Informacja

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

Wyszukujesz frazę "data-driven" wg kryterium: Temat


Tytuł:
Organizacje data-driven w ewolucji transformacji cyfrowej
Autorzy:
Adamczewski, Piotr
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/580975.pdf
Data publikacji:
2018
Wydawca:
Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu
Tematy:
Internet rzeczy
organizacja data-driven
transformacja cyfrowa
SMAC
Internet of Things
data-driven
digital transformation
Opis:
Data-driven organizations in the evolution of digital transformation
Źródło:
Prace Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu; 2018, 527; 11-24
1899-3192
Pojawia się w:
Prace Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Outside the box : an alternative data analytics framework
Autorzy:
Angelov, P.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/950988.pdf
Data publikacji:
2014
Wydawca:
Sieć Badawcza Łukasiewicz - Przemysłowy Instytut Automatyki i Pomiarów
Tematy:
data density
proximity measures
RDE
data
analytics
data-driven approaches
machine learning
Bayesian
Opis:
In this paper, an alternative framework for data analytics is proposed which is based on the spatially-aware concepts of eccentricity and typicality which represent the density and proximity in the data space. This approach is statistical, but differs from the traditional probability theory which is frequentist in nature. It also differs from the belief and possibility-based approaches as well as from the deterministic first principles approaches, although it can be seen as deterministic in the sense that it provides exactly the same result for the same data. It also differs from the subjective expert-based approaches such as fuzzy sets. It can be used to detect anomalies, faults, form clusters, classes, predictive models, controllers. The main motivation for introducing the new typicality- and eccentricity-based data analytics (TEDA) is the fact that real processes which are of interest for data analytics, such as climate, economic and financial, electro-mechanical, biological, social and psychological etc., are often complex, uncertain and poorly known, but not purely random. Unlike, purely random processes, such as throwing dices, tossing coins, choosing coloured balls from bowls and other games, real life processes of interest do violate the main assumptions which the traditional probability theory requires. At the same time they are seldom deterministic (more precisely, have always uncertainty/noise component which is nondeterministic), creating expert and belief-based possibilistic models is cumbersome and subjective. Despite this, different groups of researchers and practitioners favour and do use one of the above approaches with probability theory being (perhaps) the most widely used one. The proposed new framework TEDA is a systematic methodology which does not require prior assumptions and can be used for development of a range of methods for anomalies and fault detection, image processing, clustering, classification, prediction, control, filtering, regression, etc. In this paper due to the space limitations, only few illustrative examples are provided aiming proof of concept.
Źródło:
Journal of Automation Mobile Robotics and Intelligent Systems; 2014, 8, 2; 29-35
1897-8649
2080-2145
Pojawia się w:
Journal of Automation Mobile Robotics and Intelligent Systems
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
A new hybrid approach based on probability distribution and an improved machine learning for multivariate risk assessment
Autorzy:
Azzedine, Abdelhakim
Nouri, Fatma Zohra
Bouhouche, Salah
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/31341643.pdf
Data publikacji:
2024
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Polskie Towarzystwo Diagnostyki Technicznej PAN
Tematy:
blast furnace
exponential smoothing
risk
safety
data driven techniques
probability distribution
Opis:
A highly complex dynamic non-linear reactor is the blast furnace iron manufacturing system. It has possible dangers, including carbon monoxide, wide variety of chemical reactions, fire, high pressure and explosion, noise, split and fall, hot metal sparks, hit etc. To ensure a secure working, organizations must take the required measures to manage the risks and their effects. The approach for risk assessment discussed in this research attempts to increase blast furnace safety performance and reduce workers injuries. This approach uses probability distribution and an improved machine learning techniques such as radial basis function artificial neural networks (RBANN). The novelty here is to calculate a multivariate risk using a proposed method, namely exponential smoothing combined with radial basis function artificial neural networks (ES-RBANN). To identify their limits, the results of a research comparing conventional and novel techniques are confirmed using real data collected from the steel production operations ArcelorMittal-Annaba, Algeria.
