• ВХОД

    •  

    Полное описание

    Кене, Л. Н. Интеллектуальные программы-ассистенты для управления предприятием на основе data-driven подхода / Л. Н. Кене, Р. И. Кузьмич. - DOI 10.18720/IEP/2023.4/120. - Текст (визуальный) : непосредственный // Интеллектуальная инженерная экономика и индустрия 5.0 (ЭКОПРОМ) = Intelligent engineering economics and industry 5.0 (IEEI_5.0_ECOPROM) : сборник трудов Международной научно-практической конференции, 17-18 ноября 2023 года / Министерство науки и высшего образования Российской Федерации, Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого, Институт промышленного менеджмента, экономики и торговли, Высшая инженерно-экономическая школа [и др.]. - Санкт-Петербург : ПОЛИТЕХ-ПРЕСС, 2023. - С. 418-420. - Библиогр. в конце ст. - ISBN 978-5-7422-8320-1.

    ГРНТИ УДК
    28.23004.8
    06.81.2733:004(062)
    338.45:004(062)

    Рубрики:
    Искусственный интеллект -- Применение на производстве
    Управленческие решения

    Кл.слова (ненормированные): АССИСТЕНТЫ -- ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ -- ПРЕДПРИЯТИЯ -- УПРАВЛЕНИЕ ПРЕДПРИЯТИЯМИ -- ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫЕ ПРОИЗВОДСТВЕННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ -- БИЗНЕС-АНАЛИТИЧЕСКИЕ СИСТЕМЫ
    Аннотация: Управление предприятием является сложным процессом, требующим обширного анализа данных и принятия обоснованных решений. Развитие технологий в области искусственного интеллекта и аналитики данных позволяет создавать и интегрировать интеллектуальные программы-ассистенты на предприятие, которые обеспечивают более эффективное управление предприятием на основе data-driven подхода. В данной статье мы рассмотрим преимущества таких программ и их роль в современном бизнесе.
    Доп. точки доступа:
    Кузьмич, Р.И.
    Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого. Институт промышленного менеджмента, экономики и торговли. Высшая инженерно-экономическая школа

    Экз-ры полностью 452f020edb12f6b246b979a1c1d33cb3
    Нет сведений об экземплярах
    Держатели документа:
    Государственная публичная научно-техническая библиотека России : 123298, г. Москва, ул. 3-я Хорошевская, д. 17 (Шифр в БД-источнике (KATBW): -257577-886814)

    Шифр в сводном ЭК: ee5cd7e7ba264e4a0ba2442f86762646




    Заказ фрагмента документа ₽