In recent years Business Intelligence (BI) systems have consistently been rated as one of the highest priorities of Information Systems (IS) and business leaders. BI allows firms to apply information for supporting their processes and decisions by combining its capabilities in both of organizational and technical issues. Many of companies are being spent a significant portion of its IT budgets on business intelligence and related technology. Evaluation of BI readiness is vital because it serves two important goals. First, it shows gaps areas where company is not ready to proceed with its BI efforts. By identifying BI readiness gaps, we can avoid wasting time and resources. Second, the evaluation guides us what we need to close the gaps and implement BI with a high probability of success. This paper proposes to present an overview of BI and necessities for evaluation of readiness.

In every fields of industry, suppliers create the elements for the final products of OEM (Original Equipment Manufacturer), which means, suppliers ”define” the quality of the final products via the quality of elements. Due to this, the continuous evaluation of supplier performance can be one of the most effcient risk assessment tools to identify weakness in early stages, make the possibility to implement corrective actions in time. The paper offers new development of supplier-rating based on fuzzy set theory where trapeze fuzzy membership functions are used with trigonometrical legs. This investigation is made for providing better rating by the authors. This interpretation is more effective and correct of course in point of view of manufacturing.

The main objective of each electricity  company is to serve its customers and flow of  information is one of the important and essential tools to manage each organization in providing good service. In the early years, Iranian electricity companies used computer systems in its billing system. As information technology spread and developed in new business enterprises, electricity companies have increasingly used computerized transactional systems. Most of Iranian electricity companies use simple method to gather data from their departments either electronically or manually and process those using softwares like Microsoft Word and Excel. 

The main objective of doing this research is to improve the process of report system in regional electric companies by offering a process model for management report process which is built based on Business Process Modeling (BPM) that enables us to develop a Management Report System For Electricity Companies (MRSFEC) to serve the managers of these companies by assisting them in making the accurate and timely decisions and taking the most effective actions.

Napjainkban sok gyakorlati módszer létezik a fuzzy szabálybázisú kockázatértékelésre. A legtöbb nem képes megfelelően kezelni a szélsőségeket.  Van olyan átlagolási módszer, amely már a folyamat elején kioltja ezeket a szélsőségeket és csak az átlag megy végig a rendszeren, így rengeteg hasznos információtól megfosztva a felhasználót. Ez különösen igaz, ha a szélsőségek alacsonyabb vagy magasabb rendű véleményeket vagy mért adatokat fejeznek ki. Mivel  a szakértői vélemények  és tapasztalatok nagyon fontosak a kockázatértékelésben, ezért a szélsőségeket is figyelembe kell venni, és nem  szabad átlagolni a folyamat elején.  A probléma kiküszöbölésére egy új módszert ajánlanak a szerzők.

Nowadays, there exist a lot of practical methods for fuzzy rule based risk assessment. A lot of them can not handle properly the extremenesses according to the authors. Hence some kind of averaging methods cancel the extremenesses at the beginning and only the average goes through the system so the users are deprived of useful information; especially if the extremenesses reflect higher or lower opinions or measured data. The experts’ opinion or experiences are important in risk assessment furthermore the extremenesses should be taken into consideration without averaging at the beginning of the process. Therefore the authors propose a new method for elimination of the problem.

A tudományos kutatásban nagy szerepet tölt be a rendszerek modellezése és a modellek vizsgálata. A különböző szakterületeken, így a mérnöki gyakorlatban is fontos a vizsgált rendszerek elemzése, ezáltal a rendszerekről alkotott modellek felállítása, alkalmazása. Azonban a modellezéssel együtt jár annak valamilyen formájú és mértékű bizonytalansága, ami befolyásoló tényezőként hathat a vizsgálni kívánt technikai rendszert leíró matematikai modelljének alkalmazhatóságánál és megbízhatóságánál. Jelen tanulmány bemutatja a hidraulikus rendszerekben áramló folyadékok paraméteringadozásai, valamint bizonytalanságai hatásának vizsgálatát Monte-Carlo módszer alkalmazásával a rendszeren keletkező veszteségekre.

