Летний лагерь
инноваторов PRO
инноваторов PRO
Как мы используем ИИ в работе?
Исследования и разработки
Основа инновационной деятельности — это глубокая научная и техническая экспертиза разработчиков. Путь от стажера и до опытного эксперта проходит через постоянное обучение, участие в конференциях, научных семинарах и тренингах, от участия в простых до лидирования сложных кросс-функциональных проектов.
Может ли ИИ заменить эксперта?
Для нас такой вопрос не стоит, мы уверены в синергии! Цифровая трансформация окружает нас повсюду, инструменты смогут сократить сроки разработки, повысить эффективное использование ресурсов и времени.
Уже сегодня в компании мы ежедневно используем ИИ инструменты, расскажем подробнее на примерах:
1. Анализ рынка и потребителей
Алгоритмы машинного обучения позволяют обрабатывать большой объем данных. В компании 2000+ ингредиентов, 3000+ упаковочных материалов, более 15000 различных спецификаций в информационной системе. Управление таким массивом требует создания процессов, позволяющих быстро оценивать соответствие требования законодательства и добровольных сертификаций. Например, ежегодный отчет по биоразлагаемости формул автоматизирован на основе данных каждого компонента.
Для выпуска продуктов важна прослеживаемость данных, для разработчиков креативная составляющая процесса всегда связана с очень аккуратным внесением данных в информационную систему на каждом этапе. Команда разработала скрипт для автоматического внесения данных по техническим требованиям продуктов в информационную систему, что позволило освободить ресурс для новых экспериментов и новых проектов.
3. Моделирование свойств материалов и упаковочных решений
Компьютерное моделирование с помощью методов машинного обучения используется для предсказания характеристик упаковочных материалов и упаковки. Мы не отказываемся от физических экспериментов, но после моделирования процессов может сократить количество физических экспериментов и выбрать оптимальный вариант.
4. Создание персонализированных продуктов
Алгоритм, основанный на результатах диагностики состояния кожи и волос, позволяет подобрать продукты для ухода с учетом индивидуальных потребностей. Например, одним из таких продуктов является персонализированный уход REPEAT.
5. Управление жизненным циклом продукта (PLM)
Создание новых продуктов связано с созданием уникальных комбинаций ингредиентов. В перспективе возможности генеративного искусственного интеллекта позволят создавать ранее неизвестные формулы, оптимизировать уже существующие продукты, предлагая модификации для улучшения характеристик, но сегодня мы говорим только о теоретической возможности. Прежде всего важна корректность исходных данных, при разработке эксперт учитывает не только характеристики сырья, но и ценовые предложения от производителей сырья, доступность сырья на рынке, возможные риски и законодательные требования. Полноценный анализ пока обязателен с участием разработчика, важна надежность и прослеживаемость данных от идеи до выхода продукта на рынок.
Компания «Арнест Юнирусь» в партнёрстве с компанией «РДБ» (Решения для будущего) разрабатывает новое корпоративное решение для бизнеса и отдела исследований и разработок, которое станет единой платформой для всего жизненного цикла продукта – PLM (Product Life Management) для FMCG и позволит ускорить время выхода на рынок, улучшить качество продукта. Решение централизует данные о продукте, упрощает управление рецептурами, упаковкой, изменениями и коммуникацией между отделами.
Мы верим, что ИИ наш помощник, будущее за цифровыми двойниками, моделированием процессов, и продолжаем искать новые подходы. Например, использование очков виртуальной реальности позволило посещать фабрики партнеров удаленно, ознакомиться с техническими возможностями и присутствовать на тестах виртуально, записывать тренинги и обучающие материалы в лаборатории для коллег (в отличие от записи на телефон в VR-очках свободны руки). Посещение выставок и конференций – одна из задач эксперта, в VR-очках можно посетить выставку, пройтись по стендам, пообщаться с партнерами, сделать запись, а после выставки сделать обработку видео, создать презентацию для коллег, уже с использованием инструментов ИИ.
Тем не менее при работе с инструментами ИИ, мы прежде всего учитываем и возможные риски:
Может ли ИИ заменить эксперта?
Для нас такой вопрос не стоит, мы уверены в синергии! Цифровая трансформация окружает нас повсюду, инструменты смогут сократить сроки разработки, повысить эффективное использование ресурсов и времени.
