I dipendenti DENSO risparmiano tempo grazie all'AI
Situazione aziendale
DENSO Corporation, uno dei maggiori fornitori mondiali di tecnologia e componenti per l'industria automobilistica del Gruppo Toyota, sta lavorando per trasformare il lavoro dei propri dipendenti sfruttando appieno le sue competenze nelle risorse umane e la conoscenza delle tecnologie per l’ambiente di lavoro.
Le informazioni e i dati necessari per la ricerca e lo sviluppo delle tecnologie di processo sono sparsi, richiedendo un lavoro per la loro raccolta e strutturazione. Per risolvere questo problema, DENSO si è affidata ad Avanade per creare un sistema in grado di raccogliere, analizzare e accumulare conoscenze al fine di individuare i problemi operativi.
Soluzione
Abbiamo presentato una prova di concetto (PoC) per risolvere le problematiche legate all'accumulo, alla raccolta e alla conversione dei dati. La soluzione automatizza compiti che precedentemente venivano svolti manualmente e utilizza l'intelligenza artificiale per organizzare i dati non strutturati, come le informazioni tecniche provenienti dal campo.
La PoC combina Microsoft Azure OpenAI e Avanade Insight Discovery, una piattaforma di analisi dei dati che funziona su Azure e utilizza la tecnologia di elaborazione del linguaggio naturale. In particolare:
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Le conoscenze di DENSO sono archiviate in Avanade Insight Discovery e catalogate come dati;
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GPT di Azure OpenAI viene utilizzato come risorsa di analisi e strumento di ricerca per sfruttare la vasta conoscenza e informazione del modello di AI.
Risultati
Le attività che prima venivano eseguite manualmente possono ora essere automatizzate, riducendo così il numero di ore di lavoro necessarie per i dipendenti. Integrando Avanade Insight Discovery, è possibile raccogliere le conoscenze aziendali e promuovere la ricerca e utilizzo delle informazioni in modo più efficace alle esigenze dell’organizzazione.
Per il futuro, i leader di DENSO stanno valutando come applicare questa soluzione alle operazioni aziendali. Attualmente stanno testando l'efficacia con dati campione per valutare le differenze di accuratezza della ricerca tra dati grezzi e strutturati, con l'obiettivo di creare un chatbot interno.
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