Обзор

Woodside — крупнейшая независимая нефтегазовая компания Австралии, известная своим глобальным охватом и энергетическими мощностями мирового класса.  

В отрасли, где требуется абсолютная точность, инженерам Woodside очень важно исключить необоснованные решения. Точность в значительной степени зависит от исторического контекста и порядка выполнения работ. К сожалению, уходя на пенсию, опытные эксперты забирают с собой все знания и секреты, накопленные за годы работы.

Таким образом, компания Woodside столкнулась с проблемой сохранения знаний опытных экспертов и обеспечения доступа к ним для молодых сотрудников. Для того чтобы сохранить коллективный опыт внутри компании на многие годы вперед, компания обратилась за помощью к IBM и Watson.

Watson может помочь вашему предприятию быстро извлечь аналитическую информацию, упростить сложные процессы и превратить неструктурированную информацию в ценные данные в режиме реального времени. Превратите данные в возможности →

Для разработчиков и ИТ-специалистов: Создавайте инновационные когнитивные приложения с помощью Watson on IBM Cloud. Попробуйте платформу IBM Cloud бесплатно →

Синтезируйте большие данные для поиска наиболее эффективных способов использования ресурсов. Свяжитесь с представителем Watson →

Раскрытие потенциала Watson благодаря многолетнему опыту

Объединенная группа специалистов IBM и Woodside вовлекла в процесс сбора максимального объема знаний весь персонал организации, включая сотрудников, вышедших на пенсию. «Они обладают полезными знаниями, — считает Расселл Потапински, руководитель подразделения интеллектуальных и автономных систем Woodside. — Без контекста невозможно создать когнитивную систему».

«Прежде чем система Watson сможет приступить к работе, нужно потратить немного времени на ее обучение, однако это даст действительно положительные результаты», — считает Кэйтлин Бушелл, дипломированный инженер процессов, Woodside. Обучившись терминологии на естественном языке, система Watson может сопоставлять имеющиеся данные с запросами сотрудников. «Это позволило нашим инженерам быстрее решать новые задачи, опираясь на данные прошлых лет, — добавила Кэйтлин. — Мы можем учиться на своем опыте и не изобретать велосипед заново».

Формирование культуры передачи знаний

Технология Watson помогла Woodside не только собрать важнейшие знания, но и коренным образом изменить образ мышления персонала для сознательной передачи опыта новым поколениям специалистов. «Они понимают, что их знания принесут огромную пользу другим инженерам, которые могут столкнуться с аналогичными проблемами в будущем», — отмечает Нейл Максфилд, руководитель проектов Woodside.

5 этапов работы с Watson

1. Первоначальное обучение Watson. Система Watson обработала свыше 600000 страниц документации — от отчетов до писем.

2. Тестирование Watson. Непрерывное обновление модели машинного обучения обеспечило анализ еще большего объема записей.

3. Запуск Watson. Более 80% сотрудников начали использовать Watson в своей повседневной работе.

4. Получение результатов Watson. Ранее сотрудники тратили 80% своего времени на изучение проблемы и только 20% — на ее исправление. Технология Watson изменила это соотношение в обратную сторону.

5. Непрерывное обучение Watson. Разработана система поощрения сотрудников для обмена знаниями, независимо от стажа работы.

Преимущества Watson

До внедрения Watson инженеры Woodside тратили 80% времени на поиск возможных решений или потенциальных опасностей, при этом на решение реальных инженерных задач оставалось лишь 20% времени. Технология Watson обеспечила удобный доступ к опыту и знаниям, накопленным сотрудниками Woodside в течение нескольких десятилетий. Это позволило сократить затраты времени на изучение до 75%.

Благодаря Watson компания Woodside не только сэкономила 10 млн долларов США, повысив эффективность работы и безопасность сотрудников, но и сформировала канал передачи знаний из прошлого в будущее. «Технология Watson дала нам гибкость и технические возможности, необходимые для быстрого решения новых и интересных задач, просто потому что нам больше не нужно тратить время на поиск информации», — утверждает Вильям Шондельмайер, старший консультант по IBM Watson в Woodside.

Woodside и Watson: что дальше?

«Самая большая проблема нефтегазовой отрасли — здоровье и безопасность. Watson может помочь нам принимать более эффективные решения в этой области, — уверен Александр Руссо, инженер когнитивных систем IBM. — Наша текущая задача состоит в сохранении темпов инноваций и создании максимально благоприятных условий для дальнейшего развития Woodside». Кэйтлин Бушелл согласна с ним: «Watson меняет привычные принципы работы. Эта технология помогает нам принимать более обоснованные решения».