Wykaz publikacji wybranego autora

Krzysztof Jurczyk, mgr inż.

asystent

Wydział Zarządzania
WZ-kiz, *Katedra Inżynierii Zarządzania


  • 2018

    [dyscyplina 1] dziedzina nauk społecznych / nauki o zarządzaniu i jakości


[poprzednia klasyfikacja] obszar nauk technicznych / dziedzina nauk technicznych / inżynieria produkcji


Identyfikatory Autora

ORCID: 0000-0001-7569-3161 orcid iD

ResearcherID: brak

Scopus: 56580049800

PBN: 5e70923a878c28a047392055




1
  • Analiza procesu wysyłek komponentów prototypowych – studium przypadkuAnalysis of shipment of prototype components – a case study / Marcin BARAN, Krzysztof JURCZYK // Logistyka ; ISSN 1231-5478. — 2015 nr 2 dod.: CD nr 1 Logistyka-nauka : artykuły recenzowane, s. 22–27. — Wymagania systemowe: Adobre Reader ; napęd CD-ROM. — Bibliogr. s. 27, Streszcz., Abstr.

  • słowa kluczowe: kod taryfy celnej, KTC, odprawa celna

    keywords: customs, customs tariff

    cyfrowy identyfikator dokumentu:

2
  • Implementacja systemu wspomagania decyzji dotyczących sterowania zapasami i problemy jej towarzyszące – studium przypadkuImplementation of the decision support system for inventory control and its associated problems – a casy study / Krzysztof JURCZYK, Marcin BARAN // Logistyka ; ISSN 1231-5478. — 2015 nr 2 dod.: CD nr 1 Logistyka-nauka : artykuły recenzowane, s. 316–322. — Wymagania systemowe: Adobe Reader ; napęd CD-ROM. — Bibliogr. s. 322, Streszcz., Abstr.

  • słowa kluczowe: zarządzanie zapasami, poziom obsługi klienta, system wspomagania decyzji

    keywords: inventory management, customer service level, decision support system

    cyfrowy identyfikator dokumentu:

3
  • Krótkoterminowe prognozowanie wielkości popytu z wykorzystaniem klasycznych metod predykcji na przykładzie międzynarodowego przedsiębiorstwa produkcyjno-dystrybucyjnegoShort-term demand forecasting using classical forecasting methods on the example of an international production and distribution enterprise / Krzysztof JURCZYK, Katarzyna GDOWSKA // Logistyka ; ISSN 1231-5478. — 2015 nr 4 dod.: CD nr 3 Logistyka-nauka : artykuły recenzowane, s. 9076–9084. — Wymagania systemowe: Adobe Reader ; napęd CD-ROM. — Bibliogr. s. 9084, Streszcz., Abstr.

  • słowa kluczowe: prognozowanie popytu, analiza szeregu czasowego

    keywords: demand forecasting, time series analysis

    cyfrowy identyfikator dokumentu:

4
  • Logistyczne aspekty funkcjonowania biogazowniLogistical aspects of biogas plant operation / Jakub JURASZ, Krzysztof JURCZYK, Magdalena Krzywda // Logistyka ; ISSN 1231-5478. — 2015 nr 2 dod.: CD nr 1 Logistyka-nauka : artykuły recenzowane, s. 310–315. — Wymagania systemowe: Adobe Reader ; napęd CD-ROM. — Bibliogr. s. 315, Streszcz., Abstr.

  • słowa kluczowe: łańcuch dostaw, proces logistyczny, biogazownia

    keywords: supply chain, biogas plant, logistic process

    cyfrowy identyfikator dokumentu:

5
  • Nowoczesna linia do produkcji węglowych paliw kwalifikowanych zapewniająca wysoką jakość produktuModern production line for carbon-based fuels providing high quality of the finished products / Wojciech WOŹNIAK, Krzysztof JURCZYK, Marcin BARAN // Logistyka ; ISSN 1231-5478. — 2015 nr 2 dod.: CD nr 1 Logistyka-nauka : artykuły recenzowane, s. 814–823. — Wymagania systemowe: Adobe Reader ; napęd CD-ROM. — Bibliogr. s. 822–823, Streszcz., Abstr.

  • słowa kluczowe: zarządzanie jakością, węglowe paliwa kwalifikowane, linia produkcyjna

    keywords: quality management, carbon based fuels, production line

    cyfrowy identyfikator dokumentu:

6
  • Prognozowanie wielkości sprzedaży z wykorzystaniem sztucznych sieci neuronowych na przykładzie przedsiębiorstwa branży kwiatowejSales forecasting with the usage of artificial neural networks on the example of flower industry enterprise / Krzysztof JURCZYK, Agata KUTYBA // Logistyka ; ISSN 1231-5478. — 2015 nr 2 dod.: CD nr 1 Logistyka-nauka : artykuły recenzowane, s. 323–333. — Wymagania systemowe: Adobe Reader ; napęd CD-ROM. — Bibliogr. s. 333, Streszcz., Abstr.

  • słowa kluczowe: sztuczne sieci neuronowe, prognozowanie popytu

    keywords: artificial neural network, demand forecasting

    cyfrowy identyfikator dokumentu: