Künstliche Intelligenz, ITSM und allgemein, woher kommt LEAN?

Anstelle eines Vorworts oder woher die Tentakel von LEAN kommen


Vor ein paar Jahren sprach mein Kollege darüber, wie LEAN in unserer Service Desk-Abteilung funktioniert. Aber irgendwie hat er geschwiegen, dass LEAN bei allen Serviceprojekten und nicht nur im Service Desk mit uns zusammenarbeitet. Im Allgemeinen ist LEAN ein sehr nützliches Instrument, um Bereiche zu finden, in denen sich Arbeitsabläufe verbessern lassen, und was wichtig ist, es ist ein gutes Instrument zur Teambildung.



Einleitung


Es war einmal in einer weit entfernten Galaxie ... Und ja, Lean Thinking wird mit Ihnen sein!

Im Allgemeinen gelangte das Team nach dem Verständnis des Arbeitsverlusts bei ITSM-Prozessen zu dem Schluss, dass aus irgendeinem Grund die Zeit der Menschen für eine Aufgabe mit einem so starken Affenjob verschwendet wurde. Genauer gesagt, um eingehende Anforderungen aus allen Quellen an den Teamstapel zu koordinieren. Und alles scheint klar zu sein und kann getan werden. Aber was ist der Haken? Erstellen Sie darauf basierend Klassifikatoren und Routing-Stimmung, und Sie werden glücklich sein ... Und hier stehen wir vor einem Problem: "Genauigkeit" leidet und wir können die koordinierende Person nicht vollständig entfernen, es ist unkompliziert.

Auf dem Weg zur richtigen Entscheidung oder Vorbereitung


Nun, Genauigkeit und Präzision .... Wir folgen dem Kano-Prinzip und entscheiden, was wir mit dem vernünftigsten Effekt tun können: die Klassifizierungsmatrix - die Entscheidung, die Klasse durch die Suche nach unterstützenden Wörtern in der Beschreibung usw. freizulegen. Und Halleluja!

70% der Fischadler-Anwendungen werden vom Roboter blockiert! - Alle sind glücklich: "Wir sind cool, wir sind Götter ...". Wir haben es wirklich umgesetzt und leben seit einigen Jahren so. Aber die Zeit vergeht und der Verlust ist, hier ist er. Wir wollen nun beide Klassifikationen und geben uns die Richtigkeit einer Person.
Wir beginnen, das Problem der Überlappung der verbleibenden Anwendungsbereiche zu lösen. Denken Sie daran, dass dies ungefähr 30% sind.

Also, ihre Hauptprobleme:

  1. Direkte Benutzeranfragen ohne Beschreibungsstruktur.
  2. Neue Abfragetypen erfordern Zeit zur Beschreibung.
  3. Anfragen, ähnlich wie bei anderen, im Klassifikator gehen an das falsche Team ...

Es wird bereits klar, wohin unsere Geschichte führt. Die Zeit vergeht also und LEAN trägt nicht die Kosten ...

Also, die Essenz des Problems


Was eine Anfrage ist, ist ein Text, der verarbeitet werden muss und über dessen Klasse das Ergebnis entschieden werden muss. Beispielsweise erfordert die Verwendung des bereits beschriebenen Klassifikators für bestimmte Phrasen und Wörter eine ziemlich lange Vorbereitung der Klassifizierungsmatrix und deren ständige Aktualisierung.

Begann zu überlegen, wie man ist. Das Team erkannte, dass es nicht in der Lage war, dieses Problem zu lösen. Dann wandten sie sich an Kollegen aus der Optimierungsabteilung. Wir haben ein Team wie in Toyota-Werken, das dem gesamten Unternehmen bei der Rationalisierung seiner Prozesse hilft: Sie suchen, graben usw.

«    ,   ,  ,   …» -   . 

Wir fangen an, mit dem Einsatz eines Sturms neue Höhen zu stürmen. Brainstorm ist ein sehr nützliches Werkzeug, die 5W-Methode verstärkt den Sturm vor dem Sturm! Und was haben wir beschlossen:

Unsere anfänglichen Probleme:

  1. Das Problem der Genauigkeit oder vielmehr die technologische Schwäche der bestehenden Lösung, und es gibt keine Möglichkeit, es zu verbessern.
  2. Das Problem der Supportkosten - es ist notwendig, die Klassifizierungsmatrix ständig zu aktualisieren, um Abweichungen zu überwachen.

Was sind die Vorschläge für eine Lösung:

  1. Es ist notwendig, dass die Maschine eine Entscheidung über die Qualität der vorgeschlagenen Option treffen kann.
  2. Die Lösung sollte zu minimalen Kosten autodidaktisch sein.
  3. Der Support für die Lösung unterscheidet sich ansonsten nicht in den Kosten von der vorherigen Lösung.

Wir fangen an, die Optionen zu klären.

Aus technologischer Sicht können Sie statistische Analysen mit BI-Elementen durchführen. Teuer und warum gibt es ein Monster mit ERP-Elementen? Die Probleme ähneln dann den Aufgaben, die durch „künstliche Intelligenz“ und die Mechanismen des „maschinellen Lernens“ gelöst werden. Unsere Optimierungsabteilung rief die Mitarbeiter der Abteilung für digitale Lösungen ohne Zweifel zum nächsten Meeting.

Lösen Sie das Problem


Für einige Wochen durchliefen Datenarchitekten und Dateningenieure eine beträchtliche Anzahl von Frameworks und entwickelten eine Lösung - die erste Bewertung und das erste Modell:







Einen Monat später haben wir unser ITSM und unsere künstliche Intelligenz angedockt und die Tests abgeschlossen.

Das führt dazu, dass wir überhaupt keine Abfragekoordinatoren benötigen, da der Roboter jetzt 99% aller Vorfälle verarbeitet und für die restlichen 10-15 Vorfälle pro Tag kein negatives Routinegefühl erzeugt. Das Team ist zufrieden, lässt sich nicht von den Hauptaufgaben ablenken, die Mitarbeiter erhalten den Wegfall der Routine und erklären lediglich, dass dieses „archaische Werkzeug“ bereits veraltet ist und die Arbeit stört.

Fazit


Zusammen mit dem Team ist die ständige Überwachung ihrer Prozesse von unschätzbarem Wert. Es ist nicht nur möglich, Kosten zu finden und zu eliminieren, sondern es ist auch möglich, ein Verständnis dafür zu entwickeln und neue Technologien zu nutzen. Indem wir die Probleme der Beseitigung selbst der kleinsten, aber vollständig routinemäßigen Probleme lösen, schaffen wir wirklich Wert. Und der Wert ist nicht nur für den Kunden, sondern auch für die Mitarbeiter und das Unternehmen.

Source: https://habr.com/ru/post/de478480/


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