In the scientific researches the system modeling and model investigations have important roles. In different fields, such as the engineering it is important to analyze the real systems, to set up and to apply their models. At the same time, the models have any type of uncertainties that can influence reliability and applicability of used mathematical models. This paper shows the methodology of the Monte-Carlo Simulation and its possibility of use to investigate influences of fluid parameters on system.

Minden gyártó számára alapvető fontosságú a vevői elégedettség, a megfelelő termékminőség, melyet alapvetően az alapanyagok minősége határoz meg. A vállalatok sikere, a termékek minősége a beszállítóknál legyártott alapanyagokon múlik. Több tízezer alapanyag esetén egyszerre számos hibával szembesülhetünk, gyakran előfordul, hogy az ellenőrzés munkaigénye meghaladja a kapacitásokat. Ilyenkor fontossági sorrendet kell felállítani a vizsgálatra váró anyagok között, amely általában a minőségbiztosítási mérnökök feladata. Ez nehéz és összetett feladat, mivel nagyon sok tényezőt figyelembe kell venni a döntéskor, például a nyitott megrendelések értékét, az érintett termékek stratégia szerepét, az ellenőrzés idő és erőforrás igényét, bonyolultságát, beszállítói hátteret, a problémás anyag gyártási idejét. A cikk célja, megvizsgálni ezt a problémát és a lehetséges megoldást.

Customer satisfaction has key importance in every company and product quality plays essential role in it. Product quality is basically influenced by quality of row materials so it is influenced by suppliers. We have to face with several problematic parts in case of ten thousands row materials. This often causes shortages in capacity. In these situations we cannot inspect everything in the same time, that is why we have to set up a priority order. This is the responsibility of quality engineers. It is a hard and complicated task because the engineers have to consider many factors like the value of the open orders, strategic role of the affected products, capacity demand, complication of the parts, supplier background, lead time and many other facts. The aim of this paper is to examine this problem and find a possible solution.

Napjainkban, az iparban, amikor a beszállítók „just in time” rendszerben dolgoznak, a gyártók számára nélkülözhetetlen, hogy különféle ellenőrzési és értékelési eljárásokat vezessenek be a beszállító termékeinek ellenőrzésére a gyártó által képviselt kiváló minőség megtartása végett. A beszállítói minőségbiztosításban az egyik legfontosabb terület a beszállítók folyamatos figyelése, értékelése, hogy a teljesítményük romlása a lehető leghamarabb észlelhető legyen, és mielőbbi válaszreakciót lehessen a romló tendenciára adni. A teljes értékelés több fontos területet ölel át, úgymint minőség, az ellátás biztosítása, költségek, vevőszolgálat. A tanulmányban minőségi oldalról történnek a vizsgálatok, azon belül is egy területre koncentrálva, mégpedig a selejtarányon alapuló értékelésre. Egy, az emberi gondolkozást jobban tükröző értékelői rendszer kiépítésére a Szerzők új eljárást dolgoztak ki, amely beszállítói értékelés sokkal árnyaltabb, így korrektebb a gyártó cégek számára. Az új minősítő eljárás konstans halmazátmenetű, illetve arányos halmazátmenetű, egyenes trapézszárú fuzzy tagsági függvénnyel bíró fuzzy-halmazelméleti értékelési módszeren alapszik.

Nowadays, when suppliers work for industries in “just in time” system, it is indispensable for manufacturing to put in practice different inspection and rating processes for product(s) of supplier, to keep the high quality of product(s) of manufacture. In supplier quality management one of the most important areas is to inspect and rate continuously suppliers and we can detect their performance deterioration therefore we can give reaction to deteriorating trend. The all rating includes more important areas, such as quality, supply chain, cost and costumer service. In this study we examine the part of the quality rating especially concentrate only one part which is based on the failure rate. For the human thinking it is standing closer that new supplier rating system which is made by the authors to have much nuanced and correct rating system for manufactures. The new rating processes are based on the constant set transition and the rate set transition with line legs of trapeze membership fuzzy functions. 

