आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस, ITSM और, सामान्य रूप से, LEAN कहाँ है?

एक पूर्वज के बजाय या जहां LEAN के सिद्धांत आते हैं

कुछ साल पहले, मेरे सहकर्मी ने इस बारे में बात की थी कि कैसे LEAN हमारी सेवा डेस्क डिवीजन में काम करता है। लेकिन किसी तरह वह चुप रहा कि LEAN हमारे साथ सभी सेवा परियोजनाओं में काम करता है, न कि केवल सेवा डेस्क में। सामान्य तौर पर, LEAN कार्य प्रक्रियाओं में सुधार के क्षेत्रों को खोजने के लिए एक बहुत ही उपयोगी उपकरण है, और जो महत्वपूर्ण है, यह एक अच्छा टीम-निर्माण उपकरण है।

परिचय

एक बार, बहुत दूर, दूर आकाशगंगा में ... और हां, लीन थिंकिंग आपके साथ होगी!

सामान्य तौर पर, ITSM प्रक्रियाओं के संचालन के नुकसान को समझते हुए, टीम इस नतीजे पर पहुंची कि किसी कारण से वे इस तरह के मजबूत बंदर-काम के साथ लोगों के समय को बर्बाद कर रहे हैं। अधिक सटीक, सभी स्रोतों से टीम स्टैक के लिए आने वाले अनुरोधों को समन्वयित करना। और सब कुछ स्पष्ट होने लगता है और किया जा सकता है। लेकिन पकड़ क्या है? उनके आधार पर क्लासिफायर और रूटिंग मूड बनाएं, और आप खुश होंगे ... और यहां हमें एक समस्या का सामना करना पड़ रहा है: "सटीकता" ग्रस्त है और हम समन्वय व्यक्ति को पूरी तरह से हटा नहीं सकते हैं, यह सीधा है।

सही निर्णय या तैयारी के रास्ते पर

खैर, सटीकता और सटीकता…। हम कानो सिद्धांत का पालन करते हैं और तय करते हैं कि हम सबसे उचित प्रभाव के साथ क्या कर सकते हैं: वर्गीकरण मैट्रिक्स - विवरण में समर्थन शब्दों की खोज करके वर्ग को उजागर करने का निर्णय, आदि। और हलेलुजाह!

रोबोट द्वारा अवरुद्ध किए गए osprey अनुप्रयोगों का 70%! - हर कोई खुश है: "हम शांत हैं, हम भगवान हैं ..."। हमने वास्तव में इसे लागू किया है और कई वर्षों से इस तरह से रह रहे हैं। लेकिन समय बीत जाता है, और नुकसान यह है, यहाँ यह है। हम अब दोनों वर्गीकरण चाहते हैं और हमें एक व्यक्ति की सटीकता प्रदान करते हैं।
हम आवेदनों की शेष सरणी को ओवरलैप करने की समस्या को हल करना शुरू करते हैं। याद रखें कि यह लगभग 30% है।

तो, उनकी मुख्य समस्याएं:

1. वर्णन संरचना के बिना प्रत्यक्ष उपयोगकर्ता अनुरोध।
2. नए प्रकार के प्रश्नों का वर्णन करने के लिए समय की आवश्यकता होती है।
3. क्लासिफायर में दूसरों के समान अनुरोध गलत टीम के पास जाते हैं ...

यह पहले से ही स्पष्ट हो रहा है कि हमारी कहानी कहां जा रही है। तो, समय बीतता है, और LEAN लागत वहन नहीं करता है ...

