Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników
Powiadomienia systemowe
  • Sesja wygasła!
  • Sesja wygasła!

Znaleziono wyników: 8

Liczba wyników na stronie
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
Wyniki wyszukiwania
Wyszukiwano:
w słowach kluczowych:  knowledge management systems
help Sortuj według:

help Ogranicz wyniki do:
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
1
Content available remote The potential of the Internet of Things in Knowledge management system
EN
Along with the increasing globalization and development of information and communication technology, business models are changing, and thus the need for innovative knowledge management is growing. Current knowledge management systems very often are not used optimally/effectively for decision-making because of the lack of real-time data. This article draws attention to the current trend in the area of organization management and IT management related to the emergence and growing popularity of the Internet of Things. The authors try to assess the potential of IoT in the context of improving knowledge processes (locating, acquiring, using, sharing and disseminating as well as preserving / coding / archiving / collecting), especially acquiring and sharing data and determining IoT impact on knowledge management and learning of the organization. The possible positive effects of implementing IoT in enterprises of various types, as well as threats and challenges that must be met by organizations that care about increasing their competitive position using IoT will be presented.
PL
W czerwcu 2010 roku w Elektrowni Turów został wdrożony System Zarządzania LM System PRO+Ž. System ten stanowi narzędzie wspierające podejmowanie decyzji w zakresie planowania badań i remontów wybranych elementów majątku produkcyjnego umożliwiających utrzymanie na akceptowalnym poziomie technicznym z uwzględnieniem dyspozycyjność i kosztów. W ramach zawartej umowy z Pro Novum została opracowana szczegółowa dokumentacja Systemu opartego na LM System PRO+Ž w zakresie monitorowania stanu technicznego urządzeń takich jak: kotły fluidalne bloków nr 1-6 (rury ekranowe, komory ekranowe, walczaki) i urządzenia pomocnicze kotłów bloków nr 1-6 (urządzenia nawęglania, urządzenia odprowadzania popiołu). Na bieżąco tworzona jest "baza wiedzy" zawierająca: czasy pracy urządzeń, rodzaje uszkodzeń, postoje urządzeń, sposoby napraw wraz z użytymi materiałami oraz kosztami, terminy i wyniki badań specjalistycznych, którymi były objęte urządzenia, terminy przyszłych nakazanych badań, bieżące dane pracy niektórych urządzeń lub ich elementów. Pełne wykorzystanie Systemu będzie możliwe w niedalekiej przyszłości przy dużym zaangażowaniu pracowników obsługujących System, dużej ilości badań i działań remontowo-eksploatacyjnych wprowadzonych do Systemu oraz po wprowadzeniu danych historycznych zapisanych w wersji papierowej.
EN
In June 2010 in Turów Power Plant the Management System LM System PRO+Ž have been implemented. The System is a tool that supports making decisions in scope of planning tests and overhauls of chosen pieces of the productive assets enabling to maintain them in the acceptable technical condition complying with their disposability and costs. On the basis of the contract Pro Novum prepared the detailed documentation of the System based on LM System PRO+Ž in scope of monitoring the technical condition of the following equipment: CFB boilers of the units no. 1-6(water walls, water wall headers, drums) and boiler support equipment of the units no. 1-6 in scope of equipment for carbonisation and ssh removal. There is constantly built the 'knowledge base', which includes: operation period of the equipment, types of damages, details of standstill, ways of repair and kinds of used materials and costs, dates and results of special examinations, dates of future recommended examinations, current operational data of some pieces of power equipment or their elements. Full usage of System's abilities will be possible in a short future with quite big engagement of the employees who operate the System, big amount of tests and other activities in a field of repair and operation entered to the System and after entering the historical data archived in a paper version into the System.
PL
Globalne Systemy Wiedzy Grupowej (ang. Global Collaborative Knowledge Systems, GCKS) opierają swoje działania o szeroko zakrojoną możliwość współpracy w nabywaniu wiedzy oraz ciągłemu, dynamicznemu tworzeniu zawartości. Zdecentralizowany charakter tego typu rozwiązań umożliwia pozyskiwanie wiedzy na dużą skalę dzięki wykorzystaniu Internetu oraz specjalnych cech narzędzi programistycznych. Ten artykuł prezentuje model funkcjonalności systemów GCKS i efektywności gromadzonej przez nie wiedzy.
EN
Global Collaborative Knowledge Systems (GCKS) base on worldwide collaboration in knowledge acquisition, content creation with permanent and fast feedback. Decentralized character of such solutions enables to massively knowledge acquisition due to the big scale of the Internet and special futures of software tools. This article presents the functionality model of GCKS as well as the efficiency of knowledge accumulated in it.
