Repository logo
  • English
  • Yкраї́нська
Log In
New user? Click here to register.Have you forgotten your password?
  1. Home
  2. Кваліфікаційні роботи
  3. Факультет менеджменту
  4. Кафедра менеджменту
  5. Бакалаври
  6. 2023-2024 навчальний рік
  7. Прийняття управлінських рішень у сфері інноваційного менеджменту із застосуванням штучного інтелекту (за матеріалами ТОВ «РОЗЕТКА.УА») 
 
  • Details

Прийняття управлінських рішень у сфері інноваційного менеджменту із застосуванням штучного інтелекту (за матеріалами ТОВ «РОЗЕТКА.УА») 

Date Issued
2024-06
Author(s)
Віблий, Дмитро Володимирович  
Abstract
Кваліфікаційна робота ступеня бакалавр спеціальності 073 Менеджмент, НТУ «Дніпровська політехніка» (ОП Менеджмент), Дніпро, 2024.  

Об’єктом розроблення виступає – процес прийняття управлінських рішень у сфері інноваційного менеджменту із застосуванням штучного інтелекту. Мета роботи – теоретичне обґрунтування та розробка практичних рекомендацій щодо прийняття управлінських рішень у сфері інноваційного менеджменту із застосуванням штучного інтелекту. 

Основні результати кваліфікаційної роботи бакалавра полягають у такому: розглянуто вплив штучного інтелекту на прийняття управлінських рішень в інноваційному менеджменті; досліджено використання даних для оцінки ефективності інноваційних проєктів; охарактеризовано інформаційне забезпечення розробки і тестування нових продуктів, послуг та бізнес-моделей; надано загальну характеристику підприємства; виконати аналіз внутрішнього та зовнішнього конкурентного середовища ТОВ «РОЗЕТКА. УА»; проаналізовано фінансово-економічний стан підприємства; здійснено обґрунтування проєкту автоматизованого складу для підприємства; розглянуто впровадження проєкту автоматизованого складу для ТОВ «РОЗЕТКА. УА»; впроваджено та оцінено ефективність ТОВ «РОЗЕТКА. УА». 
Subjects

УПРАВЛІНСЬКІ РІШЕННЯ,...

File(s)
Loading...
Thumbnail Image
Name

Титул_Віблий.pdf

Size

450.13 KB

Format

Adobe PDF

Checksum

(MD5):a8ec6272de53ee44784b1ff254cce4cb

Loading...
Thumbnail Image
Name

Віблий.pdf

Size

28.25 MB

Format

Adobe PDF

Checksum

(MD5):5a7d508cb90e005c073bca810783ff92

.

Built with DSpace-CRIS software - Extension maintained and optimized by 4Science

  • End User Agreement
  • Send Feedback
Repository logo COAR Notify