Դոկտոր Սեմ Չժենգ, DeepHow – Հարցազրույցների շարքի գործադիր տնօրեն և համահիմնադիր

Սեմ Չժենգ, գործադիր տնօրեն և համահիմնադիր DeepHow, գլխավորում է արագ զարգացող ստարտափը, որն աջակցում է հարգելի ներդրողների: DeepHow-ը հեղափոխում է հմուտ աշխատուժի վերապատրաստումը նորարարական, AI-ի վրա աշխատող, տեսակենտրոն գիտելիքների հավաքագրման և փոխանցման հարթակով:

Մինչ DeepHow-ը, Սեմը ավելի քան մեկ տասնամյակ նվիրել էր Siemens-ին` առաջ մղելով թվային նորարարությունը տարբեր ոլորտներում: Նրա ուշագրավ նախագծերը, ինչպիսին է Cloud Digital Inspection Jacket-ը, զգալիորեն բարելավել են տեխնիկական գիտելիքների փոխանակումը, արդյունավետությունը և օգտագործողի փորձը՝ իր թիմին վաստակելով հեղինակավոր Siemens Innovation Award-ը:

Միաժամանակ, Սեմը ծառայում է որպես հոգեբանության օժանդակ պրոֆեսոր Ցինհուա համալսարանում և ունի Ph.D. Ինժեներական հոգեբանության ոլորտում և վիճակագրության մագիստրոսի կոչում Իլինոյսի համալսարանում, Ուրբանա-Շամպայնում:

Դուք հոգեբանության և վիճակագրության ոլորտում ունեք կրթական կրթություն, ինչպե՞ս անցաք տեսանյութերի և մեքենայական ուսուցման վրա կենտրոնանալուն:

Հոգեբանության և վիճակագրության մեջ իմ նախադրյալն իրականում ծառայում էր որպես բնական ճանապարհ դեպի մեքենայական ուսուցման և տեսակենտրոն հարթակների հարթություն: Հոգեբանության ուսումնասիրությունը իմ հիացմունքն առաջացրեց մարդկային մտքով և բանականությամբ, մասնավորապես հմտությունների ուսուցման և փորձաքննության զարգացման գործընթացով: Միևնույն ժամանակ, վիճակագրությունը մաթեմատիկական հիմք է ստեղծել արհեստական ​​նեյրոնային ցանցերի ուսումնասիրության համար՝ ոգեշնչված մեր կենսաբանական ուղեղից:

Այսօրվա թվային դարաշրջանում տեսանյութերը հայտնվել են որպես ավելի գրավիչ, ինտերակտիվ և արդյունավետ ուսուցման միջոց: Այս տեղաշարժն ակնհայտ է YouTube-ի և TikTok-ի նման հարթակներում, որտեղ օգտատերերը, հատկապես երիտասարդ սերունդը, ժամեր են ծախսում և սովորում տեսաբովանդակությունից:

Այնուամենայնիվ, ուսուցողական կամ ինչպես վարվել տեսանյութերի ստեղծման ավանդական գործընթացը, հատկապես մոնտաժային մասը, ժամանակատար և աշխատատար է: Մի քանի րոպե տևողությամբ կարճ տեսանյութը կարող է ժամեր բծախնդիր աշխատանք պահանջել: Գիտակցելով այս անարդյունավետությունը և ուսուցման փորձը բարձրացնելու ներուժը՝ իմ համահիմնադիրները և ես որոշեցինք օգտագործել արհեստական ​​ինտելեկտի (AI) և մեքենայական ուսուցման ուժը՝ արագացնելու տեսանյութերի ստեղծման գործընթացը:

AI-ով աշխատող մեր վիդեո հարթակը կարող է աշխատատար աշխատանքի ժամերը վերածել ընդամենը րոպեների՝ կտրուկ բարելավելով արդյունավետությունը՝ չվնասելով արդյունավետությունը: Ըստ էության, իմ ակադեմիական հիմքը՝ հասկանալու մարդկային ճանաչողությունը և այն ընդօրինակող վիճակագրական մոդելները, օգնեցին ճանապարհ հարթել այս նորարար ձեռնարկության համար:      

