• English
  • Deutsch
Descoperă soluții inovatoare și fă un pas înainte pentru digitalizarea afacerii tale.
Mastodon

Soluții AI, RPA, BPA

Descoperă puterea inteligenței artificiale în business

Astăzi, lumea afacerilor vehiculează tot mai des sloganul „dacă nu folosești AI, nu mai exiști”. Dincolo de retorica marketingului, integrarea inteligenței artificiale necesită o analiză strategică precisă pentru a determina cu adevărat raportul eficiență-cost specific modelului tău de business.

Problemele pe care o solutie AI le poate rezolva pentru compania ta:

  • Prea mult timp pierdut cu sarcini repetitive
    Echipele tale își consumă timpul pe activități manuale, în loc să se ocupe de inițiative strategice.
    Automatizarea proceselor repetitive preia aceste sarcini și optimizează fluxurile de lucru, eliberând resursele umane pentru activități cu valoare adăugată.
  • Decizii lente și bazate pe presupuneri
    Deciziile importante se iau fără suficiente date sau după analize îndelungate.
    AI analizează rapid volume mari de date, oferind insight-uri relevante pentru decizii mai rapide și mai informate.
  • Lipsa personalizării în relația cu clienții
    Clienții se confruntă cu oferte generale care nu le reflectă nevoile reale.
    Soluțiile AI personalizează interacțiunile, oferind recomandări specifice fiecărui client, crescând astfel loialitatea și satisfacția.
  • Eficiență operațională redusă
    Procesele interne sunt greoaie, apar frecvent erori și echipele se confruntă cu blocaje.
    AI optimizează fluxurile de lucru, reducând erorile și îmbunătățind productivitatea.
  • Dificultăți în anticiparea pieței
    Fluctuațiile pieței sunt imprevizibile, iar planificarea este dificilă.
    AI analizează tendințele și face prognoze precise, ajutându-te să planifici strategic și să reduci riscurile.
  • Dezavantaj competitiv
    Concurența adoptă tehnologia AI și obține un avantaj clar.
    Integrarea AI te ajută să inovezi și să rămâi în fruntea pieței, diferențiindu-te prin eficiență și personalizare.

Dificultățile implementării AI:

  • Costuri inițiale ridicate – Implementarea AI necesită o investiție inițială semnificativă în software, hardware și formarea echipei. Însă, pe termen lung, beneficiile depășesc aceste costuri.
  • Integrarea cu sistemele existente – Adaptarea AI la infrastructura actuală a companiei poate necesita ajustări tehnice și o tranziție treptată.
  • Lipsa expertizei interne – Multe companii nu dispun de specialiști în AI, ceea ce poate îngreuna adoptarea tehnologiei. Colaborarea cu experți poate accelera acest proces.
  • Rezistența la schimbare – Angajații pot fi reticenți la utilizarea noilor tehnologii, motiv pentru care este esențial un plan de tranziție clar și sesiuni de training adecvate.
  • Necesitatea unor date de calitate – AI are nevoie de volume mari de date precise și relevante pentru a funcționa eficient. Companiile trebuie să investească în curățarea și organizarea datelor.
  • Aspecte legale și etice – Utilizarea AI trebuie să respecte reglementările privind protecția datelor și să fie transparentă pentru utilizatori. 

Soluțiile noastre:

  • Automatizarea proceselor de business – Reducerea erorilor și economisirea timpului prin eliminarea sarcinilor repetitive în vânzări, suport clienți și marketing.
  • Analiza datelor și insight-uri – Decizii mai bune prin interpretarea automată a volumelor mari de date.
  • Sisteme de recomandare personalizate – Oferte și sugestii inteligente pentru clienți, care cresc rata de conversie.
  • Chatbots și asistenți virtuali – Suport instant, 24/7, fără a fi necesară intervenția umană constantă.
  • Automatizarea marketingului – Campanii inteligente care se adaptează în timp real comportamentului utilizatorilor.
  • Prognoze de afaceri și simulări – Predicții precise pentru a reduce incertitudinea și a lua decizii strategice mai sigure.

Asta înseamnă să ai un IT System House alături –  Soluții complete, integrate, fără griji.

Acum este momentul să adopți AI și să elimini blocajele care îți încetinesc creșterea!

Completați formularul de mai jos și vă vom contacta cât mai curând posibil.







    Cauți un expert IT? Primești
    o echipă întreagă!

    Prin System House ai servicii IT complete

    Experiente din domeniul AI, RPA, BPA:
    Citeste mai jos informatii detaliate despre proiecte selectate
    Optimizarea și Accelerarea Clasificării Cerințelor Legale pentru Producătorii Auto

    Clientul doreste cresterea vitezei prin dezvoltarea unei soluții bazate pe Inteligență Artificială (AI) pentru clasificarea cerințelor legale în procesul de R&D pentru domeniul automotiv. Acest proces implică mai multe etape esențiale pentru a asigura acuratețea, eficiența și conformitatea soluției AI.

