<p>У докторској дисертацији су предложена два модела: модел за планирање испорука и агрегационо планирање производње и модел за прогнозу купчеве потражње у ланцу снабдевања у аутомобилској индустрији. Оба модела примењена су на студији случаја у предузећима два добављача из области аутомобилске индустрије у Републици Србији. Истраживање је показало применљивост предложених модела на практичним проблемима у присуству неизвесности и употребљивост њихових резултата у аутомобилској индустрији. Модели су показали боље резултате у односу на практичне податке у предузећима и у односу на основне стратегије за планирање производње и залиха које се користе у аутомобилској индустрији.</p> / <p>U doktorskoj disertaciji su predložena dva modela: model za planiranje isporuka i agregaciono planiranje proizvodnje i model za prognozu kupčeve potražnje u lancu snabdevanja u automobilskoj industriji. Oba modela primenjena su na studiji slučaja u preduzećima dva dobavljača iz oblasti automobilske industrije u Republici Srbiji. Istraživanje je pokazalo primenljivost predloženih modela na praktičnim problemima u prisustvu neizvesnosti i upotrebljivost njihovih rezultata u automobilskoj industriji. Modeli su pokazali bolje rezultate u odnosu na praktične podatke u preduzećima i u odnosu na osnovne strategije za planiranje proizvodnje i zaliha koje se koriste u automobilskoj industriji.</p> / <p>In doctoral dissertation are proposed two models: model for delivery planning and aggregate production planning and model for customer demand forecasting in supply chain in automotive industry. Both models are applied on the case study in enterprises of two suppliers from area of automotive industry in Republic of Serbia. The research shows applicability of proposed models on practital problems in the presence of uncertanty and usability of their results in automotive industry. Models have showed better results in regard to both the practical data in enterprises and a basic strategies for production planning and inventory planning which are used in automotive industry.</p>

<p>U ovoj tezi je definisana uop&scaron;tena konvolucija koja pripada domenu pseudo-analize i ima veliku primenu u mnogim matematičkim teorijama, npr. u proba-bilističkim metričkim prostorima, PDJ, teorijama odlučivanja, sistema, kontrole i fazi brojeva. Dokazane su bitne osobine ove operacije sa funkcijama. Dokazana je veza izmedju pseudo-konvolucija baziranih na poluprstenima različitih klasa Definisana je (5, C/)-konvolucija bazirana na uslovno distributivnom poluprstenu ([0,1], S, U)).Dat je jo&scaron; jedan vid uop&scaron;tenja konvolucije baziran na uop&scaron;tenim pseudo-operacijama.</p> / <p>In this thesis the generalized convolution have been defined. This operation with functions has applications in different mathematical theo&shy; ries, for example in Probabilistic Metric Spaces, PDE, System and Control Theory, Fuzzy numbers. Some basic properties of this operation has been proved, as well as connection between generalized convolutions based on dif&shy;ferent classes of semirings. (5, U)-convolution has been defined, as well as convolution based on generalized pseudo-operations.</p>

<p>Одрживи индустријски развој директно је повезан са стварањем повољних услова за спровођење иновативних активности. Главни изазов на пољу управљања иновацијама је избор и рангирање индикатора који омогућавају стварање иновација, како на нивоу државе / регије (макро нивоу), тако и на нивоу предузећа (микро нивоу).Oво истраживање је спроведено за оба нивоа одвојено. Рангирање индикатора на макро нивоу извршено је за појединачне државе чланице ЕУ и за ЕУ као јединствену регију За ту сврху примењена је метода статистичког учења. На микро нивоу, урађена је студија случаја за рангирање индикатора иновацијског потенцијала за сектор ММСП у Србији, коришћeњем методe структурираног упитника и методe вишекритеријумске анализе. Резултати истраживања пружају прилику да се укаже на значај појединих индикатора у процесу стварања иновације, како на макро тако и на микро нивоу.</p> / <p>Održivi industrijski razvoj direktno je povezan sa stvaranjem povoljnih uslova za sprovođenje inovativnih aktivnosti. Glavni izazov na polju upravljanja inovacijama je izbor i rangiranje indikatora koji omogućavaju stvaranje inovacija, kako na nivou države / regije (makro nivou), tako i na nivou preduzeća (mikro nivou).Ovo istraživanje je sprovedeno za oba nivoa odvojeno. Rangiranje indikatora na makro nivou izvršeno je za pojedinačne države članice EU i za EU kao jedinstvenu regiju Za tu svrhu primenjena je metoda statističkog učenja. Na mikro nivou, urađena je studija slučaja za rangiranje indikatora inovacijskog potencijala za sektor MMSP u Srbiji, korišćenjem metode strukturiranog upitnika i metode višekriterijumske analize. Rezultati istraživanja pružaju priliku da se ukaže na značaj pojedinih indikatora u procesu stvaranja inovacije, kako na makro tako i na mikro nivou.</p> / <p>Sustainable industrial development is directly related to the creation of favorable conditions for the implementation of innovative activities. The main challenge in the field of innovation management is the selection and ranking of indicators that enable the creation of innovation, both at the state/region level (macro level) and at the enterprise level (micro level). This research was conducted for both levels separately. The ranking of indicators at the macro level was done for individual member states of EU, and for the EU as a unique region. For this purpose, the method of statistical learning was applied. At the micro level, a case study for ranking the indicators of innovation potential was done for the MSME sector in Serbia, using the method of a structured questionnaire and the method of multi-criteria analysis. The results of the research provide an opportunity to see the importance of individual indicators in the process of creation of innovation, both at the macro and micro levels.</p>