तो, समस्या का सार

एक अनुरोध क्या है एक पाठ है जिसे संसाधित करने की आवश्यकता है, और परिणाम को उसके वर्ग पर तय करने की आवश्यकता है। उदाहरण के लिए, कुछ वाक्यांशों और शब्दों के लिए पहले से ही वर्णित क्लासिफायरियर के उपयोग के लिए वर्गीकरण मैट्रिक्स और इसके निरंतर अद्यतन की लंबी तैयारी की आवश्यकता होती है।

सोचने लगा कि कैसे हो। टीम ने महसूस किया कि इसमें इस समस्या को हल करने की क्षमता का अभाव था। फिर उन्होंने अनुकूलन विभाग के सहयोगियों की ओर रुख किया। हमारे पास टोयोटा कारखानों में ऐसी टीम है, वे प्रक्रियाओं को सुव्यवस्थित करने में पूरी कंपनी की मदद करते हैं: वे खोज, खुदाई, आदि।

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हम एक तूफान के उपयोग के साथ नई ऊंचाइयों पर तूफान शुरू करते हैं। मंथन एक बहुत ही उपयोगी उपकरण है, 5W विधि तूफान से पहले तूफान को तेज करती है! और हमने क्या फैसला किया:

हमारी प्रारंभिक समस्याएं:

1. सटीकता की समस्या, या बल्कि मौजूदा समाधान की तकनीकी कमजोरी, और इसे सुधारने का कोई तरीका नहीं है।
2. समर्थन की लागत की समस्या - विचलन की निगरानी के लिए, वर्गीकरण मैट्रिक्स को लगातार अपडेट करना आवश्यक है।

हल करने के लिए सुझाव क्या हैं:

1. यह आवश्यक है कि मशीन प्रस्तावित विकल्प की गुणवत्ता पर निर्णय ले सकती है।
2. समाधान कम से कम लागत पर स्व-सिखाया जाना चाहिए।
3. समाधान के लिए समर्थन अन्यथा पिछले समाधान से लागत में भिन्न नहीं है।

हम विकल्पों को सुलझाना शुरू करते हैं।

तकनीक से, आप BI तत्वों के साथ सांख्यिकीय विश्लेषण के बारे में सोच सकते हैं। महंगा, और ईआरपी तत्वों के साथ एक राक्षस क्यों है? समस्याएं तब "कृत्रिम बुद्धि" और "मशीन लर्निंग" के तंत्र द्वारा हल किए गए कार्यों के समान हैं। खैर, हमारे अनुकूलन विभाग ने सफलता पर संदेह नहीं करते हुए डिजिटल समाधान विभाग से अगली बैठक के लिए लोगों को बुलाया।

समस्या का समाधान करें

कुछ हफ़्ते के लिए, डेटा आर्किटेक्ट और डेटा इंजीनियरों ने काफी संख्या में चौखटे लिए और एक समाधान निकाला - पहला मूल्यांकन और मॉडल:







एक महीने बाद, हमने अपना ITSM और आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस डॉक किया और परीक्षण पूरा किया।

परिणामस्वरूप: हमें क्वेरी समन्वयक की आवश्यकता नहीं है, क्योंकि रोबोट अब सभी घटनाओं का 99% संसाधित करता है और शेष 10-15 घटनाओं के लिए प्रति दिन नियमित रूप से नकारात्मक भावना पैदा नहीं करता है। टीम संतुष्ट है, मुख्य कार्यों से विचलित नहीं हो रही है, कर्मचारियों ने दिनचर्या को समाप्त कर दिया, बस यह कहते हुए कि यह "पुरातन उपकरण" पहले से ही पुराना है और काम में हस्तक्षेप करता है।

निष्कर्ष

टीम के साथ मिलकर, उनकी प्रक्रियाओं की निरंतर निगरानी अमूल्य है। न केवल लागत खोजने और उन्हें खत्म करने की अनुमति है, बल्कि एक समझ बनाने के लिए और नई तकनीकों का उपयोग करने की आवश्यकता है। सबसे छोटी, लेकिन पूरी तरह से नियमित समस्याओं को खत्म करने की समस्याओं को हल करके, हम वास्तव में मूल्य बनाते हैं। और मूल्य न केवल ग्राहक के लिए है, बल्कि कर्मचारियों और कंपनी के लिए भी है।