Iskanje po katalogu digitalne knjižnice

Opis: Namen magistrskega dela je analizirati učinke uvedbe lastno razvitega digitalnega orodja za avtomatiziran izračun naročilnih količin na proces upravljanja zalog v grosističnem podjetju. Delo se ob interpretaciji razvoja in logike delovanja orodja osredotoča na presojo vpliva digitalizacije na učinkovitost, centralizacijo in standardizacijo postopkov naročanja ter na preverjanje skladnosti rezultatov avtomatiziranega modela z uveljavljenimi teoretičnimi pristopi, kot je model ekonomične količine naročila (ang. Economic Order Quantity, v nadaljevanju: EOQ). Rezultati raziskave potrjujejo, da je uvedba digitalnega orodja v srednje velikem distribucijskem podjetju prinesla merljive koristi – zmanjšanje ročnega dela, višjo razpoložljivost izdelkov in večjo standardizacijo procesa naročanja. Magistrsko delo tako empirično dokazuje, da lahko uvedba razmeroma preprostih digitalnih rešitev pomembno vpliva na učinkovitost, preglednost in zanesljivost oskrbovalne verige ter predstavlja trdno osnovo za nadaljnjo digitalno integracijo in razvoj naprednih podatkovno podprtih modelov v logistiki.
Ključne besede: upravljanje zalog, grosistično podjetje, digitalno orodje, avtomatizacija, naročilne količine
Objavljeno v DKUM: 08.01.2026; Ogledov: 0; Prenosov: 4
Celotno besedilo (1,84 MB)

Opis: V zaključnem delu je obravnavana problematika energetske učinkovitosti v energetsko intenzivni industriji, s poudarkom na hladni valjarni B3 podjetja Impol. V okviru raziskave so bili analizirani glavni porabniki električne energije, kot so pogoni valjev, hidravlični agregati, ventilacijski sistemi in pomožni mehanizmi, ki pomembno vplivajo na skupno porabo. Posebna pozornost je bila namenjena obdobjem nedejavnosti, ko določeni porabniki ostajajo vključeni kljub mirovanju proizvodnega procesa, kar vodi do nepotrebne rabe energije in povečane obrabe opreme. Na podlagi analiz je bila razvita idejna zasnova posebnega obratovalnega režima »malica«, ki omogoča avtomatski izklop izbranih porabnikov v času kratkotrajnih prekinitev procesa. Rešitev temelji na dopolnitvi obstoječega krmilnega sistema in vključuje programsko kodo za avtomatiziran nadzor stanj porabnikov. Testiranje je pokazalo, da režim omogoča merljive prihranke električne energije in stroškov, brez negativnega vpliva na zanesljivost proizvodnje. Diplomsko delo neposredno prispeva k praksi v podjetju, saj ponuja konkretno rešitev, ki jo je mogoče z minimalnimi prilagoditvami razširiti tudi na druge valjarne v obratu. Poleg tega predstavlja izhodišče za nadaljnje izboljšave, kot so širša digitalizacija proizvodnih linij, vključitev IoT rešitev in napredne analitike, kar bi omogočilo optimizacijo porabe energije na ravni celotnega podjetja. Poleg praktične vrednosti ima delo tudi širši pomen za trajnostno poslovanje, saj vsak prihranek energije pomeni zmanjšanje emisij toplogrednih plinov in večjo skladnost s cilji Evropske unije glede podnebne nevtralnosti. Naloga dokazuje, da je energetsko učinkovitost mogoče izboljšati ne le z velikimi investicijami, temveč tudi z manjšimi, a premišljeno načrtovanimi ukrepi, ki združujejo tehnično inovativnost in odgovorno ravnanje do okolja.
Ključne besede: energetska učinkovitost, avtomatizacija, industrijska poraba električne energije, valjarna B3, Impol d.d., režim malica, krmilni sistemi, PLC, hidravlični agregati, ventilacijski sistemi, trajnostno poslovanje, digitalizacija proizvodnje, IoT, energetski menedžment, zmanjšanje emisij CO₂
Objavljeno v DKUM: 23.12.2025; Ogledov: 0; Prenosov: 18
Celotno besedilo (8,32 MB)

Opis: Delo obravnava uporabo generativne umetne inteligence za optimizacijo projektnega managementa. Najprej povzema temeljne koncepte projektnega vodenja, življenjski cikel in dejavnike uspešnosti, nato sistematično predstavi ključna področja umetne inteligence ter posebnosti generativne umetne inteligence. Osrednji del pokaže, kako generativna umetna inteligenca avtomatizira rutinska opravila (načrtovanje, poročanje, razporejanje virov), izboljšuje napovedovanje tveganj in podporo odločanju ter pospešuje komunikacijo in sodelovanje ekip (npr. z virtualnimi asistenti). Posebna pozornost je namenjena varnosti podatkov, upravljanju dostopov in etičnim vidikom. Praktični del ilustrira rabo orodij (ChatGPT, Microsoft Copilot) pri administrativnih in vodstvenih opravilih v okoljih Microsoft 365 (Excel, Word, Outlook, PowerPoint, Teams), povzetkih, prevodih, izboru dobaviteljev, brainstormingu in poglobljenem raziskovanju. Sklepi poudarjajo, da lahko generativna umetna inteligenca merljivo skrajša čas izvedbe, zviša kakovost odločitev in okrepi zadovoljstvo deležnikov, če organizacije hkrati vlagajo v kakovost podatkov, upravljanje tveganj ter usposabljanje zaposlenih.
Ključne besede: generativna umetna inteligenca, projektni management, avtomatizacija, Microsoft Copilot, ChatGPT.
Objavljeno v DKUM: 15.12.2025; Ogledov: 0; Prenosov: 11
Celotno besedilo (1,57 MB)

