Znalostní evaluace společenské odpovědnosti firem
|
|
- Nela Šmídová
- před 8 lety
- Počet zobrazení:
Transkript
1 Znalostní evaluace společenské odpovědnosti firem Miroslav POKORNÝ, Dana POKORNÁ Moravská vysoká škola Olomouc, o.p.s., Jeremenkova 42, Olomouc Abstrakt Nedílnou součástí moderního podnikání je oblast, zahrnující aktivity společenské odpovědnosti firem (CSR). Z hlediska obecné teorie systémů lze CSR pojímat jako jeden ze systémů, které lze na objektu podniku vymezit a definovat. Chování a vlastnosti takového systému můžeme studovat simulacemi pomocí jeho abstraktního modelu. Pro kvantitativní evaluaci společenské odpovědnosti firmy je v referátu uvažován systém, jehož vstupní veličiny jsou její specifické aktivity v oblasti ekonomické, sociální a environmentální, výstupní veličinou pak stupeň úrovně její CSR. Jelikož systém CSR je nutno považovat za systém složitý (komplexní), bylo pro vytvoření jeho modelu použito metody nenumerického znalostního (jazykového) modelování. Fuzzy-logický pravidlový model CSR byl tak navržen a realizován v programovém prostředí MATLAB, jeho funkce byla ověřena simulačními experimenty. Klíčová slova: společenská odpovědnost firem CSR, komplexní systém, znalosti, mentální model, umělá inteligence, jazykový fuzzy model, simulace 1. Úvod Nedílnou součástí moderního podnikání je oblast, zahrnující aktivity společenské odpovědnosti firem (CSR). Aktivity, spojené se společenskou odpovědností firmy, je možno rozdělit do tří základních oblastí - ekonomické, sociální a environmentální. Stupeň společenské odpovědnosti firmy může být měřen a kvantifikován tím, jak organizace zvažuje a realizuje veškerá svá opatření s ohledem na dopady na sebe samu i své okolí. Úloha objektivního (numerického) hodnocení stupně CSR je zřejmě úlohou složitou. Objektivizace stanovení stupně CSR firmy je především otázkou vytvoření odpovídajícího matematického modelu. Kvantifikace jednotlivých aktivit, stanovení jejich vlivu a váhy na 1
2 stupeň CSR a definice odpovídajících funkčních závislostí vyžadují zjednodušování, která mohou být příčinou nedostatečné adekvátnosti výsledného modelu. Na druhé straně je evidentní, že zkušený odborník dovede ohodnotit stupeň CSR subjektivně, na základě svých odborných znalostí a hlavně praktických zkušeností. Je vybaven příslušnými znalostmi a ve svém mozku má vytvořen mentální model řešeného problému. Tento model je zřejmě nenumerický, avšak velmi efektivní. Objektivizace stanovení stupně CSR je tedy především otázkou počítačové formalizace takového expertního mentálního modelu a nalezení vhodných procedur (algoritmů), které při respektování konkrétních dat určité firmy dovedou vyvodit stejně kvalitní závěry. Metody takových postupů jsou oblastí zájmu vědního oboru umělá inteligence [5]. V jejím rámci byly vyvinuty nástroje, pomocí nichž lze na expertních znalostech postavený mentální model formalizovat jako jazykový nenumerický model pravidlový. Referát přibližuje použité principy a jejich aplikaci. Pro kvantitativní evaluaci společenské odpovědnosti firmy je uvažován systém, jehož vstupní veličiny jsou specifické aktivity v oblasti ekonomické, sociální a environmentální, výstupní veličinou pak stupeň úrovně její CSR. Pro vytvoření abstraktního modelu takového systému bylo využito metody nenumerického znalostního (jazykového) fuzzy modelování. Znalostní fuzzy-logický pravidlový model CSR byl navržen a realizován v programovém prostředí MATLAB, jeho funkce byla ověřena simulačními experimenty. 2. Společenská odpovědnost firem CSR Společenskou odpovědností firem (CSR - Corporate Social Responsibility) se v obecné rovině rozumí pozitivní postoje, praktiky či programy, zakomponované do podnikatelské strategie firmy na úrovni jejího nejvyššího vedení [1]. Podnik je však přímou součástí společnosti, ve které vyvíjí své aktivity. Jejich prvotním cílem je tvorba zisku. Maximalizace zisku však musí jít ruku v ruce s odpovědností vůči společnosti, protože podnik není izolovanou jednotkou, ale je součástí širšího systému vztahů. Jeho finální prosperita bude záviset na zdraví okolní společnosti a v neposlední řadě i na náladě okolní společnosti vůči němu. Evropská unie definuje CSR jako dobrovolnou integraci sociálních a ekologických hledisek do každodenních firemních operací a interakcí [2]. Charakteristickým rysem je pak přijímání závazků, které jdou nad zákonný rámec. Odpovědné firmy se tak dobrovolně rozhodují dělat i to, co není přímo zákonem nařízeno. Přistoupení k CSR tak vyžaduje posun 2
3 pohledu na vlastní společenskou roli z úrovně profit only k širšímu kontextu pohledu people planet profit. Jde tedy především o přistoupení k etické dimenzi v podnikání. Aktivity, spojené se společenskou odpovědností firmy, je možno rozdělit do tří základních oblastí: - oblasti ekonomické etický kodex, protikorupční postoje, transparentnost, ochrana duševního vlastnictví, vztahy se zákazníky a investory, dodavateli i odběrateli, kvalita a bezpečnost produktů a služeb; - oblasti sociální firemní dobrovolnictví, zaměstnanecká politika, zdraví, bezpečnost, vzdělávání, rekvalifikace, zaměstnávání minoritních a ohrožených skupin obyvatelstva, rovnost mužů a žen, odmítnutí dětské práce, lidská práva, spolupráce s místní správou a zájmovými skupinami, zlepšování sociálního klimatu; - oblasti environmentální ekologie, ochrana přírodních zdrojů, investice do ekologie, ekologická firemní kultura. Stupeň společenské odpovědnosti firmy může být měřen a kvantifikován tím, jak organizace zvažuje a realizuje veškerá svá opatření s ohledem na dopady na sebe samu i své okolí. Tyto dopady lze tedy pozorovat - vně firmy ve větší přitažlivosti pro investory, větší transparentnosti a posílení důvěryhodnosti, dlouhodobé udržitelnosti firmy, budování si reputace a z ní vyplývající posílení pozice na trhu, odlišení od konkurence, růstu prodeje a věrnosti zákazníků, budování politického kapitálu, větší atraktivitě pro potencionální strategické partnery, v lepší pověsti firmy i značky, - uvnitř firmy - v posílení firemní kultury, vytváření nových pracovních příležitostí, možnosti získávat a udržet si loajální zaměstnance a ve sníženém riziku bojkotů a stávek [1]. 3. CSR jako systém a jeho modelování Z hlediska obecné teorie systémů lze CSR, popsanou v předchozí podkapitole, pojímat jako jeden ze systémů, které lze na objektu podniku vymezit a definovat (takovými systémy mohou být např. systém výrobní, systém zásobovací, systém skladovací, systém údržby, systém odměňování) [3]. 3
