HumanAgro - Интеллектуальная система управления процессами в агросекторе с мониторингом качества выполняемых работ.
Менеджмент бизнес процессов Интеллектуальный мониторинг управление процессами машинное обучение рекомендательные системы прогнозирование эффективности работы сотрудников контроль сотрудников
Разработка программной платформы HumanAgro v1.0.
Основной целью данной работы являлась разработка и тестирование прототипа интеллектуальной системы управления процессами, выполняемыми сотрудниками в сфере сельского хозяйства. Разработка решает проблему внедрения технологий машинного обучения и прогнозирования временных рядов в процесс мониторинга качества выполнения работ на агропредприятиях. Также решается проблема оптимизации бизнес-процессов за счет разработки математических алгоритмов, применительно к сфере сельского хозяйства.
Данную систему планируется рекомендовать к внедрению на всех предприятиях сельского хозяйства в качестве простого и быстрого решения для оптимизации процессов в сельском хозяйстве, которые выполняют сотрудники предприятий. Сферой применения данной системы служит отрасль АПК РФ или другая смежная отрасль, в которой требуется мониторинг выполнения работ сотрудников в полях. Экономическая эффективность данной программы реализуется за счет сокращения времени выдачи задач, проведения планерок, времени контроля сотрудников, а также оперативной реакции на состояние сотрудников и задач предприятий сельского хозяйства.
В результате выполненных работ были достигнуты следующие разрабатываемого прототипа, согласно ТЗ:
1) Осуществляется скоринг рабочих в разрезе определенных работ.
2) Прогнозируется значения сроков выполняемых сотрудниками работ.
3) Осуществляется автоматизированная обработка ответов от рабочих о приеме задач и изменяются их статусы
4) Обеспечивается учет статистической информации о сроках выполнения работ.
5) Обеспечивается мониторинг качества и эффективности работы персонала.
6) Реализован управленческий учет и оперативный контроль динамики работ.
7) Предоставлены личные кабинеты для различных категорий персонала.
8) Прогнозируется изменение производительности труда определенных рабочих.
Достигнуты следующие количественные параметры, определяющие выполнение научно-техническим продуктом своих функций:
1. Количество анализируемых факторов для формирования оценки эффективности работника не менее 5.
2. Скорость формирования прогнозных значений сроков выполнения работ не более 3 сек. 
3. Скорость  обработки данных не более 1 сек.
4. Скорость подключения к системе нового предприятия – до 40 минут. 
5. Должна осуществляться бесперебойная работа при пропускной способности соединения с сетью Internet - не менее 1 Мб/с.
7. Количество поддерживаемых работников в организации - свыше 1 тыс. 
8. Время отклика системы на запрос пользователя - не более 1 сек. 
9. Время формирования оперативных отчетов - не более 5 сек.
10. Время постановки задачи - 1 мин. в личном кабинете.
11. Время роботизированного назначения работника на задачу до 5 минут.
12. Значение точности прогнозирования сроков выполнения работ рабочим не менее 90%.
13. Значение точности прогнозирования изменения производительности рабочего не менее 85%.
С точки зрения исполнителя все основные технические параметры, определяющие функциональные, количественные (числовые) и качественные характеристики научно-технического продукта, полученного в результате выполнения НИОКР заложенные в техническом задании выполнены в полном объеме и соответствуют необходимым критериям.
Согласно метрикам, лишние расходы на одного сотрудника в связи с вышеуказанными издержками составляют не менее 10 000 рублей в месяц. Не говоря уже об оперативном мониторинге и контроле выполнения определенных задач, финансовый риск провала которых будет измеряться в миллионах рублей. Данную платформу планируется развивать и дорабатывать нейронную сеть с целью автоматического обучения и полной автоматизации всех процессов в сельском хозяйстве.
В результате проведения работ планируется получить патент на метод прогнозирования сроков выполнения типов работ в сельском хозяйстве, а также защитить ноу-хау по методу автоматического назначения сотрудников на задачи. С точки зрения исполнителя работа выполнена успешно, получена первая выручка за реализацию продукции.

Ключевые слова: Интеллектуальный мониторинг, контроль сотрудников, прогнозирование эффективности работы сотрудников, рекомендательные системы, машинное обучение, управление процессами, градиентный бустинг, прогнозирование времени выполнения работ.
Сельское хозяйство, производство, продажи, система контроля сотрудников, система исследования нейронных сетей в управлении.
Владимир
Гапшенко
Сергеевич
Генеральный директор
Отсутствует
Отсутствует
-
-
https://humanagro.ru/
РОССИЯ
Владимир
Гапшенко
Сергеевич
Генеральный директор
РОССИЯ
28.23.29
Программная реализация интеллектуальных систем
02.02.AC
AUTOMATION & CONTROL SYSTEMS
Владимир
Гапшенко
Сергеевич
Подана идея, спроектирована концепция приложения, написано ТЗ, создан коллектив и схема работы.
Полное руководство разработкой.
РОССИЯ
Вадим
Пятковский
Владимирович
Идея приложения, формализация требований, руководство разработкой, тестирование и эксплуатация
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
ООО "ЛЮДИ-АГРО"
ОБЩЕСТВО С ОГРАНИЧЕННОЙ ОТВЕТСТВЕННОСТЬЮ "ЛЮДИ-АГРО"
1222300044944
ВЛАДИМИР
ГАПШЕНКО
СЕРГЕЕВИЧ
Организация
Организации, учрежденные юридическими лицами или гражданами, или юридическими лицами и гражданами совместно
Общества с ограниченной ответственностью