Новости

СЭД «Ростелекома» — современное, гибко настраиваемое и удобное в эксплуатации отечественное решение, которое позволяет организовать работу с документами в электронном виде. Система создана на базе современной low-code платформы для управления корпоративным контентом и решения смежных задач в различных отраслях бизнеса.

Основные задачи проекта заключались в разработке системы управления документооборотом (включая корреспонденцию, внутреннюю документацию, договорные и организационно-распорядительные документы), интеграции с существующими информационными системами, упрощении обработки документов, а также обеспечении комплексного администрирования. Проект реализован «БФТ-Холдингом» и разработчиком платформы «Авандок» — компанией «Корус Консалтинг».

Переход на новую платформу выполнен бесшовно: все данные (документы, задачи, поручения, отчеты, история принятых решений, справочные материалы и индивидуальные пользовательские настройки) были перенесены в новую платформу без перерыва в рабочем процессе.

Вводу СЭД в промышленную эксплуатацию предшествовали комплексные испытания производительности, которые подтвердили не только соответствие системы всем заявленным требованиям, но и значительный запас прочности. В ходе тестирования при целевой нагрузке, превышающей 30 тыс. параллельных пользовательских сессий в течение 8 часов, система стабильно обработала 450 тыс. различных сценариев и сформировала более 220 тыс. объектов документооборота. Отмечено безупречное выполнение операций экстремальной нагрузки — экспорт 10 тыс. записей, отправка документа 20 тыс. пользователей и изменение 1 тыс. связанных документов. При этом ключевые показатели производительности значительно превзошли нормативы: время отклика интерфейса не превышало 1 секунды при норме в 2 секунды, время входа в систему составило всего 0,6 секунды против требуемых 5 секунд, а 99,4% поисковых операций были выполнены в пределах 2 секунд при стабильной утилизации серверов не более 80%.

Для мониторинга оборудования «СервисТелеком» применяет интеллектуальную систему комбинированного опроса по различным протоколам, таким как SNMP, CLI, SSH, ICMP, а также используется агентский мониторинг для ряда серверов. С целью проверки доступности телефонных номеров используется модуль SIP-проб. Naumen Network Manager автоматически обзванивает указанные номера, оценивая работоспособность услуг телефонии.

С помощью процесса автодискаверинга система находит новые устройства в инфраструктуре и подбирает подходящий шаблон опроса из готовой библиотеки. Также автодискаверинг умеет собирать данные агентским способом. Если обнаружено оборудование, на котором развернуто агентское ПО, то в систему поступает информация о новом объекте мониторинга и настраивается сбор метрик.

Собранные данные автоматически обрабатываются и учитываются при расчете состояния оборудования и сервисов. На основе полученных значений метрик в системе формируются дашборды для руководителей и специалистов. Например, для контроля SLA рассчитываются среднее время восстановления, MTBF («наработка на отказ») и уровень доступности в процентах. Для оперативной аналитики разработан дашборд, который выводит информацию о доступности всех устройств на один экран.

В быстром реагировании на инциденты помогают специальные триггеры, которые срабатывают при изменении заданных пороговых значений метрик. Если в инфраструктуре случается сбой, специалисты сервисного центра получат автоматические уведомления на почту и в Телеграм.

В дальнейших планах — включить в контур проекта все элементы ИТ-инфраструктуры для автоматического контроля систем и услуг. Кроме того, провести инвентаризацию и картографию инфраструктуры: составить карты серверов, сетевых устройств, сервисов. Последующая интеграция с системой класса Service Desk поможет в настройке механизмов реагирования на аварийные события.

В рамках опроса респондентов просили назвать направления в рамках сферы HR, в которых ИИ будет наиболее полезен в перспективе одного-двух лет. 40% опрошенных отметили перспективы инструментов для автоматизации найма, в том числе для анализа резюме и саммаризации интервью с кандидатами. На втором месте — ИИ-инструменты для корпоративного обучения: в их перспективы больше всего верит треть респондентов. Среди конкретных сценариев применения называют генерацию обучающих материалов и автоматизацию проверки знаний.