    1. Analiza și Definirea Cerințelor

    În această fază, se stabilesc obiectivele și cerințele soluției AI, alături de identificarea nevoilor specifice ale producătorului auto. 

    • Identificarea cerințelor legale aplicabile – Se colectează reglementările auto relevante (EURO NCAP, NHTSA, ISO 26262, etc.). 
    • Stabilirea fluxului de lucru – Se determină cum și unde se va integra AI în procesul de clasificare a cerințelor. 
    • Evaluarea datelor existente – Se analizează documentele legale pentru a determina structura și formatele de intrare. 
    1. Colectarea și Pregătirea Datelor

    Un model AI performant necesită o bază solidă de date curate și bine structurate. 

    • Colectarea documentelor relevante – Reglementări, standarde internaționale, norme de siguranță, specificații legislative. 
    • Curățarea și normalizarea datelor – Eliminarea inconsecvențelor, conversia formatelor diferite într-un model unitar. 
    • Anotarea datelor – Identificarea și etichetarea categoriilor de cerințe pentru antrenarea modelului AI. 
    1. Determinarea Arhitecturii de Clasificare AI

    În această etapă, se selectează algoritmul optim pentru clasificarea cerințelor legale. 

    • Modele de NLP (Natural Language Processing) – Se utilizează tehnici avansate precum BERT, GPT, Transformer Models pentru înțelegerea și clasificarea textelor. 
    • Machine Learning vs. Deep Learning – Se alege între modele tradiționale (SVM, Random Forest) și arhitecturi neuronale avansate pentru clasificare. 
    • Crearea unui model antrenat pe datele specifice industriei auto pentru a asigura precizia rezultatelor. 
    1. Antrenarea și Optimizarea Modelului AI

    Se testează și îmbunătățește performanța modelului pentru a obține cele mai precise rezultate. 

    • Divizarea dataset-ului – Se împart datele în seturi de antrenare, validare și testare pentru a evalua performanța. 
    • Tuning-ul hiperparametrilor – Se ajustează parametrii modelului pentru a îmbunătăți acuratețea și viteza de procesare. 
    • Detectarea și eliminarea erorilor – Se aplică metode de cross-validation pentru a evita overfitting-ul și a îmbunătăți generalizarea modelului. 
    1. Implementarea și Integrarea în Fluxul de Lucru

    Modelul AI este integrat în infrastructura existentă a producătorului auto. 

    • Conectarea cu bazele de date și sistemele existente (ERP, CRM, document management). 
    • Automatizarea procesului de clasificare pentru a permite o identificare rapidă și corectă a cerințelor relevante. 
    • Implementarea unei interfețe intuitive pentru utilizatori (dashboard de monitorizare, rapoarte dinamice). 
    1. Testare și Validare în Mediul Real

    Înainte de implementarea finală, soluția trebuie verificată pentru a asigura performanța dorită. 

    • Testare funcțională – Se verifică dacă AI-ul clasifică corect cerințele conform standardelor. 
    • Evaluarea preciziei și ratei de eroare – Se măsoară metrici precum F1-score, Recall, Precision pentru a ajusta modelul. 
    • Testare în condiții reale – Se analizează rezultatele AI în raport cu clasificarea manuală efectuată de experți. 
    1. Lansare, Monitorizare și Îmbunătățire Continuă

    După implementare, soluția AI necesită monitorizare constantă pentru îmbunătățiri pe termen lung. 

    • Monitorizarea performanței – Se urmăresc în timp real acuratețea și viteza de clasificare. 
    • Îmbunătățirea modelului cu date noi – Modelul este recalibrat periodic pentru a învăța din noile reglementări. 
    • Scalabilitate și actualizări – Se adaugă noi funcționalități și optimizări pentru a menține soluția actualizată cu schimbările legislative. 
    Dezvoltare Soluție pentru Asigurarea Calității și Detectarea Defectelor în Procesele de Lucru in procesul de digitalizarea documentelor

    Implementarea unei soluții avansate de asigurare a calității care monitorizează și validează fiecare etapă a fluxului de lucru, detectând automat o gamă largă de defecte. Această soluție oferă analiză detaliată a erorilor, identifică cauzele problemelor și propune soluții eficiente pentru remediere, contribuind astfel la optimizarea proceselor, reducerea timpilor de corectare și îmbunătățirea performanței operaționale.

    Etapele de Lucru pentru Digitalizarea Documentelor ReqIF 

    Digitalizarea documentelor ReqIF presupune automatizarea procesului de gestionare, verificare și corectare a cerințelor utilizate în industria automotive și alte domenii tehnice. Implementarea unei soluții digitale eficiente necesită determinarea MVP-ului, identificarea zonelor potrivite pentru automatizare, integrarea verificărilor automate și stabilirea unui echilibru între corecțiile automate și intervențiile manuale. 

