Doskonalenie jakości elektronicznego katalogu produktów z wykorzystaniem sztucznej inteligencji
[ 1 ] Wydział Inżynierii Zarządzania, Politechnika Poznańska | [ SzD ] doctoral school student
[ 1 ] Instytut Inżynierii Bezpieczeństwa i Jakości, Wydział Inżynierii Zarządzania, Politechnika Poznańska | [ P ] employee
EN Improving the quality of the electronic product catalogue with the use of artificial intelligence
polish
- elektroniczne katalogi produktów
- jakość danych produktowych
- walidacja i doskonalenie danych
- Jakość 4.0
- sztuczna inteligencja w jakości danych
- electronic product catalogs
- product data quality
- data validation and improvement
- Quality 4.0
- artificial intelligence in data quality
PL Rozprawa doktorska o charakterze teoretyczno-empirycznym dotyczy doskonalenia jakości elektronicznego katalogu produktów z wykorzystaniem sztucznej inteligencji. Celem pracy było opracowanie oraz adaptacja modelu walidacji do zarządzania danymi produktowymi w katalogach elektronicznych, integrującego nowoczesne rozwiązania z zakresu sztucznej inteligencji. Realizację rozpoczęto od analizy literatury przedmiotu oraz eksploracji standardów i praktyk stosowanych w sektorze e-commerce. W ramach eksploracji zbadano wytyczne dotyczące wprowadzania danych produktowych na platformach e commerce oraz przeanalizowano bazy produktowe katalogów i sklepów internetowych. Na podstawie analizy największej bazy unikalnych produktów oznaczonych polskimi numerami GTIN zidentyfikowano kluczowe wyzwania związane z walidacją podstawowych danych o produktach. Opracowano strukturę wielopoziomowego modelu walidacji, którego celem była integracja tradycyjnych metod walidacji regułowych z technikami bazującymi na sztucznej inteligencji. Wyselekcjonowano i zaadaptowano 45 algorytmów walidacyjnych, odpowiadających na zidentyfikowane problemy oraz mieszczących się w opracowanej strukturze, szczególną uwagę poświęcając możliwościom wykorzystania sztucznej inteligencji do ich budowy. Rozwiązania przetestowano w warunkach rzeczywistych, ostatecznie potwierdzając ich możliwy wpływ na doskonalenie jakości danych w katalogach produktowych. Opracowany model walidacji danych produktowych wraz z przedstawionymi przykładami stanowi krok w kierunku implementacji zaawansowanych technologii w procesach biznesowych, zgodnie z założeniami Jakości 4.0. W efekcie, rozwiązanie wspiera innowacyjność oraz konkurencyjność przedsiębiorstw w erze cyfrowej, umożliwiając im lepsze dostosowanie się do dynamicznie zmieniających się wymagań rynku.
EN The doctoral dissertation, theoretical and empirical in nature, focuses on improving the quality of electronic product catalogs using artificial intelligence. The objective of the work was to develop and adapt a validation model for managing product data in electronic catalogs, integrating modern AI solutions. The research began with a literature review and exploration of standards and practices used in the e-commerce sector. As part of the exploration, guidelines for entering product data on e-commerce platforms were examined, and product databases from catalogs and online stores were analyzed. Based on the analysis of the largest database of unique products marked with Polish GTIN numbers, key challenges related to the validation of basic product data were identified. A multi-level validation model structure was developed, aimed at integrating traditional rule-based validation methods with AI-based techniques. A selection of forty-five validation algorithms was adapted, addressing the identified problems, and fitting within the developed structure, with particular attention paid to the potential use of AI in their development. The solutions were evaluated in real-world conditions, confirming their potential impact on improving data quality in product catalogs. The developed product data validation model, along with the provided examples, represents a step toward the implementation of advanced technologies in business processes, in line with the principles of Quality 4.0. As a result, the solution supports innovation and competitiveness of enterprises in the digital age, enabling them to better adapt to the dynamically changing market demands.
255
management and quality studies
public
Joanna Ejdys
Białystok, Polska
13.12.2024
polish
public
Dorota Jelonek
Częstochowa, Polska
06.12.2024
polish
public
Rafał Michalski
Wrocław, Polska
21.12.2024
polish
public
dissertation before defense
Poznań, Polska
24.01.2025