Դուք ունեք բազմաթիվ արտոնագրեր ձեր անվան տակ, ո՞րն է ամենակարևորը, որի վրա աշխատել եք:

Իմ բոլոր արտոնագրերը կենտրոնացած են մարդկային կատարողականությունը բարձրացնելու համար տեխնոլոգիայի օգտագործման վրա: Siemens-ում իմ պաշտոնավարման ընթացքում մեկ նշանավոր նախագիծ ներառում էր պրոֆեսոր Սթիվեն Հոքինգի լուծման վրա աշխատելը: Մենք մշակել ենք ինտուիտիվ աչք մուտքագրելու մեթոդ՝ օգնելու ԱԼՍ-ով հիվանդներին, որը նման է պրոֆեսոր Հոքինգի վիճակին: Այս նորարար աշխատանքն այժմ սպասվող արտոնագրի մի մասն է:

Այնուամենայնիվ, ամենակարևոր արտոնագիրը, որին ես նպաստել եմ, վերջին արտոնագիրն է. Արդյունաբերական և արտադրական կազմակերպությունների համար տեխնոլոգիական արհեստական ​​ինտելեկտի վրա հիմնված գեներատիվ կառավարման հարթակը:

Ահա հակիրճ ակնարկ.

Մեր գյուտը ներկայացնում է ժամանակակից գեներատիվ AI լուծում, որը հատուկ հարմարեցված է արդյունաբերական և արտադրական կազմակերպությունների համար: Այն արդյունավետորեն գրավում, կազմակերպում և տարածում է ինչպես ինստիտուցիոնալ, այնպես էլ ցեղային գիտելիքները, որոնք հատում են այնպիսի ոլորտներ, ինչպիսիք են արհեստական ​​ինտելեկտը, մեքենայական ուսուցումը, վերապատրաստումը և զարգացումը և գիտելիքների կառավարման համակարգերը:

Արդյունաբերական և արտադրական ոլորտները հաճախ բախվում են հսկայական մարտահրավերների՝ կրիտիկական գիտելիքներ ձեռք բերելու, կազմակերպելու և փոխանակելու հարցում: Աշխատակիցների շրջանառության բարձր տեմպերը, բարդ գործընթացները և հմտությունների բարձրացման մշտական ​​կարիքը մեծացնում են այս դժվարությունները: Գիտելիքի կառավարման ավանդական մեթոդները հաճախ ծանր են, ժամանակատար և զուրկ են ճկունությունից, ինչը պահանջում է ավելի առաջադեմ լուծում:

Մեր գեներատիվ AI լուծումը օգտագործում է սեփականության ալգորիթմներ և մեքենայական ուսուցման տեխնիկա՝ պարզեցնելու համար վիդեո վրա հիմնված ստանդարտ գործառնական ընթացակարգերի (SOPs) ստեղծումը, օպտիմիզացնելու աշխատանքային հոսքերը և հեշտացնելու AI-ի վրա հիմնված զրույցի գործառույթների միջոցով տեղեկատվության արագ և արդյունավետ հասանելիությունը: Իր հարմարվողականության և մասշտաբայնության շնորհիվ մեր լուծումը համապատասխանում է արտադրական համատեքստերի լայն շրջանակին:

Կարո՞ղ եք կիսվել DeepHow-ի ծագման պատմությունով:

Նախքան DeepHow-ի գործարկումը, ես աշխատում էի մեր մյուս հիմնադիրների՝ Պատրիկ Մատոս դա Սիլվայի և Վեյ-Լյան Կաոյի կողքին Siemens-ում՝ ղեկավարելով մի շարք թվային նորարարական նախագծեր արդյունաբերական և արտադրական ոլորտներում: Մեր ճանապարհորդությունը մեծ թռիչք կատարեց, երբ մենք միացանք Techstars Mobility Accelerator-ին Դեթրոյթում 2018 թվականին: Փորձը, ըստ էության, ճամբար էր, որն օգնում էր մեզ վավերացնել մեր գաղափարը, բացահայտել բացերը և կապ հաստատել պոտենցիալ ներդրողների, գործընկերների և դաստիարակների հետ:

Մենք տեսանք հմտությունների և փորձի արժեքը, որոնք մարդիկ մշակել էին տարիների ընթացքում, բայց կար մեկ խնդիր. չկար այս փորձը գրավելու և կիսելու իսկապես արդյունավետ միջոց: Մենք նկատեցինք, թե որքան արագ է զարգանում տեխնոլոգիան, և մտքովս անցավ, որ այն մեթոդները, որոնք մենք օգտագործում էինք աշխատակիցների վերապատրաստման համար, չեն պահպանվել: Մենք դեռ հիմնվում էինք հնացած, ժամանակատար մեթոդների վրա, որոնք արդյունավետ չէին և, անկեղծ ասած, բավականաչափ գրավիչ չէին:

Ես հասկացա, որ կա եզակի հնարավորություն՝ համատեղելու արհեստական ​​ինտելեկտի և տեսատեխնոլոգիայի առաջընթացը, որպեսզի ամբողջությամբ փոխենք, թե ինչպես ենք մենք տեղեկատվություն ենք հավաքում, կառուցվածքում և կիսում: Այսպիսով, մենք ձեռնամուխ եղանք ստեղծելու DeepHow հարթակ, որտեղ ընկերությունները կարող են ստեղծել զարմանալի ուսումնական տեսանյութեր տանը և պահպանել վերահսկողությունը: Այս գաղափարն իրագործելու համար մենք ստեղծեցինք «Ստեֆանի» AI համակարգ: Ստեֆանին մեր լուծման հիմքն է՝ գրավելով փորձագետների գիտելիքները և ստեղծելով գիտելիքների շտեմարան: Այն ստեղծում է քայլ առ քայլ ինտերակտիվ տեսանյութեր՝ նոր և քիչ փորձառու աշխատակիցների համար ուսուցման գործընթացը արագացնելու համար:

AI աշխատանքային հոսքի ինդեքսավորման և սեգմենտավորման միջոցով մեզ հաջողվել է տասն անգամ ավելի արագ ստեղծել տեսաբովանդակություն և բարելավել աշխատուժի աշխատանքը 25%-ով:

Մենք երկար ճանապարհ ենք անցել վաղ օրերից, բայց մեր առաքելությունը դեռ նույնն է: Մենք պարտավորվում ենք օգնել ընկերություններին օգտագործել իրենց հարուստ ինստիտուցիոնալ գիտելիքներն ու փորձը և հնարավորություն տալ իրենց աշխատակիցներին շարունակաբար սովորել և աճել: Դա հուզիչ ճանապարհորդություն է:

Որո՞նք են աշխատավայրի որոշ մարտահրավերներ, որոնք լուծում է DeepHow-ը:

Գիտելիքների փոխանցումՑանկացած աշխատավայրում հմտությունների և գիտելիքների փոխանցումը, հատկապես փորձառու աշխատակիցներից նոր ընդունված կամ պակաս փորձառու անձնակազմին, կարող է բավականին դժվար լինել: Մենք հնարավորություն ենք տվել հավաքել և կառուցվածքավորել այդ գիտելիքներն այնպես, որ հեշտ է կիսվել, բաժանվել հատվածների և հեշտ ընկալելի:

Վերապատրաստման արդյունավետությունԱվանդական մարզումները կարող են հոգնեցուցիչ լինել, չէ՞: Երկար ժամեր, դժվար է տեղեկատվություն պահելը. դա միշտ չէ, որ ամենաարդյունավետ գործընթացը: DeepHow-ի միջոցով աշխատակիցները կարող են սովորել իրենց սեփական արագությամբ և այնպիսի ձևով, որն ավելի լավ է հարմարեցված իրենց յուրահատուկ ուսուցման ոճին: Մեր նպատակն է մարզվելը դարձնել ցավոտ և հաճելի:

