خدمات – داده بنیان

داده بنیان ارائه کننده راهکار های هوش تجاری هوش مصنوعی یادگیری ماشین

هوش تجاری

پیاده سازی هوش تجاری

برخی از کاربرد های هوش تجاری

هوش تجاری ، بکار گیری توامان علوم مدیریتی ، آمار و فناوری اطلاعات است که با ایجاد تصویر از داده ها و کشف روابط بین داده ها ، کاربر را قادر می سازد تا داده ها را سازماندهی و خلاصه سازی نماید و بر حسب رده سازمانی اقدام به تصمیم سازی یا تصمیم گیری نماید.
چنین رویه ای در سازمان منجر به کاهش سوگیری ها حل مسئله در سازمان می گردد و برهمین اساس هزینه های سعی و خطا را در سازمان به حداقل می رساند.

رصد بر خط شاخص های کلیدی عملکرد
شناسایی علل ایجاد عدم انطباق در سیستم مدیریت
شناسایی الگو ها در رفتار فرایند ها و مشتریان
پیش بینی فروش
پیش بینی ریزش مشتریان
ارزیابی عملکرد فرایند ها
ارزیابی میزان ارزش ایجاد شده توسط پرسنل و تجهیزات

تعریف و تبیین استراتژی

بطور کلی تمام تحولات ایجاد شده در دنیای کسب و کار و صنعت ، همه و همه جهت پیشبرد اهداف سازمان بر اساس استراتژی های تعیین شده می باشد.

بر همین اساس می توان گفت که مهم ترین فاز پروژه های هوش تجاری تعریف و تبیین استراتژی می باشد تا بر اساس چنین استراتژی هایی شاخص های کلیدی عملکرد سازمان تعیین گردد.

طراحی شاخص های کلیدی ارزیابی عملکرد

پس از تعیین استراتژی های سازمان ، تمام سطوح مدیریتی سازمان میبایست مسیر حرکت سازمان در استراتژی های خود را رصد نموده تا هر گونه انحراف از استراتژی شناسایی ، ریشه یابی و رفع گردد.

با تعریف شاخص های کلیدی عملکرد بر اساس روش کارت امتیازی متوازن (BSC) ، سازمان در 4 منظر فرایند های خود را بر اساس استراتژی تعیین شده رصد می کند :

مالی
مشتری
فرایند های داخلی
رشد و یادگیری

ذخیره سازی ، تحلیل بر خط و یکپارچه سازی پایگاه های داده

اثربخشی فرایند های داخلی سازمان زمانی خود را بروز می دهند که شاخص های کلیدی عملکرد از دید مدیریت مناسب رفتار کنند. ایجاد چنین سیستمی ملزم به این است که داده ها بطور یکپارچه در سازمان ثبت شوند و محاسباتی مناسب برای تحلیل موثر بطور خودکار بر روی داده ها انجام گردد.

برای اجرای اثربخش پروژه های هوش تجاری داده باید به صورت تمیز شده یا اصطلاحا Clean در اختیار تحلیلگران قرار گیرد که بدین منظور نیز میبایست پایگاه های داده ساختار مند ایجاد گردد و بطور برخط آنالیزی اولیه از داده های جمع آوری شده تهیه نماید.

ایجاد داشبورد های مدیریتی

داده های جمع آوری شده ، داده هایی خام هستند که هنوز تصمیم گیری مبتنی بر این داده های آنطور که باید اثربخش نخواهد بود. حجم بسیار بالای داده ها در سازمان و سرعت بالای تولید آن های نیازمند آن است که این داده ها سازماندهی و خلاصه سازی شوند.

بهترین برای خلاصه سازی و سازماندهی داده های ایجاد داشبورد های مدیریتی می باشد. باید ایجاد چنین داشبورد هایی که اصطلاحا مصور سازی داده ها را عهده دار هستند میبایست در سطوح مختلف سازمان متناسب با نیاز های مقتضی تهیه شوند.

داده کاوی و تحلیل پیش بینانه

داده های در سازمان شما جمع آوری ، یکپارچه ، بصری سازی و تحلیل می شوند. بر اساس این داده ها به این بینش خواهید رسید که در فرایند چه اتفاقی رخ داده و چرا رخ داده.

اما ارمغان داده بنیان برای سازمان شما ، 2 مرحله جدید در انقلاب صنعتی چهارم است. در آینده چه اتفاقی رخ خواهد داد و در آخر چه کنیم که رخداد های مطلوب سازمان رخ دهد. این فرایند را تحلیل پیش بینانه (Predictive Analytics ) می نامند که با بکار گیری تکنینک های داده کاوی الگو های پنهان در داده ها را استخراج می کند و آن ها را به دانشی قابل فهم برای سطوح مختلف سازمان تبدیل می کند.

