Новости

В ходе опроса, проведенного среди более 100 предприятий из нефтегазовой, нефтехимической и химической отраслей, выяснилось, что 52% предприятий применяют предиктивную аналитику. Кроме того, заказчики нефтегазохимии используют и другие технологии и решения с применением искусственного интеллекта: 46% — цифровые двойники, 44% — промышленный интернет вещей (IIoT), 42% — чат-боты и виртуальные помощники, а 32% — системы безопасности.

Основная проблема при внедрении предиктивной аналитики — отсутствие квалифицированных кадров. С ней сталкиваются более 33% опрошенных. Кроме того, заказчики отмечают такие барьеры при внедрении предиктивной аналитики как неготовность инфраструктуры (25%), необходимость больших бюджетов (22%) и непонимание, как внедрять технологию (22%).

Важно, что многие компании знают, как решать задачу с нехваткой кадров для проектов с применением предиктивной аналитики, и готовы прилагать к этому усилия. Сильная математическая школа в нашей стране дает очень качественную базу кандидатов, далее компании готовы растить специалистов самостоятельно, брать студентов на стажировки, развивать их компетенции на реальных проектах.

В Lazurit сталкивались с трудностями, вызванными отсутствием современных инструментов анализа и планирования: диспропорцией товарных запасов, ошибками из-за использования устаревших инструментов в ручном режиме, недостаточным учетом параметров планирования – вместимости складов, грузоподъемности фур и комплектности заказов.

Компании требовалось обеспечить необходимое количество товара в нужное время на каждом этапе цепочки поставок с минимальными затратами. С помощью внедренной системы ей удалось оптимизировать схемы пополнения запасов от внешних поставщиков, что повысило прозрачность процессов и снизило влияние человеческого фактора. В результате время формирования заказов сократилось в 12 раз – с 4 часов до 20 минут.

Благодаря внедренной системе управления товарными запасами удалось снизить складские остатки без потери в объемах продаж и уменьшить издержки на хранение.

С помощью технологии RPA в ИНК автоматизируют рутинные процессы, экономят время сотрудников, а также исключают ошибки, связанные с человеческим фактором. Так, в отделе бухгалтерии роботы полностью автоматизируют работу с электронным документооборотом: регистрируют, сверяют и проводят счета-фактуры в «1С:Бухгалтерия», формируют и отправляют документы 180 контрагентам, предоставляют сведения для ИФНС. Например, в компанию ежедневно поступает от 100 до 200 счетов-фактур — теперь роботы оперативно анализируют и проводят акты, а в случае выявления расхождений отправляют оповещение бухгалтеру для исправления.

Программные роботы также оптимизировали работу отдела снабжения, в котором количество рутинных задач ежегодно возрастало — с 2021 года объем отгрузок в ИНК увеличился на 84%. Компании было необходимо сократить длительность сложного процесса согласования с поставщиками, который состоял из пяти этапов. Теперь специалистам требуется лишь создать акт и отправить его цифровому ассистенту по заданному маршруту. Робот сам поэтапно согласует документ с сотрудниками.

По словам Анастасии Разумовой, начальника отдела сопровождения сделок ИНК, автоматизация за полгода сэкономила порядка 44 рабочих дней или 9 рабочих недель, что позволило контролировать весь процесс отгрузок без увеличения штата компании.

Проект миграции стал частью стратегии ППР по цифровой трансформации и направлен на повышение устойчивости и эффективности бизнеса. Переход на российское программное обеспечение позволил компании минимизировать риски, связанные с использованием продуктов зарубежных поставщиков.

Специалисты Rightex за два месяца провели обучение сотрудников ППР правильной разработке на платформе BPMSoft, чтобы они смогли участвовать в необходимых процессах миграции и самостоятельно развивать систему в дальнейшем.

