Новости

Разработанная система представляет собой голографический макет на основе cтола NettleBox. Благодаря использованию технологии 3D-моделирования, анимации и инфографики с его помощью можно ознакомиться с проектом в деталях, узнать о ключевых преимуществах предлагаемого решения. Цифровая голограмма позволяет получить представление о технологических и клинических возможностях высокотехнологичного медицинского оборудования GE Healthcare.

На его примере наглядно продемонстрированы результаты внедрения подобных подходов в практику на уровне регионов: повышение точности диагностики и экономия времени пациента при прохождении исследований.  С помощью голографического макета можно увидеть, как диагностическое оборудование интегрируется в процесс обследований на уровне разных медицинских учреждений в регионах России.

Инструмент используется на специализированных мероприятиях (выставках, конференциях, выездных встречах) в рамках проведения презентаций для представителей сферы здравоохранения. Голографический макет демонстрирует два варианта пациентопотока в медицинских учреждениях: существующий на сегодняшний день и оптимизированный за счет применения цифровых решений.

Созданный макет был использован на нескольких деловых форумах в рамках презентации комплексных решений GE Healthcare для ранней диагностики онкологических заболеваний в регионах РФ. Он стал эффективным инструментом продаж и продвижения, который отличает компанию от конкурентов, а также демонстрирует конечную пользу продукта для пациентов.

Исследование Accenture Next Generation Customer Services говорит о том, что 73% потребителей предпочтут решить свой вопрос, зайдя на сайт компании. Около 70% респондентов во время общения с клиентской поддержкой готовы отправлять аудиосообщения, а 66% опрошенных постараются найти ответ на свой вопрос в Google.

При этом покупатели хотят, чтобы предоставляемая онлайн-поддержка была максимально оперативной и персонифицированной, с учетом их конкретных потребностей. Важность этого для клиентов подтверждают цифры исследования: 47% потребителей перестали взаимодействовать с компаниями из-за некачественного клиентского сервиса или службы поддержки.

Эра «цифровых потребителей» выявила организационные проблемы у многих брендов, работающих в секторах финансов, FMCG, ретейла, телекоммуникаций, медиа и развлечений. Ключевыми факторами успеха в этих отраслях стали автоматизация и готовность компании всесторонне подходить к решению проблем покупателей.

По итогам исследования эксперты Accenture выделили шесть компонентов, которые помогут построить современную и эффективную службу клиентской поддержки:

1. Умные системы самообслуживания

Сегодня компании устраняют проблему или поломку в тот момент, когда она случилась. Следующий уровень клиентского обслуживания – предотвращение проблемы: интернет вещей, искусственный интеллект и применения сторонних данных помогают построить проактивный сервис. Кроме того, важно предоставить клиентам возможность самостоятельно решить проблему, разработав для них необходимые системы самообслуживания.

2. Персонализированный опыт для клиентов

Ведущие компании будут собирать данные, чтобы создать цельный клиентский профиль. Это поможет представителям бизнеса общаться с покупателями, более глубоко понимая их потребности.

3. Применение цифровых агентов

Часто для решения проблемы информацию приходится собирать «по крупицам» из разных каналов. С этим помогут цифровые помощники с элементами искусственного интеллекта, которые соберут массив данных и позволят удаленно решать проблемы клиента.

4. Клиентский сервис, основанный на ценностях

Обращение в службу поддержки будет расцениваться как возможность лучше понять клиента и более эффективно выстраивать с ним коммуникацию — в том числе, откроет возможность для дополнительных продаж и кросс-продаж в будущем.

5. Оптимизация полевых сотрудников

Крупные компании организуют в контакт-центрах возможность ситуативной поддержки в тех случаях, когда клиенту особенно важно быстрое решение вопроса. Планирование работы полевых сотрудников (например, мастеров по ремонту и обслуживанию) на базе алгоритмов позволит повысить прозрачность и эффективность сервиса.

6. Искусственный интеллект в управлении

Использование искусственного интеллекта может помочь с более качественным распределением задач и ресурсов и «подсказывать» необходимость дополнительных рабочих навыков для каждого сотрудника.

