Системы поддержки принятия решений (СППР)
Ведущие разработки в области системы поддержки принятия решений
-
Интеллектуальная система поддержки принятия решений «Цифровой экспертный совет Татнефти»
Предназначена для интеллектуального анализа данных и поддержки принятия комплексных решений руководства высшего звена в части автоматизации и оптимизации технологических и бизнес-процессов добычи и переработки нефти. Позволяет формулировать запросы на естественном языке и получать развернутые ответы, подтвержденные справочными материалами. Реализована на основе большой фундаментальной модели ИИ в мультиагентной форме.
Конкурентные преимущества:
- Использование больших языковых моделей
- Работа с корпоративной документацией и базами знаний компании
- Работа со сложными запросами, требующими экспертизы в различных предметных областях
Эффекты от внедрения:
- Освобождение специалистов от рутинных операций
- Получения качественно новых интеллектуальных технологий аналитики в компании
- Ускорение и автоматизация существующих процессов
УГТ-9
Система используется для решения реальных задач конечных потребителей
Инициатор
Руководитель разработки:
к.т.н. Денис Насонов
dnasonov@itmo.ru -
Интеллектуальная агентная система поддержки принятия решений по планированию промышленных бизнес-процессов на основе БЯМ
Предназначена для оптимизации планирования промышленных бизнес-процессов на больших временных горизонтах в условиях неопределенности и неполноты данных. Позволяет автоматизировать все шаги от анализа сметной документации до валидации сгенерированных план-графиков для разных стратегий реализации проекта, а также выдавать рекомендации по выбору технологий проведения работ.
Конкурентные преимущества:
- Автоматизация процесса планирования за счет применения искусственного интеллекта для извлечения опыта из накопленных корпоративных данных
- Быстрые интеллектуальные алгоритмы построения, оптимизации и валидации план-графиков
- Оценка характеристик, которые влияют как на индивидуальные, так и на коллективные трудовые функции
Эффекты от внедрения:
- Повышение эффективности планов до 30%
- Сокращение трудозатрат по планированию в 16–20 раз
УГТ-9
Система проверена на работоспособность в своей конечной форме и в ожидаемых условиях эксплуатации
Инициатор
Руководитель разработки:
к.т.н. Анна Калюжная
anna.kalyuzhnaya@itmo.ru -
Библиотека методов транспортной маршрутизации для задач планирования доставки светлых нефтепродуктов с применением графовых нейронных сетей
Предназначена для быстрого составления расписаний и маршрутов доставки светлых нефтепродуктов между складами и заправочными станциями с учетом прогноза дорожной обстановки и исчерпания запасов на станциях.
Конкурентные преимущества:
- Возможность использования в качестве методического ядра для создания различных прикладных решений
- Перенос на другие задачи транспортной логистики
Эффекты от внедрения:
- Ускорение решения транспортных задач за счет использования графовых нейронных сетей
- Освобождение специалистов от рутинных задач
УГТ-9
Система проверена на работоспособность в своей конечной форме и в ожидаемых условиях эксплуатации
Инициатор
Руководитель разработки:
к.т.н. Сергей Митягин
mityagin@itmo.ru -
Expert.HR – интеллектуальная система измерения цифровых профилей сотрудников для управления кадровыми рисками
Предназначена для оптимизации подбора и оценки персонала в НR и рекрутинге. Предоставляет возможность автоматической генерации заданий для видеоинтервью и анкетирования, анализирует поведение и личностные характеристики кандидатов на основе мультимодальных данных. Выявляет предвестники возникновения кадровых рисков, определяет пути их корректировки за счет обучения или управления полномочиями сотрудников.
Конкурентные преимущества:
- Автоматический анализ соответствия кандидата должности на основе резюме
- Генерация вопросов для видеоинтервью на основе описания вакансии и резюме
- Оценка характеристик, которые влияют как на индивидуальные, так и на коллективные трудовые функции
Эффекты от внедрения:
- Сокращение времени на проведение и анализ видеоинтервью в 9 раз
- Автоматизация скрининга на больших базах, от 1000 резюме
УГТ-9
Система проверена на работоспособность в своей конечной форме и в ожидаемых условиях эксплуатации
Инициатор
Руководитель разработки:
к.т.н. Анастасия Лаушкина
aalaushkina@itmo.ru -
Система оценки обеспеченности промышленных предприятий Российской Федерации трудовыми ресурсами
Предназначена для объективной оценки наличия доступных кадров для организации новых производств на заданной территории, определения возможности управления миграцией кадров, в том числе с учетом транспортной доступности, выявления условий, способствующих устойчивости кадрового потенциала предприятия (бытовые условия, логистика). Применима для поддержки принятия решений как в части создания новых, так и модернизации существующих производств.
Конкурентные преимущества:
- Сравнение потенциала развития разных предприятий, исходя из дос тупности кадровых ресурсов
- Многоуровневая модель кадрового потенциала (государство – регион – город)
- Учет как объективных, так и субъективных факторов миграции трудовых ресурсов
Эффекты от внедрения:
- Снижение «текучки кадров» на 10-40% в зависимости от отрасли и региона
- Оптимизация расходов на удержание сотрудников до 10%
УГТ-9
Система продемонстрирована в условиях, близких к реальным
Инициатор
Руководитель разработки:
к.т.н. Сергей Митягин
mityagin@itmo.ru -
Система прогнозирования потребности в персонале на основе долгосрочной программы развития компании
Предназначена для высокоуровневого моделирования производства с целью выхода на кадровое обеспечение компании с детализацией до уровня отдельных позиций и профессиональных ролей производственного блока/цеха/участка. Методика расчетов основана на прогнозировании объемов производства и необходимого для этого кадрового ресурса с использованием методов регрессионного анализа, балансовых экономических моделей, марковских цепей и теории графов.
Конкурентные преимущества:
- Сквозное моделирование процессов разного масштаба
- Учет особенностей организации производства в конкретной компании
- Использование как внутренних данных компании, так и региональной социально-экономической и демографической статистики
Эффекты от внедрения:
- Возможность формирования кадровой стратегии предприятия с заблаговременностью до 5 лет
- Экономия на кадровых рисках порядка 5-10%
УГТ-9
Система продемонстрирована в условиях, близких к реальным
Инициатор
Руководитель разработки:
к.т.н. Сергей Иванов
svivanov@itmo.ru
Новости в области системы поддержки принятия решений
-
27.11.2024
ИТМО получит 162 миллиона рублей на разработку ИИ-системы компьютерного зрения для БПЛА
Национальный центр когнитивных разработок ИТМО, ГосНИИАС и АО «КТ-Беспилотные Системы» вошли в число победителей конкурсного отбора Фонда НТИ и получили субсидию в размере 162 миллионов на создание системы компьютерного зрения с ИИ для БПЛА.