Dirbtinio intelekto taikymo Lietuvos sandėliavimo sektoriuje galimybių vertinimas
Bazaras, Darius | Recenzentas / Rewiewer |
Darbo gynimo komisijos pirmininkas / Thesis Defence Board Chairman | |
Darbo gynimo komisijos narys / Thesis Defence Board Member | |
Darbo gynimo komisijos narys / Thesis Defence Board Member | |
Darbo gynimo komisijos narys / Thesis Defence Board Member | |
Šimelis, Antanas | Darbo gynimo komisijos narys / Thesis Defence Board Member |
Baigiamajame magistro darbe analizuojamos dirbtinio intelekto diegimo galimybės Lietuvos sandėliavimo sektoriuje. Darbo tikslas - įvertinti įmonių pasirengimą taikyti DI technologijas, identifikuoti pagrindines kliūtis ir sukurti DI diegimo modelį. Uždaviniai apima teorinės analizės atlikimą, kiekybinio ir kokybinio tyrimo vykdymą ir modelio pagrindimą. Tyrimo rezultatai atskleidė žemą sektoriaus skaitmeninę brandą, duomenų kokybės problemas, ribotas kompetencijas ir finansinius apribojimus. Sukurtas DI diegimo modelis integruoja vidinius, duomenų valdymo ir išorinius veiksnius, pateikia sistemingą kelią technologinei plėtrai ir gali būti taikomas organizacijų pasirengimui vertinti bei skaitmeninimo veiksmams planuoti. Darbą sudaro: įvadas, teoriniai dirbtinio intelekto ir sandėliavimo sektoriaus analizės aspektai, tyrimo metodika, kiekybinio ir kokybinio tyrimo rezultatai, siūlomo dirbtinio intelekto diegimo modelio pagrindimas ir aprobacija, išvados bei rekomendacijos. Darbo apimtis - 54 p. teksto, be priedų, 11 paveikslų,10 lentelių, 33 bibliografiniai šaltiniai, 4 priedai
The final master's thesis analyzes the possibilities of implementing artificial intelligence in the Lithuanian warehousing sector. The aim of the work is to assess the readiness of companies for AI technologies, identify the main obstacles and create an AI implementation model. The tasks include performing a theoretical analysis, conducting quantitative and qualitative research and substantiating the model. The results of the study revealed the low digital maturity of the sector, data quality problems, limited competencies and financial constraints. The developed AI implementation model integrates internal, data management and external factors, provides a systematic path for technological development and can be applied to assess the readiness of organizations and plan digitalization actions. The work consists of: introduction, theoretical aspects of artificial intelligence and the analysis of the warehousing sector, research methodology, quantitative and qualitative research results, justification and approval of the proposed artificial intelligence implementation model, conclusions and recommendations.The work volume - 54 p. text, without appendices, 11 figures 10 tables, 33 bibliographical sources, 4 appendices