КОМПЛЕКСНА ЦИФРОВА ПЛАТФОРМА ДЛЯ ГОТЕЛЬНО-РЕСТОРАННОГО ПІДПРИЄМСТВА: ВЕБ-СИСТЕМА УПРАВЛІННЯ, 3D-ВІЗУАЛІЗАЦІЯ  ТА ШІ-АДМІНІСТРАТОР

Костянтин Гамалій; Єгор Пересунько; Артемій Борисенко; Віктор Каук

doi:10.36074/grail-of-science.15.05.2026.111

КОМПЛЕКСНА ЦИФРОВА ПЛАТФОРМА ДЛЯ ГОТЕЛЬНО-РЕСТОРАННОГО ПІДПРИЄМСТВА: ВЕБ-СИСТЕМА УПРАВЛІННЯ, 3D-ВІЗУАЛІЗАЦІЯ ТА ШІ-АДМІНІСТРАТОР

Authors

Костянтин Гамалій Харківський національний університет радіоелектроніки, Україна https://orcid.org/0009-0009-5797-7756
Єгор Пересунько Харківський національний університет радіоелектроніки, Україна https://orcid.org/0009-0001-8452-4869
Артемій Борисенко Харківський національний університет радіоелектроніки, Україна https://orcid.org/0009-0007-1370-4655
Віктор Каук Харківський національний університет радіоелектроніки, Україна https://orcid.org/0000-0002-2780-2666

DOI:

https://doi.org/10.36074/grail-of-science.15.05.2026.111

Keywords:

цифрова трансформація, готельно-ресторанне підприємство, інформаційна система, автоматизація процесів, тривимірне моделювання, веб-застосунок, управління ресурсами, інтелектуальні системи, мовні моделі, оптимізація

Summary

Досліджено проблему комплексної цифрової трансформації готельно-ресторанного підприємства шляхом створення інтегрованої програмної платформи, що об'єднує три функціональні підсистеми. Розроблено операційну веб-систему управління на стеку Vue.js 3 / NestJS / PostgreSQL за архітектурою Single Page Application із рольовою моделлю доступу RBAC, яка автоматизує процеси управління замовленнями (POS), кухонний моніторинг (KDS) та наскрізний складський облік (Inventory). Реалізовано підсистему тривимірної візуалізації готельного об'єкта на основі конвеєра Blender → glTF/GLB → Three.js, що забезпечує браузерне відображення AI-аватара, інтер'єру готельного номера та екстер'єру будівлі з часом завантаження від 0,21 до 3,68 секунди. Розроблено ШІ-адміністратора на основі локальних великих мовних моделей, обраних методом багатокритеріальної оптимізації за шістьма критеріями якості, безпеки та продуктивності. Установлено, що застосування локальної моделі LLaMA 3.1 8B забезпечує точність визначення намірів на рівні 0,92, повноту відповіді 0,91 та частоту галюцинацій не вище 4% при медіанному часі відповіді 1,1 секунди. Показано, що запропонований підхід до інтеграції операційних інформаційних систем, тривимірної візуалізації та інтелектуальних технологій є ефективним інструментом повноцінної цифрової трансформації підприємства сфери HoReCa.

Downloads

PDF

Downloads

Download data is not yet available.

License

References

Архипенко, О. В. (2021). ІНФОРМАЦІЙНІ СИСТЕМИ І ТЕХНОЛОГІЇ В ГОТЕЛЬНО-РЕСТОРАННОМУ БІЗНЕСІ. Київ: Центр учбової літератури. 210 с.

Крулькевич, М. І., Іванов, О. С. (2023). ЦИФРОВІЗАЦІЯ БІЗНЕС-ПРОЦЕСІВ У СФЕРІ HORECA: ПРОБЛЕМИ ТА ПЕРСПЕКТИВИ РОЗВИТКУ. Економіка та суспільство, (48). https://economyandsociety.in.ua.