Уже сегодня в компании мы ежедневно используем ИИ инструменты, расскажем подробнее на примерах:
1. Анализ рынка и потребителей
- Анализ мнений, отзывов на маркетплейсах и обсуждений потребителей в социальных сетях, на просторах интернета
- Использование инструментов мониторинга (например, Медиалогия, Brand Analytics) для выявления трендов и настроений аудитории
- Своевременно обнаруживать негативные отзывы и потенциальные кризисные ситуации, что дает возможность быстро и эффективно реагировать, сокращая ущерб для бренда.
Алгоритмы машинного обучения позволяют обрабатывать большой объем данных. В компании 2000+ ингредиентов, 3000+ упаковочных материалов, более 15000 различных спецификаций в информационной системе. Управление таким массивом требует создания процессов, позволяющих быстро оценивать соответствие требования законодательства и добровольных сертификаций. Например, ежегодный отчет по биоразлагаемости формул автоматизирован на основе данных каждого компонента.
Для выпуска продуктов важна прослеживаемость данных, для разработчиков креативная составляющая процесса всегда связана с очень аккуратным внесением данных в информационную систему на каждом этапе. Команда разработала скрипт для автоматического внесения данных по техническим требованиям продуктов в информационную систему, что позволило освободить ресурс для новых экспериментов и новых проектов.
3. Моделирование свойств материалов и упаковочных решений
Компьютерное моделирование с помощью методов машинного обучения используется для предсказания характеристик упаковочных материалов и упаковки. Мы не отказываемся от физических экспериментов, но после моделирования процессов может сократить количество физических экспериментов и выбрать оптимальный вариант.
4. Создание персонализированных продуктов
Алгоритм, основанный на результатах диагностики состояния кожи и волос, позволяет подобрать продукты для ухода с учетом индивидуальных потребностей. Например, одним из таких продуктов является персонализированный уход REPEAT.
5. Управление жизненным циклом продукта (PLM)
Создание новых продуктов связано с созданием уникальных комбинаций ингредиентов. В перспективе возможности генеративного искусственного интеллекта позволят создавать ранее неизвестные формулы, оптимизировать уже существующие продукты, предлагая модификации для улучшения характеристик, но сегодня мы говорим только о теоретической возможности. Прежде всего важна корректность исходных данных, при разработке эксперт учитывает не только характеристики сырья, но и ценовые предложения от производителей сырья, доступность сырья на рынке, возможные риски и законодательные требования. Полноценный анализ пока обязателен с участием разработчика, важна надежность и прослеживаемость данных от идеи до выхода продукта на рынок.
Компания «Арнест Юнирусь» в партнёрстве с компанией «РДБ» (Решения для будущего) разрабатывает новое корпоративное решение для бизнеса и отдела исследований и разработок, которое станет единой платформой для всего жизненного цикла продукта – PLM (Product Life Management) для FMCG и позволит ускорить время выхода на рынок, улучшить качество продукта. Решение централизует данные о продукте, упрощает управление рецептурами, упаковкой, изменениями и коммуникацией между отделами.
Мы верим, что ИИ наш помощник, будущее за цифровыми двойниками, моделированием процессов, и продолжаем искать новые подходы. Например, использование очков виртуальной реальности позволило посещать фабрики партнеров удаленно, ознакомиться с техническими возможностями и присутствовать на тестах виртуально, записывать тренинги и обучающие материалы в лаборатории для коллег (в отличие от записи на телефон в VR-очках свободны руки). Посещение выставок и конференций – одна из задач эксперта, в VR-очках можно посетить выставку, пройтись по стендам, пообщаться с партнерами, сделать запись, а после выставки сделать обработку видео, создать презентацию для коллег, уже с использованием инструментов ИИ.
Тем не менее при работе с инструментами ИИ, мы прежде всего учитываем и возможные риски:
- нарушение интеллектуальных прав третьих лиц;
- отсутствие исключительных прав на сгенерированный контент;
- получение нежелательной или сомнительной информации;
- нарушение приватности и конфиденциальности.
Наши социальные сети
Информация
ООО «Арнест ЮниРусь»,
ИНН 7705183476.
Юридический и почтовый адрес:
123022, г. Москва, ул. Сергея Макеева, д. 13.
Электронная почта:
moscow.reception@unirusgroup.ru
ИНН 7705183476.
Юридический и почтовый адрес:
123022, г. Москва, ул. Сергея Макеева, д. 13.
Электронная почта:
moscow.reception@unirusgroup.ru
Условия использования сайта
Политика об обработке персональных данных
Политика в отношении cookie-файлов