A cikk egy új, könnyen algoritmizálható, moduláris megközelítésű, hibafa érzékenység elemzési módszert mutat be, mely repülőgép rendszerek és gázturbinás hajtóművek matematikai modellezési eljárásain alapszik. A tanulmány fő célja a lineáris matematikai diagnosztikai modellezési módszerek alkalmazásával a Lineáris Hibafa Érzékenységi Modell (LFTSM) módszertanának kidolgozás és egy példán keresztül az alkalmazási lehetőség szemléltetése

Az ember logikus gondolkodása évezredekre nyúlik vissza, melynek alapja a klasszikus kétértékű logika. Erre épült általában a tudomány majd minden területe és majd minden alkalmazás. Csak az elmúlt évezred utolsó századában sikerült alkalmazni nem klasszikus logikát, konkrétan fuzzy logikát. A szerző célja ezen írással, hogy bemutassa az különféle logikákat. Remélve ezzel azt, hogy esetleg más tudomány területeken is alkalmazásra találnak, nemcsak a számítástechnika területén.

The thinking of the mankind goes back thousand years ago in the past, which has based on classical two-value logic. Almost all area of sciences and its applications built up on this way. Just last millennium of last century non-classical logic has been put into practice successfully, especially fuzzy logic. The aim of the author is to present the different logics. To have hope, there are possibly other applications of areas of sciences too, not only in computer sciences.

Legyen szó az ipar bármely területéről, minden gyártó számára alapvető fontosságú a vevői elégedettség, aminek szerves részét képezi a megfelelő termékminőség. Ezt alapvetően az alapanyagok minősége határozza meg. A gyártó vállalatok sikere, a termékek minősége a beszállítóknál legyártott alapanyagokon múlik. A másik nagyon fontos tényező, hogy beszállítói minőségbiztosításban a legnagyobb humánerőforrást igénylő tevékenység az idegenáru ellenőrzés. Több tízezer alapanyag esetén egyszerre számos hibával szembesülhetünk, gyakran előfordul, hogy az ellenőrzés munkaigénye meghaladja a kapacitásokat. Ilyenkor nyilván nem tudunk egyszerre mindent átvizsgálni, ezért egy fontossági sorrendet kell felállítani a vizsgálatra váró anyagok között, amely általában a minőségbiztosítási mérnökök feladata. Ez nehéz és összetett feladat, mivel nagyon sok tényezőt figyelembe kell venni a döntéskor, például a nyitott megrendelések értékét, az érintett termékek stratégia szerepét, az ellenőrzés idő és erőforrás igényét, bonyolultságát, beszállítói hátteret, a problémás anyag gyártási idejét (fontos az utánpótlás szempontjából) és még nagyon sok tényezőt. A cikk célja, megvizsgálni ezt a problémát és a lehetséges megoldást.

Customer satisfaction has key importance in every fields of industry and product quality plays essential role in it. Product quality is basically influenced by quality of row materials. The success of buyer firms, the quality of their products depends on the row materials produced by suppliers. The other important factor is that the incoming inspection requires the highest human resource capacity in quality assurance. We have to face with several problematic parts in case of ten thousands row materials. This often causes shortages in capacity. In this situations we can not inspect everithing in the same time, that is why we have to set up a priority order. This is the responsibility of quality engineers. It is a hard and complicated task because the engineers have to consider many factors like the value of the open orders, strategic role of the affected products, capacity demand, complication of the parts, supplier background, lead time and many other facts. The aim of this paper is to examine this problem and find a possible solution.

A technikai rendszerek, műszaki folyamatok vizsgálatának első fontos lépése az elemek, és az állapotuk közötti ― sok esetben bonyolult kölcsönhatásokat is jelenthető ― kapcsolatok feltárása, illetve annak elemzése, egyszóval modellezése. A modellezés tudományában rendkívül fontos a bizonytalanság elemzése, amely információt ad a kapott válaszok hibahatárairól, illetve a modell eredményei megfelelősségének, elfogadhatóságának szintjéről. A Szerzők célja a Monte-Carlo szimuláció — mint rendszerelemzési módszer — alkalmazása szemléltetésének kidolgozása, és jelen tanulmányban való bemutatása.