EN
The aim of this paper is to present a model of cooperation between universities and business. This model is based on the needs of academic centres and is currently being developed based on newly acquired experience of cooperation with large information technology companies. The work contains a description of the existing database system supporting current cooperation and presents the concept for its development. This concept includes conclusions from generalization of cases of cooperation, to define specifications for the subsequent implementation. The article presents innovative knowledge representation methods within the model, which should ensure further flexible development of the system and prepare it to face future challenges of extensive management of knowledge. This work also includes verification and the model implementation path for the purpose of support for scientific research units at Gdańsk University of Technology.
5
Content available Hurtownie danych w systemach zarządzania wiedzą
PL
W niniejszym opracowaniu scharakteryzowany został sposób wykorzystania hurtowni danych w systemach wspomagających zarządzanie wiedzą. W pierwszej części opisano systemy zarządzania wiedzą, ich historyczne początki, stan wykorzystania takich systemów w Polsce. Szczegółowo zostały scharakteryzowane: wiedza jawna i wiedza ukryta, sposób zarządzania wiedzą oraz metodologię projektowania systemów zarządzania wiedzą. Wymienione zostały i opisane podstawowe narzędzia wspierające procesy zarządzania wiedzą. W końcowej części zostało scharakteryzowane wykorzystanie różnorodnego środowiska z hurtownią danych w systemach zarządzania wiedzą. Ostatnia część opisuje architekturę systemu zarządzania wiedzą oraz realizację podstawowych funkcji takiego systemu (gromadzenie wiedzy, oczyszczanie, składowanie, wyszukiwanie i dystrybucję wiedzy) w oparciu o wykorzystanie hurtowni danych.
EN
In this study has been characterized as the use of data warehouse in knowledge management systems. In the first part those systems are characterized. In details are characterized: evident and implicit knowledge, manner of management knowledge and methodology of project design of management knowledge systems. Lists and describes the basic tools to support knowledge management processes. Heterogeneous environment with data warehouse in knowledge management systems has been characterized in next part. Last part describes architecture of system of management knowledge and give realization of basic functions of such system (stockpiling knowledge, clean-up, storage, searching out and distribution of knowledge), built of data warehouse.
PL
W niniejszym opracowaniu scharakteryzowany został sposób wykorzystania wybranej implementacji narzędzi do projektowania hurtowni danych (SAS Institute) w systemie wspomagającym zarządzanie wiedzą. W pierwszej części narzędzia te zostały wymienione i krótko opisane. Przyjęte kryteria wykorzystano do oceny systemu zarządzania wiedzą opartego o wielowymiarowy model danych, systemu opartego o relacyjny model danych. Ponadto przedstawiono koncepcję systemu zarządzania wiedzą wykorzystującego rozszerzony relacyjny model danych. Model ten został opracowany w oparciu o wyniki oceny dwóch wcześniejszych zastosowań.
EN
In this study has been characterized as the use of selected implementation tools to design a data warehouse (SAS Institute) in system supporting knowledge management. In the first part, these tools are listed and briefly described. In the next, define criteria of valuations knowledge management system built of multidimensional data model or built of relation data model. Furthermore, represents idea of knowledge management system based on extended relation data model.
EN
An outburst in a coal mine may be defined as the violent ejection of gas and rock from a freshly exposed face due to sudden release of kinetic energy stored in the rock mass. This paper is concerned with outburst problems associated with coal mining in the Southem Coalfield in New South Wales. In this coalfield mining is carried-out mainly in the Bulli seam in 12 collieries producing some 18 million tones of coal per year. The Bulli seam is highly gassy and prone to outbursts of coal, gas and rock presenting a major risk to the safety of mine workers and consequently a threat to the overall viability ofthe mining operations. Since the occurrence of a major outburst incident in the South Bulli Colliery in 1991 involving three fatalities, the primary contributory factors associated with coal/gas outbursts in the Bulli coal seam have been identified (Ryncarz, 1992). This requires a development strategy for the management of the outburst risk by the Department ofMineral Resources, NSW with the cooperation of mine operators and mining union (DMR, 1995). Utilisation of risk management techniques in combination with modern gas drainage technologies and geological control methods have led to the formation of an effective outburst management plan. Clause 15 of the Coal Mines (Underground) Regulation 1999 in NSW (DMR, 1999) has made it mandatory in an area of outburst to carry out mining in accordance with a code or guidelines developed for mining in outburst prone areas (DMR, 1995). The paper presents a case history of Outburst risk management plan developed for Colliery X in Southem Coalfield of NSW. The conclusion from this study is that since the introduction ofthe outburst risk management system from the Southem Coalfield considerable reduction in outburst incidences has been experienced and this expertise should be incorporated in a Knowledge Management System (KMS) to support the mining industry to maximize safety of mine workers aided by social network technology.
