Розробка інтелектуальної системи для автоматизації аналізу та прогнозування бізнес-процесів

Abstract

UA : Робота викладена на 80 сторінках друкованого тексту, містить 23 рисунки, 19 джерел. Об’єкт дослідження. Бізнес-процеси підприємств, які характеризуються великою кількістю взаємопов’язаних даних, що підлягають аналізу та прогнозуванню. Мета роботи. Розробити архітектуру та програмну реалізацію інтелектуальної системи, яка забезпечує автоматизацію аналітичних і прогностичних процесів у бізнес-середовищі. Методи дослідження. Методи машинного навчання, статистичного аналізу, нормалізації даних, обробки часових рядів, нейронні мережі (LSTM, GRU), методи оптимізації та економічного моделювання (ROI, TCO, NPV). У роботі представлено інтелектуальну систему для автоматизації аналізу та прогнозування бізнес-процесів підприємства. Проведено огляд існуючих підходів до прогнозування та побудови аналітичних систем, узагальнено принципи застосування машинного навчання у сфері управління бізнесом. Розроблено концептуальну архітектуру системи, що включає модулі збору, очищення та підготовки даних, аналітичне ядро на базі нейронних мереж, підсистему візуалізації результатів і інтеграційний інтерфейс для взаємодії з ERP-системами. У результаті експериментальної перевірки підтверджено ефективність моделей прогнозування попиту й фінансових показників це середня похибка MAPE знижена на 23% порівняно з базовими моделями. Розроблена система може забезпечити скорочення часу формування звітів, підвищення точності управлінських рішень та економічну доцільність впровадження. Отримані результати можуть бути використані під час розробки корпоративних аналітичних рішень, цифрової трансформації підприємств і впровадження інтелектуальних систем підтримки прийняття рішень.

EN : The work is presented on 80 pages of printed text, 23 figures, 19 references. Object of study. Business processes of enterprises are characterized by large volumes of interrelated data that are subject to analysis and forecasting. Aim of the study. To develop the architecture and software implementation of an intelligent system that automates analytical and forecasting processes in a business environment. Method of research. Machine learning, statistical data analysis, data normalization, time series processing, neural networks (LSTM, GRU), optimization methods, and economic modeling techniques (ROI, TCO, NPV). The thesis presents the design and implementation of an intelligent system for automating the analysis and forecasting of business processes. The study includes a review of existing forecasting approaches and analytical systems, as well as an overview of machine learning applications in business process management. A conceptual system architecture has been developed, consisting of data acquisition, cleaning, and preprocessing modules, an analytical core based on neural networks, a visualization subsystem, and an integration interface for ERP systems. Experimental evaluation confirmed the effectiveness of forecasting models for demand and financial indicators, achieving a 23% reduction in MAPE compared to baseline models. The developed system improves reporting efficiency, enhances the accuracy of management decisions, and demonstrates economic feasibility through ROI and TCO indicators. The results can be applied in corporate analytics solutions, digital transformation initiatives, and the implementation of intelligent decision support systems.