Nowa wersja platformy, zawierająca wyłącznie zasoby pełnotekstowe, jest już dostępna.
Przejdź na https://bibliotekanauki.pl
Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników

Znaleziono wyników: 6

Liczba wyników na stronie
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
Wyniki wyszukiwania
help Sortuj według:

help Ogranicz wyniki do:
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
1
Content available IoT platforms for the Mining Industry: An Overview
100%
EN
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.
PL
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.
EN
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.
PL
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.
PL
W artykule przedstawiono przegląd wybranych platform Internetu rzeczy i narzędzi analitycznych, które mogą być wykorzystywane w przemyśle, w szczególności z uwzględnieniem branży wydobywczej. Zwrócono uwagę na fakt, że liczba dostawców technologii IoT (ang. Internet of Things) i narzędzi analitycznych oferujących usługi zaawansowanej analityki danych dla przemysłu jest znacząca i ciągle się zwiększa. 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.
EN
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 points out that the number of suppliers of IoT technologies and analytical tools offering advanced data analytics services for industry is significant and is constantly growing. 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 in order to present knowledge about IoT providers operating on the market as well as to indicate functionalities that feature particular solutions.
EN
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.
PL
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.
5
Content available Machine Activity Recognition Using Clustering Method
80%
EN
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.
PL
Rozpoznawanie czynności realizowanych przez maszyny jest bardzo istotne dla porównania i analizy wydajności poszczególnych maszyn, potrzeb konserwacji maszyn oraz automatycznego monitorowania postępu prac. Dodatkowo, może być ono podstawą do optymalizacji realizowanych procesw produkcyjnych. W 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.
EN
The global development of electromobility and the innovation of life are becoming increasingly noticeable. A direct implication of this is the increase in demand for modern products and services, their components and thus the raw materials necessary to produce them (e.g. cobalt, lithium, rare earth metals). In the European Union (EU), raw materials related to strategic sectors - renewable energy, electric mobility, defense and aerospace and digital technologies - show a very strong dependence on import throughout the entire value chain. In the case of eleven out of thirty of the so-called critical raw materials (CRM), necessary for the energy transition, the EU’s dependence on import exceeds 85%. Global supply chains, which had already been strained, were further affected by the COVID-19 pandemic and the exacerbated geopolitical situations leading to even greater shortages of critical raw materials in Europe and leaving the industry facing challenges in securing access to resources. An implication of this was the European Parliament’s position on critical raw material legislation in September 2023, which called on the EU to increase its processing capacity across the value chain and enable the production of at least 40% of the annual consumption of strategic raw materials by 2030. Growing importance in the transition to a low-emission economy is attributed to cobalt (Co), which is an essential component both in the production of electric vehicles (EV), stationary energy storage and in the developing sectors of wind energy, fuel cell systems and hydrogen storage technologies, robotics, unmanned vehicles (drones) and 3D printing as well as in digital technologies. Securing the supply of such raw material is crucial for the European Union’s economic resilience, technological advantage and strategic autonomy. The purpose of this article is to present and analyze the concept of value chains as strategic models of long-term development and ensuring efficiency from a sustainable perspective. According to the authors, a detailed analysis of value chains may enable defining strategic directions of action and identifying the risks of their disruption or interruption. To give a practical dimension to the presented analyses, the example of the cobalt value chain is provided and the determinants of its functioning on the current market along with development prospects are indicated.
PL
Globalny rozwój elektromobilności oraz innowacyjności życia stają się obecnie coraz bardziej widoczne. Bezpośrednią implikacją takiego stanu rzeczy jest wzrost popytu na nowoczesne produkty i usługi, ich komponenty i tym samym na surowce niezbędne do ich wytworzenia (np. kobalt, lit, metale ziem rzadkich). Raw materials w Unii Europejskiej (EU ) związane z sektorami strategicznymi: energia odnawialna, mobilność elektryczna, przemysł obronny i lotniczy, czy też technologie cyfrowe, wykazują bardzo silne uzależnienie od importu w całym łańcuchu wartości. W przypadku 11 z 30 tzw. surowców krytycznych (CRM), niezbędnych do przeprowadzenia transformacji energetycznej, zależność UE od importu przekracza już teraz 85 procent. Globalne łańcuchy dostaw, które już wcześniej były napięte, ucierpiały jeszcze bardziej w wyniku pandemii COVID-19 oraz zaognionych sytuacji geopolitycznych, co doprowadziło do jeszcze większych niedoborów krytycznych surowców w Europie i sprawiło, że branża stoi przed wyzwaniami związanymi z zabezpieczeniem dostępu do zasobów. Implikacją tego faktu było przyjęcie we wrześniu 2023 r. przez Parlament Europejski stanowiska w sprawie prawodawstwa dotyczącego surowców krytycznych, w którym wezwał UE do zwiększenia swoich mocy przerobowych w całym łańcuchu wartości i umożliwienia wytworzenia co najmniej 40% rocznego zużycia surowców strategicznych do 2030 roku. Rosnące znaczenie w procesie przechodzenia na gospodarkę niskoemisyjną przypisuje się kobaltowi (Co), który jest niezbędnym komponentem zarówno przy produkcji pojazdów elektrycznych (EV), stacjonarnych magazynów energii, czy też w rozwijających się sektorach: energii wiatrowej, systemach ogniw paliwowych i technologii magazynowania wodoru, robotyki, pojazdów bezzałogowych (dronów), druku 3D, jak również technologii cyfrowych. Zabezpieczenie dostaw tego surowca ma kluczowe znaczenie dla odporności gospodarczej Unii Europejskiej, jej przewagi technologicznej i strategicznej autonomii. Celem artykułu jest przedstawienie i analiza koncepcji łańcuchów wartości jako strategicznych modeli rozwoju długoterminowego i zapewnienia efektywności w zrównoważonym ujęciu. Według autorów, szczegółowa analiza łańcuchów wartości może pozwolić na określenie strategicznych kierunków działania i zidentyfikowanie ryzyk ich zaburzenia czy przerwania. Dla praktycznego wymiaru zaprezentowanych analiz przytoczono łańcuch wartości na przykładzie kobaltu oraz wskazano determinanty jego funkcjonowania na obecnym rynku wraz z perspektywami rozwoju.
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.