ІНТЕГРАЦІЯ ШТУЧНОГО ІНТЕЛЕКТУ В СИСТЕМИ МОДЕЛЮВАННЯ БІЗНЕС-ПРОЦЕСІВ (BMP) - Scientific conference
Main page
UA RU EN

Congratulation from Internet Conference!

Hello

Рік заснування видання - 2011

ІНТЕГРАЦІЯ ШТУЧНОГО ІНТЕЛЕКТУ В СИСТЕМИ МОДЕЛЮВАННЯ БІЗНЕС-ПРОЦЕСІВ (BMP)

04.10.2024 20:09

[1. Information systems and technologies]

Author: Токарєв Володимир Володимирович, кандидат технічних наук, доцент, доцент кафедри Інформаційних систем, Харківський національний економічний університет імені Семена Кузнеця; Маламуж Олексій Петрович, магістрант кафедри Інформаційних систем, Харківський національний економічний університет імені Семена Кузнеця





ORCID:0000-0002-7143-6165 Токарєв В.В.

У сучасному динамічному світі ключ до успіху будь-якої організації полягає в її здатності швидко адаптуватися до змін та ефективно управляти своїми бізнес-процесами. З розвитком технологій, особливо штучного інтелекту (ШІ), відкриваються нові можливості для оптимізації та автоматизації бізнес-процесів, що значно підвищує ефективність і гнучкість діяльності компаній. Інтеграція ШІ у системи моделювання бізнес-процесів (BPM) є одним із напрямків, що може кардинально трансформувати методи управління проектами та розробки програмного забезпечення. Використання штучного інтелекту в BPM не лише підвищує ефективність існуючих процесів, але й сприяє адаптації до змінних умов діяльності з мінімальними затратами часу та ресурсів. Ця інтеграція включає впровадження машинного навчання для автоматизації рутинних завдань, використання алгоритмів обробки природної мови для покращення комунікацій та розуміння документів, а також розробку інтелектуальних систем для стратегічного планування та аналізу великих обсягів даних. Основна мета даного дослідження полягає в детальному аналізі та розробці методів інтеграції алгоритмів ШІ у процеси BPM для оптимізації проектування та розробки програмного забезпечення. Специфічні завдання включають вивчення поточного стану технологій BPM та ШІ, аналіз можливостей їх інтеграції, та розробку конкретних рекомендацій і моделей для ефективного впровадження ШІ у бізнес-процеси. Дослідження базується на комплексному аналізі літературних джерел, кейс-стадії реальних компаній та теоретичних методів моделювання бізнес-процесів. Основний акцент робиться на аналізі можливостей машинного навчання та обробки природної мови в контексті BPM. Використовуються дані з відкритих джерел, наукових публікацій, а також результати опитувань та інтерв'ю з експертами у цій галузі.

Дослідження має на меті виявити основні переваги та можливі виклики інтеграції ШІ в BPM, визначити найефективніші стратегії та технології для їх впровадження, і зрештою, розробити методичні рекомендації для компаній, що планують використовувати ШІ для оптимізації своїх бізнес-процесів. Окрім того, дослідження сприятиме формуванню стратегічного розуміння ролі ШІ в майбутньому розвитку бізнес-моделювання та управління проектами. Інтеграція штучного інтелекту в системи моделювання бізнес-процесів (BPM) стає важливим напрямком у розвитку сучасних інформаційних технологій. Завдяки ШІ, BPM перетворюється, набуваючи нових властивостей, таких як адаптивність, прогнозування та автоматизація, що робить управління бізнес-процесами більш ефективним та еластичним. Цей розділ має на меті проаналізувати сучасний стан інтеграції ШІ в BPM, виділити основні тенденції, переваги, виклики та перспективи. Бізнес-процеси (BPM) - це систематичне управління процесами в організації для покращення їх ефективності. BPM використовує різноманітні методи та технології для візуалізації, аналізу, вимірювання, контролю та оптимізації ключових бізнес-процесів. Штучний інтелект (ШІ) описує галузь комп'ютерних наук, що займається створенням машин, здатних виконувати завдання, які зазвичай потребують людського інтелекту. Це включає машинне навчання, обробку природної мови та робототехніку.




Рис.1. Вплив штучного інтелекту на BMP

Вище представлена діаграма, яка наглядно показує вплив штучного інтелекту на три ключові аспекти управління бізнес-процесами: автоматизація процесів, покращення прийняття рішень та адаптивність. Кожен сектор діаграми представляє один з цих аспектів, показуючи їх рівнозначну важливість у використанні ШІ для оптимізації BPM.

Незважаючи на значні переваги, інтеграція ШІ в BPM також стикається з низкою викликів:

Складність інтеграції: Інтеграція ШІ в існуючі системи BPM може бути технічно складною, вимагаючи значних модифікацій архітектури та інтерфейсів.

Великі обсяги даних: Ефективне використання ШІ вимагає великих обсягів даних для навчання алгоритмів, що може викликати проблеми зі зберіганням та обробкою даних.

Етичні та правові питання: Використання ШІ порушує питання про конфіденційність, безпеку даних та етику, особливо коли йдеться про автоматизацію рішень, які можуть впливати на людські життя.

Попри існуючі виклики, перспективи інтеграції ШІ в BPM виглядають оптимістично. Подальші дослідження та розвиток технологій можуть допомогти подолати технічні та етичні перепони, відкриваючи нові можливості для підвищення ефективності, гнучкості та адаптивності бізнес-процесів.

Література:

1. Токарєв В., Ільїна І., Шевченко І., Гриценко І. Про один підхід до рішення асиметричної TSP - задачі при B2C доставках за допомогою платформи "Swarm-bot" - system у фізичному неорганізованому середовищі. Системи управління, навігації та зв'язку, 2023. - №4(74), cc. 110-113.

2. Gryzun L, Tokariev V. Mobile applications design for digital education: IT-students’ engagement experience on conditions of online learning the course "Mobile technologies". Proceedings of the 2nd Workshop on Digital Transformation of Education, co-located with the 18th International Conference on ICT in Education, Research, and Industrial Applications: (ICTERI 2023). CEUR Workshop Proceedings, 2023. Ivano-Frankivsk. Ukraine, рр. 110-123.

3. Koshovyi M. D., Pylypenko O. T., Ilyina I. V., Tokarev V. V. Growing tree method for optimization of multifactorial experiments, Radio Electronics, Computer Science, Control, 2023. - № 3, pp. 55–61.

4. Koshevoy N., Ilina I., Tokariev V., Malkova A., Muratov V. Implementation Of The Gravity Search Method For Optimization By Cost Expenses Of Plans For Multifactorial Experiments. Radioelectronic and Computer Systems, 2023. – Vol. 1(105), pp. 23-32. 

5. Ільїна І.В., Токарєв В.В., Яковлєв А.В., Шевченко І.І. Використання системи підтримки прийняття рішень для організації гуманітарної логістики, Системи управління, навігації та зв'язку, 2024, №1(75), cc. 88-91.










Creative Commons Attribution Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution 4.0 International License
допомога Знайшли помилку? Виділіть помилковий текст мишкою і натисніть Ctrl + Enter

Another articles in this section

Сonferences

Conference 2024

Conference 2023

Conference 2022

Conference 2021



Міжнародна інтернет-конференція з економіки, інформаційних систем і технологій, психології та педагогіки

Наукова спільнота - інтернет конференції

:: LEX-LINE :: Юридична лінія

Інформаційне суспільство: технологічні, економічні та технічні аспекти становлення