témavezető: Gubán Ákos
helyszín (magyar oldal): Budapesti Gazdasági Egyetem helyszín rövidítés: BGE
A kutatási téma leírása:
Napjainkban a gyors technológiai fejlődés nagy kihívás elé állítja a vállalatokat. Az egyik legnagyobb feladatot a megnövekedett adatmennyiség jelenti, illetve az, hogy a vállalatok mennyire képesek egyrészt ezt a hatalmas adattömeget tárolni, másrészt miként képesek a megalapozottabb döntéshozatalhoz szükséges releváns információt kinyerni belőle, mennyire képesek kihasználni a modern technológia előnyeit. A digitalizáció sikerességének szempontjából fontos, hogy a vállalatvezetők, illetve a döntéshozók ismerjék fel a lehetőségeket az alkalmazási területeken, valamint pontosan fogalmazzák meg az elérendő célokat. Ebből kifolyólag a nagyon gyors technológiai és technikai fejlődés következtében a szellemi tőke egyre inkább felértékelődik, és azok a vállalatok kerülhetnek jobb versenypozícióba, amelyek hatékonyabban és gyorsabban képesek az adat-információ transzformálására, végül a szükséges döntések meghozatalára. Mivel a gazdaság gerincét a kis- és középvállalkozások képezik, ezért kiemelt jelentőséget kell tulajdonítani ezeknek a vállalatoknak a vizsgálatára. Vajon hogyan tudják felvenni a versenyt a magyar kkv-k a digitalizáció korában? Jelenleg nincs ismert egzakt mérési módszer, szabvány a kkv-k digitális minőségének meghatározására, ezért a kutatási téma célja egy egyértelmű és használható valós mérőszámkialakító rendszer kidolgozása. Erre egy fuzzy majd később egy neurofuzzy modellt kell megalkotni és alkalmazni a kkv-szektorban.
Elsődleges cél: mérhető-e a KKV szektorban egzakt módon a digitális érettség, adható-e hozzá egyértelmű és automatikusan alkalmazható életciklus modell. Amennyiben igen, ezeket meg kell alkotni. Ez utóbbi a kutatás célja és egyúttal, ha sikerül az eredménye is. Készíteni kell egy mesterséges intelligencia alapú digitális érettséget meghatározó módszert és automatikusan alkalmazható eljárást. A hallgató/jelölt ez idő alatt megismeri a matematikai és informatikai alapú modellezés eszközeit, képes lesz önállóan valós gazdasági modelleket modellezni és ezekre gyakorlatban használható eszközöket építeni.