1. Podjetniška demografija in dinamika podjetij različnih tehnoloških ravni, znanja in razvojnih faz : Slovenski podjetniški observatorij 2024Barbara Bradač Hojnik, Matej Rus, Dijana Močnik, 2025 Abstract: Slovenski podjetniški observatorij 2024 prinaša celovito analizo podjetniške demografije ter dinamike podjetij različnih tehnoloških ravni, znanja in razvojnih faz. V prvem delu raziskave smo proučili ključne demografske značilnosti slovenskih podjetij, vključno z njihovim številom, velikostjo, prihodki, stroški dela in dodano vrednostjo, razčlenjeno po dejavnostih, regijah in velikostnih razredih. Drugi del raziskave se osredotoča na podjetja z različno stopnjo tehnološke intenzivnosti in na znanju temelječe storitve, s poudarkom na primerjavi Slovenije z EU. Posebej smo analizirali podjetja v različnih fazah življenjskega cikla, da bi prepoznali njihove konkurenčne prednosti, razvojne izzive ter priložnosti za nadaljnjo rast in inovacije. Na podlagi ugotovitev smo podali strateške usmeritve za izboljšanje podpornega okolja, spodbujanje inovacij, digitalne preobrazbe in internacionalizacije slovenskih podjetij, kar je ključno za dolgoročno konkurenčnost gospodarstva.
Keywords: gospodarske družbe, samostojni podjetniki, kazalniki finančne uspešnosti, visokotehnološka podjetja, na znanju temelječa podjetja, značilnosti, priložnosti in ovire, strategije in politike, empirična analiza
Published in DKUM: 17.04.2025; Views: 0; Downloads: 0
 Full text (12,15 MB)
This document has many files! More... |
2. Konstruiranje premične naprave za nalaganje palicAlen Oset, 2024, undergraduate thesis Abstract: V diplomskem delu je predstavljen postopek konstruiranja 3D modela dvigala za železne palice. Ta bo rešil problem napornega in nevarnega ročnega nalaganja palic v podajalno napravo. S pomočjo teoretičnih osnov o varnosti strojev in raziskave trga nalagalnikov palic smo izbrali tri različne dvižne mehanizme. Iz ocen ekonomske in tehnične vrednosti je bil izbran mehanizem verižnega elevatorja. S preračunom dimenzioniranja smo izbrali velikost elektro motorja in verig ter z metodo končnih elementov preverili nosilnost nosilcev palic. Na koncu so predstavljene značilnosti delovanja dvigala palic s premičnim zalogovnikom.
Keywords: varnost strojev, verižni elevator, analiza trga, konstruiranje
Published in DKUM: 11.04.2025; Views: 0; Downloads: 17
Full text (5,01 MB) |
3. Ergonomska analiza delovnega mesta z Xsens sistemom za zajemanje gibanja : diplomsko deloLuka Kolar, 2024, undergraduate thesis Abstract: Oblikovanje delavnih mest je en najpomembnejših aspektov ergonomije. Človek preživi velik del svojega življenja na delavnem mestu, zato je pomembno da je to mesto oblikovano karseda njemu ugodno da se omogoči čim večja produktivnost proizvodnje, hkrati pa zmanjšamo možnost poškodb. Ta proces oblikovanja je možno optimizirati z uporabo tehnologije za zajemanja gibanja.
Diplomsko delo je razdeljeno na teoretičen in praktičen del. V teoretičnem delu bo opravljena raziskava ergonomije na delavnem mestu, v praktičnem pa opravljen eksperiment z uporabo Xsens tehnologije za zajemanja gibanja.
