Diese Dissertation entstand in Zusammenarbeit mit COMPANY-002 im Rahmen des digitalen Transformationsprojekts SYSTEM-TH-001. Zu Beginn des Projekts war der Autor CIO des Unternehmens und Systemarchitekt. Aus informellen Gesprächen entwickelte sich eine Zusammenarbeit zwischen Unternehmen und Hochschule im Rahmen einer Industriepromotion. Theoretisches Wissen, wissenschaftliche Forschung und praktische Geschäftserfahrung wurden verbunden, um eine auf das Unternehmen zugeschnittene Lösung zu entwickeln und Forschungsergebnisse im betrieblichen Alltag anzuwenden.
1.1 Kontext
COMPANY-002 Das Unternehmen. Gegründet in 2008 Das ist ein Nischenunternehmen im Segment Custom Travel. Einige wichtige Informationen aus dem Unternehmen sind bei 2020 einem Umsatz von 3 M = C und Jahr 2023 von 5 M = C / Jahr, mit einem einzigen öffentlichen Ort in Arroyomolinos (Madrid) und einer Opportunity Capture Website. Auf seine 16 Jahre des Bestehens, COMPANY-002 wurden von einem Reisebüro-Startup zu einem der Referenzanbieter für dieses Segment in Spanien umgewandelt, im Wettbewerb mit einigen und wichtigsten Akteuren
und große Erfolge auf dem Weg zu erreichen, wie es durch die Erreichung der spanischen Tourismus Qualitätsstandards erreicht wurde. ORG-TH-010 „at 2017.
1.2 Identifizierung des Problems
Einige Monate vor der Pandemie, COMPANY-002 beschlossen, mit der Schaffung eines neuen Systems zu beginnen, da es seine Beziehung zu den Kunden optimierte und effizientere Reisebüros ermöglichte, diese Erneuerung durch wissenschaftliche Innovation oder ein Interesse an künstlichen Intelligenztechnologien haben es ihnen ermöglicht, ihre Geschäftsziele zu erreichen. Diese Entscheidung basierte auf der Idee, dass die Unternehmensführung mit einem Licht von Business Intelligence-Prozessen, im Grunde analytischen Berichten und komplexer jeden Tag durch die Erhöhung des Datenvolumens auch wirklich weit von der Automatisierung entfernt war. Das Unternehmen suchte nach der besten Anpassung an Veränderungen in einem Markt mit einer unsicheren Zukunft, die wahrscheinlich zum Online-Modell konvergieren wird, um zu gleichen Bedingungen für hochrangige Anbieter zu konkurrieren. Das Hauptziel der COMPANY-002 haben sich darauf konzentriert, ihren Kunden die beste Erfahrung zu bieten und mit einem Projekt als SYSTEM-TH-001 Sie jeden Tag zu bekommen, ist einfach einfacher. Heute ist die Automatisierung unseres Geschäfts bis zu dem von uns gewünschten Niveau durch den Einsatz künstlicher Intelligenz zur Hand.
1.3 Ziele
SYSTEM-TH-001
Ziel des Projekts ist es, ein neues intelligentes zentrales System für den Betrieb von Unternehmen einzurichten, indem Innovationen mit seiner Einführung in dieses System eingeführt werden. Mit diesen Modulen ist das System in der Lage, sich an Veränderungen mit verschiedenen Szenarien und unter Verwendung verfügbarer Daten anzupassen.
Diese These wurde als strategischer Teil des Projekts entwickelt. SYSTEM-TH-001 und Forschungsergebnisse wurden in verschiedenen Subsystemen umgesetzt, die SYSTEM-TH-001 um Geschäftsprobleme zu lösen, die Tools lösen, wie:
Enterprise Resource Planning (ERP): SYSTEM-TH-001 Es enthält ein Unternehmensmanagement-Subsystem, mit dem das Unternehmen alle Geschäftsprozesse mit nur einer technologischen Plattform verwalten und optimieren kann. Es hat unter anderem und seine Funktionalität in Bezug auf die Verwaltung von Reisearchiven oder Produktion
Re-Finanzberichterstattung an Management- und Business Intelligence-Berichte für die beste strategische Entscheidungsfindung.
