Full-text resources of CEJSH and other databases are now available in the new Library of Science.
Visit https://bibliotekanauki.pl

Results found: 5

first rewind previous Page / 1 next fast forward last

Search results

Search:
in the keywords:  zarządzanie procesami biznesowymi
help Sort By:

help Limit search:
first rewind previous Page / 1 next fast forward last
1
Content available remote

Marketingowo-logistyczne zarządzanie procesami zamawiania i realizacji zamówienia klienta

100%
Stawiarska E.
Organizacja i Zarządzanie : kwartalnik naukowy
|
2012
|
vol. nr 1
29-51
PL
Celem artykułu jest zwrócenie uwagi na potrzebę marketingowo-logistycznego zarządzania strategicznymi procesami biznesowymi. Podkreślono, że procesy zamawiania i realizacji zamówienia klienta realizowane wspólnie przez dwie funkcje przedsiębiorstwa (logistykę i marketing) mogą być sprawniejsze i efektywniejsze. Wytyczone dla obydwu funkcji strategie: produktowa i relacji z klientem, wspólne projektowanie, koordynowanie i kontrolowanie procesów dzięki integracji systemów informatycznych – to podstawowe czynniki, mające wpływ na sprawność i efektywność przepływów dóbr i informacji.
EN
The purpose of the article is to emphasise the importance of the marketing and logistics management of strategic business processes. In the article was highlighted, that ordering processes and the implementation of the customer ordering carried out together by two functions of the enterprise (logistics and marketing) can be more efficient and more effective. Strategies determined for both functions: product and relation with the customer, jointed designing, coordinating and controlling processes thanks to integration of computer systems, there are basic factors affecting the efficiency and the effectiveness of flows of goods and information.
2
Publication available in full text mode
Content available

Ocena efektywności wdrożenia systemu wspomagania zarządzania procesami biznesowymi BPM

84%
Osuszek Ł., Stanek S.
Annales Universitatis Mariae Curie-Skłodowska, sectio H – Oeconomia
|
2018
|
vol. 52
|
issue 2
EN
This article describes the authors’ methodology for evaluating the effectiveness of the implementation of business process management systems (Business Process Management Systems). The current methodology for evaluating the effectiveness of IT systems implementation is too general and ineffective to the specificity of BPM implementations. Literature analysis and research conducted by the authors indicate that the area related to the assessment of the effectiveness of BPM information systems is very complex but at the same time very attractive from a practical and applied point of view. The authors explain the organizational implications of BPM implementation and they point out what gives you the transition from a functionally oriented organization to a process approach. In terms of time, the scope of work covers the key achievements and publications from the BPM systems of the last 20 years. In spatial terms work includes evaluating BPMS implementations in the insurance and energy sectors. Case studies and practical information on implemented business process management systems are presented in the material to prove it’s value.
PL
W niniejszym artykule opisano autorską metodę oceniającą efektywność wdrożenia systemów zarządzania procesami biznesowymi (Business Process Management Systems) przedsiębiorstwa. Obecna metodyka, oceniająca efektywność wdrożeń systemów informatycznych, jest zbyt ogólna i nieefektywna w stosunku do specyfiki wdrożeń systemów BPM. Analiza literatury i przeprowadzone przez autorów badania wskazują, że obszar związany z oceną efektywności systemów informatycznych BPM jest bardzo złożony, ale zarazem bardzo atrakcyjny z praktycznego i aplikacyjnego punktu widzenia. Autorzy opracowania wyjaśniają implikacje organizacyjne związane z wdrożeniem systemu BPM oraz wskazują, co daje przejście z organizacji zorientowanej funkcjonalnie na podejście procesowe. W ujęciu czasowym zakres pracy obejmuje najważniejsze osiągnięcia oraz publikacje z obszaru systemów BPM z ostatnich 20 lat. W ujęciu przestrzennym praca obejmuje ewaluację wdrożeń BPMS w sektorze ubezpieczeniowym i energetycznym. Przedstawiono też studia przypadku oraz praktyczne informacje o zaimplementowanych systemach zarządzania procesami biznesowymi.
3
Publication available in full text mode
Content available

ICT Technology Implementation and the Level of Process Maturity in an Organization