Keywords: ergonomija, ergonomska analiza, delavno mesto, Xsens, simulacija, zajemanje gibanja
Published in DKUM: 11.04.2025; Views: 0; Downloads: 2
Full text (3,14 MB) |
4. Numerična analiza aerodinamike vozila z metodo vstavljenega telesaRok Čeh, 2024, undergraduate thesis Abstract: Tema diplomskega dela je numerična analiza aerodinamike vozila z uporabo metode vstavljenega telesa, s katero želimo prikazati razliko v koeficientu zračnega upora pri različnih oblikah vozil. Analiza je bila izvedena na primeru aerodinamike vozila brez in z usmerjevalniki zračnega toka, katerega glavna funkcija je zmanjšanje koeficienta upora in je pritrjeno na podvozje vozila pred sprednjimi kolesi. Simulaciji sta bili izvedeni pri enaki hitrosti 130 km/h. Na podlagi dobljenih rezultatov smo ugotovili, da z omenjeno metodo vstavljenega telesa lahko prikažemo razliko v koeficientih upora pri različnih oblikah vozil.
Keywords: numerična analiza, računalniška dinamika tekočin (RDT), metoda vstavljenega telesa, aerodinamika, koeficient upora, usmerjevalniki
Published in DKUM: 11.04.2025; Views: 0; Downloads: 4
Full text (1,90 MB) |
5. Primerjalna analiza vpliva umetne inteligence in kibernetske varnosti na lokalne in oblačne sisteme ERPKatja Deržič, 2025, master's thesis Abstract: Na področju digitalnega poslovanja se podjetja srečujejo z vedno večjimi težavami v svojih poslovnih procesih, zato sta umetna inteligenca in kibernetska varnost sestavni del sistemov ERP. S pomočjo le-teh se v sistemih ERP uporablja za boljšo avtomatizacijo poslovnih procesov in zagotavljanje večje varnosti podatkov. Podjetja se odločajo, ali bodo uporabljala sisteme ERP ali sisteme ERP v oblaku, čeprav se dandanes zaradi naprednejših funkcionalnosti večina podjetij odloča za sisteme ERP v oblaku. Sistemi ERP se vse bolj prilagajajo specifičnim industrijskim panogam, kar pomeni, da so že vnaprej konfigurirani za posamezna področja dela. V sistemih ERP se pojavijo kibernetski varnostni ukrepi, ki vključujejo pogoste varnostne ocene in posodobitve programske opreme, ki zmanjšujejo verjetnost morebitnih vdorov. S preučevanjem vedenjskih trendov ima umetna inteligenca ključno vlogo pri prepoznavanju nenavadnih dejavnosti in preprečevanju varnostnih napadov, ko se zgodijo.
V magistrskem delu predstavljamo funkcionalnosti, razvoj, vrste, prednosti in slabosti, uvajanje, trende in globalne ter lokalne ponudnike za sisteme ERP, sisteme ERP v oblaku, umetno inteligenco in kibernetsko varnost. V sedmem poglavju smo predstavili primerjalno analizo vpliva umetne inteligence in kibernetske varnosti na sisteme ERP in sisteme ERP v oblaku. Skozi delo smo prišli do ugotovitve, da vgradnja umetne inteligence v sisteme ERP povečuje avtomatizacijo poslovnih procesov in zmanjšuje človeške napake, medtem ko kibernetska varnost varuje podatke z različnimi zaščitnimi varnostnimi ukrepi. V prihodnosti pričakujemo še večjo integracijo sistemov ERP z drugimi informacijskimi tehnologijami, vključno z internetom stvari in napredno analitiko podatkov. S tem bodo podjetja dosegla še večjo povezanost, avtomatizacijo ter boljšo zaščito in sledljivost podatkov.
Keywords: sistem ERP, sistem ERP v oblaku, razlika med lokalno nameščenimi sistemi ERP in sistemi ERP v oblaku, umetna inteligenca, kibernetska varnost ter primerjalna analiza vpliva umetne inteligence in kibernetske varnosti na sistem ERP in sistem ERP v oblaku.
Published in DKUM: 09.04.2025; Views: 0; Downloads: 19
Full text (2,23 MB) |
6. Strojno učenje in obdelava naravnega jezika za pripravo analize sentimenta na spletuMatija Jerin, 2025, master's thesis Abstract: Magistrsko delo obravnava področje analize sentimenta z uporabo strojnega učenja in obdelave naravnega jezika. Namen dela je razviti model, ki bi bil sposoben analizirati sentiment besedil, pridobljenih s spletnih platform, zlasti z družbenega omrežja X (prej Twitter).
