أدوات متقدمة اضغط على المعرفة الرقمية

© botulinum21 / Adobe Stock

Previous Next

تعمل تقنيات البحث المبتكرة على تحسين الوصول إلى المعلومات الرقمية من أجل اتخاذ القرارات

تقوم الإدارة العليا باتخاذ قرارات استراتيجية بناءً على معلومات موثوقة يتم تجميعها من قبل موظفي الدعم. في أعقاب التغيير الكبير للطاقم ، تختلف مجموعات الماكياج والمهارات لدى موظفي الدعم اختلافًا كبيرًا وتنقسم إلى فئتين:

1. خبراء محنكون في الموضوع (SMEs) قرأوا وأعدوا العديد من تقارير الشركة ولديهم سنوات عديدة من الخبرة العملية.
2. المهندسين الألفيين والأصغر سنا الذين يعملون في وظائف جديدة ولديهم خبرة ميدانية محدودة ومجهزون بأدوات بحث مؤسسي قياسية.

بطبيعة الحال ، فإن المعلومات التي جمعتها كلتا المجموعتين تختلف بسبب الخبرة المهنية والخلفيات. تؤثر الاختلافات في قواعد المعرفة على إجراءات صنع القرار. مع تقاعد العديد من كبار الشركات الصغيرة والمتوسطة بالفعل ، تحتاج الشركات إلى طريقة أفضل للاحتفاظ بمعلومات الشركة ونقل خبرتها إلى موظفين أقل خبرة.

الحفاظ على الملكية الفكرية للشركة من خلال الحلول المتقدمة
يمكن أن تستوعب النظم والبرامج المبتكرة معرفة الشركات الصغيرة والمتوسطة ذات الخبرة وتوفر الوصول إلى المهندسين الجدد وموظفي الدعم. تعتبر معالجة اللغات الطبيعية (NLP) تقنية مبتكرة تتيح مراجعة واسترجاع المعلومات الرقمية غير المنظمة من الملفات النصية الرقمية. استخدمت العديد من الصناعات بنجاح مستشارين افتراضيين يستندون إلى البرمجة اللغوية العصبية لمساعدة الموظفين في الاستعلام عن المستندات الرقمية. [1] تشبه هذه الأساليب استخدام الشركات الصغيرة والمتوسطة للإجابة على الأسئلة على الفور مع ميزة إضافية تتمثل في إتاحتها للفريق بأكمله في وقت واحد. [2،3]

تعتمد حلول NLP الخاصة بالمؤسسات على "فهم" المفردات اللغوية والقواعد اللغوية التي يستخدمها ممارسو الصناعة. بينما يبدو الفهم مختلفًا داخل الخوارزميات ، فإن الأداة العملية تشبه الطريقة التي يجد بها الإنسان الحلول المناسبة للمشاكل الفنية المتعلقة بقضايا التشغيل والسلامة. أداة البرمجة اللغوية العصبية جيدة التصميم يمكن أن:

• تناول السؤال
• استخراج القصد من التحقيق
• البحث تماما العبارات والفقرات في الملفات الرقمية التاريخية
• قم بإرجاع المعلومات ذات الصلة لإرضاء الهدف من السؤال.

هذه القدرة تساوي عشرات المليارات في الصناعات التي تعتمد على عمليات التوثيق ، مثل النفط والغاز (O&G). بالنسبة للكثير من شركات الطاقة والتصنيع والتشغيل والصيانة ، تعد الكفاءة التشغيلية أولوية عالية ؛ لسوء الحظ ، يقضي ممارسو الصناعة 80٪ من وقتهم في البحث عن إجابات محجوبة في معلومات الشركة. [4]

إذن لماذا لا تستخدم حلول البرمجة اللغوية العصبية على نطاق واسع في صناعة O&G؟ تكمن الصعوبة في تصميم أداة البرمجة اللغوية العصبية (NLP) التي تعمل مع O&G دون تقييدها على حالة الاستخدام الفردي. تقدم الشركات الاستشارية الكبيرة أدوات البحث عن المعلومات ، ولكن تم تصميم هذه الحلول للتطبيق على نطاق أوسع عبر العديد من الصناعات. السعة الناتجة للعرض هي القاسم المشترك الأدنى. للتطبيق في صناعة التشغيل والصيانة ، تتطلب أدوات "القائمة الفارغة" هذه من العميل توفير وقت كبير ومكلف لتدريب الأداة. بالإضافة إلى ذلك ، تقل القيمة الإجمالية الممكنة للأداة النهائية عندما لا تكون النماذج الأساسية مصممة من أجل التشغيل والصيانة.

على العكس من ذلك ، فإن تطوير أداة خاصة بتطبيق O&G واحد هو نموذج أعمال صعب. حجم السوق لحالة الاستخدام الفردي صغير نسبيا ، وبالتالي يحد من فرص الاستثمار. يجب أن تركز الأداة الفعالة بشكل خاص على صناعة التشغيل والصيانة ولكن مرنة أيضًا بما يكفي للتعامل مع التطبيقات المتنوعة داخلها.

