ORIGINAL PAPER
The main factors of successful project management in the aspect of energy enterprises’ efficiency in the digital economy environment
 
More details
Hide details
1
Akademia WSB, Poland
 
 
Submission date: 2020-08-16
 
 
Acceptance date: 2020-08-17
 
 
Publication date: 2020-09-30
 
 
Corresponding author
Grzegorz Kinelski   

Akademia WSB, Poland
 
 
Polityka Energetyczna – Energy Policy Journal 2020;23(3):5-20
 
KEYWORDS
TOPICS
ABSTRACT
At present, it is said that Industry 4.0 is the fourth industrial revolution. Like the previous ones, it also has the ability to transform economies, jobs and societies. Our expectations are changing to the speed of obtaining answers to the questions asked. This is done by introducing new technologies and processes. This is an opportunity for Polish participants of local heat markets, or participants of the power or energy market. who are currently facing profound changes and investments forced, among others, by BAT conclusions. Such mega-processes as digitization, automation, artificial intelligence, IoT, machine learning are increasingly penetrating the world and business. More than 200 years have passed since the first industrial revolution, which was the use of the steam engine, and the requirements for testing the efficiency of enterprises have changed, which themselves are changing very quickly. The basic efficiency measures used in a given sector often result from the specifics of the sector and its degree of development on a macroeconomic scale. Therefore, it is worth placing the energy company in this environment and presenting its role to better match the instruments used. The above is also associated with increased reporting and the need to use additional evaluation measures, e.g. effectiveness of individual projects. It is therefore worth analyzing the available literature in this area, and the performance measures available and used in it, which will help in assessing the effectiveness of management, despite political and regulatory turmoil, and help us use the opportunities brought by the fourth industrial revolution.
METADATA IN OTHER LANGUAGES:
Polish
Główne czynniki skutecznego zarządzania projektami w aspekcie efektywności przedsiębiorstw energetycznych w środowisku gospodarki cyfrowej
zarządzanie projektami, efektywność ekonomiczna, gospodarka cyfrowa, efektywność energetyczna
Obecnie mówi się, że Przemysł 4.0 to czwarta rewolucja przemysłowa. Podobnie jak poprzednie, ma również zdolność przekształcania gospodarek, miejsc pracy i społeczeństw. Nasze oczekiwania zmieniają się wraz z szybkością uzyskiwania odpowiedzi na zadawane pytania. Odbywa się to poprzez wprowadzanie nowych technologii i procesów. To szansa dla polskich uczestników lokalnych rynków ciepła, czy też uczestników rynku mocy czy energii, którzy stoją obecnie w obliczu głębokich zmian i inwestycji wymuszonych m.in. konkluzjami BAT. Takie megaprocesy, jak cyfryzacja, automatyzacja, sztuczna inteligencja, IoT, uczenie maszynowe, coraz częściej przenikają do świata i biznesu. Minęło ponad 200 lat od pierwszej rewolucji przemysłowej, jaką było zastosowanie silnika parowego, a wymagania dotyczące testowania wydajności przedsiębiorstw uległy zmianie, same zaś przedsiębiorstwa zmieniają się bardzo szybko. Podstawowe mierniki efektywności stosowane w danym sektorze często wynikają ze specyfiki sektora i stopnia jego rozwoju w skali makroekonomicznej. Dlatego warto umieścić firmę energetyczną w takim otoczeniu i przedstawić jej rolę w lepszym dopasowaniu do stosowanych instrumentów. Z powyższym wiąże się również zwiększona sprawozdawczość i konieczność stosowania dodatkowych środków ewaluacyjnych, np. efektywność poszczególnych projektów. Warto zatem przeanalizować dostępną literaturę w tym zakresie oraz dostępne i zastosowane w niej mierniki efektywności, które pomogą w ocenie skuteczności zarządzania pomimo zawirowań politycznych i regulacyjnych, a także pomogą nam wykorzystać szanse, jakie niesie ze sobą czwarta rewolucja przemysłowa.
 
REFERENCES (30)
1.
BEA 2018. REDPOint – A consulting project from the British consulting company Baringa’s Energy Advisory (REDPOint – projekt doradczy z brytyjskiej firmy doradczej Baringa’s Energy Advisory). [Online] http://www.baringa.com/redpoin...# [Accessed: 01.02.2018].
 
2.
Belda, I. 2012. Mind, machines and mathematics. Artificial intelligence and the challenges it faces. RBA Collecionables S.A., Barcelona Hiszpania, pp. 151.
 
3.
Brynjolfsson, E. and McAfee, A. 2014. The Second Machine Age: Work, Progress, and Prosperity in a Time of Brilliant Technologies. New York: W.W. Norton & Company.
 
4.
Copeland et al. 1990 – Copeland, T., Coler, T. and Murrin, J. 1990. Valuation: Measuring and Managing the Value of Companies. 1st ed., New York: John Wiley&Sons Inc., pp. 145–149.
 
5.
IBM Developer 2017. [Online] https://ibm.com/investor/att/p... Report_2017.pdf [Accessed:2019-03-21].
 
6.
IBM 2019a. The cognitive advantage global market report. [Online] https://www.ibm.com/watson/adv... [Accessed: 10.11.2019].
 
7.
IBM 2019b. Security and Artificial Intelligence: FAQ. [Online] https://www.ibm.com/downloads/... [Accessed: 12.11.2019].
 
8.
Jackson, P.C. Jr. 2019. Introduction to Artificial Intelligence. New York: Dover Publication Inc., 170 pp.
 
9.
Jaki, A. 2012. Mechanisms of the Process of Value-based Management (Mechanizmy procesu zarzadzania wartością̨ przedsiębiorstwa). Zeszyty Naukowe nr 215, Seria Specjalna, Monografie, Kraków: Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego w Krakowie, 149 pp. (in Polish).
 