4 Z hlediska systémové teorie je každý systém definován svými prvky a jejich vazbami [2]. Vícerozměrný systém CSR tak lze definovat množinou jeho m- vstupů X a množinou jeho n- výstupů Y, které jsou vázány vztahy přenosové funkce F Y F(X ) (1) Jako vstupní veličiny systému CSR můžeme považovat aktivity podniku v oblasti ekonomické, sociální i environmentální. Za výstupní veličiny systému CSR můžeme považovat interní i externí dopady aktivit CSR. Obojí jsou vyjmenovány v kap. 2. Vzhledem k složitosti a multidimenzionálnosti funkční závislosti F systému CSR jej řadíme do třídy systémů komplexních (složitých). Vyšetřování vlastností takového systému a studium jeho chování můžeme provádět nejlépe s využitím jeho abstraktního modelu simulacemi na počítači [3]. Proces vytvoření abstraktního modelu systému spočívá pak v nalezení struktury modelu a následně v identifikaci jeho parametrů tak, aby chování modelu a chování modelovaného systému bylo co nejvíce shodné. Klíčovou pozici v metodologii abstraktního modelování zaujímají modely matematické (numerické). Takové modely považujeme za modely konvenční. Využívají matematického formálního aparátu (rovnice, soustavy rovnic, vztahy z teorie klasických množin, algebry, teorie pravděpodobnosti, matematické statistiky a logiky). Matematické modely odrážejí obecně platné zákonitosti a jsou ve své podstatě modely precizními. Mohou být adekvátní pouze tehdy, předpokládáme-li také preciznost a určitost chování modelované soustavy [4]. Matematické (numerické) modely nemohou být zcela a vždy adekvátní realitě světa, která je vždy přirozeně nepřesná a více či méně neurčitá. Informace, které máme k dispozici jako základ pro tvorbu modelů, jsou často ne zcela přesné nebo i neúplné. Taková situace je typická zvláště v případech modelování komplexních soustav a plně platí i pro případ soustavy CSR. Snaha o zvýšení adekvátnosti matematického modelu prohlubováním jeho složitosti nemusí vést k cíli, protože složité modely vyžadují informace, které jsou náročné způsobem svého získávání a nesou i vysoké nároky na svoji kvalitu. Tato skutečnost je formulována Zadehovým principem inkompatibility [5]: Tak, jak roste složitost systému, klesá naše schopnost činit precizní a přitom ještě použitelná tvrzení o jeho chování. Existuje práh, po jehož překonání se stávají preciznost a použitelnost téměř vzájemně se vylučujícími charakteristikami. 4
5 Rozšiřování a prohlubování složitosti matematických modelů (např. zahrnování dalších, dosud neuvažovaných vstupních veličin, používání nelineárních závislostí namísto dosavadní linearizace, zavádění dynamiky do popisu chování soustavy) k vyřešení kvalitního a adekvátního a přitom robustního a v praxi spolehlivého modelu k cíli vždy nevede. 4. Umělá inteligence a její přístupy modelování Je všeobecně známo, že v řadě případů - zvláště při analýze a predikci chování komplexních soustav - jsou v praxi úspěšné úsudky a závěry, které získává zkušený odborník (expert) na základě rozhodovacích procesů ve svém mozku. Tyto závěry jsou stejně jako v případě klasické matematické analýzy postaveny na zpracování informací, k jejich vyvození je však použito jiného než matematického (numerického) aparátu. Matematické modely jsou postaveny na obecných (objektivních) zákonitostech v oblastech techniky, přírody a společnosti. Podstatná je skutečnost, že expert má k dispozici kromě takových znalostí obecných zákonitostí i znalosti subjektivní, získané dlouhodobou praxí a osobními zkušenostmi. Jsou to nejrůznější poznatky, heuristiky, intuice až metaznalosti. Jsou to znalosti, jejichž platnost nelze často ani obecně dokázat expert však ví, že mu v řadě případů pomohly ke správnému řešení. Právě tyto znalosti z něj dělají experta a odlišují jej od běžných profesních pracovníků. Obecně je zahrnujeme pod pojem know-how. Víme, jaký má know-how význam pro kvalitu lidské činnosti. Rozhodovací procesy v mozku jsou sice postaveny i na využití obecných znalostí jejich vyšší kvalita je však především dána využitím znalostí subjektivních. K vyvozování závěrů jsou pak používány vysoce efektivní (a přitom zřejmě jednoduché) nenumerické přístupy. Zde je třeba si uvědomit zásadní skutečnost vyvozovací procesy v mozku nejsou postaveny na matematických, numerických přístupech, nýbrž na přístupech jazykových a slovních. Jedná se totiž o nenumerické modely mentální. Lidské uvažování a řešení problémů není principiálně postaveno na výpočtech. Velký význam mají mentální modely zvláště dnes, kdy superturbulentní doba přináší stále častější a nečekané odchylky od obecných zákonitostí. Např. klasické metody predikce chování soustav (obecné statistické metody, založené na extrapolaci, trendech, vlastnostech řad) jsou stále méně použitelné a stéle větší význam má využití znalostí, zkušeností, heuristik až intuice. Uvažujeme-li problém vybudování takového programového systému, který by řešil daný problém stejně kvalitně jako expert, musíme vyřešit dvě základní úlohy: 5
6 a) jakým způsobem formalizovat v počítači lidské znalosti hlavně subjektivní (tj. formalizovat v počítači mentální model) b) na jakých principech vybudovat logické algoritmy, které budou nad těmito znalostmi operovat a vyvozovat pomocí nich závěry. Řešení těchto problémů spadá do oblasti zájmu nekonvenčního vědního oboru umělá inteligence. V jejím rámci byly vyvinuty metody znalostního modelování, na jejichž principech je možno budovat jazykové, slovní (a tudíž nenumerické) modely a realizovat nekonvenční lingvistické logiky [4], [5]. 5. Znalostní modelování komplexních systémů Uvažujme proces hodnocení CSR expertem. V procesu svého rozhodování o evaluaci musí uplatnit jak informace o konkrétní situaci, tak i své dosavadní znalosti z oblasti projevů a efektů CSR. Tyto znalosti tvoří jeho mentální model CSR. Jak již bylo řečeno, takový mentální model, reflektující komplexní CSR systém, může být značně složitý. Na základě znalostí a mentálního modelu lze pomocí přístupů znalostního modelování vytvořit odpovídající abstraktní znalostní model, implementovatelný v počítači. Pokud tedy existuje expert, který dovede pomocí svého mentálního modelu CSR správně hodnotit, lze vytvořit odpovídající model znalostní, který v procesu počítačové simulace musí dát výsledek obdobně kvalitní. Jak již bylo řečeno, problémy počítačové reprezentace mentálních modelů a jejich efektivního využití jsou jednou z oblastí zájmu vědního oboru umělá inteligence. Základním faktem, který je třeba při řešení takových problémů uvážit, je skutečnost, že znalosti nejsou v lidském mozku uloženy formou matematických analytických výrazů (např. rovnic). K závěrům při řešení složitých problémů nedospíváme pomocí numerických výpočtů. Výzkumy ukázaly, že základem konstrukce mentálních modelů v lidském mozku jsou nenumerické, a to jazykové výrazy, jejichž bohatý sortiment je schopen vyjádřit i velmi složité poznatky a jejich vzájemné vazby. Podstatným rysem slovního výrazu je jeho jazyková neurčitost - vágnost. Je prokázáno, že právě schopnost efektivního využití vágnosti jazykových výrazů je základem vysoké kvality mentálních modelů. K tomu přispívá i vysoká efektivita mozkových vyvozovacích logických procedur [5]. 6
