Conoscenza sistemi Design - progettazione di sistemi di intelligenza artificiale

La nostra esperienza ci ha insegnato gli elementi chiave necessari a fornire sistemi di conoscenza di successo. Questa esperienza è stata distillata nelle migliori pratiche che i nostri consulenti utilizzano per implementare sistemi di conoscenza per i nostri clienti. I nostri migliori pratiche di attuazione comprendono misurazioni delle prestazioni, del flusso di lavoro attività, interfacce per sistemi aziendali esistenti e processi di gestione delle conoscenze. Questo approccio olistico integra sistemi di conoscenza nel business del nostro cliente, con il supporto necessario per garantire l'efficacia a lungo termine.

Lavoriamo principalmente nel team di progetto piccolo con i nostri clienti. I nostri consulenti hanno esperienza in una vasta gamma di organizzazioni cliente comprese le operazioni di controllo in tempo reale, assistenza clienti, finanza, pianificazione e logistica.

L'approccio IT ricerche all'implementazione di sistemi di conoscenza è stato sviluppato e testato in una serie diversificata di industrie. Clienti abbracciano una varietà di industrie, tra cui aerospaziale, processo produttivo, olio e gas, automotive, trasporti, strumenti medici, al dettaglio e semiconduttori. Questa diversità è una testimonianza l'ampia applicabilità delle nostre pratiche migliori per sistemi di conoscenza aziendale.

La nostra azienda è pronta a supportare i vostri obiettivi di fornire sistemi di conoscenza redditizio aggiungere valore alla vostra attività.

Customer Support Knowledge Base

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L'obiettivo fondamentale di un centro di chiamata di supporto clienti è di fornire le informazioni corrette per rispondere alla domanda di un cliente o di risolvere il loro problema di prodotto. Ci sono diversi pacchetti di Knowledge Management (KM) che si rivolgono direttamente questo obiettivo chiave. Ricerche IT lavora con clienti per identificare le conoscenze critiche necessarie per il call center. Lavorando con i nostri clienti ci identifichiamo un pacchetto commerciale KM appropriato per le loro esigenze. Quindi lavoriamo con i nostri clienti per configurare e distribuire il pacchetto KM per fornire la corretta conoscenza su richiesta dalla chiamata agenti center. Benefici tipici da questo tipo di sistema di conoscenza sono:

  • Escalation ridotta delle chiamate di supporto
  • Minori costi di garanzia più efficace a causa di riparazioni e ridotto prodotto ritorna
  • Ridotto numero di chiamate di servizio inutili
  • Gestione più elevato volume di chiamata per una squadra di agente chiamata specificata
  • Ridotto ripetere cliente chiamate

È anche possibile fornire conoscenza direttamente ai clienti finali attraverso l'interazione del web con una base di conoscenza. Con accesso diretto alla conoscenza genera valore enorme dal set di conoscenza. Ricerche IT ha familiarità con il processo e gli strumenti per la distribuzione di contenuti di conoscenza direttamente attraverso il web. Con adeguata pianificazione e configurazione una chiamata centro knowledge base può essere esteso fuori sul web.

Supporto di operazioni di controllo

Nel processo gli operatori di controllo operazioni prendere decisioni per il controllo di un impianto industriale. Ci sono due aree dove i sistemi di conoscenza in genere forniscono valore per le operazioni di controllo di processo, situazione anomala gestione e ottimizzazione di processo. In entrambi questi settori conoscenza è un fattore chiave. In situazioni anomale un sistema di conoscenza controlla più flussi di dati, riconosce un problema in via di sviluppo e avvisa gli operatori prima il problema si aggravi. Quando si tenta di gestire una situazione anormale, conoscenza sistemi traccia molte variabili e suggeriscono la migliore linea di azione per gli operatori. Ottimizzazione di processo è un'altra area dove la conoscenza fornisce un potente vantaggio. On-line conoscenza sistemi monitorare parametri multipli e impiegano sottile conoscenza basato su algoritmi di controllo per ottenere prestazioni migliori del processo di algoritmi di controllo numerico tipico. I vantaggi tipici di da questi tipi di sistemi di conoscenza sono:

  • Evitando situazioni anomale
  • Ridurre la variabilità di produzione
  • Supportare il processo decisionale durante situazioni anomale
  • Migliorato il rendimento di produzione

Ricerche IT ha familiarità con gli strumenti commerciali per implementare questi sistemi di controllo in tempo reale conoscenza. Inoltre ricerche IT ha sviluppato il software di controllo fuzzy che può essere integrato in ambienti di controllo on-line in tempo reale. Un altro elemento importante nella nostra soluzione è processo di elicitazione di IT ricerche conoscenza. IT ricerche usi provate tecniche Cognitive Task Analysis (CTA) a suscitare, analizzare e rappresentare le conoscenze necessarie in questi ambienti di controllo in tempo reale.

Conoscenza del processo di Business incorporato

Processi aziendali sono guidati dalla conoscenza umana. Le decisioni prese nel corso di un processo aziendale determinano la qualità dei risultati di processo di affari. Ruoli tipici per sistemi di conoscenza nei processi di business includono automatizzando alcune decisioni o automazione delle analisi per supportare un decisore umano. Alcune attività e conoscenza in un processo di business può essere automatizzati. Questa automazione conoscenza può ridurre drasticamente il tempo necessario per un processo di business; può anche ridurre la variabilità dei risultati del processo. Alcune decisioni all'interno di processi di business sono troppo complesse o sensibili per automatizzare completamente. In questi casi un sistema di conoscenza può supportare un decisore umano automaticamente revisione vaste quantità di informazioni, facendo inferenze utili e classifica opzioni possibili (cfr. caso studio: pianificazione consegna in tempo reale). I vantaggi tipici di da questi tipi di sistemi di conoscenza sono:

  • Più veloce processo di business
  • Meno variabilità nel processo
  • Lavoro ridotto e costi di formazione
  • Risultati di business migliore a causa di decisioni più ottimizzate

Ci sono una varietà di rappresentazioni di conoscenza che può essere applicata a sistemi di conoscenza del processo aziendale. Regole business sistemi, regole fuzzy e decisione gli alberi sono tutte rappresentazioni possibili di conoscenza per la conoscenza del processo di business. Ricerche IT utilizza provata Cognitive Task analisi tecniche per suscitare, analizzare e rappresentare la conoscenza del processo di business. Il risultato di questo processo è una determinazione del modo migliore per implementare le conoscenze necessarie. Ricerche IT poi lavora con clienti per integrare il sistema di conoscenza nel loro processo di business.

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