Искусственный интеллект в бизнесе — опыт российских брендов

17.08.2017

Редакция vc.ru узнала у представителей российских ИТ-компаний о том, как они используют технологии искусственного интеллекта, чтобы снизить затраты и увеличить доходы, оптимизировать рабочие процессы и повысить производительность.

Читать материал полностью на vc.ru

Автоматизация рабочих процессов компании

Команда Akil.io создаёт решения для бизнеса и работает на базе Технопарка Университета ИТМО. Продукт представляет собой систему анализа, постановки и выполнения задач с элементами искусственного интеллекта, которая помогает автоматизировать исполнение процессов.

Денис Жук коммерческий директор Akil.io
 

Автоматизация контроля перевозок

Нашим первым коммерческим клиентом была логистическая компания, по заказу которой Akil.io использовался для решения задач интеграции различных потоков динамических данных в единую систему и автоматизации контроля передвижений грузов клиентов компании. После внедрения продукта компания сократила штат диспетчеров на 40%. ​

Оптимизация обработки информации

Также мы реализовали совместный проект с промышленным предприятием, которое перерабатывает природные ресурсы, — децентрализованную систему сбора и обработки данных, построенную с использованием микросервисной архитектуры без центрального хранилища.

Главный принцип работы системы заключается в прохождении данных по сети через серию динамических программно-управляемых обработчиков, что позволяет «на лету» менять конфигурацию сети, добавлять и изменять типы датчиков, с которых производится сбор данных, и изменять правила их передачи, обработки и хранения.

При увеличении нагрузки сеть можно расширить динамически в любой момент. Отказоустойчивость и надежность передачи данных может быть обеспечена введением некоторой избыточности инфраструктуры.

Закупка рекламы

С рекламным агентством мы запустили централизованную платформу закупки рекламы по различным рекламным моделям, которая, помимо основной функциональности (закупка рекламы в едином окне), обеспечивает анализ Party-Data и построение programmatic-матриц на их основе. ИИ-технологии здесь используются для анализа параметров и принятия решения о рекламе.

Анализ конкурентов

Для аналитической компании мы создали SaaS-сервис бизнес-разведки компаний-конкурентов, включающий в себя Big Data, Data Mining, Data Driven и Business Intelligence. Сервис производит сбор, очистку и обогащение данных, предоставляя клиенту комплексную информацию о компании-конкуренте.

Снижение погрешности датчиков

Компания-производитель инвентаря для фитнеса и здравоохранения заказала программное обеспечение для анализа данных с контрольно-измерительных приборов. Программа автоматически анализирует тренировку или реабилитационные мероприятия, выявляя ключевые события для последующего анализа.

Поступающие с датчиков сигналы очищаются, комбинируются, разбиваются на сегменты и далее сравниваются с эталонами по методу среднеквадратичного отклонения. Изначально алгоритм был исключительно математическим. В нынешней версии мы перешли на использование методов машинного обучения, чтобы быстрее добавлять новые эталоны в систему и повышать точность при последующем сравнении. В результате мы снизили погрешности позиционирования датчиков на 20%.

Мониторинг покупательской активности

Один из самых необычных кейсов в области применения нашего продукта — это система геолокации и позиционирования внутри помещений. Предназначена для внедрения в ритейл с целью мониторинга и прогнозирования покупательской активности.

Собранные данные можно просмотреть в веб-интерфейсе в одном из четырех представлений — все маршруты, распределение по времени, тепловая карта, отдельный маршрут. К полученным данным можно применять различные методы анализа, строить произвольные отчеты и графики, а также использовать предиктивные алгоритмы, например, для моделирования плана помещения с учетом движущихся потоков людей.

Оптимизация процесса разработки лекарств

Компания «Оптимальное движение» — резидент Технопарка Университета ИТМО — разработала компьютеризированную систему odgAssist. Она охватывает деятельность фармацевтического производства — от контроля отклонений до ведения электронного досье на серию. Сейчас система установлена на шести производствах.

Олег Шахов директор по развитию бизнеса «Оптимальное движение»
 

Мы оптимизируем операционную деятельность на производстве и в управлении качеством. На производстве мы переносим всевозможные инструкции в электронный вид. Экономия при переходе на нашу систему odgAssist зависит от отрасли. Например, в инженерной службе завода — одного из лидеров российского фармацевтического рынка — нам удалось повысить общую эффективность на 42%.

Контроль за качеством продукции внутри компании

В odgAssist сотрудники фиксируют исполнение операций, отклонения в процессах, коррекции, определяют критичность, проводят расследования, вносят корректирующие и предупреждающие действия. При этом все собранные данные анализируются автоматически.

Отслеживание качества от подрядчика до заказчика

Например, есть два подрядчика одной монополии: один производит оборудование, другой использует его в своих комплексах, устанавливает и обслуживает. odgAsisst помогает всем участникам процесса. Конечный заказчик получает объективное подтверждение того, что всё под контролем и исправно работает.

При этом система с помощью машинного зрения анализирует психо-эмоциональное состояние работника, производящего контроль. За счёт этого подрядчик, который устанавливает и обслуживает, более эффективно управляет персоналом, к тому же система помогает ему распределить работы между сотрудниками. Также технология собирает данные, которые затем может использовать третий подрядчик для улучшения своей продукции.

Контроль операций сотрудников

Проект использует обучаемый классификатор паттернов движения человека в пространстве на основе машины опорных векторов, что позволяет выявлять некорректное исполнение операций работником. Система автоматически сопоставляет результаты классификации с другими параметрами операции и выявляет причины несоответствий.