За последние три с половиной года мировая экономика столкнулась с рядом вызовов. Это и пандемия коронавируса, и последовавшие за ней локдауны вместе с нарушением производственных и логистических цепочек, и геополитические кризисы, и разного рода природные катаклизмы. Очевидно, что в таких условиях у компаний возникает потребность в повышении эффективности рабочих процессов, чтобы остаться на плаву. О том, как искусственный интеллект помогает производству, расскажет Петр Заборцев, исполнительный директор ИРИС.
Нынешнее столетие с полной уверенностью можно назвать веком искусственного интеллекта. Вместе с машинным обучением ИИ встраивается в ERP-систему, которая позволяет планировать ресурсы предприятия (как материальные, так и трудовые), оптимизировать и автоматизировать основные бизнес-процессы и повысить эффективность компании. Применение такого программного обеспечения дает возможность оперативно реагировать на изменения во внешней среде, повысить качество планирования и прогнозирования, соблюдать дедлайны и выявлять риски.
Всего существует четыре основных направлениях использования искусственного интеллекта для оптимизации бизнес-процессов: управление логистикой, управление закупочной деятельностью, сверка данных, помощь в производственных и рабочих процессах.
Начнем с логистики. Внедрение ИИ в ERP-систему позволит снизить количество и периодичность ошибок как при упаковке, так и при доставке продукции. Тем более, благодаря машинному обучению, алгоритмы постоянно совершенствуются и учитывают особенности конкретной компании (продукцию, ее объем выпуска, логистические цепочки и другие факторы). Кроме того, искусственный интеллект позволяет учесть многочисленные параметры, важные для доставки, строить маршруты с сотнями и тысячами точек, распределять и контролировать работу водителей и курьеров. Более того, ИИ будет полезен не только для автоматизации процессов доставки, но также и разного рода возвратов. Система сможет спрогнозировать их объем, что в итоге позволит с высокой точностью рассчитать объем прибыли.
Управление закупками – одно из наиболее сложных и ответственных направлений деятельности. Во многих государственных организациях и частных компаниях при выборе поставщика ориентируются в первую очередь на предложенную цену, не учитывая его деловую репутацию. Неблагонадежность исполнителя может проявиться слишком поздно, когда контракт уже заключен и часть денег уплачена. В итоге контракт не будет выполнен, деньги потрачены, а должностные лица понесут ответственность. Поэтому у государственных и корпоративных заказчиков существует острая потребность в системе, которая позволит беспристрастно проанализировать не только условия контракта, но и репутацию поставщика. И такой продукт сейчас разрабатывается компанией ИРИС – РСВП (Рекомендательная система выбора поставщика), научно-исследовательские работы по которой планируется завершить уже в I квартале 2024 года.
Как работает РСВП? Сначала происходит сбор всех данных о поставщике, которые затем приводятся к единому формату. Далее на основе сформированной базы данных проводится обучение нейросети. По завершении обучения система сможет адаптироваться к любой документации, которую получит из информационных систем компании. Она сможет сформировать список поставщиков по заранее внесенным KPI с учетом требований конкретной компании. На выходе заказчик получает готовые рекомендации по оптимальному выбору поставщика.
Третье направление – сверка данных. Несмотря на развитие цифровых продуктов, немало компаний по-прежнему сверяют данные в ручном режиме. В результате на этот процесс тратится слишком много времени, возрастает риск противоправных действий, усложняется аудит и растет вероятность ошибок. ИИ позволит избежать всех перечисленных проблем, а также сделает форму сверки простой и наглядной, подчеркнув ошибки и риски.
Безусловно, важное направление применения искусственного интеллекта – оптимизация производственных и рабочих процессов. Организация труда на предприятии не менее важна, чем модернизация оборудования. Дело в том, что немало производственных операций основываются на типовых действиях, так называемых паттернах. И если проанализировать, сколько времени тратится на тот или иной паттерн, то картина может оказаться не очень приглядной: на лишние действия и перемещения работник тратит от получаса, которые он мог бы использовать более эффективно. Этим объясняется потребность в системе, которая помогла бы оптимизировать рабочие процессы и повысить эффективность работы компании. И такое ПО – рекомендательная система менеджмента производства – была создана компанией ИРИС.
РСМП работает по следующему принципу. Сначала происходит оцифровка записей производственных процессов, снятых внутризаводской системой видеонаблюдения. Затем происходит обучение нейросети, в которую вносятся базовые параметры предприятия, это необходимо для получения кастомизированных рекомендаций. Изучив поступившие данные, при помощи BigData мы интерпретируем полученные процессы и действия персонала, формируя свод данных. После этого полученные массивы данных анализируются, распознаются производственные процессы и паттерны, оценивается их влияние на производительность труда. Итогом работы выступают персонализированные рекомендации о возможностях оптимизации процессов.
Стоит отметить, что по опыту практической реализации РСМП на конкретном предприятии производительность труда уже в первый месяц выросла на треть.