7 Chceme-li vytvořit počítačový program, který by vykazoval stejnou kvalitu řešení problémů jako expert, musíme vyřešit problém počítačové (tedy nutně numerické) reprezentace znalostí (jejichž povaha je nenumerická) a vytvořit logické procedury, které by operacemi nad uloženými znalostmi vyvodily závěry. Jak již bylo řečeno, podstatná je přitom nutná formalizace neurčitosti jazykových výrazů a schopnost jejího využití [6]. V referátu je uvedena jedna z možností řešení těchto problémů - využití přístupů fuzzy množinové matematiky a fuzzy logiky. Vágní jazykové výrazy, které odborník používá ve svých mentálních pochodech, (NÍZKÝ ODBYT, VYSOKÝ ODBYT, MALÝ ZISK, VELKÝ ZISK) jsou v jazykových (slovních) fuzzy modelech formalizovány pomocí fuzzy množin a vystupují v úloze vstupních a výstupních jazykových proměnných (ODBYT, ZISK) a jejich jazykových hodnot (NÍZKÝ, VYSOKÝ, MALÝ, VELKÝ). Vyvozovací procedury využívají principů vícehodnotové jazykové fuzzy logiky. Znalosti jsou uloženy pomocí vět přirozeného jazyka ve standardní formě podmíněných pravidel (báze znalostí), vyvozovací procedury jsou reprezentovány algoritmy s fuzzy-logickými operacemi (inferenční nebo řídicí mechanizmus) [6]. Jazykové modely využívají k reprezentaci znalostí o chování systémů standardních pravidel typu JESTLIĚ PAK (anglicky IF THEN). Obecný tvar pravidla R, které reprezentuje znalost, že při vzniku situace existence n- určitých předpokladů P 1 až P n je třeba učinit závěr Z, je R: IF (P 1 ) and and (P n ) THEN (Z) (2) Takové pravidlo můžeme považovat za jednoduchý jazykový fuzzy model FM s n- vstupními jazykovými proměnnými (předpoklad P 1 ),, (předpoklad P n ) a jednou jazykovou proměnnou výstupní (závěr Z) Obr.1. Složité fuzzy modely jsou pak představovány soustavami takových pravidel (2). Obr.1 Schéma fuzzy modelu FM Jako ilustrační příklad uvažujme fragment mentálního modelu závislosti zisku na velikosti odbytu a nákladů. Nechť takový model zahrnuje mj. takovou znalost: 7
8 V situaci, kdy odbyt je vysoký a náklady jsou nízké, bude zisk vysoký. Pokud je však odbyt pouze střední vysoký a náklady zůstanou vysoké, bude zisk pouze střední. Označme dvě vstupní jazykové proměnné modelu ODB a NAKL, jejich jazykové hodnoty (které budeme pro formalizaci naší znalosti v počítači potřebovat) VYS, NIZ a STR. Výstupní jazykovou proměnnou označme identifikátorem Z a její potřebné jazykové hodnoty VEL a STR. Taková znalost bude v jazykovém fuzzy modelu formalizována dvěma pravidly R 1 a R 2, která budou mít podle (2) tvar: R1: IF (ODB is VYS) and (NAKL is NIZ) THEN (Z is VEL) R2: IF (ODB is STR) and (NAKL is VYS) THEN (Z is STR) (3) Pravidla R 1 a R 2 představují jen fragment fuzzy modelu úplný popis závislosti zisku na odbytu a nákladech by vyžadoval deklaraci dalších pravidel, jejichž soustava pak bude tvořit model úplný. Způsob zápisu vágních jazykových výrazů pomocí fuzzy množin uvedeme na příkladu jazykových hodnot proměnné NÁKLADY (NAKL). Tři fuzzy množiny, formalizující hodnoty NÍZKÉ, STŘEDNÍ a VYSOKÉ náklady, jsou na Obr.2 vyjádřeny svými funkcemi příslušnosti a označeny NIZ, STR a VYS. Obr.2 Funkce příslušnosti fuzzy množin jazykových hodnot proměnné NAKL Tyto funkce příslušnosti umožňují přiřadit jakékoliv konkrétní výši nákladů v tiskč stupeň jejich příslušnosti 8
9 NAKL 0, 1 (4) k jednotlivým jazykovým hodnotám. Tak lze vyjádřit, nakolik považujeme konkrétní výši nákladů jako nízkou, střední nebo vysokou. Na Obr.2 je uveden příklad takového ohodnocení nákladů ve výši 110tisKč. Podle tvarů funkcí příslušnosti je tato suma považována za nízkou se stupněm příslušnosti NIZ NAKL 0 střední se stupněm příslušnosti STR NAKL 0, 7 a vysokou se stupněm příslušnosti NAKL 0, 4. VYS Slovně lze tak interpretovat výši nákladů takto: Náklady ve výši 110tisKč nejsou ani střední, ani vysoké, lze je považovat za spíše střední. V žádném případě je však nelze považovat za nízké. Významná je skutečnost, že se nenumerický slovní fuzzy model chová (uvažujeme-li jej jako jako černou skříňku) stejně jako konvenční model matematický vstupní proměnné mohou mít tvar čísel a také výstupní hodnota může mít číselný tvar. Procedura, jíž se vstupní číselné proměnné transformují do formy kterou fuzzy model vyžaduje probíhá podle Obr.2 a nazývá se fuzzifikace. Výstupem fuzzy modelu je sice fuzzy množina - tu však lze v případě potřeby opět transformovat do formy obyčejného čísla procedurou deffuzifikace. Proces vyvození výstupní hodnoty fuzzy modelu na základě konkrétních vstupních hodnot je schématicky nakreslen na Obr.3. 9
10 Obr.3 Proces vyvození výstupní hodnoty slovního fuzzy modelu Vysvětlení teoretických principů procesu z Obr.3 se vymyká účelu tohoto referátu a lze je nalézt v doporučené literatuře. Problematice jazykového fuzzy modelování a jeho využití v praxi bude pro odbornou veřejnost připravena speciální přednáška na MVSO. Následující podkapitoly jsou věnovány případové studii, v níž bude proveden ilustrační návrh a simulační ověření funkce experimentálního jazykového fuzzy modelu pro stanovení stupně CSR firmy. 6. Znalostní jazykový fuzzy model systému CSR Sestavme ilustrační experimentální jazykový model společenské odpovědnost firmy. Úroveň CSR budeme vypočítávat (vyvozovat) v závislosti na velikosti tří vybraných aktivit: UPZ (úroveň péče o zaměstnance), IET (výše investic do ekologických technologií), DOV (úroveň dodavatelsko-odběratelských vztahů). Mentální model tohoto (zřejmě zjednodušeného, proto experimentálního, ilustračního) systému je jednoduchý všechny tři vstupní proměnné ovlivňují velikost CSR jako proměnné výstupní pozitivně. Blokové schéma takového systému je uvedeno na Obr.4 (porovnej s Obr.1). Obr. 4 Schéma experimentálního systému CSR 10
11 Jak již bylo řečeno, vstupní jazykové proměnné fuzzy modelu byly vybrány tak, aby závislost stanovení stupně CSR na jejich velikosti byla evidentní a každý si ji mohl zkontrolovat V případ reálně použitelného modelu by bylo potřeba zahrnout další aktivity, rozšířit počet jazykových proměnných modelu i jejich jazykových hodnot a rozšířit jazykový model. Jména a identifikátory jazykových hodnot uvažovaných jazykových proměnných našeho modelu jsou následující: CSR UPZ IET Společenská odpovědnost firmy (výstupní - závisle proměnná modelu) Nízká (NIZ) Snížená (SNI) Uspokojivá (USP) Dobrá (DOB) - Velmi dobrá (VED) Výborná (VYB) Špičková (SPI) Úroveň péče o zaměstnance Nízká (NIZ) Střední (STR) Vysoká (VYS) Výše investic do ekologických technologií Nízká (NIZ) Střední (STR) Vysoká (VYS) DOV Úroveň dodavatelsko-odběratelských vztahů Uspokojivá (USP) Dobrá (DOB) Výborná (VYB) Jazykové hodnoty jazykových proměnných fuzzy modelu jsou v počítači reprezentovány fuzzy množinami, podobně jako na Obr.2. Pravidla jazykového modelu jsou formulována pro tři vstupní proměnné (UPZ, IET a DOV) a jednu proměnnou výstupní, kterou je CSR. Pravidla formuluje expert v našem případě reflektují v podstatě pouze obecné znalosti a jsou proto transparentní. Formu pravidel - porovnej s (2) a (3) - můžeme lehce zkontrolovat. Např. IF- THEN pravidlo R1 modelu v Tab.1 má tvar R1: IF (UPZ is VYS) and (IET is VYS) and (DOV is VYB ) THEN (CSR is SPI ) a formalizuje tuto znalost: Jestliže úroveň péče o zaměstnance firmy je vysoká, investice do ekologických technologií firmy jsou rovněž vysoké a úroveň dodavatelsko-odběratelských vztahů firmy je výborná, pak úroveň společenské odpovědnosti takové firmy můžeme považovat za špičkovou. Obdobně můžeme interpretovat sami i pravidla ostatní. Jazykový model (typu Mamdani) [6], uvedený svými 27 pravidly v Tab.1, tvoří tzv. bázi znalostí, nad níž operují algoritmy tzv. 11
