Jedna od najvažnijih aktivnosti u izvedbi projektno orijentiranih
poslovnih procesa ocjena je potrebnih tehnoloških vremena
i troškova. To je rana faza procjene koju provode visoko
kvalifi cirani interni stručnjaci. Jedna od najvećih zapreka u
toj fazi je precizno defi niranje odnosa između karakteristika
proizvoda i potrebnih tehnoloških vremena za izradu kalupa.
Ovaj rad predlaže pristup rješavanju tog problema korištenjem
umjetnih neuronskih mreža. Razvijeni model pokazuje da je
moguće postići prihvatljivu točnost procjene korištenjem lako
dostupnih ulaznih podataka.One of the most crucial activities for a successful business is
project time and cost estimation. This is an early estimation
process which is usually handled by highly skilled, in-house
experts. One of the main obstacles in this process is to accurately
defi ne the relationship between product properties and
the machining hours necessary to manufacture the mould. This
article suggests how to address this problem by using artifi cial
neural networks (ANN). The developed model shows that it is
possible to achieve admissible accuracy of the estimation by
using easily obtainable input data