Źródło:
Diagnostyka; 2024, 25, 1; art. no. 2024113
1641-6414
2449-5220
Pojawia się w:
Diagnostyka
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Demonstration of first-principle model adjustment approach with the use of a simplified heater model
Demonstracja podejścia do strojenia modelu opartego na prawach fizyki na podstawie uproszczonego modelu podgrzewacza
Autorzy:
Barszcz, T.
Bednarz, J.
Czop, P.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/329502.pdf
Data publikacji:
2012
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Polskie Towarzystwo Diagnostyki Technicznej PAN
Tematy:
model oparty na prawach fizyki
model danych
metody grey-box
first-principle model
data driven model
grey-box methods
Opis:
The paper discusses a process of formulation and identification of a first-principle data-driven heater model. The model is formulated using a system of continuous ordinary differential equations capturing usually nonlinear relations among variables of the model. The considering model applies three categories of parameters: geometrical, physical and phenomenological. Geometrical and physical parameters are deduced from construction or operational documentation. The phenomenological parameters are the adjustable ones. First-principle models are frequently adjusted by trial-and-error, which can lead to non-optimal results. In order to avoid deficiencies of the trial-and-error approach, a formalized mathematical method using optimization techniques to minimize the error criterion, and find optimal values of adjustable model parameters, was proposed and demonstrated in this work.
Artykuł omawia proces modelowania podgrzewacza regeneracyjnego pracującego w systemie bloku energetycznego z wykorzystaniem strojonych równań fizycznych. Model jest formułowany z użyciem układu zwyczajnych równań różniczkowych obejmujących wzajemne nieliniowe relacje pomiędzy zmiennymi modelu. Rozważany model stosuje trzy kategorie parametrów: geometryczne, fizyczne, oraz fenomenologiczne. Parametry geometryczne oraz fizyczne są ustalane na podstawie dokumentacji konstrukcyjnej oraz operacyjnej. Parametrami strojonym są parametry fenomenologiczne. Modele wyprowadzane na podstawie praw fizycznych są często strojone metodą prób i błędów, co może prowadzić do nieoptymalnych wyników. Dla ominięcia wad metody została zastosowana metoda najmniejszych kwadratów do strojenia parametrów fenomenologicznych modelu podgrzewacza tj. współczynników wymiany ciepła.
Źródło:
Diagnostyka; 2012, 1(61); 39-44
1641-6414
2449-5220
Pojawia się w:
Diagnostyka
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Forecasting models for chaotic fractional-order oscillators using neural networks
Autorzy:
Bingi, Kishore
Prusty, B Rajanarayan
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/2055150.pdf
Data publikacji:
2021
Wydawca:
Uniwersytet Zielonogórski. Oficyna Wydawnicza
Tematy:
chaotic oscillators
data driven forecasting
fractional order system
model free analysis
neural network
time series prediction
oscylator chaotyczny
układ rzędu ułamkowego
sieć neuronowa
prognozowanie szeregów czasowych
Opis:
This paper proposes novel forecasting models for fractional-order chaotic oscillators, such as Duffing’s, Van der Pol’s, Tamaševičius’s and Chua’s, using feedforward neural networks. The models predict a change in the state values which bears a weighted relationship with the oscillator states. Such an arrangement is a suitable candidate model for out-of-sample forecasting of system states. The proposed neural network-assisted weighted model is applied to the above oscillators. The improved out-of-sample forecasting results of the proposed modeling strategy compared with the literature are comprehensively analyzed. The proposed models corresponding to the optimal weights result in the least mean square error (MSE) for all the system states. Further, the MSE for the proposed model is less in most of the oscillators compared with the one reported in the literature. The proposed prediction model’s out-of-sample forecasting plots show the best tracking ability to approximate future state values.