V delu smo uporabili različne metode strojnega učenja in obdelave naravnega jezika. Najprej smo podatke pridobili iz odprtih virov, jih očistili in normalizirali z metodami, kot sta lemmatizacija in tokenizacija. Pri obdelavi podatkov smo uporabili več tehnik, vključno z Bag of Words, s pozitivno/z negativno frekvenco in s TF-IDF, za kar smo uporabili Python knjižnice, kot sta NLTK in scikit-learn. Model smo učili z metodo logistične regresije, naivnega bayesa in z metodo podpornih vektorjev ter testirali njihovo natančnost s pomočjo ločenih testnih podatkov.
Rezultati kažejo, da je logistična regresija v kombinaciji z značilkami TF-IDF dosegla najvišjo natančnost pri predvidevanju sentimenta, in sicer 88,65 %, kar pomeni, da je model sposoben zanesljivo prepoznati sentiment besedil kot pozitiven ali negativen. Kljub uspehu modela obstaja potencial za nadaljnje izboljšave. Uporaba večjih in bolj raznovrstnih podatkovnih zbirk ter naprednejših tehnik globokega učenja, kot so nevronske mreže (LSTM ali BERT), bi lahko še povečala natančnost in zmogljivost modela.
Zaključki magistrskega dela potrjujejo, da je analiza sentimenta z uporabo strojnega učenja izvedljiva in uporabna v različnih okoljih. V prihodnje priporočamo implementacijo API-ja za omrežje X, kar bi omogočilo sprotno pridobivanje podatkov in avtomatizirano analizo sentimenta v realnem času. Prav tako bi lahko nadgradnja modela z globokim učenjem pripomogla k obvladovanju kompleksnejših jezikovnih struktur in kontekstov, kot sta sarkazem in večpomenskost.
Keywords: analiza sentimenta, strojno učenje, obdelava naravnega jezika
Published in DKUM: 09.04.2025; Views: 0; Downloads: 5
Full text (4,85 MB) |
7. Prepoznavanje rastlin in njihovih bolezni z mobilno aplikacijoRok Trunkelj, 2025, undergraduate thesis Abstract: Raziskava obravnava prepoznavanje izbranih rastlin in njihovih bolezni s pomočjo
mobilne aplikacije. Na kratko so predstavljena uporabljena orodja: Orange Data mining,
Android Studio, MS Visio, Figma, Flask, Nginx in Gunicorn. Arhitektura rešitve obsega
virtualno okolje v oblaku s strežniki za dostop do modelov za klasifikacijo rastlin in
njihovih bolezni in aplikacijo Android. Opisan je postopek izdelave modelov strojnega
učenja, ki so bili preneseni na strežnik. V nalogi so prikazani pomembni deli kode in
podana razlaga vseh aspektov delovanja aplikacije.
Keywords: umetna inteligenca, razvoj aplikacije, analiza podatkov, podatkovno
rudarjenje, Orange Data Mining.
Published in DKUM: 09.04.2025; Views: 0; Downloads: 4
Full text (3,07 MB) |
8. Metoda za napoved zmogljivosti stohastičnih algoritmov na osnovi statističnih porazdelitev števila ovrednotenj in časa : doktorska disertacijaJana Herzog, 2024, doctoral dissertation Abstract: V doktorski disertaciji predstavimo metodo, namenjeno analizi in primerjavi stohastičnih algoritmov. Predlagana metoda se imenuje AS^3D (angl.~Analysis of the Stochastic Solvers based on Statistical Distributions). Ta temelji na statističnih porazdelitvah opazovanih spremenljivk, natančneje številu funkcijskih ovrednotenj in času. Pri tem uporablja pristop s ciljno vrednostjo. Ciljno vrednost določa kakovost rešitve, katero želimo, da jo algoritem doseže. Opazovani spremenljivki in njuni statistični porazdelitvi analizira na nizkodimenzionalnih in napoveduje za visokodimenzionalne različice optimizacijskega problema. Vzpostavljeni napovedni model na podlagi parametrov statističnih porazdelitev omogoča napovedovanje zaustavitvenih pogojev, torej časa in števila funkcijskih ovrednotenj za določeno verjetnost doseganja ciljne vrednost. Prav tako omogoča oceno verjetnosti, da bo zagon uspešen glede na dani zaustavitveni pogoj in kakovosti rešitve za višjedimenzionalne različice problema. Da pokažemo uporabnost predlagane metode, smo vzpostavljene napovedne modele empirično validirali za izbrane optimizacijske algoritme in probleme. Razlike med napovedanimi in empiričnimi vrednostmi so znašale manj kot 15 \% za problem LABS, testne funkcije CEC in problem potenciala Lennard-Jones. To nakazuje na to, da lahko metodo AS^3D uspešno uporabljamo za analizo in primerjavo stohastičnih algoritmov na različnih optimizacijskih problemih. S pomočjo metode smo pokazali tudi uporabnost stohastičnih algoritmov. Ti morajo, da dosežejo optimalno rešitev z visoko verjetnostjo, preiskati le majhen delež iskalnega prostora.
