Zastosowane technologie
Sztuczna inteligencja
Opis przedsiębiorstwa
Branża: Produkcja chemikaliów i wyrobów chemicznych
Wielkość: Duże
Lokalizacja wdrożenia: Online
Grupa Azoty to jeden z liderów branży nawozowo-chemicznej w Europie, działający w sektorze nawozów mineralnych, tworzyw inżynieryjnych, a także produktów OXO i innych chemikaliów.
W jej skład wchodzą m.in. Grupa Azoty S.A. (jednostka dominująca z siedzibą w Tarnowie), Grupa Azoty Zakłady Azotowe „Puławy” S.A, Grupa Azoty Zakłady Chemiczne „Police” S.A., Grupa Azoty Zakłady Azotowe Kędzierzyn S.A i Compo Expert Holding GmbH.
Grupa Azoty od kilku lat zmienia oblicze polskiej chemii. Jej działania sprawiają, że jest to jedna z najbardziej innowacyjnych gałęzi przemysłu w Europie. To efekt długofalowej strategii przyjętej przez Grupę, której jednym z filarów są nowe inwestycje.
Opis sytuacji przed zastosowaniem technologii
Grupa Azoty posiada w swoich zasobach ogromne ilości danych oraz wszelkiego rodzaju dokumentów – często nieustrukturyzowanych, w różnych formatach oraz różnych szablonach z uwagi na ilość spółek wchodzących w skład Grupy. Utrudnia to zarządzanie nimi i sprawne znajdowanie potrzebnych w określonej chwili danych. Co więcej, analiza poufnych dokumentów wymaga zwykle zaangażowania zaufanych osób, których dostępność czasowa jest ograniczona.
Brak inteligentnych systemów i platform do zarządzania wiedzą wydłużał proces podejmowania decyzji, jak również powodował ryzyka związane m.in. z powielaniem się projektów, braku ustrukturyzowanej wiedzy na temat licencji i patentów w Grupie, czasochłonną analizą materiałów naukowych, prawnych i prasowych.
Co zostało zrealizowane?
W ramach współpracy zostało wytworzone e-repozytorium do zarządzania wiedzą, wyposażone w dedykowane wyszukiwarki (ekstraktory), automatycznie wydobywające z nieustrukturyzowanych dokumentów kluczowe informacje.
Dzięki wykorzystaniu modeli machine learning, które zostały nauczone jak rozumieć i interpretować kontekst raportów B+R, patentów i analiz rynkowych, ich silniki automatycznie analizują tekst i wynajdują szczegółowe dane (takie jak daty, kwoty, nazwiska), jak również dłuższe fragmenty odpowiadające na pytania m.in. „czego dotyczył projekt?” lub „czy i dlaczego zakończył się sukcesem?”.
Ponadto system został wyposażony w moduł przechowywania i przeglądania dokumentów, OCR i zaawansowane wyszukiwarki uwzględniające specyfikę̨ i fleksję (koniugacja, deklinacja, odmiana) dla języka polskiego i angielskiego. Dodatkowo wprowadzono dedykowane alarmy i powiadomienia, które mają czuwać nad wyeliminowaniem opóźnień (np. data wygaśnięcia patentu lub umowy). Ponadto opracowano całkowicie nowy sposób intuicyjnego zarządzania zbiorami tekstów, oparty na tagowaniu i etykietowaniu, co znacząco przyspiesza odnajdowanie poszukiwanego dokumentu. Dostęp do informacji w dokumencie zależy od roli użytkownika tak, by zagwarantować całkowite bezpieczeństwo danych.
Jakie efekty przyniosło?
Dzięki wdrożeniu repozytorium możliwy stał się dostęp do najważniejszych danych, jak i dokumentów z obszaru B+R (raporty, patenty, analizy) z dowolnego miejsca. Automatyczne ekstraktory najważniejszych danych oraz informacji z nieustrukturyzowanych materiałów pozwoliły zaoszczędzić czas analityków, którzy w przeciwnym razie pracę tę musieliby wykonać manualnie. Ustandaryzowany sposób przechowywania uporządkowanych danych znacząco przyspiesza porównywanie projektów, patentów i analiz między sobą, znajdowanie podobieństw, różnic, czy kontrolowanie ich przebiegu.
