Группа компаний ЦРТ разработала мобильного голосового обходчика — решение на основе искусственного интеллекта для автоматизации регламентных работ и техосмотров на транспортных объектах различных отраслей. AI-решение поддерживает работу на компьютерах или планшетах специалистов, упрощает регламентные работы за счет голосового заполнения форм, отчетов и чек-листов.
Мобильный голосовой обходчик более чем в пять раз снижает время на передачу информации о техосмотрах за счет оптимизации процессов на каждом из этапов. Ранее обходчик вагонов вручную фиксировал требуемые параметры, затем передавал данные оператору, а оператор вносил полученные данные в систему. С внедрением AI-решения специалисту достаточно озвучить результаты осмотра вагона голосом, голос преобразуется в текст, обеспечивая корректно заполненный документ результатов осмотра без необходимости привлечения сторонних специалистов.
Дмитрий Дырмовский, генеральный директор группы компаний ЦРТ: «При разработке мобильного голосового обходчика мы использовали передовые технологии искусственного интеллекта, распознавания и синтеза речи. Так, к примеру, высокое качество технологий распознавания речи позволило добиться того, что AI-решение поддерживает работу в сложных акустических условиях, а качественное и непрерывное дообучение нейросети помогло добиться отличного распознавания даже узкоспециализированной терминологии. При этом последнее поколение синтеза речи позволяет, при необходимости, озвучить поставленные сотруднику задачи. Внедрение мобильного голосового обходчика может значительно ускорить типовые операции осмотра за счет голосового ввода, обеспечив регламентный контроль регистрируемой информации, и мы приветствуем его масштабирование».
Новое решение позволяет примерно на 80% нарастить долю фиксируемых признаков: если ранее, вручную, удавалось фиксировать 20% признаков выгона, то с новым решением будет возможность зафиксировать все 100%. При этом автоматический контроль допустимых параметров при вводе информации позволит быть уверенным, что данные вводятся корректно. Впоследствии полученные данные могут быть использованы для предиктивной аналитики выхода из строя оборудования, чтобы их предвосхитить, внося еще более существенный вклад в безопасность и экономику предприятия.