Новости

ПЭК планирует применение автономных электрических грузовиков Evocargo для перевозки грузов на своих закрытых территориях. Сервис Evocargo на базе автономного транспорта будет использоваться для бесперебойной и безаварийной перевозки грузов на терминалах, складах, фулфилмент-центрах логистического оператора, способствуя повышению эффективности транспортных процессов и снижению уровня аварийных ситуаций с человеческим фактором. Партнеры компании также займутся разработкой функциональных и технических требований к автономным грузовым тягачам категории N3 производства Evocargo специально для ПЭК.

В ПЭК рассчитывают ускорить доставку на 14% за счет непрерывного движения грузовиков, а также снизить число простоев на этапах погрузки-разгрузки.

Партнерство Evocargo с ПЭК, как с одним из ведущих логистических операторов России, будет способствовать технологическому развитию всей отечественной индустрии грузоперевозок.

Согласно заключанному соглашению, JNB при поддержке «Сбера» начинает внедрение решения для создания роботизированного фармацевтического склада с использованием системы SberShuttle. JNB специализируется на разработках решений и поставках оборудования и расходных материалов на медицинском и фармацевтическом рынках России в таких направлениях, как травматология, эндопротезирование, артроскопия, спинальная хирургия, терапия ран, PRP-терапия.

Роботы-шаттлы сократят участие оператора на каждом этапе обработки заказа и повысят производительность труда, что поможет обеспечить своевременную и бесперебойную поставку фармацевтических препаратов до конечного потребителя по всей России.

SberShuttle — автоматизированная складская система, разработанная в Центре робототехники Сбербанка для фулфилмент-центров электронной коммерции. Шаттлы перевозят контейнеры с товарами от мест хранения на станции подбора, что снижает расходы на сборку заказов благодаря кратному увеличению скорости их обработки.

«РусГидро» перешло к промышленной эксплуатации СУБД и платформы администрирования и мониторинга Tantor. Пилотный запуск стартовал в начале 2023 года, и уже в мае энергохолдинг перешел к промышленной эксплуатации. В рамках испытаний тестировались две сборки СУБД Tantor (Special Edition и Special Edition «1C»), а также одноименная платформа для мониторинга и администрирования баз данных.

Применение платформы позволило в значительной мере автоматизировать процессы и снизить трудозатраты профильного персонала. Основополагающими причинами выбора платформы Tantor как альтернативы Oracle Enterprise Manager стали удобный и интуитивно понятный интерфейс, визуальный конфигуратор настроек СУБД со встроенным адаптивным сервисом подсказок для большого количества параметров, продвинутый мониторинг и профайлер запросов, аналитику логов и др.

Это первый пример применения новой технологии с момента утверждения правил обмена для электронного путевого листа. В ходе проекта ГК «Астрал» совместно со специалистами Мосгортранса в Северо-восточном филиале оформили электронный путевой лист для выпуска транспортного средства на линию с использованием сервиса «1С-ЭПД» в составе программного продукта «1С:Клиент ЭДО».

Решение на платформе «1С:Предприятие» позволило быстро и без существенных затрат запустить и оформить первый электронный путевой лист в опытно-промышленной эксплуатации.

Применение ЭПЛ позволит автоматизировать ряд рутинных операций при оформлении выпуска транспортного средства, автоматизировать сбор и анализ данных, содержащихся в документах, сократить время выпуска транспорта в рейс и повысить эффективность труда. Кроме того, ожидается экономический эффект в виде сокращения себестоимости процесса документооборота и снижения расхода бумаги.

Как отмечает Максим Ликсутов, заместитель Мэра Москвы по вопросам транспорта, сейчас в Мосгортрансе испытывается сразу три варианта программного обеспечения от российских ИТ-компаний. Применение электронных путевых листов ускорит выход водителей на маршрут, в год они сэкономят 2,5 дня своего времени. Кроме того, исчезнет необходимость тратить на документы 1,5 тонны бумаги в месяц.

Бизнес Nicton динамично развивается, адаптируясь под текущие реалии рынка, поэтому при выборе low-code платформы учитывалась ее гибкость и простота кастомизации. Внедрение осуществлено в партнерстве с «Инфоком», команда которого также осуществляет техническую поддержку.

Переход на новую CRM позволил усилить эффективность маркетинговых активностей и продаж. С начала проекта в ней зафиксировано более 2,5 тыс. новых лидов. В системе накапливается вся информация о клиентах, ассортименте, заказах, платежах и проверке контрагентов на кредитный лимит. Оперируя общими и достоверными данными, специалисты компании определяют самые эффективные каналы привлечения, персонализируют и настраивают маркетинговые кампании.

Автоматизация и стандартизация процессов ускорили работу ключевых отделов: бухгалтерии, склада и логистики. Перед каждым сотрудником стоит четкий план активностей с конкретными KPI, система регулярно уведомляет о задачах и дедлайнах, позволяя оперативно реагировать на любые изменения. Руководители отслеживают динамику процессов и используют расширенную аналитику ресурсов и нагрузки для качественного стратегического и операционного планирования.

