Iskanje po katalogu digitalne knjižnice

Opis: 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.
Ključne besede: umetna inteligenca, dokumentni sistemi, optimizacija poslovnih procesov, varnost podatkov
Objavljeno v DKUM: 16.10.2024; Ogledov: 0; Prenosov: 4
Celotno besedilo (1,72 MB)

Opis: Program Farm Manager je spletno orodje, ki se osredotoča na optimizacijo kmetijske proizvodnje v Sloveniji in omogoča kmetom boljše načrtovanje, optimizacijo proizvodnih procesov in enostavnejše upravljanje kmetijskih gospodarstev s centralizacijo ključnih podatkov. Cilj naloge je raziskati uporabo programa, identificirati njegove pomanjkljivosti in predlagati možne izboljšave. S SWOT analizo smo preučili prednosti, slabosti, priložnosti in nevarnosti sistema. Program izstopa zaradi tehnične naprednosti, vsestranskosti in podpore kmetijskim svetovalcem. Vključuje podatkovno podprto odločanje, kar povečuje konkurenčnost kmetij. Uvedba programa na srednje veliki poljedelski kmetiji s pridelavo ekološke pire je pokazala, da program omogoča natančno spremljanje finančnih kazalnikov in izboljšanje produktivnosti. Ekološka pridelava pire, ki vključuje predelavo v izdelke, kot so pirina polnozrnata moka, povečuje dodano vrednost pridelka in ciljne skupine kupcev. Raziskava poudarja pomen tehnoloških inovacij za trajnostno kmetijstvo in zmanjšanje negativnega vpliva na okolje. Pričakujemo nadaljnjo rast digitalizacije v kmetijstvu, kar bo kmetom omogočilo izboljšano upravljanje njihovih gospodarstev in prilagajanje sodobnim izzivom. Ugotavljam, da je Farm Manager ključno orodje za digitalizacijo kmetijstva, saj omogoča optimizacijo proizvodnje, centralizacijo podatkov in s tem povečuje konkurenčnost kmetijskih gospodarstev. Predvidevam, da bo program Farm Manager v prihodnosti postal nepogrešljiv del kmetijskega sektorja, saj bo z nadaljnjim razvojem digitalnih tehnologij še bolj učinkovito podpiral kmete pri optimizaciji njihovih proizvodnih procesov in upravljanju virov.
Ključne besede: Farm Manager, optimizacija kmetijske proizvodnje, digitalizacija kmetijstva, centralizacija podatkov, konkurenčnost kmetij.
Objavljeno v DKUM: 10.10.2024; Ogledov: 0; Prenosov: 12
Celotno besedilo (1,82 MB)

