Gospodarka cyfrowa i jej narzędzia pomiaru efektywności przedsiębiorstw energetycznych

• Autorzy: Kinelski Grzegorz

Warianty tytułu

EN

Digital economy and its tools for measuring the efficiency of energy enterprises

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

Gospodarką Cyfrową czy też Przemysłem 4.0 nazywamy teraz czwartą rewolucję przemysłową. Ona też podobnie, jak poprzednie, charakteryzuje się zdolnością do przekształcania gospodarek, miejsc pracy i społeczeństw. Dokonuje się to przez wprowadzenie nowych technologii i procesów, w tym technologii kognitywnych. Takie mega-procesy jak digitalizacja, automatyzacja, robotyzacja i wspierająca je sztuczna inteligencja, IoT, uczenie maszynowe coraz bardziej przenikają do świata i biznesu i do subsektora elektroenergetycznego. Podstawowe mierniki efektywności używane w danym sektorze, wynikają często ze specyfiki sektora oraz jego stopnia rozwoju w skali makroekonomicznej. Warto zatem umieścić przedsiębiorstwo energetyczne w tym otoczeniu i przedstawić jego rolę aby lepiej dopasować stosowane instrumenty. Powyższe wiąże się również ze zwiększoną sprawozdawczością i koniecznością stosowania dodatkowych mierników oceny, np.: efektywności poszczególnych przedsięwzięć on-line, cyfryzacji czy robotyzacji procesów. Warto zatem przeanalizować dostępną literaturę w tym zakresie oraz dostępne i stosowane w niej mierniki efektywności, które pomogą w ocenie skuteczności zarządzania, mimo zawirowań politycznych i regulacyjnych, i pomogą nam wykorzystać możliwości jakie niesie czwarta rewolucja przemysłowa.

EN

We now call Industry 4.0 the fourth industrial revolution. Like the previous ones, it also has the ability to transform economies, jobs and societies. Our expectations are changing to the speed of obtaining answers to the questions asked. This is done by introducing new technologies and processes. This is an opportunity for Polish participants of local heat markets, or participants of the power or energy market. who are currently facing profound changes and investments forced, among others, by BAT conclusions. Such mega-processes as digitization, automation, artificial intelligence, IoT, machine learning are increasingly penetrating the world and business. More than 200 years have passed since the first industrial revolution, which was the use of the steam engine, and the requirements for testing the efficiency of enterprises have changed, which themselves are changing very quickly. The basic efficiency measures used in a given sector often result from the specifics of the sector and its degree of development on a macroeconomic scale. Therefore, it is worth placing the energy company in this environment and presenting its role to better match the instruments used. The above is also associated with increased reporting and the need to use additional evaluation measures, e.g. effectiveness of individual projects. It is therefore worth analyzing the available literature in this area, and the performance measures available and used in it, which will help in assessing the effectiveness of management, despite political and regulatory turmoil, and help us use the opportunities brought by the fourth industrial revolution.

Słowa kluczowe

PL

efektywność; gospodarka cyfrowa; energetyka; przemysł 4.0

EN

effectiveness; digital economy; energy branch; Industry 4.0

• Wydawca: KAPRINT
• Czasopismo: Rynek Energii
• Rocznik: 2020
• Tom: Nr 2
• Strony: 61--72
• Opis fizyczny: Bibliogr. 90 poz., rys., tab.

