СИНЕРГИЯ /ВКР Магистерская диссертация 09.03.03 Прикладная информатика (Искусственный интеллект) / «Совершенствование процессов ИТ-поддержки на предприятии на основе технологий искусственного интеллекта ООО "Делена»

В архив входит работа + БД

Тема: "Совершенствование процессов ИТ-поддержки на предприятии на основе технологий искусственного интеллекта ООО "Делена""

В практической части - веб-приложение на питоне+джанго с функциональностью: Проект информационной системы процессов ИТ-поддержки на предприятии на основе технологий искусственного интеллекта ООО "Делена" с следующими модулями:

·        Автоматизированная обработка заявок с ИИ-классификацией, что позволяет правильно приоритизировать и быстрее решать проблемы

·        Интеллектуальная база знаний с семантическим поиском, которая упрощает доступ к решениям типовых проблем

·        Аналитический модуль с ML-алгоритмами для прогнозирования нагрузки и выявления типичных проблем

·        Интеграция с системами предприятия для отображения наиболее критичных для поддержки модулей 1С

Модуль автоматизации решений с чат-ботом первичной поддержки для решения простых вопросов

Оригинальность на момент проверки 92 % АНТИПЛАГИАТ ВУЗ Синергия

Общий объем работы 147 страниц

Защита декабрь 2024г

СОДЕРЖАНИЕ

ВВЕДЕНИЕ. 8

1. АНАЛИТИЧЕСКАЯ ЧАСТЬ. 12

1.1. Анализ предметной области исследования. 12

1.1.1. Обоснование актуальности исследования. 12

1.1.2. Постановка задачи, определение предмета и объекта исследования. 14

1.1.3. Теоретическая и методологическая основа исследования. 16

1.2. Характеристика задачи и объекта исследования. 18

1.2.1. Сфера деятельности и основные бизнес-процессы ООО "Делена". 18

1.2.2. Система управления объектом исследования. 20

1.2.3. Обоснование выбора задачи совершенствования ИТ-поддержки. 22

1.2.4. Определение связи задачи исследования с другими задачами. 23

1.3. Характеристика задачи в рамках комплекса задач объекта исследования. 25

1.3.1. Оценка существующих ресурсов для решения задачи исследования. 25

1.3.2. Определение средств автоматизации для решения задачи исследования. 29

1.3.3. Определение уровня защиты информации для исследуемой задачи. 31

1.4. Анализ существующих разработок и выбор стратегии автоматизации. 34

1.4.1. Анализ существующих разработок для автоматизации ИТ-поддержки. 34

1.4.2. Обоснование способа приобретения ИС для автоматизации задачи. 38

1.4.3. Обоснование стратегии автоматизации задачи. 40

1.5. Обоснование проектных решений. 42

1.5.1. Обоснование проектных решений по информационному обеспечению.. 42

1.5.2. Обоснование проектных решений по программному обеспечению.. 45

1.5.3. Обоснование проектных решений по техническому обеспечению.. 48

2. ПРОЕКТНАЯ ЧАСТЬ. 51

2.1. Разработка проекта автоматизации ИТ-поддержки. 51

2.1.1. Этапы жизненного цикла проекта автоматизации. 51

2.1.2. Ожидаемые риски на этапах жизненного цикла и их описание. 56

2.1.3. Организационно-правовые и программно-аппаратные средства обеспечения информационной безопасности и защиты информации. 61

2.2. Управление проектом автоматизации. 67

2.2.1. Описание системы принятия управленческих решений. 67

2.2.2. Формирование команды проекта автоматизации. 70

2.2.3. Средства коллективной работы над проектом автоматизации. 74

2.3. Информационное обеспечение задачи. 77

2.3.1. Информационная модель и её описание. 77

2.3.2. Характеристика нормативно-справочной, входной и оперативной информации. 80

2.3.3. Характеристика результатной информации. 84

2.4. Программное обеспечение задачи. 89

2.4.1. Общие положения (дерево функций и сценарий диалога) 89

2.4.2. Характеристика базы данных. 93

2.4.3. Структурная схема пакета (дерево вызова программных модулей) 99

2.4.4. Описание программных модулей. 102

2.5. Апробация результатов исследования. 108

2.5.1. Описание тестовых данных. 108

2.5.2. Процесс обработки тестовых данных. 112

2.5.3. Результаты обработки тестовых данных. 117

3. ОБОСНОВАНИЕ ЭКОНОМИЧЕСКОЙ ЭФФЕКТИВНОСТИ.. 125

3.1. Выбор и обоснование методики расчёта экономической эффективности. 125

3.2. Расчёт показателей экономической эффективности. 132

ЗАКЛЮЧЕНИЕ. 138

СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННОЙ ЛИТЕРАТУРЫ.. 141

ПРИЛОЖЕНИЯ.. 147

Приложение 1. Листинг программного кода основных модулей. 147

СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННОЙ ЛИТЕРАТУРЫ

1.   ГОСТ Р ИСО/МЭК 20000-1-2013. Информационная технология. Управление услугами. Часть 1. Требования к системе управления услугами. – Москва : Стандартинформ, 2015. – 28 с.

