Убедитесь, что для каждой части вашей рабочей системы у вас запланирована работа по её проектированию, изготовлению, сборке-наладке-отладке, проверке.
Не в каждой, в создаваемых системах с горизонтом в пол. года, дальше не вижу смысла, чтоб не расстраиваться по "просаживанию" план/факт
Убедитесь, что для всех ваших рабочих продуктов у вас есть система ведения версий и известно, кто и когда вносил последнее изменение.
Только у основных с более менее определенной конфигурацией, которая не зависит от изменения нагрузки/объема. В остальных надо думать ... как ее строить оптимальнее, чтоб не утонуть во внесении данных или ненужных версиях.
Написан и опубликован пост «Цифровая нить нашего проекта», где описываются информационные системы в вашем проекте, описания каких систем (целевой, подсистем, надсистемы и систем в окружении, создателей в их цепочке) на какой стадии жизненного цикла они содержат, и как они обмениваются между собой информацией в свете ISO 11354-1 (организованы ли они в соответствии с подходами интеграции, унификации, федерирования информационных систем).
Целевой системой является этап автоматизации предприятия, проект в череде проектов развития с соответствующей документацией, изменениями в процессах, расширение автоматизированных функций предприятия-клиента как внутри, так и возможно во вне. В зависимости от размера клиента и его стадии развития(уровня зрелости) коммуникация между отделами как внутри его организации, так и с нашими отделами может использовать разные подходы к координации и проведению работ. Встречаем весь набор барьеров интероперабельности предприятий, как концептуальные(уровень договора), так и технические и организационные. Решаем разные проблемы/аспекты, опять же как на уровне договора - аспект бизнеса, так и службами, процессами и данными, которые иногда смежная сторона "не понимает.
Не особо уловил разницу из стандарта между службами и процессами, если кто разобрался - подскажите пожалуйста в комментариях?
Ааа, сейчас есть же самое крупное синее млекопитающее , его ответ вполне понятно исчерпывающий, кто хочет
проверить
Разберём разницу между службами (сервисами) и процессами в контексте интероперабельности по стандарту ГОСТ Р ИСО 11354 максимально просто.
1. Службы (сервисы)
Это отдельные функции или операции, которые система может предоставить другим системам или пользователям.
- Примеры:
- Отправка уведомлений по email.
- Проверка наличия товара на складе.
- Аутентификация пользователя.
- Суть интероперабельности служб:
Разные системы должны уметь “понимать” и использовать эти функции друг друга. Например, CRM-система может вызвать сервис отправки email из другой системы, не зная, как он устроен внутри.
Ключевое:
Службы — это “кирпичики”, которые можно комбинировать. Они решают конкретные узкие задачи.
2. Процессы
Это последовательность шагов, которые выполняются для достижения цели. Процессы объединяют несколько служб и действий.
- Примеры:
- Оформление заказа:
- Проверить наличие товара (сервис 1).
- Создать заказ в базе данных (сервис 2).
- Отправить клиенту подтверждение (сервис 3).
- Техническое обслуживание оборудования:
- Получить данные с датчиков (сервис 1).
- Анализировать риски поломки (сервис 2).
- Запланировать ремонт (сервис 3).
- Оформление заказа:
- Суть интероперабельности процессов:
Разные системы должны уметь координировать свои процессы, даже если они используют разные службы. Например, процесс из ERP-системы может запускать процесс в производственной системе, передавая данные между ними.
Ключевое:
Процессы — это “сценарии”, которые управляют тем, как службы взаимодействуют между собой. Они описывают логику работы.
Разница на примере
Представьте, что вы строите дом:
- Службы — это отдельные инструменты: молоток, дрель, пила. Каждый делает что-то своё.
- Процессы — это инструкция, как использовать эти инструменты: сначала залить фундамент (используя бетономешалку), потом возвести стены (используя кирпичи и раствор), потом установить крышу.
Интероперабельность служб означает, что дрель и пила могут работать от одной розетки.
Интероперабельность процессов означает, что строители, электрики и сантехники согласуют свои этапы работ, чтобы не мешать друг другу.
Почему это важно по ГОСТ Р ИСО 11354
Стандарт подчёркивает:
- Службы должны быть стандартизированы, чтобы их можно было легко подключать в разных системах.
- Процессы должны быть гибкими, чтобы их можно было адаптировать под новые требования или изменения в технологиях.
