Целью работы является автоматизация построения маршрутов доставки на основе машинного обучения в компании доставки продуктов и готовых блюд. Задачи работы: - Исследование машинного обучения, анализ тенденций в автоматизации процессов. - Рассмотрение деятельности компании по доставке готовых блюд, выявление проблем существующего процесса. - Моделирование процесса AS-IS и TO BE. - Проведение оценки экономической эффективности проекта. Работа выполнялось на базе компании доставки продуктов питания и товаров для дома «Самокат». Методы исследования: сбор и анализ данных, диаграмма Ганта, моделирование процессов, сбор требований, моделирование процессов и модели AS-IS и TO BE, анализ рисков, оценка эффективности проектов. Основные результаты работы: 1. Проведены исследования по внедрению машинного обучения в компанию, определены тенденции в автоматизации процессов. 2. Смоделирована архитектурная модель AS-IS и TO BE, также смоделированы процессы доставки товаров. 3. Проведены анализ рисков и оценка эффективности проектов. Практическая значимость работы определяется практической необходимостью её результатов для компании, а именно: качественные и количественные изменения при внедрении машинного обучения для автоматизации построения маршрутов доставки. Выводы. Задачи ВКР решены, цель достигнута, определена область применения результатов.

The purpose of the research is to automate the construction of delivery routes based on machine learning in a food and ready meals delivery company. Tasks of the work: - Research of machine learning, analysis of trends in process automation. - Review of the companys activities for the delivery of ready meals, identification of problems of the existing process. - Modeling of the AS-IS and TO BE process. - Conducting an assessment of the economic efficiency of the project. The research was carried out on the basis of the food and household goods delivery company «Samokat». Research methods: data collection and analysis, Gantt chart, process modeling, requirements collection, process modeling and AS-IS and TO BE models, risk analysis, project effectiveness assessment. The main results of the study: 1. Research has been conducted on the introduction of machine learning into the company, trends in process automation have been identified. 2. The architectural model of AS-IS and TO BE is modeled, the processes of goods delivery are also modeled. 3. Risk analysis and evaluation of the effectiveness of projects were carried out. The practical significance of the work is determined to the practical necessity of its results for the company, namely: qualitative and quantitative changes in the implementation of machine learning to automate the construction of delivery routes. Conclusions. The tasks of the GQP have been solved, the goal has been achieved, the scope of application of the results has been determined.