1. Prenova in optimizacija procesa nabavnih zahevkov v podjetju Iskraemeco d. d.Barbara Vujinović, 2024, undergraduate thesis Abstract: Zaključno delo obravnava optimizacijo procesa obdelave nabavnih zahtevkov v podjetju. Namen diplomskega dela je bil proučiti obstoječi proces, identificirati ozka grla in predlagati izboljšave, ki bi povečale učinkovitost ter skrajšale čas obdelave. Delo se nanaša na področje upravljanja nabavnih procesov znotraj informacijskega sistema podjetja, specifično v okviru PLM orodja ARAS in ERP sistema Infor.
V nalogi smo uporabili analitične metode za pregled trenutnega stanja, identifikacijo težavnih točk in modeliranje predlaganih izboljšav.
Poglavitni rezultati dela kažejo, da je z uvedbo ponujenih izboljšav mogoče zmanjšati trajanje obdelave nabavnih zahtevkov s 63 na 47 ur, kar pomeni skrajšanje procesa za približno 25 %. Optimizacija je vključevala izboljšave v aktivnem času obdelave, odpravo nepotrebnega časa čakanja in izboljšanje usklajevanja v koraku podpisovanja. Zaključki naloge potrjujejo, da so predlagane izboljšave izvedljive in prinašajo pomembne koristi za podjetje.
Keywords: optimizacija procesov, nabavni zahtevki, PLM ARAS, ERP Infor, učinkovitost
Published in DKUM: 15.11.2024; Views: 0; Downloads: 4
 Full text (1,22 MB) |
2. Uporaba strojnega učenja v programskem inženirstvuIvan Tomić, 2024, master's thesis Abstract: V magistrskem delu je predstavljena uporaba strojnega učenja v programskem inženirstvu. Strojno učenje nam omogoča pridobivanje dragocenih informacij in ustvarjanje napovednih modelov, ki prispevajo k razvoju številnih rešitev na različnih področjih. Eno od teh področji je tudi programsko inženirstvo, kjer nam lahko strojno učenje pomaga izboljšati učinkovitost, pohitriti razvoj in zmanjšati število napak. Z vse večjim številom aplikacij, ki vključujejo strojno učenje pa narašča tudi potreba po razvoju bolj učinkovitih postopkov pri izdelavi programske opreme za te namene. Zato smo v tem magistrskem delu raziskali kako oblikovati postopke za razvoj programske opreme, ki temelji na strojnem učenju, ter predstavili sodobna orodja strojnega učenja za optimalen razvoj AI aplikacij.
Keywords: Strojno učenje, Programsko inženirstvo, Optimizacija razvojnih procesov, Orodja umetne inteligence
Published in DKUM: 22.10.2024; Views: 0; Downloads: 8
Full text (2,49 MB) |
3. Analiza procesa vodenja proizvodnje v Inel d. o. o.Marko Žvegler, 2024, undergraduate thesis Abstract: Diplomsko delo se osredotoča na podjetje Inel d. o. o., ki je specializirano za razvoj in proizvodnjo naprav za dotisk, kontrolo, verifikacijo in agregacijo v farmacevtski industriji. Poleg tega podjetje nudi tudi prilagojene rešitve za izdelavo naprav, ki omogočajo podajanje in sestavljanje izdelkov z uporabo robotske tehnologije. Delo obravnava temeljne metode načrtovanja in vodenja proizvodnje, s poudarkom na analizi celotnega proizvodnega procesa – od začetnega pridobivanja dokumentacije do končne izdelave strojnih delov. V nalogi so predstavljeni predlogi za optimizacijo in izboljšanje proizvodnih procesov, s ciljem povečanja učinkovitosti in kakovosti proizvodnje. Z nadgradnjo digitalizacije v proizvodnji sestavnih delov bi dobili natančnejše čase za izdelave določenih delov naprav.
Keywords: načrtovanje, vodenje proizvodnje, strojna obdelava, optimizacija procesov, proizvodnja izdelka
Published in DKUM: 22.10.2024; Views: 0; Downloads: 0 |
4. Klasifikacija poslovnih dokumentov z umetno inteligencoLina Mešič, 2024, undergraduate thesis Abstract: V diplomskem delu se osredotočamo na uporabo umetne inteligence v dokumentnih sistemih in na njen vpliv na optimizacijo poslovnih procesov. Namen dela je raziskati, kako lahko umetna inteligenca izboljša učinkovitost, produktivnost ter odločanje na podlagi pridobljenih podatkov. Področje raziskave zajema potencialno integracijo umetne inteligence v obstoječe dokumentne sisteme podjetij.