    1. Determinarea MVP-ului în Procesul de Digitalizare a Documentelor ReqIF

    Pentru a asigura o tranziție eficientă către digitalizare, este esențial să se definească Minimum Viable Product (MVP) – un set de funcționalități de bază care oferă valoare maximă utilizatorilor finali. 

    Activități cheie: 

    • Identificarea cerințelor critice – Stabilirea proceselor esențiale care trebuie digitalizate imediat. 
    • Selectarea etapelor prioritare din fluxul de lucru – Definirea punctelor unde automatizarea va aduce cel mai mare beneficiu. 
    • Stabilirea unui proces iterativ – Lansarea unei versiuni inițiale care poate fi extinsă ulterior. 
    • Identificarea KPI-urilor (Key Performance Indicators) – Stabilirea unor metrici de succes pentru evaluarea impactului digitalizării.
    1. Analiza Zonelor unde Automatizarea Este Cel Mai Benefică

    Nu toate procesele din manipularea documentelor ReqIF sunt potrivite pentru automatizare. Este esențial să se identifice punctele-cheie unde soluțiile automatizate aduc cele mai mari beneficii. 

    Criterii de analiză: 

    • Frecvența și volumul de documente – Automatizarea este justificată în cazul unui flux mare de fișiere ReqIF. 
    • Complexitatea cerințelor – Se analizează cât de bine poate fi interpretată structura documentelor de către un algoritm AI/NLP. 
    • Erorile comune – Se identifică tipurile de greșeli recurente care pot fi detectate și corectate automat. 
    • Nivelul de intervenție manuală actuală – Se determină cât timp și resurse sunt alocate în prezent pentru procesarea manuală. 
    • Impactul erorilor – Se prioritizează automatizarea zonelor unde defectele au cel mai mare impact operațional.
    1. Implementarea unei Etape de Verificare Automată în Procesul de Lucru

    Pentru a îmbunătăți calitatea documentelor ReqIF, se implementează o etapă automată de verificare, care analizează și raportează erorile identificate. 

    Metode utilizate: 

    • Validarea automată a formatului ReqIF – Verificarea conformității fișierelor cu standardele ReqIF. 
    • Analiza sintactică și semantică – Detectarea inconsecvențelor în structura cerințelor. 
    • Compararea cu versiuni anterioare – Identificarea modificărilor și validarea acestora. 
    • Detectarea erorilor de referință – Verificarea relațiilor între cerințe și corelarea acestora. 

    Rezultate așteptate: 

    • Reducerea timpului de validare manuală prin automatizarea detectării erorilor comune. 
    • Asigurarea consistenței documentelor prin aplicarea unor reguli standardizate. 
    • Generarea de rapoarte detaliate pentru utilizatori pentru intervenții manuale rapide.
    1. Stabilirea Defectelor Detectabile și Reparabile Automat sau doar de Operatorii Umani

    După implementarea etapei de verificare automată, este necesară definirea clară a defectelor care pot fi: 

    1. Detectate și remediate automat
    2. Detectate automat, dar necesită intervenție manuală
    3. Identificate doar prin verificare umană 
    Tip Defect Detectabil Automat? Remediere Automată? Necesită Intervenție Manuală? 
    Erori de format ReqIF ✅ ✅ ❌ 
    Lipsa referințelor între cerințe ✅ ✅ ❌ 
    Inconsecvență între versiuni ✅ ❌ ✅ 
    Ambiguități în textul cerințelor ❌ ❌ ✅ 
    Suprapuneri între cerințe ✅ ❌ ✅ 
    Erori de sintaxă ✅ ✅ ❌ 
    Omisiuni în specificații ❌ ❌ ✅ 
    1. Oferirea de Soluții pentru Intervenții Manuale de către Operatorii Umani

    În situațiile în care automatizarea nu poate oferi o soluție completă, utilizatorii trebuie să intervină manual. Pentru a îmbunătăți eficiența acestui proces, se pot oferi: 

    1. Sistem de Asistență Inteligentă
    • Sugestii generate automat – Propuneri pentru corectarea erorilor detectate. 
    • Highlighting interactiv – Marcare vizuală a zonelor cu probleme pentru o identificare rapidă. 
    1. Flux de Aprobare Manuală
    • Workflow colaborativ – Integrarea unui proces în care utilizatorii pot aproba sau respinge corecțiile sugerate. 
    • Jurnal de modificări – Istoricul ajustărilor efectuate de utilizatori pentru trasabilitate. 
    1. Integrare cu Sisteme de Management al Cerințelor
    • Compatibilitate cu DOORS, Polarion, Jama Connect pentru transferul rapid al documentelor validate. 

     

    Digitalizarea documentelor ReqIF printr-o soluție automată bine implementată oferă eficiență crescută, reducerea erorilor și optimizarea fluxului de lucru. Definirea clară a MVP-ului, automatizarea verificărilor și integrarea intervențiilor manuale asigură o tranziție eficientă de la procese manuale greoaie la un sistem digital modern, scalabil și ușor de gestionat.