Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

English (EN)·Polski (PL)·Yкраїнський (UK)
Przejdź do strony domowej biblioteki Centralna Biblioteka Wojskowa Link otwiera się w nowym oknie Logo biblioteki Prolib Integro - strona głównaCentralna Biblioteka Wojskowa

Wyszukujesz frazę "Podobińska-Staniec, Marta" wg kryterium: Autor

  Lista filtrów
Wyrównaj
    Wyświetlanie 1-5 z 5
    Tytuł:
    Financial and Non-Financial Reporting – an Attempt to Correlation Between Selected Chosen Variables
    Raportowanie finansowe i niefinansowe – próba korelacji wybranych zmiennych
    Autorzy:
    Podobińska-Staniec, Marta
    Ranosz, Robert
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/318426.pdf
    Data publikacji:
    2019
    Wydawca:
    Polskie Towarzystwo Przeróbki Kopalin
    Tematy:
    kapitał intelektualny
    sprawozdawczość finansowa
    korelacja
    intellectual capital
    financial reporting
    correlation
    Opis:
    This paper describes a study designed to find correlations between intellectual capital efficiency, measured using the Value Added Intellectual Coefficient (VAIC), and selected components of reports submitted by KGHM Polska Miedź S.A., a Polish mining company. The study examined such components as the company’s intangible assets, number of jobs/FTEs (Full-time equivalent) and the net financial result. The timeframe explored here is the period between 2004 and 2018 (the last 14 years). We assumed that intellectual capital efficiency should be correlated with intangible assets, which are part of fixed assets, but the results of our study proved otherwise. Our analysis demonstrated that intellectual capital efficiency was correlated the strongest with the company’s financial performance.
    Niniejszy artykuł został poświęcony badaniu polegającemu na znalezieniu zależności pomiędzy efektywnością wartości kapitału intelektualnego mierzonego za pomocą metody VAIC – (Value Added Intellectual Coefficient) a wybranymi składnikami raportów przedkładanymi przez polskie przedsiębiorstwo górnicze KGHM Polska Miedź S.A. Składniki, które wzięto pod uwagę w badaniu to między innymi: wartości niematerialne i prawne, liczba etatów czy też poziom wyniku finansowego netto spółki. Horyzont czasowy jaki był wzięty pod uwagę w ramach artykułu to okres od roku 2004 do roku 2018 (ostatnie 14 lat). Autorzy artykułu założyli, iż efektywność wartości kapitału intelektualnego powinna być skorelowana ze składnikiem aktywów trwałych w postaci wartości niematerialnych i prawnych, wyniki badań dały jednak rezultaty niezgodne ze wstępnymi założeniami Autorów niniejszego artykułu. Po przeprowadzeniu analizy stwierdzono, iż najwyższy poziom korelacji z efektywnością wartości kapitału intelektualnego mają wyniki finansowe spółki.
    Źródło:
    Inżynieria Mineralna; 2019, 21, 1; 283-288
    1640-4920
    Pojawia się w:
    Inżynieria Mineralna
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    IoT platforms for the Mining Industry: An Overview
    Przegląd platform Internetu rzeczy dla przemysłu górniczego
    Autorzy:
    Gackowiec, Paulina
    Podobińska-Staniec, Marta
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/318685.pdf
    Data publikacji:
    2019
    Wydawca:
    Polskie Towarzystwo Przeróbki Kopalin
    Tematy:
    przemysłowy internet rzeczy
    platformy analityczne
    górnictwo
    analiza danych
    industrial internet of things
    analytics platforms
    mining
    data analysis
    Opis:
    Industry 4.0 and the Internet of Things are now very common concepts as solutions that can revolutionize the industry. Constant technological progress increases the possibilities of using computer tools and solutions to support processes in industry and production optimization. The use of the Internet of Things is particularly important in complex processes in mining, enabling the extraction of valuable information from data. The integration of physical facilities in the enterprise enables the digitization of production processes and the increase of efficiency and security. This article presents an overview of the selected internet of things platforms and analytical tools that can be used in industry, with particular emphasis on the mining sector. It is pointed out, that the number of suppliers of IoT technologies and analytical tools offering advanced data analytics services for industry is significant and constantly evolving. The aim of the article is to evaluate selected IoT solutions based on the following criteria: offering predictive analytics, implemented artificial intelligence (AI) or machine learning (ML) algorithms, a mining-oriented process approach, advanced data visualization, interoperability, real-time data capture, remote device management and cloud-based technology. The review was prepared to provide knowledge about IoT vendors operating on the market, as well as to indicate the functionalities that are the most popular among solutions.
