Brave Manager
интеграция с мессенджарами api машинное обучение экспорт данных автоматизация предприятий erp система управление ресурсами управление командой
Объект разработки.
Объектом разработки в проекте является ERP-система с оптимизацией бизнес-процессов для планирования загрузки специалистов, управления командой и ресурсами, контроля бюджета на основе машинного обучения и кастомизации под запросы пользователей.
Разрабатываемая ERP-система должна обеспечивать пользователю следующие функции:
- Данные о проектах, включая срок выполнения, общий поэтапный бюджет, специалистов;
- Информацию о планируемых ресурсных затратах на проект, этапы проекта;
- Сведения о фактической загрузке по сотрудникам в ресурсном плане;
- Информацию о фактически затраченном времени по запланированным сотрудникам на проекты
- Сведения о запланированном отпуске, его подтверждении и внесении в ресурсный план;
- Список проектов с указанием состава специалистов включенных в проект, его менеджерский состав, плановый и затраченный бюджет по проекту;
- Список сотрудников с разделением по отделам компании с указанием данных по загрузке сотрудников на проектах с горизонтом планирования в 6 недель;
- Возможность отслеживать ситуацию на проекте - в случае нахождения проекта в зоне риска отправлять уведомление ответственным сотрудникам на проекте;
- Возможность использовать чек-лист завершения проекта для менеджера и руководителя.

Цель работы.
Целью работы является разработка системы планирования, управления командой и ресурсами, с возможностью отслеживания фактически потраченных человеко-часов на задачу, проект, выявлять причины переработок и/или простоя сотрудников, планировать бюджет и получать отчеты по проектам.
Это значит, что данная система будет объединять в себе следующие возможности:
планирование загрузки специалистов;
управление командой и ресурсами;
управление проектами;
ведение бюджета и утилизации.
Все это в совокупности позволит решить ресурсные и экономические задачи:
- Ресурсные:
a. создание инструмента, который позволит сотрудникам компании отслеживать и прогнозировать загрузку специалистов.
- Экономические:
a. отслеживание фактически потраченных ресурсов на задачу, проект, выявление причин переработок и/или простоя сотрудников;
b. оплата только времени, потраченного на задачу.

Методы проведения работы.
При выполнении НИОКР применяются теоретические и эмпирические методы исследования. Из теоретических применяются методы математического анализа и моделирования, методы управления с прогнозирующими моделями, глубокого машинного обучения и интеллектуального анализа данных, методы семантического моделирования, методы математической логики и системного анализа, методы компьютерного моделирования и объектно-ориентированного программирования. Также применяются теории математической статистики и программирования, теория формальных языков, теория графов, теория оптимального управления, теория систем, теория конечных автоматов, теория надежности. К математическим методам относится программирование на основе математических моделей по сбору и ведению статистики ключевых показателей с последующим анализам динамики значений.
Из эмпирических методов применяются наблюдение, сравнение, тестирование. Будет создан прототип, а его работа будет сравниваться с другими моделями. Будут ставиться эксперименты в реальной программно-аппаратной среде и информационном пространстве, будет произведено тестирование алгоритмов и программных модулей. Будут использованы методы проведения экспериментов с использованием экспертных оценок.
В рамках проекта применяются и будут применены следующие методы и способы решения задач:
- Для разработки системы формализации и оцифровки бизнес-целей формируется на основе методов машинного обучения, которая хорошо обрабатывает наборы разных типов данных. В рамках НИОКР проводится анализ возможных подходов и формирование эффективных конфигураций методов с точки зрения основных целей проекта
- Для разработки системы автоматизированного расчета показателей «воронки продаж» выполняется обзор существующих в мировой практике методов и релевантных показателей, позволяющих ИИ подготовить наиболее эффективные рекомендации.
- Для разработки интеллектуальной системы генерирования и проверки основных гипотез при исследовании бизнес-показателей и бизнес-целей клиента. Для этого выполняется обзор современных методов машинного обучения и теории игр (нейронные сети) для формирования пула бизнес-гипотез с учетом специфики бизнеса потенциальных клиентов.
- Для разработки эффективных схем самоконфигурации и самонастройки системы поддержки принятия решений применяются методы анализа больших данных и методы математической статистики для обучения тестовых моделей ИИ.
Для разработки необходимой аналитической отчетности реализуется механизм формирования необходимых отчетных документов и dashboards в рамках визуализации выходных показателей.


