Mākslīgā intelekta ieviešana inventarizācijas procesos uzņēmumā "Aerones"

Abstract

Bakalaura darba mērķis ir izpētīt priekšrocības un trūkumus Mākslīgā intelekta pielietošanas iespējām inventarizācijas procesā, kā arī izstrādāt inženierprojektu, kura galvenais uzdevums ir izstrādāt apmācītu vizuālās detektēšanas modeli inventarizācijas procesam. Autors teorētiskajā daļā ir apkopojis informāciju par inventarizāciju, tās nozīmi un ar to saistītajām problēmām, kā arī par Mākslīgo intelektu, tā attīstību un nākotnes perspektīvām. Pētījuma daļā autors aprakstīja uzņēmumu SIA “Aerones” un sniedza ieskatu par tā darbojošos nozari, kā arī veica divas intervijas ar Mākslīgā intelekta jomas ekspertiem, lai uzzinātu par tā iespējām inventarizācijas procesā. Noslēdzošajā daļā autors izstrādāja Mākslīgā intelekta modeli instrumentu ratiņiem, lai iegūtu informāciju par to, kā Mākslīgais intelekts spēj atpazīt komponentes un cik uzticams tas spēj būt inventarizācijas procesā. Atslēgvārdi : Mākslīgais intelekts, inventarizācijas process, mašīnmācīšanās, datorredze. Darbā ir 22 attēli, 3 tabulas, 64 lapaspuses, 2 pielikumi un 35 izmantotās literatūras avoti.

The aim of the bachelor thesis is to investigate the advantages and disadvantages of the possibilities of applying Artificial Intelligence in the inventory process, as well as to develop an engineering project, the main task of which is to develop a trained visual detection model for the inventory process. In the theoretical part, the author has collected information about inventory, its importance and related problems, as well as about Artificial Intelligence, its development and future perspectives. In the research part, the author described the company SIA "Aerones" and provided an insight into its operating industry, as well as conducted two interviews with experts in the field of Artificial Intelligence to learn about its possibilities in the inventory process. In the final part, the author developed an Artificial Intelligence model for a tool cart to obtain information about how the Artificial Intelligence can recognize components and how reliable it can be in the inventory process. Keywords: Artificial intelligence, inventory process, machine learning, computer vision. The work contains 22 images, 3 tables, 64 pages, 2 appendices and 35 sources of used literature.