Academic Scientific JournalsTHE POTENCIAL OF APPLYING CLASSICAL ARTIFICIAL INTELLIGENCE METHODS – EXPERT SYSTEMS – IN THE OPERATING SYSTEMS OF SMALL ENTERPISES AS A EXPRESSION OF THEIR SELF-REGULATION – A CASE STUDY OF A BAKERY
DOI:
https://doi.org/10.26881/wg.2025.1.08Keywords:
self-regulation, expert system, small business, artificial intelligenceAbstract
Objective: For small enterprises,self-regulation is essentially the ability to compensate for inefficiencies or to seek solutions that improve operational efficiency within an operational system, responsible for ensuring the principles of sustainability and efficiency in product manufacturing or provision of a service. In the era of widespread computerization and automation of information collection and processing, one of the key self-regulatory challenges is the integration of artificial intelligence into management processes. Therefore, the aim of the article is to present the potential application and benefits of incorporating artificial intelligence into the operational processes of a small enterprise – specifically, a bakery.
Method: The method used is the case study method.
Results: In the case study, the expert system, reflecting the production schedule based on the sequence of operations, responds to disruptions by generating a new schedule. This allows the system to return to resume work according to the original production plan, with the shortest possible delay in task execution.
Downloads
References
Aggarwal, C.C. (2023). Neural Networks and Deep Learning. Cham: Springer.
Armstrong, M. (1992). Zarządzanie zasobami ludzkimi – strategia i działania. Kraków: Wydawnictwo Profesjonalnej Szkoły Biznesu.
Badura, D. (2015). Zastosowanie metod sztucznej inteligencji w logistyce. W K. Kowalska & K. Sobczak (red.), Aspekty logistyczne w biznesie, Dąbrowa Górnicza: Wyższa Szkoła Biznesu w Dąbrowie Górniczej.
Banaszak, Z., Kłos, S., & Mleczko, J. (2011). Zintegrowane systemy zarządzania. Warszawa: PWE.
Czermiński, A., Czerska, M., Nogalski, B., Rutka, R., Apanowicz, J. (2001). Zarządzanie organizacjami. Toruń: Dom Organizatora.
Grześ-Bukłaho J. (2022) Elastyczność jako atrybut współczesnej organizacji, Białystok, Oficyna Wydawnicza Politechnki Białostockiej.
Kaplan, J. (2025). Generatywna AI. Wszystko, co warto wiedzieć. Warszawa: Wydawnictwo Naukowe PWN.
Kiesielnicki, J., Zadrożny, J., & Fabisiak, S. (2022). Artificial intelligence as a tool supporting organizational entrepreneurship – theoretical problems and case analysis. Problemy Zarządzania (Management Issues), 20(1), 132.
Knosala, R. (2024). Inżynieria zarządzania. Cyfryzacja produkcji. Warszawa: Polskie Wydawnictwo Ekonomiczne.
Knosala, R., & Zespół. (2002). Zastosowania metod sztucznej inteligencji w inżynierii produkcji. Warszawa: Wydawnictwo Naukowo-Techniczne.
Kurp, F. (2023). Sztuczna inteligencja od podstaw. Gliwice: Helion.
Letkiewicz, A. (2013). Samoregulacja w symetryzacji systemów przedsiębiorstw. Gdańsk: Wydawnictwo Uniwersytetu Gdańskiego.
Majecka, B., Letkiewicz, A. (2020). Samoregulacyjne kształtowanie zachowań rynkowych przedsiębiorstw. Gdańsk: Wydawnictwo Uniwersytetu Gdańskiego.
Perechuda, K. (2000). Zarządzanie przedsiębiorstwem przyszłości. Koncepcja, modele, metody. Warszawa: PLACET.
Owoc, M. L. (red.). (2006). Elementy systemów ekspertowych. Część I: Sztuczna inteligencja i systemy ekspertowe. Wrocław: Wydawnictwo Akademii Ekonomicznej im. Oskara Langego.
Przegalińska, A., Jemielniak, D. (2023). AI w strategii: rewolucja sztucznej inteligencji w zarządzaniu. Warszawa: MT Biznes.
Rostek, K., Knopik, L. (2023). Systemy wspomagania decyzji. Warszawa: Polskie Wydawnictwo Ekonomiczne.
Strużycki, M. (red.). (2002). Zarządzanie przedsiębiorstwem. Warszawa: Difin.
Świetlik, W. (2004). Organizacja przedsiębiorstwa. Warszawa: Wyższa Szkoła Ekonomiczna.
Trajer, J., Paszek, A., & Iwan, S. (2012). Zarządzanie wiedzą. Warszawa: PWE.Knosala, R. (2007). Komputerowe wspomaganie zarządzania przedsiębiorstwem. Nowe metody i systemy. Warszawa: PWE.
Weber, W., Zwingmann, T. (2025). Analityka rozszerzona. Automatyzacja i sztuczna inteligencja w podejmowaniu decyzji. Gliwice: Wydawnictwo Helion.
Wild, R. (1992). Essentials of production and operations management. London: Cassell.
Wordliczek, Ł. (2020). Wykorzystanie sztucznych sieci neuronowych w badaniach politologicznych. Warszawa: Wydawnictwo Naukowe PWN.
Kolasińska-Morawska, K., Morawski, P. (red.). (2017). Agile Commerce – technologie przyszłości. Przedsiębiorczość i Zarzązanie, 18(4.2), 373-384.
Zawadzka, L. (2010). Inteligentne systemy produkcyjne. Ewolucja i problemy organizacji projektów informatycznych. Gdańsk: Wydawnictwo Politechniki Gdańskiej.
