Машинное обучение в бизнесе

Как снизить влияние человеческого фактора и понять, кто, что и где тормозит процессы в компании с помощью технологии машинного обучения

Вы довольны работой своих сотрудников? Наверняка не всегда. Порой даже один некомпетентный специалист тормозит работу целой компании, а что если тормозящих больше?

Человеческий фактор может как ускорить, так и замедлить развитие бизнеса. И чем быстрее взять его на контроль, тем больших ошибок можно избежать в будущем.

Как это сделать? Ответ: использовать технологию машинного обучения (МL)

В статье расскажем, как с помощью МL:

✔ Свести к минимуму негативный человеческий фактор;

✔ Выявить и оптимизировать все процессы, тормозящие бизнес.

Что такое машинное обучение?

Машинное обучение — эта область знаний, относящаяся к разделу «искусственного интеллекта».

Она разрабатывает алгоритмы и модели, с помощью которых компьютеры обучаются на основе исходных данных и далее способны принимать прогнозные решения по тем или иным бизнес-задачам. То есть сначала на больших объемах данных машины учатся понимать, что и как работает и как должен выглядеть нормальный бизнес-процесс, и далее, по аналогии с человеком, программа начинает потихоньку помогать процессу и затем заменять человека.

Где используется ML?

В разных сферах: здравоохранении, финансовой нише, маркетинге и рекламе, промышленности и производстве, транспорте и логистике. Везде, где есть человек.

Ещё ML показало отличные результаты в области обработки естественного языка и компьютерном зрении.

Зачем вашему бизнесу – технология машинного обучения?

ML поможет вашему бизнесу выявить закономерности, которые можно использовать для решения разных задач.

Так, например, ML найдет корреляции = связи, а также изъяны и недостатки в бизнес-процессах. Или покажет ситуации, когда сотрудники не справляются со своими обязанностями.

Основные инструменты – это сбор, диагностика и аналитика информации.

ML анализирует поведение на основе собранных ретроспективных данных и находит скрытые связи в больших массивах информации. Технология это делает с целью построения прогнозов поведения систем – любых и разных.

Алгоритмы ML на основе анализа исторических данных ловят любые аномалии — будь то чрезмерные задержки в выполнении задач, слабая производительность отдельного персонала или проблемы с взаимодействием между отделами. Подобный анализ позволяет компании более точно оценивать эффективность труда каждого работника и вовремя принимать меры для исправления ситуации.

Если вы готовы помочь своему бизнесу избавиться от тормозящих процессов и ошибок, то пора начинать использовать в своих бизнес-процессах технологию машинного обучения.

Специалисты компании Liberum Navitas помогут вам внедрить и настроить ML в соответствии с индивидуальными особенностями вашей компании и её актуальными задачами.

Примеры успешного применения ML

В качестве примера приведём успешный кейс нашей компании. Мы помогли коммунальным службам внедрить автоматическую систему маршрутизации на основе ML для эффективной работы специальной технике.

Были собраны и проанализированы данные о ходе выполнения операций — от времени на выполнение задания до количества необходимых машин.

Мы сократили расход топлива за 1 рейс. Снизили количество машин в работе для выполнения прежнего объема работы. Уменьшили расход шин.

Результат: потребность в технике сократилась на 54% и снижение издержек на 1,8 миллиарда рублей в год. В этом случае ML не просто помогло выявить проблемы, но и предложило четкие решения.

Еще один пример. Так компании из нефтегазовой отрасли мы помогли применить ML для предсказания эффективности добычи нефти и прогнозирования аварийных остановок оборудования. Нейросетевая система позволила заранее найти и убрать все потенциальные проблемы и узкие места.

Какие слабые места, связанные с человеческим фактором, можно выявить с помощью ML?

• С помощью машинного обучения компании могут легко выявлять и оптимизировать такие процессы как:
• Пониженные показатели отделов или сотрудников.
• Неправильное распределение задач.
• Проблемы с поставщиками или другими внешними факторами.
• Потенциальные неисправности оборудования.
• Неточности в постановке диагнозов в области здравоохранения.
• Неэффективный маркетинг и анализ знания бренда, отзывов пользователей.
• Проблемы с качеством товара на производственных линиях и многое другое.
• Оптимизация логистических цепочек поставок.
• Перебор многопараметрических вариантов сравнения.
• И многие другие задачи.

Взаимодействие между сотрудниками

ML может улучшить совместную работу между сотрудниками разных отделов. Так если анализ показывает, что один отдел работает медленнее в определенных взаимодействиях с другим – это сигнал, чтобы что-то менять. Например, можно изменить порядок выполнения задач или наладить более четкое взаимодействие между коллекциями данных.

Правильное принятие важных для бизнеса решений

Если ваши сотрудники не могут принять правильное решение, то ML им поможет.

Исследования показывают, что даже самые квалифицированные специалисты могут совершать ошибки под чьим-то давлением, из-за недостатка информации или любых других внешних факторов. Машинное обучение позволяет создать системы, которые принимают решения, основанные не на субъективных выводах отдельных лиц, а на больших объемах данных.

Такой подход позволяет избегать ошибок, связанных с человеческим фактором, таких как предвзятость или эмоциональные колебания.

Личная ответственность каждого сотрудника

С появлением системы машинного обучения повышается личная ответственность сотрудников за свою работу. Когда компании внедряют технологии на основе ML и предоставляют работникам доступ к результатам их труда, это создаёт здоровую конкуренцию. Сотрудники начинают видеть свои достижения и недостатки, и мотивируются работать лучше.

Прогнозы и предсказания

Не стоит забывать и о возможностях прогнозирования. Так, например, в торговой сфере алгоритмы ML помогают предсказывать покупательский спрос на конкретные товары. Такая возможность позволяет оптимизировать количество запасов и минимизировать издержки.

Или они могут прогнозировать неисправности оборудования на основе анализа данных с датчиков и тем самым снижать время потенциального простоя в работе.

Эти же методы можно адаптировать для корректировки негативного человеческого фактора. То есть выявлять паттерны, говорящие о том, что работа какого-то отдела или отдельного работника значительно отличается от нормы.

Выявление бессмысленных процессов

Работа с данными не только улучшает существующую систему, но и выявляет бессмысленные или устаревшие процессы.

К примеру, если алгоритмы ML показывают, что определённая процедура не приводит к ожидаемым результатам, необходимо задуматься над её пересмотром или полной отменой.

Как внедрить технологий ML в бизнес?

Для начала – предварительно изучить процессы. То есть правильно собрать и подготовить данные, чтобы алгоритмы могли корректно работать. На этом этапе требуется специальный подход, включающий анализ текущих бизнес-процессов и выявление критериев, по которым будут приниматься решения.

Чтобы правильно внедрить, настроить и адаптировать технологии машинного обучения для вашего производства или компании, обратитесь за помощью к нашим специалистам.

Мы поможем превратить ML в мощный инструмент, который, свою очередь, поможет:

– свести к минимуму влияние человеческого фактора;

– распознавать слабые места и недостатки в работе компании;

– оптимизировать бизнес-процессы.

Мы поможем правильно использовать ML, чтобы вы смогли повысить производительность, адаптивность и конкурентоспособность бизнеса.

Остались вопросы? Тогда позвоните нам по указанному телефону или оставьте заявку через форму обратной связи. Наш менеджер свяжется с вами в ближайшее время и подробно проконсультирует.