Za izvedbo raziskave smo uporabili metode, kot so anketiranje zaposlenih v podjetjih, analizo in pregled literature in študije primerov. V anketi smo zbirali podatke o poznavanju in uporabi umetne inteligence ter mnenja glede njene implementacije v dokumentne sisteme.
Rezultati raziskave kažejo, da večina anketirancev pozna potencial umetne inteligence in vidi največji doprinos pri uporabi le-te pri iskanju dokumentov v naravnem jeziku. Kljub temu obstajajo pomisleki glede varnosti podatkov, etičnih vprašanj in pomanjkanja nadzora.
V zaključku želimo poudariti, da ima umetna inteligenca velik vpliv na izboljšanje poslovnih procesov, učinkovitost in kakovost poslovanja, vendar je potrebna skrbna implementacija z ustreznimi varnostnimi in etičnimi ukrepi.
Keywords: umetna inteligenca, dokumentni sistemi, optimizacija poslovnih procesov, varnost podatkov
Published in DKUM: 16.10.2024; Views: 0; Downloads: 4
Full text (1,72 MB) |
5. Analiza uporabnosti sodobnih orodij za modeliranje procesovAnton Lajhar, 2024, undergraduate thesis Abstract: V diplomskem delu se osredotočamo na uporabnost sodobnih orodij za modeliranje procesov in predstavitev tehnik modeliranja procesov. Glavni namen raziskave je primerjava različnih orodij za modeliranje procesov in pridobitev vpogleda v njihove tehnične zmožnosti ter učinkovitost. Za pridobitev podatkov in primerjavo orodij smo izvedli pregled literature ter v vseh orodjih modelirali in simulirali realne poslovne procese. Končni rezultati zajemajo ugotovitve glede prednosti in pomanjkljivosti posameznih orodij ter primerjavo med njimi. V sklepu so navedene smernice glede izbire najbolj ustreznega orodja glede na specifične potrebe podjetja oziroma posameznika.
Keywords: modeliranje procesov, primerjanje, analiza učinkovitosti, sodobna orodja za modeliranje, funkcionalnosti, analiza, optimizacija, avtomatizacija, produktivnost.
Published in DKUM: 14.10.2024; Views: 0; Downloads: 7
Full text (3,77 MB) |
6. Uvedba digitalne transformacije na primeru srednje velike kmetijeEva Vaukan, 2024, undergraduate thesis Abstract: V tej diplomski nalogi se bomo osredotočili na digitalno transformacijo in ERP rešitve ter njihov vpliv na kmetijstvo. Naš cilj je raziskati, kako digitalna transformacija spreminja poslovne procese, izboljšuje učinkovitost in odpira nove poslovne priložnosti. Razumevanje teh sprememb je ključno, saj se z njimi srečujemo v vseh panogah, vključno s kmetijstvom, ki je zaradi specifičnih potreb in izzivov pogosto spregledano.
Najprej bomo pojasnili, kaj digitalna transformacija pomeni in kako se je razvijala skozi čas. Proučili bomo ključne elemente digitalne transformacije, kot so umetna inteligenca, big data, internet stvari in blockchain, ter tehnologije, ki so bistvene za ta proces. Prav tako bomo analizirali pozitivne učinke digitalne transformacije, kot so povečana produktivnost, inovativnost in konkurenčnost podjetij, ter izpostavili tudi izzive, ki jih ta proces prinaša, kot so vprašanja varnosti in etike.
V nadaljevanju se bomo posvetili ERP (Enterprise Resource Planning) rešitvam, ki podjetjem omogočajo učinkovito upravljanje virov in integracijo različnih poslovnih procesov. Predstavili bomo glavne značilnosti in različne kategorije ERP rešitev, tehnološko arhitekturo ter ključne funkcionalnosti, ki jih te rešitve ponujajo. Poleg tega bomo raziskali trende v razvoju ERP rešitev, glavne ponudnike na trgu in postopke izbire ter uvedbe teh sistemov. Posebno pozornost bomo namenili tudi analizi pozitivnih in negativnih vplivov ERP rešitev na poslovanje podjetij.
