|
|
Aplikace fuzzy logiky pro hodnocení kvality zákazníků
Pipková, Zuzana ; Šebestová, Monika (oponent) ; Dostál, Petr (vedoucí práce)
Tato diplomová práce se zabývá hodnocením zákazníků společnosti GALATEK a.s., jejíž hlavním výrobním programem je výroba strojů na povrchové úpravy. K tomuto hodnocení budou využity modely založené na fuzzy logice, vytvořené v programech MS Excel a MathWorks MATLAB. V první části této práce je uvedena teorie potřebná k pochopení daného problému. Druhá část obsahuje popis společnosti a poslední třetí část popisuje hodnocení zákazníků z hlediska spolupráce s danou firmou, výsledky a návrhy zjištěné díky hodnocení fuzzy logikou.
|
|
|
Využití umělé inteligence jako podpory pro rozhodování v podniku
Března, Filip Samuel ; Šebestová, Monika (oponent) ; Dostál, Petr (vedoucí práce)
Umělá intelligence a s ní související fuzzy logika patří v současnosti mezi velmi populární a rychle se rozšiřující technologická témata. Nachází uplatnění v mnoha oblastech, mezi které spadá i proces predikování budoucích stavů na základě specifických a konečných vstupních charakteristik. Tato diplomová práce se zabývá právě predikcemi, a to v oblasti zemědělského pěstování plodin. Jsou zde vysvětleny základní principy ovlivňující zmíněné pěstování, určen jejich význam a důležitosti, ty jsou poté vnímány jako klíčový aspekt pro tvorbu fuzzy modelů sloužících k samotné predikci. Konkrétně se jedná o proces hledání nejvhodnější plodiny na uvažovanou parcelu za účelem maximalizace zisku. Druhá polovina návrhové části je věnována popisu přístupů pro práci s fuzzy modely a slouží také k pozdější demonstraci aplikace vytvořené pro účely této práce.
|
|
|
Statistická analýza rizikových faktorů podniku
Semchiv, Evgheni ; Šebestová, Monika (oponent) ; Karpíšek, Zdeněk (vedoucí práce)
Diplomová práce se zabývá využitím statistických a ekonomických metod analýzy pro zhodnocení finanční situace podniku Heineken Česká republika a.s. Ekonomické ukazatele společnosti jsou podrobené regresní analýze, intervalové regresní analýze a analýze časových řad. Návrhová část obsahuje podrobné zhodnocení výsledků analýz, zhodnocení finančních rizikových faktorů a doporučení ke zlepšení finanční situace společnosti.
|
|
|
Návrh projektu realokace vybrané firmy
Procházková, Andrea ; Šebestová, Monika (oponent) ; Doskočil, Radek (vedoucí práce)
Diplomová práce se zabývá problematikou projektového řízení, konkrétně návrhem projektu realokace výrobních a skladových prostor společnosti Ferrokont, s.r.o. s využitím metod a technik projektového řízení. Teoretická část popisuje základní poznatky, techniky a metody projektového řízení, uplatňované v praktických kapitolách diplomové práce. V úvodní části diplomové práce je provedena analýza současného stavu firmy za pomoci studie příležitosti a následně sestaven návrh projektu obsahující časovou, zdrojovou, nákladovou analýzu a v neposlední řadě analýzu rizik projektu. V závěru diplomové práce jsou popsány přínosy projektu. Součástí diplomové práce je vytvoření projektu v programu Microsoft Project.