Źródło:
International Journal of Applied Mathematics and Computer Science; 2021, 31, 3; 387--398
1641-876X
2083-8492
Pojawia się w:
International Journal of Applied Mathematics and Computer Science
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
“The times they are-a-changin”: Reconstructing the new role of the strategic HR manager
Autorzy:
Cassar, Vincent
Tracz-Krupa, Katarzyna
Bezzina, Frank
Przytuła, Sylwia
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/419978.pdf
Data publikacji:
2018
Wydawca:
Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu
Tematy:
strategic HRMgt
data driven decision-making
new competency model
Opis:
Much has been said about elevating the HRMgt function to strategic levels. Adopting a more evidence-based approach through the use of data analytics is considered an important driver in this direction. This provides a more potent decision-making resource that enables less biased and harder evidence which ultimately is more convincing. But will Strategic HRMgt adopting data-driven strategies require people in the profession to adopt new skills? This exploratory project is work-in-progress and presents initial interview results. Interviewees report that the use of HRMgt data analytics can certainly improve the strategic value of HR and that while the use of data can drive HR decisions more convincingly, HRMgt itself cannot be reduced or substituted by data. The participants also reported that HR professionals would require learning new skills, amongst them IT, analysis and interpretation of data. The project aims to eventually draw a number of attributes or skill-sets to this effect.
Źródło:
Nauki o Zarządzaniu; 2018, vol. 23 no. 3; 3-11
2080-6000
Pojawia się w:
Nauki o Zarządzaniu
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Proposal of a workflow for data-driven design in combination with BIM technology for more efficient office space planning
Autorzy:
Dudzińska, Emila
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/2116448.pdf
Data publikacji:
2022
Wydawca:
Politechnika Lubelska. Wydawnictwo Politechniki Lubelskiej
Tematy:
BIM
space plan
data-driven design
office
automation
Opis:
The development of BIM technology, its dissemination and the resulting standardisation are visible globally. This technology gives access to data created during the design process, enabling their schedule, modification and analysis. The use of data is a common point with data-driven design which, in the context of this paper, is a design approach where data is the primary source of information that affects the design. Considering the characteristics of modern office buildings and their layout, a workflow using data-driven design and BIM software was created. It makes the process more efficient in terms of the time needed for selected tasks as well as the use, transfer and management of information. The paper presents solutions that standardise the input data of the type and number of rooms meeting the tenant's needs. Based on the data from the spreadsheet, using scripts, elements representing the area and other parameters of rooms are created. After the arrangement of the spaces, the creation of walls and rooms, the data is automatically transferred to the parameters of the rooms. The furniture is automatically placed using equipment standard spreadsheet data. To ensure the verification of the project's compliance with the requirements, a script was created which graphically shows the fulfilment of the conditions.
Źródło:
Budownictwo i Architektura; 2022, 21, 2; 5--16
1899-0665
Pojawia się w:
Budownictwo i Architektura
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Context-driven Maintenance: an eMaintenance approach
Kontekstowe utrzymanie ruchu: podejście eMaintenance
Autorzy:
Galar, D.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/961302.pdf
Data publikacji:
2014
Wydawca:
STE GROUP
Tematy:
context
time series
hybrid models
symbolic
data driven
prognosis
CMMS
fusion
kontekst
szeregi czasowe
modele hybrydowe
symboliczny
dane
predykcja
fuzja
Opis:
All assets necessarily suffer wear and tear during operation. Prognostics can assess the current health of a system and predict its remaining life based on features capturing the gradual degradation of its operational capabilities. Prognostics are critical to improve safety, plan successful work, schedule maintenance, and reduce maintenance costs and down time. Prognosis is a relatively new area but has become an important part of Condition-based Maintenance (CBM) of systems. As there are many prognostic techniques, usage must be attuned to particular applications. Broadly stated, prognostic methods are either data-driven, rule based, or model-based. Each approach has advantages and disadvantages; consequently, they are often combined in hybrid applications. A hybrid model can combine some or all model types; thus, more complete information can be gathered, leading to more accurate recognition of the fault state. This approach is especially relevant in systems where the maintainer and operator know some of the failure mechanisms, but the sheer complexity of the assets precludes the development of a complete model-based approach. The paper addresses the process of data aggregation into a contextual awareness hybrid model to get RUL values within logical confidence intervals so that the life cycle of assets can be managed and optimised.