Twórcy

autor

Kinelski Grzegorz

• Akademia WSB, Dąbrowa Górnicza

Bibliografia

• [1] Agarwal A., Ganesan B., Gupta A. i in. (2017), Cognitive Compliance for Financial Regulations, IT Professional, Vol. 19, Issue 4.
• [2] Aguirre S., Rodriguez A. (2017), Automation of a Business Process Using Robotic Process Automation (RPA): A Case Study [in:] Applied Computer Sciences in Engineering: 4th Workshop on Engineering Applications, WEA 2017, Cartagena, Colombia, September 27–29, 2017, Proceedings.
• [3] Baker T., Dellaert B.G.C. (2018), Regulating Robo Advice Across the Financial Services Industry, Iowa Law Review, Vol. 103, Issue 2.
• [4] Barnett G., (2015), Robotic Process Automation: Adding to the Process Transformation Toolkit, Ovum, London.
• [5] Belda I., (2012), Umysł, maszyny i matematyka. Sztuczna inteligencja i wyzwania, które przed nią stoją. RBA Collecionables S.A., Barcelona Hiszpania
• [6] Bhattacharyya S.C., (2011), Energy Economics. Concepts, Issues, Markets and Governance, Springer, London.
• [7] Biggar D.R. Hesamzadeh M.R., (2014), The economics of electricity markets, Wiley, Noida.
• [8] Borowiecki R, Rojek T., (2014), Wpółczesne formy relacji międzyorganizacyjnych, Wydawnictwo Fundacja UEK, Kraków.
• [9] Borusiak B., Pająk K., (2015), Nowe wyzwania gospodarcze a problemy zarządcze w przedsiębiorstwie, CeDeWu, Warszawa.
• [10] Brynjolfsson E., McAfee A. (2014), The Second Machine Age: Work, Progress, and Prosperity in a Time of Brilliant Technologies, W.W. Norton & Company, New York.
• [11] Copeland T., Coler T., Murrin J. (1990), Valuation: Measuring and Managing the Value of Companies, 1st ed., John Wiley&Sons Inc., New York.
• [12] Corlett A. (2016), Robot Wars: Automation and the Labour Market, Resolution Fundation, London.
• [13] Czarnecka M., (2013.), Konsument na rynku energii elektrycznej, C.H. Beck, Warszawa.
• [14] Czarnecka M., (2018), Obowiązki informacyjne, a zachowania konsumentów na rynku energii elektrycznej, z cyklu Monografie Ekonomiczne, C.H. Beck, Warszawa.
• [15] Dąbek D. (2014), Podstawowe problemy klasycznej koncepcji sztucznej inteligencji i nauk kognitywnych, „Prace Naukowe Akademii im. J. Długosza w Częstochowie. Filozofia”, t. 11.
• [16] Duch W., Grudziński K. (2000), Sieci neuronowe i uczenie maszynowe: Próba integracji [w:] M. Nałęcz (red.), Biocybernetyka i inżynieria biomedyczna, Akademicka Oficyna Wydawnicza Exit, Warszawa.
• [17] Fasiński M. (2011), Wstęp do sztucznej inteligencji, PWN, Warszawa.
• [18] Gorynia M., Mińska-Struzik E., (2018), Globalizacja versus deglobalizacja – co lepsze dla świata i Polski?, Biuletyn Polskiego Towarzystwa Ekonomicznego, nr 3(82), Zarząd Krajowy PTE, Warszawa
• [19] Goos M., Manning A., Salomons A. (2014), Explaining Job Polarization: Routine-Bi- ased Technological Change and Offshoring, „American Economic Review”, Vol. 104, No. 8.
• [20] Gotowska M., Jakubczak A., (2010), Differentiation of economical effectiveness of enterprises by the divisions in manufacturing in Poland, „Journal of Central European Agriculture”, Vol. 11, No. 3.
• [21] Gust-Bardon N.I., (2012), Innowacja w myśli ekonomicznej od XVIII wieku: Analiza wybranych zagadnień, „Acta Universitatis Nicolai Copernici. Ekonomia”, XLIII, nr 1.
• [22] Hawking S., Mlodinov L., (2015), Jeszcze krótsza historia czasu, Zysk i S ka Wydawnictwo,
• [23] Hernes M. (2016), Wspomaganie zarządzania z wykorzystaniem kognitywnych programów agentowych, „Przedsiębiorczość i Zarządzanie”, t. 17, z. 4, cz. 1.
• [24] Helt P., Parol M., Piotrowski P., (2012), Metody Sztucznej Inteligencji. Przykłady zastosowań w elektroenergetyce, Oficyna Wydawnicze Politechniki Warszawskiej, Warszawa