Opis: V kratki dobavni verigi so z željo, da bi zagotovili sledljivost pridelkov od kmeta do končnega potrošnika, pripravili strategijo, ki bo podprla njihov poslovni proces, z rešitvijo sledljivosti končnih produktov. Tovrstne implementacije zahtevajo velik doprinos in finančni vložek organizacije kot tudi celostno spremembo procesa v kratki dobavni verigi. Potreben je pravočasen in celovit pristop, ki omogoča učinkovito delovanje implementirane rešitve. Magistrsko delo obravnava temo sistema sledljivosti na osnovi veriženja blokov, ki omogoča povezovanje in optimizacijo podatkov v kontekstu kratke dobavne verige za boljšo preglednost, učinkovitost in sledljivost. V začetku magistrske naloge smo si zastavili tri hipoteze, ki smo jih preučili z analiziranjem literature in praktičnih primerov. Tehnologija veriženja blokov prinaša obsežne spremembe za oskrbovalne verige na vseh področjih, ki še posebej izrazito vplivajo na ključne udeležence v oskrbovalnih verigah in končne uporabnike. V teoretičnem delu smo se tako natančneje osredotočili na predstavitev sistema sledljivosti v splošnem kontekstu oskrbovalnih verig, nato pa natančneje predstavili vpeljavo sistema sledljivosti na osnovi veriženja blokov v kratke dobavne verige. Aplikativni del magistrske naloge je bil namenjen predstavitvi kratke dobavne verige Zelene točke in predstavitvi zasnove ideje in modela implementacije tehnologije sledljivosti v kratko dobavno verigo. V nadaljevanju smo predstavili aplikacijo sledljivosti, ki jo aktivno uporabljajo udeleženci, ter predstavili praktičen primer vnašanja informacij in uporabe te aplikacije na mobilnem telefonu. S konkretnim primerom smo prikazali sledljivost pridelka od pridelovalca do police v trgovini in prikazali skeniranje QR kode na deklaraciji proizvoda s strani potrošnika. Opredelili smo izzive, prednosti in slabosti vpeljave sistema sledljivosti v izbrani kratki dobavni verigi. Zaključili smo z diskusijo o sedanji praksi poslovanja kratke dobavne verige ter predstavili predloge in priložnosti za nadaljnje izboljšave na področju sledljivosti in razvoja poslovanja.
Ključne besede: Sledljivost, tehnologija veriženja blokov, optimizacija podatkov, oskrbovalna veriga, kratka dobavna veriga.
Objavljeno v DKUM: 14.05.2024; Ogledov: 221; Prenosov: 38
Celotno besedilo (2,07 MB)

Opis: Diplomsko delo je rezultat sodelovanja med podjetjem SIJ Acroni, d. o. o., in Fakulteto za organizacijske vede Univerze v Mariboru. Gre za razvojno-raziskovalni projekt z namenom izboljšanja učinkovitosti v proizvodnji oddelka Lužilnica v obratu Predelava debele pločevine (PDP). Končni namen projekta je razvoj modela za optimizacijo procesa luženja, namen diplomskega dela pa je ugotoviti, kateri podatki v internem informacijskem sistemu podjetja SIJ Acroni, d. o. o., so dostopni in katere podatke bi še potrebovali za razvoj optimizacijskega modela. Cilj je razviti prototipno programsko rešitev, ki bo omogočala beleženje manjkajočih podatkov in jo bo mogoče integrirati v obstoječi informacijski sistem podjetja. V uvodu je predstavljen problem, s katerim se srečujemo, in okolje, v katerem poteka delo. V drugem poglavju so opisane teoretične osnove programiranja v programskem jeziku Visual Basic in sama metoda opazovanja procesa luženja in beleženja podatkov. Sledi opis obstoječega stanja oz. trenutnega stanja po podatkih v informacijskem sistemu. To zajema pregled interne dokumentacije in analizo obstoječih podatkov. Sama programska rešitev je predstavljena v četrtem poglavju, v zaključkih pa so podani pogoji za uvedbo, učinki uvedbe in možnosti nadaljnjega razvoja programske rešitve.
Ključne besede: ‒ jeklarska industrija ‒ luženje ‒ optimizacija procesa ‒ zajem podatkov ‒ prototipna programska rešitev
Objavljeno v DKUM: 22.10.2019; Ogledov: 1229; Prenosov: 83
Celotno besedilo (2,70 MB)

Opis: Zaradi potreb po shranjevanju in prenosu velikih količin podatkov so se v praksi dobro uveljavili algoritmi za stiskanje podatkov. V grobem se delijo na algoritme, ki podatke stiskajo z izgubami in algoritme, ki podatke stiskajo brez izgub. Med slednje spada tudi skupina algoritmov stiskanja s slovarjem, iz katere bomo v tem diplomskem delu predstavili štiri: LZ77, LZSS, LZ78 in LZW. Za vsak algoritem bomo predstavili njihovo delovanje in rezultate, algoritme pa bomo tudi med seboj primerjali.
Ključne besede: stiskanje podatkov, stiskanje s slovarjem, optimizacija
Objavljeno v DKUM: 15.10.2015; Ogledov: 2417; Prenosov: 233
Celotno besedilo (1,80 MB)