Всего 18% HR-профессионалов считают, что ИИ будет наиболее полезен для борьбы с оттоком кадров. По их мнению, технология позволит отслеживать признаки выгорания сотрудников на основе речевой аналитики — таким образом, HR-специалисты смогут вовремя предпринимать необходимые меры.

Меньше всего опрошенных отмечают пользу ИИ для коучинга и индивидуального развития сотрудников. Только 11% HR-профессионалов считают таких ИИ-агентов наиболее перспективной технологией ближайших двух лет.

Платформа GenAI, запущенная в «Северстали», позволяет создавать ИИ-ассистентов, которые генерируют и анализируют текст, интегрируются с корпоративными системами для быстрого поиска информации, анализируют файлы и извлекают из них нужные данные, а также находят данные в интернете. Их можно использовать для проверки или улучшения контента – например, отчетов или презентаций, а также для решения задач, которые требуют поиска закономерностей в больших объемах данных.

Сотрудник может настроить своего ассистента в интуитивно понятном интерфейсе, не обладая навыками программирования или специфическими знаниями. Для этого нужно составить текстовый запрос, показать источник данных, выбрать одну из нескольких доступных больших языковых моделей (LLM) и задать параметры. Один клик – и ассистент размещен на платформе или в корпоративном мессенджере. Им также могут пользоваться и другие сотрудники компании.

Пользователям платформы доступны несколько установленных моделей: для обработки текста и изображений, размышлений и генерации изображений или кода. Продукт является собственной разработкой компании, но в то же время использует компоненты open source, отдельные решения российских вендоров и модели ИИ, разработанные другими компаниями.

Сейчас к платформе подключены 500 пользователей, они работают над 200 решениями. В планах – в 2026 году обеспечить массовый доступ, создать полную мультимодальность, настроить гиперсонализацию и сделать на платформе конструктор для создания мультиагентных систем в связке с корпоративными системами. Среди первых результатов – прикладное применение генеративного ИИ в области технологии производства, управления персоналом, в закупках, финансах и ремонтной функции. Например, создан ассистент, который обрабатывает запросы в службе поддержки, система протоколирования совещаний, ассистент для анализа отчетов вибрационного состояния агрегата и многие другие.

Как отмечает Владимир Сидоров, руководитель кластера «Стратегия и новые технологии» «Северсталь-инфокома», практическое изучение возможностей генеративного ИИ для потребностей «Северстали» было начато еще в 2023 году, когда пробовали все доступные на тот момент нейросети – как российские, так и зарубежные. В компании выбрали первые 300 пользователей из разных функций, которые предложили 80 гипотез, как можно было бы применить ИИ в ежедневной работе. 40 гипотез оправдали ожидания и подтвердили эффект – например, экономию времени или улучшение качества контента.

Ранее потенциал применения генеративного ИИ в реальных задачах сотрудников «Северстали» ограничивали риски в области информационной безопасности и отсутствие возможности интеграции с корпоративным ПО. Собственная платформа позволяет безопасно использовать инструменты на базе генеративного ИИ и встраивать их во все процессы компании как базовый элемент экосистемы. Цель компании – в 2026 году подтвердить значимые экономические эффекты на уровне PnL компании, запустить в продуктивную эксплуатацию первых автономных ИИ-агентов и перейти к масштабному внедрению во все процессы.

Предприятие «ОДК-Салют» перешло на отечественное решение для управления базами данных. Внедрение российской СУБД Platform V Pangolin DB обеспечивает высокую эффективность работы ERP-системы 1C:ERP, которая применяется на московском предприятии. С ее помощью сотрудники ведут складской учет, контролируют процессы закупок и выдачи материалов, формируют заказы на производство. Сейчас ERP-система обслуживает около 3,3 тыс. пользователей, обеспечивает хранение более 13 млн документов и выполняет до 37 тыс. операций в день.

Для обеспечения эффективного выполнения задач в условиях высокой нагрузки СберТех и «ОДК-Салют» модифицировали СУБД, произвели точечную настройку серверного оборудования, доработали часть подсистем 1С:ERP. После успешного нагрузочного тестирования внедрение новой СУБД в ИТ-ландшафт предприятия прошло быстро и незаметно для пользователей.