Wszystkie środki techniczne w trakcie użytkowanie podlegają procesom zużycia i starzenia. Metody i narzędzia prognostyczne pozwala na ocenę bieżącego stanu systemu i przewiduje pozostały czas życia, w oparciu o identyfikację stopniowego pogarszania jego możliwości operacyjnych. Prognozowanie jest niezbędne do poprawy bezpieczeństwa, skutecznego planowania i harmonogramowania prac obsługowo-naprawczych oraz obniżenia kosztów konserwacji i przestojów. Prognozowanie jest stosunkowo nowym obszarem, ale stało się ważnym elementem strategii eksploatacji według stanu technicznego (ang. Condition Based Maintenance). Ponieważ istnieje wiele technik prognozowania, ich wykorzystanie musi być dopasowane do poszczególnych zastosowań. Ogólnie mówiąc, metody prognostyczne oparte są albo na analizie danych, albo na regułach albo na modelach. Każde podejście posiada swoje wady i zalety; z tego też względu są one często łączone w ramach zastosowań hybrydowych. Model hybrydowy może łączyć kilka lub wszystkie typy modeli; w ten sposób, można pozyskać pełniejszą informację, prowadząc do bardziej dokładnego rozpoznania zdarzenia. To podejście jest szczególnie istotne w systemach, w których operator i serwisant posiadają wiedzę na temat mechanizmów powstawania wybranych uszkodzeń, ale sama złożoność obiektów technicznych wyklucza opracowanie podejścia zorientowanego modelowo. Artykuł lokuje proces agregacji danych w obszar kontekstowej świadomości modeli hybrydowych, w celu uzyskania wartości przydatności resztkowej RUL (ang. RUL-Remaining Useful Life) w obrębie logicznych przedziałów ufności, tak aby cykl życia obiektów mógł być zarządzany i optymalizowany.
Źródło:
Management Systems in Production Engineering; 2014, 3 (15); 112-120
2299-0461
Pojawia się w:
Management Systems in Production Engineering
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
ROUNDTABLE: Scientific Journals in the Data-Driven Age
Autorzy:
Głowacki, Michał
Sobera, Waldemar
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/20311990.pdf
Data publikacji:
2020-06-09
Wydawca:
Polskie Towarzystwo Komunikacji Społecznej
Tematy:
roundtable
scientific journals
data-driven age
Źródło:
Central European Journal of Communication; 2020, 13, 1(25); 112-116
1899-5101
Pojawia się w:
Central European Journal of Communication
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Switching time estimation and active mode recognition using a data projection method
Autorzy:
Hakem, A.
Cocquempot, V.
Pekpe, K. M.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/330702.pdf
Data publikacji:
2016
Wydawca:
Uniwersytet Zielonogórski. Oficyna Wydawnicza
Tematy:
switching system
mode recognition
fault detection
fault isolation
data driven method
mode discernability
switching detectability
fault identifiability
system przełączania
tryb rozpoznawania
detekcja uszkodzeń
lokalizacja uszkodzeń
tryb rozróżnialności
identyfikowalność uszkodzeń
Opis:
This paper proposes a data projection method (DPM) to detect a mode switching and recognize the current mode in a switching system. The main feature of this method is that the precise knowledge of the system model, i.e., the parameter values, is not needed. One direct application of this technique is fault detection and identification (FDI) when a fault produces a change in the system dynamics. Mode detection and recognition correspond to fault detection and identification, and switching time estimation to fault occurrence time estimation. The general principle of the DPM is to generate mode indicators, namely, residuals, using matrix projection techniques, where matrices are composed of input and output measured data. The DPM is presented in detail, and properties of switching detectability (fault detectability) and discernability between modes (fault identifiability) are characterized and discussed. The great advantage of this method, compared with other techniques in the literature, is that it does not need the model parameter values and thus can be applied to systems of the same type without identifying their parameters. This is particularly interesting in the design of generic embedded fault diagnosis algorithms.
