Cách AI giúp các tổ chức số hóa kiến ​​thức của nhân viên và tối ưu hóa hoạt động trong thời gian thực

Tại Diễn đàn ARC gần đây, Jim Frazer, Phó chủ tịch ARC, đã phỏng vấn Leslie Rittenberg, Phó chủ tịch quản lý sản phẩm tại Beyond Limits AI, nơi chúng tôi thảo luận về vai trò của AI trong việc giúp các tổ chức số hóa kiến ​​thức của nhân viên và tối ưu hóa hoạt động trong thời gian thực.

Beyond Limits AI bắt đầu trong ngành dầu khí và mở rộng sang các ngành khác yêu cầu số hóa kiến ​​thức để giải quyết nguy cơ mất công việc hoặc kiến ​​thức quan trọng. Công ty giúp các tổ chức phát triển khả năng phục hồi đối với việc nghỉ hưu của lực lượng lao động, thay đổi vai trò và khoảng cách năng lực.

Bà Rittenberg giải thích rằng Beyond Limits AI thu thập kiến ​​thức của nhân viên bằng cách cho phép các tổ chức số hóa kiến ​​thức đó một cách có hệ thống để tối ưu hóa các hoạt động trong thời gian thực. Để giải thích việc nắm bắt kiến ​​thức của công nhân, Rittenberg đã sử dụng một ví dụ từ người sáng lập Beyond Limits AI, người đã phát triển lý luận nhận thức đã đi vào xe thám hiểm sao Hỏa. Công nghệ này cho phép xe thám hiểm đánh giá tình hình xung quanh nó và đưa ra suy luận giống như con người vào thời điểm đó. Tương tự như vậy, trong một nhà máy, một người vận hành đang quản lý nhiều cảm biến thời gian thực với các hạn chế động của nhà máy và những thay đổi về nguyên liệu, yêu cầu họ phải cân bằng nhiều sự đánh đổi cùng một lúc. Beyond Limits AI giúp người vận hành đưa ra các quyết định quan trọng nhanh hơn bằng cách trình bày cho họ kiến ​​thức số hóa ở định dạng có thể đọc được.

Một yếu tố quan trọng khác là số lượng lao động trong lĩnh vực năng lượng đang giảm nhanh chóng. Kiến thức cơ bản và thành thạo hàng thập kỷ có nguy cơ bị mai một khi ngày càng có nhiều chuyên gia sắp nghỉ hưu, mang theo những kiến ​​thức trị giá hàng thập kỷ quá giá trị để biến mất cùng với những người quản lý của nó.

Như bà Rittenberg đã phát biểu: “Giải pháp Beyond Limits giúp thu hẹp khoảng cách thất thoát kiến ​​thức bằng cách nắm bắt và mã hóa kiến ​​thức của nhà điều hành kỳ cựu, sau đó phân phối kiến ​​thức chuyên môn thiết yếu, các phương pháp hay nhất và logic kinh doanh trên toàn bộ tổ chức để kiến ​​thức đó trở thành bất tử, được ghi thành tài liệu và có thể dễ dàng chuyển giao cho thế hệ công nhân sắp tới.”

Rittenberg tiếp tục, khi nói đến việc triển khai, Beyond Limits AI thường bắt đầu với một hệ thống để chỉ ra cách tổ chức có thể đưa ra các quyết định tốt hơn trong thời điểm này trên toàn bộ hệ thống. Ngay cả trong một nhà máy, cũng có các silo—và các đơn vị vận hành, bảo trì, lập kế hoạch và lên lịch khác nhau. Có rất nhiều quyết định được đưa ra phụ thuộc vào việc truy cập đúng dữ liệu và diễn giải nhanh chóng, thấu đáo dữ liệu đó. Công nghệ lập luận nhận thức của Beyond Limits giúp hỗ trợ quá trình ra quyết định khi dữ liệu có thể khó diễn giải–và khi có thể gặp khó khăn khi lựa chọn trong số nhiều đề xuất. Beyond Limits tập trung vào nơi tác động đến quá trình sản xuất nhiên liệu—ngay giao diện giữa các kỹ sư và người vận hành trong nhà máy.

Trong quy trình thực hiện kế hoạch chiến dịch, người điều hành được đưa ra các mục tiêu cần đáp ứng và họ cũng được yêu cầu lựa chọn trong số các tùy chọn. Với những gì họ biết và biển dữ liệu được trình bày trước mắt, họ phải quyết định hành động nào sẽ đạt được mục tiêu của họ tốt nhất tại thời điểm đó. Các cá nhân khác nhau sẽ đưa ra các lựa chọn khác nhau và thành công sẽ phụ thuộc vào nhiều yếu tố, bao gồm mức độ quen thuộc với thiết bị, thời gian phản hồi, hiểu biết về các ưu tiên và phong cách/cách tiếp cận cá nhân để giải quyết vấn đề, chỉ để nêu tên một số. Bằng cách số hóa kiến ​​thức, các tổ chức có thể có một nguồn sự thật, cho phép họ tập trung vào điều quan trọng nhất để nhân viên tuyến đầu thực hiện.

