Operational vehicle quality measures are an important element used to evaluate the performance of transport services. In practice, there are many methods involved in the operational evaluation of vehicles. They are characterized in this article. Artificial Intelligence methods, especially artificial neural networks, can also be successfully used for this purpose, and especially when deciding on quality assessment processes for machines, including motor vehicles. The use of methods to support decision-making based on facts is extremely important for the credibility and objectivity of the evaluation. These methods can also be used in relation to the use of vehicles in the assessment of transport services. The article presents the method of using artificial neural networks for the operational evaluation of vehicles used in freight transport services. The basis for the verification of the method was an experimental research carried out at a company making dairy products, cooperating with transport companies, supplying products for the production process. The results obtained from the operation of vehicles from the studied companies have confirmed, at the probability level of 99%, high efficiency of the proposed method in evaluating transport services using operational vehicle quality measures.

Celem artykułu jest przedstawienie koncepcji wykorzystania joint precision airdrop system w procesie zaopatrywania w działaniach bojowych. W pierwszej części pracy przedstawiono problem i wyzwania konwojów lądowych. Następnie opisano podstawowe założenia systemu JPADS przez przedstawienie elementów składowych systemu oraz nakreślenie zalet i wad tego systemu. W dalszej części pracy scharakteryzowano wybrane konfiguracje systemu JPADS dostępne na rynku. Kolejnym etapem była krótka analiza procesu zaopatrywania z wykorzystaniem transportu powietrznego i transportu lądowego.

The efficiency of operation of motor vehicles with a DMC (Permissible Laden Mass) <3.5 tonnes is considered. These are vehicles belonging motor vehicles of category N1, usually referred to as delivery vehicles. The results of observations on the implementation of transport orders in 7 transport companies from the MŚP (Small and Middle-size Companies) sector were used to conduct the effectiveness analysis. The research group covered 24 vehicles that implementation transport orders in the urban zone and in the immediate vicinity of the city. Information was collected on a monthly basis.During the analysis of economic efficiency the income measures (absolute and relative) were used. The calculations were carried out using the model of the vehicle operation process in the form of a neural network, in which a set of 12 input variables and 3 output variables were taken into account. Using the Statistica 13.3 computer program and defining the group and factors describing the process of implementation of individual transport tasks, the developed neural network model enabled searching for the impact of selected operational factors on the economic efficiency of N1 category cars.The calculations showed a significant impact of the number of vehicle days in a month, the weight of the load, as well as the time of year. The obtained calculation results showed the specific features of the impact of the number of working days on revenue in a transport company. The increase in the number of working days favors the increase in income in a limited way, and this restriction depends, among others since the time of year

Na podstawie dostępnej literatury, charakterystyki zadań transportowych realizowanych w sieciach transportowych i podziale środków transportowych ze względu na realizowane zadania został opracowany model doboru pojazdów do zadań w transporcie drogowym z wykorzystaniem aplikacji log-hub i solver bazując na arkuszu kalkulacyjnym Excel. Model składa się z kilku elementów: arkusza do obliczania odległości i czasu przejazdu na podstawie kodów pocztowych lub nazw miejscowości, bazy dostępnych pojazdów, które mogą mieć 10 różnych ładowności, 3 sieci dla których można dobrać pojazdy ze względu na minimalizacje kosztów, oraz arkusza wspomagającego podejmowanie decyzji dotyczących doboru pojazdów do zadań. Model uwzględnia różnice w czasie jazdy różnymi pojazdami na tej samej trasie (czas jazdy dla samochodu osobowego i ciągnika siodłowego) oraz różny czas rozładunku dla pojazdów o różnej ładowności. Przedmiotem analizy jest przewóz paletowych jednostek ładunkowych, niewymagających zapewnienia specjalnych warunków przejazdu. Model opiera się na pojazdach o nadwoziu uniwersalnym. Analizie podlegały 3 sieci. Z analizy wynika, że sieć 1 jest czysto teoretyczną siecią z perspektywy przewoźnika i transportu ładunków. Koszty w niej są o połowę niższe niż w przypadku sieci 2. Sieć 3 służy do dobrania pojazdów dla kilku lokalizacji, przy założeniu, że wszystkie wyruszają z tej samej miejscowości. Na podstawie opracowanego i zweryfikowanego modelu wywnioskowano, iż podczas analizy kosztów powinno się brać pod uwagę realny, a nie abstrakcyjny układ sieci (zazwyczaj pojazdy muszą dojechać do miejsca załadunku i po wykonaniu zadania dojechać z miejsca rozładunku do innego punktu, co generuje koszty i wpływa na wydłużenie czasu przejazdu). Należy unikać zadań, które odbywają się na krótkich odcinkach i wymagają długich dojazdów (generuję to największe koszty). Pojazdy o mniejszej ładowności szybciej realizują zadania, dlatego sprawdzą się bardziej do transportu ładunków, które wymagają minimalizacji czasu przejazdu lub dużej dynamiki dostaw.

The article presents how to use methods and tools in the area of quality engineering to assess the supply chain, having the example of the food industry. It outlines the regulatory requirements and standardization documents for the transport of dairy products. Using a questionnaire conducted it selects criteria that were directly used to assess the quality of the supply chain (network). Then, using the Pareto-Lorenz diagram the most important criteria were selected, which were also used in the study.

Celem artykułu jest dokonanie analizy porównawczej planowania przemieszczania wojskowych pojazdów nienormatywnych i pojazdów ciężarowych. W pierwszej części pracy przedstawiono wymagania ustawowe dla pojazdów nienormatywnych. Następnie na podstawie obowiązujących przepisów prawnym opisano proces planowania przemieszczania wojskowych pojazdów nienormatywnych. W dalszej części pracy dokonano analizy porównawczej przejazdu pojazdu nienormatywnego i pojazdu ciężarowego, na przykładzie tej samej trasy przejazdu.