DNV Maritime aprovecha el potencial de la IA y el aprendizaje automático con la ayuda de Crayon
- Experiencias de éxito
Entre los desafíos identificados se encontraba la abrumadora carga de trabajo del servicio de asistencia y la planificación de las inspecciones de campo. Crayon ayudó a DNV Maritime a reducir su carga de trabajo manual en un 70% y a disminuir las inspecciones divididas y remotas.
DNV Maritime es un proveedor de servicios de gestión de riesgos y aseguramiento de la calidad para los sectores marítimo, de petróleo y gas, eléctrico y de energías renovables. La empresa también es líder mundial en la certificación de sistemas de gestión para empresas de todo tipo de sectores, como la salud, la alimentación y bebidas, la automoción y la aeroespacial.
Al explorar diversas tecnologías emergentes como parte de su proceso de digitalización, DNV Maritime detectó el potencial de la automatización gracias a la IA y el aprendizaje automático. Sin embargo, la empresa no sabía cómo empezar a implementar estas técnicas avanzadas y necesitaba orientación para garantizar la obtención de valor desde el principio.
Entre los desafíos identificados se encontraba la abrumadora carga de trabajo del servicio de asistencia, lo que representaba una oportunidad para mejorar la productividad. Con 80.000 casos de soporte al año, el personal tenía dificultades para cumplir su promesa de responder con prontitud y para encontrar el tiempo suficiente para dirigir manualmente cada correo electrónico al experto adecuado.
Otra área de mejora identificada fue la planificación de las inspecciones de campo, que, de no realizarse correctamente, podría suponer una pérdida considerable de tiempo y esfuerzo para los inspectores.
La solución
Crayon comenzó ayudando a DNV Maritime a definir un camino claro hacia la obtención de valor comercial a partir del aprendizaje automático. Los casos de soporte se abordaron entrenando algoritmos de aprendizaje automático para procesar e interpretar textos mediante modelos de clasificación de texto en 250.000 correos electrónicos archivados.
Finalmente, los algoritmos lograron dirigir con precisión el 82% de los mensajes de soporte al departamento correcto (la misma tasa de precisión que un humano). Esto redujo la carga de trabajo manual hasta en un 70% y permitió ahorrar entre dos y tres empleados a tiempo completo al año.
Las ineficiencias en la programación de inspecciones se abordaron con un modelo avanzado de aprendizaje automático de regresión y un algoritmo de correspondencia entre buques, planes de inspección e inspecciones. Al correlacionar la ubicación de los inspectores y los buques y predecir el tiempo necesario, se creó una nueva herramienta inteligente para la reserva de inspecciones. Esto agregó un gran valor tanto para DNV Maritime como para sus clientes y redujo significativamente las inspecciones divididas y remotas.
“Su equipo realizó una excelente labor asesorando a nuestros expertos en el sector para que comprendieran la visión y el concepto de lo que el aprendizaje automático puede lograr. Su mentoría y la transferencia de habilidades fueron vitales para que comprendiéramos el potencial de la IA y lo comunicáramos a nuestra organización”, afirma Stian Barkbu Nilsen, director de Sistemas de Información y Producción de DNV.
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