http://hdl.handle.net/20.500.14044/39598 2026-07-26T01:52:27Z 2026-07-26T01:52:27Z Kemendi Ágnes http://hdl.handle.net/20.500.14044/24299 2026-07-13T09:53:31Z 2021-01-01T00:00:00Z

HR process safety & security in the industry 4.0. era Kemendi Ágnes Digital ecosystems embrace the day-to-day life. Internet is embedded to products and services. Artificial intelligence tools are in support of operational processes of companies. The new technologies have redefined the floor of the work scene. The publication will present the impact of the new technologies on human resources management in the ever-changing world, introduce what artificial intelligence is about and how the possibilities of artificial intelligence can be unleashed in human resources management. The publication will describe the new possibilities of the ways of working in human resources management in light of the digital transformation and gives an overview of the expected control measures in the HR function that ensure the safety and security of the process. Within the era of industry 4.0 the publication discusses the so called HR 4.0. Phenomenon. Artificial intelligence in HR function has certainly its benefits and barriers. Those entities who go with the flow of the digital organization engage in completely new ways of working that will enhance their long-term competitiveness. As a result of digital transformation companies can easier concentrate on core value added activities that generate real value. The new phenomena reshape the set of jobs: job functions have been eliminated as a result of automation and on the other hand new ones have been created, new job roles appear in particular in the IT department. The commitment of employees in the change management process is inevitable that place the corporate learning to a new level. The role of safety and security measures in the operational environment continues to stay the fundamental pillar of a successful organization.

2021-01-01T00:00:00Z Beszédes Bertalan http://hdl.handle.net/20.500.14044/24298 2026-07-13T09:52:57Z 2021-01-01T00:00:00Z

Optocsatolók degradációjának kompenzációja Beszédes Bertalan Az optocsatoló egy optoelektronikus eszköz, amely egy fénykibocsátó és fénydetektor páron alapul. A kibocsátott fényben bekövetkező csillapítás hatással van az alkatrész kimeneti jelére is. Ez az erősítésváltozás CTR degradáció néven is ismert, bár néhány esetben a kibocsátott fényteljesítmény idővel növekedhett. Ez a jelenség a p-n átmenet elektrolumineszcenciájának velejárója, és mértéke előre meg nem jósolható. A túlzott mértékű degradáció az optimális műkö-déstől való eltérést vagy katasztrofális rendszerhibát okozhat. Ez az cikk a robusztus, mik-rokontroller alapú kompenzáló megoldást mutat be a vázolt problémára.

2021-01-01T00:00:00Z Fehér András István http://hdl.handle.net/20.500.14044/24297 2026-07-13T09:52:22Z 2021-01-01T00:00:00Z

Nagylétszámú termelővállalatok állományi rendelkezésre állása karakterisztikájának leírása ARIMA modellel Fehér András István Az iparvállalatok egyre növekvő problémája a rendelkezésre álló munkavállalói állomány bizonytalansága: hány emberrel számolhatnak az elkövetkezendő napokban, hetekben, hónapokban? Egyfelől az üzleti célok hatékonyságot ösztönző elvárásrendszere, másfelől a munkaerőpiac átalakulása készteti a nagyvállalatokat a mind pontosabb, és lehetőleg tudományos alapokra támaszkodó prediktív számításokra. Feltételezésem szerint, megfelelő matematikai módszerrel, modellezhető egy adott állomány jövőbeli valószínű rendelkezésre állása, historikus adatok segítségével. Jelen cikkben azt vizsgálom, hogy historikus és jogszerűen használható adatok ismeretében egyáltalán modellezhető-e egy adott munkavállalói állomány jövőbeli rendelkezésre állása, és meghatározható-e a teljes állomány beosztásának karakterisztikája. Választásom a Box és Jenkins által kidolgozott ARIMA modellekre esett, a konkrét tapasztalati idősorra vonatkozó relevanciájuk, valamint matematikai és informatikai matematikai szempontból való jó kezelhetőségük miatt.

2021-01-01T00:00:00Z Fehér András http://hdl.handle.net/20.500.14044/24296 2026-07-13T09:51:45Z 2021-01-01T00:00:00Z

Nagylétszámú termelővállalatok állományi kapacitás becslése Fehér András A 2017. novemberi adatok szerint mintegy 50.000 munkavállaló hiányzott hazánkban a feldolgozóiparból, amely tendencia 2020 első negyedévéig fokozódott, majd a járványügyi helyzet hatására némileg enyhült, de nem szűnt meg. Ennek a jelenségnek az egyéb hatásait nem részletezve, az iparvállalatok egyre növekvő problémája a rendelkezésre álló munkavállalói állomány bizonytalansága: hány emberrel számolhatnak az elkövetkezendő napokban, hetekben, hónapokban? Egyfelől az üzleti célok hatékonyságot ösztönző elvárásrendszere (pl. leanmenedzsment), másfelől a munkaerőpiac átalakulása készteti a nagyvállalatokat a mind pontosabb, és lehetőleg tudományos alapokra támaszkodó prediktív számításokra. „Jósolható-e”, hogy hányan lesznek betegállományban, vagy éppen szabadságon? Feltételezésem szerint, megfelelő matematikai módszerrel, modellezhető egy adott állomány jövőbeli valószínű rendelkezésre állása, historikus adatok segítségével. Elsődleges célom az volt, hogy publikációmban ezt a gyakorlati példát szemléltessem. Kutatásaim azonban egy nem várt eredményt is hoztak: kiderült ugyanis, hogy e fontos konkrét témának nincs nemzetközi tudományos forrása. Fentiek hatására, e munkám során, elhatároztam, hogy doktori kutatási munkámat is ennek a témának szentelem.

2021-01-01T00:00:00Z