, com van influenciar en els patrons temporals de consums els canvis reguladors que es van produir a Espanya en el sector elèctric durant aquests anys.Benítez Sánchez, IJ. (2015). Dynamic segmentation techniques applied to load profiles of electric energy consumption from domestic users [Tesis doctoral no publicada]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/59236TESI