Keywords: analiza stohastičnih algoritmov, statistična porazdelitev, napovedni model, pristop s ciljno vrednostjo
Published in DKUM: 08.04.2025; Views: 0; Downloads: 11
Full text (3,56 MB) |
9. Raziskave v marketinguMatjaž Iršič, Borut Milfelner, 2025 Abstract: Monografija celovito predstavlja faze raziskovalnega procesa v marketingu, od opredelitve problemov do zbiranja, analize podatkov in oblikovanja poročil. Razlaga metode, kot so strukturirane in nestrukturirane tehnike spraševanja, opazovanja, panelne raziskave in druge metode. Poudarjena je kakovost raziskovalnega procesa, ki zahteva usklajeno sodelovanje med managementom in marketinškimi raziskovalci. Obravnavano je tudi vzorčenje, kjer raziskovalci uravnavajo natančnost podatkov. Monografija se osredotoča tudi na metode zbiranja podatkov, ključne za razumevanje ustreznega raziskovanja vedenja odjemalcev in delovanja trgov. Poudarjeni sta ustrezna interpretacija podatkov za učinkovito odločanje in zaključna faza raziskovalnega procesa, ki vsebuje pripravo poročila in implementacijo rezultatov raziskave. Monografija ponuja smernice za preprečevanje napak in omogoča uvajanje relevantnega pristop k raziskavam v marketingu.
Keywords: primarni in sekundarni podatki, oblikovanje vzorca, spraševanje, opazovanje, analiza podatkov, priprava raziskovalnega projekta
Published in DKUM: 07.04.2025; Views: 0; Downloads: 3
Full text (4,10 MB)
This document has many files! More... |
10. Modelna analiza ekonomike pridelave hmelja v Sloveniji in na Novi Zelandiji : Magistrsko deloBlaž Jelen, 2025, master's thesis Abstract: Modelno smo analizirali ekonomiko pridelave hmelja v Sloveniji in na Novi Zelandiji.
Ugotavljali smo podobnosti in razlike med načini pridelave ter prepoznali ključne
dejavnike vpliva na ekonomsko uspešnost pridelave hmelja v obeh državah (rastne
razmere, tehnologija pridelave, organizacija dela, ekonomika). Primerjali smo (i)
modelno povprečno hmeljarsko kmetijo, (ii) izbrano hmeljarsko kmetijo (CE8)
panožnega krožka v letu 2024 v Sloveniji in (iii) po velikosti primerljivo kmetijo Garston
hops (GH) na Novi Zelandiji. Primerjalna analiza modelnih stroškov pridelave hmelja v
obeh državah ilustrira boljšo ekonomičnost pridelave analizirane kmetije na NZ. Ta je
imela sicer višje variabilne stroške pridelave, a je zaradi višjih prodajnih cen hmelja
dosegla višje pokritje pridelave. V raziskavi smo tudi nakazali možnosti za prenos
tehnoloških izboljšav iz Slovenije na Novo Zelandijo in obratno.
Keywords: pridelava hmelja, ekonomika, stroškovna analiza, Slovenija, Nova Zelandija
Published in DKUM: 04.04.2025; Views: 0; Downloads: 10
Full text (2,66 MB) |
