Lupa

Iskanje po repozitoriju Pomoč

A- | A+ | Natisni
Iskalni niz: išči po
išči po
išči po
išči po
* po starem in bolonjskem študiju

Opcije:
  Ponastavi


1 - 3 / 3
Na začetekNa prejšnjo stran1Na naslednjo stranNa konec
1.
Umetna inteligenca in orodja menedžerjev
Damijan Kreslin, Franci Pušavec, Mirko Markič, 2026, izvirni znanstveni članek

Opis: Raziskovalno vprašanje (RV): Kakšno je razmerje med umetno inteligenco in orodji menedžerjev ter ali umetna inteligenca deluje predvsem kot njihov substitut ali komplement? Namen: Namen raziskave je bil proučiti vpliv umetne inteligence na orodja menedžerjev in razviti konceptualni model povezav med presojo menedžerjev, dinamičnimi zmožnostmi in poslovno uspešnostjo podjetja. Metoda: Raziskava temelji na sistematičnem pregledu sodobne znanstvene in strokovne literature s področja menedžmenta, orodij menedžerjev, umetne inteligence in dinamičnih zmožnosti ter na ugotovitvah predhodne empirične raziskave o vplivu orodij menedžerjev na poslovno uspešnost podjetij. Na podlagi primerjalne analize literature je bil razvit konceptualni model razmerij med proučevanimi konstrukti. Rezultati: Razvit je koncept podatkovne intenzivnosti menedžerskih orodij kot dejavnika, ki pojasnjuje stopnjo njihove podpore oziroma substitucije z umetno inteligenco. Oblikovana je nova taksonomija menedžerskih orodij glede na podatkovno intenzivnost, potrebo po menedžerski presoji in vpliv umetne inteligence. Predlagan je izvirni konceptualni model, v katerem menedžerska orodja in umetna inteligenca vplivajo na poslovno uspešnost podjetja posredno preko menedžerske presoje in dinamičnih zmožnosti. Organizacija: Rezultati omogočajo menedžerjem boljše razumevanje področij, na katerih lahko umetna inteligenca učinkovito podpira menedžersko odločanje, ter področij, kjer ostaja menedžerska presoja ključni dejavnik uspešnega vodenja organizacij. Družba: Prispevek prispeva k boljšemu razumevanju odgovorne, pregledne in človeku osredotočene uporabe umetne inteligence v organizacijah ter poudarja pomen ohranjanja človeške presoje pri strateškem odločanju. Originalnost: Izvirni prispevek raziskave predstavlja razvoj koncepta podatkovne intenzivnosti menedžerskih orodij, oblikovanje nove taksonomije menedžerskih orodij ter razvoj konceptualnega modela, ki pojasnjuje posredni vpliv umetne inteligence in menedžerskih orodij na poslovno uspešnost preko menedžerske presoje in dinamičnih zmožnosti. Raziskava hkrati povezuje teorijo omejene racionalnosti, teorijo na virih temelječe konkurenčne prednosti in teorijo dinamičnih zmožnosti v enoten konceptualni okvir za proučevanje vpliva umetne inteligence na sodobni menedžment. Omejitve/nadaljnje raziskovanje: Raziskava je konceptualne narave in ne vključuje empiričnega preverjanja predlaganega modela. Prihodnje raziskave naj empirično preverijo predlagane povezave med umetno inteligenco, menedžersko presojo, dinamičnimi zmožnostmi in poslovno uspešnostjo podjetij.
Ključne besede: umetna inteligenca, menedžerska orodja, menedžerska presoja, dinamične zmožnosti, poslovna uspešnost, podatkovna intenzivnost, digitalna transformacija, menedžment
Objavljeno v RUP: 02.10.2026; Ogledov: 94; Prenosov: 5
.pdf Celotno besedilo (402,19 KB)
Gradivo ima več datotek! Več...

2.
Business and technological processes optimization in automotive manufacturing : continuous improvement through process capability, operational effectiveness, and return on investment
Robert Pavlin, Mirko Markič, Franci Pušavec, Aleksander Janeš, 2026, izvirni znanstveni članek

Opis: This study develops and empirically validates an integrated monitoring framework linking technological, operational, and financial performance indicators in automotive manufacturing. While process capability (Cpk), overall equipment effectiveness (OEE), and return on investment (ROI) are widely applied, their interrelationships are rarely examined within a unified empirical framework in real production environments. The proposed model is implemented within a business and technological processes monitoring system for the production of automotive daytime running lights (DRL), combining real-time measurement, automated data acquisition, and structured process optimization. A multi-phase implementation strategy enabled the transition from manual to fully automated monitoring, supported by more than 1,400 measurements collected across key technological operations in accordance with international standards. A longitudinal case study design was applied, and statistical analyses, including correlation and regression methods, were used to examine relationships between process capability, operational performance, and financial outcomes. The results show that systematic optimization increased equipment effectiveness from 78.36 % to 85.41 % and financial return from €2.9 million to €7.98 million, while achieving process capability levels above the required thresholds (Cpk > 2). A strong statistical relationship was identified between OEE and ROI, whereas the relationship between process capability Cpk and OEE was not statistically confirmed as a direct effect. The findings indicate that technological, operational, and financial indicators are interconnected but not strictly linear, highlighting the importance of integrated monitoring for understanding performance dynamics in manufacturing systems. The proposed framework provides an empirically grounded approach for linking process stability, operational efficiency, and financial outcomes, supporting performance evaluation and continuous improvement in automotive manufacturing.
Ključne besede: business and technological process, process capability, overall equipment effectivenes, return on investment, key performance indicators, process optimization, automotive manufacturing
Objavljeno v RUP: 07.07.2026; Ogledov: 545; Prenosov: 10
.pdf Celotno besedilo (931,78 KB)
Gradivo ima več datotek! Več...

3.
Modeliranje ocenjevanja spin-off podjetij na osnovi mehke logike : magistrska naloga
Špela Bojc, 2016, magistrsko delo

Ključne besede: spin off, mehka logika, modeliranje, vhodni atributi, izhodni atributi
Objavljeno v RUP: 07.06.2021; Ogledov: 3507; Prenosov: 37
.pdf Celotno besedilo (3,55 MB)

Iskanje izvedeno v 0.01 sek.
Na vrh
Logotipi partnerjev Univerza v Mariboru Univerza v Ljubljani Univerza na Primorskem Univerza v Novi Gorici