Diseño de sistemas de conocimiento - diseño de sistemas de Inteligencia Artificial

Nuestra experiencia nos ha enseñado los elementos claves necesarios para ofrecer sistemas de conocimiento exitosa. Esta experiencia ha sido destilada en las mejores prácticas que emplean nuestros consultores para implementar sistemas de conocimientos para nuestros clientes. Nuestras mejores prácticas de implementación abarcan métricas de performance, flujo de trabajo de tarea, las interfaces con los sistemas empresariales existentes y los procesos de gestión del conocimiento. Este enfoque holístico integra los sistemas de conocimientos en los negocios de nuestros clientes, con el apoyo necesario para garantizar la efectividad a largo plazo.

Principalmente trabajamos en equipos pequeños proyectos con nuestros clientes. Nuestros consultores tienen experiencia en una amplia gama de organizaciones de atención al cliente incluyendo las operaciones de control en tiempo real, soporte al cliente, finanzas, planificación y logística.

El enfoque es investiga a la aplicación de sistemas de conocimiento ha sido desarrollado y probado en un conjunto diverso de industrias. Nuestros clientes abarcan una variedad de industrias incluyendo aeroespacial, proceso de fabricación, petróleo y gas, automoción, transporte, instrumentos médicos, venta por menor y semiconductores. Esta diversidad es un testamento a la amplia aplicabilidad de nuestras mejores prácticas para los sistemas de conocimiento corporativo.

Nuestra empresa está dispuesta a apoyar sus objetivos de entrega de los sistemas de conocimiento rentable para agregar valor a sus operaciones.

Base de conocimientos de soporte al cliente

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El objetivo principal de una llamada de atención al cliente es proporcionar la información correcta para responder a la pregunta de un cliente o resolver su problema de producto. Hay varios paquetes de gestión del conocimiento (KM) que abordan directamente este objetivo clave. IT investigaciones trabaja con clientes para identificar los conocimientos críticos necesarios para el call center. Trabajando con nuestros clientes nos identificamos un paquete comercial KM apropiado para sus necesidades. Entonces trabajamos con nuestros clientes para configurar y desplegar el paquete KM para entregar el conocimiento correcto sobre la demanda de la llamada agentes de centro. Ventajas típicas de este tipo de sistema de conocimiento son:

  • Escalada reducida de las llamadas de soporte
  • Menores costos relacionados con la garantía más eficaz para reparaciones y devoluciones de productos reducidos
  • Reducción del número de llamadas de servicio innecesarias
  • Manejo de alto volumen de llamadas para un equipo de agente determinada llamada
  • Reduce llamadas de repetición de clientes

También es posible entregar conocimientos directamente a los clientes para el usuario final a través de la interacción web con una base de conocimiento. Ofrece acceso directo al conocimiento genera enorme valor del conjunto de conocimientos. LO investiga está familiarizado con el proceso y herramientas para la entrega de contenido de conocimientos directamente a través de la web. Con adecuada planificación y configuración de una base de conocimiento llamada centro puede extenderse hacia fuera en la web.

Apoyo de operaciones de control

En proceso de operadores de control de operaciones toman decisiones para el control de una planta industrial. Existen dos áreas donde los sistemas de conocimientos normalmente proporcionan valor para las operaciones de control de proceso, situación anómala gestión y optimización de procesos. En ambas áreas el conocimiento es un factor clave. En situaciones anormales en un sistema de conocimiento monitorea múltiples flujos de datos, reconoce un problema en desarrollo y alerta a los operadores antes de que el problema se intensifica. Cuando se trata de manejar una situación anómala, sistemas de conocimientos seguimiento muchas variables y sugieren el mejor curso de acción a los operadores. Optimización de procesos es otra área donde el conocimiento proporciona una poderosa ventaja. Algoritmos de control para obtener mejor performance de los procesos de algoritmos de control numérico típico basada en el conocimiento en línea sistemas monitorizar varios parámetros y emplean el conocimiento sutil. Los beneficios típicos de estos tipos de sistemas de conocimiento son:

  • Evitando situaciones anormales
  • Reducir la variabilidad de la producción
  • Apoyar la toma de decisiones en situaciones anormales
  • Mejora el rendimiento de producción

LO investiga está familiarizado con las herramientas comerciales para implementar estos sistemas de control en tiempo real de conocimiento. Además investiga IT ha desarrollado software de control fuzzy que puede integrarse en ambientes de control en línea en tiempo real. Otro elemento importante en nuestra solución es proceso de elicitación de conocimiento de lo investiga. IT investigaciones utiliza análisis de tareas cognitivas (CTA) técnicas para obtener, analizar y representan los conocimientos necesarios en estos entornos de control en tiempo real.

Conocimiento del proceso de negocio incrustado

Los procesos de negocio son conducidos por el conocimiento humano. Las decisiones tomadas a lo largo de un proceso de negocio determinan la calidad de los resultados del proceso de negocio. Papeles típicos para los sistemas de conocimientos en procesos de negocio incluyen automatizar algunas decisiones o automatizar el análisis para apoyar a un humano tomar decisiones. Pueden automatizar algunas tareas y conocimientos en un proceso de negocios. Esta automatización del conocimiento puede reducir dramáticamente el tiempo requerido para un proceso de negocios; también puede reducir la variabilidad en los resultados del proceso. Algunas decisiones dentro de los procesos de negocios son demasiado complejas o sensibles para automatizar completamente. En estos casos un sistema de conocimiento puede soportar un humano tomar decisiones por automáticamente revisar grandes cantidades de información, hacer inferencias útiles y las posibles opciones de clasificación (ver estudio de caso: planificación de entrega en tiempo real). Los beneficios típicos de estos tipos de sistemas de conocimiento son:

  • Proceso de negocio más rápido
  • Menor variabilidad en el proceso
  • Reducción de mano de obra y costos de capacitación
  • Resultados del negocio mejorado debido a decisiones mejor optimizadas

Hay una gran variedad de representaciones de conocimiento que puede ser aplicado en sistemas de conocimiento de proceso de negocio. Reglas de negocios sistemas, reglas borrosas y decisión los árboles son todas las representaciones de conocimiento posible para el conocimiento del proceso de negocio. Investiga lo utiliza probada análisis de tarea cognitiva técnicas para obtener, analizar y representar el conocimiento de procesos de negocio. El resultado de este proceso es una determinación de la mejor manera de aplicar los conocimientos necesarios. LO investiga y trabaja con clientes para integrar el sistema de conocimiento en sus procesos de negocio.

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