Российское решение обеспечило соблюдение всех необходимых регламентов работы и обслуживания. Внедрение отечественной СУБД способствует обеспечению соответствия цифрового контура предприятия ОДК-Салют актуальным стандартам в области технологической независимости и информационной безопасности.

Как отмечает Вячеслав Христолюбов, директор по цифровой трансформации ОДК, компания уверенно переходит на отечественное ПО. Российское решение успешно справляется со всеми задачами и обеспечивает эффективное управление базами данных. В рамках дальнейшей цифровой трансформации двигателестроительного предприятия «ОДК-Салют» рассматривается возможность расширения сотрудничества со СберТехом.

Основными задачами проекта, реализованного «Русвьетпетро», стали автоматизация процессов контроля качества, повышение доступности результатов лабораторных испытаний и оптимизация управления информацией для оперативного принятия корректных управленческих решений. Проект по внедрению системы управления лабораторной информацией успешно реализован в химико-аналитических лабораториях двух нефтяных месторождений Заполярного района Ненецкого автономного округа: Северо-Хоседаюcком им. А. Сливки и Мусюршорском. Одним из ключевых вызовов при реализации проекта стала значительная географическая удаленность объектов.

В результате внедрения было автоматизировано порядка 100 методик проведения испытаний и разработано 22 стандартные отчетные формы. В настоящее время системой пользуются около 30 сотрудников. Ежегодно система обеспечивает регистрацию примерно 11 тыс. проб и свыше 700 тыс. результатов лабораторных исследований.

Реализация проекта позволила повысить оперативность обработки данных и прозрачность учета лабораторной информации, улучшив контроль качества и ускорив доступ к результатам. В составе решения DES.LIMS.Pro были внедрены модули: «Лабораторные операции», «Нормативно-справочная информация», «Отчеты», «Внутрилабораторный контроль», «Интеграция» и «Оборудование».

Как отмечает Евгений Матавин, начальник управления автоматизации, метрологии, ИТ и связи СК «Русвьетпетро», компания сделала важный шаг к цифровой трансформации активов. Новое решение позволило автоматизировать процессы контроля качества, а также обеспечить более эффективное и оперативное взаимодействие между лабораториями и производственными отделами месторождений. Благодаря новой системе производительность труда сотрудников лаборатории физико-химических исследований выросла на 7%.

Используя инструменты новой платформы, контакт-центр компании «Гранель» ежемесячно обрабатывает порядка 30 тыс. входящих, и не менее 25 тыс. исходящих звонков, связанных с продажей квартир и помещений, условиями ипотеки, постпродажным обслуживанием, NPS-опросами, сопровождением договоров с клиентами.

В рамках проекта проведена интеграция с CRM, системами речевой аналитики и сквозной аналитики продаж, благодаря чему появилась возможность отслеживать конверсию звонков в лиды, встречи и сделки. В целях повышения скорости и качества обслуживания в рабочем месте оператора была реализована CTI-панель для доступа к информации из внешних систем. Проект выполнен при поддержке компании «ОБИТ» за два месяца и стал основой для дальнейшего масштабирования инфраструктуры клиентского сервиса.

Умная маршрутизация обращений по скилл-группам помогла выровнять и оптимизировать нагрузку на операторов. Супервизоры получили возможность подключаться к звонкам в режиме суфлера при выводе на линию новых сотрудников. Упростился поиск и прослушивание звонков для контроля качества. Сводные отчеты теперь формируются значительно быстрее. Благодаря интеграциям в отчетности отражаются статусы в CRM с трекингом времени, что позволяет оценить эффективность каждого этапа обслуживания

Переход на Naumen Contact Center уменьшил количество элементов ИТ-инфраструктуры, что привело к снижению затрат на ее сопровождение. Количество запросов сотрудников в техническую поддержку по работе телефонии и приложений контакт-центра сократилось на 95%. В перспективе «Гранель» планирует внедрить ИИ-агентов на платформе Naumen Erudite в связке с инструментами распознавания и синтеза речи. Это позволит ускорить обслуживание клиентов и снизить нагрузку на операторов.

