Не всегда. Все зависит от того какой рейтинг у данной строчки. В статье про это подробно рассказано, что для расчета порядка очередности подсказок мы используем коэффициент, которые присваиваются исходя из количества использования, конкретного места ввода данных и актуальности по новизне.
В нашей компании развитие производственной культуры стоит в топе задач и она сейчас на высочайшем уровне. Сотрудники понимают какая ответственность стоит перед ними и какая работа происходит после того, когда он ввел данные. Можно и без «подсказчика» написать всё что угодно, если ты не вовлечен в процесс. Вот вы например забивая в поисковике нужные слова и видя, что первая строчка вам не подходит, все равно используете её?
Не совсем так. Мы убрали самую грязную и муторную работу с аналитика, а именно анализировать одинаковые причины простоя без ручного сведения их к единому написанию.
В данной задаче не подходит вариант с привычным "Т9", когда идет автозаполнение каждой последующей буквы. Здесь нужно угадать целую формулировку, в которой первое напечатанное слово не обязательно должно стоять в начале предложения.
Во-первых, данные о простоях регулярно используются, и рабочие это видят. Анализ проводится не только стратегически раз в полгода-год, но и ежемесячно: одни сотрудники вводят данные, другие их обрабатывают.
Во-вторых, точность анализа помогает выявить частые поломки, причины, оптимизировать закупки комплектующих и снизить издержки. Чем чище данные, тем лучше результат.
Цифры хорошо распознает, а вот со словами пока есть проблемы. Разбираемся как можно можно поднять точность. Если есть мысли как это можно сделать, буду рад))
Если какой-либо параметр выходит за норматив, то да, станок останавливают и проверяют настройки и режущий инструмент. Не совсем понял на какие контроллеры вешать кнопки СТОП и кто на них будет нажимать))
Добавление большого количества специализированных производственных слов в выпадающие списки неудобно тем, что сотрудник будет вынужден руками тыкать в списки. Нам же нужно, чтобы он не отвлекался от ручных измерений и параллельно вводил данные.
Кастомизация словаря прошла не сложно. Мы вместе с сотрудниками цеха составили глоссарий, отправили в Яндекс и они дообучили свою языковую модель нужными нам словами/аббревиатурами.
Сделали голосового ассистента, который идет по сценарию, спрашивая сотрудника поочередно об проделанных им геометрических измерениях. В стандартной клавиатуре планшета использовать голосовой ввод не удалось, потому что нет возможности распознавать большое количество специализированных производственных слов.
Планшет конечно же показывает сотруднику, что именно он вводит, для сокращения времени проверки вводимых данных и поднятия доверия к системе.
Не всегда. Все зависит от того какой рейтинг у данной строчки. В статье про это подробно рассказано, что для расчета порядка очередности подсказок мы используем коэффициент, которые присваиваются исходя из количества использования, конкретного места ввода данных и актуальности по новизне.
В нашей компании развитие производственной культуры стоит в топе задач и она сейчас на высочайшем уровне. Сотрудники понимают какая ответственность стоит перед ними и какая работа происходит после того, когда он ввел данные. Можно и без «подсказчика» написать всё что угодно, если ты не вовлечен в процесс. Вот вы например забивая в поисковике нужные слова и видя, что первая строчка вам не подходит, все равно используете её?
Не совсем так. Мы убрали самую грязную и муторную работу с аналитика, а именно анализировать одинаковые причины простоя без ручного сведения их к единому написанию.
В данной задаче не подходит вариант с привычным "Т9", когда идет автозаполнение каждой последующей буквы. Здесь нужно угадать целую формулировку, в которой первое напечатанное слово не обязательно должно стоять в начале предложения.
Вообще-то не ноль.
Во-первых, данные о простоях регулярно используются, и рабочие это видят. Анализ проводится не только стратегически раз в полгода-год, но и ежемесячно: одни сотрудники вводят данные, другие их обрабатывают.
Во-вторых, точность анализа помогает выявить частые поломки, причины, оптимизировать закупки комплектующих и снизить издержки. Чем чище данные, тем лучше результат.
Цифры хорошо распознает, а вот со словами пока есть проблемы. Разбираемся как можно можно поднять точность. Если есть мысли как это можно сделать, буду рад))
В посте, в разделе "Почему деталь измеряет рабочий, а не автоматика" подробно рассказываем почему не пошли в использование автоматики в данном кейсе.
Мы как раз сейчас пробуем использовать whisper v3 для запуска бота по ключевой фразе.
Изменение процесса ввода значений не приводит к изменению принятия решений у рабочих.
Насчет электронного штангерциркуля и поставить поближе монитор подробно написано в статье, почему мы не стали так делать.
Если какой-либо параметр выходит за норматив, то да, станок останавливают и проверяют настройки и режущий инструмент. Не совсем понял на какие контроллеры вешать кнопки СТОП и кто на них будет нажимать))
Можно, но штангенциркуль из рук все равно придется выпустить.
Добавление большого количества специализированных производственных слов в выпадающие списки неудобно тем, что сотрудник будет вынужден руками тыкать в списки. Нам же нужно, чтобы он не отвлекался от ручных измерений и параллельно вводил данные.
Кастомизация словаря прошла не сложно. Мы вместе с сотрудниками цеха составили глоссарий, отправили в Яндекс и они дообучили свою языковую модель нужными нам словами/аббревиатурами.
В основном потому что это дорогостоящий и не особо рентабельный проект, так как нужно дополнительно оборудовать каждый станок.
Подробнее об этом — в самой статье, часть «Почему деталь измеряет рабочий, а не автоматика?»)
Сделали голосового ассистента, который идет по сценарию, спрашивая сотрудника поочередно об проделанных им геометрических измерениях. В стандартной клавиатуре планшета использовать голосовой ввод не удалось, потому что нет возможности распознавать большое количество специализированных производственных слов.
Планшет конечно же показывает сотруднику, что именно он вводит, для сокращения времени проверки вводимых данных и поднятия доверия к системе.
Измеряем наружный диаметр, отклонение высоты профиля, отклонение шага, конусность, диаметр расточки, диаметр резьбы, резьбовой калибр, натяг.