Интеграция Машинного Образования в ERP Системы (Machine Learning)

Структура дипломной работы: 1. Введение - Актуальность темы - Цель и задачи исследования - Новизна и практическая значимость работы - Методы исследования 2. Обзор литературы - Основные понятия и определения - Обзор существующих систем управления предприятием (ERP) - Обзор методов машинного обучения - Исследования и примеры использования машинного обучения в ERP системах 3. Применение методов машинного обучения в ERP системах - Описание конкретных задач, решаемых с помощью ML в ERP системах - Описание основных подходов к интеграции ML в ERP системы - Примеры реализации и результаты экспериментов 4. Разработка и реализация моделей ML для ERP системы - Выбор моделей и алгоритмов ML для конкретных задач ERP системы - Описание процесса разработки и реализации моделей - Примеры и результаты обучения и тестирования моделей 5. Оценка эффективности и преимуществ ML интеграции в ERP системы - Методы оценки эффективности и качества моделей ML - Сравнительный анализ работы ERP системы с и без ML интеграции - Выводы о преимуществах интеграции ML в ERP системы 6. Рекомендации по применению и развитию ML в ERP системах - Рекомендации по использованию моделей ML в конкретных задачах ERP систем - Перспективы развития и улучшения интеграции ML в ERP системы - Выводы и заключение работы Введение: В современном мире стало неотъемлемой частью бизнес-процессов использование информационно-аналитических систем, в которых одним из ключевых элементов являются системы планирования ресурсов предприятия (ERP). Однако, с ростом объема данных и увеличением сложности бизнес-процессов, возникает необходимость в интеграции интеллектуальных алгоритмов с ERP системами для улучшения результативности принимаемых решений и оптимизации процессов управления. В данной работе исследуется интеграция методов машинного обучения в ERP системы с целью повышения их эффективности и функциональности. Актуальность данного исследования обусловлена увеличением объема данных, требующих анализа в ERP системах, а также возможностями, которые предоставляют методы машинного обучения для решения конкретных задач управления в рамках ERP систем. Показать еще