10.
Lee, K-F. 2019. Ai Superpowers China, Silicon Valley, And The New World Order (Inteligencja Sztuczna Rewolucja Prawdziwa. Chiny, USA i przyszłość świata). Wyd. Media R., Poznań, 132 pp. (in Polish).
 
11.
Kasperski, M.J. 2003. Artificial Intelligence – The path to thinking machines (Sztuczna inteligencja – Droga do myślących maszyn). Wydawnictwo Helion, Gliwice, 244 pp. (in Polish).
 
12.
Kinelski, G. and Pająk, K. 2017. Competitive market and sources of its advantages in the electric energy subsector (Rynek konkurencyjny i źródła jego przewagi w subsektorze elektroenergetycznym). Progress in Economic Sciences 4, pp. 347–360.
 
13.
Kurzyński, M. 2008. Artificial intelligence methods for engineers (Metody sztucznej inteligencji dla inżynierów). Seria wydawnicza PWSZ, Legnica, 122 pp. (in Polish).
 
14.
Jones, M.T. 2017. A Beginner’s Guide to Artificial Intelligence, Machine Learning and Cognitive Computing, [Online] https://www.ibm.com/developerw...- machine-learning-ai-cognitive/cc-beginner-guide-machine-learning-ai-cognitive-pdf.pdf [Accessed: 12.10.2019].
 
15.
Merriam-Webster 2019. [Online] https://www.merriam-webster.co... [Accessed:19.08.2019].
 
16.
Miśkiewicz, R. 2017. Organisational structure in the progress of integration. Munich Personal RePEc Archive, [Online] https://mpra.ub.uni-muenchen.d... MPRA Paper No. 81767 [Accessed: 21.03.2019].
 
17.
Nowak-Nova, D. 2018. The potential of cognitive robotization of advanced business processes. Myth or reality? (Potencjał kognitywnej robotyzacji zaawansowanych procesów biznesowych. Mit czy rzeczywistość?) Przedsiębiorczość i Zarządzanie Vol. XIX, Iss. 5, part II,Wydawnictwo SAN, pp. 163–176 [Online] https://www.depot.ceon.pl/bits... [Accessed: 10.08.2019] (in Polish).
 
18.
Oxford Dictionaries 2019. [Online] https://en.oxforddictionaries.... [Accessed: 11.09.2019].
 
19.
Pająk et al. 2017 – Pająk, K., Kvilinskyi, O., Fasiecka, O. and Miskiewicz, R. 2017. Energy security in Regional Policy in Wielkopolska region of Poland. Ekonomia i Środowisko nr 2 (61).
 
20.
Pająk, K. ed. 2016. Low-emission economy and its impact on the economic development of Wielkopolska (Gospodarka niskoemisyjna i jej wpływ na rozwój gospodarczy Wielkopolski). Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa (in Polish).
 
21.
PMI 2017. Agile Practice Guide Bundle (Pmbok Guide) Paperback – September 22, 2017 by Project Management Institute, p. 122.
 
22.
Rutkowski, L. 2012. Artificial intelligence methods and techniques (Metody i techniki sztucznej inteligencji). Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa, wyd. 2 zmienione, 452 pp. (in Polish).
 
23.
Skrzypek, E. 2007. Role of economic efficiency in shaping business success (Efektywność ekonomiczna jako ważny czynnik sukcesu organizacji). [In:] Efektywność – konceptualizacja i uwarunkowania, T. Dudycz, G. Osbert-Pociecha i B. Brycz (red.), Prace Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu”, nr 262, Wydawnictwo UE we Wrocławiu, Wrocław, 23 pp. (in Polish).
 
24.
Szczepańska-Woszczyna, K. and Kurowska-Pysz, J. 2016. Sustainable business development through leadership in SMEs. Ekonomia i Zarządzanie 8(3), 14 pp.
 
25.
Tarafdar et al. 2017 – Tarafdar, M., Beath, C.M. and Ross, J.W. 2017. Enterprise Cognitive Computing Applications: Opportunities and Challenges. IT Professional Vol. 19, Is. 4, 12 pp.
 
26.
Walsh, T. 2018. Sztuczna Inteligencja (It’s alive! Artificial Inteligence from logic piano to killer robots), PWN, Warszawa, 52 pp.
 
27.
Wilczyński, R. 2014. Efficiency measurement and corporate goals (Pomiar efektywności a cele przedsiębiorstw). Zeszyty Naukowe Uniwersytetu Szczecińskiego nr 66, Efektywność inwestycji i wycena przedsiębiorstw, pp. 547–558 (in Polish).
 
28.
Wrzosek, S. 2005. The signification of the economic efficiency in the companies decisions processing (Znaczenie efektywności ekonomicznej w procesach decyzyjnych przedsiębiorstw) [In:] Dudycz T. (red.), Efektywność – rozważania nad istotą i pomiarem, Prace Naukowe AE we Wrocławiu nr 1060, Wrocław. www.wprost.pl, 459 pp.
 
29.
Zamasz, K. 2015. Economic efficiency of an energy company in the conditions of introducing the capacity market (Efektywność ekonomiczna przedsiębiorstwa energetycznego w warunkach wprowadzenia rynku mocy). Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa, p. 18 (in Polish).
 
30.
Zamasz, K. 2019. Economic efficiency of a power company after the implementation of the capacity market, PWN, Warszawa, p. 29.
 
eISSN:2720-569X
ISSN:1429-6675
Journals System - logo
Scroll to top