O companie de termoficare dintr-un oraș mic din Polonia a stocat date despre rețea în documentația pe hârtie în arhive de mulți ani. Datele au fost relativ structurate, dar … Vă puteți imagina căutarea unei informații specifice într-o cameră plină cu sute de hârtii stocate pe rafturi nesfârșite? Este o sarcină dificilă, consumatoare de timp și frustrantă. Datele erau adesea incomplete, deoarece actualizarea este o sarcină dificilă. O altă problemă a fost faptul că noii angajați nu aveau întotdeauna o cunoaștere completă a rețelei, iar cei mai în vârstă și mai experimentați au plecat sau au schimbat locul de muncă. Toți acești factori au afectat negativ multe procese din cadrul companiei.
Compania a decis să scaneze toate documentele pentru a permite accesul facil la informațiile din rețea. Rezultatul acestui proces a fost o versiune digitală a documentației cu date pre-împărțite în zone (pe rafturi, analog cu modul în care au fost stocate). S-a dovedit că procesul de căutare a rămas încă greoi și de durată, iar datele au rămas incomplete sau învechite. Documentația nu conținea în continuare informații detaliate necesare pentru a găsi un document pentru o anumită zonă sau tip de date de rețea. Accelerarea procesului nu a fost la fel de mare ca cea prognozată.
În plus, compania dorea să utilizeze datele de rețea în diverse aplicații de business, dar din cauza informațiilor încă nestructurate, costurile unui astfel de proiect nu erau accesibile companiei. Documentele trebuiau să fie clasificate în detaliu – specificația anterioară nu era suficientă, ceea ce a ridicat și costul. Pentru angajați, clasificarea și descrierea fiecărui document înseamnă sute de ore de muncă obositoare, care adesea se suprapun cu alte sarcini importante. Este nevoie de multă concentrare și cunoștințe profunde asupra rețelei pentru a o descrie în mod corespunzător și credibil.
Vă sună familiar?
Aceasta este o situație de zi cu zi pentru numeroase companii, nu numai din sectorul termoficării. Cele mai recente experimente și dezvoltări în cadrul proiectului GlobIQ arată că aceste probleme pot fi rezolvate prin utilizarea inteligenței artificiale.
Platforma GlobIQ este concepută pentru a colecta date despre obiectele tehnice dispersate, în mod natural – bazându-se pe comunicarea prin voce și imagine. Acesta permite conversia informațiilor colectate într-o formă structurală, în care datele pot fi procesate în aplicații de business specifice. Planificăm să creăm astfel de soluții dedicate serviciilor energetice, telecomunicațiilor și serviciilor municipale.
Prin îmbunătățirea calității datelor, recunoașterea textului (inclusiv de la scrisul de mână) și analizarea conținutului, AI poate clasifica automat și efectua o indexare a documentelor. Acesta poate înlocui munca monotonă și repetitivă, așa cum este analiza manuală și clasificarea, și are ca rezultat o accelerare semnificativă a muncii, precum și costuri mai mici.
Cum am făcut-o?
Am lucrat cu un grup de 6200 de documente care conțineau peste 24.000 de pagini A4 (mai ales proiecte tehnice și subcontracte, schițe). Documentele scanate au fost pregătite corect – le-am tăiat în pagini unice și am îmbunătățit calitatea acestora în timp ce am testat diferite opțiuni. Au fost utilizate câteva soluții pentru o mai bună recunoaștere a structurii și analiza conținutului. Grupul de învățare a inclus 470 de documente.
Ce am descoperit?
Peste 90% din documente au fost corect recunoscute și clasificate – doar 10% au fost lăsate pentru prelucrare manuală. Pentru a calcula numărul de documente corect clasificate, am comparat predicțiile corecte cu numărul total de documente. Cea mai mare parte a muncii a fost făcută pentru angajați, cu mult mai puțin timp și efort.
Beneficii
Folosind GlobIQ, compania noastră de termoficare poate organiza și colecta rapid toate informațiile și să creeze o bază de date cuprinzătoare și actualizată a infrastructurii rețelei. Documentația detaliată permite scurtarea procesului de căutare a informațiilor necesare. GlobIQ permite mai multor utilizatori să acceseze datele și să le actualizeze dacă este necesar.
Ce urmează?
În prezent lucrăm la alte aspecte pe care GlobIQ le poate îmbunătăți. Cercetarea noastră se axează pe următoarele aspecte:
- citirea parametrilor tehnici din documentație și indexarea spațială a acestora: companiile au nevoie de date foarte detaliate, ordonate cronologic și clasificate pe valabilitatea documentelor
- introducerea datelor din tabelele de coordonate: procesul este unul care consumă mult timp din cauza calității variate a copiilor
- construirea unui model de rețea bazat pe date din surse de hârtie – o singură schiță poate conține o mulțime de informații și adesea nu reflectă aspectul real al hărții.
Vă vom ține la curent cu evoluția și dezvoltarea platformei GlobIQ. Rămâneți aproape!