PL
Nagłe wyrzuty w kopalniach węgla określić można jako gwałtowny dopływ gazów i wypchnięcie skał ze świeżo odsłoniętej powierzchni wskutek nagłego uwolnienia energii kinetycznej zakumulowanej w górotworze. Praca ta dotyczy zagadnień wyrzutów w kopalniach węgla kamiennego na terenie zagłębia Southern Coalfields w Nowej Południowej Walii. Wydobycie prowadzone jest w pokładzie Bulli, w 12 kopalniach, o łącznym wydobyciu 18 milionów ton węgla rocznie. Pokład ten jest wysoce gazowy, wykazujący skłonność do wyrzutów węgla, skał i gazu, co stanowi poważne zagrożenie dla bezpieczeństwa górników, w rezultacie stawiając pod znakiem zapytania opłacalność przedsięwzięcia. Od czasu potężnego wyrzutu węgla i gazu w kopalni South Bulii w 1991, który pociągnął za sobą trzy ofiary śmiertelne, zbadano i zidentyfikowano podstawowe czynniki przyczyniające się do powstania tego zjawiska (Ryncarz, 1992). W chwili obecnej niezbędne jest opracowanie przez Departament Zasobów Mineralnych w Nowej Południowej Walii skutecznej strategii zarządzania ryzykiem wyrzutu, we współpracy z kierownictwem kopalń i górniczymi związkami zawodowymi (DMR, 1995). Wykorzystanie technik zarządzania ryzykiem w połączeniu z nowoczesnymi metodami odgazowania i geologicznymi technikami kontrolnymi pozwoliły na opracowanie skutecznego planu zarządzania w przypadku wyrzutu. Klauzula 15 Rozporządzenia o Kopalniach Podziemnych z 1999 obowiązująca w Nowej Południowej Walii (DMR, 1999) stawowi, że prace górnicze w obszarach zagrożonych wyrzutami odbywać się muszą w sposób określony w odpowiednich przepisach dla tych terenów (DMR, 1995). Praca przedstawia studium przypadku planu zarządzania ryzykiem wyrzutu opracowanym dla kopalni X w zagłębiu Southern Coalfields. Z konkluzji pracy wynika, że od czasu wprowadzenia systemu zarządzania ryzykiem wyrzutu w Southern Coalfields zaobserwowano znaczny spadek ilości wyrzutów a doświadczenie to włączyć można do systemu zarządzania wiedzą (KMS) wspomagającego sektor wydobywczy w celu maksymalnej poprawy bezpieczeństwa górników, w połączeniu z bazami instytucji społecznych.
8
Content available Zarządzanie wiedzą. Cz.1
PL
Kwestia zarządzania wiedzą urosła obecnie do rozmiarów poważnego problemu naukowego, a specjaliści od zarządzania wiedzą opracowali wiele technik, zastosowań i programów do celów praktycznych. Wiedzę można sklasyfikować na indywidualną, strukturalną oraz organizacyjną. Wiedza strukturalna jest typem wiedzy kodyfikowanej (ujętej/zawartej) w instrukcjach i raportach, natomiast wiedza organizacyjna jest rozumiana jako proces uczenia się w ramach organizacji. Drugim źródłem wiedzy jest wiedza zindywidualizowana, istniejąca wyłącznie w ludzkich umysłach. Kodyfikowalne lub strukturalne bloki konstrukcyjne są wiedzą jawną i formalną (ang. explicit knowledge), natomiast wiedza nieustrukturyzowana, trudna do skodyfikowania jest wiedzą ukrytą (ang. tacit knowledge). Skuteczność osiągania celów firmy wymaga konwersji wiedzy ukrytej w łatwo dostępną. wiedzę formalną, która będzie szeroko wykorzystana w firmie, także do zarządzania systemem bezpieczeństwa i higieny pracy oraz ergonomią.
EN
Knowledge management has recently become an important scientific problem, and knowledge management specialists have developed a broad range of techniques and computer-based applications for the relevant practical applications. In general, knowledge can be classified into individual, structural and organizational. The structural knowledge is a type of knowledge that can be codified through instructions and reports. The structural blocks of the formal knowledge constitute an explicit knowledge. The organizational knowledge exemplifies a process of learning within an organization. The second source of knowledge is the individual knowledge which exists only in the minds of employees. This unstructured knowledge, which is often difficult to codify, is the tacit knowledge. The effectiveness in reaching organizational goals requires the conversion of tacit knowledge into an easily accessible formal knowledge that can be widely applied within an enterprise, including the management of occupational health, safety and ergonomics.
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.