84%
Dobrowolska E., Sliż P.
Problemy Zarządzania
|
2022
|
vol. 20
|
issue 2/2022 (96)
31-47
PL
Cel: identyfikacja wybranych technologii ICT wspierających wyższe poziomy dojrzałości procesowej organizacji. Metodologia: badanie zostało zrealizowane z wykorzystaniem metod, takich jak analiza bibliometryczna, przegląd literatury, metody statyczne oraz sondażowe badanie opinii na próbie 48 dużych organizacji funkcjonujących w Polsce. Wyniki: zrealizowane postępowanie dostarczyło dowodów na to, że w badanej grupie jednostek istnieje statystycznie istotna zależność między implementacją technologii artificial intelligence (AI) oraz cloud computing (CC) i robotic process automation (RPA) a odpowiednio trzecim i czwartym poziomem dojrzałości procesowej według przyjętego modelu MMPM. Ograniczenia/implikacje badawcze: uzyskane wyniki badania obciążone są przede wszystkim wybraną nieprobabilistyczną techniką doboru próby, co powoduje ograniczenie uzyskanych wniosków do badanej grupy organizacji. Oryginalność/wartość: oryginalność tego artykułu wypełnia lukę poznawczą, polegającą na niedostatku publikacji przedstawiających relacje między stopniem implementacji technologii ICT a poziomem dojrzałości procesowej. Przedstawiony artykuł wypełnia tę lukę, wskazując statystyczne zależności między wdrożeniem artificial intelligence (AI), robotic process automation (RPA) i cloud computing (CC) a poziomem dojrzałości procesowe organizacji.
EN
Purpose: The main objective of the article is to identify selected ICT technologies supporting higher levels of organizational process maturity. Design/methodology/approach: The research was conducted with the use of the following methods: bibliometric analysis, literature review and statistic methods. The empirical procedure was carried out on a non-random sample of 48 large organizations operating in Poland, using the CAWI technique. Findings: The empirical research carried out proved the existence, in the group of the organizations examined, of a statistically significant relationship between the implementation of artificial intelligence (AI), cloud computing (CC) and robotic process automation (RPA) technologies and, respectively, the third and fourth levels of process maturity, in accordance with the adopted multicriteria model of process maturity assessment (MMPM). Research limitations/implications: The burden of the presented empirical investigation results primarily arises from the applied technique of non-probabilistic research sample selection. This makes the obtained results limited to the examined sample of organizations. Originality/value: The originality of this article fills the cognitive gap consisting in the shortage of publications that present the relationship between the degree of implementation of ICT technology and the level of process maturity. The presented article addresses this gap by indicating a statistical relationship between the implementation of artificial intelligence (AI), robotic process automation (RPA), cloud computing (CC) technology and the level of process maturity of the organization.
4
Publication available in full text mode
Content available

Kierunki badań nad oceną dojrzałości zarządzania procesami biznesowymi w Przemyśle 4.0/5.0

67%
Sliż P., Szelągowski M.
e-mentor
|
2023
|
vol. 102
|
issue 5
5-14
EN
The results published in the literature on the maturity of BPM in organisations, taking into account both the degree of implementation of process management and process orientation, indicate that the majority of the organisations surveyed in Poland exhibit a low level of maturity. Despite the increasing number of studies attempting to assess organisational process maturity, it is important to highlight the discourse in foreign subject literature regarding a critical perspective on maturity models. This primarily concerns the utilitarian aspect, which is identified as the limited practical value of applying maturity models. The main objective of this article is to evaluate the current state of knowledge on business process management (BPM) maturity in Polish and foreign subject literature, and to outline directions for further research on process maturity, with a special focus on new requirements and opportunities arising from Industry 4.0 and the emerging Industry 5.0. In order to achieve this objective, research methods such as bibliometric analysis and systematic literature review were applied. The outcome of this study includes the identification of limitations related to both the methods and models for assessing business process management maturity, as well as the presentation of recommendations for future research directions on process maturity.
PL
Opublikowane w literaturze przedmiotu wyniki badań w zakresie dojrzałości zarządzania procesami biznesowymi w organizacji, uwzględniające zarówno stopień implementacji zarządzania procesami, jak i orientacji procesowej wskazują, że większość z badanych organizacji w Polsce charakteryzuje się niskim poziomem dojrzałości. Mimo wzrastającej liczby badań, w których podejmowane są próby oceny dojrzałości procesowej organizacji, trzeba wyraźnie wskazać dyskurs w zagranicznej literaturze przedmiotu dotyczący krytycznego spojrzenia na modele dojrzałości. Dotyczy to przede wszystkim aspektu utylitarnego, identyfikowanego jako ograniczona wartość zastosowania ich w praktyce. Celem głównym artykułu jest ocena aktualnego stanu wiedzy na temat dojrzałości zarządzania procesami biznesowymi (Business Process Management – BPM) w polskiej i zagranicznej literaturze przedmiotu oraz próba nakreślenia kierunków rozwoju badań dotyczącymi tego zagadnienia, ze szczególnym uwzględnieniem nowych wymagań i możliwości wynikających z Przemysłu 4.0 oraz wyłaniającego się Przemysłu 5.0. W realizacji sformułowanego celu wykorzystano takie metody badawcze jak analiza bibliometryczna i systematyczny przegląd literatury. Rezultatem badania jest identyfikacja ograniczeń dotyczących zarówno metod, jak i modeli oceny dojrzałości zarządzania procesami biznesowymi oraz przedstawienie rekomendacji kierunków dalszego rozwoju badań nad dojrzałością procesową.
5
Publication available in full text mode
Content available

