АНО «Национальный центр компетенций по информационным системам управления холдингом» разработала два прикладных ИИ-сервиса – сервис автоматизированного формирования документации и сервис построения концептуальной модели данных функционального блока ERP. Они решают трудоемкие задачи, ранее выполнявшиеся аналитиками вручную.
АНО «НЦК ИСУ» завершила создание двух сервисов для автоматизации работ с ERP-системами: подготовки эксплуатационной документации и построения концептуальных моделей данных. По результатам тестирования и первых применений они позволили сократить подготовку документации с недель до часов, а разработку концептуальной модели – с 6–8 недель до примерно одной недели. Результаты проходят автоматические проверки и контроль специалистов.
Оба сервиса развернуты на сервере заказчика и доступны через веб-интерфейс. Пользователь загружает исходные материалы, запускает обработку и получает готовый результат. Решения представляют собой законченные прикладные сервисы, а не библиотеки или универсальные инструменты разработки.
Сервис формирования документации создает три документа: пользовательскую инструкцию, справочник объектов системы и перечень вопросов к владельцам процессов. Второй сервис формирует концептуальную модель данных выбранного функционального блока ERP и итоговый документ с результатами анализа.
Сервисы призваны сократить трудоемкость двух задач, требующих значительного участия аналитиков. Первая – поддержание документации в актуальном состоянии. Ручное описание крупной конфигурации занимает недели, в течение которых система может измениться. Автоматизация сокращает интервал между анализом конфигурации и выпуском документов.
Вторая – подготовка концептуальных моделей данных. При такой работе аналитики изучают документацию ERP-систем, сопоставляют терминологию поставщиков и связывают объекты систем с процессами заказчика. В используемом массиве исходных материалов насчитывается около 114 тысяч фрагментов. Работа с таким объемом требует не только поиска и сопоставления информации, но и подтверждения выводов ссылками на первоисточники.
В основе сервисов лежит комбинированная архитектура: основная логика реализована программным кодом на Python, а языковые модели используются на отдельных этапах анализа и подготовки текста. Собственные языковые модели в рамках разработки не создаются.
Сервис формирования документации работает в закрытом контуре заказчика. Из 15 этапов обработки 11 выполняются без обращения к языковой модели; для генерации текста используется локальная модель. Сервис построения концептуальной модели включает серверную часть, веб-интерфейс, файловое хранилище и очередь заданий. Поиск по исходным материалам реализован с помощью алгоритма BM25, без использования векторной базы данных.
Основной сценарий работы сервисов – не ответы на отдельные вопросы, а выполнение последовательности операций с выпуском законченного результата: комплекта документации или структурированной модели данных. Участие языковых моделей ограничено заданными задачами, а решения специалистов учитываются в предусмотренных контрольных точках.
Ключевой принцип обоих решений - это прослеживаемость: возможность установить, на каких исходных данных основан результат, и проверить его до включения в итоговые материалы.
В сервисе формирования документации языковая модель получает карточку подтвержденных фактов. Использованные в тексте наименования сверяются с данными этой карточки. Перед сборкой документов выполняются шесть автоматических проверок, в том числе проверка оформления по требованиям ГОСТ.
В сервисе концептуального моделирования утверждения сопровождаются цитатами из исходных документов. Система проверяет дословное совпадение цитат с источниками; утверждения, не прошедшие предусмотренные проверки, не включаются в результат. Дополнительно предусмотрены четыре контрольные точки с участием специалиста. Его решения имеют приоритет и сохраняются при повторной обработке материалов.
При обработке тестовой конфигурации сервис формирования документации проанализировал 43 тысячи файлов. Конфигурация включала 69 документов и 185 справочников. В ходе обработки было выполнено 730 обращений к языковой модели и сформирована пользовательская инструкция объемом 328 страниц. Подготовка заняла часы вместо недель ручной работы.
Срок подготовки концептуальной модели сократился с 6–8 недель до примерно одной недели. При этом значительную часть времени по-прежнему занимают сбор исходной документации и проверка результатов специалистами. Следующий этап развития сервиса документации – установление связей между объектами конфигурации и бизнес-процессами, а также настройка оформления документов под требования заказчика.
В направлении концептуального моделирования запланирована подготовка 23 моделей. Первая модель – для функционального блока «Казначейство» – уже передана на пилотное тестирование.
«Созданные нами сервисы сокращают сроки подготовки документации с нескольких недель до нескольких часов, а концептуальных моделей – с 6–8 недель до примерно одной недели. При этом специалист сосредоточивается на содержательной проверке и принятии итоговых решений. В результате ERP-система перестает быть "черным ящиком": ее документация и модель данных всегда актуальны, прослеживаемы и понятны бизнесу», – отметил генеральный директор АНО «НЦК ИСУ» Кирилл Семион.
АНО «НЦК ИСУ»
АНО «Национальный центр компетенций по информационным системам управления холдингом» (АНО «НЦК ИСУ») была учреждена в 2023 году с целью консолидации компетенций крупнейших российских компаний для создания методологической основы отечественных решений класса СУР – систем управления ресурсами (от англ. ERP, Enterprise Resource Planning) и иных критически важных программных продуктов для промышленности. В состав учредителей организации входят Холдинг РЖД, «Газпром нефть» и Холдинг Т1.
Совместная деятельность крупнейших компаний в рамках работы АНО «НЦК ИСУ» позволит интегрировать лучшие практики управления для создания отечественных систем управления ресурсами и другого критически значимого программного обеспечения. Эти продукты будут способны решать сложные задачи бизнеса и государства и обрабатывать большое количество данных в целях развития ведущих предприятий страны.