Osredotočili se bomo tudi na vertikalne ERP rešitve, prilagojene za kmetijstvo, kjer bomo podrobno analizirali sisteme, kot sta Odoo in Pantheon. Zanimalo nas bo, kako te rešitve izpolnjujejo specifične potrebe kmetij in kako se razlikujejo med seboj.
Naša raziskava bo vključila študijo primera kmetije Hmeljarstvo Čas, kjer bomo analizirali trenutne poslovne procese in načrtovane spremembe z uvedbo ERP rešitve. Cilj je ugotoviti, kako lahko ustrezna izbira ERP sistema pripomore k optimizaciji delovanja kmetije in izboljšanju njene konkurenčnosti.
Na koncu bomo povzeli ključne ugotovitve o pomenu digitalne transformacije in ERP rešitev za kmetijstvo ter izpostavili, kako te rešitve lahko prispevajo k večji učinkovitosti in konkurenčnosti v tem pomembnem sektorju. Naša diplomska naloga bo tako prispevala k boljšemu razumevanju sodobnih tehnologij in njihove vloge v kmetijskem poslovanju.
Keywords: digitalna transformacija, ERP sistem, Hmeljarstvo Čas, uvedba ERP, pametna kmetijstvo, integracija ERP, avtomatizacija procesov, upravljanje hmeljišča, umetna inteligenca (AI), strojno učenje, oblačne storitve, optimizacija virov, moduli ERP, Odoo, Pantheon, računovodski procesi.
Published in DKUM: 03.10.2024; Views: 0; Downloads: 16
Full text (1,12 MB) |
7. Izdelava informacijske podpore procesom spremljanja strankGjorgji Srnjakov, 2024, undergraduate thesis Abstract: Diplomsko delo se osredotoča na razvoj informacijske podpore procesov za spremljanje strank. Razvoj aplikacije je del prizadevanj za optimizacijo procesov v okviru Gorenjske banke d.d. Okvirno so prikazane uporabljene tehnologije: poleg Oracle APEX še HTML, CSS, SQL in PL/SQL. Definirane so zahteve uporabnikov. Prikazan je model procesov in podatkov, ki so skladni z zahtevami uporabnikov. Model podatkov obsega osem tabel. Razvita aplikacija vsebuje module: urejanje komitentov, aktivnosti komitenta, priprava poročila in avtomatizacija pošiljanja sporočil komitentom preko e-pošte in SMS-a. Nov model procesa in razvita aplikacija sta tudi uvedena za uporabo.
Keywords: informacijska podpora, spremljanje strank, optimizacija procesov, Oracle APEX, bančni sektor
Published in DKUM: 03.10.2024; Views: 0; Downloads: 15
Full text (1,14 MB) |
8. Uporaba umetne inteligence v podjetjih - primerjava Slovenije z Evropsko unijoJana Gašparič, 2024, undergraduate thesis Abstract: Tehnološki napredek in napredne raziskave so omogočili razvoj izjemno močnih in hitrih računalnikov. Sodobni računalniki zmorejo obdelati veliko količino podatkov v kratkem času, kar je ključno za implementacijo umetne inteligence. Vključevanje tehnologij umetne inteligence v podjetja lahko izboljša poslovanje podjetij. V teoretičnem delu diplomskega dela smo predstavili definicijo, zgodovino, razširjenost uporabe umetne inteligence ter različne vrste in tehnologije umetne inteligence. V nadaljevanju smo se osredotočili na uporabo umetne inteligence v podjetjih. Predstavili smo področja uporabe, koristi in izzive implementacije umetne inteligence v podjetja. Poleg tega smo preučili evropski in slovenski zakonodajni okvir ter etične smernice za uporabo umetne inteligence. V aplikativnem delu smo s pomočjo dveh raziskav predstavili, v kolikšni meri podjetja v Evropski uniji in Sloveniji uporabljajo tehnologije umetne inteligence pri svojem poslovanju, in na podlagi tega naredili primerjavo Slovenije z Evropsko unijo. Na koncu smo predstavili glavne izzive vključevanja tehnologije umetne inteligence v podjetja in na podlagi teh podali priporočila za uporabo tehnologij umetne inteligence v podjetjih. Ugotovili smo, da podjetja v Sloveniji umetno inteligenco uporabljajo nekoliko nad evropskim povprečjem. Uporaba in namen uporabe različnih vrst tehnologij umetne inteligence se v večini razlikuje glede na velikost in dejavnost podjetja. Ugotovili smo tudi, da se podjetja različnih velikosti srečujejo z različnimi izzivi pri implementaciji tehnologij umetne inteligence in da obstaja veliko možnosti za izboljšave priporočil in pomoči podjetjem pri implementaciji tehnologij umetne inteligence.