Źródło:
International Journal of Applied Mathematics and Computer Science; 2016, 26, 4; 827-840
1641-876X
2083-8492
Pojawia się w:
International Journal of Applied Mathematics and Computer Science
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Overview on topology identification technologies for a low-voltage distribution network
Autorzy:
Haotian, Ge
Jiuming, Zhong
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/27309955.pdf
Data publikacji:
2023
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Czasopisma i Monografie PAN
Tematy:
data driven method
low-voltage distribution network
signal injection method
topology identification
Opis:
The topology identification of low-voltage distribution networks is an important foundation for the intelligence of low-voltage distribution networks. Its accuracy fundamentally determines the effectiveness of functions such as power system state estimation, operational control, optimization planning, and intelligent electricity consumption. The low-voltage distribution network is composed of transformers, lines, and end users. The key task of topology identification is to distinguish the connection relationship between distribution transformers, low-voltage lines, and phase sequence with end users, which can be divided into transformer user relationship, line user relationship, and phase user relationship. At present, the main methods of low-voltage network topology identification can be divided into signal injection method and data analysis method. The signal injection method requires a large number of additional terminal devices and is difficult to promote. The data analysis method combines the characteristics of switch state, voltage, current, electrical energy, and other data to perform topology analysis. The commonly used methods include correlation analysis and feature learning. Finally, typical problems that urgently need to be solved in topology recognition and representation were proposed, providing a reference for the research and development of low-voltage distribution network topology automatic recognition technology.
Źródło:
Archives of Electrical Engineering; 2023, 72, 4; 1017--1034
1427-4221
2300-2506
Pojawia się w:
Archives of Electrical Engineering
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
The crowdsourcing data for innovation
Данные краудсорсинга для инноваций
Дані краудсорсингу для інновацій
Autorzy:
Ilmi, Zainal
Wijaya, Adi
Kasuma, Jati
Darma, Dio Caisar
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/1011812.pdf
Data publikacji:
2020-06-25
Wydawca:
Dnieprowski Uniwersytet Narodowy im. Ołesia Honczara
Tematy:
творчість
проектне управління
інформаційне проектування
інновації
соціальні засоби комунікації
IT-менеджмент
творчество
проектное управление
информационное проектирование
социальные медиа
creativity
project management
data-driven design
innovation
social media
IT-management
Opis:
Purpose – to explore a crowdsourcing data-driven approach to construct crowdknowledge databases for innovation through supporting creative idea generation. In the approach, social media will be used as platforms to crowdsource knowledge for producing the databases. Findings. Creativity is an essential element of innovation, but producing creative ideas is often challenging in design. Many computational tools have become available recently to support designers in producing creative ideas that are new to individuals. As a standard feature, most of the tools rely on the databases employed, such as ConceptNet and the US Patent Database. This study highlighted that the limitations of these databases have constrained the capabilities of the tools and, thereby, new computational databases supporting the generation of new ideas to a crowd or even history are needed. Crowdsourcing outsources tasks conventionally performed in-house to a crowd and uses external knowledge to solve problems and democratize innovation. Social media is often employed in crowdsourcing for a crowd to create and share knowledge. Originality/value/scientific novelty of the research. This paper proposes a novel approach employing social media to crowdsource knowledge from a crowd for constructing crowd knowledge databases. Practical importance of the research. The crowd knowledge database is expected to be used by the current computational tools to support designers producing highly creative ideas that are new to the crowd, in new product design, and ultimately to innovation. Research limitations/Future research. In this study to provide insights and potential directions for future research are discussed that challenges of employing described approach.   Paper type – theoretical.