12 jazykové fuzzy logiky (inferenční řídicí mechanizmus), který provádí proceduru výpočtu (vyvození) tvaru výstupní fuzzy množiny CSR. Báze znalostí je formalizací mentálního modelu CSR. Abychom mohli tento model použít k simulacím a vyvozování velikosti CSR, je nutno jej implementovat ve vhodném vývojovém programovém prostředí, vybaveném potřebnými procedurami pro zadávání vstupních hodnot, vyvozování a prezentaci výsledků. 7. Programová realizace modelu CSR Jazykový model byl vytvořen v prostředí Fuzzy ToolBoxu systému MATLAB v7.7 [7]. Tento program je vybaven možností interaktivní editace jazykových proměnných, jejich jazykových hodnot jakož i inferenčním fuzzy-logickým mechanizmem s možností nastavení všech jeho parametrů. Systém umožňuje ladění modelu i jeho interaktivní simulaci. Na Obr.5 a Obr.6 jsou uvedeny obrazovky editace funkcí příslušnosti fiuzzy množin jazykových hodnot vstupní jazykové proměnné UPZ a výstupní jazykové proměnné CSR. 12
13 Obr.5 Funkce příslušnosti fuzzy množin hodnot proměnné UPZ Obr.6 - Funkce příslušnosti fuzzy množin hodnot proměnné CSR 8. Experimentální ověření modelu Pro editaci jazykových fuzzy modelů a provádění simulačních výpočtů existuje celá řada počítačových programových nástrojů. Jako příklad uveďme použitý Fuzzy ToolBox programového systému MATLAB [7]. Simulační výpočty provádíme tak, že jako vstupy modelu dosazujeme číselné hodnoty vstupních proměnných a model vypočítává odpovídající hodnotu společenské odpovědnosti. Hodnoty vstupních veličin jsou zadávány jako normované číselné hodnoty v rozsahu Pro získání výstupní veličiny ve formě čísla (opět v rozsahu 0 100) je použita defuzifikační metoda COG (Center of Gravity) [6] viz Obr.3. Příklady simulací a jejich výsledků jsou uvedeny v Tab.2. 13
14 UPZ IET DOV CSR , , , , ,2 Tab.2 Příklady výsledků simulačních výpočtů Na Obr.7 je uvedena interaktivní obrazovka pro simulace. Nastaveny jsou hodnoty, odpovídající druhému řádku Tab.2, který je v ní vyznačen tučným písmem. Obr.7 Interaktivní simulační obrazovka R1 IF (UPZ is VYS) and (IET is VYS) and (DOV is VYB ) THEN (CSR is SPI ) 14
15 R2 IF (UPZ is VYS) and (IET is VYS) and (DOV is DOB) THEN (CSR is VYB) R3 IF (UPZ is VYS) and (IET is VYS) and (DOV is USP) THEN (CSR is VED) R4 IF (UPZ is VYS) and (IET is STR) and (DOV is VYB) THEN (CSR is VYB) R5 IF (UPZ is VYS) and (IET is STR) and (DOV is DOB) THEN (CSR is VED) R6 IF (UPZ is VYS) and (IET is STR) and (DOV is USP ) THEN (CSR is DOB) R7 IF (UPZ is VYS) and (IET is NIZ) and (DOV is VYB) THEN (CSR is VED) R8 IF (UPZ is VYS) and (IET is NIZ) and (DOV is DOB) THEN (CSR is DOB) R9 IF (UPZ is VYS) and (IET is NIZ) and (DOV is USP) THEN (CSR is USP) R10 IF (UPZ is STR) and (IET is VYS) and (DOV is VYB ) THEN (CSR is VYB) R11 IF (UPZ is STR) and (IET is VYS) and (DOV is DOB) THEN (CSR is VED) R12 IF (UPZ is STR) and (IET is VYS) and (DOV is USP) THEN (CSR is DOB) R13 IF (UPZ is STR) and (IET is STR) and (DOV is VYB) THEN (CSR is VED) R14 IF (UPZ is STR) and (IET is STR) and (DOV is DOB) THEN (CSR is DOB) R15 IF (UPZ is STR) and (IET is STR) and (DOV is USP) THEN (CSR is USP) R16 IF (UPZ is STR) and (IET is NIZ) and (DOV is VYB) THEN (CSR is DOB) R17 IF (UPZ is STR) and (IET is NIZ) and (DOV is DOB ) THEN (CSR is USP) R18 IF (UPZ is STR) and (IET is NIZ) and (DOV is USP ) THEN (CSR is SNI) R19 IF (UPZ is NIZ) and (IET is VYS) and (DOV is VYB) THEN (CSR is VED ) R20 IF (UPZ is NIZ) and (IET is VYS) and (DOV is DOB ) THEN (CSR is DOB) R21 IF (UPZ is NIZ) and (IET is VYS) and (DOV is USP) THEN (CSR is USP) R22 IF (UPZ is NIZ) and (IET is STR) and (DOV is VYB ) THEN (CSR is DOB) R23 IF (UPZ is NIZ) and (IET is STR) and (DOV is DOB) THEN (CSR is USP) R24 IF (UPZ is NIZ) and (IET is STR) and (DOV is USP) THEN (CSR is SNI) R25 IF (UPZ is NIZ) and (IET is NIZ) and (DOV is VYB) THEN (CSR is USP) R26 IF (UPZ is NIZ) and (IET is NIZ) and (DOV is DOB) THEN (CSR is SNI) R27 IF (UPZ is NIZ) and (IET is NIZ) and (DOV is USP) THEN (CSR is NIZ) Tab.1 - Tabulka pravidel báze znalostí 9. Závěr Společenská odpovědnost firem CSR zahrnuje takové aktivity z oblasti ekonomické, sociální a environmentální, které představují etickou dimenzi podnikání. Kvantitativní hodnocení stupně CSR je problémem, jehož efektivní řešení nabízí počítačové využití kvalitních subjektivních mentálních modelů zkušených expertů. Mentální modely jsou přitom postaveny na znalostech a expertních zkušenostech. Reprezetace mentálního modelu v počítači formou znalostního jazykového pravidlového modelu a vývoj algoritmů, které by operacemi nad takovým modelem vyvodily s ohledem na kvalitu konkrétních aktivit firmy 15
16 odpovídající velikost stupně její CSR, jsou středem zájmu vědního oboru umělá inteligence. V referátu jsou vysvětleny základní principy jazykového modelování a jejich použití v případě návrhu ilustračního jazykového modelu systému pro stanovení stupně CSR. Jazykový model a vyvozovací algoritmy využívají přístupů fuzzy množinové matematiky a vícehodnotové jazykové fuzzy logiky. Model byl implementován ve vývojovém prostředí Fuzzy ToolBoxu systému MATLAB a jeho funkce byla potvrzena simulačními experimenty. Využití metody znalostního modelování dovoluje vytvořit jazykový model, který umožňuje zahrnout do procedury stanovení velikosti výstupní proměnné expertní znalosti, zkušenosti, heuristiky a intuici (know-how). Hlubší vysvětlení teoretických principů procedur znalostního jazykového fuzzy modelování a jeho aplikace jsou nad rámcem tohoto referátu. Problematice jazykového fuzzy modelování a jeho využití v praxi bude na MVSO věnován příspěvek do jejího odborného časopisu EMI, pro odbornou veřejnost bude o problematice znalostního modelování připravena na MVSO v Olomouci speciální přednáška. Poděkování Tento příspěvek vznikl s využitím finanční podpory projektu CZ.1.07/2.3.00/ : Aplikovatelný systém dalšího vzdělávání ve VaV. Literatura [1] PETŘÍKOVÁ,R. A KOL.Společenská odpovědnost organizací, DTO CZ, sro., 2008 [2] The European Business Network for Corporate Social Responsibility, [3] POKORNÝ,M., LAVRINČÍK,J.Teorie systémů I, MVSO Olomouc, 2009 [4] POKORNÝ,M.Modelování systémů v oblasti společenských věd, APSYS, MVSO, 2010 [5] MAŘÍK,V A KOL.Umělá inteligence,academia Praha,2000, ISBN [6] NOVÁK,V. Základy fuzzy modelování, BEN Praha, 2000, ISBN [7] MathWorks, Inc. MATLAB 7.7, Natick, MA
POČÍTAČOVÁ FORMALIZACE MENTÁLNÍCH MODELŮ METODAMI JAZYKOVÉHO FUZZY MODELOVÁNÍ
POČÍTAČOVÁ FORMALIZACE MENTÁLNÍCH MODELŮ METODAMI JAZYKOVÉHO FUZZY MODELOVÁNÍ ON MENTAL MODELS FORMALIZATION THROUGH THE METHODS OF LINGUISTIC FUZZY MODELLING Miroslav POKORNÝ, Jan LAVRINČÍK, Jiří DOSTÁL
VíceZapojení zaměstnanců a zaměstnavatelů do řešení otázek Společenské odpovědnosti firem ve stavebnictví
Zapojení zaměstnanců a zaměstnavatelů do řešení otázek Společenské odpovědnosti firem ve stavebnictví Projekt CZ.1.04/1.1.01/02.00013 Posilování bipartitního dialogu v odvětvích Realizátor projektu: Konfederace
VíceENVIRONMENTÁLNÍ BEZPEČNOST CORPORATE SOCIAL RESPONSIBILITY SPOLEČENSKÁ ODPOVĚDNOST FIREM Ing. ALENA OULEHLOVÁ, Ph.D.