2.   ГОСТ Р 57580.1-2017. Безопасность финансовых (банковских) операций. Защита информации финансовых организаций. Базовый состав организационных и технических мер. – Москва : Стандартинформ, 2017. – 56 с.

3.   Федеральный закон "Об информации, информационных технологиях и о защите информации" от 27.07.2006 N 149-ФЗ (последняя редакция) // Собрание законодательства РФ. – 2006. – № 31 (часть I). – Ст. 3448.

4.   Федеральный закон "О персональных данных" от 27.07.2006 N 152-ФЗ (последняя редакция) // Собрание законодательства РФ. – 2006. – № 31 (часть I). – Ст. 3451.

5.   Абрамов В. А. Внедрение ITIL в российских компаниях: проблемы и решения // Прикладная информатика. – 2022. – № 3 (99). – С. 23-35.

6.   Акопов А. С. Имитационное моделирование : учебник и практикум для вузов. – Москва : Юрайт, 2021. – 389 с.

7.   Баронов В. В., Калянов Г. Н., Попов Ю. Н. Информационные технологии и управление предприятием. – Москва : ДМК Пресс, 2018. – 328 с.

8.   Бахтизин В. В., Глухова Л. А. Технология разработки программного обеспечения : учеб. пособие. – Минск : БГУИР, 2019. – 267 с.

9.   Бирюков А. Н. Процессы управления информационными технологиями. – Москва : Лаборатория знаний, 2020. – 262 с.

10. Вандер Плас Дж. Python для сложных задач: наука о данных и машинное обучение. – Санкт-Петербург : Питер, 2018. – 576 с.

11. Варфоломеева А. О., Коряковский А. В., Романов В. П. Информационные системы предприятия : учебное пособие. – Москва : ИНФРА-М, 2019. – 330 с.

12. Вьюгина Д. М. Цифровые стратегии медиабизнеса в условиях изменяющегося медиапотребления. – Москва : МедиаМир, 2019. – 392 с.

13. Галушкин А. И. Нейронные сети: основы теории. – Москва : Горячая линия – Телеком, 2018. – 496 с.

14. Дрогобыцкий И. Н. Системный анализ в экономике : учебник для студентов вузов. – 3-е изд., перераб. и доп. – Москва : ЮНИТИ-ДАНА, 2020. – 607 с.

15. Иванов А. В., Петров С. К. Оптимизация процессов ИТ-поддержки в компаниях малого и среднего бизнеса // Информационные технологии в бизнесе. – 2022. – № 2. – С. 42-51.

16. Козлов Д. А., Соколова Е. П. Анализ российской практики автоматизации процессов ИТ-поддержки // Вестник Российского экономического университета им. Г.В. Плеханова. – 2021. – № 4. – С. 91-101.

17. Коникова Е. Д. Методы машинного обучения в задачах технической поддержки // Информационно-управляющие системы. – 2023. – № 2. – С. 36-46.

18. Маклаков С. В. Моделирование бизнес-процессов с AllFusion Process Modeler. – Москва : Диалог-МИФИ, 2019. – 224 с.

19. Маркелов А. А. Применение технологий искусственного интеллекта для автоматизации процесса обработки заявок в системах технической поддержки // Инновации и инвестиции. – 2021. – № 6. – С. 106-110.

20. Марков А. В. Архитектура интеллектуальной системы поддержки пользователей // Программные продукты и системы. – 2023. – № 1. – С. 83-92.

21. Мельников В. П., Клейменов С. А., Петраков А. М. Информационная безопасность и защита информации : учеб. пособие для студ. высш. учеб. заведений. – 6-е изд., стер. – Москва : Академия, 2021. – 336 с.

22. Николаева И. С. Проектирование интеллектуальных систем поддержки принятия решений // Искусственный интеллект и принятие решений. – 2022. – № 3. – С. 112-123.

23. Ньюман С. Создание микросервисов. – Санкт-Петербург : Питер, 2019. – 304 с.

24. Паклин Н. Б., Орешков В. И. Бизнес-аналитика: от данных к знаниям : учебное пособие. – Санкт-Петербург : Питер, 2019. – 704 с.

25. Рутковская Д., Пилиньский М., Рутковский Л. Нейронные сети, генетические алгоритмы и нечеткие системы. – Москва : Горячая линия-Телеком, 2018. – 452 с.

26. Сидоров М. Н. Специфика ИТ-поддержки для предприятий электронной коммерции // Электронная коммерция: технологии и решения. – 2021. – № 2. – С. 64-72.

27. Смирнов А. И., Кохтюлина И. Н. Глобальная безопасность и искусственный интеллект. – Москва : ВКН, 2019. – 335 с.

28. Фаулер М., Райс Д., Фоммел М., Хайет Э., Ми Р., Стаффорд Р. Архитектура корпоративных программных приложений. – Москва : Вильямс, 2019. – 544 с.

29. Хаханов В. И., Чумаченко С. В., Литвинова Е. И., Гузь О. А. Проектирование цифровых систем. – Харьков : ХНУРЭ, 2018. – 484 с.

