Iskanje po katalogu digitalne knjižnice

Opis: Magistrsko delo "Digitalna preobrazba v srednje velikem podjetju" preučuje vpliv digitalne preobrazbe na podjetje, ki se ukvarja s trgovino in večkanalnim poslovanjem s kupci v Srednji in Vzhodni Evropi. Osredotoča se na analizo organiziranosti informacijskega oddelka ter njegove vloge pri doseganju strateških ciljev podjetja skozi digitalno preobrazbo. Naloga izpostavlja vpliv sodobnih sprememb in izzivov na poslovni svet, še posebej po izbruhu pandemije Covid-19. Predstavi prilagoditev poslovne in IT strategije podjetja, vključno z uvedbo hibridnega dela in novih tehnologij. Teoretični del se posveča definiciji digitalne preobrazbe, njenemu pomenu, koristim in ključnim izzivom. Predstavi metodologijo in orodja za oceno stopnje zrelosti digitalne preobrazbe. Empirični del analizira organiziranost informacijskega oddelka, pregleda digitalno strategijo podjetja in implementacijo digitalne preobrazbe. Za oceno napredka se uporabi orodje za merjenje zrelosti. Zaključek ugotavlja napredek podjetja v digitalni preobrazbi, vendar izpostavi nekatere nezadovoljivosti in potrebo po prilagoditvah strategije. Predstavi predloge za izboljšave in kritično oceno uporabljenega orodja. Naloga prispeva k razumevanju vpliva digitalne preobrazbe v srednje velikih podjetjih ter k smernicam za uspešno implementacijo in spremljanje digitalnih strategij v prihodnosti.
Ključne besede: Digitalna preobrazba, digitalna strategija, digitalna zrelost podjetja, avtomatizacija procesov, večkriterijski model.
Objavljeno v DKUM: 28.01.2025; Ogledov: 0; Prenosov: 34
Celotno besedilo (991,07 KB)

Opis: Danes inženirji v industriji potrebujejo hitra in zmogljiva programska orodja, ki omogočajo enostavno analizo in modeliranje procesov. Močna razvojna orodja, kot sta MATLAB in SIMULINK, so sicer izjemno uporabna za raziskovalne in razvojne namene, vendar se v neposredni industrijski uporabi še vedno izkazujejo kot premalo praktična. Zato se vse bolj uveljavljajo programska orodja in algoritmi umetne inteligence. Eden izmed teh programskih paketov je CSense podjetja General Electric. CSense omogoča analizo delovanja procesov, identifikacijo vzrokov za izpade v proizvodnji, optimizacijo procesov in številne druge funkcije. V okviru te naloge je bil izveden zajem podatkov z uporabo kombinacije CSense in IFIX okolja, s čimer so bili podatki obdelani in analizirani z namenom izdelave digitalnega dvojčka procesa. Kasneje je bil ta model primerjan z modeli, izdelanimi v okolju MATLAB/SIMULINK. Analiza in primerjava orodij sta bili izvedeni na primeru destilacijskega procesa v Laboratoriju za procesno avtomatizacijo na Fakulteti za elektrotehniko, računalništvo in informatiko (FERI).
Ključne besede: industrijska avtomatizacija, analiza procesov, strojno učenje, digitalni dvojčki, CSense
Objavljeno v DKUM: 22.10.2024; Ogledov: 0; Prenosov: 19
Celotno besedilo (4,87 MB)