ENVIRONMENTÁLNÍ BEZPEČNOST CORPORATE SOCIAL RESPONSIBILITY SPOLEČENSKÁ ODPOVĚDNOST FIREM Ing. ALENA OULEHLOVÁ, Ph.D. Operační program Vzdělávání pro konkurenceschopnost Projekt: Vzdělávání pro bezpečnostní
VícePOČÍTAČOVÁ FORMALIZACE MENTÁLNÍCH MODELŮ METODAMI PRAVDĚPODOBNOSTNÍHO JAZYKOVÉHO MODELOVÁNÍ
POČÍTAČOVÁ FORMALIZACE MENTÁLNÍCH MODELŮ METODAMI PRAVDĚPODOBNOSTNÍHO JAZYKOVÉHO MODELOVÁNÍ ON MENTAL MODELS FORMALIZATION THROUGH THE METHODS OF PROBABILISTIC LINGUISTIC MODELLING Zdeňka Krišová, Miroslav
VíceUsuzování za neurčitosti
Usuzování za neurčitosti 25.11.2014 8-1 Usuzování za neurčitosti Hypotetické usuzování a zpětná indukce Míry postačitelnosti a nezbytnosti Kombinace důkazů Šíření pravděpodobnosti v inferenčních sítích
VíceCENA HEJTMANA za uplatňování konceptu
Číslo: NPK 20 Číslo vydání: 2 Strana: 1 Název: Cena hejtmana za uplatňování konceptu společenské odpovědnosti Statut Celkem stran: 5 Platnost od: 2015 Počet příloh: 7 Rada kvality České republiky CENA
VíceLINGUISTIC EVALUATION OF PUPIL'S KNOWLEDGE. Zdeňka KRIŠOVÁ
THEORETICAL ARTICLES LINGUISTIC EVALUATION OF PUPIL'S KNOWLEDGE Zdeňka KRIŠOVÁ Abstract: The evaluation is a natural part of any educational activity. It is often expressed quantitatively evaluation stage
VíceAPLIKOVANÁ UMĚLÁ INTELIGENCE
Vysoká škola báňská - Technická univerzita Ostrava Fakulta elektrotechniky a informatiky Katedra měřicí a řídicí techniky APLIKOVANÁ UMĚLÁ INTELIGENCE Miroslav Pokorný Ostrava 2005 OBSAH 1 ÚVOD - MODELOVÁNÍ
VíceKOMORA SOCIÁLNÍCH PODNIKŮ
SPOLEČENSKÁ ODPOVĚDNOST KOMERČNÍ SFÉRY Ing. Milan Venclík, MBA SPOLEČENSKY ODPOVĚDNÁ FIRMA Společenská odpovědnost firem (Corporate SocialResponsibility CSR) se stala fenoménem současné doby. Přestože
VíceZpracování neurčitosti
Zpracování neurčitosti Úvod do znalostního inženýrství, ZS 2015/16 7-1 Usuzování za neurčitosti Neurčitost: Při vytváření ZS obvykle nejsou všechny informace naprosto korektní mohou být víceznačné, vágní,
VíceCena hejtmana kraje za společenskou odpovědnost
Cena hejtmana kraje za společenskou odpovědnost Uživatelská příručka Rok 2015 Zavedli jsme systém environmentálního řízení a auditu 1. Úvodem Hejtman Moravskoslezského kraje spolu s Radou kvality ČR vyhlašují:
VíceUŽIVATELSKÁ PŘÍRUČKA
UŽIVATELSKÁ PŘÍRUČKA 1. Úvodem Cenu hejtmana Plzeňského kraje za společenskou odpovědnost pro rok 2013 vyhlašují: Rada Plzeňského kraje Asociace společensky odpovědných firem Regionální hospodářská komora
VíceModelování a simulace Lukáš Otte
Modelování a simulace 2013 Lukáš Otte Význam, účel a výhody MaS Simulační modely jsou nezbytné pro: oblast vědy a výzkumu (základní i aplikovaný výzkum) analýzy složitých dyn. systémů a tech. procesů oblast
VíceSpolečenská odpovědnost firem
Společenská odpovědnost firem 15. 2. 2007 Krátce o historii... Diskuze o CSR jsou téměř 3 desetiletí staré, datují se od prvního Dne země v USA v roce 1970 1970 a 1980 CSR se posouvá dopředu pod tíhou
VíceSpolečenská odpovědnost - nabídnout víc, než co zákon vyžaduje a společnost očekává
Společenská odpovědnost - nabídnout víc, než co zákon vyžaduje a společnost očekává 1. ročník konference: Společenská odpovědnost v organizacích veřejné správy, 19. 11. 2013 Brno JUDr. Věra Vojáčková,
VíceCena hejtmana kraje za společenskou odpovědnost. Uživatelská příručka
Cena hejtmana kraje za společenskou odpovědnost Uživatelská příručka Rok 2012 1. Úvodem Rada Moravskoslezského kraje spolu s Radou kvality ČR vyhlašují: Cenu hejtmana kraje za společenskou odpovědnost
VíceZNALOSTNÍ SYSTÉMY ŘÍZENÍ
VŠB - TECHNICKÁ UNIVERZITA V OSTRAVĚ Fakulta elektrotechniky a informatiky ZNALOSTNÍ SYSTÉMY ŘÍZENÍ Miroslav Pokorný Martin Moštěk Petr Želasko Ostrava 2005 OBSAH 1. ÚVOD... 1 1.1 Krize klasické matematiky...
VíceZáklady fuzzy řízení a regulace
Ing. Ondřej Andrš Obsah Úvod do problematiky měkkého programování Základy fuzzy množin a lingvistické proměnné Fuzzyfikace Základní operace s fuzzy množinami Vyhodnocování rozhodovacích pravidel inferenční
VíceOSA. maximalizace minimalizace 1/22
OSA Systémová analýza metodika používaná k navrhování a racionalizaci systémů v podmínkách neurčitosti vyšší stupeň operační analýzy Operační analýza (výzkum) soubor metod umožňující řešit rozhodovací,
VíceV současné době lze vysledovat dva přístupy k CSR:
Společenská odpovědnost organizací (CSR) je koncept, známý v České republice řadu let. Společensky odpovědné aktivity, angažovanost vůči komunitě, realizace veřejně prospěšných projektů, to vše značí rostoucí
Více7. Funkce jedné reálné proměnné, základní pojmy
, základní pojmy POJEM FUNKCE JEDNÉ PROMĚNNÉ Reálná funkce f jedné reálné proměnné je funkce (zobrazení) f: X Y, kde X, Y R. Jde o zvláštní případ obecného pojmu funkce definovaného v přednášce. Poznámka:
VíceManažerská ekonomika
PODNIKOVÝ MANAGEMENT (zkouška č. 12) Cíl předmětu Získat znalosti zákonitostí úspěšného řízení organizace a přehled o současné teorii a praxi managementu. Seznámit se s moderními manažerskými metodami
Více5. Umělé neuronové sítě. Neuronové sítě
Neuronové sítě Přesný algoritmus práce přírodních neuronových systémů není doposud znám. Přesto experimentální výsledky na modelech těchto systémů dávají dnes velmi slibné výsledky. Tyto systémy, včetně
VíceFuzzy logika. Informační a znalostní systémy
Fuzzy logika Informační a znalostní systémy Fuzzy logika a odvozování Lotfi A. Zadeh (*1921) Lidé nepotřebují přesnou číslem vyjádřenou informaci a přesto jsou schopni rozhodovat na vysoké úrovni, odpovídající
VíceExpertní systémy. 1. Úvod k expertním systémům. Cíl kapitoly:
Expertní systémy Cíl kapitoly: Úkolem této kapitoly je pochopení významu expertních systémů, umět rozpoznat expertní systémy od klasicky naprogramovaných systémů a naučit se jejich tvorbu a základní vlastnosti.
VíceManagement rizika Bc. Ing. Karina Mužáková, Ph.D. BIVŠ,
Management rizika Bc. Ing. Karina Mužáková, Ph.D. BIVŠ, 2015 1 5/ Řízení rizika na úrovni projektu, podniku a v rámci corporate governance. BIVŠ, 2015 2 Definice projektu říká, že se jedná o činnost, která
VíceCSR a manažerská odpovědnost
Impuls Fórum Corporate Social Responsibility Hodnotově orientovaná manažerská odpovědnost v podnikatelské sféře CSR a manažerská odpovědnost Prof. Dr. Dr. Peter Fonk Vedoucí Institutu pro aplikovanou etiku
VícePROPOJENÍ VĚDY, VÝZKUMU, VZDĚLÁVÁNÍ A PODNIKOVÉ PRAXE. PhDr. Dana Pokorná, Ph.D. Mgr. Jiřina Sojková, Státní zámek Sychrov, 21. 23. 5.
PROPOJENÍ VĚDY, VÝZKUMU, VZDĚLÁVÁNÍ A PODNIKOVÉ PRAXE PhDr. Dana Pokorná, Ph.D. Mgr. Jiřina Sojková, Státní zámek Sychrov, 21. 23. 5. 2012 APSYS Aplikovatelný systém dalšího vzdělávání pracovníků ve vědě
VíceAlgoritmus. Přesné znění definice algoritmu zní: Algoritmus je procedura proveditelná Turingovým strojem.