Հմտությունների բացըԵրբեմն, պարզելով, թե որտեղ են ձեր թիմերի հմտությունների բացերը, կարող է նմանվել խոտի դեզում ասեղ գտնելու փորձերին: Դա մեկ այլ բան է, որով մենք կարող ենք օգնել: Մեր հարթակը օգտագործում է վերլուծություն՝ ցույց տալու համար, թե որտեղ կա ուսուցման բացը և հնարավորություն է տալիս վերապատրաստման թիմերին կամրջել դա՝ ստեղծելով իրենց անհրաժեշտ հատուկ բովանդակությունը:

Հնացած ուսումնական նյութերՉէ՞ որ ամեն ինչ արագ է փոխվում: Ստանդարտներ և ընթացակարգեր, դրանք բոլորն անընդհատ զարգանում են: Դե, մենք հոգ ենք տանում, որ ձեր ուսումնական նյութերը երբեք հետ չեն մնա: Խմբագրումը և թարմացումը արագ և ցավազուրկ են, և կարողանալով կիսվել այդ թարմացումներով տարբեր վայրերում և վերնաշապիկներում՝ պարզ հմտությունների հանձնարարությամբ, այնպես որ ոչ ոք չի մնա առանց ամենաարդի տեղեկատվության:

Ուսուցում ըստ պահանջիՀարմարավետությունը թագավոր է: Յուրաքանչյուր ոք ցանկանում է մուտք ունենալ դեպի այն, ինչ իրեն պետք է, երբ դա իրեն պետք է: Դա DeepHow-ի հիմքում ընկած փիլիսոփայությունն է: Մենք կարծում ենք, որ ուսուցումը չպետք է լինի պլանավորված իրադարձություն, որը խանգարում է ամբողջ օրը, այլ ճկուն ռեսուրս, որն այնտեղ է, երբ դրա կարիքը կա: Տեղով և ժամանակով սահմանափակված լինելն իդեալական չէ: Պետք է կոնկրետ ինչ-որ բան սովորել հենց հիմա: Որոնել և դիտել: Ավելի հեշտ չէր կարող լինել:

Աշխատակիցների ներգրավվածության խթանումՄենք բոլորս գիտենք, որ մարզումները երբեմն կարող են լինել ամենահետաքրքիրը: Բայց դա բացարձակապես չպետք է լինի այսպես. DeepHow-ն ստեղծողներին հնարավորություն է տալիս ստեղծագործ լինել: Սովորելը պետք է լինի զվարճալի, գրավիչ և հաճելի փորձ:

Հաղորդակցության խթանումՀաղորդակցությունը կարող է բարդ լինել, հատկապես, երբ գործ ունենք բարդ գործընթացի կամ ընթացակարգի հետ: Մեր հարթակը հեշտացնում է հաղորդակցությունը՝ թույլ տալով քայլ առ քայլ ուղեցույցներ, որոնք թույլ են տալիս աշխատակիցներին հեշտությամբ մարսել և հասկանալ առաջադրանքը՝ խթանելով հստակ և հետևողական հաղորդագրությունները ամբողջ տախտակում: Մեր հարթակը նաև հասկանում, թարգմանում և արտագրում է մոտ 50 լեզուներով և հաշվում: Միայն այս հատկանիշն ապացուցել է, որ այն ամենաարժեքավոր գործիքներից մեկն է, որոնք ունեն շատ ընկերություններ: Ինչ-որ մեկին թույլ տալ սովորել իր մայրենի լեզվով, ապահովում է ավելի լավ հասկացողություն և բարձրացնում է բարոյականությունը:

Ինչպե՞ս է DeepHow-ն թույլ տալիս ձեռնարկություններին ստեղծել հարմարվողական վերապատրաստման ծրագիր:

Դիտարկենք մարզումների ավանդական միջավայրը. Դուք ունեք ստատիկ նյութեր, կոշտ ժամանակացույցեր և բոլորին հարմար մոտեցում: Այժմ այս մեթոդները հաշվի չեն առնում, որ յուրաքանչյուրը սովորում է տարբեր կերպ և տարբեր տեմպերով: Նրանք մասշտաբային կամ ճկուն չեն՝ հարմարեցնելու արագ փոփոխվող լանդշաֆտը կամ աշխատողների անհատական ​​առաջընթացը: Սրանք էական ցավոտ կետեր են ցանկացած ձեռնարկության համար, չէ՞:

Հենց այստեղ է մտնում DeepHow-ը: Մենք օգնում ենք ձեզ շրջել սցենարը այս խնդիրների վերաբերյալ: Մենք բիզնեսներին հնարավորություն ենք տալիս զարգացնել արագաշարժ վերապատրաստման ծրագրեր, որոնք դինամիկ են, անհատականացված և բարձր արձագանքում բիզնեսի կարիքներին և աշխատակիցների ուսուցման ձևերին: 

Մեր պլատֆորմը հավաքում է փորձագիտական ​​գիտելիքներ՝ հեշտ հետևելու համար, տեսանյութի վրա հիմնված ուսուցման մոդուլներում: Բայց մենք դրանով չենք սահմանափակվում: Մենք օգտագործում ենք AI-ի ուժը՝ վերլուծելու աշխատակիցների փոխազդեցությունը այս մոդելների հետ՝ հնարավորություն տալով ավելի խորը պատկերացում կազմել այն մասին, թե որտեղ են մնում ձեր հմտությունների բացերը: Խոսքը թույլ կողմերը ուժեղ կողմերի վերածելու և փորձագիտական ​​առանձին ոլորտներն օգտագործելու մասին է՝ շարունակական ուսուցման մշակույթը խթանելու համար: 

Ի՞նչ դեր է խաղում DeepHow-ն աշխատավայրում անվտանգության բարձրացման գործում:

Անվտանգությունը ցանկացած աշխատավայրի կարևորագույն կողմն է, սակայն հաճախ դժվար է այն ճիշտ ձևակերպել, ինչը հանգեցնում է դժբախտ պատահարների և կանոնակարգերի խախտումների: Սա, ցավոք, ճիշտ է այնպիսի ոլորտներում, ինչպիսիք են արտադրությունը, շինարարությունը կամ առողջապահությունը, որտեղ նույնիսկ փոքր բացթողումը կարող է զգալի հետևանքներ ունենալ:

Այսպիսով, որտեղ է DeepHow-ը տեղավորվում այս նկարում: Դե, մենք կրքոտ ենք ապահովելու, որ անվտանգության պրակտիկաները հստակորեն ըմբռնվեն և հետևողականորեն իրականացվեն ամբողջ խորհրդի կողմից:

Մենք դա անում ենք՝ տրամադրելով հարթակ, որտեղ ընկերությունները կարող են հեշտությամբ ներգրավել և կիսել փորձագիտական ​​գիտելիքները անվտանգության արձանագրությունների վերաբերյալ: Հին դպրոցական, դժվարին հետևող ձեռնարկների փոխարեն մենք առաջարկում ենք ինտերակտիվ, քայլ առ քայլ վիդեո ուղեցույցներ: Դրանք պարզ են, հեշտ ընկալելի և ամենակարևորը` հասանելի ցանկացած պահի, ցանկացած վայրում: Սա նշանակում է, որ աշխատակիցները երբեք արդարացում չունեն անվտանգության վերջին արձանագրություններին արդի չմնալու համար: Անվտանգությունը միշտ պետք է լինի առաջնահերթություն, և բոլորն արժանի են աշխատանքի ընթացքում ապահով զգալու:

Ինչպե՞ս է օգտագործվում Generative AI-ն, որպեսզի դա տեղի ունենա:

Մեր Generative AI-ի վրա հիմնված նոու-հաու կառավարման պլատֆորմի հիմքում՝ «Maven»-ը, գտնվում է նորարարական հնարավորությունների հավաքածուն, որն ուղղված է հեղափոխելու արդյունաբերական և արտադրական կազմակերպությունների՝ իրենց ինստիտուցիոնալ և ցեղային գիտելիքները գրավելու, կառավարելու և կիսելու ձևը: Maven-ը օգտագործում է սեփականության ալգորիթմներ և առաջադեմ մեքենայական ուսուցման տեխնիկա՝ մի շարք գործընթացներ պարզեցնելու և բարելավելու համար.

