Проведение семинара возможно в онлайн формате на официальной платформе International Business Academy.
По завершению обучения вам будет предоставлена ссылка на запись, которая будет активна в течение месяца.
*даты требуют дополнительного согласования
без НДС
* НДС 16% будет добавлен в счет на оплату
Эта программа разработана для производственных компаний, которые хотят понять, как использовать AI-агентов не в теории, а в реальной работе предприятия. Участники разберутся, чем AI-агенты отличаются от обычных чат-ботов, где они дают максимальный эффект на производстве и как с их помощью можно автоматизировать контроль процессов, снижать количество ошибок, ускорять обработку информации, анализировать большие массивы данных и повышать исполнительскую дисциплину.
В течение трёх дней слушатели последовательно пройдут путь от понимания основ до проектирования практических сценариев внедрения: мониторинг показателей, контроль качества, работа с регламентами и инструкциями, анализ производственных отклонений, формирование отчётности, сопровождение ремонтных и логистических процессов, а также поддержка руководителей и специалистов в ежедневной работе. Отдельное внимание будет уделено ограничениям, рискам и безопасному внедрению AI-решений в производственной среде.
По итогам обучения участники:
— поймут, где AI-агенты приносят реальную пользу именно в производстве
— смогут определить процессы, которые можно автоматизировать без потери контроля
— научатся формулировать задачи для AI-агентов под свои производственные сценарии
— получат практические примеры применения AI в контроле, аналитике, документообороте и управлении
— смогут подготовить базовый план внедрения AI-агентов в своей компании
1 день
Основы AI-агентов и их применение в производстве
Что такое AI-агенты и как они применяются в производственных компаниях.
Разница между чат-ботами, AI-ассистентами и автономными агентами.
Какие задачи AI-агент может выполнять самостоятельно, а где требуется участие человека.
Роль AI в цифровизации производственных процессов и операционного управления.
Где AI реально приносит пользу в производстве:
контроль производственных процессов и соблюдения регламентов;
снижение ошибок при обработке информации и передаче данных;
анализ производственных показателей и выявление отклонений;
оптимизация рутинных операций и ускорение принятия решений;
поддержка персонала в работе с инструкциями, стандартами и нормативной документацией;
формирование отчётности и аналитических сводок для руководителей.
Типовые кейсы применения AI-агентов на предприятии:
контроль выполнения производственных заданий;
анализ причин простоев и отклонений;
сопровождение процессов ТОиР и технического обслуживания;
поддержка работы складов, снабжения и внутренней логистики;
контроль качества и анализ замечаний по продукции или процессу;
оперативный поиск нужной информации в регламентах, инструкциях и технической документации.
Практическая часть:
определение процессов, в которых AI может дать наибольший эффект именно в производственной компании;
разбор конкретных функций AI-агента для производственного подразделения.
Инструменты AI-агентов и автоматизация производственных задач
Из чего состоит AI-агент: роль, задачи, правила, источники данных, инструменты.
Какие данные нужны AI-агенту для корректной работы.
Интеграция AI-агентов с внутренними источниками информации компании:
производственные отчёты;
таблицы, базы данных и дашборды;
регламенты, инструкции, чек-листы и стандарты;
почта, мессенджеры и рабочие каналы коммуникации.
Автоматизация производственных задач с помощью AI-агентов:
сбор и структурирование информации из разных источников;
подготовка ежедневных и еженедельных сводок;
контроль сроков, статусов и критических отклонений;
выявление повторяющихся проблем и ошибок;
поддержка руководителя в анализе ситуации и подготовке решений.
Использование AI для аналитики в производстве:
сравнение плановых и фактических показателей;
поиск причин отклонений по данным;
выделение зон риска и проблемных участков;
подготовка понятных аналитических выводов для руководства.
Ограничения AI в производственной среде:
риски ошибок при недостатке данных;
важность проверки критически значимых выводов;
вопросы конфиденциальности и безопасности данных;
границы автоматизации и необходимость контроля со стороны специалистов.
Практическая часть:
разработка сценария AI-агента для контроля производственных показателей;
разбор примера: AI-агент как помощник руководителя производственного подразделения.
2 день
Внедрение AI-агентов в производственную компанию
Подход к внедрению AI-агентов без лишних затрат и хаотичной цифровизации.
С чего начинать внедрение: выбор процессов, постановка целей, определение ожидаемого эффекта.
Как определить приоритетные зоны для запуска AI-решений:
процессы с большим объёмом рутинной работы;
участки с высоким риском ошибок;
процессы, где важно быстрое получение аналитики;
зоны, где сотрудники тратят много времени на поиск, сверку и подготовку информации.
Этапы внедрения AI-агентов:
диагностика текущих процессов;
описание задач и требований;
подготовка данных и базы знаний;
запуск пилотного сценария;
оценка результатов и масштабирование.
Какие KPI можно использовать для оценки эффективности внедрения:
сокращение времени на рутинные операции;
снижение количества ошибок;
ускорение подготовки отчётности;
рост прозрачности процессов;
повышение качества управленческих решений.
Организационные условия успешного внедрения:
вовлечённость руководителя;
готовность подразделений работать по новым правилам;
наличие понятных регламентов и качественных данных;
обучение сотрудников взаимодействию с AI-инструментами.
Практическая часть:
формирование карты процессов, в которые можно внедрить AI-агентов;
разработка базового плана внедрения AI-решений в компании участника;
обсуждение пилотного проекта и ожидаемых результатов.
Примечание: Программа может быть адаптирована под отрасль компании, уровень участников и конкретные производственные задачи заказчика.