Algoritmus Algoritmus je schematický postup pro řešení určitého druhu problémů, který je prováděn pomocí konečného množství přesně definovaných kroků. nebo Algoritmus lze definovat jako jednoznačně určenou
VíceU Úvod do modelování a simulace systémů
U Úvod do modelování a simulace systémů Vyšetřování rozsáhlých soustav mnohdy nelze provádět analytickým výpočtem.často je nutné zkoumat chování zařízení v mezních situacích, do kterých se skutečné zařízení
VíceObsah. Část I Řízením k inovacím 1. 1 Klíčové otázky při řízení inovací 3. 2 Inovace jako řídicí proces 63 III
III Část I Řízením k inovacím 1 1 Klíčové otázky při řízení inovací 3 1.1 Inovace a konkurenční výhoda......................................6 1.2 Typy inovací...................................................11
VíceModerní systémy pro získávání znalostí z informací a dat
Moderní systémy pro získávání znalostí z informací a dat Jan Žižka IBA Institut biostatistiky a analýz PřF & LF, Masarykova universita Kamenice 126/3, 625 00 Brno Email: zizka@iba.muni.cz Bioinformatika:
VíceObecné schéma řízení rizik, stanovení rozsahu a cíle analýzy rizik, metody sběru a interpretace vstupních dat
Obecné schéma řízení rizik, stanovení rozsahu a cíle analýzy rizik, metody sběru a interpretace vstupních dat doc. Ing. Alena Oulehlová, Ph.D. Univerzita obrany Fakulta vojenského leadershipu Katedra krizového
VícePravděpodobnost a statistika
Pravděpodobnost a statistika 1 Náhodné pokusy a náhodné jevy Činnostem, jejichž výsledek není jednoznačně určen podmínkami, za kterých probíhají, a které jsou (alespoň teoreticky) neomezeně opakovatelné,
VíceVysoká škola finanční a správní, o.p.s. Katedra řízení podniku a podnikové ekonomiky. Metodické listy pro předmět ŘÍZENÍ PODNIKU 2
Vysoká škola finanční a správní, o.p.s. Katedra řízení podniku a podnikové ekonomiky Metodické listy pro předmět ŘÍZENÍ PODNIKU 2 Studium předmětu umožní studentům základní orientaci v procesech, které
Více12 DYNAMIKA SOUSTAVY HMOTNÝCH BODŮ
56 12 DYNAMIKA SOUSTAVY HMOTNÝCH BODŮ Těžiště I. impulsová věta - věta o pohybu těžiště II. impulsová věta Zákony zachování v izolované soustavě hmotných bodů Náhrada pohybu skutečných objektů pohybem
VíceVysoká škola finanční a správní, o.p.s. Katedra řízení podniku a podnikové ekonomiky. Metodické listy pro předmět ŘÍZENÍ PODNIKU I
Vysoká škola finanční a správní, o.p.s. Katedra řízení podniku a podnikové ekonomiky Metodické listy pro předmět ŘÍZENÍ PODNIKU I Studium předmětu umožní studentům základní orientaci v moderních přístupech,
VíceRozhodovací procesy 3
Rozhodovací procesy 3 Informace a riziko Příprava předmětu byla podpořena projektem OPPA č. CZ.2.17/3.1.00/33253 III rozhodování 1 Rozhodovací procesy Cíl přednášky 1-3: Význam rozhodování Rozhodování
VíceFuzzy regulátory Mamdaniho a Takagi-Sugenova typu. Návrh fuzzy regulátorů: F-I-A-D v regulátorech Mamdaniho typu. Fuzzifikace. Inference. Viz. obr.
Fuzzy regulátory Mamdaniho a Takagi-Sugenova typu Návrh fuzzy regulátorů: Fuzzifikace, (fuzzyfikace), (F) Inference, (I), Agregace, (A), Defuzzifikace (defuzzyfikace) (D). F-I-A-D v regulátorech Mamdaniho
VíceSpolečenská odpovědnost středních a velkých firem v sociální oblasti v Kraji Vysočina. Mgr. Daniel Hanzl, SVOŠ sociální Jihlava
Společenská odpovědnost středních a velkých firem v sociální oblasti v Kraji Vysočina Mgr. Daniel Hanzl, SVOŠ sociální Jihlava Definice společenské odpovědnosti firem I Společenská odpovědnost firem je
Více4.9.70. Logika a studijní předpoklady
4.9.70. Logika a studijní předpoklady Seminář je jednoletý, je určen pro studenty posledního ročníku čtyřletého studia, osmiletého studia a sportovní přípravy. Cílem přípravy je orientace ve formální logice,
VíceZÁKLADNÍ METODOLOGICKÁ PRAVIDLA PŘI ZPRACOVÁNÍ ODBORNÉHO TEXTU. Martina Cirbusová (z prezentace doc. Škopa)
ZÁKLADNÍ METODOLOGICKÁ PRAVIDLA PŘI ZPRACOVÁNÍ ODBORNÉHO TEXTU Martina Cirbusová (z prezentace doc. Škopa) OSNOVA Metodologie vs. Metoda vs. Metodika Základní postup práce Základní vědecké metody METODOLOGIE
VíceASOCIACE SPOLEČENSKY ODPOVĚDNÝCH FIREM
ASOCIACE SPOLEČENSKY ODPOVĚDNÝCH FIREM ASOCIACE SPOLEČENSKY ODPOVĚDNÝCH FIREM Žádný člověk není ostrovem, nikdo není sám pro sebe... www.spolecenskaodpovednostfirem.cz IMPLEMENTACE VZDĚLÁVÁNÍ O asociaci
VíceVyužití neuronové sítě pro identifikaci realného systému
1 Portál pre odborné publikovanie ISSN 1338-0087 Využití neuronové sítě pro identifikaci realného systému Pišan Radim Elektrotechnika 20.06.2011 Identifikace systémů je proces, kdy z naměřených dat můžeme
VíceNumerické dovednosti. PaedDr. Mgr. Hana Čechová
Numerické dovednosti PaedDr. Mgr. Hana Čechová Osnova 1. Numerické dovednosti 2. Matematická gramotnost 3. Úroveň matematické gramotnosti 4. Složky matematické gramotnosti http://zsujezd.blog.cz 2 Matematika
VíceVzdělávací obsah předmětu matematika a její aplikace je rozdělen na čtyři tématické okruhy:
4.2. Vzdělávací oblast: Matematika a její aplikace Vzdělávací obor: Matematika a její aplikace Charakteristika předmětu Matematika 1. Obsahové vymezení vyučovacího předmětu Vzdělávací oblast matematika
VíceMSFN Hodnocení firem aneb co to znamená úspěšná firma. 2018/2019 Marek Trabalka
MSFN Hodnocení firem aneb co to znamená úspěšná firma 2018/2019 Marek Trabalka Hodnocení firem Subjektivní Objektivní číselné vyjádření (CF, roční obrat) Kombinace Úspěch a hodnocení firmy Dosažení určitého
VíceFyzikální veličiny. - Obecně - Fyzikální veličiny - Zápis fyzikální veličiny - Rozměr fyzikální veličiny. Obecně
Fyzikální veličiny - Obecně - Fyzikální veličiny - Zápis fyzikální veličiny - Rozměr fyzikální veličiny Obecně Fyzika zkoumá objektivní realitu - hmotu - z určité stránky. Zabývá se její látkovou formou
VíceCena Ústeckého kraje. za společenskou odpovědnost
Ústecký kraj Hospodářská a sociální rada Ústeckého kraje Rada kvality České republiky Cena Ústeckého kraje za společenskou odpovědnost Uživatelská příručka Rok 2015 Cena Ústeckého kraje Rada kvality ĆR
Víceití empirických modelů při i optimalizaci procesu mokré granulace léčivl ková SVK ÚOT
Využit ití empirických modelů při i optimalizaci procesu mokré granulace léčivl Jana Kalčíkov ková 5. ročník Školitel: Doc. Ing. Zdeněk k Bělohlav, B CSc. Granulace Prášek Granule Vlhčivo Promíchávání
VíceSpecializace Kognitivní informatika
Specializace Kognitivní informatika Otevřené dveře specializace Kognitivní informatika, 10.5.2007 V rámci projektu, financovaného Evropským sociálním fondem pod č. 3206 Multi- a transdisciplinární obor
VíceČasové a organizační vymezení
Vzdělávací oblast Vzdělávací obor Vyučovací předmět Týdenní hodinové dotace Časové a organizační vymezení Matematika a její aplikace Matematika a její aplikace Matematika 1. stupeň 2. stupeň 1. ročník
VíceUMÌLÁ INTELIGENCE V MODELOVÁNÍ A ØÍZENÍ Miroslav POKORNÝ Praha 1996, BEN Miroslav Pokorný UMÌLÁ INTELIGENCE V MODELOVÁNÍ A ØÍZENÍ Bez pøedchozího písemného svolení nakladatelství nesmí být kterákoli èást
VíceMORAVSKÁ VYSOKÁ ŠKOLA OLOMOUC
MORAVSKÁ VYSOKÁ ŠKOLA OLOMOUC partner pro byznys inovace MORAVSKÁ VYSOKÁ ŠKOLA OLOMOUC Hlavní zaměření: Odborná specializace: EKONOMIKA a MANAGEMENT Inovační management Informační a komunikační technologie
VíceZkušenosti z auditů CSR. III. Ročník konference Společenská odpovědnost ve všech oblastech lidské činnosti
Zkušenosti z auditů CSR III. Ročník konference Společenská odpovědnost ve všech oblastech lidské činnosti Lednice 19.11.2015 20.11.2015 QUALIFORM, a.s. CERTIFIKACE SYSTÉMŮ MANAGEMENTU Služby certifikace
Více1.3 Prezentace vlastní přednášky. v Power-Pointu
Univerzita Pardubice Fakulta chemicko-technologická Katedra analytické chemie 1.3 Prezentace vlastní přednášky v Power-Pointu Ing. Jiří PLISKA I & C energo, a.s. V Římově 20. 1. 2013 OBSAH 1. Šablona...
