| Title: | IMPLEMENTACIJA UMETNE INTELIGENCE V POSLOVNE PROCESE PODJETJA AEB, D. O. O. |
|---|
| Authors: | ID Vodopivec, Glorija (Author)
ID Lisac, Aleš (Mentor) More about this mentor...  |
|---|
| Files: |  10956$$zakljucno_delo.pdf (894,69 KB)
MD5: 57EA5717D7D755B56D10B9A4C1563FF0
|
|---|
| Language: | Slovenian |
|---|
| Work type: | Bachelor thesis/paper |
|---|
| Organization: | GeaCol - GEA College - Faculty of Entrepreneurship
|
|---|
| Abstract: | Diplomsko delo obravnava implementacijo umetne inteligence v poslovne procese podjetja AEB, d. o. o. Namen raziskave je bil preučiti, ali lahko tehnologije umetne inteligence (AI)
izboljšajo optimizacijo notranjih procesov tega podjetja, povečajo operativno učinkovitost in prispevajo k večji konkurenčnosti. V teoretičnem delu so predstavljeni ključni pojmi,tehnologije in trendi uporabe AI v poslovnem okolju. Opisana sta podjetje in uporaba ERP sistema Vasco, ki je služil kot osnova za digitalizacijo procesov.
Analiza trenutnega stanja je pokazala, da bi AI prinesla največ koristi na področjih, kot so upravljanje zalog, avtomatizacija nabave, napredna analitika in napovedovanje finančnih tveganj. V empiričnem delu sta bili uporabljeni kvalitativna metoda z izvedbo strukturiranih intervjujev z direktorjem in zaposlenimi ter študija primera z vključitvijo zunanjega programerja. Rezultati raziskave na izbranem omejenem vzorcu so pokazali zmanjšanje povprečnega časa priprave naročil za 50 %, napak za 60 %, izboljšanje pravočasnih realiziranih naročil za 8 %, plačilne discipline za 18 % in izrabe skladišča za 11 %.
V zaključku raziskave so povzete glavne ugotovitve, potrjena je postavljena teza o pozitivnem vplivu AI na poslovanje podjetja in podan odgovor na raziskovalno vprašanje ter priporočila za nadaljnji razvoj inovativnih rešitev v poslovnih procesih podjetja AEB, d. o. o. |
|---|
| Keywords: | AEB, d. o. o., ERP-sistem Vasco, umetna inteligenca, poslovni procesi, konkurenčnost. |
|---|
| Year of publishing: | 2026 |
|---|
| PID: | 20.500.12556/ReVIS-13240 |
|---|
| Publication date in ReVIS: | 28.02.2026 |
|---|
| Views: | 33 |
|---|
| Downloads: | 1 |
|---|
| Metadata: |    |
|---|
|
:
|
Copy citation |
|---|
| | | | Share: |  |
|---|
Hover the mouse pointer over a document title to show the abstract or click
on the title to get all document metadata. |