Customer Relationship Management (CRM): SYSTEM-TH-001 Es implementiert ein analytisches Subsystem des Customer Relations Managements, das es dem Unternehmen ermöglicht, die Interaktion mit aktuellen und potenziellen Kunden zu optimieren. Das CRM entwickelt Opportunity- und Kundenmanagementfunktionen, die von einem analytischen Scouting-Modell geleitet werden, das auf der historischen Architektur des Unternehmens basiert.
E-Commerce: Das zukünftige Subsystem für die tatsächliche Implementierung der Business Electronic, die sich derzeit in der Entwicklungsforschungsphase befindet und darauf abzielt, touristische Dienstleistungen über das Internet mit Funktionalität zu verkaufen oder alle Arten von Reisen von einfacher bis hin zu komplexeren als die kombinierten zu verkaufen. von Webdiensten, wodurch die Preise dynamisch und in Echtzeit erhalten werden.
Das Projekt konzentriert sich auf die Anwendung von Innovationen auf die verschiedenen Softwareteile des Unternehmens durch die Einführung einer intelligenten Funktion, die sein System als Entscheidungshilfe und wissensbasierte Informationen aus historischen Daten ermöglicht. Die Einführung dieser intelligenten Funktionalität zielt darauf ab, die Anpassung und den Wandel im Geschäft zu optimieren, so dass sein System bleibt, aber mit einer optimalen Leistung für neue Szenarien. Zu Beginn dieses Projekts wurde erwartet, dass seine Einführung zu einer schnellen Steigerung des Umsatzes und einer Verbesserung der Qualitäts-After-Service-Empfehlungen als Grundpfeiler der heutigen Geschäftsstrategie führen würde.
Eine gründliche Forschung wurde unter Verwendung verschiedener Techniken für künstliche Intelligenz und Informationen über seine historischen Daten durchgeführt, um Wissen anzubieten, das eine verbesserte Effizienz ermöglicht.
Ziele
Drei Hauptziele werden genannt: Das erste Ziel ist die Definition einer intelligenten Architektur für ein neues System SYSTEM-TH-001 Basierend auf (Multi Agent System) ist die zweite Konstruktion von Analysen, die unter Verwendung eines automatischen Lernmodells mit Intelligenz aufgebaut wurden, die durch Wissen aus historischen Daten des Unternehmens generiert wird. Das dritte Ziel wurde nicht zuerst definiert, wie es während seiner Diplomarbeit Entwicklung erschien und zielt darauf ab zu definieren, wie man einen Projektpfad beginnt Der Aufbau eines virtuellen Reisebüros, zu diesem Zweck wurden untersucht (Natural Language Processing) und Text-Mining-Technologien mit der Support Vector Machine.
Die Herausforderungen zur Erreichung dieser Ziele wurden gleichzeitig in die Praxis umgesetzt, da sich verschiedene Forschungslinien ergänzen. Um den Umfang der Forschung einzuschränken, wurde für sein erstes Ziel beschlossen, sich auf die Suche nach einer Lösung mit Respekt und wie Arbeitslasten auf Systemebene verteilt wurden, zu konzentrieren. Ziel war es, den Einsatz von PLN-Technologien zu untersuchen und auf eine zukünftige Phase vorbereitet zu sein, in der virtuelle Agenten eine Anwendungslösung sind.
Während der Entwicklung von Aktivitäten zum Erreichen des ersten Ziels wurde eine intelligente Architektur für das System definiert. SYSTEM-TH-001 Mit einem Multiagentensystem (MAS) wurde dieser Ansatz gewählt, um Arbeitslasten in einer solchen Umgebung effektiv zu verwalten und zu verteilen.