Více1. MANAGEMENT. Pojem management zahrnuje tedy tyto obsahové roviny:
1. MANAGEMENT - činnost bez které se neobejde žádný větší organizační celek - věda i umění zároveň - nutnost řízení také v armádě, na univerzitách v umění i jinde. Potřeba řídit se objevuje už se vznikem
VíceCO JE A NENÍ NOVÉHO V MODELOVÁNÍ DYNAMICKÝCH SPOJITÝCH SYSTÉMŮ NA POČÍTAČI ZA PŮL STOLETÍ
CO JE A NENÍ NOVÉHO V MODELOVÁNÍ DYNAMICKÝCH SPOJITÝCH SYSTÉMŮ NA POČÍTAČI ZA PŮL STOLETÍ Historické rozdělení počítačových modelů Modelování jako průnik instrumentária kybernetiky 4 Motto: Stará slída
VíceRozhodovací procesy 2
Rozhodovací procesy 2 Základní pojmy a struktura rozhodování Příprava předmětu byla podpořena projektem OPPA č. CZ.2.17/3.1.00/33253 II rozhodování 1 Rozhodovací procesy Cíl přednášky 1-3: Význam rozhodování
VíceCena Ústeckého kraje. za společenskou odpovědnost
Ústecký kraj Hospodářská a sociální rada Ústeckého kraje Rada kvality České republiky Cena Ústeckého kraje za společenskou odpovědnost Uživatelská příručka Rok 2015 Cena Ústeckého kraje Rada kvality ĆR
VíceInformace a znalosti v organizaci
Informace a znalosti v organizaci Vladimíra Zádová Postavení informací a znalostí z hlediska úspěšnosti firmy Vnitřní faktory Rámec 7S faktorů úspěchu firmy [ Mc Kinsey ] Struktura Strategie Systémy Spolupracovníci
VíceFuzzy množiny, Fuzzy inference system. Libor Žák
Fuzzy množiny, Fuzzy inference system Proč právě fuzzy množiny V řadě případů jsou parametry, které vstupují a ovlivňují vlastnosti procesu, popsané pomocí přibližných nebo zjednodušených pojmů. Tedy
VíceÚloha - rozpoznávání číslic
Úloha - rozpoznávání číslic Vojtěch Franc, Tomáš Pajdla a Tomáš Svoboda http://cmp.felk.cvut.cz 27. listopadu 26 Abstrakt Podpůrný text pro cvičení předmětu X33KUI. Vysvětluje tři způsoby rozpoznávání
VíceStudium závislosti výpočetního času algoritmu GPC prediktivního řízení na volbě typu popisu matematického modelu v regulátoru
1 Portál pre odborné publikovanie ISSN 1338-0087 Studium závislosti výpočetního času algoritmu GPC prediktivního řízení na volbě typu popisu matematického modelu v regulátoru Barot Tomáš Elektrotechnika
VíceNávrh výzkumné potřeby státní správy pro zadání veřejné zakázky
Návrh výzkumné potřeby státní správy pro zadání veřejné zakázky A. Předkladatel garant výzkumné potřeby Název organizace Ministerstvo průmyslu a obchodu Adresa Na Františku 32, 110 15 Praha 1 Kontaktní
VíceÚvodní přednáška. Význam a historie PIS
Úvodní přednáška Význam a historie PIS Systémy na podporu rozhodování Manažerský informační systém Manažerské rozhodování Srovnávání, vyhodnocování, kontrola INFORMACE ROZHODOVÁNÍ organizace Rozhodovacích
VíceMATEMATICKÁ TEORIE ROZHODOVÁNÍ
MATEMATICKÁ TEORIE ROZHODOVÁNÍ Metodický list č. 1 Název tématického celku: Řešení úloh Cílem tohoto tematického celku je vysvětlení vybraných pojmů z oblasti řešení úloh. Tématický celek je rozdělen do
VíceAndragogika Podklady do školy
Andragogika Podklady do školy 1 Vzdělávání dospělých 1.1 Důvody ke vzdělávání dospělých Vzdělávání dospělých, i přes významný pokrok, stále zaostává za potřebami ekonomik jednotlivých států. Oblast vzdělávání
VíceINVESTIGATION OF THE IMPACT OF ACTIVITIES OF ECONOMIC ENTITIES ON VARIOUS AREAS OF THE SOCIAL SYSTEM
INVESTIGATION OF THE IMPACT OF ACTIVITIES OF ECONOMIC ENTITIES ON VARIOUS AREAS OF THE SOCIAL SYSTEM ZJIŠŤOVÁNÍ DOPADŮ AKTIVIT EKONOMICKÝCH SUBJEKTŮ NA RŮZNÉ OBLASTI SPOLEČENSKÉHO SYSTÉMU Dana Bernardová
Více7. Rozdělení pravděpodobnosti ve statistice
7. Rozdělení pravděpodobnosti ve statistice Statistika nuda je, má však cenné údaje, neklesejte na mysli, ona nám to vyčíslí Jednou z úloh statistiky je odhad (výpočet) hodnot statistického znaku x i,
Víceobhajoba diplomové práce
České vysoké učení technické v Praze, Fakulta strojní, Ústav mechaniky, biomechaniky a mechatroniky obhajoba diplomové práce v Praze, srpen 2014 autor: vedoucí: Ing. Pavel Steinbauer, Ph.D. Modální zkouška
VícePŘEDMLUVA ODDÍL I 1. MANAŽEŘI A JEJICH KOMPETENCE
Obsah PŘEDMLUVA U _ ODDÍL I Cíle a zásady vzdělávání a rozvoje manažerů 1. MANAŽEŘI A JEJICH KOMPETENCE 21 1.1 Komu říkáme manažer? 21 1.2 Cq manažeři dělají? 21 1.3 Obsah a struktura manažerské kompetence
Více7. Funkce jedné reálné proměnné, základní pojmy
Moderní technologie ve studiu aplikované fyziky CZ.1.07/..00/07.0018 7. Funkce jedné reálné proměnné, základní pojmy V této chvíli jsme již ve výkladu přikročili ke kapitole, kterou můžeme považovat za
VíceCITLIVOSTNÍ ANALÝZA DYNAMICKÝCH SYSTÉMŮ I
Informačné a automatizačné technológie v riadení kvality produkcie Vernár,.-4. 9. 005 CITLIVOSTNÍ ANALÝZA DYNAMICKÝCH SYSTÉMŮ I KÜNZEL GUNNAR Abstrakt Příspěvek uvádí základní definice, fyzikální interpretaci
VíceMetody analýzy modelů. Radek Pelánek
Metody analýzy modelů Radek Pelánek Fáze modelování 1 Formulace problému 2 Základní návrh modelu 3 Budování modelu 4 Verifikace a validace 5 Simulace a analýza 6 Sumarizace výsledků Simulace a analýza
Vícepracovní listy Výrazy a mnohočleny
A B C D E F 1 Vzdělávací oblast: Matematika a její aplikace 2 Vzdělávací obor: Cvičení z matematiky 3 Ročník: 8. 4 Klíčové kompetence (Dílčí kompetence) 5 Kompetence k učení vybírat a využívat pro efektivní
Více3.2 MATEMATIKA A JEJÍ APLIKACE (M) Charakteristika vzdělávací oblasti
3.2 MATEMATIKA A JEJÍ APLIKACE (M) 51 Charakteristika vzdělávací oblasti Vzdělávací oblast matematika a její aplikace v základním vzdělávání je založena především na aktivních činnostech, které jsou typické
Více28.z-8.pc ZS 2015/2016
Ústav technologie, mechanizace a řízení staveb Teorie měření a regulace počítačové řízení 5 28.z-8.pc ZS 2015/2016 2015 - Ing. Václav Rada, CSc. Další hlavní téma předmětu se dotýká obsáhlé oblasti logického
VíceCSR = Etika + kultura +?
