Details

Title Совершенствование процесса подготовки контента с использованием технологий искусственного интеллекта в музыкальной компании: выпускная квалификационная работа бакалавра: направление 27.03.02 «Управление качеством» ; образовательная программа 27.03.02_05 «Информационные технологии в управлении качеством» = Improving the content preparation process using artificial intelligence technologies in a music company
Creators Олегин Максим
Scientific adviser Итс Алёна Евгеньевна
Organization Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого. Институт машиностроения, материалов и транспорта
Imprint Санкт-Петербург, 2026
Collection Выпускные квалификационные работы ; Общая коллекция
Subjects искусственный интеллект ; подготовка музыкального контента ; управление качеством ; FMEA ; BPMN ; ISO 9001 ; автоматизация ; контрольные точки ; метаданные ; музыкальная компания ; artificial intelligence ; music content preparation ; quality management ; automation ; quality control checkpoints ; metadata ; music company
Document type Bachelor graduation qualification work
Language Russian
Level of education Bachelor
Speciality code (FGOS) 27.03.02
Speciality group (FGOS) 270000 - Управление в технических системах
DOI 10.18720/SPBPU/3/2026/vr/vr26-2749
Rights Доступ по паролю из сети Интернет (чтение, печать, копирование)
Additionally New arrival
Record key ru\spstu\vkr\42351
Record create date 8/14/2026

Allowed Actions

Action 'Read' will be available if administrator prepare required files

Action 'Download' will be available if you login or access site from another network

Group Anonymous
Network Internet

Данная работа посвящена устранению системного разрыва между требованиями стриминговых платформ к качеству релизов и реальным уровнем контроля в малых и средних музыкальных компаниях, где первая формальная проверка происходит у дистрибьютора, уже после завершения всей подготовительной работы. Задачи, которые решались в ходе исследования: 1.Анализ текущего процесса подготовки материалов для выпуска музыкального контента; 2.Определение направлений автоматизации проверки и валидации данных в процессе подготовки материалов с использованием технологий искусственного интеллекта; 3.Разработка архитектуры модернизированного процесса подготовки материалов с использованием технологий искусственного интеллекта; 4.Разработка проектного решения по внедрению модернизированного процесса в деятельность музыкальной компании; 5.Оценка ожидаемого эффекта от внедрения модернизированного процесса; Был проведен анализ процесса AS-IS, выполнено BPMN-моделирование, FMEA-анализ несоответствий, оценено соответствие ГОСТ Р ИСО 9001-2015 и рассчитан ожидаемый эффект процесса TO-BE. В результате предложена архитектура модернизированного процесса и разработаны рекомендации по внедрению контрольных точек качества с применением технологий искусственного интеллекта.

This work is devoted to eliminating the systemic gap between the streaming platforms requirements for the quality of releases and the actual level of control in small and medium-sized music companies, where the first formal check takes place with the distributor after all preparatory work is completed. Tasks that were solved during the research: 1.Analysis of the current process of preparing materials for the release of music content; 2.Determining the directions of automation of data verification and validation in the process of preparing materials using artificial intelligence technologies; 3.Development of the architecture of a modernized material preparation process using artificial intelligence technologies; 4.Development of a design solution for the implementation of a modernized process in the activities of a music company; 5.Assessment of the expected effect of the implementation of the upgraded process; The AS-IS process was analyzed, BPMN modelling and FMEA analysis of nonconformities were performed, compliance with ISO 9001 requirements was assessed, and the expected effect of the TO-BE process was calculated. As a result, the architecture of the modernized process was proposed, and recommendations for implementing quality control checkpoints using artificial intelligence technologies were developed.

Network User group Action
ILC SPbPU Local Network All
Download
Internet Authorized users SPbPU
Download
Internet Anonymous
...