Mesterséges intelligencia és gépi tanulás integrációja a Lean menedzsmentbe
Elmentve itt :
| Szerző: | |
|---|---|
| További közreműködők: | |
| Dokumentumtípus: | TDK dolgozat |
| Kulcsszavak: | folyamatmenedzsment gyártási folyamat lean alapelvek mesterséges intelligencia termelés-szolgáltatás |
| Online Access: | http://dolgozattar.uni-bge.hu/57907 |
MARC
| LEADER | 00000nta a2200000 i 4500 | ||
|---|---|---|---|
| 001 | dolg57907 | ||
| 005 | 20250923115622.0 | ||
| 008 | 250923suuuu hu o 000 hun d | ||
| 040 | |a BGE Dolgozattár Repozitórium |b hun | ||
| 041 | |a hu | ||
| 100 | 1 | |a Csóti Balázs | |
| 245 | 1 | 0 | |a Mesterséges intelligencia és gépi tanulás integrációja a Lean menedzsmentbe |c Csóti Balázs |h [elektronikus dokumentum] |
| 516 | |a Students_Scientific_Association_paper | ||
| 520 | 3 | |a A dolgozat célja annak vizsgálata, hogyan integrálható a mesterséges intelligencia (MI) és a gépi tanulás (GT) a Lean menedzsmentbe, és milyen előnyökkel jár ez a vállalati folyamatok optimalizálása szempontjából. A kutatás során alkalmazott módszertan magában foglalta a szekunder adatgyűjtést és a kérdőíves felméréseket. A szekunder adatgyűjtés során korábbi kutatások és esettanulmányok elemzésével vizsgáltuk, hogyan alkalmazzák az MI és GT technológiákat a Lean menedzsment különböző iparágaiban. A kérdőíves felmérés célja az volt, hogy felmérje a vállalatok MI és GT integrációval kapcsolatos tapasztalatait és kihívásait. A kutatás kvalitatív és kvantitatív megközelítéseket egyaránt alkalmazott. A szekunder adatgyűjtés során elsősorban az MI és GT Lean folyamatokba történő integrációjával kapcsolatos szakirodalmat és esettanulmányokat elemeztem. Ezen kívül kérdőíves felméréseket is készítettem különböző iparágak szakembereivel, hogy megismerjem a mesterséges intelligencia és gépi tanulás alkalmazásának gyakorlati aspektusait a vállalati folyamatokban. Az esettanulmányok segítségével gyakorlati példákat mutattam be az MI alapú rendszerek sikeres alkalmazásáról a prediktív karbantartásban, a termelési folyamatok automatizálásában és az ügyfélközpontú szolgáltatási megoldásokban. A kutatás eredményei alapján a gyártási szektorban az innovációban élen járó cégek esetében IoT és az Ipar 4.0 technológiák alkalmazásával a mesterséges intelligencia és a gépi tanulás integrációja már jelenleg is zajlik , különösen a prediktív karbantartás és a folyamatautomatizálás területén. Ez a technológia jelentősen növelte a termelékenységet, csökkentette az állásidőt, és lehetővé tette a gyorsabb döntéshozatalt. Ezzel szemben a szolgáltatási szektorban az MI és GT alkalmazása még csak néhány területen jelent meg, és a technológia potenciáljait még nem használták ki teljes mértékben. A chatbotok és az ügyfélszolgálati automatizálás néhány sikeres példája ellenére a szolgáltatási szektorban még további fejlesztések szükségesek ahhoz, hogy az MI és GT valódi hatékonyságnövelő eszközzé váljon. | |
| 695 | |a folyamatmenedzsment | ||
| 695 | |a gyártási folyamat | ||
| 695 | |a lean alapelvek | ||
| 695 | |a mesterséges intelligencia | ||
| 695 | |a termelés-szolgáltatás | ||
| 700 | 1 | |a Kiss Dr. habil. Gábor |e ths | |
| 856 | 4 | 0 | |u http://dolgozattar.uni-bge.hu/57907/1/Cs%C3%B3ti_Bal%C3%A1zs_PSZK.pdf |z Dokumentum-elérés |
| 856 | 4 | 0 | |u http://dolgozattar.uni-bge.hu/57907/2/Cs%C3%B3ti_Bal%C3%A1zs_PSZK.docx |z Dokumentum-elérés |
| 856 | 4 | 0 | |u http://dolgozattar.uni-bge.hu/57907/3/Cs%C3%B3ti_Bal%C3%A1zs_PSZK_ny.pdf |z Dokumentum-elérés |
| 856 | 4 | 0 | |u http://dolgozattar.uni-bge.hu/57907/4/Dolgozat_biralati_lap_2024_Cs%C3%B3ti_Bal%C3%A1zs.pdf |z Dokumentum-elérés |
| 856 | 4 | 0 | |u http://dolgozattar.uni-bge.hu/57907/5/Dolgozat_biralati_lap_Cs%C3%B3ti%20Bal%C3%A1zs.pdf |z Dokumentum-elérés |