• [25] IBM https://www.ibm.com/downloads/cas/ZQROXRBK dostęp dnia 12.11.2019r
• [26] IBM https://www.ibm.com/watson/advantage-reports/market-report.html dostęp 10.11.2019r
• [27] IBM - Raport omawiany w IBM pod adresem: https://developer.ibm.com/technologies/artificial-intelligence/articles/instilling-trust-in-ai dostęp dnia 12.12.209r
• [28] IBM https://www.ibm.com/developerworks/library/cc-beginner-guide- machine-learning-ai-cognitive/cc-beginner-guide-machine-learning-ai-cognitive-pdf.pdf dostęp dnia 12.10.2019r
• [29] Jagielska M. (2017), Sztuczna inteligencja w zarządzaniu – stan aktualny a perspektywy, „Przedsiębiorczość i Zarządzanie”, t. 18, z. 2.
• [30] Jacson P.C, Jr. (2019), Introduction to Artificial Inteligence, Dover Publication Inc., New York.
• [31] Jaki A., (2012), Mechanizmy procesu zarządzania wartością przedsiębiorstwa, Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego, Kraków.
• [32] Jones M. Tim, “A Beginner's Guide to Artificial Intelligence, Machine Learning and Cognitive Computing,” June 2017, IBM.
• [33] Kai-Fu Lee, (2019), Inteligencja Sztuczna Rewolucja Prawdziwa, (oryg. Ai superpowers China, silicon valley, and the new world order), Wyd. Media R., Poznań.
• [34] Kaplan J., (2019), Sztuczna inteligencja. Co każdy powinien wiedzieć?, org. Tyt. Artificial Intelligence. What everyone needs to knows, Oxford, w Polsce wyd. PWN, Warszawa.
• [35] KAMINSKI, J. (2014). A blocked takeover in the Polish power sector: A model-based analysis. Energy Policy, 66.
• [36] Kamiński, J. (2010). Metody modelowania równowagi rynków energii elektrycznej. Rynek Energii, nr 3(88).
• [37] Kamiński, J., Saługa, P., (2014). Pozyskanie surowców energetycznych na potrzeby wytwarzania energii elektrycznej–koncepcja budowy modelu matematycznego. Gospodarka Surowcami Mineralnymi, 30.
• [38] Kasperski M.J., (2003), Sztuczna inteligencja – Droga do myślących maszyn, Wydawnictwo Helion, Gliwice,
• [39] Keister R., Lewandowski P. (2016), Rutynizacja w czasach przemiany? Przyczyny i konsekwencje zmian struktury zadań w Europie Środkowo-Wschodniej, Instytut Badań Strukturalnych, Warszawa.
• [40] Koziarski M., Kwater K., Woźniak M. (2018), Wykorzystywanie programów uczenia w głębokim uczeniu przez wzmacnianie. O istocie rozpoczynania od rzeczy małych, „Edukacja –Technika – Informatyka”, nr 2(24).
• [41] Kinelski G., (2017), Analiza wybranych czynników konkurencyjności metodą dekompozycji, PWN, Warszawa.
• [42] Korol T. (2013), Nowe podejście do analizy wskaźnikowej w przedsiębiorstwie, Wolters Kluwer Polska, Warszawa.
• [43] Kortt M., Dollery B., Grant B., (2012), Regional and Local Tensions: The Role of Shared Services, „Public Policy” (Special Edition), Vol. 7, No. 1.
• [44] Kotlewski D., (2015), Regionalna integracja elektroenergetyki, Difin, Warszawa.
• [45] Kozuń-Cieślak G., (2013), Efektywność – ewolucja koncepcji w retrospekcji teorii ekonomii, „Studia i Prace Kolegium Zarządzania i Finansów”, Zeszyt Naukowy 128, Szkoła Główna Handlowa – Oficyna Wydawnicza, Warszawa.
• [46] Kuczewska J. (2007), Europejska procedura benchmarkingu. Programy i działania Polska Agencja Rozwoju Przedsiębiorczości, Warszawa 2007.
• [47] Kurowska-Pysz J., Szczepańska-Woszczyna K., (2017), The analysis of the determinants of sustainable cross-border cooperation and recommendations on its harmonization, Multidisciplinary Digital Publishing Institute, tom 9 zeszyt 12, Sustainability.
• [48] Kurzyński M., (2008), Metody sztucznej inteligencji dla inżynierów, Seria wydawnicza PWSZ, Legnica.