© katwijksenieuwe / Adobe Stock Innovation يلبي احتياجات صناعة التشغيل والصيانة
لقد ظهر حل متقدم ويركز على احتياجات أعمال التشغيل والصيانة. كان لهذه الأداة تطبيق تجاري ناجح في جيولوجيا الاستكشاف لشركة نفط كبرى. كان للأداة نفسها تطبيق ناجح في عمليات المصفاة والهندسة لشركة كيميائية متعددة الجنسيات. ستحصل الشركات الأكثر تقدمًا التي تعتمد حلول NLP الرائدة على مزايا تنافسية في ظل ظروف السوق المتغيرة.

إثبات أداة المستشار الظاهري المستندة إلى NLP. أجريت دراسات لقياس نوعيًا للمستشار الظاهري القائم على البرمجة اللغوية العصبية ومقارنته بأساليب صناعة التشغيل والصيانة الحالية. شجع منتدى تقني راسخ ، يمتلكه مطورو المستشارون الظاهريون القائمون على البرمجة اللغوية العصبية ، المستخدمين على نشر أسئلة تقنية تتعلق بمشكلات المنبع والمصب. وبالمثل ، جمع المنتدى إجابات من خبراء الصناعة. ضم مستخدمو المنتدى المشغلين والمهندسين والشركات الصغيرة والمتوسطة من مختلف أنحاء العالم (كندا ، الصين ، ألمانيا ، الهند ، الفلبين ، المملكة العربية السعودية ، كوريا الجنوبية ، تايوان ، المملكة المتحدة والولايات المتحدة الأمريكية). في يونيو 2018 ، تمت إضافة المستشار الظاهري المستند إلى NLP على المنتدى وأصبح بإمكانه الآن الوصول إلى محتوى المنتدى لصياغة الإجابات الأكثر دقة للاستفسارات. لضمان المعرفة والموارد الكافية التي ستحصل عليها إحدى الشركات الدولية العاملة في مجال التشغيل والصيانة ، تم تسجيل 6000 ملف نصي رقمي غير منظم في المنتدى قبل بدء الدراسة المقارنة.

في تمرينات الإثبات ، تم عرض الشركات الصغيرة والمتوسطة على الأسئلة والأجوبة من المستشار الظاهري القائم على NLP. استنتجت الشركات الصغيرة والمتوسطة أن المستشار الظاهري القائم على البرمجة اللغوية العصبية NLP كان قادرًا على تفسير ومعالجة الفروق الدقيقة في المعلومات مثل إنسان من ذوي الخبرة. على سبيل المثال ، عندما سئل ، "ما هي مواصفات منتج البنزين؟" وجد المستشار الظاهري القائم على البرمجة اللغوية العصبية إجابات ذات صلة بـ "الروح الحركية" ، وهي لغوية بريطانية في الغالب. تم استنتاج هذا الارتباط بين الروح الحركية والبنزين من خلال النظام الخاص به كما تفعل الشركات الصغيرة والمتوسطة.

الوقت مقابل الدقة
بالإضافة إلى إظهار الفوائد النوعية ، حققت هذه الدراسة أيضًا في النجاح المقارن للحلول بين المنتدى والمستشار الافتراضي المستند إلى NLP. تم قياس النجاح في الوقت المطلوب لتلقي سؤال والإجابة عليه ، وكذلك دقة المعلومات التي تم استردادها. بلغ متوسط الوقت المناسب للإنسان للإجابة على سؤال المنتدى أكثر من 1.5 يوم. في كثير من الحالات ، قام بعض المستخدمين بالتصفح عبر المشاركات السابقة للحصول على إجابات ، لأن المعلومات ذات الصلة كانت محجوبة بكميات كبيرة من المعلومات غير ذات الصلة.

بالمقارنة ، يمكن للمستشار الظاهري المستند إلى NLP استرداد الإجابات في غضون ثوان. من المقابلات مع المستخدمين ، يُفترض أن هذا التراجع الحاد في الوقت لتلقي الإجابات تسبب في زيادة في استفسارات المتابعة بشأن المواد الطرفية وليس فقط إعادة صياغة السؤال الأول. دفع الحصول على تعليقات في الوقت الفعلي إلى فضول لمعرفة المزيد حول هذا الموضوع ، وبالتالي محاكاة محادثة مفيدة مع الشركات الصغيرة والمتوسطة.

بالإضافة إلى تقليل الوقت اللازم لتلقي المعلومات ، كان المستشار الظاهري المستند إلى NLP قادرًا على إرجاع إجابات أكثر دقة من التي قدمها المنتدى. كان متوسط عدد الردود التي نشرها المستخدمون على سؤال معين في المنتدى إثنين من جميع العينات التي تم أخذها. ومع ذلك ، كان متوسط عدد الردود التي تم إنشاؤها بواسطة المستشار الظاهري المستند إلى NLP استنادًا إلى جميع معلومات المنتدى هو 10 عبر جميع العينات التي تم التقاطها. من خلال إعادة إجابات متعددة على كل سؤال ، أثبت المستشار الظاهري القائم على البرمجة اللغوية العصبية (NLP) أنه من المرجح أن يفضح الجدل في القضايا التي لم يتم حلها ، والمعلومات التكميلية التي تشكل إجابة أكثر اكتمالا وافتراضات خاطئة يحتفظ بها المستخدم.

