122 Комп'ютерні науки
Постійне посилання колекціїhttps://dspace.mipolytech.education/handle/mip/678
Переглянути
3 результатів
Результати пошуку
Документ Дослідження та проектування програмних компонентів для створення інтелектуального асистента служби юридичної підтримки(ТОВ "ТЕХНІЧНИЙ УНІВЕРСИТЕТ "МЕТІНВЕСТ ПОЛІТЕХНІКА", 2024) Вербато, К.; Verbato, K.; Москаленко, В. В.Розробка та впровадження технологій штучного інтелекту актуальна не лише для основних бізнес-процесів, але і для підтримуючих процесів, наприклад, для юридичного супроводу діяльності підприємства. Мета і завдання дослідження є підвищення якості, вдосконалення та оптимізації процесів у сфері юридичної підтримки на основі формування рекомендацій цифровим двійником. Обʼєктом дослідження є процеси юридичної підтримки та існуючі технологічні рішення у юридичній сфері. Предметом дослідження є методи та засоби реалізації інтелектуальних асистентів та/або цифрових двійників для автоматизації роботи спеціалістів служби юридичної підтримки підприємства. Наукова новизна полягає в тому, що вперше було досліджено та запропонована архітектура створення поведінкової моделі цифрових двійників для служби юридичної підтримки підприємства, що дозволяє скоротити середню тривалість обробки звернень до 8% порівняно з існуючими підходами. Практичне значення отриманих результатів полягає в тому, що запропонований програмний підхід дозволяє прискорити обробку запитів від співробітників компанії до юридичного напрямку, змістити акцент щодо якості обслуговування внутрішніх клієнтів щодо задоволення специфічних та нестандартних потреб.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".Документ Дослідження методів, моделей та інформаційних технологій для автоматизації обліку та переміщення матеріальних цінностей між матеріально-відповідальними особами в умовах віддаленої роботи та територіально розповсюджених офісів компанії(ТОВ "ТЕХНІЧНИЙ УНІВЕРСИТЕТ "МЕТІНВЕСТ ПОЛІТЕХНІКА", 2024) Дмитренко, І. В.; Dmytrenko, I. V.; Шевченко, Н. Ю.Досліджено корпоративні інвентаризаційні процеси за умови територіальної розподіленості співробітників, наявні корпоративні застосунки обліку майна та наявні корпоративні засоби автоматизації. Розглянуто світові практики автоматизації обліку. Розроблено концепцію модулю «Інвентаризації» для оптимізації управління інвентарем у корпоративному середовищі. Модуль планується до інтеграції в загальний корпоративний застосунок «Метаполіс». В процесі розробки застосовані сучасні методології та технології розробки програмного забезпечення, зокрема використання UML-діаграм, інструменту Figma для візуального проектування інтерфейсу та інше. Модуль включає в себе найуживаніші функції обліку, такі як отримання цінностей та формування звітності. Відмічено, що використання вбудованих в смартфони сканерів штрих-кодів, інтеграція з наявними обліковими системами дозволить підвищити точність обліку, скоротити час виконання проводок, прибрати людський фактор. Обґрунтовано, що впровадження модулю «Інвентаризація» спростить корпоративний процес управління інвентарем, а модуль стане практичним інструментом, який забезпечить високий рівень автоматизації та точність обліку матеріальних цінностей у ТОВ «МЕТІНВЕСТ-ХОЛДИНГ».