Написан и опубликован пост с рефератом на 3-5 страниц по hyperautomation. В реферат добавлено несколько абзацев про перспективы hyperautomation в вашей организации.
Гиперавтоматизация — это подход к оптимизации бизнес-процессов, объединяющий роботизированную автоматизацию (RPA) с технологиями искусственного интеллекта (ИИ). Изначально это было автоматическое заполнение форм, разработанных для ручного ввода данных. Например, автоматически переносить информацию из электронных таблиц в CRM-систему, экономя время сотрудников. Однако гиперавтоматизация походу пошла дальше, интегрируя ИИ для анализа неструктурированных данных, принятия решений и адаптации к изменениям.
Ключевой элемент гиперавтоматизации — сочетание RPA с машинным обучением и обработкой естественного языка (NLP).
ИИ-модели могут распознавать текст в сканированных документах, таких как счета-фактуры или отчеты, извлекать нужные данные (даты, суммы, наименования) и передавать их RPA-ботам для заполнения форм. Это устраняет необходимость ручного ввода даже в случаях, когда информация представлена в нестандартных форматах. Так, в логистике система на основе ИИ может анализировать накладные, определять адреса доставки, а RPA — автоматически вносить эти данные в транспортные системы.
Тут подробнее Портал 1С:ИТС , на 1 квартал 2025 года работает
Преимущество гиперавтоматизации — в её способности работать с устаревшими системами, не имеющими API. RPA-боты взаимодействуют с интерфейсами программ так же, как люди: кликают кнопки, вводят текст в поля форм. Это особенно полезно в банковском секторе, где legacy-системы всё ещё широко используются. Обработка кредитных заявок может включать автоматический сбор данных из PDF-отчетов, их верификацию через ИИ и заполнение анкет в банковском ПО без участия сотрудника.
Однако гиперавтоматизация не ограничивается переносом данных. ИИ добавляет когнитивные функции: предсказание, классификацию, оптимизацию. В бухгалтерии ИИ может анализировать исторические данные, чтобы предугадывать ошибки в заполнении форм, а RPA — корректировать их до отправки. В ритейле гиперавтоматизация помогает автоматизировать формирование отчетов: ИИ анализирует продажи, выделяет тренды, а боты обновляют dashboards в реальном времени.
Подробнее как пример инструмента Портал 1С:ИТС
Важный аспект — масштабируемость. Гиперавтоматизация позволяет одновременно обрабатывать тысячи задач, что критично для крупных компаний.
В телекоммуникациях RPA-боты могут обрабатывать запросы клиентов на смену тарифа, а ИИ — генерировать персонализированные предложения на основе их истории использования услуг. Это снижает нагрузку на кол-центры и повышает точность.
У внедрения гиперавтоматизации есть и проблемы. Во-первых, требуется качественная подготовка данных для обучения ИИ-моделей: некорректные данные приводят к ошибкам в распознавании. Во-вторых, интеграция RPA и ИИ в существующие процессы требует пересмотра workflow.
Сотрудники должны научиться работать с системами, где часть решений принимается автоматически.
В-третьих, возникают вопросы безопасности: автоматизированные системы могут стать мишенью для кибератак, особенно если они имеют доступ к конфиденциальным данным.
Тем не менее, преимущества перевешивают риски. Гиперавтоматизация сокращает время выполнения задач на 50-80%, уменьшает количество ошибок и высвобождает персонал для творческой работы. В здравоохранении, автоматизация обработки медицинских записей позволяет врачам уделять больше времени пациентам, а не бумагам. В производстве ИИ-алгоритмы прогнозируют необходимость обслуживания оборудования, а программа автоматически создают заявки на ремонт.
Перспективы гиперавтоматизации связаны с развитием когнитивных технологий. Уже сейчас системы способны обучаться на основе обратной связи: если RPA-бот сталкивается с ошибкой, ИИ анализирует её причину и корректирует алгоритмы. Это делает процессы всё более автономными.
В юриспруденции гиперавтоматизация может использоваться для анализа договоров: ИИ выделяет ключевые пункты, а RPA вносит правки в шаблоны.
Гиперавтоматизация трансформирует бизнес, объединяя скорость RPA с интеллектом ИИ. Она решает не только задачи автоматизации, но и оптимизирует процессы, делает их прозрачными и адаптивными. Компании, внедряющие такие решения, получают конкурентное преимущество за счёт повышения эффективности и снижения издержек. Однако успех зависит от грамотной интеграции технологий, обучения сотрудников и обеспечения безопасности данных.
