Экостартап, искусственный интеллект, автоматизация бизнес-процессов – лучшие выпускные работы студентов пермской Вышки
Продолжаем рассказывать о лучших выпускных квалификационных работах студентов бакалавриата 2024 года. Во второй части – исследования и разработки выпускников образовательных программ «Бизнес-информатика» и «Программная инженерия».
Тема – «Прогнозирование мирового рейтинга команд в игре Counter-Strike»
Научный руководитель – Радионова Марина Владимировна.
Арсений Сусеков, образовательная программа «Бизнес-информатика»
Идея работы родилась еще на 3 курсе, но тогда было принято решение писать курсовую работу на другую тему. Оно оказалось правильным, поскольку ВКР получилась уникальной и актуальной благодаря новым пройденным дисциплинам на 4 курсе. В рамках исследования были обучены модели машинного обучения и модель нейронной сети для прогнозированя мирового рейтинга команд в игре Counter-Strike. Модель, которая показала наилучшие результаты, была интегрирована в Telegram-бот для упрощения доступа к прогнозам и аналитике.
Защита поначалу проходила немного напряженно. Особенно сказывалось то, что я должен был выступать последним. Однако благодаря поддержке и присутствию Марины Владимировны Радионовой, моего научного руководителя, удалось справиться со стрессом и успешной пройти данное испытание.
Тема – «Проектирование системы построения онтологий с использованием большой языковой модели в качестве консультанта»
Научный руководитель – Ланин Вячеслав Владимирович.
Клим Тарасов, образовательная программа «Бизнес-информатика»
Я занимался темой «Проектирование системы построения онтологий с использованием большой языковой модели в качестве консультанта» с начала 2024 года, тогда я принялся изучать принципы работы больших языковых моделей и другую различную литературу, связанную с данной темой. Я выбрал именно эту тему для своей выпускной квалификационной работы, потому что мне очень интересна тема искусственного интеллекта и все, что связанно с ней, также она привлекла меня своей инновационностью и потенциальной практической значимостью.
Процесс построения онтологий традиционно требует больших временных затрат и специализированных знаний как в области онтологического инжиниринга, так и в области домена онтологии, для получения которых часто в процесс создания привлекаются сторонние специалисты. Использование инновационных больших языковых моделей, таких как GPT-4 Omni, позволяет существенно упростить этот процесс, делая его более доступным и быстрым. Моя работа направлена на разработку системы, которая на основе предоставленной ей информации о домене онтологии от пользователя могла бы использовать обширную базу знаний больших языковых моделей, автоматизируя и значительно упрощая процесс создания онтологии, предоставляя пользователям удобный инструмент для получения основы онтологической структуры для использования/ведения дальнейшей разработки в существующих специализированных инструментах.
Основные результаты моей работы: разработана система в виде клиент-серверного приложения, удовлетворяющая всем поставленным на этапе проектирования требованиям; процесс создания онтологии в системе автоматизирован, значительно упрощен и ускорен (реднее время создания большой онтологии занимает 5-10 минут); система снижает порог к специализированным знаниям.
Практическая значимость моей работы заключается в том, что разработанная система может быть полезна в различных областях, где требуется структурирование знаний и данных. Она предоставляет пользователю удобный и понятный вспомогательный инструмент, который является универсальным дополнением существующих систем построения онтологий, значительно упрощающим процесс создания онтологий и не требующим специализированных знаний в этом процессе. Это может быть полезно как в научных исследованиях, так и в бизнесе. Пользователем данной системы может быть любой человек, которому понадобилась онтология или основа онтологии для своего проекта.
Тема – «Проектирование и разработка приложения Ecopoint: модуль карты»
Научный руководитель – Сахипова Марина Станиславовна.
