122 Комп'ютерні науки
Постійне посилання колекціїhttps://dspace.mipolytech.education/handle/mip/678
Переглянути
2 результатів
Результати пошуку
Документ Дослідження та проектування програмних компонентів системи бюджетних контролів(ТОВ "ТЕХНІЧНИЙ УНІВЕРСИТЕТ "МЕТІНВЕСТ ПОЛІТЕХНІКА", 2024) Бугаєць, Я. В.; Bugaiets, I. V.; Сагайда, П. І.Актуальність роботи визначається потребою бізнес-середовища компанії в автоматизації бізнес-процесу «Бюджетні контролі» в системі SAP ERP. Надійно працюючі бюджетні контролі суттєво покращують фінансовий стан підприємства, впливають на інші крос-функціональні процеси і фінансові показники. Завдяки швидкому розвитку інформаційних технологій нові підходи до розробки програмних компонентів можуть значно підвищити ефективність системи бюджетних контролів. Одним з таких підходів є впровадження роботизованих процесів на базі технології RPA. Метою роботи є дослідити проблематику та розробити автоматизоване рішення, що оптимізує існуючі дефіцити бізнес-процесів «Бюджетні контролі» на базі технології роботизації RPA. Предмет дослідження: розробка програмних компонентів або систем, які оптимізують досліджуваний бізнес-процес, вивчення шляхів автоматизації процесів на базі роботизованих рішень RPA. Об’єкт дослідження: бізнес-процес «Бюджетні контролі» в ERP системі SAP та вплив дефіцитів системних бюджетних контролей на ефективність функціонування системи.Документ Дослідження методів машинного навчання для аналізу та прогнозування закупівельних даних(ТОВ "ТЕХНІЧНИЙ УНІВЕРСИТЕТ "МЕТІНВЕСТ ПОЛІТЕХНІКА", 2024) Кріпак, С. А.; Kripak, S. A.; Москаленко, В. В.Закупівельні процеси є важливою та невід'ємною частиною функціонування бізнес-структур та організацій, забезпечуючи можливість отримання ресурсів, матеріалів та послуг для підтримки їх операцій та досягнення стратегічних бізнес-цілей. Отже, в умовах стрімко мінливого ринкового середовища та стану світової економіки аналіз закупівельних даних і прогнозування поведінки ринку стають ключовими для своєчасної реакції на такі зміни з метою прийняття ефективних управлінських рішень. Робота присвячена дослідженню методів машинного навчання та їх застосування для аналізу й прогнозування закупівельних даних. Практичне значення дослідження полягає у визначенні певних переваг використання методів машинного навчання для оптимізації процесів управління закупівлями. Дослідження направлене на аспекти використання машинного навчання для прогнозування обсягів планування та оптимізації закупівель. Розглянуто переваги та недоліки методів машинного навчання для прогнозування, виявлення аномалій і ризиків у закупівельних процесах. Увагу приділено практичному застосуванню різних методів машинного навчання, зокрема окремих нейронних мереж для задачі класифікації в управлінні закупівлями. У результаті дослідження сформульовано технічне завдання на розробку програмного продукту "Система управління закупівлями".