Innowacyjność, konkurencyjność, jakość, wiedza i uczenie się komponentami rozwoju organizacji w zmiennym otoczeniu

Z wprowadzenia: "Monografia składa się z trzech części. Pierwsza z nich łączy problematykę innowacyjności i konkurencyjności z rozwojem organizacji. Literatura z zakresu zarządzania odnosi się tu do kwestii rozwoju organizacji oraz wariantów tego rozwoju, mając na uwadze, w perspektywie strategicznej, uzyskanie przez organizację określonej pozycji, a także przewagi konkurencyjnej. Rozpatrywane są różne czynniki zewnętrzne i wewnętrzne tego rozwoju – jednym z istotniejszych jest innowacyjność. Jest ona postrzegana zarówno w perspektywie zewnętrznej, jak i wewnętrznej. Z perspektywy zewnętrznej analizowany jest wpływ innowacji (w szczególności o charakterze przełomowym) na szanse rozwojowe firm. Często dotyczą one sposobu realizacji działalności wytwórczej czy usługowej przedsiębiorstw. Podkreśla się także znaczenie wpływu innowacji o charakterze społecznym na rozwój przedsiębiorstw. Z kolei innowacyjność wewnętrzna firm wiąże się często z realizacją własnych innowacji, najczęściej o charakterze inkrementalnym. Rozpatrywane są także różne poziomy innowacyjności: ponadnarodowy, krajowy, lokalny, wreszcie na poziomie poszczególnych organizacji. W części pierwszej opracowania odniesiono się także do problematyki innowacyjności i konkurencyjności krajów Unii Europejskiej oraz do problematyki innowacyjności przedsiębiorstw różnych branż, zwracając m.in. uwagę na rolę kapitału ludzkiego."(...

Diagnostics of Li-ion cell degradation based on machine learning algorithms.

Praca magisterska Ulvi Movsum-zada przedstawia diagnostykę degradacji ogniw Li-ion z wykorzystaniem algorytmów uczenia maszynowego. Dokument został napisany na Uniwersytecie Jagiellońskim w Krakowie pod promotorstwem Dr Krystiana Chudzika. Praca rozpoczyna się od wprowadzenia do tematyki ogniw Li-ion, prezentując ich historię oraz znaczenie w dzisiejszym świecie technologii. Autor podkreśla znaczenie ogniw litowo-jonowych w różnych dziedzinach, takich jak motoryzacja, elektronika użytkowa i magazynowanie energii.W przeglądzie literatury autor skupia się na technologii ogniw litowo-jonowych, omawiając ich podstawowe właściwości i mechanizmy działania. Szczególną uwagę poświęcono materiałowi katodowemu LiMn2O4, jego właściwościom oraz zastosowaniom w ogniwach litowo-jonowych. Omówiono również potencjał algorytmów uczenia maszynowego w diagnozowaniu degradacji ogniw oraz spektroskopię impedancyjną (EIS) jako główne narzędzie analizy. Autor prezentuje różne techniki analizy EIS, takie jak wykresy Nyquista i Bodego.W dalszej części pracy omówiono metody badania, takie jak synteza materiału katodowego, składanie ogniw, badania galwanostatyczne oraz spektroskopii impedancyjnej. Autor przedstawia również proces opracowywania modelu uczenia maszynowego, w tym modelowanie sieci neuronowych. Wyniki badań prezentują efektywność różnych metod diagnozy i prognozy degradacji ogniw litowo-jonowych. Autor analizuje wyniki badań galwanostatycznych oraz spektroskopii impedancyjnej, skupiając się na interpretacji wykresów Nyquista i Bodego.W konkluzji pracy autor podsumowuje główne osiągnięcia i wnioski wynikające z badań. Omawiane są również ograniczenia badania i potencjalne kierunki dalszych prac w tej dziedzinie. Praca kończy się rekomendacjami dotyczącymi przyszłych badań, wskazując na potencjał zastosowania algorytmów uczenia maszynowego w diagnostyce ogniw litowo-jonowych.Ulvi Movsum-zada's master's thesis presents the diagnostics of Li-ion cell degradation using machine learning algorithms. The document was written at the Jagiellonian University in Krakow under the supervision of Dr. Krystian Chudzik. The work begins with an introduction to the topic of Li-ion cells, presenting their history and importance in today's world of technology. The author emphasizes the significance of lithium-ion cells in various fields such as automotive, consumer electronics, and energy storage.In the literature review, the author focuses on lithium-ion cell technology, discussing their basic properties and mechanisms of operation. Special attention was given to the cathode material LiMn2O4, its properties, and its applications in lithium-ion cells. The potential of machine learning algorithms in diagnosing cell degradation and impedance spectroscopy (EIS) as a primary analytical tool is also discussed. The author presents various EIS analysis techniques, such as Nyquist and Bode plots.Later in the thesis, research methods are discussed, such as the synthesis of cathode material, cell assembly, galvanostatic studies, and impedance spectroscopy. The author also introduces the process of developing a machine learning model, including neural network modeling. The research results showcase the effectiveness of various diagnostic and prognostic methods for lithium-ion cell degradation. The author analyzes the results of galvanostatic studies and impedance spectroscopy, focusing on the interpretation of Nyquist and Bode plots.In the conclusion, the author summarizes the main achievements and findings from the research. The limitations of the study and potential directions for further work in this field are also discussed. The thesis ends with recommendations for future research, highlighting the potential for the application of machine learning algorithms in the diagnostics of lithium-ion cells