Segmentation of customers due to the use of the term deposit service in the bank by using data mining methods

Ovaj rad se bavi upotrebom neuronskih mreža u analizi baze podataka banke kako bi se prepoznali budući korisnici jedne bankarske usluge, dugoročne oročene štednje. Podaci su prikupljeni s pomoću tele marketing kampanje koju je provela banka u razdoblju od 2008. do 2010. godine. Na kraju marketing kampanje, uspješnost pristanka na uslugu oročenja je bila 8% što je za banku nedovoljno učinkovito. U ovom radu će se prikazati kako se pomoću neuronskih mreža može povećati uspješnost marketing kampanja. Neuronske mreže pripadaju u metode rudarenja podataka i koriste se za problem klasifikacije i predviđanja. U sklopu ovog rada, koristeći neuronske mreže kao sredstvo traženja veza među podacima u bazi izgradit će se model za klasifikaciju klijenata u dvije skupine: (1) potencijalni korisnici usluge oročenja sredstava i (2) oni koji će odbiti uslugu oročenja sredstava u toj banci. Takav model može se koristiti za segmentaciju klijenata, a njegova uporaba može dovesti do veće stope odgovara na marketinške kampanje. Testirano je više modela neuronskih mreža promjenom raspodjele uzoraka, aktivacijskih funkcija i funkcija greške, te je na temelju stope točnosti klasifikacije izabran najuspješniji model koji se preporuča za uporabu. Uz prikaz rezultata svih istraživanja, prikazat će se i objasniti matrica konfuzije najbolje mreže i analiza osjetljivosti. Na kraju su dane smjernice za uporabu modela i za daljnja istraživanja.This paper deals with the usage of neural networks in the database analysis in order to identify future banking services users with, long-term deposits. Campaigns have been lead and information has been collected with help of telemarketing in the period from 2008. to 2010. At the end of last marketing campaign, the successful rate of the long-term deposit consent was 8%, which is insufficiently effective for the bank. This paper will show how with neural networks, success of marketing campaigns can be increased. Neural networks are one of methods for data mining and they are used to solve problems of classification and prediction. As part of this work, using neural networks as a means of finding connections between data in the database, model will be built for classification of clients into two groups: (1) potential users of term deposits and (2) those who will refuse term deposits service in the bank. This model can be used for segmentation of clients, and its use can lead to higher rates of responding to a marketing campaign. Models of neural networks where tested by changing sample distribution, activation and error function, and based on the classification accuracy rate, the best neural network is determined for usage. With the presentation of the research results, the best neural network confusion matrix and sensitivity analysis will also be shown and explained. At the end, guidelines are given for the use of the model and for further research

Determination of influence of part orientation on production time in 3D printing

Rapid Prototyping and Rapid Manufacturing have significant role in modern production of parts. One of the crucial aspects in all manufacturing is production time (besides the consumption of material and all other elements). In 3D printing several parameters have influence on production like quality of finished surface, mechanical properties of the part, part accuracy, consumption of material for building part and support and building time. In this paper the influence of part orientation on production time will be discussed

International Scientific Conference ''Organization and Maintenance Technology'' - OTO 2019 : Conference Proceedings of the 28th International Scientific Conference ''Organization and Maintenance Technology''

Organizacija i tehnologije održavanja 2019. odvija se pod okriljem Panon-a, Instituta za strateške studije - Osijek, Fakulteta elektrotehnike, računarstva i informacijskih tehnologija - Osijek, Građevinskog i arhitektonski fakultet - Osijek i Centara kompetencija d.o.o. za istraživanje i razvoj - Vinkovci. Od prvog skupa ''Organizacija održavanja u novim uvjetima'' održanog 20. travnja 1990. na Elektrotehničkom fakultetu Osijek održano je još 29 skupova u jedanaest različitih gradova Slavonije i Baranje. Kontinuirani rad odraz je potrebe za dijalogom i razmjenom iskustava na području održavanja kojim se promiče razvoj tehnike i znanosti. Dosadašnja iskustva kroz 522 prezentiranih i publiciranih radova ukazuju na pad zastupljenosti radova autora strojarske struke, najviše radova autora elektrotehničke, a zatim građevinske, ekonomske, poljoprivredne i prehrambeno tehnološke struke. Udio autora koji su zaposleni na tehničkim fakultetima Sveučilišta J.J. Strossmayera značajno dominira u ukupnom broju radova. Potreba visokoobrazovanog kadra koji danas bavi održavanjem za cjeloživotnim obrazovanjem nameće potrebu daljnjeg razvoja skupova OTO prema znanstvenoj izvrsnosti. Znanstveno stručni skupovi OTO predstavljaju priliku za neposrednu razmjenu iskustava stručnjaka iz svih područja održavanja s ciljem istraživanja i analize primjene novih metoda i postupaka. Skup nastoji podići razinu znanja o održavanju uzimajući u obzir kontinuirani napredak tehnike i tehnologije u svim sferama gospodarstva, infrastrukture i javnih službi. Dvadeset osmi međunarodni znanstveno stručni skup Organizacija i Tehnologija Održavanja kolokvijalno OTO 2019 održan je 12. 12. 2019. godina u Vinkovcima u organizaciji Panon-a – Institut za strateške studije - Osijek, Fakulteta elektrotehnike, računarstva i informacijskih tehnologija - Osijek, Građevinskog i arhitektonski fakultet - Osijek i Centara kompetencija d.o.o. za istraživanje i razvoj - Vinkovci. Službeni jezici Skupa su hrvatski i engleski. Odabrani radovi prezentirani na OTO 2019 će biti pozvani za objavu u proširenom obliku u časopisima: Electronic Journal of the Faculty of Civil Engineering Osijek e-GFOS (http://e- gfos.gfos.hr), International Journal of Electrical and Computer Engineering Systems (www.etfos.unios.hr/ijeces/) i Journal of Energy (http://journalofenergy.com/). Zbornik sadrži 25 recenziranih radova