1. Հեշտացված վիդեո SOP-ի ստեղծումՕգտագործելով մեր եզակի Generative AI ալգորիթմները՝ Maven-ն օգնում է վիդեո նկարահանման ուղեցույցների և պատմվածքների սցենարների ավտոմատ ստեղծմանը: Սա հեշտացնում է բարձրորակ վիդեո SOP-ների ստեղծմանը հետևողականորեն՝ սահմանելով արդյունաբերության նոր ստանդարտ:
2. Աշխատանքի արդյունավետ օպտիմիզացումՕգտագործելով մեքենայական ուսուցման առաջադեմ տեխնիկան՝ Maven-ի աշխատանքային հոսքի վիզուալիզացման գործիքները օգտվողներին հնարավորություն են տալիս պարզեցնել բարդ առաջադրանքները՝ այդպիսով խթանելով արտադրողականությունը՝ օգտագործողի համար հարմար ինտերֆեյսների և AI-ի խելացի հավելվածների միջոցով:
3. Ռազմավարական գիտելիքների քարտեզագրումMaven-ի AI ալգորիթմներն օգնում են կազմակերպություններին քարտեզագրել կարևոր գիտելիքները, բացահայտել գիտելիքների բացերը և բացահայտել բովանդակության կարևոր հնարավորությունները: Սա հանգեցնում է նպատակային ուսումնական նյութերի մշակմանը, որոնք եզակիորեն հարմարեցված են հմուտ աշխատուժի կարիքներին:
4. AI-ի ընդլայնված զրույցի հատկությունԲնական լեզվի մշակման առաջադեմ ալգորիթմների շնորհիվ Maven's AI Chat-ը օգտվողներին հնարավորություն է տալիս արագ և արդյունավետ կերպով մուտք գործել անհրաժեշտ տեղեկատվություն՝ օգտագործելով բնական լեզվի հարցումները:
5. Մուլտիմոդալ բովանդակության ստեղծումԱյն իրավիճակներում, երբ գրավոր SOP-ն անհասանելի է, Maven-ը կարող է վերլուծել վիդեո բովանդակությունը և ստեղծել մուլտիմոդալ բովանդակություն, օրինակ՝ քայլ առ քայլ վիդեո SOP-ներ, տեքստային SOP-ներ և աշխատանքային հոսքի դիագրամներ՝ դրանով իսկ պարզեցնելով բովանդակության ստեղծման գործընթացը:

Ամուսնացնելով առաջադեմ Generative AI-ն գիտելիքների կառավարման վերջին ռազմավարությունների հետ՝ Maven-ը կազմակերպություններին առաջարկում է եզակի գործիք՝ օգտագործելու իրենց հմուտ աշխատուժի ներուժը՝ խթանելով շարունակական բարելավումը և նորարարությունը:

Կա՞ն արդյոք այլ տեսակի մեքենայական ուսուցման ալգորիթմներ, որոնք օգտագործվում են:

Իրոք, DeepHow-ն օգտագործում է մի շարք բարդ մեքենայական ուսուցման ալգորիթմներ և AI տեխնիկա բնական լեզվի մշակման (NLP) և համակարգչային տեսողության ոլորտներում: Այս տեխնիկան, ինչպես վերահսկվող, այնպես էլ առանց վերահսկման, հիմք է հանդիսանում մեր սեփական, տիրույթին հատուկ AI տեխնոլոգիայի հիմքում, որը վերապատրաստվել և օպտիմիզացվել է արդյունաբերական և արտադրական հատվածի համար: Կիրառման հիմնական ոլորտները ներառում են.