До реализации проекта «Лимкорм» включала в себя одну производственную площадку в Белгородской области, оснащенную современным оборудованием, выпускающую более 30 тыс. тонн продукции в год. В структуре компании — несколько складов в разных локациях, которые обслуживают разные направления логистики и потребности производства. Кроме того, «Лимкорм» в 2022 году запустил новый завод в городе Губкин.

На текущий момент в ассортименте компании — более 500 наименований товаров, ежедневно от клиентов поступают десятки заказов. Для поддержания высокого уровня обслуживания и современной поставки продукции покупателям необходимо оперативно планировать и контролировать производство с учетом остатков на складе и текущих потребностей покупателей, грамотно управлять складскими операциями и взаиморасчетами. Кроме того, компания запустила новую производственную площадку с мощностью до 85 тыс. тонн в год, что требовало выстраивания масштабируемой ИТ-системы.

Ранее для оперативного управления в компании использовались несколько информационных систем. При этом часть задач не была автоматизирована. Например, система бюджетирования охватывала только закупки и склад, а затраты на производство, логистику и управление учитывались отдельно в разрозненных программах, из-за чего компания не могла точно прогнозировать движение денежных средств и оценивать рентабельность. Заказы обрабатывались недостаточно оперативно: много времени уходило на ручной подбор остатков, резервирование и согласование заказов с разными подразделениями. Управленческая отчетность не удовлетворяла требованиям инвесторов: отчеты формировались медленно, а результат не давал актуальных данных в нужных разрезах и с высокой точностью.

Кроме того, существующая структура бизнес-процессов не поддерживала масштабирование: система управления была заточена только под один завод, что создавало сложности при запуске нового производства. Отсутствовала единая схема работы складов, управления закупками и логистикой между площадками, что приводило к несогласованности в планировании, избыточным запасам и задержкам в отгрузках.

Компания приняла решение внедрить комплексную систему для оптимизации складского учета, управления запасами и контроля движения товаров. Ключевой задачей было создать систему, которая снизит потери и обеспечит точность складских операций.

Проект был реализован за 12 месяцев. За это время система была развернута на 150 рабочих местах на двух заводах и в управляющей компании. Выполнена интеграция с MES- и WMS-системами компании, системой управления рецептурой производства, а также сервисами ВЕТИС и Директ-банк.

В результате реализации проекта оптимизировано управление производством. Система контролирует выполнение технологических операций, фиксирует все этапы производства, выявляет отклонения от нормативов и своевременно уведомляет персонал об их возникновении. Обеспечена прослеживаемость материалов: теперь каждое сырье или полуфабрикат маркируется, что позволяет избегать ошибок при отпуске материалов в производство и оперативно контролировать качество готовой продукции. Удалось сохранить и улучшить управление компанией при росте производственных мощностей — с 30 до 120 тыс. тонн в год, количество производственного брака снизилось на 10%.

Внедрено сквозное объемно-календарное планирование закупок. Обеспечен оперативный учет специфических условий договоров. Реализовано автоматические формирование заказов поставщикам. Это позволило оптимизировать поставки, уменьшить складские остатки с 3,5 тыс. до 3,15 тыс. тонн и сократить срок их оборачиваемости с 60 до 50 дней. Снижены затраты на хранение, исключены излишки сырья.

Автоматизировано управление заказами. Теперь при получении заказа система автоматически проверяет наличие продукции, резервирует товар в момент подтверждения заявки и передает данные на склад без задержек. Это позволило исключить ошибки, ускорить сборку и минимизировать время на оформление заказов. Обработка заказов ускорилась на 15%.

Кроме того, система контролирует платежную дисциплину клиентов, отправляет уведомления о сроках оплат и помогает управлять отгрузками в зависимости от статуса задолженности. В результате дебиторская задолженность уменьшилась на 5%.

Предыдущая платформа для внутренних коммуникаций перестала соответствовать стандартам «Кнауф» по вовлеченности и информированию сотрудников. Новый портал K-Team предоставил централизованные каналы для обсуждений, тематические пространства для общения и возможность таргетирования контента по регионам. Команда «Корус Консалтинг» развернула решение на серверах компании и реализовала брендирование портала в корпоративном стиле.