По разработанному плану MVP была внедрена CRM-система и проведена миграция наиболее значимых процессов и интеграция в существующую ИТ-инфраструктуру. Миграция была осуществлена с полным сохранением исторических данных, а также адаптацией ролевой модели и прав доступа, что обеспечило непрерывность ключевых бизнес-процессов.

В рамках проекта было реализовано множество задач с помощью встроенных low-code инструментов BPMSoft. Также разработан ряд кастомизированных компонентов, включая комплексную систему для распределения записей между ответственными лицами и интерфейс функционала дедубликации, обеспечивающей точность и целостность данных в CRM-системе.

Начало работы по автоматизации управления программными активами стало для компании важным шагом в улучшении процесса по управлению полным жизненным циклом ПО. Получив возможность консолидировать имеющуюся информацию в одном месте, удалось значительно упростить процесс анализа и повысить качество мониторинга. Это позволяет экономить ресурсы, оптимизировать расходы и повышать безопасность данных.

Решение Naumen SAM минимизирует риски несоблюдения лицензионных соглашений из-за отсутствия данных о реальной ситуации с потреблением лицензий, а также дает прозрачное представление о затратах на них для прогнозирования спроса.

Помимо централизованного учета программных активов, проект позволил структурировать базу данных копий финансовых, лицензионных, справочных документов, связанных с программным обеспечением и технической поддержкой. Кроме этого, использование единой базы и привязка программного актива к конкретному сотруднику, рабочей станции, отделу, дает информацию для работы системным администраторам, безопасности, а также помогает в обработке запросов на первой линии.

Функционал коробочного решения полностью охватил процессы управления программными активами ГК «Леста Игры» без дополнительной кастомизации. Проект был реализован в максимально сжатые сроки и занял три месяца. Компания ведет управление лицензиями и программным обеспечением на более 2 тыс. клиентских и серверных устройств.

«Леста Игры» планирует в будущем расширить охват инвентаризируемых устройств и поставить на учет все лицензии ПО, приобретенные группой компаний.

В одном из ключевых подразделений — Единой сбытовой организации «Алроса» —требовалось повысить качество процессного и операционного управления. С помощью платформы Citeck компания автоматизировала процесс продажи алмазов, непосредственно связанный с жизненным циклом контракта. Первичным проектированием решения занималась команда SL Soft, дальнейшие корректировки вносили сотрудники «Алроса».

Важным фактором при выборе BPM-системы была возможность самостоятельно поддерживать и развивать платформу силами сотрудников, и система Citeck полностью отвечала этому требованию. Ее инструменты low-code и понятный интерфейс позволили начать полноценную работу с платформой сразу после недельного обучения.

Среди других требований к BPM-системе были интеграционные возможности, микросервисная архитектура, открытость исходного кода для аудитов службы безопасности и наличие продукта в Едином реестре российских программ для ЭВМ и БД. Также, помимо автоматизации и возможности быстрого внесения изменений в процессы, требовалась углубленная процессная аналитика, охватывающая все задействованные системы, а не только BPMS. Важным условием была возможность мониторинга бизнес-процесса в реальном времени на предмет его исполнения, возможных ошибок, узких мест и других показателей эффективности из всех систем, через которые проходит процесс. Иными словами, «Алроса» также нуждалась в Process Mining — системе постоянного контроля и оптимизации сквозных процессов.

Для «Алроса» был расширен набор инструментов для оптимизации бизнес-процессов: к тепловой карте и счетчикам задач добавились KPI на шаги бизнес-процесса, которые можно увидеть как в отчете, так и на схеме. KPI при этом можно настроить не только на участки бизнес-процесса, проходящие в контуре платформы, но и на этапы из других систем, так как Citeck агрегирует всю информацию в одном окне и контролирует сквозной процесс от его старта до завершения.