The first important step of investigation of technical a system or a process is to depict and relationships between elements, and their analyzing  — in one word to model it. In the system engineering it is very important to investigate model uncertainties, which inform me about margins of error of solutions and acceptability of model results. The main aim of the Authors is to develop a demonstration example of the Monte-Carlo simulation, as a system-analysis method, and to show it.

A matematikai modellek vizsgálatakor fontos elemzési szempont a modellt jellemző paraméterek bizonytalansági kérdése. Több alternatíva ismert a parametrikus modellbizonytalanságok elemzésére, jelen tanulmány a Monte-Carlo szimulációs másodrendű valószínűségi elemzést mutatja be egy egyszerű példán keresztül.

Uncertanity analysis of parameters used to characterize mathematical models is of primary importance. Several methods are known to evaluate the parametric model uncertanities of a model. In this work, the second order probability analysis by Monte-Carlo simulation is presented via a simple example.

A matematikai modellezés fő feladata valós fizikai, technikai jelenségek, folyamatok vagy rendszerek leírása és elemzése. A matematikai modellek felállításakor, illetve a kapott eredmények elemzésekor mindig számolnunk kell valamilyen fajtájú, valamint mértékű bizonytalansággal. A cikk a matematikai rendszermodellezés során fellépő bizonytalanságokat és azok elemzési módszereit, valamint az előadó ezen tudományterületen folytatott eredményeit mutatja be.

The main tasks of mathematical modeling are depicting and analyzing of real physical or technical phenomena, processes and systems. During mathematical modeling of real technical system we can meet any type and rate model uncertainty. The paper will show types of modeling and simulation uncertainties and methods used to investigate them and results of presenter’s scientific researches related to field mentioned above.

Az üzemeltetési menedzsment számára nélkülözhetetlen a matematikai modellre épülő döntés-előkészítő eljárások ­— mint kvantitatív modellek — alkalmazása. Napjainkra a bizonytalanság vizsgálata a műszaki tudományokban igen kiterjedt kutatási területté vált, különösen minden olyan területen, ahol valamilyen mért adatra van szükségünk. Ennek egyik oka, hogy a mérés pontossága, megbízhatósága jelentősen befolyásolja, vagy befolyásolhatja a döntés-előkészítést és végül a végrehajtandó döntés következményeit is. A műszaki menedzsment döntései során gyakran alkalmaz úgynevezett nyelvi változókat, melyek újabb jelentős bizonytalansági forrásokat képviselnek.  Ezért a Szerző jövőbeli kutatási célja olyan eljárások elemzése, adaptálása és kidolgozása, melyekben a bizonytalanság figyelembe veendő, és vizsgálandó. Ezáltal olyan általánosítható eredmények várhatóak, melyek segítségével a modellek megbízhatósága elfogadhatóvá, valamint költségoptimalizálóvá is válik egyben. A tanulmány az aktuális tudományos eredményeket foglalja össze, a Szerző szubjektív válogatása alapján, a matematikai modellezés területéről. A későbbiekben pedig ezeknek az üzemeltetés-menedzsment számára gyakorlatba való átültetése, alkalmazása, valamint új módszerek kifejlesztése.

For the maintenance-management it is indispensable to apply the mathematical modelling, as quantity models in decision-making. Nowadays, the investigation of the uncertainty has become researchers’ area of interest in technology, especially in that area, where some measured data are needed to use.  One of reasons, the precision or the reliability of the measurement can have or has an effect on decision-making and — finally — on results of the enforcement of the decision too. Decisions of the engineering management are often to use so-called linguistic variables, which have sources of newer significant uncertainties. Therefore the aim of the future domain of the author is methods of analysis, applying and improving, which have possibility to take notice of uncertainties and to investigate them. Hereby these expected results can be generalized, which make the acceptance of models, furthermore will be able to optimize cost. The study sums present scientific results from the area of mathematical modeling according to the subjectively selection of the author. In latter paper these results will be applied and put into practice for maintenance-management, as well as new methods will be developed.