Система управління громадським автомобільним транспортом для перевізника - Кузьмяк, Олег Андрійович; Kuzmyak, Oleh Andriiovych (Національний університет "Львівська політехніка", 2024)
Метою магістерської кваліфікаційної роботи є розробка вебзастосунку для управління громадським транспортом із вбудованим модулем прогнозування витрат та інших ключових показників за допомогою зовнішніх API штучного інтелекту. Основна функціональність системи охоплює облік маршрутів, транспортних засобів, водіїв, витрат на пальне, обслуговування, а також інтеграцію з ШІ-сервісами для аналітики і прогнозування. У межах роботи проаналізовано предметну область, визначено вимоги до системи, спроєктовано архітектуру рішення, а також реалізовано вебзастосунок із використанням фреймворку Laravel, бази даних MySQL та зовнішніх ШІ API. Результати прогнозів виводяться в зручному інтерфейсі для подальшого аналізу. Система призначена для підвищення ефективності управління транспортними підприємствами, оптимізації витрат і покращення прийняття рішень на основі аналітичних даних.

The goal of this master's qualification work is to develop an information system for managing public transportation with an integrated module for forecasting expenses and other key indicators using external artificial intelligence APIs. The system's main functionality includes tracking routes, vehicles, drivers, fuel and maintenance costs, and integrating with AI services for analytics and forecasting purposes. The work involves an analysis of the subject area, definition of system requirements, architecture design, and implementation of a web application using the Laravel framework, MySQL database, and external AI APIs. Forecasting results are presented in a user-friendly interface for further analysis and decision-making. The system aims to improve the efficiency of public transport management, optimize expenses, and support better decision-making based on analytical insights. The volume of work is 91 pages.
Road public transport management system for the carrier
Keywords: 8.121.00.01; громадський транспорт; прогнозування витрат; Laravel; MySQL; API; штучний інтелект; транспортна аналітика. Обсяг роботи 91 сторінка