Мы команда департамента разработки в контуре одной госкорпорации. Наш отдел разрабатывает ПО для управления проектами при создании и проектировании сложных инженерных объектов.
В этой статье мы хотим поделиться историей, как мы разработали продукт c использованием современных технологий AI, ML, NLP и применили этот продукт для оптимизации собственных процессов. Главная проблема в соблюдении требований: их всегда очень много! Особенно в случае проектирования и эксплуатации сложных агрегированных составных систем, производимых различными субподрядчиками. В процессе работы необходимо учитывать множество как мелких, так и значимых условий требований, каждое из которых может влиять на конечный результат. Поэтому большое значение придается отслеживанию, актуализации и проверки всех требований на каждом этапе проекта. Это особенно важно в проектах, где необходимо точное соответствие результата техническому заданию. Исследовав проблему, мы обнаружили, что задача соблюдения и отслеживания технических требований остро стоит также у технического персонала (проектные офисы, инженеры), юристов, экономистов и руководства компании.
Всем участникам необходимо:
-
снижать риски неисполнения обязательств по договору;
-
связывать требования одного договора с требованиями другого (трассировать требования), для повышения управляемости требованиями и снижения рисков от «неучтенных» или забытых требований в договоре;
-
сокращение времени анализа проектных договоров, финансовых событий;
-
учета связей финансовых событий, требований и обязательств;
-
сокращение времени качественной оцифровки и импорта технических документов в системы управления требованиями;
-
учитывать финансовые риски и неисполнение обязательств.
Мы являемся интеграторами в бизнесе и взаимодействуем как с нашими заказчиками, и соответственно оперируем с их набором проектной документации, а это, как минимум, нормативно правовая документация и EPC-контракт и ИТТ, так же мы разрабатываем на базе этих документов свои ТЗ к системам, и используем на базе наших ТЗ составные подсистемы наших субподрядчиков, которые так же имеют свои ЧТЗ и ТУ. Чуть ниже всё расшифруем.
Общая иерархия технических проектных документов:
-
Нормативная – правовая документация (Госты, Законы)
-
EPC-контракт (E-инжиниринг, P-снабжение, C-строительство) и ИТТ (исходные технические требования)
-
ТЗ (техническое задание)
-
ЧТЗ (частное техническое задание)
-
ТУ (техническое условие)
А если следовать, как точнее употребляется в терминах ГОСТ 59194-2020 “Управление требованиями Основные положения” –то имеется необходимость в прослеживании всех связей требований между объектами и всеми их составными частями.
Представляете, насколько трудозатратный вырисовывается объем для инженерно-технического анализа? :)
У наших заказчиков из проектного офиса на тот момент стояла "горящая" задача - итеративно выполнить полную прослеживаемость (трассировку) для всех технических требований к большому количеству объектов проекта начиная от верхнеуровневых документов и в порядке убывания приоритета:
-
ИТТ ТЗ
-
ТЗ ЧТЗ
-
ЧТЗ ТУ
В нашей команде возникла идея создать интеллектуального помощника, который мог бы автоматизировать процесс управления требованиями в плане установления прослеживаемости (связи) для возможности контроля всех предъявленных к системе требований, снижая нагрузку на сотрудников и минимизируя риск человеческой ошибки. На зарубежном рынке такие продукты существуют, но на Российском рынке аналогов не много. Это связано со сложностью разработки такого рода продуктов. Но в нашей команде было достаточно экспертизы, чтобы такую задачу решить.
У нас стояла задача на автоматизацию: сопоставить проектные технические требования к системе с техническими требованиями к подсистеме и установить связь.
Нами был предложен продукт, осуществляющий помощь эксперту в анализе требований этих документов. Продукт сначала в автоматическом, а затем в ручном (доводочномконтролирующем) режиме с возможностью использования “Умного помощника” помогает пользователю – проектному эксперту установить все связи требований содержащихся в этих документах.
Мы использовали стек AI NLP технологий и ML, начиная от “Классических” подходов к сравнению текста по мере сходства Жаккара на базе метода N-шинглов, усиливая механизмы сравнения, применив алгоритмы векторизации текста, семантического поиска, а так же машинного обучения для более глубокой адаптации под проектные данные.
Результатом нашей работы стал продукт, с помощью которого наши заказчики справились с выполнением прослеживаемости всех требований в 6 раз быстрее запланированного срока!.
Кроме того, существенно сокращается время на проверку и актуализацию требований, в случае изменения или версионирования проекта, что в итоге ускоряет весь процесс разработки и внедрения крупных проектов.
Мы получали обратную связь, проводили проблемные интервью, проводили презентации продукта и выявили дополнительный необходимый функционал к инструменту интеллектуальной трассировки. Это автоматическая параметрируемая атомизация текста и классификация сущностей документа с целью выявления требований, финансовых событий и обязательств, и их специфического взаимосвязывания. Сейчас ведется активная работа по доработке такого функционала, в том числе так же с внедрением методов ИИ в указанные процессы.
Таким образом, использование передовых технологий AI, ML и NLP и наша внутренняя экспертиза помогли не только облегчить нашу работу, но и значительно повысили качество и эффективность проектной деятельности других департаментов компании. Мы уверены, что наш опыт может быть полезен и другим организациям, сталкивающимся с аналогичными вызовами в управлении требованиями и сейчас проводим пилотные внедрения системы.
В случае заинтересованности или возникновения вопросов пишите по адресу denis_solovyev888@mail.ru.
Автор: Denis_Solovyev