    Koncepcje Przemysłu 4.0 i Internetu rzeczy są obecnie bardzo powszechne, jako rozwiązania, które mogą zrewolucjonizować przemysł. Nieustanny postęp technologiczny zwiększa możliwości wykorzystania narzędzi i rozwiązań komputerowych do wspomagania procesów w przemyśle i optymalizacji produkcji. Zastosowanie Internetu rzeczy ma również istotne znaczenie w skomplikowanych i złożonych procesach w górnictwie, umożliwiając pozyskanie wartościowych informacji z danych. Ponadto, integracja obiektów fizycznych w przedsiębiorstwie umożliwia digitalizację procesów produkcyjnych oraz zwiększenie wydajności i bezpieczeństwa prowadzonych prac. W artykule przedstawiono przegląd wybranych platform internetu rzeczy i narzędzi analitycznych, które mogą być wykorzystywane w przemyśle, w szczególności z uwzględnieniem branży górniczej. Zwrócono uwagę na fakt, że liczba dostawców technologii IoT i narzędzi analitycznych, oferujących usługi zaawansowanej analityki danych dla przemysłu jest znacząca i ciągle się rozwija. Celem artykułu była ocena wybranych rozwiązań IoT na podstawie następujących kryteriów: zastosowanie predykcyjnej analityki, wdrożone algorytmy sztucznej inteligencji lub uczenia maszynowego, podejście procesowe zorientowane na górnictwo, zaawansowana wizualizacja danych, interoperacyjność, przechwytywanie danych w czasie rzeczywistym, zdalne zarządzanie urządzeniami oraz technologia oparta na chmurze. Przegląd został przygotowany, aby zestawić wiedzę na temat dostawców rozwiązań IoT działających na rynku, a także wskazać funkcjonalności wyróżniające poszczególne rozwiązania.
    Źródło:
    Inżynieria Mineralna; 2019, 21, 1; 267-272
    1640-4920
    Pojawia się w:
    Inżynieria Mineralna
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Machine Activity Recognition Using Clustering Method
    Rozpoznawanie czynności maszyn z użyciem metody grupowania
    Autorzy:
    Kęsek, Marek
    Ogrodnik, Romuald
    Podobińska-Staniec, Marta
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/28763225.pdf
    Data publikacji:
    2023
    Wydawca:
    Polskie Towarzystwo Przeróbki Kopalin
    Tematy:
    Machine Activity Recognition
    clustering, process mining
    performance of individual machines
    operational efficiency
    rozpoznawanie czynności maszyn
    grupowanie
    process mining
    stopień wykorzystania maszyn
    wydajność operacyjna
    Opis:
    Machine activity recognition is important for benchmarking and analysing the performance of individual machine, machine maintenance needs and automated monitoring of work progress. Additionally, it can be the basis for optimizing manufacturing processes. This article presents an attempt to use object clustering algorithms for recognizing the type of activity in the production complex. For this purpose, data from the production process and the k-means algorithm were used. The most common object clustering algorithms were also discussed. The results and the presented analysis approach demonstrate that this method can be successfully utilized in practice.
    Rozpoznawanie czynności realizowanych przez maszyny jest bardzo istotne dla porównania i analizy wydajności poszczególnych maszyn, potrzeb konserwacji maszyn oraz automatycznego monitorowania postępu prac. Dodatrkowo, może być ono podstawą do optymalizacji realizowanych procesw produkcyjnych. SW niniejszym artykule przedstawiono próbę wykorzystania algorytmów grupowania obiektów do rozpoznawania rodzaju aktywności kompleksu urabiającego. Do tego celu użyto danych pochodzących z procesu produkcyjnego oraz algorytmu k-means. Przyblizono także najpowszechniejsze algorytmy grupowania obiektów. Wyniki olraz zaprezentowany sposb przeprowadzania analizy pokazują, że taki sposob postępowania może być z powodzeniem wykorzystywany w praktyce.