Арина Соловьева, образовательная программа «Бизнес-информатика»
Я занимаюсь темой «Проектирование и разработка приложения Ecopoint: модуль карты» с конца первого курса. Это не просто дипломная работа, а стартап, который мы с командой активно развиваем. Идея возникла после первых лекций про ИТ-продукты, тогда я поняла, что создание собственного проекта мне очень интересно. Ecopoint стал первым шагом в этом направлении, и мы планируем его запуск в ближайшее время.
Тема – «Автоматизация бизнес-процесса получения лицензий на аппаратные компоненты»
Научный руководитель – Викентьева Ольга Леонидовна.
Антон Сибиряков, образовательная программа «Бизнес-информатика»
Сервер лицензирования является одним из нескольких проектов, которыми я занимаюсь в компании Fort Telecom. Его разработкой длится до сих пор, несмотря на успешную защиту на ВКР, так как появляются не только новые требования к системе, но и идеи оптимизации работы сервера. Предпосылками к его созданию послужило отсутствие единой системы, позволяющей сотрудникам компании Sreda Solutions, предоставляющей программное обеспечение для наших устройств TEDIX V2X, и сотрудникам Fort Telecom, проводить операции с заказами, лицензиями и устройствами (обмен, обработка и хранение). В результате возникла длинная цепочка из сотрудников обеих компаний, участвующих в трансфере лицензионных файлов для прошивки устройств посредством электронных ящиков. Иногда для передачи лицензий требовалось взаимодействие до 3-5 человек. Естественно, эффективность такого подхода была крайне низкой, а о скорости передачи лицензий и говорить не приходится — иногда нужно было ждать до одной, а то и до двух недель. Важно отметить, что любой из сотрудников в цепочке мог допустить ошибку, что также негативно сказывалось на скорости подготовки устройств к продаже.
Почему меня привлекла эта тема? Это был первый крупный и серьезный проект, который мне предложили выполнить самостоятельно. Сначала было трудно, но знания, полученные в Вышке, очень помогали — во время практики вспоминались даже те, которые, казалось, были забыты. Особую благодарность хочу выразить моему научному руководителю — Викентьевой Ольге Леонидовне, которая направляла меня в ходе работы. Без ее помощи я бы допустил гораздо больше ошибок, а разработка шла бы намного медленнее. Результатами работы я крайне доволен: 9 баллов на защите и реальное повышение эффективности работы сотрудников обеих компаний – число человек, необходимых для трансфера лицензий сократилось с 3-5 до одного, а время, необходимое на получение лицензий сокращено до всего лишь нескольких часов.
Тема – «Разработка архитектурного описания и модели бизнес-процесса промышленного предприятия»
Научный руководитель – Дерябин Александр Иванович.
Татьяна Сидорова, образовательная программа «Бизнес-информатика»
Это темой занималась с начала учебного года. Поскольку в будущем хочу быть бизнес-аналитиком, мне было важно отработать полученные знания на практике, и поэтому я обратилась на авиастроительное предприятие в родном городе. Процесс документооборота был самым трудозатратным, поэтому я взяла на себя задачу найти в нем слабые места и усовершенствовать его. В результате я предложила руководству изменения в архитектуре предприятия и в самом процессе, а также реализовала систему управления документооборотом: теперь он выполняется в электронном виде и требует гораздо меньше времени и других ресурсов
Тема – «Моделирование и анализ кредитоспособности физических лиц»
Научный руководитель – Радионова Марина Владимировна.
Николай Груздис, образовательная программа «Бизнес-информатика»
Заниматься данной темой я начал в октябре 2023 года. Она заинтересовала меня тем, что я хотел совместить в одной работе сразу два момента: изучение того, как происходит оценка заемщика и какие факторы влияют на положительный ответ при заявке, а также научиться работать с ML моделями,так как на работе часто приходится сталкиваться с подобными задачи(не конкретно с оценкой кредитоспособности, а с построением моделей). В результате были построены 4 модели, наилучшая – модель градиентного бустинга LightGBM. Полученные результаты могут быть полезны руководству и менеджменту банков для автоматизации бизнес-процессов в области кредитования частных лиц. Для этого заинтересованные лица могут использовать описанные закономерности в данных, методы их обработки, а также построенные модели классификации благонадёжности клиентов.