1) Աշխատանքային հոսքերի սեգմենտացիանՄենք օգտագործում ենք մեքենայական ուսուցման ալգորիթմներ՝ տեսանյութերում նկարահանված բարդ, չկառուցված առաջադրանքների ցուցադրումից կարևոր տեղեկատվություն և քայլեր հանելու համար: Սա մեզ հնարավորություն է տալիս բարդ ընթացակարգերը բաժանել կառավարելի, ուսուցանվող քայլերի:

2) Multimodal Step EmbeddingՄոդելավորելով «ակտիվության գենոմը»՝ մենք ի վիճակի ենք վերակազմավորել հրահանգները և աշխատանքային հոսքի ուղեցույցը՝ ավելի լավ հարմարեցնելու կոնկրետ գործառնական համատեքստերին:

3) Cross-Modality RetrievalՄենք օգտագործում ենք վիդեո որոնման առաջադեմ տեխնիկա՝ հեշտացնելու բազմալեզու, հմտությունների վրա հիմնված բովանդակության որոնումը: Սա թույլ է տալիս օգտվողներին մուտք գործել համապատասխան տեղեկատվություն ավելի մեծ արդյունավետությամբ և ճշգրտությամբ:

4) նոու-հաու քարտեզագրումՄենք կառուցում ենք գիտելիքների գրաֆիկ, որը տեսողականորեն ներկայացնում է կազմակերպության հիմնական իրավասությունները: Այս քարտեզագրումը թույլ է տալիս ընկերություններին հստակորեն բացահայտել իրենց գիտելիքների ակտիվները՝ հնարավորություն տալով կատարելագործման և վերապատրաստման ավելի արդյունավետ ռազմավարություններ:

Մեքենայական ուսուցման այս առաջադեմ տեխնիկան, զուգակցված արդյունաբերական և արտադրական ծառայությունների վրա մեր ուշադրության հետ, թույլ է տալիս մեզ համապարփակ լուծում առաջարկել այս ոլորտների կազմակերպությունների առջև ծառացած եզակի մարտահրավերներին:

Այն ընկերությունների համար, ովքեր ցանկանում են սկսել, ի՞նչ գործընթաց է ընթանում:

Մենք նախագծել ենք մեր պլատֆորմը՝ նկատի ունենալով պարզությունը, այնպես որ ձեր ընկերության մուտքը պարտադիր չէ, որ բարդ լինի: Իրականում, ավելի քան 80+ ձեռնարկություններ և ՓՄՁ հաճախորդներ հաջողությամբ տեղակայել են մեր լուծումները ավելի քան 400 կայքերում 24 երկրներում՝ 6 մայրցամաքներում: 

Նախ, մեր թիմերը կհանդիպեն և կխոսեն ձեր ընկերության հատուկ կարիքների և ցավոտ կետերի մասին: Մենք ցանկանում ենք հասկանալ ձեր նպատակները, ուսուցման մարտահրավերները, որոնց հետ բախվում եք, ձեր աշխատուժի համար անհրաժեշտ հմտությունների տեսակը՝ ամբողջ պատկերը: 

Հաջորդը, մենք ձեզ ուղղորդում ենք ձեր փորձագետների գիտելիքները ձեռք բերելու գործընթացում: Սա կարող է վերաբերել ցանկացած գործընթացի կամ հմտության, որը կարևոր է ձեր ընկերության համար: Մեր թիմը կօգնի ձեզ ստեղծել այս քայլ առ քայլ վիդեո ուղեցույցները՝ օգտագործելով DeepHow-ի ինտուիտիվ գործիքները:

Մեր թիմն այնտեղ է, որպեսզի աջակցի ձեզ ամեն քայլափոխի` սկզբնական կարգավորումից մինչև ձեր վերապատրաստման ծրագրի շարունակական օպտիմալացում: Մենք այստեղ ենք ձեզ հետ համագործակցություն ձևավորելու և ձեր աշխատուժի հմտություններն ու արդյունավետությունը բարձրացնելու համար: Պարզապես այցելեք DeepHow.com ստանալ սկսել.