• [49] Lamberton C., Brigo D., Hoy D. (2017), Impact of Robotics, RPA and AI on the Insurance Industry: Challenges and Opportunities, „Journal of Financial Perspectives”, Vol. 4, No. 1.
• [50] Liu, F.L., Ang, B.W., (2003), Eight methods for decomposing the aggregate energy intensity of industry, „Applied Energy”, nr 76.
• [51] Macaulay M.T. (2017), How Cognitive Tech Is Revolutionizing the Audit, „Financial Executives International”, [online] www.financialexecutives.org/ Topics/Strategy/ How-Cognitive-Tech-Is-Revolutionizing-the-Audit, dostęp: 22.10.2018. OECD (2017), Algorithms and Collusion: Competition Policy in the Digital Age, OECD, Paris.
• [52] Majchrzak, M. (2012), Konkurencyjność przedsiębiorstw podsektora usług biznesowych w Polsce. Perspektywa mikro-, mezo- i makroekonomiczna, CeDeWu, Warszawa.
• [53] Marszałek-Kawa J., Pająk K. (red.), (2015), Polityka energetyczna państw Azji i Pacyfiku w XXI wieku, Wydawnictwo Adam Marszałek, Toruń.
• [54] Matejun, M., Szymańska K. (red.), (2013), Perspektywy rozwoju przedsiębiorczości w warunkach niepewności i ryzyka, Wydawnictwo Politechniki Łódzkiej, Łódź.
• [55] Matusiak B., (2013), Modele biznesowe na nowym, zintegrowanym rynku energii, Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego, Łódź.
• [56] Merriam-Webster, https://www.merriam-webster.com/dictionary/artificial%20intelligence pobrano 19 sierpień 2019r Oxford Dictionaries, https://en.oxforddictionaries.com/definition/artificial_intelligence pobrano 11 wrzesnia 2019r.
• [57] Miśkiewicz, R. (2017), Organisational structure in the progress of integration, Munich Personal RePEc Archive, Online at https://mpra.ub.uni-muenchen.de/81767/ MPRA Paper No. 81767 dostęp 21.03.2019r
• [58] Miśkiewicz, R. (2017). Knowledge in the process of enterprise acquisition. Progress in Economic Sciences, (4).
• [59] Miśkiewicz, R. (2018). Wiedza w procesach konsolidacji przedsiębiorstw przemysłowych. Towarzystwo Naukowe Organizacji i Kierownictwa" Dom Organizatora".
• [60] Nowak-Nova D., (2018), Potencjał kognitywnej robotyzacji zaawansowanych procesów biznesowych. Mit czy rzeczywistość? w Zarządzanie Przedsiębiorstwem, Wydawnictwo SAN |ISSN 2543-8190 Tom XIX| Zeszyt 5 |Część II| ss.https://www.depot.ceon.pl/bitstream/handle/123456789/16983/Potencjał%20kognitywnej%20robotyzacji%20zaawansowanych%20procesów%20biznesowych.pdf?sequence=1&isAllowed=y po-brano 10 sierpień 2019r.
• [61] Pająk K., Grzelak A., (2011), Nowe trendy w metodologii nauk ekonomicznych i możliwości ich wykorzystania w procesie kształcenia akademickiego, Urząd Regulacji Energetyki, Poznań.
• [62] Pająk, K., Tomidajewicz, J., (2011), Polityka gospodarcza wobec globalnego kryzysu ekonomicznego,Wydawnictwo Adam Marszałek, Toruń.
• [63] Pająk, K. (red), (2016), Gospodarka niskoemisyjna i jej wpływ na rozwój gospodarczy Wielkopolski, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa.
• [64] Pająk K., Kvilinskyi O., Fasiecka O., Miskiewicz R., (2017), Energy security in Regional Policy in Wielkopolska region of Poland, Ekonomia i Środowisko nr 2 (61), Poznań.
• [65] Panasiuk A., Tokarz A., (2008), Wstęp do ekonomiki przedsiębiorstwa usługowego [w:] Przedsiębiorstwo Usługowe. Ekonomika, B. Filipiak, A. Panasiuk (red.), Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa.
• [66] Pawełczak M., (2013), Publicznoprawne obowiązki przedsiębiorstw energetycznych jako instrument zapewnienia bezpieczeństwa energetycznego w Polsce, Wydawnictwo Adam Marszałek, Toruń.
• [67] REDPOint – projekt doradczy z brytyjskiej firmy doradczej Baringa’s Energy Advisory, http://www.baringa.com/redpoint-energy/# z dnia 01.02.2018.