Перед запуском специалисты K-Team провели очное обучение для контент-редакторов «Кнауф» в учебном центре в Красногорске, пригласив инициативных сотрудников из разных регионов от Иркутска до Краснодара. Сейчас редакторы – ключевые амбассадоры проекта, которые активно создают контент и вдохновляют коллег пользоваться новой платформой ежедневно.

На старте проекта были выделены приоритетные модули: «О компании», «Адресная книга», «Новости», «Каналы», «Медиагалерея» и «Магазин призов». Остальные разделы компания планирует открывать постепенно по мере проработки функциональности.

Для продвижения портала среди сотрудников «Кнауф» использовали комплексный подход: рассылка информационного письма от генерального директора, ежемесячные дайджесты главных новостей, обновление контента, установка портала как стартовой страницы и обучение редакторов. В результате за первый месяц 800 из 2,5 тыс. сотрудников стали регулярными посетителями портала. Наибольший интерес вызвали публикации о значимых событиях в компании, достижениях коллег и семейных событиях сотрудников, а также путешествиях и днях рождения.

Чтобы привлечь внимание к порталу, руководящий состав компании активно вовлекается в обсуждение актуальных вопросов – недавно появилась рубрика вопросов первым лицам, где сотрудники смогут получать ответы от них в формате интервью. На портале планируется внедрение банка идей, размещение информации о вакансиях и инструменты для совместной работы над задачами и проектами, что позволит усилить новую систему полезной функциональностью.

Как отмечено в исследовании «Смена бизнес-парадигмы или ещё одна технология?», нефтегазовая отрасль в России демонстрирует локальный характер внедрения технологий генеративного ИИ, но классический искусственный интеллект широко применяется в производственном процессе. На скорость интеграции технологий в нефтегазе влияют цифровая культура компаний, квалификация специалистов, качество информационной базы и регулирование.

По мнению экспертов, ключевым приоритетом внедрения технологий GenAI в отрасли является разведка и добыча, так считают 66% экспертов. В топ-3 также попали сервисное использование для отдельных задач бэк-офиса (45%) и использование в нефтепереработке (37%). Оценки экспертов объясняются несколькими факторами: получением экономического эффекта и наличием достаточного количества качественных данных.

Активному внедрению технологий генеративного ИИ в нефтегазовой отрасли препятствуют как управленческие, так и технологические барьеры. По результатам опроса в тройку ключевых барьеров управленческого характера попали долгое согласование проектов внутри компании (47%), недостаток квалифицированных специалистов (47%) и консервативное отношение к GenAI со стороны руководства (39%). Среди технологических барьеров в лидерах необходимость переоснащения производственных линий (46%), недостаточная адаптация ИИ-моделей к специфике отраслевых задач (45%) и низкий уровень автоматизации и цифровой зрелости производства (43%).

Поэтапное внедрение ИИ позволяет повысить операционную эффективность и безопасность и сократить эксплуатационные расходы. Для максимизации пользы важно разрабатывать отраслевые стандарты и регламенты, развивать специализированные центры компетенции, привлекать опытных специалистов, создавать гибридные модели и формировать культуру осознанного применения GenAI в производственных процессах. Шанс на успех трансформации отрасли и ее устойчивое развитие повышает объединение усилий правительства, бизнеса и научного сообщества.

Внедрение в компаниях ИИ-решений сопровождается рядом управленческих развилок. Каждая из них имеет свою логику и вариативность дальнейшего развития. Базовые развилки: ИИ – инструмент или глубинная трансформация бизнеса, внедрение – централизованно или через горизонтальные уровни, архитектура – облако или on-premise, экономика – быстрые результаты или стратегический подход.

Исследование содержит обобщение опыта GenAI-трансформации Сбера и кейсы совместной работы банка с ведущими игроками нефтегазовой отрасли. В отчете отмечено, что создание специализированных решений для индустрии возможно только с помощью полноценной платформы, которая дает инструменты для разработки ИИ-агентов, подключения данных организации и дообучения моделей.