Keywords: Umetna inteligenca, tehnologija, podjetje, optimizacija procesov, izzivi.
Published in DKUM: 02.10.2024; Views: 0; Downloads: 17
Full text (1,02 MB) |
9. Tehnologija veriženja blokov in njena vloga v sodobnem poslovanjuRene Lep, 2024, undergraduate thesis Abstract: Tehnologija veriženja podatkovnih blokov prinaša izjemen potencial za optimizacijo poslovnih procesov in povečanje učinkovitosti operacij v sodobnem poslovanju. Implementacija veriženja blokov je sicer kompleksna in zahteva visoke kapitalske vložke ter prilagoditev organizacijskih procesov, saj temeljito preoblikuje in avtomatizira poslovne procese. Integracija tehnologije veriženja blokov s celovitimi informacijskimi rešitvami (ERP) omogoča organizacijam, da izkoristijo prednosti te tehnologije z minimalnimi motnjami v svojem poslovnem modelu.
Ker so viri glede integracije veriženja blokov in ERP sistemov redki in razpršeni, je potrebna temeljita študija literature. Namen te študije je raziskati ključne dejavnike uspeha pri integraciji teh dveh tehnologij ter ugotoviti, kako so podjetja izvedla integracijo in kakšni so bili učinki na njihovo poslovanje. Sistematični pregled literature analizira ključne dejavnike uspeha integracije veriženja blokov in ERP ter določa kontekst, v katerem se ta integracija izvaja. Ugotovljen je seznam ključnih dejavnikov uspeha, ki so razvrščeni v tri glavne kategorije: tehnološke, organizacijske in regulativne dejavnike.
Študija ugotavlja, da integracija ERP sistemov z veriženjem blokov izboljšuje zmogljivosti obstoječih ERP sistemov z zagotavljanjem vrednostnih predlogov, kot so povečana preglednost, zaupanje in avtomatizacija procesov. Te prednosti decentraliziranih knjig prispevajo k večji učinkovitosti in zanesljivosti poslovanja, kar omogoča organizacijam, da izboljšajo svoje poslovne procese in izpolnjujejo zahteve sodobnega poslovnega okolja.
Keywords: tehnologija veriženja blokov, ERP sistemi, integracija, optimizacija poslovnih procesov, ključni dejavniki uspeha.
Published in DKUM: 25.09.2024; Views: 0; Downloads: 12
Full text (1,32 MB) |
10. Projekt optimizacije proizvodne linije z analizo toka vrednosti in drugimi vitkimi metodamiSamo Fras, 2024, master's thesis Abstract: V magistrski nalogi smo raziskali teorijo vitke proizvodnje in se seznanili z njenimi orodji, ki jih uporabljajo v podjetjih za optimiziranje procesov. Orodje analiza toka vrednosti smo nato uporabili za analizo resnične proizvodnje v podjetju Geberit, kjer smo ustvarili načrt trenutnega stanja proizvodnje linije za izdelavo priključnih cevnih sistemov, opredelili problematične točke procesa in zanje predlagali rešitve. Ugotovili smo, da podjetje proizvaja cevne sisteme z izgubami, kot so vmesne zaloge, čezmerno proizvajanje in izgube zaradi gibanja izdelkov. Podjetju smo v načrtu želenega stanja toka vrednosti predlagali rešitve z uporabo kanban sistema in združevanjem delovnih procesov v celico.
Keywords: vitka proizvodnja, analiza toka vrednosti, optimizacija procesov
Published in DKUM: 05.06.2024; Views: 159; Downloads: 0
Full text (3,36 MB) |