Значимость работы.
Несмотря на то, что изначально ERP-системы задумывались как решение для использования на крупных производственных предприятиях, со временем положение дел сильно изменилось. Современные системы сильно разрослись, расширились и стали обслуживать потребности более широкого спектра отраслей промышленности и предприятий. Рынок ERP в глобальном смысле последние несколько лет непрерывно рос. Уже сейчас все больше предприятий начинают задумываться о преимуществах цифровизации и автоматизации процессов на предприятии. Даже малый и средний бизнес начинает по достоинству оценивать универсальность современных ERP-систем.
Реализация проекта соответствует Приоритетным направлениям грантовой поддержки проектов по разработке и внедрению отечественных ИТ- решений в рамках федерального проекта «Цифровые технологии» национальной программы «Цифровая экономика Российской Федерации», утвержденных протоколом президиума Правительственной комиссии по цифровому развитию, использованию информационных технологий для улучшения качества жизни и условий ведения предпринимательской деятельности от 30 июня 2021 г. № 21.
Приоритетный класс программного обеспечения: системы планирования ресурсов предприятия (средства финансового менеджмента, управления активами и трудовыми ресурсами (ERP)).
Ранее внедрение ERP было доступно в основном крупным компаниям и гигантским корпорациям из-за дороговизны. Сегодня ситуация меняется в корне и системы стали доступны малыми и средним предприятиям. Перечислим некоторые основные тенденции на рынке систем для малого бизнеса.
- 65% малых предприятий пользуются консультационными услугами ERP;
- на 7,9% выросло число малых предприятий, использующих ERP-системы с 2014 по 2020 годы;
- 96% новых компаний малого бизнеса предпочитают ту или иную форму ERP-решения;
- на 36% быстрее принимаются решения в компаниях в которых имеется ERP-система;
- малые предприятия предпочитают ERP-системы автономным системам, поскольку они помогают стандартизировать операции на 77% лучше;
- уменьшают операционные расходы на 11%;
- улучшают на 48% видимость различных данных в режиме реального времени.

Результаты работы.
В рамках второго этапа выполнения НИОКР, были проведены следующие работы:
- Разработка логики backend части системы;
- Настройка прав доступа к системе, создание групп пользователей;
- Интеграция с api мессенджеров whatsapp, telegram;
- Разработка открытого api для интеграции с системой ERP;
- Проведение испытаний системы;
- Доработка системы по результатам испытаний;
- Разработка документации системы.
Таким образом, были проведены все работы, необходимые по проекту на данном этапе и по проекту в целом. Поставленные в проекте задачи решены в полном объеме. Достигнутые результаты позволяют приступить к коммерциализации продукта проекта.
Продукт представляет собой ERP-систему с оптимизацией бизнес-процессов для планирования загрузки специалистов, управления командой и ресурсами, контроля бюджета на основе машинного обучения и кастомизации под запросы пользователей, то есть данная система объединяет в себе следующие возможности:
- планирование загрузки специалистов;
- управление командой и ресурсами;
- управление проектами;
- ведение бюджета и утилизации.

Продукт применим в ИТ и банковской сфере
Иван
Ахметзянов
Фирдаусович
Старший менеджер проектов
Отсутствует
Отсутствует
-
-
-
-
РОССИЯ
Антон
Винградов
Александрович
Генеральный директор
РОССИЯ
50.49.37
Автоматизированные системы управления предприятиями и организациями
01.02.EW
COMPUTER SCIENCE, SOFTWARE ENGINEERING
01.02.ET
COMPUTER SCIENCE, INFORMATION SYSTEMS
01.02.EP
COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE
Иван
Ахметзянов
Фирдаусович
РОССИЯ
ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ БЮДЖЕТНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ "ФОНД СОДЕЙСТВИЯ РАЗВИТИЮ МАЛЫХ ФОРМ ПРЕДПРИЯТИЙ В НАУЧНО-ТЕХНИЧЕСКОЙ СФЕРЕ"
1027739479734
СЕРГЕЙ
ПОЛЯКОВ
ГЕННАДЬЕВИЧ
Организация
Федеральное государственное бюджетное учреждение "Фонд содействия развитию малых форм предприятий в научно-технической сфере"
Федеральные государственные бюджетные учреждения
ОБЩЕСТВО С ОГРАНИЧЕННОЙ ОТВЕТСТВЕННОСТЬЮ "АИС МЕДИА"
1097746709213
АНТОН
ВИНОГРАДОВ
АЛЕКСАНДРОВИЧ
Организация
Организации, учрежденные юридическими лицами или гражданами, или юридическими лицами и гражданами совместно
Общества с ограниченной ответственностью