Тема – «Разработка BI-системы для исследования учебных планов образовательных программ университетов»
Научный руководитель – Ланин Вячеслав Владимирович.
Юри Насу, образовательная программа «Программная инженерия»
Темой разработки системы для анализа учебных планов я занимался год. Можно сказать, с первого сентября прошлого года. Моей идеей было исследовать то, как различные данные, заложенные в учебном плане, могут быть интерпретированы с помощью анализа тестовых данных. Наиболее сложным был этап сбора данных, так как для учебных планов нет унифицированного формата. Также представляло проблему и их качество. К сожалению, учебные планы могут «обманывать» (это происходит в силу бюрократизации процесса их составления).
Результаты работы я представлял на конференции SYRCoSE 2024, считаю, что во многом критика, полученная на данном мероприятии, помогла мне отлично защитить работу. Более того, это был уникальный опыт общения с молодыми коллегами из других университетов.
Тема – «Разработка информационной системы для учета рабочего времени сотрудников компании»
Научный руководитель – Викентьева Ольга Леонидовна.
Екатерина Семчук, образовательная программа «Программная инженерия»
Этот проект начался осенью прошлого года на работе с инициативы моего начальника. Мне понравилась идея и возможность создать продукт, который в итоге будет приносить пользу. Результатом работы стал mvp с базовым функционалом контроля времени, затраченного на задачи, и контроля местоположения пользователя в момент запуска и остановки. При тестовом запуске это помогло выявить несколько ситуаций, когда сотрудники запускали или останавливали задачу, не находясь на объекте.
Тема – «Разработка программного модуля для настройки доступа к Государственному информационному ресурсу бухгалтерской (финансовой) отчетности»
Научный руководитель – Алексеев Александр Олегович.
Юрий Катаев, образовательная программа «Программная инженерия»
В октябре-ноябре прошлого года, когда возникла необходимость выбора темы для ВКР, я начал работу над данным проектом. Интерес к финансовой тематике был у меня давно, поэтому на втором курсе я выбрал майнор «Финансовые рынки и финансовая аналитика». Это и предопределило мой выбор: мне хотелось создать работу, сочетающую аспекты экономики и программной инженерии.
Проект выполнялся по заказу компании «2Факториал», основной деятельностью которой является проверка контрагента на предмет платежеспособности. Разработка программного модуля для этой компании, осуществлявшаяся при поддержке «Фонда содействия инновациям», позволила значительно сократить время, которое затрачивалось на процесс проверки контрагентов в компании. Дополнительно было получено свидетельство на регистрацию программы для ЭВМ.
Тема – «Разработка информационной системы для осуществления строительного контроля и гарантийного обслуживания многоквартирных домов: модуль строительного контроля»
Научный руководитель – Ланин Вячеслав Владимирович.
Валерия Сухинина, образовательная программа «Программная инженерия»
Моя работа выполнена в рамках коммерческой задачи от АО «ПЗСП», я начала ей заниматься в июле 2023 года. Мне показалось, что это позволит сократить время, затрачиваемое на этот процесс и позволит проанализировать данные и сделать выводы, касающиеся эффективности работы подрядчиков. В результате работы удалось создать MVP, которое, однако, не было внедрено в работу предприятия на момент сдачи ВКР, так как ещё требует доработки.
Тема – «Разработка клиентской части системы для автоматического анализа ландшафта и обнаружения объектов»
Научный руководитель – Мыльников Леонид Александрович.
