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 |
|
| Internet | Authorized users SPbPU |
|
| Internet | Anonymous |
|