Мета роботи – вивчити краудсорсинговий підхід, заснований на даних для створення баз даних краудсорсингу для інновацій за допомогою підтримки генерації творчих ідей. У цьому підході соціальні медіа будуть використовуватися як платформи для краудсорсингу знань для створення баз даних. Результати дослідження. Творчість – важливий елемент інновацій, проте створення креативних ідей часто складне завдання у проектуванні. Наголошено, що нещодавно багато обчислювальних інструментів стали доступними для підтримки дизайнерів у виробленні нових творчих ідей для окремих замовників. Зазвичай більшість дизайнерських інструментів покладаються на використовувані бази даних, такі як ConceptNet та База даних патентів США. У цьому дослідженні підкреслено, що обмеження цих баз даних зменшують можливості інструментів, а отже, необхідні нові обчислювальні бази даних, що підтримують генерування нових ідей для краудсорсингу або навіть історії процесів. Під час краудсорсингу передають на аутсорсинг завдання, які зазвичай виконують власноруч, з метою використати зовнішні знання для вирішення проблем та демократизації інновацій. Наголошено, що соціальні медіа застосовують у краудсорсингу для накопичення та зовнішнього обміну знаннями. Оригінальність/Цінність/Наукова новизна дослідження. Запропоновано новий підхід із використання соціальних медіа задля накопичення крауд-баз даних для інновацій. Практичне значення дослідження. Очікується, що крауд-база даних знань може застосовуватися сучасними обчислювальними інструментами для підтримки дизайнерів, що виробляють висококреативні ідеї, які є новими для краудсорсингу, під час розробці нових продуктів і, зрештою, для інновацій. Обмеження досліджень/Перспективи подальших досліджень. У цьому дослідженні обговорено проблеми застосування описаного підходу задля надання розуміння та потенційних напрямків для подальших досліджень. Тип статті – теоретичний.
Цель работы – изучить краудсорсинговый подход, основанный на данных для создания крауд-баз данных для инноваций посредством поддержки генерации творческих идей. В этом подходе социальные медиа будут использоваться как платформы для краудсорсинга знаний для создания баз данных. Результаты исследования. Креативность - важный элемент новаторства, но создание креативных идей часто является сложной задачей в проектировании. Отмечено, что в последнее время стало доступно множество вычислительных инструментов для поддержки проектантов в разработке новых творческих идей для отдельных заказчиков. В качестве стандартной функции большинства инструментов проектанты используют базы данных, такие как ConceptNet и Патентная база данных США. В исследовании показано, что ограничения этих баз данных урезают возможности инструментов и, следовательно, необходимы новые вычислительные базы данных, поддерживающие генерацию новых идей для краудсорсинга или даже для истории процессов. При краудсорсинге на аутсорсинг передаются задачи, обычно выполняемые собственными силами, с целью использовать крауд-знания в решении проблем и демократизации инноваций. Отмечено, что социальные сети часто используют в краудсорсинге для накопления и внешнего обмена знаниями. Оригинальность/Ценность/Научная новизна исследования. Предложен новый подход использования социальных сетей при краудсорсинге для создания крауд-баз данных. Практическое значение исследования. Ожидается, что база данных коллективных знаний будет использоваться текущими вычислительными инструментами для поддержки проектантов, создающих очень креативные идеи, которые являются новыми в краудсорсинге, в проектировании новых продуктов и, в конечном итоге, в инновациях. Ограничения исследований /Перспективы будущих исследований. В этом исследовании обсуждаются проблемы использования описанного подхода для предоставления понимания и потенциальных направлений для будущих исследований. Тип статьи – теоретический.
