Команда Digital Egiz формирует концепции двух практических курсов повышения квалификации для руководителей организаций и предприятий. Их объединяет работа с ИИ-агентами и данными в локальной вычислительной инфраструктуре: в первом случае эти инструменты помогают анализировать производство, во втором — работать с внутренними документами организации.

Как объясняет руководитель проекта Гульшат Амирханова, идея перевести накопленный за время проекта опыт в практический формат обучения возникла из опыта разработки и демонстрации компонентов цифрового двойника на реальном производстве. Задача команды — научить руководителей предприятий понимать целостную картину применения созданных инструментов.

🏭 Курс «Цифровой двойник производства»

Первый курс посвящён использованию цифрового двойника при оценке производственных решений. Обучение предполагается построить на кейсе хлебозавода, с которым команда Digital Egiz сотрудничает в рамках проекта, однако курс предназначен для руководителей предприятий разных отраслей.

По словам Гульшат Амирхановой, курс должен помочь руководителю понять, какие данные необходимы для цифрового двойника и как цифровая модель может применяться для принятия решения об изменении оборудования или производственного процесса.

Структуру учебного сценария и технические компоненты курса разрабатывает стажёр-исследователь Алихан Амирханов. Он связывает в единую последовательность цифровой журнал событий, анализ процесса, имитационную модель и интерпретацию результатов с помощью ИИ-агента.

В проекте уже продемонстрированы голосовая регистрация производственных событий, отображение движения партий и запуск заранее подготовленной имитационной модели. При этом анализ процесса и расчёты возможных изменений пока показаны на симуляционных, а не на реальных производственных данных.

Алихан поясняет, что process mining восстанавливает ход процесса по журналу цифровых событий. При использовании реальных данных технология позволяет увидеть фактические маршруты партий, задержки и отклонения. Имитационная модель решает другую задачу: помогает проверить, что может измениться при других параметрах, например после добавления оборудования или изменения продолжительности операции.

В одном из демонстрационных сценариев ИИ-агент Hermes запустил заранее настроенную модель хлебопекарной линии и представил результаты расчёта по запросу на естественном языке. Эти показатели относятся к учебной симуляции и не отражают измеренный эффект на действующем предприятии.

Для практической части курса авторы формируют открытую базу готовых 3D-моделей производственных объектов. Предполагается, что из них слушатели курса в рамках учебных заданий будут собирать виртуальные цеха и предприятия. Сейчас команда уточняет, какие элементы курса слушатели будут осваивать самостоятельно, а какие будут представлены в формате демонстрации.

📄 Курс «Корпоративные ИИ-агенты»

Второй курс, по словам Гульшат Амирхановой, развивает опыт команды по созданию ИИ-агентов и их работе с локальными данными. Те же принципы рассматриваются для корпоративных задач, не связанных непосредственно с производством: поиска по приказам, регламентам, инструкциям и другим внутренним документам.

Технический сценарий курса разрабатывает Алихан. Он исходит из того, что корпоративные документы могут находиться в разных источниках, а передавать их внешним облачным сервисам можно не всегда. В таких случаях модель и документы предполагается размещать на оборудовании самой организации.

Для демонстрационного прототипа Алихан подготовил более ста синтетических документов условной страховой компании, около четверти из них — на казахском языке. Синтетические документы имитируют реальные материалы, но не содержат сведений действующей организации. В подготовленном сценарии агент должен найти действующий приказ, учесть историю изменений и подтвердить ответ ссылкой на источник. Если необходимой информации нет, система сообщает, что ответ не найден.

Будущим слушателям также планируется показать различие между чат-ботом и ИИ-агентом. Как поясняет Алихан, чат-бот преимущественно формирует текстовый ответ, тогда как агент может выбирать предоставленные ему инструменты и выполнять последовательность разрешённых действий, например открыть папку, найти документы и составить их опись.

🧭 Что дальше

Оба курса предварительно рассчитаны на очное практическое обучение небольших групп. На следующем этапе команда под руководством Гульшат Амирхановой сформулирует результаты обучения, определит общую структуру курсов и продолжит разработку технических демонстраций и практических заданий. После этого будут уточнены продолжительность, формат и условия участия.