Ключевой целью внедрения решения стало обеспечение учета выручки по договорам с покупателями и расходов по дилерской комиссии в соответствии с положениями МСФО 15. Это позволило Tele2 исключить риски претензий со стороны внешних и внутренних контролирующих подразделений. Также планировалось обеспечить оперативную настройку расчетов выручки по новым стандартам.

В рамках проекта был выполнен ряд сложных методологических задач по согласованию подходов учета выручки компании в различных разрезах. Также была решена задача по сбору и приведению к единому формату большого количества данных по всей абонентской базе из различных систем.

Благодаря внедрению SAP RAR информация о выручке с учетом всех корректировок доступна на четвертый день быстрого закрытия отчетного периода. В системе реализуется расчёт всей информации: от филиала до портфеля продуктов. Помимо этого, доступен широкий пул отчетов для анализа, а процедура отражения операций от загрузки данных из источника в хранилище до формирования проводок полностью автоматизирована.

В настоящее время внедренная система контролирует работу 37 единиц оборудования на заводе в Калуге и еще 30 — в Обнинске. Это дает объективную оценку эффективности использования рабочего времени и производственных потерь, позволяет своевременно корректировать график работы оборудования и персонала, оптимизировать технологические процессы и устранять «заторы» в технологической цепочке.

За месяц работы «Диспетчер» (разработка компании «Цифра») помог выявить нерегламентированные простои, нарушения временных норм проведения технологических операций и их причины. Это послужило отправной точкой для целой серии управленческих решений по улучшению производственных показателей. Обеспечено заблаговременное снабжение расходными материалами и запасными частями, изменены регламенты работы смен и система мотивации работников, разработаны новые правила проведения ежедневного технического обслуживания. В результате этих действий коэффициент загрузки оборудования увеличился с 57% до 74%, что обеспечило заводу дополнительный доход.

Как отмечает Вахид Ходжаев, технический директор Grand Line, использование системы на производственных площадках позволяет значительно повышать фондоотдачу и уменьшать расходы. Теперь руководство компании видит всю картину производства в реальном времени и может оперативно реагировать на любые изменения или даже предугадывать их.

Одним из главных вызовов для целлюлозно-бумажного производства является обрыв движущегося по бумагоделательным машинам полотна. Это большая проблема как старых, так и новых бумажных фабрик. Даже минимальная остановка производственной линии один раз в день означает длительный простой оборудования, дополнительный расход сырья и значительные финансовые потери.

Для решения этой задачи были построены модели, которые анализируют данные с датчиков оборудования и показатели АСУ ТП, касающиеся обслуживания станка и замены материалов. Система определяет различные уровни тревоги и выдает показатель вероятности обрыва полотна или остановки станка, прогнозируя дату, время и возможную причину повреждения. Результаты анализа выводятся на мониторы оператора машины и дежурного технолога.

Алгоритмы машинного обучения выявляют показатели датчиков, которые могут стать причиной остановки оборудования и сложные зависимости, например, когда показания одних датчиков начинают влиять только при условии, что другие находятся вне заданного диапазона.

Как подчеркивает вице-президент по ИТ и автоматизации процессов Segezha Group Павел Вахнин, за последние несколько лет комбинат прошел несколько циклов модернизации, в результате увеличил свои производственные мощности до 360 тыс. тонн качественной крафт-бумаги ежегодно. А в начале 2019 года инвестиционный проект по реконструкции Сегежского ЦБК был включен Минпромторгом РФ в перечень приоритетных в области освоения лесов. На новом этапе обновления мощностей планируется увеличение производительности до 800 тыс. тонн продукции, включая новые продукты. Новая система предиктивной аналитики должна помочь достичь поставленных целей.

Внедрение системы диспетчеризации проводится с целью повышения производительности горнотранспортного комплекса, экономии ресурсов и повышению уровня промышленной безопасности. Всего в системе будет задействовано более 100 мобильных объектов, в том числе 40 карьерных самосвалов и девяти экскаваторов.

Система «КАРЬЕР» включает в себя, в том числе, систему контроля загрузки, которая обеспечивает равномерную и точную загрузку самосвалов без недогрузок и перегрузок. Это максимально повышает среднеэксплуатационную производительность самосвалов и обеспечивая им длительный срок службы, тем самым, снижая себестоимость вывозных работ.