Соколова, О. М. (2022). АВТОМАТИЗАЦІЯ УПРАВЛІННЯ РЕСТОРАННИМ ЗАКЛАДОМ ЯК ІНСТРУМЕНТ ПІДВИЩЕННЯ ЙОГО КОНКУРЕНТОСПРОМОЖНОСТІ. Вісник економіки, (2), 112–118.

Fowler, M. (2002). PATTERNS OF ENTERPRISE APPLICATION ARCHITECTURE. Boston: Addison-Wesley Professional. 560 p.

Fielding, R. T. (2000). ARCHITECTURAL STYLES AND THE DESIGN OF NETWORK-BASED SOFTWARE ARCHITECTURES. Ph.D. dissertation. University of California, Irvine. 162 p.

Vue.js. THE PROGRESSIVE JAVASCRIPT FRAMEWORK. Офіційна документація. https://vuejs.org/.

NestJS. A PROGRESSIVE NODE.JS FRAMEWORK. Офіційна документація. https://nestjs.com/.

PostgreSQL. THE WORLD'S MOST ADVANCED OPEN SOURCE RELATIONAL DATABASE. https://www.postgresql.org/.

TypeScript. TYPED JAVASCRIPT AT ANY SCALE. https://www.typescriptlang.org/.

Tailwind CSS. RAPIDLY BUILD MODERN WEBSITES WITHOUT EVER LEAVING YOUR HTML. https://tailwindcss.com/.

Docker. DOCKER DOCUMENTATION. https://docs.docker.com/.

Avatar SDK. CREATE AVATAR WITH AI. https://avatarsdk.com/.

Blender Foundation. SHAPE KEYS – BLENDER MANUAL. https://docs.blender.org/manual/en/latest/animation/shape_keys/index.html.

Blender Foundation. GLTF 2.0 – BLENDER MANUAL. https://docs.blender.org/manual/en/latest/addons/import_export/scene_gltf2.html.

Khronos Group. GLTF 2.0 SPECIFICATION. https://registry.khronos.org/glTF/specs/2.0/glTF-2.0.html.

Three.js. GLTFLOADER – THREE.JS DOCS. https://threejs.org/docs/pages/GLTFLoader.html.

Three.js. ORBITCONTROLS – THREE.JS DOCS. https://threejs.org/docs/pages/OrbitControls.html.

Khronos Group. KHR_DRACO_MESH_COMPRESSION. https://github.com/KhronosGroup/glTF/blob/main/extensions/2.0/Khronos/KHR_draco_mesh_compression/README.md.

Mozilla Foundation. WEBGL: 2D AND 3D GRAPHICS FOR THE WEB. https://developer.mozilla.org/en-US/docs/Web/API/WebGL_API.

Devadze, A., Yakymenko-Tereshchenko, N., Chaika, T. (2024). THE IMPACT OF INTERACTIVE HOTEL MAPPING TECHNOLOGY ON BUSINESS PROCESSES IN THE HOSPITALITY INDUSTRY. Економіка та суспільство, (63). https://doi.org/10.32782/2524-0072/2024-63-26. DOI: https://doi.org/10.32782/2524-0072/2024-63-26

Calisto, M. de L., Sarkar, S. (2024). A SYSTEMATIC REVIEW OF VIRTUAL REALITY IN TOURISM AND HOSPITALITY. International Journal of Hospitality Management, 116, 103623. https://doi.org/10.1016/j.ijhm.2023.103623. DOI: https://doi.org/10.1016/j.ijhm.2023.103623

Guo, Y.-M., Ng, W.-L., Hao, F., Zhang, C., Liu, S.-X., Aman, A. M. (2023). TRUST IN VIRTUAL INTERACTION: THE ROLE OF AVATARS IN SUSTAINABLE CUSTOMER RELATIONSHIPS. Sustainability, 15(18), 14026. https://doi.org/10.3390/su151814026. DOI: https://doi.org/10.3390/su151814026

Abiagom, C. N., Ijomah, T. I. (2024). ENHANCING CUSTOMER EXPERIENCE THROUGH AI-DRIVEN LANGUAGE PROCESSING IN SERVICE INTERACTIONS. 14–21.

