Дослідження та удосконалення діяльності ТзОВ "Грін Груп М" шляхом застосування технологій штучного інтелекту в управлінні комерційною діяльністю
Автор: Мрак Роман Васильович
Кваліфікаційний рівень: магістр
Спеціальність: Підприємництво, торгівля та біржова діяльність
Інститут: Інститут сталого розвитку ім. В. Чорновола
Форма навчання: денна
Навчальний рік: 2025-2026 н.р.
Мова захисту: англійська
Анотація: Сучасні умови функціонування підприємств деревообробної галузі України характеризуються високою турбулентністю ринкового середовища, нестабільністю логістичних ланцюгів, зростанням конкуренції та підвищенням вимог європейських партнерів до стабільності поставок. У таких умовах підприємства потребують інструментів, здатних забезпечити точність планування виробництва, оптимізацію закупівель та зменшення витрат. У магістерській роботі запропоновано та економічно обґрунтовано впровадження системи прогнозування попиту для ТОВ «Грін Груп М» - деревообробного підприємства, що здійснює виробництво та експорт продукції на ринки ЄС. Розроблена модель дозволяє оптимізувати весь ланцюг створення цінності - від закупівлі сировини до відвантаження готової продукції. Отримані результати свідчать, що використання методів машинного навчання забезпечує зменшення витрат на закупівлі на 10–18%, скорочення складських залишків на 15–25%, зниження простоїв обладнання на 10–14% та загальний річний економічний ефект близько 1,2 млн грн. Об’єкт дослідження - комерційна діяльність підприємства в умовах цифрової трансформації. Предмет дослідження - методи та інструменти прогнозування попиту й оптимізації планування виробництва на основі штучного інтелекту. Мета дослідження - обґрунтування доцільності впровадження системи прогнозування попиту на базі алгоритмів машинного навчання та оцінка її впливу на ефективність комерційної діяльності ТОВ «Грін Груп М». У роботі: проведено аналіз сучасного стану комерційної діяльності підприємства та визначено ключові проблеми планування; розглянуто три альтернативні варіанти цифрової модернізації (AI-прогнозування, AI-логістика, AI-CRM); здійснено їх порівняльну оцінку за економічними, стратегічними, організаційними та ризиковими критеріями; обґрунтовано вибір оптимальної альтернативи. Ключові слова: штучний інтелект, прогнозування попиту, машинне навчання, комерційна діяльність підприємства, деревообробна промисловість.