Как отметил Антон Тимошенко, директор по производству компании «Ресурс», система позволяет добавиться роста производительности самосвалов примерно на 5%. Повышение производительности планируется достичь прежде всего за счет применения модуля оптимизации, позволяющего автоматически направлять самосвалы на оптимальные маршруты. Автоматизация позволит оперативно принимать решение в случае отклонения техники от нормального режима работы.

Эксперимент начался с того, что социального робота разместили в здании в центре бельгийского Гента рядом с входом в помещение, для доступа в которое требуется идентификация личности – человек должен приложить пропуск к считывающему устройству. По сценарию робот просил всех участников эксперимента пропустить его вслед за собой в это контролируемое помещение. Согласились это сделать в итоге 40% испытуемых. Однако когда робота замаскировали под доставщика пиццы от известного ресторана, люди с большей охотой пускали его в закрытое помещение и меньше задавались вопросом, зачем он хочет туда попасть.

Во второй части эксперимента робот вовлекал людей в дружескую беседу. Исследователи хотели понять, удастся ли ему выманить у участников эксперимента персональную информацию, зная которую можно менять пароли и настройки учетных записей (например, дату рождения, любимый цвет, марку первого автомобиля и т.п.). В результате в процессе разговора с роботом все испытуемые, кроме одного, выдавали те или иные личные данные с частотой раз в минуту.

Проведённый эксперимент подтверждает, что пренебрежение вопросами кибербезопасности роботов потенциально может оказать негативное влияние на людей. Исследователи надеются, что подобные опыты заставят общественность и ИТ-сообщество пересмотреть своё отношение к роботам и заблаговременно предусмотреть технические возможности для обеспечения их защищенности.

Внедряемая DLP-система контролирует основные каналы связи, проводит анализ текста и документов, передаваемых по ним, и сигнализирует о нарушениях внутренних политик безопасности. Это позволяет оперативно оценить риски и принять высокоточные меры по защите компании от потери критичных для бизнеса данных.

Как отмечает директор департамента защиты активов «Дикси» Виктор Новиков, вопросы информационной безопасности и противодействия инсайдерам имеют для компании максимальный приоритет, риски слишком высоки. DLP-система позволяет существенно повысить уровень защищенности без увеличения нагрузки на специалистов.

Технологии давно были проблемным местом Deutsche Bank. Устаревшие ИТ-системы часто называли одной из причин неконтролируемого роста расходов банка и отставания от волны финансово-технологических инноваций. Преобразование ИТ-систем будет главной задачей созданного в Deutsche Bank центрального технологического подразделения. В мае в банке был создан комитет уровня совета директоров по технологиям, данным и инновациям. Тогда же было решено, что на технологические преобразования банк в ближайшие три года выделит 13 млрд евро.

Впрочем, уточняется в письме, разосланном сотрудникам Deutsche Bank, переход к современным облачным технологиям не может произойти мгновенно. В течение определенного времени банку придется поддерживать и имеющиеся устаревшие системы. Однако количество разнообразных приложений и препятствия для внедрения новых технологий будут неуклонно сокращаться, подчеркивает руководство банка.

В рамках проекта старые электросчетчики были заменены на новые, со специальным встроенным устройством передачи данных, подключенным к волоконно-оптической сети МГТС по технологии GPON. Теперь данные с 174 счетчиков в круглосуточном режиме поступают в биллинговую систему Мосэнергосбыта, обеспечивая компанию актуальной информацией об энергопотреблении жильцами. Новый электросчетчик, специально разработанный под потребности этого проекта, максимально соответствует базовым требованиям к интеллектуальным системам учета электроэнергии в соответствии с Федеральным законом № 522.

Как комментирует Геннадий Стрельцов, заместитель генерального директора по развитию и маркетингу Мосэнергосбыта, сбор данных при помощи smart-решения значительно упрощает процесс анализа объемов и характера потребления электроэнергии и делает его прозрачным. Такой подход позволяет эффективнее планировать и прогнозировать потребление электроэнергии, предлагать оптимальные тарифы, контролировать оплату и предупреждать нарушения со стороны потребителей, а также избавляет их от необходимости подавать показания вручную. В перспективе, с развитием систем интеллектуального учета, данные будут автоматически передаваться в личные кабинеты клиентов, что позволит контролировать потребление электроэнергии практически в режиме реального времени.