|
|
| |
|
|
Využití konvolučních neuronových sítí pro predikci finančního selhání podniků
Šebestová, Monika ; Chramcov, Bronislav (oponent) ; Lenort, Radim (oponent) ; Režňáková, Mária (oponent) ; Dostál, Petr (vedoucí práce)
Dizertační práce se zabývá využitím konvolučních neuronových sítí pro predikci finančního selhání podniků. Při zpracování literární rešerše byla použita bibliometrická analýza, která umožnila lepší orientaci ve vědeckých pracích zaměřených na metody a přístupy využívané v minulosti pro predikci finančního selhání podniků. Na základě získaných poznatků byl navržen model hlubokého učení s architekturou GoogLeNet, jehož vstupy tvoří finanční a makroekonomické ukazatele podniků. Modelování bylo založeno na metodě transfer learning (přenosové učení), při které je možné doladit parametry předem vytvořených sítí a urychlit tak proces učení konvoluční neuronové sítě. Výchozí soubor finančních a makroekonomických ukazatelů byl sestaven z proměnných, které byly ve vědeckých pracích nejčastěji používány v modelech predikce selhání podniků. Pro konkrétní výběr ukazatelů, z nichž je model sestaven, byly použity vhodné statistické metody. Vzhledem k tomu, že konvoluční neuronové sítě pracují nejlépe se zpracováním obrazu, byly kvantitativní hodnoty vstupní ukazatelů graficky interpretovány a zkoumáno, který typ grafického zpracování je nejvhodnější pro predikci selhání firem. Z důvodu existence nevyváženého datového souboru byl v práci analyzován vliv metody SMOTE na přesnost predikce modelu. Metoda byla použita pro navýšení počtu vzorků minoritní třídy podniků. Při modelování predikce finančního selhání bylo navrženo a testováno několik variant modelů, které se lišily podobou vstupních dat. Bylo testováno, jakým způsobem ovlivní přesnost predikce odstranění odlehlých hodnot z datového souboru, časový okamžik, ze kterého data pocházejí nebo metoda výběru prediktorů. Na výsledném modelu byly dále doladěny parametry tak, aby byl schopen klasifikovat podniky z nových reálných dat. Z provedeného výzkumu vyplynulo, že s použitím správného typu grafického zpracování vstupních dat, techniky SMOTE a vhodným nastavením parametrů, dokáží konvoluční neuronové sítě s vysokou přesností předpovídat finanční selhání podniků.
|
|
|
Zhodnocení hospodaření vybrané neziskové organizace
Bartušková, Jana ; Šebestová, Monika (oponent) ; Lajtkepová, Eva (vedoucí práce)
Bakalářská práce se zabývá zhodnocením vývoje hospodaření vybrané neziskové organizace, Integrovaného centra sociálních služeb Jihlava, za období 2017 až 2021. V úvodu práce jsou představeny cíle a metody práce. V teoretické části jsou vymezeny základní pojmy pro zpracování analytické části. Analytická část se zabývá popisem vybrané organizace, analýzou nákladů, výnosů a vybranými ukazateli modifikované finanční analýzy. Na závěr jsou představeny návrhy organizace.
|
|
|
Zhodnocení hospodaření a fundraisingu vybrané neziskové organizace
Štraubová, Veronika ; Šebestová, Monika (oponent) ; Lajtkepová, Eva (vedoucí práce)
Bakalářská práce je zaměřena na zhodnocení hospodaření a fundraisingových aktivit vybrané nestátní neziskové organizace s názvem Dobrovolnické centrum Kladno, z.s. V teoretické části bakalářské práce je uveden popis problematiky neziskového sektoru a fundraisingu za pomocí vybrané literatury. V analytické části je provedena analýza nákladů a výnosů spolu s modifikovanou finanční analýzou. Na základě těchto analýz je zhodnocen vývoj hospodaření a fundraisingu. Poslední část práce je věnována vlastním návrhům na zlepšení nedostatků.
|
|
|
Využití umělé inteligence pro snižování rizika v podniku
Friedl, Pavel ; Šebestová, Monika (oponent) ; Dostál, Petr (vedoucí práce)
Diplomová práce se zabývá vyhodnocením dodavatelského rizika a výběrem nejvhodnějšího dodavatele pomocí využití umělé inteligence. Hlavní část práce se zaměřuje na vytvoření modelu v programech MS Excel a MATLAB na základě pravidel fuzzy logiky. Díky těchto modelů dojde k vyhodnocení dodavatelského rizika a výběru nejvhodnějšího dodavatele pro společnost expert Elektro GOLA s.r.o.
|
|
| |
host ::
RSS.