Hệ thống mang đến cho người vận hành dữ liệu phù hợp nhất và đề xuất tập hợp các hành động hiệu quả nhất, xem xét các sự đánh đổi khác nhau. Nó cũng theo dõi mức độ hiệu quả của những hành động đó trong việc đạt được mục tiêu của chúng, làm nổi bật các tình huống mà hành động không được thực hiện để có thể giải quyết các rào cản đối với việc thực hiện hoặc các mục tiêu xung đột. Tính minh bạch này rất có giá trị để tìm ra các trường hợp có thể cải thiện hiệu suất. Cuối cùng, giải pháp sao chép kỹ thuật số các nhà khai thác tốt nhất, mã hóa các phương pháp hay nhất về kỹ thuật và tối ưu hóa hiệu suất thời gian thực để tăng lợi nhuận.

Rittenberg tuyên bố rằng việc thực hiện là một quá trình lặp đi lặp lại và bà nhấn mạnh tầm quan trọng của việc phát triển công dân. Những người làm việc tại nhà máy, chẳng hạn như người vận hành hoặc kỹ sư giỏi nhất, có thể cộng tác và xây dựng dựa trên kiến ​​thức, giúp nắm bắt các cơ hội ở phía sau và lặp lại chúng. Mặc dù không chắc có được kiến ​​thức số hóa 100% ngay lần đầu tiên, nhưng quá trình lặp đi lặp lại cho phép cải thiện theo thời gian. Rittenberg đã đưa ra một ví dụ về cách Trí tuệ nhân tạo của Beyond Limits đã giúp một nhà máy lọc dầu lớn phức tạp và tạo ra nhiều thay đổi như thế nào. Bằng cách tập trung vào một hệ thống cụ thể và lặp đi lặp lại trong vài tháng, nhà máy lọc dầu liên tục đạt được kế hoạch thương mại và cải thiện hơn 17% trong hai tháng đầu tiên.

Rittenberg thừa nhận rằng một số người bị choáng ngợp khi triển khai các sản phẩm phần mềm lớn như AI, nhưng quy trình lặp đi lặp lại cho phép các tổ chức nắm bắt cơ hội và cải thiện theo thời gian.

Frazer nói thêm rằng niềm tin được xây dựng theo thời gian khi tổ chức áp dụng phương pháp gia tăng, điều này rất quan trọng trong việc xây dựng mối quan hệ giữa công nghệ và người lao động. Sự tin tưởng đặc biệt là một câu hỏi hóc búa trong AI, vì các chuyên gia trong lĩnh vực năng lượng và công nghiệp rất e ngại khi dựa vào kết quả do một cỗ máy hoạt động như hộp đen tạo ra—thiếu minh bạch về cách thức đạt được những kết quả này. Những rủi ro là quá đáng kể.

Rittenberg trả lời: “Đây là nơi Trí tuệ nhân tạo nhận thức—một nguyên lý chính trong sản phẩm của Beyond Limits—tăng thêm giá trị, bằng cách cung cấp các giải pháp trí tuệ nhân tạo có thể giải thích được với các lộ trình kiểm tra rõ ràng để con người dễ dàng hiểu và áp dụng một cách nhất quán. Điều này cũng có nghĩa là các ngành được quản lý chặt chẽ như năng lượng, hoạt động trong những môi trường đòi hỏi khắt khe nhất và làm việc với dữ liệu có độ nhạy cao, sẽ có thể tin tưởng vào Trí tuệ nhân tạo nhận thức để tối ưu hóa các hoạt động hiện tại của họ.”

Tóm lại, Beyond Limits AI giúp các tổ chức số hóa kiến ​​thức và tối ưu hóa hoạt động trong thời gian thực. Cách tiếp cận của công ty bao gồm một quá trình lặp đi lặp lại, cộng tác và phát triển công dân, cho phép các tổ chức nắm bắt cơ hội và cải thiện theo thời gian. Bằng cách số hóa kiến ​​thức, các tổ chức có thể có một nguồn sự thật và tập trung vào điều quan trọng nhất để nhân viên tuyến đầu thực hiện. Cách tiếp cận gia tăng xây dựng niềm tin giữa công nghệ và người lao động, làm cho nó trở thành một khía cạnh thiết yếu của việc triển khai.