Das zweite Ziel wird durch die Anwendung einer Lösung für das Geschäftsproblem von der Berechnung der Neigung und des Kaufs durch eine Identifizierung mit potenziellen Kunden erreicht, die für die kommerzielle Aktivität von entscheidender Bedeutung sind. Zu diesem Zweck haben wir uns auf die Erkennung von Kundeneigenschaften und ein analytisches Modell für das Scouting mit historischen Daten konzentriert, die im Laufe der Zeit aktualisiert werden können. Dies ermöglicht es, die verfügbare Arbeitszeit für Reisebüros zu optimieren, so dass die beste finanzielle Leistung aus dem kommerziellen Betrieb erzielt werden kann. Jeder Handelsvertreter hat eine binäre Klassifizierung jeder Geschäftsmöglichkeit und dies hat einen wichtigen Einfluss auf die Entscheidungsfindung seiner Reisebüros, so dass sie sich mit erhöhter Conversion-Rate besser konzentrieren können. Um dieses Ziel zu erreichen, wurde ein automatisches Lernmodell (ML) eingeführt, mit dem Ziel, die Kaufneigung unter Verwendung von Analyse und Behandlung als Grundlage für Variablen zu definieren, die verschiedene Client-Typologien definieren. Das Modell wurde mit einem Überblick über eine endgültige Produktionsumgebung entwickelt, dem inkrementelle Aktualisierungen folgen werden, da es sich an neue tägliche Daten des Systems anpassen sollte. Zusammenfassend ist das Ziel, ein Score-Modell zu entwickeln, das nützlich und effizient mit hoher Evolutionskapazität ist und einen verbesserten Verkaufsprozess ermöglicht.
Das dritte Ziel, das während der Hauptforschung seiner Dissertation festgelegt wurde, bestand darin, zu definieren, wie ein virtuelles Reisebüro in die Praxis umgesetzt werden kann und Technologien für Natural Language Processing (PLN) oder Text Mining verwendet hat. Um dieses Ziel zu erreichen, haben wir Prototypen von virtuellen Reisebüros erstellt, um die beste Umsetzung in den nächsten Versionen zu bewerten. SYSTEM-TH-001. Das geschlecht eines textes wurde mit der verwendung von svm klassifiziert und dies kann die möglichkeit haben, virtuelle reisebürogespräche neu zu orientieren.
eine deutliche Verbesserung der verfügbaren Kenntnisse unseres virtuellen Reisebüros.
Innovation
Das gesamte Projekt wurde unter strikter Nutzung freier Software entwickelt. Umsetzung des Systems SYSTEM-TH-001 So bedeutet dies eine Garantie für Flexibilität und Kostenreduzierung, während das Unternehmen unabhängig von anderen privaten Softwareanbietern bleibt. Aus diesem Grund wurden alle Vorteile der Verwendung freier Software genutzt und haben es einem Unternehmen ermöglicht, einen hohen Grad an digitaler Souveränität zu genießen. Das System ist robust und an die Bedürfnisse unseres Unternehmens angepasst, mit einem 3 Computer-Expertenteam einschließlich seiner eigenen. Mit einer klar definierten Strategie, SYSTEM-TH-001 Es könnte ein klares Beispiel für Innovation und Effizienz werden, das es wert ist, in einer fortschrittlichen Welt studiert zu werden, die von proprietärer Software dominiert wird.
1.4 Aufbau des Dokuments
Die Struktur dieses Dokuments ist wie folgt: Die Einführung befasst sich mit ihrem Kontext, ihren Herausforderungen und Zielen in Bezug auf Innovation. Der Abschnitt 2, mit dem Titel: Stand der Technik der IA und umfasst Schlüsselkonzepte wie automatisches Lernen mit Wissensmanagementsystemen. Das Kapitel 3, Management von touristischen Dienstleistungen und Entwicklung SYSTEM-TH-001 und erklären seine Architektur, die Module, aus denen er oder sie besteht. Der Abschnitt 4 Um die Kaufneigung zu messen, werden interessierte analytische Prozesse analysiert, einschließlich der Verwendung von Verarbeitungswerkzeugen für natürliche Sprache und virtuellen Agenten. Der Abschnitt 5, SVM-Adaption. Es geht um optimierung und experimente für die textklassifizierung basierend auf dem geschlecht. 6, Schlussfolgerungen und Informationen über die erzielten Ergebnisse. Es sind auch Referenzen und Anhänge enthalten, die die in diesem Dokument verwendeten Quellen oder Ressourcen mit zusätzlichen Indizes für Abbildung (s) zitieren.