Opis: Raziskali smo različne vrste digitalnih promocijskih pripomočkov, ki jih podjetja ustvarjajo za svoje stranke. Ključna gradiva vključujejo promocijske videoposnetke, grafične oglase, animirane vsebine, prilagojene spletne strani in vsebine za družbene medije. Ta digitalna orodja podjetjem omogočajo učinkovito komunikacijo s ciljnim občinstvom in večjo prepoznavnost blagovne znamke na spletu. Diplomska naloga se osredotoča na raziskovanje vloge umetne inteligence v digitalni promociji. Opisuje, kako umetna inteligenca olajša avtomatizacijo ustvarjanja promocijskih vsebin in optimizira poslovne procese. Opazovali smo procese, kot je razvoj scenarijev za promocijske videe, in ugotovili, da orodje, ki temelji na umetni inteligenci, bistveno poveča učinkovitost in kakovost končnih izdelkov. Potrdili smo, da vključitev klepetalnih robotov na spletna mesta izboljša odzivni čas na poizvedbe strank in s tem izboljša uporabniško izkušnjo. Na podlagi analize podatkov je bilo ugotovljeno, da je uvedba klepetalnega robota privedla do bistvenega skrajšanja odzivnega časa, povečanja zadovoljstva strank in zmanjšanja delovne obremenitve zaposlenih. Opravili smo tudi intervju z Nejcem Gergičem, vodjo projektov v podjetju Futuristica, ki je zagotovil dodaten vpogled v procese dela z umetno inteligenco. Zaključek diplomskega dela potrjuje, da umetna inteligenca ne le optimizira poslovne procese, temveč tudi pomembno prispeva k izboljšanju uporabniške izkušnje, kar podjetjem omogoča pridobitev konkurenčne prednosti na trgu. Diplomsko delo tako ponuja celovit pregled uporabe umetne inteligence v sodobnem digitalnem svetu.
Ključne besede: umetna inteligenca, digitalni promocijski materiali, tehnološke inovacije, avtomatizacija procesov, ustvarjanje vsebin.
Objavljeno v DKUM: 10.10.2024; Ogledov: 0; Prenosov: 31
Celotno besedilo (1,94 MB)

Opis: V zadnjih nekaj letih ima velik vpliv na zunanje revidiranje umetna inteligenca, ki strmi k temu, da lahko revizorjem olajša določena ponavljajoča se dela in jim omogoča, da se ti lahko posvetijo nalogam, ki prinašajo dodano vrednost zunanji reviziji. V tem magistrskem delu je predstavljena uporaba umetne inteligence v zunanjem revidiranju skozi do sedaj objavljeno literaturo, opravljena pa je tudi raziskava o dejanskem poznavanju in uporabi umetne inteligence v zunanji reviziji računovodskih izkazov v Sloveniji. Naloga podrobneje obravnava tehnologije umetne inteligence, analitiko masovnih podatkov, globoko učenje, veriženje blokov in robotsko avtomatizacijo procesov. V teoretičnem delu smo opredelili zunanjo revizijo in umetno inteligenco ter kronološko predstavili njun razvoj. Predstavljene so tehnologije umetne inteligence, njihova dosedanja uporaba ter morebitne prednosti in pomanjkljivosti vključitve posamezne tehnologije umetne inteligence v revizijski proces. Ugotavljamo, da bi vključitev tehnologij umetne inteligence pripomogla predvsem k večji učinkovitosti in h kakovosti zunanje revizije, k zmanjšanju in avtomatizaciji ponavljajočih se revizijskih nalog, hitrejšemu pregledu in obdelavi podatkov, možnostim testiranja celotne populacije in nenazadnje bi lahko omogočila neprekinjeno revizijo. Uporaba umetne inteligence v reviziji bo za revizorja pomenila pridobitev novega znanja in spretnosti ter dodatna izobraževanja. Na drugi strani pa vključitev tehnologij umetne inteligence prinaša skrb za višje stroške revizije, zaupnosti informacij in varnosti pred kibernetskimi napadi ter pomanjkanje pripravljenosti infrastrukture. V praktičnem delu magistrskega dela je prikazan postopek zbiranja podatkov, pridobljenih s pomočjo anketnega vprašalnika. Z opisno statistično analizo predstavimo pridobljene rezultate vprašanj, ki so bila obdelana s programskim orodjem IBM SPSS. Za ugotavljanje razlik med spremenljivkama spol in zaposlenost anketirancev uporabimo t-test ter za spremenljivko starost anketirancev statistični test ANOVA. Uporabljeni testi pokažejo, da ni statistično značilnih razlik med demografskimi spremenljivkami: spol, starost in zaposlenost anketirancev. Na podlagi povprečnih vrednostih spremenljivk ugotavljamo določene razlike med demografskimi spremenljivkami, ki so v nalogi grafično prikazane. Na podlagi analize podatkov ugotavljamo, da anketirani revizorji v Sloveniji pri svojem delu že uporabljajo umetno inteligenco, ampak velika večina ne uporablja tehnologij, ki so podrobneje predstavljene v tem magistrskem delu. Tehnologija, ki jo revizorji največ uporabljajo, je analitika masovnih podatkov. Revizorji, anketirani v raziskavi, ki so zaposleni v revizijskih družbah Big 4, uporabljajo tehnologije umetne inteligence v povprečju nekoliko več kot revizorji, ki so zaposleni v drugih revizijskih družbah v Sloveniji. Ugotavljamo tudi, da anketirani revizorji nimajo visokega strokovnega znanja o tehnologijah umetne inteligence. Analitika masovnih podatkov je tehnologija, o kateri imajo revizorji največ strokovnega znanja v primerjavi z ostalimi tehnologijami. Rezultati raziskave pokažejo, da so revizorji pričeli z uporabo umetne inteligence zaradi prihranka časa, večje učinkovitosti in hitrejše analize podatkov. Ugotavljamo, da lahko revizorji s pomočjo rešitev umetne inteligence obdelajo več podatkov, kot jih lahko obdelajo brez uporabe umetne inteligence. Uporaba umetne inteligence omogoča revizorjem, da se čas revidiranja skrajša, čeprav je kar nekaj anketiranih mnenja, da čas revidiranja ostaja enak. Anketirani revizorji so mnenja, da bo umetna inteligenca v prihodnosti spremenila poklic zunanjega revizorja. Predvsem se bodo zmanjšala rutinska dela, proces pa bo v veliki meri avtomatiziran in dela bodo opravljena veliko hitreje.
Ključne besede: zunanja revizija, umetna inteligenca, analitika masovnih podatkov, globoko učenje, veriženje blokov, robotska avtomatizacija procesov
Objavljeno v DKUM: 24.09.2024; Ogledov: 0; Prenosov: 35
Celotno besedilo (3,81 MB)