Casheekar, A., Lahiri, A., Rath, K., et al. (2024). A CONTEMPORARY REVIEW ON CHATBOTS, AI-POWERED VIRTUAL CONVERSATIONAL AGENTS, CHATGPT: APPLICATIONS, OPEN CHALLENGES AND FUTURE RESEARCH DIRECTIONS. Computer Science Review, 53. DOI: https://doi.org/10.1016/j.cosrev.2024.100632

Suta, P., Lan, X., Wu, B., et al. (2020). AN OVERVIEW OF MACHINE LEARNING IN CHATBOTS. 2020 International Conference on ICT and Knowledge Management, 502–510. DOI: https://doi.org/10.18178/ijmerr.9.4.502-510

Santos Sá, J. M. (2024). MULTILANGUAGE CHATBOT WITH ARTIFICIAL INTELLIGENCE FOR CLIENT SUPPORT. Retail Consult.

Ji, Z., Lee, N., Frieske, R., Yu, T., Su, D., Xu, Y., Ishii, E., Bang, Y. J., Madotto, A., Fung, P. (2023). SURVEY OF HALLUCINATION IN NATURAL LANGUAGE GENERATION. ACM Computing Surveys, 55(12), 248. https://doi.org/10.1145/3571730. DOI: https://doi.org/10.1145/3571730

Huang, L., Yu, W., Ma, W., Zhong, W., Feng, Z., Wang, H., Chen, Q., Peng, W., Feng, X., Qin, B., Liu, T. (2025). A SURVEY ON HALLUCINATION IN LARGE LANGUAGE MODELS: PRINCIPLES, TAXONOMY, CHALLENGES, AND OPEN QUESTIONS. ACM Transactions on Information Systems, 43(2), 42. https://doi.org/10.1145/3703155. DOI: https://doi.org/10.1145/3703155

Iranmanesh, M., Ghobakhloo, M., Nilashi, M., Tseng, M.-L. (2023). DIGITALISATION AND IT STRATEGY IN THE HOSPITALITY INDUSTRY. Systems, 11(10), 501. https://doi.org/10.3390/systems11100501. DOI: https://doi.org/10.3390/systems11100501

Youssofi, R., Rémy, E., Lunardo, R., Derbaix, M. (2024). DESIGNING THE DIGITALIZED GUEST EXPERIENCE: A COMPREHENSIVE FRAMEWORK AND RESEARCH AGENDA. Psychology & Marketing, 41, 512–531. https://doi.org/10.1002/mar.21929. DOI: https://doi.org/10.1002/mar.21929

Chen, J., Wu, X., Lai, I. K. W. (2023). A SYSTEMATIC LITERATURE REVIEW OF VIRTUAL TECHNOLOGY IN HOSPITALITY AND TOURISM (2013–2022). SAGE Open, 13(3). https://doi.org/10.1177/21582440231193297. DOI: https://doi.org/10.1177/21582440231193297

Zhang, J., Chen, Q., Lu, J., Wang, X., Liu, L., Feng, Y. (2024). EMOTIONAL EXPRESSION BY AI CHATBOTS TO IMPROVE CUSTOMER SATISFACTION: UNDERLYING MECHANISM AND BOUNDARY CONDITIONS. Tourism Management, 100, 104835. https://doi.org/10.1016/j.tourman.2024.104835. DOI: https://doi.org/10.1016/j.tourman.2023.104835

Marelli, D., Bianco, S., Ciocca, G. (2022). DESIGNING AN AI-BASED VIRTUAL TRY-ON WEB APPLICATION. Sensors, 22(10), 3832. https://doi.org/10.3390/s22103832. DOI: https://doi.org/10.3390/s22103832