هوش مصنوعی

استقرار هوش مصنوعی

برخی از کاربرد های هوش مصنوعی

بینایی ماشین یکی از شاخه های پرطرفدار و در عین حال پرکاربرد هوش مصنوعی و علوم کامپیوتر است که می تواند با استخراج الگو های موجود در تصاویر آن ها را دسته بندی نموده و بر اساس مشاهدات خودت وضعیت تصویر دریافتی را اعلام نماید.
چنین سیستمی می تواند با دقت بسیار بالا و هزینه بسیار کم عملیات های بازرسی در سازمان را با سرعت بالا انجام دهد و به صورت بر خط داشبورد های مدیریتی را تهیه نماید.

بازرسی 100 % مشخصه های ابعادی
بازرسی 100 % مشخصه های کیفی
سرعت بالا در انجام بازرسی
کاهش هرینه های بازرسی
دقت بالا در بازرسی

شناسایی مشخصه های محصول

محصولات عرضه شده توسط سازمان دارای مشخصه هایی فنی در دو دسته کمی و کیفی است. بر همین اساس هدف اصلی تیم مشاور در پیاده سازی پروژه های بینایی ماشین ، تعیین چنین مشخصه هایی است.

مشخصه های مذکور بر اساس خبرگان فرایند های تولید ، طراحی ، کنترل کیفیت و مدیریت شناسایی می گردد. قالب این مشخصه ها ، مواردی هستند که برای مشتری بسیار مهم هستند ، تست های زمانبری دارند و برای اپراتور های بازرسی امکان خطا در تایید یا رد این موارد ، وجود دارد.

تعیین نقاط بازرسی

پس از تعیین مشخصه های فنی فوق ایستگاه های امکان بروز عدم انطباق در محصول مشخص می گردد و نقاط بازرسی جهت استقرار سیستم بینایی ماشین مشخص می گردد.

تلاش تیم مشاور داده بنیان در این فاز ، تعیین حداقل ایستگاه بازرسی می باشد ، بطوریکه به محصولات نامنطبق پیش از ورود به مرحله بعد شناسایی گردد و از چرخه تولید خارج گردد.

شناسایی مشخصه های محصول

امکان سنجی استقرار ادوات عملگر در ایستگاه های کاری

در این فاز از پروژه تیم فنی داده بنیان بر اساس محیط انجام کار هر یک از ایستگاه های کاری ، فضای در دستری و حساسیت محصول عملگر های خروج محصول از خط تعیین می شوند و زیر ساخت های موجود جهت استقرار در خط تولید شناسایی می گردند.

آماده سازی نمونه های محصولی

با توجه به اینکه سیستم کنترل کیفیت هوش مصنوعی داده بنیان بر اساس الگوریتم های بینایی ماشین طراحی شده اند ، میبایست بر اساس نوع عدم انطباق های موجود در محصول به ازای هر محصول نامنطبق ، نمونه هایی جمع آوری گردد تا سیستم پردازش گر بتواند محصولات منطبق را از نامنطبق تشخیص دهد. اجرای سیستم های یادگیرنده این امکان را به شما می دهد تا در صورت ایجاد محصولات جدید یا بروز عدم انطباق جدید در محصولات بتوانید سریعا سیستم خود را آموزش دهید.

عمدتا زمانبر ترین فاز پروژه های استقرار سیستم های هوشمند همین فاز می باشد که تاثیر به سزایی در روند ادامه پروژه دارد.

استقرار زیرساخت های مورد نیاز سیستم

بر اساس امکان سنجی های صورت پذیرفته در فاز های قبلی ، زیر ساخت های مناسب تهیه شده و نصب میگردد و عملکرد آن به صورت آزمایشی مورد بررسی قرار می گیرد. هدف اصلی این فاز در نظر طراحی سیستم واکنش گر به صورتی است که ، فرایند اجرای کار در ایستگاه کاری با کمترین دست و پاگیری برای اپراتور انجام پذیرد.

یادگیری سیستم پردازنده و ایجاد داشبورد های مدیریتی

بر اساس نمونه های جمع آوری شده الگوریتم بینایی ماشین ، سیستم پردازنده آموزش داده می شوند و جهت ارزیابی دقت عملکرد و صحت انجام کار سیستم کنترل کیفیت ، سیستم بطور نمونه به جریان افتاده تا اثربخشی لازم سیستم ارزیابی گردد.