• [68] Regulski K. (2017), Metody uczenia maszynowego wspierane semantycznie [w:] M. Maciąg K. Maciąg (red.), Trendy i rozwiązania technologiczne, Wydawnictwo Naukowe TYGIEL, Lublin.
• [69] Rosa, G. (2015), Rynek usług jako obiekt badań [w:] Konsument na rynku usług, Wydawnictwo C.H.Beck, Warszawa.
• [70] Rutkowski L., (2012), Metody i techniki sztucznej inteligencji, PWN, Warszawa, wyd.2 zmienione.
• [71] Saługa, P. (2013). O referencyjnym i konsekutywnym instrumencie bazowym opcji rzeczowych. Studia Ekonomiczne, 155.
• [72] Samuelson P.A., Nordhaus W.D., (2012), Ekonomia, REBIS, Poznań.
• [73] Sathish Babu B., Venkataram P. (2009), A Dynamic Authentication Scheme for Mobile Transactions, „International Journal of Network Security”, Vol. 8, No. 1.
• [74] Schatsky D., Muraskin C., Gurumurthy R. (2015), Cognitive Technologies. The Real Opportunities for Business, „Deloitte Review”, Issue 16.
• [75] Słowik M., Ołdziej D. (2011), Wybrane architektury kognitywne w robotyce – porównanie i zastosowania, „Acta Mechanica et Automatica”, Vol. 5, No. 1.
• [76] Sikacz H., (2012), Ocena sytuacji finansowej operacyjnych grup kapitałowych, Wolters Kluwer Polska, Warszawa.
• [77] Skrzypek E., (2007), Efektywność ekonomiczna jako ważny czynnik sukcesu organizacji [w:] Efektywność – konceptualizacja i uwarunkowania, T. Dudycz, G. Osbert-Pociecha i B. Brycz (red.), „Prace Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu”, nr 262, Wydawnictwo UE we Wrocławiu, Wrocław.
• [78] Szczepańska-Woszczyna, K. (2014), The importance of organizational culture for innovation in the company, Forum Scientiae Oeconomia, tom 2 wyd 3, 2014.
• [79] Szczepańska-Woszczyna, K. (2015). Leadership and organizational culture as the normative influence of top management on employee's behaviour in the innovation process. Procedia Economics and Finance, 34.
• [80] Szczepańska-Woszczyna, K., & Kurowska-Pysz, J. (2016). Sustainable business development through leadership in SMEs. Ekonomia i Zarzadzanie, 8(3).
• [81] Tarafdar M., Beath C.M., Ross J.W. (2017), Enterprise Cognitive Computing Applica- tions: Opportunities and Challenges, „IT Professional”, Vol. 19, Issue 4.
• [82] Tornbohm C., Dunie R. (2017), Market Guide for Robotic Process Automation Software, [online] https://www.gartner.com/doc/385771/market-guide-robotic-process-auto- mation, dostęp: 21.10.2018.
• [83] Wątróbski J., Witkowska K., Wolski W. (2015), Kognitywny model oceny jakości produktu, „Studies & Proceedings of Polish Association for Knowledge Management”, No. 75.
• [84] Walsh T., (2018), Sztuczna Inteligencja (ang. It’s alive! Artificial Inteligence from logic piano to killer robots), PWN, Warszawa.
• [85] Wilczyński R. (2014), Pomiar efektywności a cele przedsiębiorstw, Zeszyty Naukowe Uniwersytetu Szczecińskiego nr 66, Finanse, Rynki Finansowe, Ubezpieczenia nr ŚŚ (2014),
• [86] Willcocks L.P., Lacity M.C., Craig A. (2015), The IT Function and Robotic Process Automation, The Outsourcing Unit, London.
• [87] Zach E. (2018), Virgin Trains on Using AI and Virtual Reality to Boost Customer Experience, „Computer Weekly”, [online] www.computerweekly.com/ news/252440955/ Virgin-Trains-... dos-tęp: 25.10.2018.
• [88] Zamasz K., (2015), Capacity Market in Contemorary Economic Policy, TOE, Difin, Warszawa.
• [89] Zamasz K., (2015), Efektywność ekonomiczna przedsiębiorstwa energetycznego w warunkach wprowadzenia rynku mocy, PWN, Warszawa.
• [90] Zamasz K., (2019), Economic efficiency of a power company after the implementation of the capacity market, PWN, Warszawa.

Uwagi

Opracowanie rekordu ze środków MNiSW, umowa Nr 461252 w ramach programu "Społeczna odpowiedzialność nauki" - moduł: Popularyzacja nauki i promocja sportu (2020).