Inteligencia artificial, ITSM y, en general, ¿dónde está LEAN?

En lugar de una introducción o de dónde provienen los tentáculos de LEAN


Hace un par de años, mi colega habló sobre cómo funciona LEAN en nuestra división de Service Desk. Pero de alguna manera guardó silencio que LEAN trabaja con nosotros en todos los proyectos de servicio, y no solo en la mesa de servicio. En general, LEAN es una herramienta muy útil para encontrar áreas de mejora en los procesos de trabajo, y lo que es importante es una buena herramienta de trabajo en equipo.



Introduccion


Érase una vez, en una galaxia muy, muy lejana ... ¡Y sí, Lean Thinking estará contigo!

En general, al comprender la pérdida de trabajo de los procesos de ITSM, el equipo llegó a la conclusión de que, por alguna razón, estaban perdiendo el tiempo de las personas en una tarea con un trabajo de mono tan fuerte. Más precisamente, para coordinar las solicitudes entrantes al equipo de todas las fuentes. Y todo parece estar claro y se puede hacer. ¿Pero cuál es el problema? Cree clasificadores y un estado de enrutamiento basado en ellos, y será feliz ... Y aquí nos enfrentamos con un problema: la "precisión" sufre y no podemos eliminar por completo a la persona coordinadora, es sencillo.

En el camino hacia la decisión o preparación correcta


Bueno, exactitud y precisión ... Seguimos el principio de Kano y decidimos qué podemos hacer con el efecto más razonable: la matriz de clasificación: la decisión de establecer la clase buscando palabras de apoyo en la descripción, etc. Y aleluya!

¡El 70% de las aplicaciones de águila pescadora bloqueadas por el robot! - Todos están felices: "Somos geniales, somos dioses ...". Realmente lo implementamos y hemos estado viviendo así durante varios años. Pero el tiempo pasa, y la pérdida es, aquí está. Ahora queremos tanto la clasificación como la precisión de una persona.
Comenzamos a resolver el problema de superponer el conjunto restante de aplicaciones. Recuerde que esto es aproximadamente el 30%.

Entonces, sus principales problemas:

  1. Solicitudes directas del usuario sin estructura de descripción.
  2. Los nuevos tipos de consultas requieren tiempo para describirse.
  3. Las solicitudes, similares a otras, en el clasificador van al equipo equivocado ...

Ya está quedando claro hacia dónde se dirige nuestra historia. Entonces, el tiempo pasa y LEAN no se hace cargo de los costos ...

Entonces, la esencia del problema


Lo que es una solicitud es un texto que debe procesarse y los resultados deben decidirse en su clase. Por ejemplo, el uso del clasificador ya descrito para ciertas frases y palabras requiere una preparación bastante larga de la matriz de clasificación y su actualización constante.

Comenzó a pensar cómo ser. El equipo se dio cuenta de que carecía de la capacidad de resolver este problema. Luego recurrieron a colegas del departamento de optimización. Contamos con un equipo como el de las fábricas de Toyota, que ayudan a toda la empresa a optimizar los procesos: buscan, excavan, etc.

«    ,   ,  ,   …» -   . 

Comenzamos a asaltar nuevas alturas con el uso de una tormenta. Brainstorm es una herramienta muy útil, ¡el método 5W intensifica la tormenta antes de la tormenta! Y que decidimos:

Nuestros problemas iniciales:

  1. El problema de la precisión, o más bien la debilidad tecnológica de la solución existente, y no hay forma de mejorarla.
  2. El problema del costo del soporte: es necesario actualizar constantemente la matriz de clasificación para controlar las desviaciones.

¿Cuáles son las sugerencias para una solución?

  1. Es necesario que la máquina pueda tomar una decisión sobre la calidad de la opción propuesta.
  2. La solución debe ser autodidacta a un costo mínimo.
  3. El soporte para la solución no es diferente en costo de la solución anterior.

Comenzamos a ordenar las opciones.

Desde la tecnología, puede pensar en análisis estadísticos con elementos de BI. Caro, y ¿por qué hay un monstruo con elementos ERP? Los problemas son entonces similares a las tareas resueltas por la "inteligencia artificial" y los mecanismos de "aprendizaje automático". Bueno, nuestro departamento de optimización, sin dudar del éxito, llamó a los chicos del departamento de soluciones digitales a la próxima reunión.

Resuelve el problema


Durante un par de semanas, los arquitectos e ingenieros de datos pasaron por un número considerable de marcos y lanzaron una solución: la primera evaluación y modelo:







Un mes después, acoplamos nuestro ITSM e Inteligencia Artificial y completamos las pruebas.

Como resultado: no necesitamos coordinadores de consultas, ya que el robot ahora procesa el 99% de todos los incidentes y para los 10-15 incidentes restantes por día no crea un sentimiento negativo de rutina. El equipo está satisfecho, no se distrae de las tareas principales, los empleados se deshacen de la rutina, simplemente declaran que esta "herramienta arcaica" ya está desactualizada e interfiere con el trabajo.

Conclusión


Junto con el equipo, el monitoreo constante de sus procesos es invaluable. No solo permite encontrar costos y eliminarlos, sino también formar un entendimiento y la necesidad de usar nuevas tecnologías. Al resolver los problemas de eliminar incluso los problemas más pequeños, pero completamente rutinarios, realmente creamos valor. Y el valor no es solo para el cliente, sino también para los empleados y la empresa.

Source: https://habr.com/ru/post/478480/


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