Ольга Крохина, образовательная программа «Программная инженерия»
Тема моей работы связана со сферой геоинформационных технологий и непосредственно вытекает из полученного мною опыта в рамках прохождения одной из дисциплин на третьем курсе в московском кампусе Вышки. В рамках дисциплины «Управление пространственными данными» меня заинтересовала возможность своими руками сделать инструмент, который может автоматизировать бизнес-процессы по анализу ландшафта и обнаружению зданий. На четвертом курсе мы с моим одногруппником, Денисом Черепановым, решили взять эту тему на ВКР, при этом разделив работу на две зоны ответственности – фронтенд и бэкенд разработка. Командой мы смогли добиться больших успехов, провести комплексный анализ предметной области и проектирование, после чего распределились на персональную работу в рамках каждой из частей, регулярно синхронизируясь и делясь опытом друг с другом.
В рамках моей части был разработан весь пользовательский интерфейс, внедрены интерактивные карты и проведена интеграция с публичной кадастровой картой Росреестра. Разработанная система может существенно улучшить существующие процессы анализа территорий, снизив как временные, так и денежные затраты компаний, занимающихся подобной деятельностью. Отдельно хочу подчеркнуть вклад в нашу с Денисом большую работу и выразить слова благодарности руководителю ВКР Мыльникову Леониду Александровичу!
Тема – «Разработка имитационной модели бизнес-процессов малого предприятия»
Научный руководитель – Дерябин Александр Иванович.
Станислав Корепанов, образовательная программа «Бизнес-информатика»
Задумка исследования возникла давно, состояла она первоначально в попытке полного описания архитектуры агропредприятия. Мне сразу эта задача показалась интересной. Более целенаправленно я начал работать над решением в октябре 2023 года, когда пообщался с директором компании «Заря-Путино» и проконсультировался с моей мамой, которая работает в отделе сельского хозяйства Верещагинского городского округа и имеет достаточную экспертность в этой теме. От нее я узнал, что в компании существуют проблемы с организационной и функциональной структурой, а также с лишними взаимодействиями людей между собой в ходе работы. Я понял, что существует возможность улучшить и смоделировать один из бизнес-процессов.
Для описания реальной деятельности организации были проведены интервью с главными специалистами предприятия непосредственно на территории молочного комплекса в селе Путино. В результате была построена новая более эффективная модель бизнес-процесса по критериям времени (в 1,5 раза быстрее) и стоимости (на 15-20% дешевле). Стоимость и время выполнения бизнес-процесса были проанализированы на имитационной модели в инструменте Bizagi Modeler. Модель была также реализована в отечественной BPM-системе RUNA WFE. Таким образом, руководству компании был показан способ реализации и автоматизации бизнес-процесса составления нового рациона кормов для группы крупного рогатого скота с применением процессного подхода и BPM-системы. В дальнейшем компания может применять процессный подход и в рамках других бизнес-процессов.
Также хочется упомянуть, что составленные в ходе работы артефакты (документы, модели, таблицы, схемы, реестры, графические описания архитектуры предприятия и др.) могут быть использованы в деятельности предприятия при планировании, мониторинге и составлении бизнес-плана для кредитных организаций и банков. Стоит отметить, что потенциальное внедрение предложенных в работе изменений не повлечет крупных перестановок и существенно не разрушит текущую организационную структуру, что позволит сократить недовольство сотрудников изменениям.
Тема – «Разработка информационной системы "Реестры" для оплаты карт закрытых вызовов скорой помощи»
Научный руководитель – Викентьева Ольга Леонидовна.
Артем Будин, образовательная программа «Программная инженерия»
Я занимаюсь разработкой информационной системы с марта 2023 года, данный проект мне предложили выполнять на работе, связанной с автоматизацией процессов скорой помощи в различных регионах России. Информационная система решает проблему оплаты карт вызовов скорой помощи, позволяет эффективно вести учет вызовов и подавать их на оплату. В результате ее внедрения в Челябинской области получилось сократить время работы сотрудников на 40% и предотвратить количество первичных ошибок в картах на 90%. Также информационная система была внедрена в Сахалинской области, и готовится решение для внедрения в Хакаской области и Красноярском крае.