Найти в Дзене
DIGITAL CLEANING

Принцип работы искусственного интеллекта в DC

Когда мы стали разрабатывать сметный калькулятор, мы проделали очень много работы. Мы общались со специалистами, записывали самые распространенные клининговые технологии, собирали все параметры для видов работ. Потом мы делали много замеров и выводили нормативы. Затем мы столкнулись с главной проблемой - скорость для одних и тех видов работ у каждой компании своя. Почему? Да, потому что у каждой компании свой уникальный набор оборудования, инвентаря, материалов и моющих средств. Следовательно, нормативы расчета скорости работ подходят одной компании, и совсем не подходят другой. Тогда у нас появилась задача, чтобы наш калькулятор смет мог в кратчайшие сроки адаптироваться под скорость любой компании. Как это сделать? В наше время для этой задачи уже есть решения. Мы решили создать свой искусственный интеллект и встроить его в систему. Искусственный интеллект собирает данные, "кормится" ими для своего обучения и выдает все более правильные решения. Это было непросто. Почти год мы искал

Когда мы стали разрабатывать сметный калькулятор, мы проделали очень много работы. Мы общались со специалистами, записывали самые распространенные клининговые технологии, собирали все параметры для видов работ. Потом мы делали много замеров и выводили нормативы.

Затем мы столкнулись с главной проблемой - скорость для одних и тех видов работ у каждой компании своя. Почему? Да, потому что у каждой компании свой уникальный набор оборудования, инвентаря, материалов и моющих средств. Следовательно, нормативы расчета скорости работ подходят одной компании, и совсем не подходят другой.

Тогда у нас появилась задача, чтобы наш калькулятор смет мог в кратчайшие сроки адаптироваться под скорость любой компании. Как это сделать? В наше время для этой задачи уже есть решения.

Мы решили создать свой искусственный интеллект и встроить его в систему. Искусственный интеллект собирает данные, "кормится" ими для своего обучения и выдает все более правильные решения.

Это было непросто. Почти год мы искали такую модель, которая решала бы нашу задачу. И у нас все получилось.

В систему искусственного интеллекта, мы заложили математическую модель, которая анализирует все отклонения фактических результатов времени на работу от расчетных, и на основе своих выводов корректирует систему расчета. 

Например, допустим вы рассчитали смету по Мойке остекления и у вас получилось 12 часов на ее выполнение, но реально ушло 16 часов. Для того, чтобы матмодель сработала нужно внести данные по фактически затраченному времени в табель учета рабочего времени. Тогда искусственный интеллект проанализирует эти отклонения, сравнит их с остальным опытом и примет решение, корректировать ли расчетные показатели или нет и насколько.

Чем больше опыта у искусственного интеллекта, тем быстрее он обучается и тем точнее считает. Скоро система будет считать намного точнее человека. 

Не верите, попробуйте!