Կա՞ որևէ այլ բան, որը կցանկանայիք կիսվել DeepHow-ի մասին:

DeepHow-ի հիմքում ընկած է հստակ, ազդեցիկ առաքելություն. մենք նպատակ ունենք հզորացնել յուրաքանչյուր հմուտ աշխատողի դառնալ փորձագետ: Մենք ձգտում ենք գիտելիքների փոխանցումն ու ուսուցումը դարձնել անխափան, գրավիչ և ծախսարդյունավետ՝ օգտագործելով AI-ի փոխակերպող ուժը: Մենք համոզված ենք, որ տեխնոլոգիան պետք է մեծացնի մարդկային կարողությունները, ոչ թե փոխարինի դրանք: Այս սկզբունքով է առաջնորդվում այն ​​ամենը, ինչ մենք անում ենք:

Մեր արագ զարգացող տեխնոլոգիական լանդշաֆտում այս առաքելությունն ավելի արդիական է, քան երբևէ: Անցումը դեպի թվային փոխակերպում և Արդյունաբերություն 4.0 արդիականացրել է արտադրությունը՝ ներդնելով առաջադեմ տեխնոլոգիաների մի շարք: Այս նորամուծությունները զգալիորեն փոխել են աշխատանքի պահանջները՝ պահանջելով աշխատողներից ձեռք բերել նոր տեխնիկական հմտություններ՝ այս բարդ մեքենաները գործարկելու, պահպանելու և օպտիմալացնելու համար: Փոփոխությունների տեմպն այնքան արագ է, որ վերապատրաստման ավանդական մոտեցումները դժվարությամբ են պահպանում, ինչը հանգեցնում է հմտությունների անընդհատ ընդլայնման:

Մեր նպատակն է լուծել այս մարտահրավերը դեմ առ դեմ՝ աշխատողներին հզորացնելով «ավելի լավ կառուցելու»՝ վերապատրաստելով վաղվա գործարանների համար: Ավտոմատացման բարձր մակարդակը նշանակում է, որ ձեռքի աշխատանքի ավելի քիչ կարիք կա. փոխարենը, ուշադրությունը փոխվում է առաջադեմ տեխնոլոգիական համակարգերի շահագործման մեջ աշխատողների փորձառության և ինտուիցիայի օգտագործման վրա:

Գործարանները զգալիորեն զարգացել են վերջին տասնամյակի ընթացքում՝ ռոբոտաշինության, կոբոտիկայի և անալիտիկ տեխնոլոգիաների ինտեգրմամբ, որոնք շարունակաբար օպտիմալացնում են արտադրանքը և նվազագույնի են հասցնում թափոնները: Այս տեխնոլոգիաները կառավարելու համար կարևոր է բարձր որակավորում ունեցող աշխատուժը:

DeepHow-ն տրամադրում է վերապատրաստման ժամանակակից մեթոդոլոգիա՝ արտադրողներին հնարավորություն տալով ներգրավել տաղանդներ, լրացնել սկզբնական մակարդակի պաշտոնները և աստիճանաբար կատարելագործել աշխատողներին՝ արտադրության, լոգիստիկայի և պլանավորման ոլորտում առաջադեմ դերերի համար: Շեշտը դնելով ժամանակակից, գրավիչ ուսուցման վրա՝ մենք օգնում ենք արտադրության ընկալումը փակուղային կարիերայից տեղափոխել դինամիկ, տեխնոլոգիական ոլորտ՝ անսահման հնարավորություններով:

Շնորհակալություն հիանալի հարցազրույցի համար, այն ընթերցողները, ովքեր ցանկանում են ավելին իմանալ, պետք է այցելեն DeepHow.