В 2024 году компании, которые покупали лицензии на программное обеспечение для управления бизнесом и разворачивали ERP-решения в on-premise, активно начали переносить информационные системы в облака. Ключевым фактором роста спроса на облачные ресурсы под ERP-системы стал уход сразу нескольких крупных вендоров, которые в том числе предоставляли свои решения крупным российским предприятиям. По данным «Эдит Про», до 2022 года их совокупная доля составляла около 60% российского ERP-рынка.

Во избежание рисков потери функциональности, технических сбоев из-за отсутствия обновлений и потери данных из-за отсутствия вендорской поддержки, бизнес развернул свой спрос в сторону альтернативных отечественных продуктов. Переход на новые корпоративные системы управления оказался ресурсозатратным процессом: ERP-системы требуют мощных высокопроизводительных серверов. Выстраивание собственного on-premise решения, в том числе для востребованных программных продуктов на базе платформы «1С», требует от компании значительных капитальных вложений и временных затрат, учитывая ограничения поставок оборудования. Чтобы быстро получить требуемую высоконагруженную инфраструктуру, многие компании обратились к размещению ERP-систем в облачных средах, что, в первую очередь, призвано снизить затраты на приобретение, обслуживание и администрирование физических серверов, так как облачная модель не требует капитальных затрат за счет сокращения расходов на физическое оборудование.

Помимо этого, облачные ресурсы легко масштабировать под новые системы при пиковых нагрузках, при этом сервис-провайдер обеспечивает высокую информационную защищенность облачных сред и берет на себя миграцию информационных систем для обеспечения непрерывности бизнеса. Что важно, некоторые задачи решаются в облаке проще, например, резервное копирование без нагрузки на продуктивные системы, катастрофоустойчивые решения, построенные на базе нескольких дата-центров, а системы «1С», требующие соответствия ФЗ-152, могут быть размещены в аттестованном облачном сегменте по УЗ-1.

Многие сервис-провайдеры подготовили выделенные облачные сегменты на базе высокопроизводительных серверов для размещения программных продуктов «1C», так как эти программные продукты наиболее востребованы на рынке. Бизнес предпочитает проверенные временем решения, которые способны максимально заменить используемый функционал иностранного ПО и которые оперативно адаптируется под изменения в законодательстве. По прогнозам, к 2025 году доля отечественных ERP-решений может вырасти до 80%, значительную ее часть займет «1С».

Размещение решений в облаках нацелено на оптимизацию ИТ-инфраструктуры компании и улучшение эффективности бизнес-процессов. В частности ERP-решения, размещенные в облачных ресурсах, удобны для геораспределенного бизнеса, со множеством филиалов, а также для удаленного доступа. Сервис-провайдеры предоставляют персонифицированный подход к подбору конфигурации ресурсов, настройке и миграции систем.

Перед отраслью здравоохранения Новгородской области стоит серьезная задача – выполнение показателей федерального проекта «Создание Единой государственной информационной системы здравоохранения». Медицина становится по-настоящему цифровой. Большое количество показателей, например таких как «доля врачей, формирующих структурированные электронные документы» или «доля структурных подразделений медицинских организаций, формирующих протоколы диагностических исследований», отслеживаются буквально в ежедневном режиме. Без качественной аналитики достичь плановых значений практически невозможно.

В Новгородской области с лета 2024 года стали использовать BI-систему «1С:Аналитика». Это стало возможным благодаря тому, что региональная информационная система здравоохранения тоже разработана на платформе «1С». Такая связка позволила достаточно быстро получить необходимую выборку данных и разложить их по необходимым дашбордам с целью визуализации.

BI-решение работает не только с данными из информационной системы, но и черпает большой объем информации из систем ЕГИСЗ, таких как Федеральный реестр медицинских организаций и Федеральный реестр медицинских работников. Сопоставляя их с данными системы, получается реальная картина в разрезе не только каждой медицинской организации и ее структурного подразделения, но и в разрезе конкретно врача-специалиста.

В ближайших планах региона – детальное погружение в процесс формирования дашбордов и проведение серии обучающих семинаров со специалистами в области статистики медицинских организаций.