AI for augmenting human judgement in Business Processes Management

67%
Osuszek Ł., Stanek S.
Scientific Journal of the Military University of Land Forces
|
2021
|
vol. 53
|
issue 3(201)
507-518
PL
W artykule przedstawiono najnowsze trendy w ewolucji zarządzania procesami biznesowymi – zwłaszcza zastosowanie sztucznej inteligencji do wspomagania decyzji. Sztuczna inteligencja ma ogromny potencjał, by wzmocnić ludzki osąd. Uczenie maszynowe może być uważane za dodatkowe i uzupełniające rozwiązanie zwiększające i wspierające produktywność ludzi we wszystkich aspektach życia osobistego i zawodowego. Idea łączenia technologii uczenia się organizacji i zarządzania przepływem pracy została przedstawiona przez Wargitscha. Ukończone sprawy biznesowe przechowywane w pamięci organizacyjnej służą do konfigurowania nowych przepływów pracy. Wybór odpowiedniego przypadku historycznego jest poparty komponentem wnioskowania opartym na przypadkach. To środowisko informacyjne zostało uznane na świecie ze względu na znaczny wzrost wykorzystania narzędzi sztucznej inteligencji. Istnieje duża liczba kwalifikujących się do użycia i łatwo dostępnych algorytmów na potrzeby rozwoju systemów sztucznej inteligencji wspierającej procesy biznesowe. W tym artykule omówiono także, w jaki sposób można zastosować techniki automatycznego planowania (jeden z najstarszych obszarów AI), aby umożliwić nowy poziom automatyzacji i wsparcia przetwarzania. Wdrożenie sztucznej inteligencji wykazuje znaczące wyniki, szczególnie w celu uzyskania wyższego zysku. Autorzy artykułu postanowili przeanalizować ten temat i omówić stan wiedzy naukowej oraz zastosowanie sztucznej inteligencji w systemach BPM do wspomagania decyzji. Artykuł zawiera także unikalne studium przypadku z systemem produkcji wspomagania decyzji, wykorzystujące algorytmy kontrolowanego uczenia maszynowego do predykcyjnych modeli analitycznych.
EN
The paper outlines the recent trends in the evolution of Business Process Management (BPM) – especially the application of AI for decision support. AI has great potential to augment human judgement. Indeed, Machine Learning might be considered as a supplementary and complimentary solution to enhance and support human productivity throughout all aspects of personal and professional life. The idea of merging technologies for organizational learning and workflow management was first put forward by Wargitsch. Herein, completed business cases stored in an organizational memory are used to configure new workflows, while the selection of an appropriate historical case is supported by a case-based reasoning component. This informational environment has been recognized in the world as being effective and has become quite common because of the significant increase in the use of artificial intelligence tools. This article discusses also how automated planning techniques (one of the oldest areas in AI) can be used to enable a new level of automation and processing support. The authors of the article decided to analyse this topic and discuss the scientific state of the art and the application of AI in BPM systems for decision-making support. It should be noted that readily available software exists for the needs of the development of such systems in the field of artificial intelligence. The paper also includes a unique case study with production system of Decision Support, using controlled machine learning algorithms to predictive analytical models.
first rewind previous Page / 1 next fast forward last
JavaScript is turned off in your web browser. Turn it on to take full advantage of this site, then refresh the page.