R&D Лаборатория
НТЦ АРГУС
В отличие от собственной или заказной разработки, здесь умеют:
-
Работать с неопределенностью -
Находить нестандартные подходы -
Быстро, в течение нескольких дней, собирать прототипы решений -
Экспертно оценить, что идея жизнеспособна, либо от нее лучше отказаться до значительных инвестиций
Зачем мы создали R&D-лабораторию?
Когда наши клиенты обращаются
к R&D команде НТЦ АРГУС?
- Нужна уникальная экспертиза, которой нет внутри заказчика1
- Разовая ИТ-задача, где важна скорость и нет большого бюджета2
- Важно быстро запустить продуктовые эксперименты без расширения собственного штата3
- Нужен независимый взгляд без искажений и понимание современных методов управления R&D исследованием, дающие прогнозируемый результат здесь и сейчас4
Разбираемся, какие задачи относятся к R&D, какие – к продуктовой разработке и быстро собираем работающие прототипы решений
Предлагаем оптимальную организационную структуру, формируем команду, делимся фреймворками и подходами управления гипотезами, передаем результаты в промышленную разработку
Работаем как с нуля, так и в случаях неудачного R&D, когда исследование не принесло желаемого результата
Как мы работаем
в технологической или бизнес сфере, основанная на личном опыте, предпринимательской интуиции
или предложенная заказчиком. Вы понимаете,
как это должно работать, но не знаете,
как быстро и без значительных инвестиций
ее реализовать и протестировать.
на собственной платформе и используя готовые фреймворки за 2-4 недели.
либо дорабатываем до готового продукта силами собственной команды.
Примеры проектов
Формирование единого языка проектирования AI-систем
С развитием генеративного искусственного интеллекта компании все чаще сталкиваются с необходимостью проектирования AI-решений: AI-ассистентов, мультиагентных систем, интеллектуальных конвейеров обработки информации, цифровых сотрудников. Существующие инструменты проектирования создавались для традиционных информационных систем и плохо описывают: знания, инструкции, ограничения, логику принятия решений агентами, взаимодействие человека и искусственного интеллекта. В результате даже внутри одной команды участники проекта зачастую используют разные термины и по-разному понимают архитектуру будущего решения.
Что было сделано
- В рамках внутренней исследовательской программы была проведена работа по анализу существующих подходов к моделированию процессов и AI-систем. Результатом исследования стало создание концепции AIDEF (Agent Information-flow Definition Framework).
- Основная задача AIDEF: сформировать единый язык общения между аналитиками, архитекторами и разработчиками; стандартизировать описание AI-решений; обеспечить возможность проектирования сложных мультиагентных систем в понятной и воспроизводимой форме.
- В рамках исследования были разработаны: концептуальная модель, визуальная нотация, правила описания потоков информации, подходы к моделированию знаний, инструкций и ограничений, практические рекомендации по проектированию AI-систем.
Результат
- Создана экспериментальная методология, позволяющая описывать AI-решения на едином языке и формировать общие архитектурные стандарты внутри организации.
Эффект
- Снижается количество архитектурных разночтений.
- Ускоряется коммуникация между участниками проектов.
- Формируется база лучших практик AI-трансформации.
- Создается фундамент для дальнейшей автоматизации проектирования и генерации решений.
Прототип корпоративной платформы для дистрибьютора электротехнической продукции
Компания-дистрибьютор электротехнического оборудования понимала необходимость создания новой корпоративной системы, однако не имела единого видения ее состава, архитектуры и сценариев использования. Перед запуском масштабного проекта требовалось проверить жизнеспособность идеи.
Что было сделано
- Совместно с заказчиком была проведена проработка концепции: исследованы бизнес-процессы, определены функциональные контуры, сформирована архитектурная модель, создан интерактивный прототип будущей системы.
Результат
- Сформирован полноценный прототип решения, позволивший проверить ключевые гипотезы еще до начала дорогостоящей разработки.
Эффект
- Снижены инвестиционные риски.
- Сформировано единое видение будущего продукта.
- Ускорено принятие управленческих решений.
- Создана основа для запуска полноценного проекта разработки.
Производственная система для металлургического предприятия
В рамках программы цифровизации крупное металлургическое предприятие сформулировало потребность в новом производственном модуле. На старте существовали лишь общие ожидания от результата и набор высокоуровневых требований к ИТ-решению.
Необходимо было определить:
- - как должна работать система;
- - какие процессы должны быть автоматизированы;
- - каким образом реализовать решение в существующем ИТ-ландшафте.
Что было сделано
- Сотрудники R&D Лаборатории приняли участие в формировании концепции будущего решения, проанализировали процессы предприятия, сформировали целевую модель работы решения, подготовили архитектурное решение и реализовали один из ключевых модулей системы.
Результат
- Абстрактная идея была преобразована в работающий производственный модуль, ставший частью корпоративной системы предприятия.
- Снижены риски проекта на этапе проектирования.
- Ускорен переход от идеи к внедрению.
- Создан фундамент для дальнейшего развития системы.
- Заказчик получил проверенное решение вместо набора гипотез.
Эффект
и наши специалисты помогут вам.