Opis: Industrija 4.0 je revolucionarni koncept, ki vključuje integracijo digitalnih tehnologij v proizvodno industrijo, prav tako pa digitalizira poslovanje bank in finančnih institucij. Napredne tehnologije so omogočile razvoj inovacij, kot so spletno bančništvo, računalniško trgovanje in plačila s karticami. Nove tehnologije, kot so umetna inteligenca, tehnologija veriženja blokov, internet stvari in robotska avtomatizacija procesov, omogočajo bankam, da izboljšajo svoje storitve, povečajo učinkovitost ter povečujejo prilagodljivost in agilnost. Na trgu se pojavljajo tudi nove konkurenčne grožnje, kot so finančno-tehnološka podjetja, ki ponujajo inovativne rešitve in storitve, kar lahko ogrozi položaj bank na trgu ter jih prisili inoviranju njihove ponudbe in poslovanje na hitro rastočem finančnem trgu. V diplomskem delu smo si zastavili šest hipotez. V teoretičnemu delu preverjali vpliv industrije 4.0 na spremembe poslovnih modelov bank, poostreno regulacijo bank ob uporabi tehnologij industrije 4.0. V empiričnem delu smo izvedli anketni vprašalnik, kjer smo analizirali odgovore anketirancev o poznanju industrije 4.0 , tehnološko-finančnih podjetjih ter njihovo mnenje o prehodu k tehnološko-finančnem. Preučili smo težave s katerimi se pri spletnih bančnih storitvah soočajo ter skrbi, ki bi jih imeli ob uporabi bančnih storitev, ki temeljijo na naprednih tehnologijah. Tako smo v diplomskem delu preučili tehnologije, ki so odgovorne za intenzivno digitalno transformacijo bančnega sektorja ter njihove implikacije in uporabo v tradicionalnem bančništvu. Poglobili smo se v analizo možnih tveganj in disrupcij, ki so lahko neizogibna posledica transformacije bančnih storitev ter opredelili dosedanje regulativne okvire, ki obsegajo implementacijo tehnologij 4.0 v Evropski uniji.
Ključne besede: industrija 4.0, digitalizacija bančnega sektorja, tehnologija veriženja blokov, umetna inteligenca, robotska avtomatizacija procesov, internet stvari, tveganja industrije 4.0, digitalni poslovni modeli bank.
Objavljeno v DKUM: 05.09.2024; Ogledov: 83; Prenosov: 38
Celotno besedilo (1,95 MB)