شركة كبيرة متكاملة رأسياً
المواعيد
من عام 2021 إلى الآن.
الفريق
نحو 20 فرد
التكنولوجيات
- Java: Spring
- Vert.x
- Python: Jango
- Pandas
- SkiPy
- Apache NiFi
- Dgraph
- Postgres
- JS React
المشاكل
- يتعين على المديرين اختيار الحل الأمثل من بين عدد من البدائل عند التخطيط للمشاريع الكبيرة*. ويعتبر الخيار الأمثل هو الخيار الذي يؤدي إلى زيادة مستقر لأرباح الشركة.
لتقدير الخيارات التي تعتمد على العديد من المعلمات المترابطة وعدم اليقين يتم استخدام مجموعة من القيم لعدد من المؤشرات. بدون الأتمتة يكون عدد الخيارات المتاحة للمناقشة محدودًا مما يقلل من دقة وجودة عملية اتخاذ القرار.
الغرض
- إنشاء منصة إتحاذ القرار القائمة على الذكاء الاصطناعي – عبارة عن نظام يتيح التقييم السريع والفعال من حيث التكلفة والمستنير لمجموعة واسعة ومتنوعة من البدائل الاستراتيجية في المرحلة الأولى من أي مشروع كبير
النتائج
- تم تطوير نظام دعم إتخاذ القرار بما فيه إنشاء سيناريوهات النموذج الرياضياتي وتشكيل عقد حسابية لشجرة التبعية وبناء منطق الحساب من العقد Pythonlow-code وأشجار الشوكة وبناء خريطة اتخاذ القرار باستخدام عدم اليقين والبيانات الخرائطية
- تتضمن وحدات النظام ما يلي:
- العمل مع المهام. صياغة خطة عمل فعالة للشركة من خلال السيناريوهات البديلة
- قاعدة بيانات الرسم البياني الأنطولوجي. يساعد على إنشاء رسوم بيانية حسابية تلقائيًا من عقد عدم اليقين والصيغ والوظائف الموضوعية باستخدام الذكاء الاصطناعي مما يقلل وقت الهندسة بنسبة 70%
- وحدة الحساب. مجموعة من خوارزميات الحساب الرياضياتي المعدة وأداة لتحديد الخوارزميات المخصصة المستخدمة في عقد شجرة التبعية
- االإراءة. عرض نتائج حساب المقايضة ومخططات الأعاصير والتحليل المقارن في شكل رسوم بيانية ومصفوفات وخرائط القرار.
-
30%
لقد تم تقليص الوقت اللازم لإتخاذ القرار. تحسين جودة التنبؤ من خلال إنشاء توائم رقمية للمشاريع
-
60%
تم تقليص الوقت اللازم لإعداد واعتماد برنامج OPR** ومفهوم التطوير الأمثل
-
5
الشركات التابعة للعميل تستخدم وظائف النظام
-
30%
لقد زادت كفاءة الاستراتيجية المختارة لتطوير الأصول في مرحلة مبكرة
*المشروع الكبير هو برنامج هادف ذو أهمية اجتماعية، يتميز بالتكلفة العالية وكثافة العمالة وطول وقت التنفيذ.
**OPR – العمل الصناعي التجريبي