Źródło:
European Journal of Management Issues; 2020, 28, 1-2; 3-12
2519-8564
Pojawia się w:
European Journal of Management Issues
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Data Altruism or Voluntary Data Sharing in the Economy
Autorzy:
Jacolik, Magdalena
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/28678131.pdf
Data publikacji:
2022
Wydawca:
Uniwersytet im. Adama Mickiewicza w Poznaniu
Tematy:
data-driven economy
data altruism organisations
competent authorities
social organisations
non-governmental organisations
Opis:
Along with technological progress, one can observe socio-economic changes taking place, and the transformation of the EU economy into a digital economy is an eloquent example. The scope of this transformation includes data, which plays an important role in the economy. This may be readily inferred from the European Strategy for Data published by the European Commission, which envisages a data-driven economy. The transformation towards a data-agile economy results in certain modification in the legal space. For instance, the proposal for a data governance regulation introduces an entity referred to as a data altruism organisation. The proposed act also requires EU Member States to designate a competent authority. This paper examines the functioning of said organisations and attempts to define their status, and discusses the duties of competent authorities which may possibly supervise the activities of data altruism organisations.
Źródło:
Adam Mickiewicz University Law Review; 2022, 14; 339-353
2450-0976
Pojawia się w:
Adam Mickiewicz University Law Review
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
The Data-Driven Economy. Remarks in the Light of Selected Issues in the Competition Law
Autorzy:
Jacolik, Magdalena
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/2027862.pdf
Data publikacji:
2021-12-31
Wydawca:
Uniwersytet im. Adama Mickiewicza w Poznaniu
Tematy:
Data-driven economy
data economy
competition law
company confidentiality
freedom of economic activity
practices restricting competition
Opis:
Data has begun to play a vital role in global, EU-wide and domestic economies. On 19 February 2020, the European Commission published the EU’s strategy for data, which outlines a new and unprecedented approach to development. The vision thus described – a data-driven economy – is to be implemented within the next five years.However, this broad undertaking gives rise to a number of legal, economic and social issues which deserve to be more thoroughly examined. In this paper, the author considers how the data economy relates to aspects of competition law, including threats associated with the sharing of confidential company data, and information protected under intellectual property laws, among the participants of the market economy, i.e. businesses. Also, observations are made concerning the hypothetical emergence of monopolies and oligopolies, as well as collusive agreements between enterprises on the grounds of the new approach to development.
Źródło:
Adam Mickiewicz University Law Review; 2021, 13; 215-231
2450-0976
Pojawia się w:
Adam Mickiewicz University Law Review
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Maintenance 4.0 technologies – new opportunities for sustainability driven maintenance
Autorzy:
Jasiulewicz-Kaczmarek, Małgorzata
Legutko, Stanislaw
Kluk, Piotr
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/407249.pdf
Data publikacji:
2020
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
Tematy:
Maintenance 4.0
smart maintenance
data-driven maintenance
sustainable maintenance
Opis:
Digitalization and sustainability are important topics for manufacturing industries as they are affecting all parts of the production chain. Various initiatives and approaches are set up to help companies adopt the principles of the fourth industrial revolution with respect sustainability. Within these actions the use of modern maintenance approaches such as Maintenance 4.0 is highlighted as one of the prevailing smart & sustainable manufacturing topics. The goal of this paper is to describe the latest trends within the area of maintenance management from the perspective of the challenges of the fourth industrial revolution and the economic, environmental and social challenges of sustainable development. In this work, intelligent and sustainable maintenance was considered in three perspectives. The first perspective is the historical perspective, in relation to which evolution has been presented in the approach to maintenance in accordance with the development of production engineering. The next perspective is the development perspective, which presents historical perspectives on maintenance data and data-driven maintenance technology. The third perspective, presents maintenance in the context of the dimensions of sustainable development and potential opportunities for including data-driven maintenance technology in the implementation of the economic, environmental and social challenges of sustainable production.
Źródło:
Management and Production Engineering Review; 2020, 11, 2; 74-87
2080-8208
2082-1344
Pojawia się w:
Management and Production Engineering Review
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł

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