© سيرج بيرتاسيوس / Adobe Stock

مثال. عندما تم سؤال المستشار الظاهري المستند إلى NLP ، "ما هو معدل التدفق الذي تتم معالجته بواسطة محطة رباط عوامة واحدة (SBM)؟" ، قام بإرجاع إجابة ذات صلة بمثيل محدد لمحطة SBM. عاد أيضًا ، "معدل التدفق الذي تتعامل به SBM يختلف باختلاف حجم خط الأنابيب" ، يليه شرح لكيفية حدوث ذلك. تشير هاتان الإجابتان ، عند عرضها معًا ، إلى وجود أكثر من تصميم لمحطة SBM وأنه يجب تحديد نطاق معين أو تحديد SBM معين. بدون المستشار الظاهري القائم على البرمجة اللغوية العصبية NLP ، تزداد الاحتمالية أن يقوم مستخدم أقل خبرة في البحث عن المعلومات بإيجاد قيمة واحدة في مستند وينهي البحث بمعلومات غير كاملة أو مضللة. كلاهما أفعال إشكالية ، يسهم في استخدام الحلول الخاطئة ويخلق وضعا خطيرا.

أظهر المستخدمون العامون للمستشار الظاهري القائم على البرمجة اللغوية العصبية NLP الرضا عن الإجابات التي تم إنشاؤها. عندما يقدم المستخدم سؤالًا إلى أداة المستشار الظاهري ، تتم مطالبته بخيار نشر هذا السؤال في المنتدى العام. تم قياس مدى الرضا عن الأداة كاحتمال أن يختار المستخدم عدم نشر سؤاله في المنتدى العام. من الممكن أن يكون لدى المستخدمين أسباب أخرى لعدم نشر أسئلتهم. كانت حالات الاختيار للنشر في المنتدى بشكل عام تقريبًا 1 من 20 في جميع العينات المأخوذة ، مما أدى إلى معدل رضا حوالي 95٪.

الاحتفاظ بمعرفة الشركات
تمتلك شركات O&G ثروة من البيانات والمعرفة الرقمية. لسوء الحظ ، مع تقاعد الشركات الصغيرة والمتوسطة ذات الخبرة ، سيحتاج الموظفون الفنيون الجدد إلى أدوات متطورة لجمع المعلومات القيمة. يمكن تدريب المستشارين الظاهري القائم على NPL لفهم تفاصيل صناعة O&G. يمكن لمثل هذه الأساليب مراجعة المستندات الرقمية بكفاءة وتوفير المعلومات عالية الجودة لاتخاذ القرارات. باستخدام أدوات أفضل ، يكتسب الموظفون الأقل خبرة المزيد من المعرفة والإنتاجية.

يتوفر المستشار الظاهري القائم على البرمجة اللغوية العصبية NLP ليكون بمثابة مستشار شخصي افتراضي للفرق الفنية في جميع أنحاء قطاع التشغيل والصيانة وتقديم المشورة في الوقت الحقيقي بناءً على فهم البيانات الخاصة بهم.

[1] بوجدانوف ، V. ، "8 حالات مثيرة للتفكير من البرمجة اللغوية العصبية واستخدام تعدين النصوص في الشركات ، 15 فبراير 2019.

[2] مايرز وكيت وبراون ومايرز ، "تستخدم شركات التأمين تقنية البرمجة اللغوية العصبية (NLP) لتحليل النص والحد من الاحتيال" ، 19 مارس 2014.

[3] Chickowski ، E. ، TechTarget ، "أمثلة تحليلية 5 المعززة في المؤسسة ،" 20 أغسطس 2019.

[4] لارسن ، Å. H. ، خطاب رئيس قسم المعلومات في Equinor ، مجموعة دراسة التحول الرقمي لجمعية مهندسي البترول ، المؤتمر السنوي للتحول الرقمي ، 10 مايو 2019 ، هيوستن ، تكساس.

أليك ووكر هو المدير التنفيذي والمؤسس لشركة الذكاء الاصطناعي DelfinSia في هيوستن ، تكساس. وهو حاصل على ماجستير في إدارة الأعمال من كلية الدراسات العليا في إدارة الأعمال في ستانفورد وشهادة البكالوريوس في الهندسة الكيميائية من جامعة رايس. قاد Walker مشاريع التحول الرقمي وريادة الأعمال لمجموعة متنوعة من المؤسسات الرائدة مثل Intel و Inditex و AECOM و GM. وقد عمل في شركة شل كمهندس خدمات فني في مجموعة تكرير الهيدروكربون ، ومدير منتجات برمجيات أدوات التكنولوجيا ، ومهندس مكامن لشركة O&G غير التقليدية.