30. Чукарин А. В., Самуйлов К. Е., Яркина Н. В. Бизнес-процессы и информационные технологии в управлении современной инфокоммуникационной компанией. – Москва : Альпина Паблишер, 2019. – 362 с.

31. Шумский С. А., Яковлев С. А. Машинное обучение и искусственный интеллект : учебное пособие. – Москва : Физматкнига, 2022. – 456 с.

32. Ясенев В. Н. Информационные системы и технологии в экономике : учебное пособие. – 4-е изд., перераб. и доп. – Москва : ЮНИТИ-ДАНА, 2019. – 560 с.

33. Ahmed S., Elkhatib Y., Mu M. Investigating microservices for helpdesk systems: an exploratory study // IEEE Access. – 2021. – Vol. 9. – P. 23970–23982.

34. Anderson E. J. Proactive IT Support: From Reactive to Predictive Models // IEEE IT Professional. – 2022. – Vol. 24(2). – P. 43-49.

35. Brandtzaeg P. B., Følstad A. Chatbots: changing user needs and motivations // Interactions. – 2018. – Vol. 25(5). – P. 38-43.

36. Carter N., Hawthorne S. ITIL Adaptation for Small and Medium Enterprises // International Journal of IT Service Management. – 2021. – Vol. 14(3). – P. 217-231.

37. Choi S., Choi J., Chun S., Krajnak G. A Deep Learning-based Software Defect Detection Model for Enhancing Software Quality // Information and Software Technology. – 2022. – Vol. 146. – P. 106865.

38. Dennis A. R., Wixom B. H., Tegarden D. Systems Analysis and Design: An Object-Oriented Approach with UML. – 6th ed. – Wiley, 2020. – 544 p.

39. Devlin J., Chang M. W., Lee K., Toutanova K. BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding // Proceedings of NAACL-HLT 2019. – 2019. – P. 4171-4186.

40. Géron A. Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow: Concepts, Tools, and Techniques to Build Intelligent Systems. – 2nd ed. – O'Reilly Media, 2019. – 856 p.

41. Horstmann C. S., Cornell G. Core Java – Volume I – Fundamentals. – 11th ed. – Prentice Hall, 2022. – 928 p.

42. Johnson R., Smith D. Machine Learning for Incident Classification in IT Service Management // International Journal of Information Management. – 2022. – Vol. 64. – P. 102457.

43. Kotteti C. M. H., Dong X., Qian L. Multiple Time-Series Data Analysis for Predictive Maintenance Using Deep Learning // IEEE Access. – 2021. – Vol. 9. – P. 124131-124139.

44. Kumar A., Sharma A., Arora A. Efficient Monitoring and Forecasting of Resource Metrics in Cloud // IEEE Transactions on Services Computing. – 2020. – Vol. 13(5). – P. 824-836.

45. Li D., Chen D., Koopman B., Graham S. Automated Ticket Classification Using Statistical and Neural Networks // Applied Artificial Intelligence. – 2022. – Vol. 36(1). – P. 2077929.

46. Liao S., Wang J., Yu R., Sato K., Cheng Z. CNN for situations understanding based on sentiment analysis of twitter data // Procedia Computer Science. – 2017. – Vol. 111. – P. 376-381.

47. Nidhra S., Jagruthi Dantuluri. Black Box and White Box Testing Techniques – A Literature Review // International Journal of Embedded Systems and Applications. – 2019. – Vol. 2(2). – P. 29-50.

48. Norvig P., Russell S. Artificial Intelligence: A Modern Approach. – 4th ed. – Pearson, 2021. – 1136 p.

49. Ravindranath S. Natural Language Processing Using BERT Transformers: Building NLP Solutions with Transformers // Journal of Artificial Intelligence Research. – 2023. – Vol. 76. – P. 887-911.

50. Samuel M. Applying Semantic Search in IT Service Management // IEEE IT Professional. – 2022. – Vol. 24(1). – P. 38-43.

51. Schindlwick P. Django 3 Web Development Cookbook: Actionable solutions to common problems in Python web development. – Packt Publishing, 2020. – 438 p.

52. Sharda R., Delen D., Turban E. Analytics, Data Science, & Artificial Intelligence: Systems for Decision Support. – 11th ed. – Pearson, 2021. – 608 p.

53. Taylor A. J., Ryan M. Benefits of an ITIL helpdesk in student internships // Association Supporting Computer Users in Education (ASCUE). – 2018. – P. 76-82.

54. Van Bon J. IT Service Management: An Introduction. – Van Haren Publishing, 2020. – 384 p.

55. Wu Q., Wu W., Zhu T., Li P., Chen D. A Deep Feature Learning Method for Analyzing Network Path with Machine Learning // Computer Systems Science and Engineering. – 2021. – Vol. 36(2). – P. 275-289.

56. Zhao L., Alhoshan W., Ferrari A., Letsholo K. J., Ajagbe M. A., Chioasca E. V., Batista-Navarro R. T. Natural language processing for requirements engineering: A systematic mapping study // ACM Computing Surveys. – 2021. – Vol. 54(3). – P. 1-41.