    Źródło:
    Inżynieria Mineralna; 2023, 1; 327--332
    1640-4920
    Pojawia się w:
    Inżynieria Mineralna
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Value chains in the high-tech raw materials industry - the example of the lithium value chain
    Łańcuchy wartości w przemyśle surowcowym na potrzeby nowoczesnych technologii - przykład litu
    Autorzy:
    Kustra, Arkadiusz
    Lorenc, Sylwia
    Podobińska-Staniec, Marta
    Wiktor-Sułkowska, Anna
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/27311627.pdf
    Data publikacji:
    2023
    Wydawca:
    Polska Akademia Nauk. Instytut Gospodarki Surowcami Mineralnymi i Energią PAN
    Tematy:
    value chain
    raw materials industry
    lithium value chain
    łańcuch wartości
    przemysł surowcowy
    łańcuch wartości litu
    Opis:
    This paper presents concepts of value chains as strategic models for long-term development and a sustainable approach for ensuring efficiency. It highlights the fact that value chains are of particular importance in the raw materials industry, where the exploration, extraction, processing and metallurgy stages are characterized by high capital expenditure and fixed costs. Additionally, it emphasizes that offering an increasingly valuable product at each stage of production or processing makes it possible to increase earnings and achieve a higher margin. In order to give a practical dimension to the presented analyses, the paper provides an example of lithium value chains and identifies the determinants of their functioning in the current market together with their prospects. The conclusion highlights Europe’s need to source raw materials within business models based on value chains.
    W artykule przedstawiono koncepcje łańcuchów wartości jako strategicznych modeli rozwoju długoterminowego i zapewnienia efektywności w zrównoważonym ujęciu. Wskazano, że mają one szczególne znaczenie w przemyśle surowcowym, gdzie etapy związane z eksploracją, wydobyciem, przetwórstwem i metalurgią charakteryzują się dużymi wydatkami inwestycyjnymi i kosztami stałymi. Z drugiej strony podkreślono, że oferowanie coraz bardziej wartościowego produktu na każdym etapie produkcji czy przetworzenia pozwala zarabiać i osiągać wyższe marże. Dla praktycznego wymiaru zaprezentowanych analiz przytoczono przykład łańcucha wartości dla litu oraz wskazano determinanty jego funkcjonowania na obecnym rynku wraz z perspektywami. W konkluzji zwrócono uwagę na potrzeby Europy co do pozyskania surowców w ramach modeli biznesowych opartych na łańcuchach wartości.
    Źródło:
    Gospodarka Surowcami Mineralnymi; 2023, 39, 4; 5--22
    0860-0953
    Pojawia się w:
    Gospodarka Surowcami Mineralnymi
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Business Process Management education in Poland: A manifesto for academic teaching
    Autorzy:
    Sliż, Piotr
    Berniak-Woźny, Justyna
    Brzychczy, Edyta
    Gabryelczyk, Renata
    Gdowska, Katarzyna
    Grzesiak, Marzena
    Napieraj, Aneta
    Podobińska-Staniec, Marta
    Potoczek, Natalia R.
    Szelągowski, Marek
    Senkus, Piotr
    Kluza, Krzysztof
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/35740857.pdf
    Data publikacji:
    2024
    Wydawca:
    Szkoła Główna Handlowa w Warszawie
    Tematy:
    BPM education
    Business Process Management
    technologies in BPM education
    academic teaching
    manifesto
    Opis:
    This paper critically assesses Business Process Management (BPM) education in Poland and provides evidence-based recommendations for improvement. Through a survey of 44 BPM educators, the study evaluates BPM lifecycle coverage, IT tool utilization, and incorporation of the Six Core Elements of BPM. The findings reveal a focus on process modeling and analysis, identifying gaps in the way the entire BPM lifecycle is addressed. Despite the utilization of various IT tools, there is a notable absence of coverage for emerging topics such as process mining, AI, and Robotic Process Automation. Only 12% of courses cover all Six Core Elements of BPM, and there is a critical gap in student education, which is the underrepresentation of the People and Culture elements. The paper concludes with a manifesto for greater alignment between academic education and industry needs through comprehensive BPM curricula, dedicated software tools, and more robust coverage of the strategic and governance aspects of BPM. This will bridge the gap between academic education and real-world BPM applications, so that graduates can be better prepared for the challenges of the modern business landscape, which can enhance the quality and effectiveness of BPM education, thereby aligning it with the evolving demands of the business environment and contributing to the growth and competitiveness of organizations in Poland.
    Źródło:
    e-mentor. Czasopismo naukowe Szkoły Głównej Handlowej w Warszawie; 2024, 104, 2; 91-98
    1731-6758
    1731-7428
    Pojawia się w:
    e-mentor. Czasopismo naukowe Szkoły Głównej Handlowej w Warszawie
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
      Wyświetlanie 1-5 z 5

      Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies