KnowledgeDesk AI
ИИ-решение для управления документами и внутренними процессами на производстве
Комплаенс, коммуникации и документы в одном веб-приложении
Какие проблемы решает KnowledgeDesk AI
Из-за хаоса в данных, аварийных актах, отчётности и коммуникациях компании теряют скорость, управляемость и прогнозируемость
Копятся заявки от сотрудников
Потеря времени
Нет анализа данных
Ошибки, отсутствие прогноза отказов
Ручные операции
Медленные решения
Обращения не классифицируются
Отсутствие прозрачности и структуры
Разобщенные системы
Риски и рост аварийности
Отсутствие мониторинга
Сложно контролировать
Кому актуально
Производственно-технологический отдел
НПА, тех документация, регламенты
Операции / ТОиР
Обследования, мониторинг, отчёты
Отдел материально-технического обеспечения (МТО)
Закупки, снабжение
Отдел промышленной безопасности и охраны труда (ПБиОТ)
Анализ инцидентов, актов, безопасность
KnowledgeDesk AI
Умный веб-ассистент с дополнительными модулями по комплаенсу и корпоративной коммуникации
Автоматически собирает и анализирует аварийные акты, выявляет причины отказов
Строит аналитику по времени простоя и количеству аварий
Автоматически классифицирует заявки и направляет их ответственным специалистам
Как работает KnowledgeDesk AI
Источники
Индексирование и контроль доступа
NLP / Аналитика ИИ
Ответ / Действие / Отчет
Автоматически проверяет корректность оформления аварийных актов
Мониторит сообщения, журналы эксплуатации и данные по работе
В реальном времени выявляет риски, конфликты, нарушения процедур
Верифицирует соответствие закупочной информации внутренним регламентам
Эффект KnowledgeDesk AI
Сокращение времени на обработку данных
Польза от структурности данных
Снижение внеплановых остановок
Сокращение числа ошибок в закупках
Пилотный проект
Цель:
- Сократить время работы с документами и повысить скорость обнаружения причин отказов
- Повысить скорость обработки заявок за счёт авто-классификации и маршрутизации
Что делаем мы:
- 1 Внедряем ИИ-ассистента для работы с документами
- 2 Обрабатываем и структурируем корпус документов
- 3 Обучаем модель под специфику бизнеса
- 4 Настраиваем веб-приложение и дашборды с метриками эффективности
Что требуется от вас:
- Назначить куратора проекта и небольшую фокус-группу пользователей
- Предоставить доступ к 100–300 документам для обучения модели
Формат:
- Этап 1: Анализ и подготовка данных
- Этап 2: Настройка и обучение модели
- Этап 3: Запуск веб-приложения
- Этап 4: Тестирование и обратная связь
- Этап 5: Отчёт и рекомендации по интеграции
Размещение: облако КЗ / on-prem
Результат:
- Прототип ИИ-ассистента, работающий на выбранном департаменте и готовый к масштабированию и интеграции
- Отчёт «было → стало» с измеримыми метриками
Контакты
Дамир Хусаинов | CEO
damir@dilyasoft.pro10 лет в разработке корпоративных решений для разных индустрий: от финансов до госсектора
Website
dilyasoft.pro
Сканируйте для быстрого контакта