Компания Onecta создала единый источник знаний на базе Naumen KMS. Операторы обращаются к нему во время консультации клиентов по вопросам подбора кредитных продуктов. Новая база знаний заменила систему папок с документами в общем доступе и решила проблему долгого поиска информации: умная поисковая строка в Naumen KMS позволяет сотруднику горячей линии отыскать нужные данные за несколько секунд. Благодаря решению свыше 500 сотрудников компании быстрее находят ответы на вопросы клиентов, а новые операторы легче проходят адаптационный период и скорее вливаются в работу.

Решение Naumen LMS использовано для организации дистанционного обучения новых сотрудников. Система интегрируется с платформой управления знаниями и позволяет быстро составлять онлайн-курсы на основе контента из базы знаний, при этом информация в курсах автоматически обновляется, когда в исходные данные вносятся изменения. В результате подготовка программы обучения для новичков занимает меньше времени, а учебный контент всегда актуальный.

В контакт-центре используют промежуточное и итоговое тестирования для оценки результатов обучения персонала. Подробная статистика доступна в личном кабинете сотрудника и позволяет оценивать как эффективность образовательного процесса в целом, так и успехи в обучении отдельных специалистов. В ближайшие месяцы Onecta планирует дополнить образовательное направление программами профессионального развития сотрудников.

Весной 2022 года перед внутренними аудиторами X5 Group встала задача оперативно заменить используемое лидирующее зарубежное программное обеспечение класса Process Mining российским аналогом. При этом пользователями клиента предъявлялись высокие требования к функционалу и качеству продукта на уровне текущего ИТ-решения.

Для старта проекта миграции команда Сбера оперативно подключила пользователей X5 Group к облачной демоверсии платформы Sber Process Mining. За полтора месяца внутренние аудиторы реализовали ключевые контрольные процедуры в новой платформе. Полный переход на ИТ-решение от Сбера был выполнен в течение 2022 года. Весной 2023 года платформа Sber Process Mining была успешно введена в промышленную эксплуатацию на инфраструктуре X5 Group.

Переход на платформу позволил внутренним аудиторам продолжать проводить регулярное тестирование контрольных процедур на больших объемах данных. Sber Process Mining помогает быстрее находить отклонения и нарушения, в том числе недоступные для выявления традиционными средствами. Для этого в платформе используется сочетание инструментов анализа выполнения бизнес-процессов с алгоритмами машинного обучения.

После ухода западных вендоров с российского рынка ГПМ РТВ столкнулся с проблемой отсутствия технической поддержки функционирующего у него оборудования, которое на данный момент невозможно заменить. В то же время бесперебойная работа систем хранения данных является одной из ключевых составляющих успешного функционирования бизнес-процессов. Для преодоления этих сложностей холдинг объявил конкурс на оказание услуг поддержки. Победу в этом конкурсе одержала компания Softline, имеющая команду сертифицированных инженеров и предложившая лучшую цену за услуги.

Работа по оказанию поддержки ведется круглосуточно, помощь оказывается в режиме на следующий рабочий день (next business day). В случае, если у заказчика произойдет поломка, выход оборудования из строя, в течение двух рабочих дней приедет специалист, который заменит неработающие детали и проведет пуско-наладочные работы. Если возникший вопрос касается программной части, то инженер оперативно окажет помощь в удаленном режиме. У каждого сотрудника ГПМ РТВ есть канал связи с технической поддержкой, через который можно оставить заявку, задать вопрос и проконсультироваться со специалистом.

Тюменская судоходная компания является ведущей в сфере аренды теплоходов для мероприятий и речных прогулок в регионе. В разгар летнего сезона в компанию поступает более 5 тыс. звонков в месяц, которые раньше обрабатывали операторы входящей линии, затрачивая на это по 12 часов в день, включая выходные дни, что приводило к высокой нагрузке и потере части звонков. Теперь же голосовой помощник взял на себя ответы на наиболее часто задаваемые вопросы, такие как расписание речных прогулок, стоимость билетов и местонахождение компании.

Цифровой помощник может отвечать на 50 звонков одновременно, благодаря чему удается достичь высокой скорости и качества обработки звонков. Это позволило не только на 95% снизить нагрузку на сотрудников компании, но и ускорить процесс обработки звонков и улучшить качество обслуживания. Оставшиеся 5% звонков с наиболее важными вопросами переводятся на оператора для более детальной обработки.

Платформа VoiceBoх позволяет собрать уникального робота в зависимости от специфики и потребностей конкретной организации. При этом интерфейс платформы настолько прост, что работать в нем может любой специалист без навыков программирования.

Новое решение, созданное при помощи «Норбит», объединило сразу несколько моделей машинного обучения. Они предсказывают вероятность заключения сделки, объемы продаж на конкретный период, определяют влияние ценовых и маркетинговых параметров на их финансовые показатели. Для прогнозов используются данные, которые автоматически агрегируются в хранилище. В нем накапливается информация из внутренних систем группы «Эталон»: об объектах недвижимости (более 100 параметров), сделках, активности покупателей. Также собираются сведения из внешних источников – курсы валют, котировки акций. В рамках проекта для каждой из моделей формируется отдельная витрина данных.

Благодаря работе алгоритмов специалисты компании получают прогноз по каждой сделке и плану продаж в конкретных жилых комплексах и домах, в зависимости от цены и через указанный период. Это позволяет значительно сократить трудозатраты, минимизировать ошибки в расчетах, использовать для аналитики и корректировать при необходимости гораздо больше входных параметров, влияющих на закрытие сделки.