در حین انجام فرایند های ارزیایبی ، داشبورد های مدیریتی بر اساس نیاز هر یک از سطوح سازمان (عملیاتی ، میانی و مدیریتی) تهیه شده و در اختیار ایشان قرار می گیرد.

پس اتمام پروژه ، شما مدیر محترم می توانید جهت بهبود سیستم (افزایش محصولات ، تغییرات در داشبورد های مدیریتی و افزودن عدم انطباق در محصولات ) با تیم داده بنیان در تماس باشید تا موارد مورد نیاز برای شما پیاده سازی گردد.

یادگیری ماشین و هوشمند سازی فرایند ها

هوشمند سازی فرایند ها

هوشمند سازی فرایند ها با استفاده از یادگیری ماشین

در فرایند های سازمان داده ها برای تصمیم گیری در جریان هستند ، همواره تصمیم گیری ها و پیش بینی های خروجی فرایند برای تمامی مدیران بالاخص مدیران ارشد حائر اهمیت است. سیستم هایی را در نظر بگیرید که تجهیزات پیش از خرابی به سرپرستان فرایند اطلاع رسانی کنند ، در صورت بروز بر خی الگو ها در خروجی فرایند های تولید ، هشدار عملکرد نامنطبق اجزا سیستم براس مدیران کنترل کیفیت صادر گردد. استقرار چنین سیستمی بر اساس الگوریتم های یادگیری ماشین از دیگر خدمات داده بنیان برای سازمان شما می باشد.

پیش بینی خرابی تجهیزات و صدور اقدامات پیشگیرانه
پیش بینی بروز عدم انطباق در محصولات تولیدی و علت آن
پیش بینی فروش محصولات برای دوره های بعدی
محاسبه هوشمند نقطه سفارش و صدور درخواست خرید
دسته بندی و آنالیز مشتریان جهت ارائه پیشنهادات ویژه
پیش بینی ریزش مشتریان
و تمامی تصمیم گیری های روزانه مدیران در سازمان

عارضه یابی در سازمان

اولین گام در اجرای پروژه های داده محور شناسایی عارضه در سازمان است که بر اساس جلسات متعدد با صاحبین فرایند ها و تجزیه تحلیل داده های موجود در سازمان شناسایی می گردد.

مهمترین گام در اجرای پروژه های یادگیری ماشبن شناسایی عارضه اصلی سازمان یا اصطلاحا مسئله در سازمان می باشد ، چرا که اگر عارضه سازمان به درستی شناسایی نگردد می تواند باعث طی شدن مسیر غلط در ادامه پروژه گردد.

جمع آوری داده ها و پاکسازی داده ها

بر اساس عارضه شناسایی شده در سازمان ، فرایند های ذی نفع مسئله در سازمان شناسایی گردیده و در صورت وجود داده در پایگاه های داده سازمان (گزارشات ، رکورد ها و فرم ها) بر اساس داده های موجود ، داده ها جمع آوری شده ، محاسبات اولیه صورت پذیرفته و اصطلاحا داده هایی تمیز (Clean) تهیه می گردد.

در صورتی که داده ها در سازمان موجود نباشد ، میبایست بر اساس مسئله مطرح شده در سازمان بستر های انتقال داده تعریف گردد و داده در بستری های مذکور طی دوره زمانی مناسب جمع آوری گردد.

توسعه مدل های یادگیری ماشین

داده های جمع آوری شده ، هر یک به نتیجه ای خاص از فرایند منجر می گردند بر همین اساس داده ها باید برچسب گذاری گردد و پس از این اقدام اجرای الگوریتم های بادگیری ماشین متناسب با دیتاست ها و عارضه سازمان می باشد.

در انتهای این فاز مدل بطور آزمایشی در سستم اجرا می گردد تا دقت مورد نیاز در اجرای تحلیل و پیش بینی ایجاد گردد.

استقرار مدل در پایگاه های داده و بهبود مدل ها

پس از تایید نهایی مدل ، برای سازمان پایگاه های داده طراحی و ایجاد می گردد و در ادامه با تعریف الگوریتم بهینه بر روی پایگاه داده ، فرایند تصمیم گیری خودمختار توسط رایانه ها اجرا می گردد.

پس از پیاده سازی کامل پروژه ، بینشی جدید از فرایند ها در اختیار مدیران قرار می گیرد و عارضه های مخفی سازمان خود را نمایان می سارند. تیم داده بنیان نیز چهت تعریف الگوریتم های اثربخش تر در اجرای اثریخش پروژه در کنار شمت خواهد بود.