Opis: Diplomsko delo predstavlja razvoj spletne platforme za šole, ki omogoča načrtovanje jedilnikov, avtomatiziran izračun potrebnih sestavin ter oblikovanje skupnih naročil za živila. Sistem omogoča tudi primerjavo ponudb dobaviteljev in je razvit z uporabo tehnologij C# in Angular. Rešitev je bila testirana v sodelovanju s tremi šolami in je pokazala stabilno delovanje osnovnih funkcionalnosti. Glavni cilj je poenostavitev in optimizacija prehranske nabave v izobraževalnih ustanovah ter omogočanje večje transparentnosti in vključevanja lokalnih dobaviteljev.
Ključne besede: avtomatizacija naročil, digitalizacija šolske prehrane, načrtovanje jedilnikov, spletna aplikacija
Objavljeno v DKUM: 05.11.2025; Ogledov: 0; Prenosov: 0

Opis: Magistrsko delo obravnava vpliv umetne inteligence (AI) na računovodske procese v mikro računovodskem podjetju iz Koroške. Raziskava je izpostavila, da AI že omogoča avtomatizacijo rutinskih nalog, kot je optično prepoznavanje podatkov na dokumentaciji (OCR), kar delno pospeši obdelavo dokumentacije. Kljub temu je tehnologija še nezanesljiva in zahteva dodatno človeško kontrolo, zato se čas dela ne skrajša bistveno. Namen magistrskega dela je bil raziskati vpliv AI na računovodske procese v mikro računovodskem podjetju ter ugotoviti, kako zaposleni različnih profilov zaznavajo uvedbo AI v vsakodnevno delo. Delo se osredotoča na vse bolj aktualno področje digitalizacije računovodstva, pri čemer AI postaja pomembno orodje za avtomatizacijo rutinskih nalog, izboljšanje natančnosti podatkov ter povečanje učinkovitosti. Naprednejše funkcionalnosti, kot so napovedovanje trendov in odkrivanje nepravilnosti, v podjetju še niso uporabljene. Ugotovljeno je bilo, da generacijske razlike pomembno vplivajo na dojemanje AI, saj so mlajši zaposleni tehnologiji bolj naklonjeni, starejši pa so previdnejši s tehnologijo in AI, saj je v večini še tudi ne znajo uporabljati. V drugem poglavju smo predstavili osnovne značilnosti AI, vključno s tehnologijami, kot so strojno učenje, obdelava naravnega jezika, računalniški vid in robotizacija procesov. Ugotovili smo, da AI ponuja velik potencial za avtomatizacijo in zmanjšanje stroškov. Tretje poglavje se je osredotočilo na uporabo AI v računovodstvu. Obravnavali smo primere, kot so OCR branje, avtomatsko knjiženje, zaznavanje napak in napovedovanje denarnih tokov. Poudarjeni so bili tudi izzivi, povezani z varnostjo in znanjem uporabnikov. V četrtem poglavju smo analizirali uporabo AI v izbranem mikro podjetju, kjer se uporablja predvsem OCR funkcionalnost znotraj programa E-računi. Kljub poenostavitvi vnosa dokumentov se pojavljajo napake, zato je potreben človeški nadzor. V petem poglavju smo predstavili možnosti za širšo uporabo AI v prihodnosti, kot so napredno knjiženje, poročanje in analitika, ter izpostavili potrebo po dodatnem znanju, zaupanju v tehnologijo in postopni uvedbi rešitev. Vse intervjuvane osebe v raziskavi se strinjajo, da AI ne bo nadomestila računovodij, temveč jim bo v pomoč pri rutinskih opravilih, s čimer bodo imele več časa za zahtevnejše strokovno delo. Ključna ovira za širšo uporabo ostajajo stroški, pomanjkanje znanja in vprašanja o varnosti osebnih podatkov. V zvezi s hipotezami smo ugotovili, da je večina potrjena ali delno potrjena. AI izboljšuje učinkovitost pri obdelavi dokumentov, a še ne zanesljivo. Računovodje se srečujejo s tehnološkimi izzivi in pomanjkanjem znanja, percepcija zaposlenih pa pomembno vpliva na uspešno uvedbo AI. Naprednejše funkcionalnosti še niso v uporabi, zato nekatere podhipoteze ostajajo nepotrjene. Kot nadaljnja področja raziskovanja se ponujajo primerjave med različnimi podjetji, analiza naprednejših funkcij AI in proučevanje vpliva AI na kompetence prihodnjih računovodij.
Ključne besede: Umetna inteligenca, računovodstvo, računovodsko podjetje, računovodski servis, avtomatizacija procesov, implementacija UI.
Objavljeno v DKUM: 03.11.2025; Ogledov: 0; Prenosov: 38
Celotno besedilo (39,37 MB)