Недавно американский стартап Gen AI Harvey представил не только ИИ-систему для юристов, но и специальный инструмент для оценки качества работы таких систем – бенчмарк BigLaw Bench. Бенчмарк в мире технологий – это своеобразный эталон, позволяющий объективно оценить производительность и качество работы систем. В случае с BigLaw Bench, этот инструмент помогает определить, насколько хорошо ИИ справляется с реальными задачами юристов.

ИИ-решение Harvey, по данным бенчмарка, уже сейчас способно выполнять юридическую работу на уровне 74% от результата опытного юриста. Система может анализировать документы, составлять проекты договоров и даже помогать в подготовке к судебным разбирательствам.

Как подччеркивают в Artezio, важно понимать, что ИИ не заменит юристов полностью, но существенно изменит их работу. Рутинные задачи, на которые сейчас уходят часы и дни, будут выполняться за минуты. Это позволит специалистам сосредоточиться на сложных творческих аспектах работы, требующих человеческого опыта и интуиции.

Эксперты прогнозируют, что внедрение подобных технологий в России потребует не только технической адаптации, но и изменений в образовании. В ближайшие 5-7 лет программы юридических вузов будут существенно обновлены. Будущим юристам потребуются навыки взаимодействия с ИИ-системами и понимание принципов их работы.

Ожидается, что появление ИИ приведет к повышению эффективности работы юридических фирм, снижению стоимости ряда услуг и, возможно, изменению структуры занятости в отрасли.

В отличие от уже применяемых ИИ-систем для составления типовых договоров, робот-юрист представляет качественно новый уровень автоматизации. Эти передовые системы способны анализировать сложные правовые ситуации, оценивать риски и даже формировать правовые стратегии, что значительно превосходит возможности нынешних инструментов автоматизации.

Внедрение подобных технологий сможет ускорить судебные процессы благодаря быстрому анализу больших объемов документов и привести к более единообразному применению законов и интерпретации судебных решений, потенциально снижая количество противоречивых постановлений.

Однако использование роботов-юристов также поднимает ряд этических и правовых вопросов, требующих тщательного рассмотрения. Среди них – обеспечение конфиденциальности данных, определение ответственности за ошибки ИИ и сохранение человеческого фактора в принятии важных правовых решений.

«Калькулятор ресурсной потребности» с модулем ИИ – система собственной разработки, которая позволяет рассчитать потребность в количестве персонала для каждого конкретного магазина и повысить эффективность работы торговых точек. Новая модель прогнозирования на принципах машинного обучения уже показала свою эффективность в торговой сети «Пятерочка». Торговая сеть «Перекресток» переиспользовала и тиражировала решение на всю торговую сеть с августа текущего года.

Калькулятор ресурсной потребности с высокой степенью точности рассчитывает будущую загруженность персонала в зависимости от спроса, технических особенностей и профиля каждого магазина, учитывая более 20 параметров. Это позволяет директору торговой точки минимизировать перерасход человеко-часов или, наоборот, привлечь дополнительные ресурсы, если система покажет, что будущий рост спроса необходимо обеспечить дополнительными часами. Система динамически адаптируется к спросу и планирует загрузку кадров для оперативного управления, являясь при этом частью системы бюджетирования.

Решение собирает оцифрованные данные из более чем 10 информационных систем компании. На основании этих данных и прогноза спроса ML-модели для каждого магазина выстраивается свой план по загруженности персонала, объему работ и количеству необходимых смен.

Компания планирует дальнейшее совершенствование инструмента с помощью технологий ИИ. Система будет доработана для расчета потребностей распределительных центров Х5, в нее будут внедрены новые модули по расчету операционных показателей магазинов. Интеллектуальное прогнозирование планируется использовать также для индивидуальных мотивационных планов сотрудников и будет влиять на формирование их дохода.