Результаты этапа 1 проекта
- Проработаны архитектурные решения по унификации моделей машинного обучения
- Разработана методология ситуативной диагностики непродуктивных функциональных состояний сотрудников
- Проработаны форматы унифицированного взаимодействия существующих серверных компонентов с подсистемой управления прикладными моделями искусственного интеллекта в режиме потоковой обработки данных
- Разработана схема развертывания серверных компонентов в режиме кластера с балансировкой нагрузки и автоматизированным масштабированием вычислительных мощностей при возрастании нагрузки на серверные компоненты
- Разработан план нагрузочного и регрессионного тестирования
- Определен состав входных параметров, подаваемых на вход моделям машинного обучения
- Разработан алгоритм очистки и регуляризации данных для обеспечения консистентности и сопоставимости данных, полученных из разнородных источников
- Разработан справочник типов приложений для определения соответствия между запущенным приложением и характером деятельности пользователя
- Разработан справочник типов приложений для определения соответствия между запущенным приложением и характером деятельности пользователя
- Доработана подсистема шины событий для взаимодействия сервисов системы с учетом изменения схемы запросов и ответов
- Выполнено прототипирование бэкенда веб-сервиса, реализующего прикладную бизнес-логику по развитию ситуативной саморегуляции сотрудников
Умный менеджмент
Решение обеспечивает повышение производительности труда сотрудников, особенно занятых интеллектуальным трудом, а также снижение издержек на подбор, обучение, развитие и удержание персонала.
Результаты этапа 2 проекта
- Разработан формат передачи размеченных данных между подсистемами
- Выполнено прототипирование фронтенда веб-сервиса, реализующего прикладную бизнес-логику диагностики непродуктивных состояний
- Выполнено прототипирование программного агента, обеспечивающего сбор данных с периферийных HID-устройств и упаковку единичных входящих HID-событий в пакеты, характеризующие паттерн ввода
- Выполнено прототипирование механизма автоматической разметки типов деятельности и агрегации алгоритмических паттернов ввода
- Доработан сервис аутентификации и авторизации в части обеспечения возможности интеграции с корпоративным ландшафтом заказчиков
- Выполнено прототипирование пользовательских экранов для подсистемы развития ситуативной саморегуляции сотрудников
- Разработан встраиваемый модуль потоковой обработки данных для вызова внешних исполняемых файлов, реализующих модели машинного обучения
- Разработана методика унификации пользовательских интерфейсов подсистем
- Разработана модель машинного обучения, обеспечивающей классификацию функциональных состояний в модельных ситуациях
- Разработан фронтенд-фреймворк для верстки пользовательских интерфейсов подсистем, реализуемых в виде веб-приложений
- Разработаны требования к наборам данных (датасетам) для моделей машинного обучения
- Разработан прототип бэкенд-фреймворка для прототипирования базовой бизнес-логики подсистем, реализуемых в виде веб-приложений
- Разработана модель машинного обучения, обеспечивающей кластеризацию данных и выявление корреляций между функциональными состояниями и разметкой деятельности
Персональная диагностика непродуктивных состояний
Решение строит дашборды непродуктивных состояний для выявления оснований улучшения условий труда, предоставляет аналитику об управлении вовлеченностью, продуктивностью и мотивацией сотрудников.
Результаты этапа 3 проекта
- Сформирован набор данных для тренировки и проведена верификация моделей машинного обучения в соответствии с установленными требованиями
- Выполнена разработка и проведено функциональное тестирование полнофункциональной подсистемы управления прикладными моделями искусственного интеллекта
- Выполнена тренировка и верификация моделей машинного обучения, уточнение параметров и весовых коэффициентов
- Выполнена разработка и проведено функциональное тестирование полнофункциональной подсистемы развития ситуативной саморегуляции сотрудников
- Выполнена калибровка паттернов ввода по типам деятельности и определены количественные параметры для автоматической разметки типов деятельности
- Выполнена разработка и проведено функциональное тестирование полнофункциональной подсистемы ситуативной диагностики непродуктивных состояний
- Выполнена адаптация библиотек машинного обучения, используемых в клиентских приложениях, для расширения функциональности решения
- Выполнена разработка и проведено функциональное тестирование полнофункциональной подсистемы интеллектуального анализа разметки
- Выполнена валидация и верификация разработанных моделей машинного обучения в реальной рабочей деятельности
- Выполнена разработка и проведено функциональное тестирование полнофункциональной подсистемы интеграции с подключаемыми источниками данных
- Спроектирован и реализован механизм мультидоменной SaaS-архитектуры
- Выполнена разработка и проведено функциональное тестирование полнофункциональной подсистемы аналитики и онлайн-мониторинга
- Выполнена разработка и проведено функциональное тестирование полнофункциональной подсистемы разметки деятельности
- Проведено регрессионное и нагрузочное тестирование доработанной системы Wortex
- Автоматизирован процесс развертывания серверных компонентов для обеспечения гибкости при развертывании новых версий программного комплекса на различных окружениях
- Разработана эксплуатационная документация
- Выполнена финальная проверка реализации в соответствии с общим планом тестирования
Полнофункциональные личные кабинеты
Для сотрудника
Индивидуальные дашборды с функциями развития ситуативной саморегуляции
Для руководителя
Коллективные дашборды по проектам, отделам и сотрудникам