CSR = Etika + kultura +? Etika právnické osoby? Morálka je to co je, resp. představuje společenskou instituci složenou z množiny standardů a principů uznávaných členy dané kultury Etika teoretická reflexe
VíceBakalářský studijní obor Manažerská ekonomika specializace Marketing. pro studenty studující od roku 2011/2012
Studijní obor Manažerská ekonomika Bakalářský studijní obor Manažerská ekonomika specializace Marketing pro studenty studující od roku 2011/2012 V první fázi studia oboru Manažerská ekonomika získá student
Více4EK311 Operační výzkum. 1. Úvod do operačního výzkumu
4EK311 Operační výzkum 1. Úvod do operačního výzkumu Mgr. Jana SEKNIČKOVÁ, Ph.D. Nová budova, místnost 433 Konzultační hodiny InSIS E-mail: jana.seknickova@vse.cz Web: jana.seknicka.eu/vyuka Garant kurzu:
VíceMATEMATICKÁ TEORIE ROZHODOVÁNÍ
MATEMATICKÁ metodický list č. 1 Řešení úloh Cílem tohoto tematického celku je vysvětlení vybraných pojmů z oblasti řešení úloh. Tématický celek je rozdělen do těchto dílčích témat: 1. Řešení úloh ve stavovém
VíceReálná čísla a výrazy. Početní operace s reálnými čísly. Složitější úlohy se závorkami. Slovní úlohy. Číselné výrazy. Výrazy a mnohočleny
A B C D E F 1 Vzdělávací oblast: Matematika a její aplikace 2 Vzdělávací obor: Cvičení z matematiky 3 Ročník: 9. 4 Klíčové kompetence (Dílčí kompetence) 5 Kompetence k učení učí se vybírat a využívat vhodné
VíceMetodické listy pro kombinované studium předmětu INVESTIČNÍ A FINANČNÍ ROZHODOVÁNÍ (IFR)
Metodické listy pro kombinované studium předmětu INVESTIČNÍ A FINANČNÍ ROZHODOVÁNÍ (IFR) (Aktualizovaná verze 04/05) Úvodní charakteristika předmětu: Cílem jednosemestrálního předmětu Investiční a finanční
VíceSIGNÁLY A LINEÁRNÍ SYSTÉMY
SIGNÁLY A LINEÁRNÍ SYSTÉMY prof. Ing. Jiří Holčík, CSc. INVESTICE Institut DO biostatistiky ROZVOJE VZDĚLÁVÁNÍ a analýz VII. SYSTÉMY ZÁKLADNÍ POJMY SYSTÉM - DEFINICE SYSTÉM (řec.) složené, seskupené (v
VíceTeorie pravěpodobnosti 1
Teorie pravěpodobnosti 1 1 Tyto materiály byly vytvořeny za pomoci grantu FRVŠ číslo 1145/2004. Náhodný jev a pravděpodobnost Každou zákonitost sledovanou v přírodě lze zjednodušeně charakterizovat jako
VícePřínosy spolupráce interního a externího auditu
Přínosy spolupráce interního a externího auditu Konference ČIA 14. 5. 2015 Libuše Müllerová KA ČR 2014 1 Přínosy spolupráce interního a externího auditu Obsah: Srovnání interního a externího auditu ISA
VíceEtika v podnikání. Pracovní sešit úkoly. Vzdělávací oblast: Ing. Vilém Kunz, Ph.D.
AC Innovation s.r.o. Projekt: Praktický průvodce ekonomikou aneb My se trhu nebojíme! Registrační číslo: CZ.1.07/1.1.34/02.0039 Vzdělávací oblast: Etika v podnikání Ing. Vilém Kunz, Ph.D. Ústecký kraj
VíceVýstupy z učení u ekonomických oborů
Inovace výstupů, obsahu a metod bakalářských programů vysokých škol neuniverzitního typu. CZ.1.07/2.2.00/28.0115 Výstupy z učení u ekonomických oborů prof. Ing. Jan Váchal, CSc. Co jsou výstupy z učení?
VíceCesta k zavedení managementu společenské odpovědnosti, aneb jak na to praxe Krajského úřadu Jihomoravského kraje
Cesta k zavedení managementu společenské odpovědnosti, aneb jak na to praxe Krajského úřadu Jihomoravského kraje 1. ročník konference: Společenská odpovědnost v organizacích veřejné správy, 19. 11. 2013,
VíceManagement. Ing. Jan Pivoňka
Management Ing. Jan Pivoňka Stanovení osobní vize V souladu s kotvou Konkrétní představa Citový náboj Stimul pro aktivní jednání Krátkodobější cíle motivace Výjimky Jasná vize Pohodoví lidé Úspěch bez
VíceÚvod do modelování a simulace. Ing. Michal Dorda, Ph.D.
Úvod do modelování a simulace systémů Ing. Michal Dorda, Ph.D. 1 Základní pojmy Systém systémem rozumíme množinu prvků (příznaků) a vazeb (relací) mezi nimi, která jako celek má určité vlastnosti. Množinu
VíceAnalytické metody v motorsportu
Analytické metody v motorsportu Bronislav Růžička Ústav konstruování Odbor konstruování strojů Fakulta strojního inženýrství Vysoké učení č technické v Brně ě 29. června 2011, FSI VUT v Brně, Česká republika
VíceDatová věda (Data Science) akademický navazující magisterský program
Datová věda () akademický navazující magisterský program Reaguje na potřebu, kterou vyvolala rychle rostoucí produkce komplexních, obvykle rozsáhlých dat ve vědě, v průmyslu a obecně v hospodářských činnostech.
Více1. Znalostní systémy a znalostní inženýrství - úvod. Znalostní systémy. úvodní úvahy a předpoklady. 26. září 2017
Znalostní systémy úvodní úvahy a předpoklady 26. září 2017 1-1 Znalostní systém Definice ZS (Feigenbaum): Znalostní (původně expertní) systémy jsou počítačové programy simulující rozhodovací činnost experta
VíceStrategie výzkumu CENIA, české informační agentury životního prostředí
Strategie výzkumu CENIA, české informační agentury životního prostředí Dlouhodobý koncepční záměr pro léta 2016-2020 Projednáno poradou vedení CENIA a schváleno Rozhodnutím 12-2015, č.j. 3692/CEN/15 ze
VíceAuditorské služby. Committed to your success
Auditorské služby Committed to your success Auditorské služby Expertní znalosti, individuální přístup a dlouhodobá péče jsou klíčem k nezávislému a profesionálnímu ověření vašich ekonomických informací.
VíceVšeobecná rovnováha 1 Statistický pohled
Makroekonomická analýza přednáška 4 1 Všeobecná rovnováha 1 Statistický pohled Předpoklady Úspory (resp.spotřeba) a investice (resp.kapitál), kterými jsme se zabývali v minulých lekcích, jsou spolu s technologickým
VíceTeorie systémů TES 1. Úvod
Evropský sociální fond. Praha & EU: Investujeme do vaší budoucnosti. Teorie systémů TES 1. Úvod ZS 2011/2012 prof. Ing. Petr Moos, CSc. Ústav informatiky a telekomunikací Fakulta dopravní ČVUT v Praze
VíceOperační program Vzdělávání pro konkurenceschopnost Název projektu: Inovace magisterského studijního programu Fakulty ekonomiky a managementu
Operační program Vzdělávání pro konkurenceschopnost Název projektu: Inovace magisterského studijního programu Fakulty ekonomiky a managementu Registrační číslo projektu: CZ.1.07/2.2.00/28.0326 PROJEKT
Více